随着消费升级和健康饮食理念的普及，羊肉市场需求持续增长。羊肉品质评价是肉品科学领域的重要研究方向，对肉羊全产业链的品种培优和加工工艺优化等环节具有重要指导意义。羊肉品质是外观、适口性和营养价值等理化特性的综合体现[1]，直接影响消费者选择和产业效益。目前，羊肉品质评价主要基于持水力、色泽、pH值等指标[2]，科学的评价体系不仅是连接生产端与消费端的核心纽带，也为保障食品安全和推动产业现代化提供技术支撑。
文献计量学是一种对文献进行定量与可视化分析的方法，通过统计发文量、作者共现等文献外部特征分析学科发展方向，探寻其研究演变中的关键路径与知识拐点。该方法已成功应用于食品科学领域。在食品加工领域，李春丽[3]、Adeleke[4]、赵丹青[5]等分别对3D打印、物联网、超高压技术应用的相关文献展开文献计量学分析；在食品检测领域，Aleixandre-Tudó等[6]利用文献计量学方法评估光谱学在食品行业的应用情况；在食品保鲜领域，da Silva[7]、Rodríguez-Rojas[8]等将文献计量学用于生鲜食品保鲜应用及包材研究。此外，鱼糜[9]、人造肉[10]和肉品溯源[11]等动物源食品研究也有文献计量分析报道[12-16]。应用文献计量学方法，结合CiteSpace软件，系统分析羊肉品质评价领域的发文趋势、作者共现、机构合作、文献影响力及研究热点演变，可客观展示该领域的研究现状与发展历程[17]。传统品质评价研究进展分析主要依赖于人工归纳，信息量和前瞻性难免有所偏差。本研究应用文献计量学方法，全面可视化分析羊肉品质评价研究进展，准确识别研究热点、预测未来发展趋势，为羊肉品质评价相关研究提供系统性数据支撑和指导。
1 数据来源与研究方法
1.1 研究工具与方法
基于中国知网（China National KnowledgeInfrastructure，CNKI）与Web of Science（WOS）核心合集对年发文量、增长幅度和文献被引频次进行分析。利用CiteSpace软件的合作网络视图和共现网络视图功能提取文献作者、发文机构和高频关键词，构建作者与机构合作共现、热点聚类、关键词突现词、关键词时间线的可视化图谱。
1.2 数据筛选
中文文献在CNKI以“羊肉品质”“评价”及其组合为关键词进行全字段检索，时间为2004年1月1日—2023年12月31日，文献类型选择“学术期刊”，语言选择“中文”，共筛选出文献506 篇。英文文献数据来源于WOS核心合集，以“Mutton quality”“Lambquality”“Evaluation”等主题词进行检索，时间为2004年1月1日—2023年12月31日，语言选择“English”，人工逐条筛选出与羊肉品质评价主题相关的“Article”和“Review”共计1 609 篇。
1.3 图谱绘制
将筛选出的中英文文献数据导入CiteSpace软件，参数设置：时间切片1 年，选择标准TOP N为50，其他参数为系统默认值，对机构单位名称存在表述差异的情况进行修正与合并处理。
2 结果与分析
2.1 发文量分析
发文量是文献计量学中的重要指标，能够反映该领域的科研活跃度和研究热度。2004—2023年羊肉品质评价研究领域的发文量如图1所示，年发文量整体呈上升趋势，2022年达到峰值（235 篇），为2004年（29 篇）的8.1 倍。中文文献年发文量呈现波动上升趋势，2022年达到峰值（63 篇）；英文文献年发文量呈现梯度上升趋势，平均3～4 年实现一个显著跃升，2018—2020年平均年发文量为114 篇，2021—2023年平均年发文量为162 篇。这一发展趋势充分表明，羊肉品质评价研究在肉品科学领域保持着持续的科研活力和学术热度。
图1 2004—2023年羊肉品质评价研究领域发文量
Fig. 1 Number of publications in the field of sheep meat quality evaluation from 2004 to 2023
2.2 作者贡献分析
作者贡献分析能够反映该领域的作者间合作关系和强度，展现学术共同体结构。发文量通过节点和标签大小呈现，作者间合作疏密情况由连线粗细展现[18]，节点颜色越深，反映该研究者开展该领域研究的时间越早，反之则表明有新的学者加入相关研究，提示该领域发展趋势良好且持续。由图2A可知，国内以张德权、靳烨和周玉香为核心的研究群体分别聚焦于羊肉品质指标筛选、评价方法创新和评价模型构建[19-21]，不同饲喂方案和饲养方式对羊肉品质的影响[22-25]，以及动物营养与饲料科学对羊肉品质的影响[26-27]；由图2B可知，国际研究则以David L. Hopkins、Bulent Ekiz和David W. Pethick为核心，分别围绕评价方法构建[28-30]、饲养和生产管理[31-33]及肉类品质评价影响因素[34-36]与澳大利亚肉类评价标准（Meat Standards Australia，MSA）分级系统开发[37]展开。
图2 羊肉品质评价研究领域中文文献（A）与英文文献（B）作者合作网络
Fig. 2 Co-authorship networks of in Chinese- (A) and Englishlanguage publications (B) in the field of sheep meat quality evaluation
对比节点颜色深浅可知，国内研究者集中从事羊肉品质评价研究起步普遍晚于国外，但近年来在国家科技计划和产业需求的双重驱动下，相关研究进展迅速。由连线情况可知，英文文献作者合作网络较中文文献作者合作网络交织更为密集，合作更为紧密，尤以David L.Hopkins和David W. Pethick为中心形成的合作网络最为突出，表明其在全球范围内合作关系紧密；国内研究者也以靳烨及其团队成员赵丽华等建立合作网络，但涉及人员均为国内学者，表明在羊肉品质评价领域，国内外学者尚未建立密切合作关系。推测可能原因有二：其一为我国羊肉品质评价研究起步较晚且肉羊品种多样性高，各品种羊肉品质评价还在进行中；其二为中西方羊肉消费习惯差异导致评价技术通用性受限。
2.3 研究机构合作网络分析
研究机构合作网络解析了该研究领域主要研究机构及其合作关系，有助于挖掘潜在的协同研究方向。由图3A可知，国内发文量排名前5的机构依次为内蒙古农业大学（45 篇）、宁夏大学（36 篇）、甘肃农业大学（29 篇）、中国农业科学院农产品加工研究所（20 篇）和新疆农业大学（13 篇），以上述机构为中心形成4 个合作网络（新疆农业大学较为独立）。进一步分析表明，内蒙古农业大学与当地研究机合作密切，主要研究苏尼特羊、乌珠穆沁羊等羊肉品质特性[38-40]以及乳酸菌、沙葱等饲料添加剂对羊肉品质的影响[41-42]；宁夏大学主要与西北地区研究机构合作，以滩羊肉为研究对象，结合柠条等区域性饲粮开展相关研究[43-44]；甘肃农业大学与北方地区研究院深入合作，聚焦甘加藏羊、欧拉羊、祁连白藏羊等地方特色品种的肉质特性研究[45-47]；新疆农业大学重点针对罗布羊、哈萨克羊、巴什拜羊等新疆地方品种的肉质特性开展系统研究。中国农业科学院农产品加工研究所主要围绕羊肉及其制品的品质评价和提升技术开展研究，例如，与甘肃农业大学共同研究涮制羊肉品质评价方法[48]，与宁夏大学共同研究熏制羊肉感官品质/属性评价方法[49]和包装对羊肉品质的影响[50-51]。
图3 羊肉品质评价研究领域中文文献（A）与英文文献（B）发文机构合作图谱
Fig. 3 Co-operation networks of publishing institutions in Chinese- (A) and English-language publications (B) in the field of sheep meat quality evaluation
由图3B可知，国际发文量排名前5的机构依次为NSW Department of Primary Industries（新南威尔士州初级产业部，81 篇）、Ministry of Agriculture and Rural Affairs（中国农业农村部，57 篇）、Chinese Academy of Agricultural Sciences（中国农业科学院，44 篇）、Murdoch University（莫道克大学，37 篇）和Inner Mongolia Agricultural University（内蒙古农业大学，36 篇）。从合作网络看，上述机构形成格局分明的澳洲 合作网络和中国合作网络。进一步分析表明，澳洲合作网络以新南威尔士州初级产业部、莫道克大学、University of New England（新英格兰大学）和AgResearch New Zealand（新西兰农业研究中心）为核心，聚焦消费者感官评分与羊肉客观食用品质的关联机制开展分级体系研究，致力于构建澳大利亚羊肉食用品质预测模型及澳大利亚肉类标准，并在全球范围内推广。同时，2 个合作网络间也建立了联系：新南威尔士州初级产业部与中国农业大学共同研究番茄红素饲喂对羊肉品质的影响[52]； 莫道克大学与中国农业大学联合开展多国消费者对羊肉食用品质感官评分的比较研究[53]和中国消费者对传统火锅涮煮澳大利亚羊肉的感官品质评价研究[54]；新西兰农业研究中心与中国农业科学院农产品加工研究所共同研究高静压加工方式如何通过影响不同部位羊肉的关键风味物质与营养组分对其品质产生影响[55]。
综合分析发现，国内外羊肉品质评价研究机构主要分为2 类：一是以内蒙古农业大学、宁夏大学、莫道克大学等为代表的依托羊肉主产区地理优势的高校，其科研任务紧密结合区域产业需求，围绕特色畜种开展育种-养殖-加工-销售等全产业链研究，既解决区域性痛点，又推动全产业链升级；二是以中国农业科学院农产品加工研究所、新南威尔士州初级产业部等为代表的以学科优势为主导的研究机构，充分发挥学科优势，通过技术创新和交叉学科融合，聚焦肉品加工领域共性科技需求，在肉品品质评价、生鲜肉保鲜减损、肉制品工业化及营养肉制品精准制造等方向开展系统性研究，跳出地域做赋能，解决行业共性技术难题，显著提升肉品加工业整体技术水平。从研究体系完整性来看，国内外研究机构在科研布局上存在差异：国内主流机构的研究多集中于上游育种与养殖环节，下游加工与品质调控环节的研究力量相对薄弱；而国外主流机构则覆盖从生产、加工到消费的全产业链研究体系。这种差异可能源于国内外肉类品质评价标准化体系发展的不同：我国虽重视地方特色品种羊肉的加工，但符合本土消费习惯的羊肉品质评价与加工适宜性评价体系尚未完善；而国外，以澳大利亚为例，已建立成熟的全流程标准体系，为其产业发展提供了重要支撑。
2.4 文献被引频次分析
文献被引频次分析可评估文献和作者的学术影响力，反映领域研究热点。由表1、2可知，被引频次最高的20 篇中英文文献的研究内容主要聚焦于羊肉品质影响因素（14 篇）、特定品种羊肉品质评价（4 篇）和羊肉品质评价技术（2 篇）。在影响羊肉品质的众多因素中，饲料占据主导地位（9 篇），其对羊肉品质的影响涉及肉羊养殖、屠宰、加工及消费等多个环节，Qwele等[56]研究辣木树叶对山羊肉化学成分、脂肪酸含量和抗氧化能力的影响，明确其能够显著提升山羊肉的抗氧化能力；Simitzis等[57]证实在饲料中补充牛至精油可延缓宰后羊肉脂质氧化。特定品种羊肉的品质评价是贯穿选育优化、品质评价到加工适宜性评价的系统研究，罗卫星等[58]通过测定黔北麻羊、成都麻羊、河南大尾寒羊肉的水分、嫩度、矿物质等指标，证实黔北麻羊具有较优的肉用性能和肉质特性；王玉琴等[59]通过测定不同年龄湖羊肉中常规营养成分、肌纤维直径及密度等指标发现，湖羊肌肉营养丰富，氨基酸种类齐全，且肌纤维组织学特性在不同年龄和不同部位间存在差异。羊肉品质评价技术涵盖羊肉品质评价指标和方法，是开展羊肉品质科学评价的主要依据。陈艳珍[60]将羊肉品质评定指标分为感官指标和内在指标2 类，感官指标从色、香、味角度对羊肉品质进行评价，内在指标包括持水性、pH值、熟肉率、营养成分等理化指标，为后续研究提供基础框架。Andrés等[61]利用可见光和近红外反射光谱预测羔羊肉质地、多汁性、风味、异味和整体喜好等食用品质感官特性，可实现羊肉品质快速、准确评价和分级。
表1 2004—2023年被引频次排名前10的中文文献Table 1 Top 10 Chinese-language publications with the highest citation frequency from 2004 to 2023
排名题目期刊被引参考频次文献1低温高湿变温解冻提高羊肉的品质农业工程学报96[62]2营养水平对湖羊生长性能、血清生化指标、屠宰性能和肉品质的影响南京农业大学学报90[63]3黔北麻羊的肉用性能和肉质特性研究西南农业学报80[58]4羊肉品质的评定指标及影响因素黑龙江畜牧兽医71[60]5精料营养对云南半细毛羊屠宰性能及肉品质的影响草业学报65[64]6饲粮能量和蛋白质水平对陕北白绒山羊生长性能、血清生化指标、屠宰性能和肉品质的影响动物营养学报63[65]7构树对黄淮白山羊瘤胃发酵特性、消化代谢、生产性能及肉品质的影响南京农业大学学报57[66]8微生态制剂对肉羊生长性能和免疫功能的影响家畜生态学报58[67]9饲养方式对苏尼特羊屠宰性能、羊肉品质及脂质氧化性能的影响食品科学53[68]10湖羊肌肉营养特点及肌纤维组织学特性动物营养学报51[59]
表2 2004—2023年被引频次排名前10的英文文献Table 2 Top 10 English-language publications with the highest citation frequency from 2004 to 2023
排名题目期刊被频次引参文考献Chemical composition, fatty acid content and antioxidant potential of 1meat from goats supplemented with moringa (Moringa oleifera) leaves, Meat Science160[56]sunflower cake and grass hay2Effect of dietary oregano oil supplementation on lamb meat characteristicsMeat Science151[57]Effect of sodium selenite, Se-yeast and nano-elemental selenium on Small 3growth performance, Se concentration and antioxidant status in growing Ruminant 143[69]male goatsResearch4Carcass yield, comgpooasti tuinodn earn sde mmieaarti dq ucaolnitdyi taiottnrisbutes of sheep and Meat Science143[70]5Effect of freezing qmuaetlihtoyd o af nladm frbo tzherno ustgohroaguet ddiusrpaltaiyon on instrumental Meat Science137[71]6Breed, slaughter weicghhat raancdte arigsetiicnsg otfim laem ebff mecetsa ton physico-chemical Meat Science123[72]7Prediction of senisnofrrya rcehda rraecflteecrtiastnicces ospf elcatmrobs cmoepayt samples by near Meat Science120[61]8Genetic parameters for meat quality traits of Australian lamb meatMeat Science110[73]9Dleiaevtaersy ( Radomsminairsitnrautsi oonき ocfi neawleis dLie.)t:s iwnflituhe an cdei sotinll laatme fbr omme arto qseumalaitryy Meat Science110[74]10An evaluation of the growtOhm, caanric agsosa at nbdre medesat quality characteristics of Meat Science106[75]
2.5 关键词聚类分析
关键词可提炼和概括核心研究内容，关键词聚类能直观显示研究包含的细化方向及其内在联系，聚类标签序号越小，表明包含的关键词越多。羊肉品质评价研究领域中文文献关键词共316 个，包含关键词最多的10 个聚类（图4A）主要涵盖2 个研究方向：一为羊肉品质影响因素，包括#0肉羊品种、#6品种选育；二为构成羊肉品质评价体系的指标，包括#1脂肪酸、#2剪切值、#3营养品质、#4背最长肌、#5屠宰性能、#7肉品质、#8色泽、#9风味。英文文献关键词共259 个，包含关键词数量最多的10 个聚类（图4B）也主要分为2 个研究方向：一为羊肉品质评价指标，包含#0 Fatty acid、#1 longissimus dorsi、#2 Water holding capacity、#3 Shear force、#4 Carcass composition、#5 Tenderness、#6 Antioxidant activity、#7 Lipid oxidation、#8 Color index；二为羊肉品质影响因素，即#9 Sheep breed。
图4 羊肉品质评价研究领域中文文献（A）与英文文献（B）关键词聚类图
Fig. 4 Clustering maps of keywords in Chinese- (A) and Englishlanguage publications (B) in the field of sheep meat quality evaluation
对比中英文文献关键词聚类标签发现，国内外羊肉品质评价研究方向基本一致，均围绕羊肉品质影响因素和羊肉品质评价指标展开。在影响因素方面，国内外均重视品种对羊肉品质的影响；在评价指标方面，肉色、嫩度、风味和脂肪酸是重点关注的营养品质和食用品质评价指标。值得关注的是，英文文献关键词聚类突现“脂质氧化”研究热点，这可能与中西方肉类消费结构差异有关，我国居民以消费即宰即食的热鲜肉为主，而西方国家冷却肉消费比例超过90%，冷却肉需经充分解僵成熟[76]，在货架期内脂质氧化风险更高。这些研究丰富了羊肉品质评价的核心技术，为羊肉品质数字评价和产业品质提升提供了理论与技术指导。
2.6 突现关键词与时间线图分析
突现关键词反映该研究领域在某段时间的研究热点和趋势。由表3、4可知，2004—2023年突现度排名前3 的中文关键词依次为“肉羊”“生长性能”和“羊肉品质”；突现度排名前3的英文关键词依次为“Ultimate pH”“Tenderness”和“Lipid oxidation”。从持续时间来看，排名前3的中文关键词依次为“产肉性能”“羊肉品质”和“中草药”；排名前3的英文关键词依次为“Stress”“Production systems”和“Live weight”。中英文突现关键词均强调品质调控、品种特性和生长特性，但中文关键词更体现以产业应用为导向的特点，关注具体品种（如苏尼特羊）和生产实践（如产肉性能、中草药饲喂）；英文关键词反映对机理（如极限pH值、脂质氧化）和影响因素（如应激、生产系统）的深入探讨，侧重基础研究。中英文文献研究存在产业应用与机理研究的互补性，品质提升和绿色养殖或成为未来共同研究方向。
表3 羊肉品质评价研究领域中文文献关键词突现图谱Table 3 Keywords burst map of Chinese-language publications in the field of sheep meat quality evaluation
注：突现度反映关键词热度；起始年和终止年分别表示突现开始时间和结束时间；红色线段表示关键词突发期；青色线段表示关键词存在但未检出突发；灰色线段表示该关键词在这一时间段未出现。表4同。
关键词突现度起始年终止年2004—2023肉羊业1.9020042007▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂产肉性能2.8120062015▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂沙葱2.0120072007▂▂▂▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂羊肉品质5.6220132018▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂营养水平2.1920142016▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂中草药2.4120162020▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▂▂▂品质2.3820162016▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▂▂▂▂▂▂▂肉质2.3620162017▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂▂▂▂维生素2.0220172018▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂▂▂育肥2.5120182019▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂▂多浪羊1.8120182019▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂▂脂肪酸2.3420192020▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂▂生长性能5.9020202023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃山羊1.9720202021▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▂▂肉羊6.1620212023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃苏尼特羊3.6420212023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃硒沉积1.8120212023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃营养成分2.5220222023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃
关键词时间线图能够从时间维度可视化每个聚类的研究进展，x轴为文献出版年份，y轴为聚类关键词，关键词圆圈大小反映其出现频次。由图5A可知，近20 年羊肉品质评价研究可分为3 个阶段。第1阶段为萌芽起步期（2004—2005年），研究尚处初始阶段，关键词数量有限，主要聚焦于羊肉品质评价的前端环节，如饲养业、羊肉生产等；第2阶段为探索发展期（2006—2017年），高频关键词数量大幅增加，涵盖两大研究方向：一为羊肉品质评价指标，研究热度高且贯穿整个探索发展时期，包含颜色、剪切力等宏观指标和氨基酸、农药残留、脂肪酸等微观指标；二为羊肉品质评价方法，以2012—2017年研究热度最高，涵盖传统感官评价和快速无损检测，评价方法在这一时期不断迭代更新；第3阶段为多元发展期（2018—2023年），该阶段研究呈现快速扩展态势，在延续前期研究方向的基础上新增微观评价指标，包括脂质氧化、免疫指标、微观结构等关键词。
图5 羊肉品质评价研究领域中文文献（A）与英文文献（B）关键词时间线图
Fig. 5 Timeline maps of keywords in Chinese- (A) and Englishlanguage publications (B) in the field of sheep meat quality evaluation
由图5B可知，国外羊肉品质评价研究基本成熟，关键词相比同时期国内研究更为丰富。尤以羊肉品质评价指标研究聚类关键词热度持续时间最长、关键词最丰富，包括#0 Fatty acid、#2 Water holding capacity、#5 Tenderness等聚类类目，涵盖“Conjugated linoleic acid”“Fatty acid profile”“Sensory quality”和“Sensory analysis”等关键词，表明微观指标检测和感官分析相结合的评价方法在羊肉品质评价中一直保持研究热度。 聚类类目#6 Antioxidant activity和#7 Lipid oxidation虽然持续时间短，但关键词较丰富，表明羊肉脂质氧化和抗氧化在一段时期是羊肉品质评价的研究热点，这与突现关键词“Lipid oxidation”和“Oxidative stress”结果一致 （表4）。中英文文献时间线图均体现出对微观评价指标的分析，英文文献的相关研究可追溯至2004年，中文文献自2008年起微观指标分析研究热度逐渐增加，这种时间差距可能源于国内外的微观指标检测设备应用进度差异。
表4 羊肉品质评价研究领域英文文献关键词突现图谱Table 4 Keyword burst map of English-language publications in the field of sheep meat quality evaluation
Carcass composition7.7620042010▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Ultimate pH9.5620052007▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Eating quality5.6420052008▂▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Slaughter weight6.0820092012▂▂▂▂▂▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Sex5.4520102012▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Volatile compounds5.2120192023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃Oxidative stress6.1420212023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃关键词突现度起始年终止年2004—2023Tenderness7.9620052007▂▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Breed5.6720052010▂▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Stress5.1720072014▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂Concentrate5.6420082011▂▂▂▂▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂Production systems6.0020092016▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂▂Live weight7.7020102017▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂▂Feeding system6.0720142018▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃▃▂▂▂▂▂Lipid oxidation7.8720172019▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▂▂▂▂Growth performance6.9120202023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃Level5.2520202023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃▃Rumen fermentation5.9720212023▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▂▃▃▃
突现关键词与时间线图分析反映出在羊肉品质评价研究领域，国际学术界普遍采用感官评价和理化指标检测相结合的综合分析方法，而我国相关研究则主要集中于理化指标体系的构建与应用。这种差异可能源于发达国家消费者对食品感官属性的敏感性更高，因此其研究更注重食用品质的感官维度。值得注意的是，我国羊肉品质评价研究近年来已取得显著进展：以学科带头研究机构为代表的科研单位不仅建立了标准化感官评价实验室，还系统制定了感官评价专家小组的培训规范与技术标准。这标志着我国食品感官科学研究已进入新的发展阶段，未来将参照新西兰、澳大利亚、爱尔兰等感官科学先进国家的技术体系，深入开展羊肉食用品质的感官评价标准化研究。
3 羊肉品质评价发展趋势
3.1 品质评价方法智能化
当前，生物识别技术与人工智能的融合应用正在重塑羊肉品质评价体系，通过面部表情分析、心率监测及眼动追踪等生物识别技术，可量化消费者对羊肉感官属性的真实反应，有效规避传统感官评价中存在的个体偏好和主观偏差问题[77]。与此同时，羊肉品质多源异构数据（包括理化指标、感官属性及消费者偏好等）的数字化表征技术成为研究焦点，基于机器学习和深度学习的智能预测模型可辅助实现肉品色泽、嫩度、风味等关键指标的精准评价。未来研究应着力于多技术融合，构建羊肉品质评价高质量数据库，研发羊肉品质数字化表征技术和人工智能品质评价模型等，提升评价结果的准确性和稳定性。
3.2 快速无损检测技术和设备开发
计算机视觉、近红外光谱、高光谱成像等新方法和技术可辅助实现肉品外观品质特征与理化指标的快速无损检测。下一步可结合数字孪生技术，重点聚焦于构建实体设备与虚拟模型的实时交互机制，研建多模态数据融合算法，开发实时在线检测监测系统及设备，优化从数据采集到品质预测的全链条技术体系，为羊肉品质评价的智能化升级提供硬件基础，并为产业化应用提供标准化解决方案。
3.3 构建符合我国消费习惯的羊肉品质与加工适宜性评价体系
国外基于MSA系统构建了不同部位羊肉的食用品质评价模型，实现羊肉食用品质评价预测与分级定价[78]。但是，我国羊肉消费习惯与国外截然不同，MSA基于西式烧烤和烘烤2 种烹饪方法构建的评价模型，难以适用于我国涮制、煮制、炒制、烤制等典型烹饪方式。因此，利用羊肉品质数字化表征技术，建立羊肉多维品质数据库，构建基于中式烹饪方式的羊肉品质与消费者偏好的加工适宜性评价模型，最终形成具有自主知识产权的智能化评价系统十分必要。
3.4 多学科交叉融合
羊肉品质评价研究呈现多学科交叉融合特点，涵盖食品科学、生物学、分析化学及信息科学等，正在形成多学科理论方法交叉融合的创新格局。当前学科交叉呈现双维度发展特征：在技术层面，机器学习、深度学习等人工智能方法与无损检测技术的深度融合催生了新型评价方法；在机理研究层面，多组学技术（转录组学、蛋白质组学、代谢组学等）在筛选羊肉品质特征标志物与解析品质调控分子机制方面展现出重要价值[79]。未来交叉研究将聚焦于建立基于人工智能的羊肉品质评价新范式，从机理层面解析羊肉食用、营养、加工等品质的影响机制，通过技术创新和机理突破推动研究体系的纵深发展。
4 结 语
本研究基于文献计量学方法，对2004—2023年CNKI与WOS核心合集收录的羊肉品质评价研究文献进行系统分析。结果表明，该研究领域发文量逐年上升，持续保持高研究热度；国内研究起步相对较晚，但通过整合肉羊主产区地域资源与学科交叉优势，已形成以内蒙古农业大学、宁夏大学、甘肃农业大学、中国农业科学院农产品加工研究所等机构为核心的多节点合作网络；国内外研究主题均聚焦于羊肉品质影响因素、特定品种羊肉品质评价和羊肉品质评价技术。发展趋势分析显示，未来羊肉品质评价研究将呈现4 个显著特征：数据驱动的羊肉品质评价方法革新、多模态融合的快速无损检测技术突破、中式烹饪方式导向的羊肉品质和加工适宜性模型构建及食品组学与人工智能的深度交叉融合，为优化羊肉品质评价研究布局提供技术支撑与理论依据。
[1] 杨远剑, 张德权, 饶伟丽. 羊肉食用品质评价指标筛选研究[J]. 食品科技, 2010, 35(12): 140-144. DOI:10.13684/j.cnki.spkj.2010.12.032.
[2] 白小波, 王力伟, 孙天昊, 等. 影响羊肉品质因素的研究进展[J].黑龙江畜牧兽医, 2024(23): 32-38; 44. DOI:10.13881/j.cnki.hljxmsy.2024.06.0172.
[3] 李春丽, 唐甜甜, 张慜. 基于文献计量学的国内外食品3D打印技术研究进展[J]. 食品与机械, 2022, 38(12): 5-14; 31. DOI:10.13652/j.spjx.1003.5788.2022.60136.
[4] ADELEKE I, NWULU N, ADEBO O A. Internet of Things (IoT) in the food fermentation process: a bibliometric review[J]. Journal of Food Process Engineering, 2023, 46(5): e14321. DOI:10.1111/jfpe.14321.
[5] 赵丹青, 葛谦, 开建荣, 等. 基于文献计量学可视化分析的超高压技术在食品中的研究进展[J]. 食品与发酵工业, 2025, 51(12): 414-423.DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ts.040809.
[6] ALEIXANDRE-TUDÓ J L, CASTELLÓ-COGOLLOS L, ALEIXANDRE J L, et al. Bibliometric insights into the spectroscopy research field: a food science and technology case study[J]. Applied Spectroscopy Reviews, 2020, 55(9/10): 873-906. DOI:10.1080/05704928.2019.1694936.
[7] DA SILVA K G, DE LIMA COSTA I H, FONSECA L M, et al.Food biopreservation, global trends and applications: a bibliometricapproach[J]. Food Control, 2025, 168: 110901. DOI:10.1016/j.foodcont.2024.110901.
[8] RODRÍGUEZ-ROJAS A, ARANGO OSPINA A, RODRÍGUEZ-VÉLEZ P, et al. What is the new about food packaging material? A bibliometric review during 1996-2016[J]. Trends in Food Science & Technology, 2019, 85: 252-261. DOI:10.1016/j.tifs.2019.01.016.
[9] 张鑫, 王吉, 胡静荣, 等. 基于CiteSpace和文献计量分析平台的鱼糜研究可视化分析[J]. 食品科学, 2023, 44(1): 362-370. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20220125-251.
[10] ZAHARI I, ÖSTBRING K, PURHAGEN J K, et al. Plant-based meat analogues from alternative protein: a systematic literature review[J]. Foods, 2022, 11(18): 2870. DOI:10.3390/foods11182870.
[11] 杨鼎, 李胜利, 胡晓晓, 等. 基于文献计量学的肉品质溯源研究现状和趋势分析[J]. 畜牧与饲料科学, 2023, 44(2): 113-120.DOI:10.12160/j.issn.1672-5190.2023.02.017.
[12] CHEN R, LIU Z, WANG J Z, et al. A review of the nutritional value and biological activities of sturgeon processed byproducts[J]. Frontiers in Nutrition, 2022, 9: 1024309. DOI:10.3389/fnut.2022.1024309.
[13] GONZALES-MALCA J A, TIRADO-KULIEVA V A, SANTOS ABANTO-LÓPEZ M, et al. Bibliometric analysis of research on the main genes involved in meat tenderness[J]. Animals, 2022, 12(21):2976. DOI:10.3390/ani12212976.
[14] NI Q L, AMALFITANO N, BIASIOLI F, et al. Bibliometric review on the volatile organic compounds in meat[J]. Foods, 2022, 11(22): 3574.DOI:10.3390/foods11223574.
[15] ZHANG J J, WEI Z X, LU T, et al. The research field of meat preservation: a scientometric and visualization analysis based on the web of science[J]. Foods, 2023, 12(23): 4239. DOI:10.3390/foods12234239.
[16] 刘佳利, 和郁春, 余秋雨, 等. 基于文献计量学分析超声波技术在肉品领域中的应用研究进展[J]. 肉类研究, 2024, 38(4): 62-69.DOI:10.7506/rlyj1001-8123-20240318-055.
[17] 曲萍, 赵思俊, 杜娟, 等. 基于CiteSpace的苦参研究现状与趋势可视化分析[J]. 药物评价研究, 2024, 47(11): 2652-2664. DOI:10.7501/j.issn.1674-6376.2024.11.021.
[18] 吴悦, 李朝旭. 中国空间隐喻研究现状与发展趋势: 基于CiteSpace的知识图谱分析[J]. 心理学探新, 2020, 40(4): 302-308; 384.
[19] 葛岳, 张德权, 李少博, 等. 基于消费者喜好性评价宰后不同阶段羊肉食用品质差异[J]. 中国农业科学, 2022, 55(18): 3640-3651.DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2022.18.013.
[20] 薛丹丹, 张德权, 陈丽, 等. 烤制羊肉食用品质评价指标筛选研究[J]. 食品科技, 2012, 37(10): 114-118. DOI:10.13684/j.cnki.spkj.2012.10.049.
[21] LIU C X, ZHANG D Q, LI S B, et al. Combined quantitative lipidomics and back-propagation neural network approach to discriminate the breed and part source of lamb[J]. Food Chemistry,2024, 437: 137940. DOI:10.1016/j.foodchem.2023.137940.
[22] HOU Y R, SU L, SU R N, et al. Eあect of feeding regimen on meat quality, MyHC isoforms, AMPK and PGC-1α genes expression in the biceps femoris muscle of Mongolia sheep[J]. Food Science &Nutrition, 2020, 8(5): 2262-2270. DOI:10.1002/fsn3.1494.
[23] LIU C, HOU Y R, SU R N, et al. Effect of dietary probiotics supplementation on meat quality, volatile flavor compounds, muscle fiber characteristics, and antioxidant capacity in lambs[J]. Food Science & Nutrition, 2022, 10(8): 2646-2658. DOI:10.1002/fsn3.2869.
[24] LUO Y L, WANG B H, LIU C, et al. Meat quality, fatty acids, volatile compounds, and antioxidant properties of lambs fed pasture versus mixed diet[J]. Food Science & Nutrition, 2019, 7(9): 2796-2805.DOI:10.1002/fsn3.1039.
[25] YANG Z H, LIU C, DOU L, et al. Effects of feeding regimes and postmortem aging on meat quality, fatty acid composition, and volatile flavor of longissimus thoracis muscle in sunit sheep[J]. Animals, 2022,12(22): 3081. DOI:10.3390/ani12223081.
[26] 李庆敏, 周玉香, 温红瑞, 等. 过瘤胃氨基酸和过瘤胃脂肪对饲喂低蛋白质饲粮滩羊生长性能、消化代谢、屠宰性能及肉品质的影响[J]. 动物营养学报, 2023, 35(2): 1046-1056. DOI:10.12418/CJAN2023.099.
[27] JIN Y D, ZHOU Y X. Effects of concentrate level and chromiummethionine supplementation on the performance, nutrient digestibility,rumen fermentation, blood metabolites, and meat quality of Tan lambs[J]. Animal Bioscience, 2022, 35(5): 677-689. DOI:10.5713/ab.20.0802.
[28] FOWLER S M, WHEELER D, MORRIS S, et al. Partial least squares and machine learning for the prediction of intramuscular fat content of lamb loin[J]. Meat Science, 2021, 177: 108505. DOI:10.1016/j.meatsci.2021.108505.
[29] HOLMAN B W B, MORTIMER S I, FOWLER S M, et al. There is no relationship between lamb particle size and consumer scores for tenderness, flavour, juiciness, overall liking or quality rank[J]. Meat Science, 2022, 188: 108808. DOI:10.1016/j.meatsci.2022.108808.
[30] HOLMAN B W B, DIFFEY S M, LOGAN B G, et al. Nix pro color sensor comparison to HunterLab MiniScan for measuring lamb meat colour and investigation of repeat measures, illuminant and standard observer eあects[J]. Food Analytical Methods, 2021, 14(4): 697-705. DOI:10.1007/s12161-020-01914-0.
[31] YILMAZ O, DEMIREL G, TUZUN A E, et al. Evaluation of pasturebased vs. concentrate-based lamb production systems regarding growth performance, wool Cortisol concentration, meat quality and microbiological properties[J]. Small Ruminant Research, 2023, 226: 107026. DOI:10.1016/j.smallrumres.2023.107026.
[32] EKIZ B, KECICI P D, OGRAK Y Z, et al. Carcass and meat quality of lambs from thin-tailed and fat-tailed breeds at five different slaughter weights[J]. Annals of Animal Science, 2022, 22(1): 397-418. DOI:10.2478/aoas-2021-0004.
[33] EKIZ B, KECICI P D, ERGUL EKIZ E, et al. The effects of accustoming to handling during the finishing period and weaning status on stress responses to transport, and carcass and meat quality in Kivircik lambs[J]. Small Ruminant Research, 2022, 206: 106587. DOI:10.1016/j.smallrumres.2021.106587.
[34] O’REILLY R A, PANNIER L, GARDNER G E, et al. Influence of demographic factors on sheepmeat sensory scores of American, Australian and Chinese consumers[J]. Foods, 2020, 9(4): 529. DOI:10.3390/foods9040529.
[35] CORLETT M T, PANNIER L, GARDNER G E, et al. Eating quality of Australian grass and grain-fed lamb equally rated by US consumers[J]. Foods, 2024, 13(1): 26. DOI:10.3390/foods13010026.
[36] PAYNE C E, PANNIER L, ANDERSON F, et al. Lamb age has little impact on eating quality[J]. Foods, 2020, 9(2): 187. DOI:10.3390/foods9020187.
[37] POLKINGHORNE R, THOMPSON J M, HOCQUETTE J F, 等.澳大利亚肉类标准和分级体系[J]. 肉类研究, 2015, 29(2): 43-48.DOI:10.7506/rlyj100-8123-201502010.
[38] 黄欢, 郭月英, 张敏, 等. 运动对苏尼特羊脂肪代谢和肉品质的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(21): 17-23. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20201124-246.
[39] 王莉梅, 梁俊芳, 王德宝, 等. 自然放牧条件下不同月龄乌珠穆沁羊的肉品质分析[J]. 食品科技, 2018, 43(12): 118-124; 130.DOI:10.13684/j.cnki.spkj.2018.12.023.
[40] 王威皓, 段艳, 王宏迪, 等. 饲养方式对苏尼特羊生长性能、屠宰性能、肉品质和瘤胃菌群的影响[J]. 畜牧兽医学报, 2023, 54(3): 1085-1094. DOI:10.11843/j.issn.0366-6964.2023.03.0.
[41] 刘旺景, 唐德富, 敖长金, 等. 沙葱及其提取物对小尾寒羊生产性能、胴体特征、肉品质和血清生化指标的影响[J]. 中国农业科学,2022, 55(17): 3461-3472. DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2022.17.016.
[42] 王宏迪, 窦露, 王柏辉, 等. 乳酸菌对苏尼特羊生长性能、肉品质及肠道微生物的影响[J]. 西南农业学报, 2022, 35(12): 2887-2895.DOI:10.16213/j.cnki.scjas.2022.12.025.
[43] 刘嘉东, 韩晓娟, 张桂杰, 等. 柠条青贮替代全株玉米青贮对滩羊生长性能、脂肪沉积和肉品质的影响[J]. 动物营养学报, 2023, 35(9): 5827-5836. DOI:10.12418/CJAN2023.536.
[44] 马梦媛, 郑晓春, 李岩磊, 等. 基于可见-近红外光谱的滩羊肉多品质指标无损检测[J]. 核农学报, 2022, 36(6): 1216-1228. DOI:10.11869/j.issn.100-8551.2022.06.1216.
[45] 郎多勇, 李发弟, 郎侠, 等. 甘加型藏羊种质特性研究[J]. 畜牧兽医杂志, 2010, 29(3): 31-34.
[46] 谭义洲, 丁考仁青, 黄纯, 等. 盘羊×欧拉羊杂交F1与欧拉羊屠宰性能及肉品质对比研究[J]. 西北农业学报, 2022, 31(9): 1102-1111.DOI:10.7606/j.issn.1004-1389.2022.09.003.
[47] 张娟香, 喇永富, 马晓明, 等. 祁连白藏羊肉品质特性研究[J].中国草食动物科学, 2023, 43(6): 65-69. DOI:10.3969/j.issn.2095-3887.2023.06.013.
[48] 宋洁, 侯成立, 王振宇, 等. 不同月龄羊肉原料肉品质与涮食羊肉品质的关系[J]. 食品科学, 2017, 38(5): 154-159. DOI:10.7506/spkx1002-6630-201705025.
[49] 柴佳丽, 王振宇, 侯成立, 等. 羊肉熏制感官品质属性评价模型的建立[J]. 食品工业科技, 2019, 40(7): 24-29. DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2019.07.005.
[50] 杜曼婷, 李培迪, 李欣, 等. 冰温贮藏结合不同包装方式对羊肉品质的影响[J]. 食品工业科技, 2016, 37(14): 324-328; 343.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2016.14.056.
[51] 马惠敏, 王振宇, 黄彩燕, 等. 包装对羊肉冷藏过程中热休克蛋白表达及羊肉品质的影响[J]. 肉类研究, 2021, 35(3): 35-40.DOI:10.7506/rlyj1001-8123-20210208-033.
[52] XU C C, QU Y H, HOPKINS D L, et al. Dietary lycopene powder improves meat oxidative stability in Hu lambs[J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2019, 99(3): 1145-1152.DOI:10.1002/jsfa.9282.
[53] O’REILLY R A, PANNIER L, GARDNER G E, et al. Minor diあerences in perceived sheepmeat eating quality scores of Australian,Chinese and American consumers[J]. Meat Science, 2020, 164:108060. DOI:10.1016/j.meatsci.2020.108060.
[54] O’REILLY R A, ZHAO L P, GARDNER G E, et al. Chinese consumer assessment of Australian sheep meat using a traditional hotpot cooking method[J]. Foods, 2023, 12(5): 1109. DOI:10.3390/foods12051109.
[55] KANTONO K, HAMID N, OEY I, et al. Effect of high hydrostatic pressure processing on the chemical characteristics of diあerent lamb cuts[J]. Foods, 2020, 9(10): 1444. DOI:10.3390/foods9101444.
[56] QWELE K, HUGO A, OYEDEMI S O, et al. Chemical composition,fatty acid content and antioxidant potential of meat from goats supplemented with Moringa (Moringa oleifera) leaves, sunflower cake and grass hay[J]. Meat Science, 2013, 93(3): 455-462. DOI:10.1016/j.meatsci.2012.11.009.
[57] SIMITZIS P E, DELIGEORGIS S G, BIZELIS J A, et al.Effect of dietary oregano oil supplementation on lamb meat characteristics[J]. Meat Science, 2008, 79(2): 217-223. DOI:10.1016/j.meatsci.2007.09.005.
[58] 罗卫星, 张启林, 穆林, 等. 黔北麻羊的肉用性能和肉质特性研究[J].西南农业学报, 2010, 23(5): 1706-1710. DOI:10.16213/j.cnki.scjas.2010.05.078.
[59] 王玉琴, 田志龙, 施会彬, 等. 湖羊肌肉营养特点及肌纤维组织学特性[J]. 动物营养学报, 2017, 29(8): 2867-2874. DOI:10.3969/j.issn.1006.267x.2017.08.031.
[60] 陈艳珍. 羊肉品质的评定指标及影响因素[J]. 黑龙江畜牧兽医,2011(14): 53-54. DOI:10.13881/j.cnki.hljxmsy.2011.14.019.
[61] ANDRÉS S, MURRAY I, NAVAJAS E A, et al. Prediction of sensory characteristics of lamb meat samples by near infrared reflectance spectroscopy[J]. Meat Science, 2007, 76(3): 509-516. DOI:10.1016/j.meatsci.2007.01.011.
[62] 张春晖, 李侠, 李银, 等. 低温高湿变温解冻提高羊肉的品质[J]. 农业工程学报, 2013, 29(6): 267-273. DOI:10.3969/j.issn.1002-6819.2013.06.033.
[63] 马铁伟, 王强, 王锋, 等. 营养水平对湖羊生长性能、血清生化指标、屠宰性能和肉品质的影响[J]. 南京农业大学学报, 2016, 39(6):1003-1009. DOI:10.7685/jnau.201511011.
[64] 赵彦光, 洪琼花, 谢萍, 等. 精料营养对云南半细毛羊屠宰性能及肉品质的影响[J]. 草业学报, 2014, 23(2): 277-286. DOI:10.11686/cyxb20140233.
[65] 唐鹏, 王尧悦, 王国军, 等. 饲粮能量和蛋白质水平对陕北白绒山羊生长性能、血清生化指标、屠宰性能和肉品质的影响[J].动物营养学报, 2018, 30(6): 2194-2201. DOI:10.3969/j.issn.1006-267x.2018.06.022.
[66] 华金玲, 从光雷, 郭亮, 等. 构树对黄淮白山羊瘤胃发酵特性、消化代谢、生产性能及肉品质的影响[J]. 南京农业大学学报, 2019,42(5): 924-931. DOI:10.7685/jnau.201905053.
[67] 杨华, 张韩杰, 吴信明, 等. 微生态制剂对肉羊生长性能和免疫功能的影响[J]. 家畜生态学报, 2015, 36(10): 27-32.
[68] 王柏辉, 杨蕾, 苏日娜, 等. 饲养方式对苏尼特羊屠宰性能、羊肉品质及脂质氧化性能的影响[J]. 食品科学, 2018, 39(23): 41-46.DOI:10.7506/spkx1002-6630-201823007.
[69] SHI L G, XUN W J, YUE W B, et al. Effect of sodium selenite, Se-yeast and nano-elemental selenium on growth performance, Se concentration and antioxidant status in growing male goats[J]. Small Ruminant Research, 2011, 96(1): 49-52. DOI:10.1016/j.smallrumres.2010.11.005.
[70] SEN A R, SANTRA A, KARIM S A. Carcass yield, composition and meat quality attributes of sheep and goat under semiarid conditions[J]. Meat Science, 2004, 66(4): 757-763. DOI:10.1016/S0309-1740(03)00035-4.
[71] MUELA E, SAÑUDO C, CAMPO M M, et al. Effect of freezing method and frozen storage duration on instrumental quality of lamb throughout display[J]. Meat Science, 2010, 84(4): 662-669.DOI:10.1016/j.meatsci.2009.10.028.
[72] MARTNEZ-CEREZO S, SAÑUDO C, PANEA B, et al. Breed,slaughter weight and ageing time effects on physico-chemical characteristics of lamb meat[J]. Meat Science, 2005, 69(2): 325-333.DOI:10.1016/j.meatsci.2004.08.002.
[73] MORTIMER S I, VAN DER WERF J H J, JACOB R H, et al. Genetic parameters for meat quality traits of Australian lamb meat[J]. Meat Science, 2014, 96(2): 1016-1024. DOI:10.1016/j.meatsci.2013.09.007.
[74] NIETO G, DÍAZ P, BAÑÓN S, et al. Dietary administration of ewe diets with a distillate from rosemary leaves (Rosmarinus oきcinalis L.):influence on lamb meat quality[J]. Meat Science, 2010, 84(1): 23-29.DOI:10.1016/j.meatsci.2009.08.001.
[75] KADIM I T, MAHGOUB O, AL-AJMI D S, et al. An evaluation of the growth, carcass and meat quality characteristics of Omani goat breeds[J]. Meat Science, 2004, 66(1): 203-210. DOI:10.1016/S0309-1740(03)00092-5.
[76] 张德权, 侯成立. 热鲜肉与冷却肉品质差异之管见[J]. 肉类研究,2020, 34(5): 83-90. DOI:10.7506/rlyj1001-8123-20200220-041.
[77] TORRICO D D, MEHTA A, BORSSATO A B. New methods to assess sensory responses: a brief review of innovative techniques in sensory evaluation[J]. Current Opinion in Food Science, 2023, 49: 100978.DOI:10.1016/j.cofs.2022.100978.
[78] PANNIER L, TARR G, PLEASANTS T, et al. The construction of a sheepmeat eating quality prediction model for Australian lamb[J]. Meat Science, 2025, 220: 109711. DOI:10.1016/j.meatsci.2024.109711.
[79] HUANG C Y, XIANG C, WANG F Z, et al. Integrated metabolome,proteome, and transcriptome analysis explored the molecular mechanism of phosphoglycerate kinase 1 and pyruvate kinase M2 characterizing the postmortem meat quality[J]. Food Frontiers, 2024,5(4): 1629-1641. DOI:10.1002/あt2.404.