基于主成分分析法的番茄内在品质评价指标的选择

岳 冬，鲁 博，刘 娜，朱为民，郭世荣

（1上海市农业科学院园艺研究所，上海市设施园艺技术重点实验室，上海 201403；

2南京农业大学园艺学院，南京 210095；3上海市农业科学院农业科技信息研究所，上海 201403）

基于主成分分析法的番茄内在品质评价指标的选择

岳 冬1，2，鲁 博3，刘 娜1*，朱为民1，郭世荣2

（1上海市农业科学院园艺研究所，上海市设施园艺技术重点实验室，上海 201403；

2南京农业大学园艺学院，南京 210095；3上海市农业科学院农业科技信息研究所，上海 201403）

比较了樱桃番茄和普通番茄果实内在品质的差异，并运用主成分分析法对不同性状的樱桃番茄和普通番茄各9个品种的可溶性糖、可滴定酸、可溶性固形物、糖酸比、番茄红素、维生素C等6个果实相关品质指标进行了测定。结果表明：番茄红素、维生素C、可溶性固形物和可滴定酸4个主成分的累计贡献率为86.718%，决定第一主成分大小的关键为番茄红素、维生素C和可溶性固形物；决定第二主成分大小的重点为可滴定酸。

番茄；主成分分析；内在品质

番茄（Solɑnum lycopersicum L.）由于其果实色泽鲜美、口感甜酸可口，又具有较高的营养价值，被人们称为“蔬菜中的水果”，在各国的蔬菜作物种植中占有很大的比例，是全球最主要的蔬菜栽培作物之一。番茄果实里的可溶性固形物、可溶性糖、可滴定酸、维生素C和番茄红素含量是影响番茄果实风味和口感、衡量番茄风味品质的重要因素［1-2］。在番茄进行优良品种的选育以及栽培实践过程中，对果实的品质进行评价是一个十分重要的步骤。但番茄果实内在品质的评价因子较复杂且主次难分，为保证整体客观地研究番茄果实品质，往往需要同时分析很多个观察因素，多因子的观察方法虽然能够获得大量的数据信息，但也会导致数据的收集与分析工作变得更加繁琐，因而对番茄果实的品质评价指标进行简化分析变得很有必要。主成分分析法是从多数指标彼此的互相关联处着手，采用降维的逻辑，使复杂的多数指标简化为较少的几个相互无关联的综合因子的统计方式。考虑到主成分是一个综合的变量，并且各个变量之间是独立的，因此采用主成分值作为决定因素，能够比较精确地掌握各个因素的综合性表现，对科研工作将会产生一定的理论及现实意义。近年来，利用隶属函数和主成分分析法对花生、小麦、蜜橘、猕猴桃、苹果等作物果实品质进行分析已有许多报道［3-7］。目前，关于番茄种质的品质性状遗传多样性、品质性状分析鉴定和评价方法等方面已开展了一些研究，但是大多针对普通番茄或樱桃番茄进行单独分析，而将二者进行综合评价的报道还很少见［8-10］。

本研究采用主成分分析法，通过对比樱桃番茄和普通番茄果实的可溶性固形物、可溶性糖、可滴定酸、维生素C及番茄红素的含量等内在品质相关指标，综合分析比较不同品种番茄果实内在品质因素，以期明确各品种番茄的内在品质特性，简化内在品质的评价指标，确定番茄果实风味的决定因子，建立更加合理有效的判决系统。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试材料为上海市农业科学院番茄课题组筛选出的综合性状较好的樱桃番茄品种（YT-1—YT-9）和普通番茄品种（PT-1—PT-9）各9个品种。各品种番茄果实特征性状见表1。

试验于2013年7—12月在上海市设施园艺重点实验室和庄行试验基地进行。随机区组设计，双行区，行株距60 cm×40 cm，小区面积9.2 m2。待果实转红后，选取同一成熟期的果实进行试验，3次重复。

表1 樱桃番茄和普通番茄各9个品种的综合性状Table 1 Comprehensive characters of 9 cherry tomato varieties and 9 common tomato varieties

1.2 仪器设备

835-50型氨基酸自动分析仪，日本日立公司；GZX-9246MBE电热鼓风干燥机，上海博迅公司；HK-188多功能粉碎机，广州旭朗公司；SK8200HP超声波清洗器，上海科导公司；101042真空干燥器，上海实维公司。

1.3 品质相关指标测定

番茄果实可溶性固形物含量利用数字折射计直接测定［11］。可溶性糖含量采用蒽酮比色法测定［12］；称取剪碎的鲜样0.5 g，放到离心管内，加15 mL蒸馏水，放入沸水里煮20 min，冷却，滤入100 mL的容量瓶内，蒸馏水将残渣多次冲洗，定容到刻度线，快速摇动混匀后，沸水再煮10 min，迅速冷却，测定620 nm波长下的吸光值。

可滴定酸含量采用微量碱式滴定法测定［13］。称取5 g鲜样放到研钵内，加入少量的石英砂研磨成匀浆，蒸馏水多次冲洗入50 mL的三角瓶里，加蒸馏水到30 m L附近，放入80℃恒温水浴锅内浸提30 min。每5 min摇晃1次，时间到后迅速冷却，过滤，将滤液和冲洗残渣得到的滤液混合，定容到50 mL，摇匀，取15 mL离心管3只，分别装入样品提取液10 mL，3滴1%酚酞，用0.1 mol/L NaOH滴定，直至出现微红色，且摇晃1 min不褪色则是滴定的终点，同时记下碱液消耗的体积。

维生素C含量采用紫外分光光度法测定［14］。准确称量10 g样品，放入研钵内加2%草酸溶液约5 mL磨碎，利用漏斗把研磨后的样品转移到一个100 mL的容量瓶里，用2%草酸溶液多次清洗研钵，接着把洗液倒进此容量瓶内，然后用2%草酸溶液定容至刻度线，过滤，提取10 m L滤液放入蒸发皿里，使用配制好的2，6-二氯酚靛酚溶液滴定直到溶液出现粉红色，且30 s之内不会褪色为终点，此时记录染料消耗的体积，重复3次，取其均值。

番茄红素含量采用萃取比色法测定［15］。将番茄鲜样水洗后匀浆，精确称量3 g番茄浆样，倒入2 mL无水乙醇，搅拌均匀后，3 000 r/min离心脱水处理10 min，除去上清液，用20 mL丙酮∶石油醚（1∶1）试剂在阴暗条件下将滤渣浸提处理2 h，间隔20 min进行一次搅拌，过滤，然后将滤液移入分液漏斗内，使用去离子水清洗3次，弃去丙酮，测定上层有机相的总体积，精确地将1 mL提取液转移到10 mL棕色容量瓶内，以石油醚定容摇匀。使用1 cm的比色皿，以石油醚作为对照溶剂，在502 nm波长下测量吸光值。

1.4 数据分析

所有数据采用SPSS软件进行统计分析。以样本的相关矩阵为起点，对表1列出的6个相关性状因素进行主成分分析，依照性状的累积方差贡献率超过85%这一数值，来明确主成分的个数。根据每个性状的相关矩阵之特征向量，分别计算出各个主成分的函数表达式，然后依据算得的主要主成分数值，对供试材料进行筛选分析。

2 结果与分析

2.1 不同品种番茄果实品质分析

由表2可知，所有樱桃番茄品种的可溶性固形物含量都比普通品种高，其均值比普通番茄高出48%；9个樱桃番茄品种可溶性糖的平均含量比普通番茄高34.08%，而可滴定酸的平均含量比普通番茄低10%，糖酸比高出46.10%，维生素C的平均含量比普通番茄高84.59%，番茄红素的平均含量比普通番茄高76.30%。所测指标基本反应了不同品种番茄果实基本指标，各品种果实品质指标简单相互关系在表中可以得到体现。然而，不同品种番茄果实品质在表中难以体现，因此，需要对其进行综合评价。

表2 不同品种番茄果实品质分析Table 2 Analysis of fruit quality of different tomato varieties

2.2 番茄果实品质评价因素主成分分析

主成分的特征值及方差贡献率是确定主成分的重要参考。将表2中的全部数据经隶属函数转化后进行主成分分析（表3），结果表明：第1个主成分的特征值是3.985，方差贡献率达65.971%，代表了全部指标信息的65.971%；第2个主成分的特征值是1.245，方差贡献率是20.747%，包含了整体指标信息的20.747%。前2个主成分（特征根＞0.9）的方差贡献率累计达到86.718%，即这2个主成分所含信息占总体信息的86.718%，完全符合分析要求。按主成分分析理论，若前r个主成分的累计贡献率超过85%，则这r个主成分能反映足够的信息［6］。因此，可以选择前2个主成分来代表番茄果实性状筛选的综合因素。

主成分分析是将原始的变量进行正规化的线性组合，主成分里每个性状载荷值的大小分别呈现了每个性状在主成分中的重要性。依照每个性状的相关矩阵的特征向量（表4），分别得到前2个主成分的函数表达式，如下：

表3 SPSS主成分分析得到的特征值Table 3 Eigenvalues obtained by principal com ponent analysis of SPSS

表4 SPSS主成分分析得到的特征向量Table 4 Feature vectors obtained by principal com ponent analysis of SPSS

由表4及函数关系式可见，在第1主成分Y1里，可溶性固形物X1、可溶性糖X2、糖酸比X4、维生素C X5、番茄红素X6都有比较大的正系数值，其中载荷值最大的是X6，然后是X5、X1；X3的系数值为负值，但其绝对值比较小，表明第1主成分主要反映了番茄果实的番茄红素、维生素C和可溶性固形物的品质特性。

在第2主成分Y2中，可滴定酸X3、可溶性固形物X1以及番茄红素X6这3个性状的系数值比较大，其中尤以X3的载荷值最大，而糖酸比X4有相对较大的负系数值。第2主成分相对较大时，可滴定酸、可溶性固形物及番茄红素理所当然非常高，而糖酸比的数值则相应下降，所以第2主成分可看作是以可滴定酸含量为主的果实的内在品质。

通过主成分的方差贡献率以及原始的性状相关矩阵的特征向量分析，可以明确：可溶性固形物、可滴定酸、番茄红素、维生素C是影响番茄果实品质的主要因素。

把上述选定的第1、第2主成分的方差贡献率ɑ1（65.971%）、ɑ2（20.747%）当成权数，建立综合评价的标准：F＝ɑ1Y1＋ɑ2Y2，即F＝0.65971Y1＋0.20747Y2。

F为综合评价指标，应用该模型并结合表2数据，计算出不同品种番茄果实的品质综合评价F值。根据表5可见，9个樱桃番茄品种中YT-5的F值最高，9个普通番茄品种中PT-3的F值最高，且YT-5的F值在18个供试材料中最高，这与表2得出的结论基本一致。

表5 不同品种番茄果实的品质综合评价变量及F值Table 5 Comprehensive quality evaluation variables and F value of tomato fruit of different varieties

3 讨论

近年来，主成分分析法在作物品种分类和育种材料筛选中的应用范围逐步扩大［16］。张静等［10］在对樱桃番茄主要品质性状进行主成分析研究中将12个品质性状综合为5个主成分因子，其累积贡献率达80.234%以上。张传伟等［17］对不同品种番茄的营养品质进行了综合分析与鉴定。王晓静等［9］依据因子贡献率的大小筛选出果形因子、硬度因子、风味因子和营养因子等来综合评定番茄品质，用于番茄品质的快速鉴定。

本研究以18个不同品种番茄果实作样品，分析了樱桃番茄和普通番茄果实内在品质数据，明确了番茄果实的2个主成分函数式，依照主成分函数式得到的主成分数值，可用于评价番茄果实的综合性状。从番茄6个品质因子中提取出4个主成分，决定第一主成分大小的重点有番茄红素、维生素C和可溶性固形物；决定第2主成分大小的重点有可滴定酸。这4个主成分累积百分率达86.718%，可把番茄果实品质86.718%的信息清楚地表达，所以选择前4个主成分来代表番茄果实品质的综合评价因素，基本保留了原始数据的信息。本试验表明，番茄果实品质的评价能够从6个指标缩减至4个，即可溶性固形物、番茄红素、维生素C、可滴定酸这4个指标可作为番茄果实品质评价的因子。

利用主成分分析法获得的结果比人工打分选优更为快捷，且更具有科学性，不仅可以了解品种的综合性状表型，也可以优化筛选流程。虽然单项因素同样能够基础地评价番茄品质，但这种方法具有片面性，易导致错误的结论。例如，试验材料中，可溶性固形物含量较高的品种，并不能说明其品质一定较其他品种更好，因为糖酸比相对比较低，真实口感偏淡，风味口感并不好。通过主成分分析法，可以更加合理便捷地筛选综合品质较好的番茄品种，对进一步的栽培育种起到指导作用，避免选种不当造成不必要的经济损失。

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（责任编辑：闫其涛）

Selection of internal quality evaluation index of tomato based on principalcom ponent analysis

In this paper，the differences of the quality of cherry tomato and common tomato were compared. Also，principal component analysismethod was used to determinate the different traits of9 cherry tomato varieties and 9 common tomato varieties of 6 fruit quality indicators including soluble sugars，titratable acid，soluble solids，vitamin C，lycopene and so on.The results showed that the cumulative contribution rate of lycopene，vitamin C，soluble solids and titratable acid account for 86.718%.Lycopene，vitamin C and soluble solids determined the size of the first principal component，and titratable acid determined the size of the second principal component.

Tomato；Principal component analysis；Internal quality

S641.2

A

1000-3924（2017）01-088-05

2015-09-06

上海市科技支撑项目（13391901203）；上海市市级农口系统青年人才成长计划［沪农青字（2016）第1-23号］

岳冬（1992—），女，在读硕士，研究方向：设施园艺与无土栽培。E-mail：995861876＠qq.com

*通信作者，E-mail：yyliuna＠163.com

YUE Dong1，2，LU Bo3，LIU Na1*，ZHUWei-min1，GUO Shi-rong2

（1Horticulturɑl Reseɑrch Institute，Shɑnghɑi Acɑdemy of Agriculturɑl Sciences；Shɑnghɑi Key Lɑborɑtory of Protected Horticulturɑl Technology，Shɑnghɑi201403，Chinɑ；2College of Horticulture，Nɑnjing Agriculturɑl University，Nɑnjing 210095，Chinɑ；3Agriculturɑl Informɑtion Institute of Scienceɑnd Technology，Shɑnghɑi Acɑdemy of Agriculturɑl Sciences，Shɑnghɑi201403，Chinɑ）