不同大豆品质加工豆腐适宜性的模式识别研究*

2018-06-21 06:54于寒松王玉华朴春红刘俊梅代伟长胡耀辉
大豆科技 2018年2期
关键词:判别函数豆浆豆腐

陈 思,于寒松,3**,吕 博,张 田,王玉华,3,朴春红,3,刘俊梅,3,代伟长,3,胡耀辉,3

(1.吉林农业大学食品科学与工程学院,长春 130118;2.国家大豆产业技术研发中心加工研究室,长春 130118;3.吉林省食品生物制造科技创新中心,长春 130118)

近年来,植物化学成分丰富的食物消耗量逐年递增,这些食物包括谷物、蔬菜、水果等[1]。在大量的资源中,大豆作为最重要一种谷物之一,其对人身体健康非常有益。大豆可以作为原料生产制备多种对身体有益豆制品,包括豆浆粉、豆腐、千叶豆腐、豆干等[2]。在大量的豆制品中,豆腐作为主导食品,已经广泛地受到消费者欢迎,其丰富的蛋白营养对人体健康非常有益,因此对豆腐深入研究的项目是必不可少的。决定豆腐品质最直接的因素即质构特性,而对豆腐品质产生影响的因素是大豆及豆浆的品质[3]。豆腐的品质及产率与大豆及豆浆的理化指标有着错综复杂的关系,大豆及豆浆基础理化指标较多,理化指标间有重叠的影响因素、相关性复杂,所以利用主成分分析法提取主成分,再进行聚类分析,对大豆是否适合做豆腐进行分类,进而进行判别分析为今后大豆育种提供便利条件及理论基础,为豆腐加工生产中品种的选择提供良好快速的方法,为豆腐工业化、机械化生产提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 供试原料

供试大豆品种均为国家大豆产业技术中心体系专家馈赠,本文选择68种大豆,具体信息见表1,下文均以编号形式代替品种名称。

1.1.2 主要仪器与设备

KDN-08C(047)全自动凯示定氮仪;SZF-061脂肪测定仪:上海洪记仪器设备有限公司;101A-2型电热鼓风干燥箱:上海博讯仪器设备公司;UV-1700紫外可见分光光度计;TL-18M高速低温离心机:美通贸易有限公司;6300C原子吸收分光光度计:日本岛津公司。

1.2 方法

1.2.1 大豆理化指标的检测方法

蛋白质的检测参照GB5009.5-2010;脂肪的检测参照GB/T5009.6-2003;水分含量的检测参照GB5009.3-2016;钙含量的检测参照GB/T5009.92-2003;铁含量的检测参照GB/T5009.90-2003;磷含量的检测参照GB/T5009.87-2003;镁含量的检测参照GB/T5009.90-2003。

表1 大豆品种编号及名称

1.2.2 植酸含量的检测方法

采用紫外分光光度法[5],利用植酸溶液和韦德试剂(0.3%磺基水杨酸与0.03%FeCl3·6H2O)反应显色的原理,通过吸光值计算大豆中植酸含量。

1.2.3 蛋白亚基7S、11S含量的检测方法

本试验中用于大豆分离蛋白(SPI)的提取以及蛋白液前处理的方法参照了刘香英等[6]的研究方法进行处理。

双缩脲试剂法[7]测蛋白。

1.2.4 豆浆制备方法及指标测定

1.2.4.1 豆浆的制备方法

大豆原料进行挑选处理,称取130 g符合要求的大豆,将其清洗干净,再放入干豆质量5倍蒸馏水中浸泡14~16 h,保持环境温度为20℃,将浸泡后的大豆沥干,向膨胀过的豆中加蒸馏水至干豆与水的比为1:9,用高速磨浆机进行磨浆,将制备的浆液过120目过滤网去渣,去渣的方式是用手最大力度的拧干滤网,标准是使豆浆呈滴状滤出到没有豆浆滤出而充分去渣,得到生豆浆。将豆浆于4℃冰箱保存,待测。

1.2.4.2 豆浆蛋白的测定方法

采用凯氏定氮法参照GB5009.5-2010进行豆浆中蛋白含量的测定。

1.2.4.3 豆浆蛋白回收率的计算

蛋白回收率=豆浆得率(g)×豆浆蛋白(g/100g)/大豆蛋白(g/100g)

1.2.5 豆腐的制备方法及指标测定

1.2.5.1 豆腐的制备方法

豆腐制备参照张伟[8]的方法并稍做改进,每个大豆品种做3次重复。

1.2.5.2 豆腐得率的测定

豆腐得率测定依照宋连军[9]等的研究方法。将新制成的制品在室温下静至5 min后进行称量,计算出每100 g原料大豆制备出豆腐的重量,为湿豆腐的得率。湿豆腐得率=豆腐质量(g)/干豆原料质量(g)×100%。

1.2.5.3 豆腐质构的测定

参照刘志胜[10]的方法测定豆腐的质构指标。

1.2.6 数据处理

大豆原料的理化指标的定量分析至少3次平行实验,结果以平均值±标准差表示。使用Excel 2016软件进行数据统计分析和处理,不同大豆理化指标之间的平均值的比较采用SPSS 24.0的单向方差分析(One-way analysis of variance,ANOVA)进行方差分析(显著水平P<0.05,极显著水平P<0.01)和大豆品质理化指标间相关性分析。使用SPSS 24.0统计分析软件(SPSS Inc.,Chicago,USA)进行主成分分析、聚类分析及判别分析。

2 结果与分析

2.1 大豆及豆浆理化指标的数据分析

表2为对68个品种大豆及豆浆理化指标数据的差异分析,大豆及豆浆各项指标差异显著,且中位数与均值相比较,都非常接近,说明这些数据离群点较少,试验所选大豆品种各项指标测定值均有一定的广泛性和代表性。

2.2 不同品种大豆及豆浆理化指标间的相关性分析

根据表2显示的13个理化指标间的相关性分析结果,可得出结论:由皮尔逊相关系数及概率P值可以看出这些指标存在着正负、强弱相关错综复杂的关系,以至于它们提供的信息有大部分重叠,不能清楚地寻求其中简明的变化关系,因此要进行主成分分析,以便找出影响大豆品质的主要成分。

表2 大豆及豆浆理化指标描述性统计

表3 大豆及豆浆理化指标间相关性分析

2.3 主成分分析

主成分分析的主要思想是降维,在解决实际问题时,经常对研究对象收集尽可能多的信息,以对研究对象有全面综合的评价,但是过多的指标并不能在处理数据时发挥较大的作用,大量的信息反而对解决问题产生障碍,为解决这一问题,应该采用主成分分析方法,用少量的信息反映原有信息[11]。

68个大豆样本及豆浆的理化指标的主成分分析结果如表3所示。主成分的选择应该既达到降维的目的,又不失去原信息的准确性[12]。由表4可知:KMO值为0.767>0.7,表明该样本做主成分分析效果较好,而Bartlett检验的近似卡方为786.999,且显著性值为0,远小于0.05,同样说明变量之间存在显著的相关性,适合做主成分分析。

由表5和图1可知:前6个主成分的特征值大于1,且累积贡献率达到72.114%,综合体现大豆及豆浆理化指标的大部分信息,因此可以确定6个主成分。

表4 KMO和Bartlett检验

表5 总方差解释

由表6可知,百粒重、蛋白质、蛋脂比和豆浆蛋白在第1主成分上有较高的载荷系数;脂肪、7S、11S和7S/11S在第2主成分上有较高的载荷系数;含水量和植酸在第3主成分上有较高的载荷系数;脂肪氧化活性酶在第4主成分上有较高的载荷系数;胰蛋白酶抑制剂、钙、铁、镁和磷在第5主成分上有较高的载荷系数;蛋白回收率在第6主成分上有较高的载荷系数。所提取的6个主成分包含了指标体系的全部信息,可以替代原有的17个指标对大豆制备豆腐进行综合评价。

图1 主成分分析碎石图

表6 成分矩阵

2.4 聚类分析

在解决实际问题时,将多个样本进行分类时,仅仅根据单因素分析无法全面综合的分类,所以要考虑多方面根据多因素将样本进行分类。聚类分析是将样品按照品质特性的相似程度聚合分类。它是一种无监督分类,按照类别的综合性质将多个样本聚合,从而完成聚类分析的过程。因此本研究对68种大豆进行聚类分析。

图2 聚类分析的组间谱系图

表7 特征值表

表8 Wilks Lambda值

表9 标准化典则判别函数系数

由图2可知,根据聚类分析的组间谱系图可以看出,68种大豆样品可分为理化特性相似的4大类,根据聚类分析距离结合豆腐产率及品质研究分析得出,其中,1号、2号、56号、66号、22号、23号、8号、9号、16号、63号、13号、40号、31号、41号、44号聚为一类,其共同特点为质构特性较好,产量较高;27号、59号、4号、26号、35号、34号、29号、32号、25号、37号、5号、46号、54号、67号、15号、24号聚为一类,其共同特点为质构特性较好,产量适中;33号、53号、45号、51号、58号、65号、18号、14号、39号、57号、49号、64号、21号、43号、17号、42号、30号、61号、38号、62号、7号、60号、48号、28号、10号、47号、3号聚为一类,其共同特点是质构特性适中,产量较低;11号、12号、6号、19号、52号、36号、50号、55号聚为一类,其共同特点是硬度非常高,质构特性不好。在此基础上,对其进行判别分析,典型判别函数特征值见表:7。

2.5 判别分析

表7是特征值表,由于本案中预测变量为17个,类别数为4,因此判别函数的个数为3(即min(4-1,17)=3)。判别函数的特征值越大,表明该函数越具有区别了。第一个判别函数的特征值为2.556,第二个判别函数的特征值为1.201,第三个判别函数的特征值为0.783。

表8是对判别函数的显著性检验结果表,其中“1直至3”表示三个判别函数的平均数在4个级别间的差异情况。“2直至3”表示第2个和第3个判别函数的平均数在第4个级别间的差异情况。“3”表示在排除第一个和第二个判别函数后第3个函数在4个级别间的差异情况。从最后的显著性概率Sig.来看,其三个判别函数的效果十分显著。

由K阶聚类中的聚类号作为判别分析的分组变量[13],在SPSS24.0中进行判别分析,根据表9的标准化典则判别方程系数表,得到3个典则判别方程,其累计方差贡献率为100%(其中D1:方差贡献率56.2%,D2:方差贡献率26.5%,D3:方差贡献率17.3%)。

由于前两个典则判别方程累计方差贡献率已达到82.7%,所以可以用D1和D2分别作为X,Y轴作图[14],如图3所示,可将68种大豆明确的分为四类,这与聚类结果相吻合,说明判别分类效果良好。然后再通过SPSS24.0分析,得到4个分类函数Q1、Q2、Q3、Q4。表10为分类函数系数表,根据该表可建立四个分类函数。通过四个分类函数的Q值可以判断每个大豆样本属于哪一分类。

图3 典则判别函数

表10 类函数系数

表11 分类结果

表11为分类结果表。对角线显示的为准确预测的个数,其余为错误预测的个数。从表中可以看出已经分类的68个个案中正确分类65个,错误分类3个。正确率达到95.6%。

3 结论

通过数据指标的描述性统计,样本各项基础理化指标的中位数都与平均值相接近,说明所选取的大豆样本具有一定的代表性,试验结果可信度较高,可进行下一步试验。通过对大豆及豆浆理化指标的相关性分析的结果,可知各项指标之间的错综复杂的关系,为了用少量的因素代替大量的错综复杂的影响因素,可以采用主成分分析法。由于特征值大于1的6种主成分累计方差贡献率达到72.114%,说明主成分分析法可取。通过聚类分析可以对制备的豆腐聚集为4类,其中,类别1的大豆有着蛋白质含量高,蛋脂比含量高,植酸含量低的特点,同时通过对类别1的大豆品种豆腐的质构分析、色差分析以及感官评价综合评定,该类别豆腐产量高,整体品质优良。类别2的大豆特点是脂肪含量较高,钙含量较低,该类别的豆腐产量低,整体品质一般。类别3的大豆特点是植酸含量较高,水分含量较高,该类别的豆腐整体品质较差,块形不完整,易碎。类别4的大豆特点是豆腐不宜成型。

通过主成分分析和聚类分析可以得到最终的结论:制备豆腐应选择蛋白质含量>40、豆浆蛋白>3.5g/100g、蛋脂比>2.3、11S/7S含量>2.51、14mg/g<植酸<20 mg/g、脂肪<15.6 g/100g、钙含量>54.2 mg/100g的大豆品种,如果大豆品种的理化指标同时满足这些要求,那么豆腐的产量较高,且质构水平较高,表面光滑、块形完整、具有浓郁的豆香味,是非常符合优良标准的豆腐。

通过判别分析得到最终的结论:在聚类分析的基础上得到四个分类函数,根据Q值的大小给大豆样本进行分类。分类正确率为95.6%。

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