基于主成分与聚类分析法的制备豆浆用大豆的品质指标综合评价

李笑梅,邢竺静,赵廉诚,石彦国,陈 璐,闫怡宏,张 娜

（哈尔滨商业大学食品工程学院,黑龙江省食品科学与工程重点实验室,黑龙江 哈尔滨 150076）

豆浆是以大豆为主要原料制得的饮品,其营养丰富、易于消化吸收[1-4],与牛奶相比,豆浆不存在乳糖不耐受的问题,是一种优良的蛋白质饮品[5]。豆浆感官品质与大豆品种有关,近年来相关研究愈加受到重视。在现行豆浆标准中感官指标要求豆浆色泽均匀、有豆香味、浆液均匀一致,理化指标对蛋白质、固形物含量及抗营养因子有一定的要求[6]。相关研究进一步表明豆浆品质还与大豆中蛋白质组分、脂肪、小分子物质含量有关,不同品种大豆制得的豆浆品质间存在一定的差异性,并证明了大豆理化指标与豆浆品质指标之间存在一定的相关性[7-12]。此外,高品质的豆浆应该具有较高的蛋白质含量和稳定性[12]。使用适宜品种大豆制备豆浆可达到浆多、渣少、蛋白质溶出率高、豆腥味少、减小腹胀[13-15]的效果。黑龙江作为大豆主产区,其大豆品种多达几十余种,然而市场上并未有商品级专门用于制备豆浆的大豆（以下简称豆浆豆）品种。鉴于此,为了客观、合理、科学地综合评价豆浆豆的品质,建立一种简易快速的评价方法有着重要意义。

经典的相关性分析是研究两个或两个以上处于相同地位随机变量间相关关系的统计分析方法,南喜平等[16]采用相关性分析法对大豆的理化指标与干豆腐品质特性进行了分析,金雪花等[17]也采用相关性分析法对大豆籽粒的理化指标与豆浆理化品质及感官品质进行了分析。但是经典的方法不具备将众多原始变量缩减成少数几项综合指标和几个因子变量,而且运用在众多变量相关性分析时其结果表达的不完整、不充分、可解释性较差[18-19],所以近几年对此类分析更多采用主成分因子分析及聚类分析方法。主成分因子分析其特点是可将众多指标变量进行缩减、尽可能多地保留原始变量的信息、因子变量具有较强的可解释性；聚类分析是对大量的数据进行分组归类以了解数据集的内在联系,聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该差异明显,二者都是一种多元统计分析方法,联合使用非常适用于从多品种供试样品、以多指标变量为依据采集数据,筛选专用品种,进行品种综合质量评价以及某种特性的综合评价。主成分因子分析和聚类分析联合使用是一种具有客观性、公正性以及科学性的合理的评价方法,已广泛应用于果蔬品种的筛选、食品风味评价、植物主要性状分析[20-24]等研究。但是目前将主成分与聚类分析法相结合应用于从多品种大豆中筛选出适于制作豆浆的大豆,并对其品质指标进行综合评价的研究鲜见报道。本研究以黑龙江地区6 个积温带29 个主栽大豆品种为样本,依据8 项理化指标及制备豆浆的6 项品质指标进行相关性分析、主成分因子分析及聚类分析,以期筛选出适宜制作豆浆的大豆品种,科学合理地利用大豆品种资源,为开发制备豆浆的专用大豆品种提供方法依据和实际运用参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

供试的大豆品种选用黑龙江地区种植的29 个大豆品种（表1）。

表1 29 个大豆品种Table 1 Twenty-nine varieties of soybean tested in this study

考马斯亮蓝G-250、乙醇、磷酸 国药集团化学试剂有限公司；低分子质量标准蛋白 上海哈灵生物科技有限公司；硫酸铜、硫酸钾、硼酸、甲基红、溴甲酚绿（均为分析纯） 河南鼎信化工产品有限公司。

1.2 仪器与设备

Alpha-1506型紫外-可见分光光度计 上海谱元仪器有限公司；TG16-WS台式高速离心机 上海卢湘仪离心机仪器有限公司；DJ12B-A10全自动家用豆浆机 九阳股份有限公司；Zetasizer Nano S90纳米粒度分析仪英国马尔文仪器有限公司；DYCZ-24KS型双板垂直电泳仪北京六一生物科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 大豆理化指标的测定及蛋白质组分分析

分别按照GB 5009.3—2016《食品安全国家标准 食品中水分的测定》、GB 5009.6—2016《食品安全国家标准 食品中脂肪的测定》、GB 5009.5—2016《食品安全国家标准 食品中蛋白质的测定》、GB 5009.8—2016《食品安全国家标准 食品中果糖、葡萄糖、蔗糖、麦芽糖、乳糖的测定》、GB 5009.92—2016《食品安全国家标准 食品中钙的测定》测定水分、脂肪、蛋白质、可溶性糖、钙的质量分数。7S、11S蛋白亚基质量分数测定参照彭棋等[25]的研究方法稍加改进：取适量脱脂大豆粉,以料液比1∶15加入0.5 mol/L、pH 8.5的Tris-HCl缓冲液,55 ℃条件下提取1 h,4 000 r/min离心20 min,取上清液调节pH值至6.4,4 000 r/min离心15 min,沉淀调节pH值至7.0即得到11S蛋白亚基,上清液调节pH值至5.0,静置30 min后回调pH值至5.5,4 000 r/min离心20 min,取上清液调节pH值至4.5,4 000 r/min离心15 min,沉淀调节pH值至7.0即为7S蛋白亚基。冷冻干燥后并采用十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳测定7S、11S蛋白亚基质量分数。

1.3.2 豆浆的制备

称取一定量大豆,清洗干净,并在室温（20 ℃）下用蒸馏水（料液比1∶3）浸泡10 h,浸泡后沥干水,按料液比1∶9加入豆浆机进行加热、磨浆,将所制得浆液过80 目筛去除豆渣,得到豆浆[26]备用。

1.3.3 豆浆指标测定

1.3.3.1 豆浆蛋白质量分数测定

按GB 5009.5—2016测定豆浆蛋白质量分数。

1.3.3.2 豆浆得率测定

制浆前按料液比1∶9分别称取浸泡后大豆的质量及水的质量,制得豆浆后,称取豆浆的质量,计算豆浆得率[27]（式（1））。

式中：m1为浸泡后大豆质量/g；m2为加水质量/g；m3为豆浆质量/g。

1.3.3.3 豆浆稳定性测定

豆浆稳定性采用稳定性系数法[28]测定,将豆浆稀释50 倍,于4 000 r/min离心5min,取上清液,在785 nm波长处分别测定离心前后样液的吸光度。离心后样液吸光度与离心前样液吸光度的比值即为豆浆的稳定性系数（R）[29],按公式（2）计算,R≤1.00,R越大表明豆浆稳定性越高。

式中：A1为离心前吸光度；A2为离心后吸光度。

1.3.3.4 豆浆粒径测定

以去离子水为分散剂,将豆浆用去离子水稀释1 000 倍,4 000 r/min离心15 min,在室温条件下取1 mL上清液于1 cm的比色皿中放入样品台中,用Zetasizer Nano S90纳米粒度分析仪进行分析[30]。

1.3.3.5 豆浆蛋白质转移率测定

豆浆蛋白质转移率参照文献[27]进行测定,按照公式（3）计算。

式中：V为豆浆体积/mL；ρ为豆浆蛋白质量浓度/（g/100 mL）；m为原料大豆质量/g；X为原料大豆蛋白质含量/（g/100 g）。

1.3.3.6 豆浆的感官评价

用29 个品种大豆制备豆浆,参照SB/T 10633—2011《国内贸易行业标准 豆浆类》制定豆浆感官评价指标与等级分值（表2）。选择食品专业相关人员20 名,以生豆浆的豆腥味为比对,同时选择5 种市售口碑较好的豆浆,参考实验制订的评价指标和等级进行了一致性培训,之后采用评分法对实验样品进行正式评价。

表2 豆浆感官评价指标与等级分值Table 2 Criteria for sensory evaluation of soybean milk

1.4 数据处理与分析

采用SPSS 23.0软件对数据进行单因素方差分析、Pearson相关性性分析、主成分因子分析和聚类分析。首先分析上述29 个品种大豆的8 项理化指标及豆浆的6 项品质指标间的相关性。然后进行主成分因子分析,得到主成分因子的载荷矩阵、特征值、方差贡献率及累计贡献率,然后以方差贡献率作为权重通过特征值计算各主成分的系数,并将该系数乘以方差贡献率构建综合评价函数,计算综合得分,按综合得分值进行排序,得出适宜制作豆浆的大豆品种。最后对29 个品种豆浆的6 项品质指标进行聚类分析[31],选择适宜的欧氏距离,将29 个品种豆浆进行分类,区别各类豆浆的品质特征。

2 结果与分析

2.1 29 种大豆的理化及豆浆品质指标测定结果

表3 29 种大豆的理化指标（n＝3）Table 3 Physicochemical indicators of 29 varieties of soybean (n= 3)

由表3、4变异系数可知,大豆水分、钙、7S蛋白亚基质量分数及豆浆粒径变异系数大于20%,其中大豆水分质量分数的变异系数最大,为29.97%,大豆可溶性糖、脂肪、蛋白质量分数及豆浆得率、稳定性、蛋白质转移率、感官评分变异系数小于10%,豆浆得率的变异系数最小,为3.18%。不同品种大豆的同一指标存在显著性差异（P＜0.05）,具有一定的广泛性和代表性,陈思[32]和于寒松[33]等在类似的研究中也得到相同的结果。所以认为大豆品种的不同可导致豆浆品质存在差异。

表4 29 种豆浆的品质指标（n＝3 ）Table 4 Quality indicators of 29 varieties of soybean milk (n= 3 )

2.2 不同品种大豆理化指标及豆浆品质指标相关性分析结果

由表5可知,大豆的理化指标与豆浆品质指标存在显著相关性的有：豆浆蛋白质量分数与大豆蛋白质量分数呈极显著正相关（r＝0.604）,感官评分与大豆11S/7S比值呈显著正相关（r＝0.416）；前者符合逻辑,后者没有实际意义,豆浆感官评价是4 项指标综合评价结果,其与大豆11S/7S比值的相关关系是否存在有待深入研究,目前鲜见相关报道。唐文义[29]的研究表明,大豆籽粒蛋白质含量与豆浆蛋白质含量呈负相关（r＝-0.003）,与本实验研究结果不符,可能原因是其研究中制浆工艺与本研究的制浆工艺不同,导致所制得豆浆的蛋白质转移率不同,从而造成结果不同。豆浆蛋白质转移率与大豆水分质量分数呈极显著负相关（r＝-0.524）,水分质量分数低意味着以自由水形式存在的水少,当大豆在萌发期浸泡时吸水量较大,而且这部分水会与蛋白质中的疏水基团相互作用形成笼形水合物[34-35],弱化了蛋白质分子之间的作用力,特别是制备豆浆时所加水分,有利于萌发豆粉碎磨浆均质,使蛋白质残渣减少,豆浆蛋白质转移率增大。其余指标关联的相关性不显著。由此可见相关性分析不能全面完整地表明其指标间的变化关系且不具有解释性。俞华先等[36]在研究甘蔗抗旱性综合评价、白婷等[37]在研究不同青稞品种秸秆饲用品质分析及位杰等[38]对库尔勒香梨及其芽变和杂交品种（系）果实品质评价中也发现相关性分析结果不能直接作为综合评价影响因素的方法。因此近年来很多学者选择主成分因子分析和聚类分析方法进行研究。

表5 29 个大豆品种理化指标与豆浆品质指标相关性分析Table 5 Correlation analysis between physical and chemical indicators of 29 soybean varieties and soybean milk quality indicators

2.3 不同品种大豆理化指标及豆浆品质指标主成分因子分析结果

2.3.1 主成分因子分析结果

表6 主成分因子分析特征值与贡献率Table 6 Eigenvalues and contribution rates to total variance of principal component analysis

由表6可知,第1主成分的特征值为4.254,方差贡献率为30.383%,为最重要的主成分；第2～6主成分的重要性依次降低,前6 个主成分载荷矩阵对应的累计方差贡献率已达到84.973%,通常以累计方差贡献率大于70%为判断指标[39],即表明6 个主成分已经包含了豆浆用大豆品质性状的绝大部分信息,因此可以用缩减得到的6 个主成分代替原来14 个指标筛选豆浆用大豆的品种。

表7 6 个主成分的载荷矩阵Table 7 Loading matrix of first six principal components

由表7可知,采用SPSS 23.0软件进行主成分因子分析生成6 个主成分载荷矩阵,其绝对值越大,对该主成分影响越主要；因此,主成分1以大豆水分质量分数的影响为主,大豆7S蛋白亚基质量分数、豆浆蛋白质转移率的影响为辅；主成分2以大豆总糖质量分数的影响为主,豆浆得率的影响为辅；主成分3以大豆蛋白质量分数的影响为主,豆浆蛋白质量分数的影响为辅；主成分4以豆浆稳定性的影响为主,大豆11S蛋白亚基质量分数的影响为辅；主成分5以大豆脂肪质量分数的影响为主,豆浆粒径的影响为辅；主成分6以豆浆粒径的影响为主,大豆11S/7S的影响为辅。

2.3.2 不同品种豆浆豆品质的综合评价

通过表7的主成分因子载荷矩阵,构建6 个主成分的函数表达式[40]（式（4）～（9））：

6 个表达式中,X1～X14分别为大豆水分质量分数、总糖质量分数、脂肪质量分数、蛋白质量分数、总钙质量分数、7S蛋白亚基质量分数、11S蛋白亚基质量分数、11S/7S、豆浆得率、稳定性、蛋白质量分数、蛋白质转移率、感官评分、粒径。

由方差贡献率和主成分函数表达式可得综合得分F（式（10））。

由表8可知,20、23、25号大豆品种主成分综合得分均大于1,其中25号最高达到了2.13 分；其次是20、24号,分别为1.57、1.10。28号综合得分最低,为-1.17 分。由此得出最适宜制作豆浆的品种为25号的‘黑农85’,其次为23号的‘黑农66’和20号的‘黑农71’。2.4 29 个品种豆浆品质指标聚类分析结果

图1 29 个品种豆浆的聚类谱系Fig.1 Clustering lineage of 29 varieties of soybean milk

表9 29 个品种豆浆聚类分析结果Table 9 Cluster analysis results 29 varieties of soybean milk

根据图1分析得到,当欧氏距离小于11.5时,分出的类别仍然较多；11.5时可分为4 类；当欧氏距离在11.5～13.0时仍然可分为4 类；而欧氏距离大于13.5时,虽然可分为3 类,但是一类品种中的指标相似度小。所以认为欧氏距离选择11.5较为适宜,将供试的29 个品种豆浆分为4 类（表9）。主成分因子分析得到的综合得分大于1的3 个品种均集中在第II类中,说明豆浆品质特征相互接近,具有蛋白质量分数、蛋白质转移率、感官评分高的特征,这些特征均符合豆浆产品标准；此外豆浆得率为中等水平,认为该项指标主要受萌发豆硬度的影响。同时由表5可知,虽然得率与粒径呈负相关,但不具显著性；豆浆稳定性在各类别中都没有表现出规律性,所以还需通过采取其他方法如添加稳定剂来提高豆浆的稳定性。本实验与李若姝[12]的研究采用了相似的方法,其通过聚类分析方法将53 个品种豆浆分为3 类。

3 结 论

依据供试的29 种大豆的理化指标及豆浆品质指标进行相关性分析、主成分因子分析及聚类分析,筛选制备豆浆用大豆的品种。结果表明,供试的29 个品种大豆及豆浆的同一测定指标间存在显著性差异（P＜0.05）。因相关性分析结果不能全面完整表达出指标之间的关联性,认为不适宜作为多变量之间相关分析。主成分因子分析可将多指标变量进行缩减,分析得到的6 个主成分可以替代大豆及豆浆的14 个指标,并根据6 个主成分函数表达式计算出综合得分前3 个大豆品种分别是‘黑农85’、‘黑农66’、‘黑农71’,作为适宜制备豆浆的大豆。聚类分析可将29 个大豆品种制备得到的豆浆缩减分为4 类,筛选出的3 个品种豆浆豆均集中在同一类别中,其豆浆具有蛋白质量分数、蛋白质转移率、感官评分高,豆浆得率中等的特点。采用主成分、聚类分析方法筛选适宜制备豆浆的大豆品种,可以规避主观因素的影响,快速、简便、合理、科学。研究可为豆浆专用大豆品种的筛选和开发提供参考,为大豆品种理化指标与豆浆品质指标的相关性研究提供参考。