高压静电场诱导采后葡萄果实总黄烷-3-醇积累模型构建

梁长梅，王建伟，温鹏飞，杨 华

（1山西农业大学信息科学与工程学院，山西太谷 030801；2山西农业大学园艺学院，山西太谷 030801）

0 引言

葡萄(Vitis vinifera L.)是世界性五大水果之一，不仅富含蛋白质、糖、有机酸、维生素及矿物质等多种元素[1]，而且富含黄酮、黄酮醇、黄烷醇、花色苷等多酚类物质[2]，具有抗氧化、抗菌、抗炎、抗癌和心血管保护作用[3]。特别是黄烷-3-醇及其聚合物原花色素(PAs)，作为葡萄果实的主要多酚类物质[4]，不仅对葡萄果实品质具有决定性作用，而且对其加工品的感官品质具有决定性作用。因而，对葡萄果实中多酚类物质，特别是黄烷醇类多酚的调控不仅可以调控果实及其加工品的品质，而且可以达到调控其抗氧化性能的作用。高压静电场(High Votage Electrostatic Field，HVEF)，设备简单、作用时间短，能够杀菌、纯化生物酶、保护果蔬感官品质，是一种新型果蔬处理和加工技术[5]；此外，HVEF处理仅涉及物理过程，且不产生高温，能够有效保持果蔬中的营养成分，因而在果蔬杀菌中具有广阔的应用前景[6]。前人研究证实，HVEF能够调控采后果实代谢，提高果蔬硬度、色泽，改善果蔬品质，从而延长货架期[7-9]。而且，HVEF对果实的多酚类物质含量和代谢也具有明显作用[10-11]。温鹏飞等[5]研究表明，HVEF能够诱导葡萄果实总黄烷-3-醇积累，从而对采后葡萄果实品质具有明显的调控作用。张茜等[11]研究表明，高压静电场预处理导致花生芽中总酚、黄酮、白藜芦醇等酚类物质含量增加。因而，果实中多酚类物质的含量受到HVEF的明显调控，且该调控作用对HVEF处理具有时间依赖性[5,10]。但遗憾的是，酚类物质积累对HVEF处理的响应，特别是对处理时间的响应尚未明确。因此，构建葡萄果实酚类物质在HVEF作用下随时间变化的连续模型，可以揭示多酚类物质积累对HVEF处理的时间响应，确定最优处理时间，具有较高的实践价值和理论意义。本研究以酿酒葡萄赤霞珠(Vitis viniferaL.cv.Cabernet Sauvignon)为试材，选用-2 kV/cm高压静电场，分别于30、60、90、120、150、180、210、240分钟进行取样，采用最小二乘法(Least Square Method,LSM），构建了葡萄果实总黄烷-3-醇对-2 kVcm HVEF响应模型，为HVEF定量调控采后葡萄果实总黄烷-3-醇积累提供理论和技术支撑。

1 试验设计与方法

1.1 试验材料

赤霞珠(Vitis iniferaL.Cabernet Sauvignon)葡萄采自山西怡园酒庄，1997年定植，篱架，南北行，株行距1.0 m×2.5 m。葡萄成熟季（2020年10月）分别于植株上、中、下部随机采取葡萄果穗，迅速带回实验室备用。HVEF处理装置由高压发生器、处理室、不锈钢极板和控制装置组成。高压发生器最大输出电压为30 kV，输出电流1 mA，通过调整两个极板之间的距离，使静电场场强为-2 kV/cm[6]。

1.2 试验方法

将葡萄果穗手工分离为果粒（带果梗），选择大小、色泽一致、无明显机械损伤和病虫害的果粒进行HVEF处理，以室温放置为对照(CK)。分别于处理后30、60、90、120、150、180、210、240 min取样，DMACA法[12]测定果实中总黄烷-3-醇含量。

1.3 测量数据

为构建模型，采用半小时等时间间隔，对HVEF处理后葡萄果实中总黄烷-3-醇含量进行测定（表1）。为进行模型验证，随机选取5个时间点对对照和HVEF处理的总黄烷-3-醇积累量取样，得到表2数据。

表1 等时间间隔HVEF处理下葡萄果实总黄烷-3-醇积累量 mg Catechin/g FW

表2 随机间隔时间HVEF处理下葡萄果实总黄烷-3-醇积累量 mg Catechin/g FW

2 模型构建

根据在对照和HVEF处理组测量所得的两组离散数据（表1），拟构建总黄烷-3-醇积累量随时间变化的连续模型，即通过离散数据拟合一个能精确表示它们之间关系的函数，以期准确预测任意时间点总黄烷-3-醇积累量。常用的曲线拟合方法主要有多项式曲线拟合、三次样条法和LSM，其中LSM不要求逼近函数的曲线一定过型值点，只是从“误差尽可能小”这一观点出发去寻找逼近曲线，可以在一定程度上避免把测量数据误差带到拟合函数中[13-14]。故而，本研究采用LSM法构建模型。

2.1 LSM数学原理

给定一组数据，在函数类ϕ=φ0(x),φ1(x)中寻找一个函数P(x)，使其满足公式(1)。

其中，是ϕ的一组线性无关的基函数，P(x)为{ }φi(x)的表见公式(2)。

由式(1)～(2)，可把求误差平方和Q最小值问题转化为求下列多元函数(3)。

2.2 算法实现

LSM拟合过程算法示意图见图1。

图1 算法示意图

2.3 模型建立

将处理时长作为自变量xi，葡萄果实总黄烷-3-醇积累量作为因变量yi，LSM拟合函数的次数分别选取3-7次，其对应的最大绝对误差(Maximum absolute error,MAE)和均方误差(Mean Square Error,MSE)表3所示。

从表3可以看出，拟合函数关于采样点的MAE和MSE随着幂次的增加而减小，为避免Runge现象，选取拟合函数的幂次为6，分别得到对照和HVEF调控下葡萄果实总黄烷-3-醇积累量随时间变化的模型，其系数如表4所示。

表3 不同幂次拟合函数的最大绝对误差和相对误差

表4 模型系数值

3 模型验证及分析

运用表2中的数据对所构建模型进行验证，对照的MSE和相对误差(Relative Average Error,RAE)分别为0.027和0.43%，HVEF处理的MSE和RAE分别为0.0036和0.28%。这表明，所构建的模型能够模拟试验结果，可以预测CK和HVEF处理的葡萄果实总黄烷-3-醇积累量，准确性高且稳定性较好。

根据所构建的模型，可得对照和HVEF处理下葡萄总黄烷-3-醇积累量随时间变化的曲线如图2所示。从图2中可以看出，在0～60 min，对照的总黄烷-3-醇积累量呈下降趋势，这可能是由于果实采收后，与植株之间的联系被切断，果实因失水，产生自由基，而黄烷-3-醇因参与自由基清除而表现为含量下降；在60 min～240 min果实中总黄烷-3-醇含量表现为持续上升而后下降。这可能是由于室温下葡萄果实失水导致糖含量上升而诱导多酚类物质含量增加所致[15]。

图2 葡萄果实总黄烷-3-醇积累量

相比之下，HVEF处理在0～60 min与对照不同，表现为单峰曲线，这可能与HVEF能够参与调控果实内活性氧代谢[10,16-17]；此后 60 min～125 min，总黄烷-3-醇积累量表现为持续上升，且于125 min时达到最大值，这可能是HVEF处理诱导多酚类物质积累所致[10,18-19]；125 min后，HVEF处理的果实总黄烷-3-醇积累量表现为持续下降，至230 min时，与对照差异不明显。这可能是由于HVEF能够诱导活性氧迸发[10,17,20]，而包括黄烷-3-醇在内的酚类物质参与活性氧代谢[5]所致。

HVEF处理下葡萄果实总黄烷-3-醇相对积累量随时间变化规律如图3所示。从图3中可以看出，HVEF处理下葡萄果实总黄烷-3-醇相对积累量呈单峰曲线，峰值约在处理后90 min出现。这表明，对葡萄果实总黄烷-3-醇而言，90 min是最佳HVEF处理时间。此外，葡萄果实总黄烷-3-醇积累对HVEF处理具有时间依赖性（图3）。

图3 HVEF处理下葡萄果实总黄烷-3-醇相对积累量

4 结论

根据试验数据，运用LSM构建了HVEF处理下葡萄果实总黄烷-3-醇含量随时间变化的连续模型，给出了最优调控时间。通过验证，所建模型具有较高的准确性和稳定性，能够准确预测HVEF处理下葡萄总黄烷-3-醇含量，为HVEF处理提供理论依据。此外，需要指出的是，采后葡萄果实仍为活体，对外界环境的刺激具有一定的响应性，若能结合其生物学特性，在采后葡萄果实中总黄烷-3-醇积累呈增长趋势时进行HVEF处理，能否在较短的时间达到相同或更好的调控效果，将是后续研究的主要目标。