沈海军,徐子昂,王文琪,宇 庭,曹仲文
(1.江苏联合职业技术学院扬州旅游商贸办学点,江苏扬州 225001;2.扬州大学旅游烹饪学院,江苏扬州 225127;3.中餐非遗技艺传承文化和旅游部重点实验室,江苏扬州 225127;4.无锡旅游商贸高等职业技术学校酒店管理系,江苏无锡 214000)
苹果古语称为“柰”,在中国已经有两千多年的栽培历史,具有很好的抗肿瘤、抗氧化、预防心脑血管疾病等作用,是世界五大喜食水果之一[1]。除供生食外,还常见于饮料、糖果、果脯和果酱等加工产品中,品质的优劣程度直接影响其经济价值。传统苹果品质的评判标准多为感官评价和理化检验。感官评价具有主观因素影响较大的缺点,难以对不同产地或不同品种的苹果进行统一的评价;理化检验具有检测指标多,需要针对具体指标逐个进行检测,具有工作量大、各指标难以建立联系等缺点,无法准确地反映水果内部品质[2-3]。作为生活中最常见的水果之一,完善评价体系,制定出综合、准确、客观的品质评价标准是十分有必要的。
灰色关联度法(Grey relational analysis)是以各因素样本数据为依据,用灰色关联度来衡量各因素间的关联性大小,目前在食品药品品质评价上得到了广泛的应用[4-6]。熵权法(Entropy weight method)是用熵值的大小来评价判断某个指标的权重,可以为多指标综合评价提供依据,具有可以避免主观加权法的不确定性等优点[7]。低场核磁共振(Low-field nuclear magnetic resonance,LF-NMR)是利用氢原子核在磁场中的自旋弛豫特性,分析被测物中水分状态、分布及迁移规律的一种高效快速技术[8],被广泛运用于食品研究中[9-12]。LF-NMR 检测结果精确,具有对检测样品需求量小,不受形态、大小、颜色等影响的优点,能够对所测指标进行定量分析,将其与传统检测方法相结合,可以对水果品质进行快速检测。
本研究以市场上较受欢迎的5 个品种苹果(天水花牛、阿克苏糖心、黄元帅、奶油富士、洛川红富士)为研究对象,通过对其硬度、黏着性、咀嚼性、内聚性等质构特性和含水量、可溶性固形物含量(Soluble solid content,SSC)、可滴定酸(Titratable acid,TA)、可溶性糖含量(Soluble sugar,SS)等理化指标检测,结合LF-NMR 检测技术,探究苹果内部水分与各项指标之间的关联。通过相关性分析和主成分分析确定评价苹果品质的核心指标,结合熵权法对核心指标进行权重分配,运用灰色关联度法相对关联度的大小作为综合评价指标,对不同品种苹果进行全面评价,以期为客观综合评价苹果品质提供新的方法,也为其他果蔬的质量评价提供新思路。
苹果(天水花牛、阿克苏糖心、黄元帅、奶油富士、洛川红富士):选取直径为75~80 mm、颜色鲜艳、果体饱满、成熟度一致,无损伤的样品 当天采摘于扬州生态水果基地,在1 h 内运回实验室,置于20 ℃,55%相对湿度条件下贮藏;1.60%酚酞指示剂、99%邻苯二甲酸氢钾、99%NaOH 固体 广州市江顺化工科技有限公司;蒸馏水 济南原易化工有限公司。
AccuFat-1050 磁共振分析仪 江苏麦格迈医学科技有限公司;SF-439 常压气调冷库 苏州银雪制冷设备有限公司;GT01 精密电子秤 上海实润实业有限公司;3nH 电脑色差仪 深圳市三恩时科技医学科技有限公司;CT-3 质构仪 柜谷科技发展上海有限公司;DZF 真空干燥箱 南京沃环科技实业有限公司;ZG-WYA2S 折射仪 上海卓光仪器科技有限公司;WARING 8010S 高速组织破碎机 上海略申仪器设备有限公司;RS201 数字式温湿度计 深圳瑞思创新科技有限公司;LC-2000HPLC 高效液相色谱仪 武汉美睿仪器有限公司。
1.2.1 苹果取样 每种苹果各选取30 个测试样品,进行相关指标测定。其中每个品种苹果的5 个样品用于LF-NMR 检测水分状态,另外25 个均分5 组,分别进行质构特性、含水量、SSC、TA 及SS 的测定试验。
1.2.2 水分状态测定 利用LF-NMR 设备对苹果水分状态进行检测。在距离果核约1.5 cm 处切约0.5 cm 的薄片,每片重量为(8±0.5)g,并用保鲜膜包好,于20 ℃的条件下将其放入低场核磁共振的样品管中,在同一个测试时间点上,取样来源于同一只苹果,基于10 MHzPDP 平台,调试LF-NMR 参数,采用CPMG 脉冲序列测定样品中自旋-自旋弛豫时间T2,每个样品重复测定3 次,取平均值进行反演、作图。对原始弛豫信号进行了预处理:即对增益、扫描次数、质量进行了归一化,确认最佳检测参数及反演参数,记录CPMG 检测数据。具体检测脉冲参数:采用R50-F10-PIN 探头,回波间隔为1.00 ms,回波数量为10000,接收器增益为300,重复扫描间隔2 s,重复扫描次数为8。
1.2.3 质构特性的测定 参考杜昕美等[13]的测定方法,测试前对样品进行去皮预处理,制成厚度8 cm,直径10 mm 的试件,利用质构仪在质地剖面分析(TPA)模式下对其硬度、黏着性、咀嚼性、内聚性进行检测。具体参数为:距离30 mm,测前速率2 mm/s,测试速率2 mm/s,测试后速率2 mm/s,压缩程度为60%,停留间隔时间4 s,重复测试3 次,取其平均值。
1.2.4 含水量的测定 将样品洗净擦干去除果核,切碎分3 份,每份精确取样不少于10 g,分别放入经过干燥处理的洁净铝盒中(铝盒的重量记为M2),记为M1。置于真空干燥箱中,将温度调至75 °C,真空度调至80 kPa,干燥至恒重后分别称取重量,记为M3。根据公式(1)计算,取3 次平均值作为最终结果:
式中,M1:铝盒的质量和苹果试样的质量(g);M2:铝盒的质量(g);M3:铝盒的质量和干燥后苹果试样的质量(g)。
1.2.5 可溶性固形物含量的测定 采用折射仪法测定SSC[14]。取10 g 样品用高速破碎机破碎,纱布挤出汁水,在室温20 ℃的条件下,用折射仪测量,重复三次,取其平均值,用%表示所得结果。
1.2.6 可滴定酸含量的测定 按照沈海军等[15]的方法制作NaOH 标准滴定溶液。每次准确称取样品30~50 g(精确至0.001 g)破碎研磨,用蒸馏水将样品转入到200 mL 的容量瓶中定容,静置过滤。吸取20.00 mL 滤液于三角瓶中,加1%酚酞指示剂2~3滴,用已标定的NaOH 标准溶液滴定,记录用量。每个样品测试3 次,取其平均值,所得最终数据用%表示。同时做空白对照试验,依据NaOH 滴定液消耗量,计算苹果中TA 含量,根据以下公式计算:
式中,V:苹果样品提取液体积(mL);V1:滴定滤液消耗的NaOH 溶液体积(mL);V2:空白试验滴定消耗的NaOH 溶液体积(mL);Vi:滴定所取滤液体积(mL);c:标准NaOH 滴定液浓度(mol/L);f:酸的折算系数(g/mmol);m:所取样品质量(g)。
1.2.7 可溶性糖含量的测定 按照冯贝贝等[16]的方法,用高效液相色谱仪测定。取10 g 苹果样品,加液氮研磨至粉末状,称取样品0.2 g,加入1.5 mL 的水,水浴超声30 min,4 ℃ 12000 r/min 离心5 min,取上清液,沉淀后再提取2 次,合并上清液,定容至15 mL,经0.22 μm 有机相滤膜过滤至离心管中,用于检测。色谱条件:Agilent1260A 高效液相色谱仪,色谱柱参数:7.7 mm×300 mm,8 μm,进样量5 μL,流速为1 mL/min,每个样品重复测定3 次,取平均值作为最终结果。
数值以平均值±标准偏差表示,使用SPSS 23 软件对数据进行显著性分析和相关性分析,Origin 2019b 软件进行图形的绘制。
1.3.1 熵权法确定权重 设有m 个评价样品和n 个评价指标(m=5,n=14),Xij(1≤i≤m,1≤j≤n)是第i 个样品的第j 个指标值,对所测原始数据进行无量纲化处理处理得到Yij。参考谢成城等[17]的方法,计算指标j 信息熵,得出指标j 权重系数Ej。
式中,Pij=,表示第j 项指标下第i 个样本值占该指标的比重。
1.3.2 灰色关联度法建立 参考肖日传等[18]的方法,对数据进行无量纲化处理,计算最优参考序列{Xsj}(j=1,2,……,n)关联系数ζs和最差参考序列{Xtj}(j=1,2,……,n)关联系数ζt。
式中,Δmin=min|Yij-Xsj|,Δmax=max|Yij-Xsj|。
式中,Δmin=min|Yij-Xtj|,Δmax=max|Yij-Xtj|。ρ为分辨系数,本研究中以熵权法计算的各指标权重作为取值。
根据关联度数值大小进行排序,最终得出样品苹果优劣评价结果。
LF-NMR 弛豫信号主要来自样品中的H 质子,信号的变化表示苹果中水分状态的变化,自旋-自旋弛豫时间(T2)的分布特征决定了细胞组织的性质,长短可表示水分流动的强弱[19]。由图1 可知,通过对所测定的数值反演,得出各样品的弛豫时间(T2)在1~10000 ms 的区间范围内出现了3 个峰,分别是T21(8~15 ms),T22(150~270 ms)和T23(900~1500 ms),分别代表被测样品中3 种不同的水分状态,其中T21为结合水,这部分水与细胞壁等多糖紧密结合在苹果的组织中[20],流动性最小;T22为不易流动水,这部分水主要存在于细胞质中高度组织化的结构中,流动性较差;T23为自由水,主要存在于液泡中,流动性最强[21]。三者的相对信号幅度峰标记为A21、A22、A23,分别代表每种水成分的含量,从所得的数据来看,A22与A23占总峰面积的90%以上,是苹果内部的主要水分形式。该结果与Mauro 等[22]、毕金峰等[23]报道相类似。
图1 不同品种苹果的LF-NMR 反演图谱Fig.1 Inversion map of LF-NMR of different apple varieties
由表1 可知,不同品种的苹果在弛豫时间T2和水分含量A2上存在显著差异(P<0.05)。从LFNMR 检测结果来看,弛豫时间T21数值最大的是天水花牛、最小的是洛川红富士,T22数值最大的是阿克苏糖心、最小的是黄元帅,T23数值最大的是天水花牛、最小的是黄元帅;相对应的结合水水分含量A21最大是天水花牛、最小是奶油富士,不易流动水A22最大的是奶油富士、最小的是黄元帅,自由水A23最大的是天水花牛,最小的是黄元帅。
表1 不同品种苹果的弛豫时间T2 及水分含量的峰面积A2Table 1 Relaxation time T2 and peak area A2 of water content in different apple varieties
硬度、黏着性等质构特性是食品评价的重要指标[24],表2 显示的是不同品种苹果质构特性和理化指标的数据详情。在5 个品种中,洛川红富士的硬度最大,为7.82 N,明显高于其他品种苹果。黏着性是苹果果肉细胞之间的结合力,能够反映其新鲜程度;咀嚼性是代表该品种咀嚼的难易程度,而内聚性反映的在是咀嚼果肉时,果肉抵抗受损,使果实保持完整的性质,二者能够较好地反映果肉质地[25]。由表2 可知,黄元帅的黏着性最大,为2.57 g.sec;奶油富士最小,为1.86 g.sec。阿克苏糖心的咀嚼性最大,为17.19 N;天水花牛的最小,为15.13 N。阿克苏糖心的内聚性最大,为0.16;黄元帅和洛川红富士的最小,为0.12。
表2 不同品种苹果的品质指标Table 2 Quality indexes of different apple varieties
内在理化指标是影响苹果品质的重要因素[26]。不同品种苹果的含水量有所不同,存在显著性差异(P<0.05),一般认为,含水量高的苹果颜色鲜艳,光泽度高,果体坚挺饱满,新嫩可口[27]。SSC 是指能够溶于水的化合物的总称,主要由SS 组成,同时还包括矿物质、维生素、酸等,一般认为其含量越高口感越好[28-29],在5 种苹果中,含量最高的是洛川红富士,达到15.23%,最低的是黄元帅,为12.09%。水果中的酸、糖含量是决定其口感重要指标,糖度越高酸度越低表明其口感越好[30],5 个品种的苹果TA 和SS 存在显著性差异(P<0.05),TA 含量最高的是洛川红富士,SS 最高的是阿克苏糖心。可见,测定苹果的8 个指标均存在不同程度的差异性,表明试验选取的5 个不同品种的苹果品质存在差异。
为了筛选出核心指标,对所测苹果品质指标进行相关性分析[31],表3 是各指标的相关性结果。由表可知,硬度与咀嚼性、含水量、SS、T22、A22呈极显著正相关(P<0.01),与T21呈极显著负相关(P<0.01),A21呈显著负相关(P<0.05);黏着性与T22、T23、A22、A23呈极显著负相关(P<0.01);咀嚼性与含水量、SS呈极显著正相关(P<0.01),与T23呈显著正相关(P<0.05);内聚性与TA 呈显著负相关(P<0.05),与SS 呈极显著正相关(P<0.01),与T23呈显著正相关(P<0.05);含水量与SS、T22、A22呈显著正相关(P<0.05);SSC 与SS、A23呈显著正相关(P<0.05);TA 与A22呈显著正相关(P<0.05);SS 与T22呈极显著正相关(P<0.01),与T23呈显著正相关(P<0.05);T21与A21呈极显著正相关(P<0.01);T22与T23、A22、A23呈极显著正相关(P<0.01);T23与A23呈极显著正相关(P<0.01)。综上,质构特性、理化品质指标与苹果水分状态和分布有密切的相关性。
表3 不同品种苹果的品质指标相关性分析Table 3 Correlation analysis of quality indexes of different apple varieties
为了进一步确定核心指标,对14 项指标进行主成分分析,其结果如表4 所示。以特征值大于1 为原则[32],提取4 个主成分,累计贡献率达到91.504%,其中PC1(第一主成分)的贡献率为40.110%,PC2(第二主成分)的贡献率为25.609%,PC3(第三主成分)的贡献率为16.288%,PC4(第四主成分)的贡献率为9.497%。
表4 主成分特征值、贡献率和累计贡献率Table 4 Principal component characteristic value,contribution rate and cumulative contribution rate
主成分分析的因子载荷矩阵可以显示各指标在每个主成分上的权重[33],需要构建主成分与原始自变量之间的方程,由表5 中的成分载荷除以各自根号下的特征值得到各指标的主成分系数,从而判断出代表性指标,其标准化方程见(9)、(10)、(11)和(12)。PC1 上T22、硬度和SS 的系数较大,系数分别为0.40、0.36、0.34,从相关性分析结果可知(表3),T22与硬度和SS 呈极显著正相关,故选择T22为PC1 的代表性指标。PC2 主要由T21和A21构成,且T21和A21呈极显著正相关,故选择T21为PC2 的代表性指标。PC3 主要由TA、SS 和内聚性构成,TA 在PC3 上呈负向分布,SS 和内聚性呈正向分布,且二者呈极显著正相关,故选择TA 和SS 为PC3 的代表性指标。PC4 上主要由SSC 构成,故选择SSC 为PC4的代表性指标。综上所述,最终提取T22、T21、TA、SS 和SSC 最为评价苹果综合品质的核心指标。
表5 主成分分析因子载荷矩阵Table 5 Factor load matrix of principal component analysis
由表6 可知,T22和T21的权重之和为35.31%,SS的权重为21.217%、SSC 的权重为20.405%、TA 的权重为23.068%。该结果表明,T22和T21之和占比最大,表明水分的分布对苹果品质影响最大。
表6 权重计算结果Table 6 Calculation results of weight
针对5 个评价项(天水花牛、阿克苏糖心、黄元帅、奶油富士、洛川红富士)以及5 项指标(T22、T21、TA、SS、SSC)进行灰色关联度分析。如前所述,水分分布、SS、SSC 与苹果品质呈正相关关系,故取该指标的最大值作为最优参考序列,最小值作为最差参考序列;TA 与苹果品质呈负相关关系,故取该指标的最小值作为最优参考序列,最大值作为最差参考序列。以最优、最差序列作为母序列的“参考值”,研究5 个评价项与母序列的关联关系,以熵权法权重结果作为分辨系数,得出关联系数值,具体见图2,关联系数代表着该子序列阿克苏糖心、天水花牛、黄元帅、奶油富士、洛川红富士对于母序列对应维度上的关联程度值,数字越大,代表关联性越强。
图2 不同品种苹果的关联系数图Fig.2 Correlation coefficient of different varieties of apples
关联度值介于0~1 之间,该值越大意味着其评价越高。结合上述关联系数结果进行加权处理,最终得出关联度值,按数值的大小对5 个评价对象进行评价排序。从表7 可以看出:针对本次5 个评价项,天水花牛评价最高(加权关联度为0.823),其次是阿克苏糖心(加权关联度为0.821),剩余分别为洛川红富士(加权关联度为0.680)、奶油富士(加权关联度为0.639)和黄元帅(加权关联度为0.638),以上结果说明,在本次选取的5 个苹果中,综合品质最好的是天水花牛,其次是阿克苏糖心。
表7 不同品种苹果的加权关联度和综合排名Table 7 Weighted correlation degree and comprehensive ranking of different varieties of apples
通过对5 个品种苹果的4 项质构特性和4 项理化指标进行检测,并结合低场核磁共振检测技术,对指标进行相关性分析、主成分分析和灰色关联度分析。通过主成分分析,将苹果的14 项指标分为4 个主成分,第一、第二主成分主要反映苹果的水分分布,第三、第四主成分主要反映苹果内在的品质指标,4 个主成分累计贡献率达到91.504%,筛选出了T22、T21、TA、SS 和SSC 为核心指标。通过熵权法计算核心指标权重,分别为12.421%、22.889%、23.068%、21.217%、20.405%,代入关联度系数中加权处理,进行灰色关联度分析,得出综合品质排名靠前为天水花牛、阿克苏糖心。相较于传统感官评价,本文采用苹果自身的理化指标作为评价因素,避免了人为主观臆断的不准确性,熵权法赋权提高了灰色关联度法的可靠性及苹果品质评价的科学性,将更为客观综合地评价其内部品质,为包括苹果在内的果蔬品质评价提供新方法。