营养指标结合主成分分析识别干酪的种类

摘 要：本文测定了干酪和再制干酪中蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸的含量，并利用主成分分析法对干酪和再制干酪样品进行区分。结果表明，干酪系列的蛋白质含量和脂肪含量普遍高于再制干酪系列，再制干酪的平均不饱和脂肪酸含量略低于干酪的平均不饱和脂肪酸含量。蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸信息经过主成分分析提炼后，可有效实现对干酪种类的准确鉴别。营养指标结合主成分分析识别干酪种类的方法，不仅有助于提高干酪的品质和产量，还能为消费者提供更准确的营养信息。

关键词：干酪；再制干酪；营养指标；主成分分析

Nutritional Indicators Combined with PCA to Identify the Types of Cheese

YANG Beijie

（Shanghai Food Research Institute Co.， Ltd.， Shanghai 200235， China）

Abstract： This article determined the content of protein， fat， and unsaturated fatty acids in cheese and processed cheese， and used principal component analysis to distinguish between cheese and processed cheese samples. The results showed that the protein and fat content of the cheese series were generally higher than those of the processed cheese series， and the average unsaturated fatty acid content of the processed cheese was slightly lower than that of the cheese series. After refining the information of protein， fat， and unsaturated fatty acids through principal component analysis， accurate identification of cheese types can be effectively achieved. The method of combining nutritional indicators with principal component analysis to identify cheese types not only helps improve the quality and yield of cheese， but also provides consumers with more accurate nutritional information.

Keywords： cheese; making cheese; nutritional index; principal component analysis

市售干酪一般分为干酪和再制干酪，是一类营养丰富、口感独特的乳制品，其种类繁多，营养指标也各不相同，在市场上备受消费者欢迎。干酪主要由原奶精心制作而成，其中富含蛋白质、钙和脂肪等多种营养成分，被誉为纯天然食品。然而，与之不同的是再制干酪。它是以干酪为基础，辅以其他原辅料，并通过加热、搅拌、乳化（干燥）等工艺精心制作而成[1]。郭媛等[2]研究表明，不同品种的干酪存在明显的质构特性差异，这些差异受到化学组成和加工工艺的影响。虽然水分含量对干酪硬度有一定影响，但最关键的因素是加工过程中形成的酪蛋白网络结构。

利用先进的统计技术、信号处理技术以及数学算法，化学模式识别能够精准地分析化学测量数据，通过深入分析和推理，发现物质的本质特征，从而实现对物质的准确识别和分类。许禄等[3]采用此方法处理化学测量数据，可显著提高对食品中复杂多组分体系的定性或定量检测的准确性和效率。主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是常用的化学分析方法之一，用于研究复杂化学体系的内在结构和规律。赵贇等[4]通过气相色谱质谱联用仪对15种奶酪的有机酸成分进行检测，并结合PCA能有效区分传统奶豆腐和再制奶酪，但对工艺不同的西式奶酪区分不理想。在前期的研究中发现，干酪与再制干酪的营养指标数据内容丰富，不同种类的干酪中营养成分的含量和比例也各不相同。本文将营养指标与主成分分析相结合，实现对干酪种类的准确鉴别，对干酪的营养指标进行分析和鉴定，对于提高干酪品质、促进干酪产业的可持续发展具有重要意义。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

1.1.1 材料

干酪共12个样本，标示为YZ01—YZ12，品牌有沃特堡、总统、妙可蓝多、小贝勒、金凯利、卓德、多美鲜、杜嘉、瑞慕、小圆奶酪和威客农场。再制干酪共32个样本，标示为ZZ01—ZZ32，品牌有恩泽宝、一头小牛、凯芮甜心、吉士汀、卓德、沃特堡、百嘉、德运、大堡礁、欧拉德、多美鲜、甄芝、良品铺子、认养一头牛、妙飞、奶酪博士、伊利、光明、妙可蓝多、安佳、爱氏晨曦、百吉福和总统。所有试验用样品都是同批次从大型超市（上海）购入，样品真实且在保质期内，试验前均根据标签上的储存条件保存。

1.1.2 仪器

气相色谱仪（GC），配氢火焰离子化检测器（FID）；FOSS全自动凯氏定氮仪。

1.2 方法

1.2.1 营养指标的测定

（1）蛋白质。根据《食品安全国家标准 食品中蛋白质的测定》（GB 5009.5—2016）中第一法[5]，称取0.5 g干酪（精确至0.001 g）至消化管中，再加入催化剂（硫酸铜0.4 g、硫酸钾6 g），加入20 mL硫酸后，置于消化炉上消化。消化完成冷却后，于全自动凯氏定氮仪上自动测定，记录滴定数据（定氮仪在使用前加入氢氧化钠溶液、盐酸标准滴定溶液、含有混合指示剂的硼酸溶液），最后计算出蛋白质含量。

（2）脂肪。根据《食品安全国家标准 食品中脂肪的测定》（GB 5009.6—2016）中第三法[6]，称取2 g试样（精确至0.000 1 g）于具塞抽脂瓶，加入6 mol·L-1的盐酸6 mL，于沸水中加热30 min。静置冷却后，加入10 mL乙醇，混匀，加入25 mL乙醚，振荡1 min，再加入25 mL石油醚，振荡30 s。离心5 min，上层液体转移至已经恒重的空脂肪瓶中。抽脂瓶中加入5 mL乙醇，混匀，加入15 mL乙醚，振荡1 min，再加入15 mL石油醚，振荡30 s。离心5 min，上层液体转移至已经恒重的脂肪瓶中，此提取步骤再重复提取一遍。将脂肪瓶中的溶剂挥干后，放入（100±5）℃的烘箱干燥1 h，干燥器内冷却30 min后称重，重复以上操作至恒重。空白实验与样品同时进行，用10 mL水替代样品。最后计算出脂肪含量。

（3）不饱和脂肪酸。根据《食品安全国家标准 食品中脂肪酸的测定》（GB 5009.168—2016）中第三法[7]，取1 g干酪，加入5 mL氨水，于70 ℃水浴20 min后，加入10 mL盐酸继续水解20 min，取出冷却至室温。加入10 mL乙醇溶液，混匀后转移至分液漏斗中，加入50 mL乙醚石油醚混合液，振摇5 min后静置，将上层醚层转移至圆底烧瓶中，旋蒸浓缩至干。加入8 mL氢氧化钾甲醇溶液，于80 ℃水浴中冷凝回流至油滴消失，从回流冷凝器三段加入7 mL三氟化硼甲醇溶液，继续回流2 min，去除冷却至室温。加入10 mL正庚烷，振摇2 min后加入饱和氯化钠水溶液，静置分层。吸取正庚烷层5 mL，加入无水硫酸钠，振摇后静置，吸取上层溶液供气相色谱仪测定。

气相色谱仪仪器条件：色谱柱Agilent CP-sil88（100 m×0.25 μm，0.25 μm）；载气：氮气；进样口温度：270 ℃；检测器温度：280 ℃；进样量：1μL，分流进样，分流比30∶1；采用的升温程序见表1。

1.2.2 主成分分析

主成分分析是一种有效的降维技术，它通过特征投影的方式将多元变量转换为易于理解和可视化的特征变量，通常是在二维或三维空间中展示[8]。本文对44个干酪和再制干酪样品进行主成分分析，主要分析其蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸数据。通过相关矩阵法，将提取这些样品信息的主成分（Principal Component，PC）及其特征值。只有当PC的特征值大于1时，该主成分才会被保留，并按顺序命名为PC1、PC2等。接下来计算每个原始指标在获取的主成分中的对应系数，并对初始样品信息进行标准化处理。基于这些处理结果，构建主成分表达式并计算主成分得分。最后，绘制出主成分分布图，以更直观地展示样品间的差异与相似性。

2 结果与分析

2.1 营养指标的数据结果

根据1.2.1的方法对干酪和再制干酪共44个样品进行蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸的测定，数据结果见表2。在蛋白质含量方面，再制干酪的蛋白质含量在（3.64～24.10） g/100 g，平均值为11.28 g/100 g；干酪的蛋白质含量在（19.20～34.90）g/100 g，平均值为26.50 g/100 g。在脂肪含量方面，再制干酪的脂肪含量在（11.60～25.60）g/100 g，平均值为18.17 g/100 g；干酪的脂肪含量在（5.20～34.90）g/100 g，平均值为23.70 g/100 g。在不饱和脂肪酸含量方面，再制干酪的不饱和脂肪酸含量在（2.85～7.32）g/100 g，平均值为4.85 g/100 g；干酪的不饱和脂肪酸含量在（0.91～9.05）g/100 g，平均值为6.57 g/100 g。说明干酪系列的蛋白质含量和脂肪含量普遍高于再制干酪系列，再制干酪的平均不饱和脂肪酸含量低于干酪的平均不饱和脂肪酸含量。

2.2 利用主成分分析方法识别干酪的种类

对44个干酪和再制干酪样品中的蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸数据进行主成分分析后，获得1个特征值大于1的成分，记为PC1，并得到营养指标在各主成分中的载荷及方差贡献率，见表3。由表3可知，主成分1（PC1）占总方差贡献的76.156%，说明已包含样本中大部分的营养指标的信息。

图1为2种共44个样本的主成分得分图，干酪和再制干酪之间的差异可以通过主成分得分图上的间隔距离反映出来，间隔越远说明种类特性的差别越大。干酪与再制干酪在主成分得分图上的区分较为清晰。再制干酪主要位于图中的左下部分；干酪主要位于图中的右上部分，虽然有少量干酪与再制干酪样本位置接近，但是大部分样本区分明显。总体而言样本的蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸信息经过PCA提炼后，可以实现干酪和再制干酪的有效区分。

3 结论

对干酪的营养指标进行分析和鉴定，对于提高干酪品质、促进干酪产业的可持续发展具有重要意义。本文应用主成分分析对44个干酪和再制干酪样品的蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸数据进行分析，以明确通过营养指标来快速鉴别干酪和再制干酪种类的可行性。研究表明，将蛋白质、脂肪和不饱和脂肪酸信息经过主成分分析提炼后，可以有效实现对干酪种类的准确鉴别。营养指标结合主成分分析识别干酪与再制干酪，不仅有助于提高干酪的品质和产量，还能为消费者提供更准确的营养信息。

参考文献

[1]吴佳佳.干酪标识区分明确奶酪产品加速升级迭代[J].中国食品工业，2023（19）：11-13.

[2]郭媛，张晓莹，孙文峰，等.不同干酪质构及其影响因素的研究[J].中国奶牛，2009（10）：49-51.

[3]许禄，邵学广.化学计量学方法[M].北京：科学出版社，2004.

[4]赵赟，夏亚男，刘皓，等.基于GC-MS及PCA对比15种奶酪的有机酸成分[J].食品研究与开发，2021，42（15）：163-171.

[5]国家卫生和计划生育委员会，国家食品药品监督管理总局.食品安全国家标准 食品中蛋白质的测定：

GB 5009.5—2016[S].北京：中国标准出版社，2016.

[6]国家卫生和计划生育委员会，国家食品药品监督管理总局.食品安全国家标准 食品中脂肪的测定：

GB 5009.6—2016[S].北京：中国标准出版社，2016.

[7]国家卫生和计划生育委员会，国家食品药品监督管理总局.食品安全国家标准 食品中脂肪酸的测定：

GB 5009.168—2016[S].北京：中国标准出版社，2016.

[8]梁逸曾，俞汝勤.化学计量学[M].北京：高等教育出版社，2003.