尹 玲，王長(zhǎng)林*，王迎杰，向成鋼，陳 花

(中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院蔬菜花卉研究所，北京 100081)

南瓜(Cucubita ssp.)在我國(guó)廣泛栽培，一般以食用成熟果實(shí)為主，是一類菜用與加工兼用的葫蘆科蔬菜作物。品質(zhì)是南瓜的一項(xiàng)重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，優(yōu)異的品質(zhì)是消費(fèi)者、加工者及育種者共同追求的目標(biāo)。但對(duì)于南瓜品質(zhì)的鑒定與評(píng)價(jià)，我國(guó)目前還沒有客觀科學(xué)的評(píng)價(jià)方法和體系，在實(shí)際應(yīng)用中，口感品嘗仍是南瓜品質(zhì)鑒定和評(píng)價(jià)的主要手段[1-2]。由于品嘗受主觀因素(如年齡、生活經(jīng)歷、文化背景、地理區(qū)域、感覺差異等)影響較大[3-5]，其結(jié)果必然缺乏足夠的科學(xué)性，因此，建立一套系統(tǒng)、科學(xué)的感官品質(zhì)評(píng)價(jià)方法，對(duì)南瓜優(yōu)質(zhì)新品種的選育與應(yīng)用將具有重要的意義。

質(zhì)構(gòu)分析法作為一種重要的食品質(zhì)地分析方法，在國(guó)外已日臻完善，并且逐漸標(biāo)準(zhǔn)化，它從力學(xué)和流變學(xué)的角度，模擬人的咀嚼，從中找出與感官屬性相對(duì)應(yīng)的物理學(xué)參數(shù)，可以使得感官分析更加科學(xué)和客觀[6-9]。質(zhì)構(gòu)分析在我國(guó)食品研究方面的應(yīng)用近年來也時(shí)有報(bào)道[10-12]，但用質(zhì)構(gòu)分析法對(duì)南瓜進(jìn)行品質(zhì)鑒定，在國(guó)內(nèi)尚未見報(bào)道。

本實(shí)驗(yàn)擬通過對(duì)不同品質(zhì)南瓜材料的感官評(píng)價(jià)、質(zhì)構(gòu)和生化分析，研究感官屬性與質(zhì)構(gòu)指標(biāo)以及感官屬性與生化指標(biāo)的相關(guān)性，為建立系統(tǒng)、科學(xué)的南瓜品質(zhì)鑒定評(píng)價(jià)方法及優(yōu)質(zhì)南瓜新品種的選育提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

材料均來自中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué)院蔬菜花卉研究所廊坊實(shí)驗(yàn)基地。通過品嘗，從127份南瓜材料中挑選出10份口感明顯不同且在幾項(xiàng)主要指標(biāo)上差異較大的材料為研究對(duì)象，分別編號(hào)為A1、A2、A3、A4、A5、A6、A7、A8、A9、A10。其中A1～A5為中國(guó)南瓜(Cucurbita moschata)，A6～A10為印度南瓜(Cucurbita maxima)。每份材料選取6個(gè)果實(shí)，同一材料的果實(shí)在大小及成熟度上相對(duì)一致，用于感官鑒定、質(zhì)構(gòu)及生化分析。

TMS-Pro物性測(cè)試儀 美國(guó)FTC公司。

1.2 方法

1.2.1 樣品制備

將南瓜切成長(zhǎng)20mm、寬20mm、高15mm的樣品，在常壓條件下沸水中蒸30min，冷卻，置于托盤中。

1.2.2 感官評(píng)定

對(duì)每個(gè)處理果實(shí)進(jìn)行隨機(jī)編號(hào)。通過10位感官評(píng)價(jià)人員進(jìn)行感官評(píng)定，每個(gè)樣品名稱由3個(gè)隨機(jī)數(shù)字組成，并且在熱的狀態(tài)下進(jìn)行評(píng)價(jià)(35～45℃)。評(píng)價(jià)時(shí)環(huán)境光使用紅光以屏蔽樣品之間顏色的差異[13]。評(píng)價(jià)指標(biāo)為硬度、面度、脆性、粉質(zhì)、干濕情況、纖維度、甜度和綜合評(píng)分。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)見表1[14]。評(píng)定每個(gè)樣品后，均用清水漱口并間隔10min再進(jìn)行評(píng)定。

表 1 南瓜果實(shí)感官評(píng)價(jià)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Criteria for sensory evaluation of pumpkin

1.2.3 質(zhì)構(gòu)分析

采用TMS-Pro物性測(cè)試儀對(duì)南瓜質(zhì)構(gòu)(texture profile analysis，TPA)特性進(jìn)行測(cè)試。采用TPA、剪切法2種常見測(cè)定方法。每個(gè)樣品6次重復(fù)，取平均值。

1.2.3.1 TPA法

樣品長(zhǎng)20mm、寬20mm、高15mm。選用P/75柱形探頭，測(cè)前速率2mm/s，測(cè)試速率1mm/s，返回速率也為1mm/s，測(cè)試形變量50%。

1.2.3.2 剪切法

樣品長(zhǎng)20mm、寬20mm、高15mm。選用HDP/BS柱形探頭，測(cè)前速率1mm/s，測(cè)試速率1mm/s，返回速率為10mm/s，測(cè)試距離為28mm。

1.2.4 生化指標(biāo)

將新鮮南瓜切片，烘干磨粉。根據(jù)GB 5009.3—2010《食品中水分的測(cè)定》測(cè)定干物質(zhì)含量；蒽酮硫酸比色法測(cè)定可溶性糖含量[15]；高氯酸水解法測(cè)定淀粉含量[16]；3,5-二甲苯酚分光光度法測(cè)定果膠含量[17]；根據(jù)GB/T 5515—2008《糧油檢驗(yàn) 糧食中粗纖維素含量測(cè)定 介質(zhì)過濾法》測(cè)定粗纖維含量。每個(gè)樣品3次重復(fù)，取平均值。

1.3 統(tǒng)計(jì)分析

利用SPSS(v.13.0)軟件進(jìn)行主成分分析(PCA)，利用DPS軟件進(jìn)行逐步回歸分析，利用Excel軟件進(jìn)行相關(guān)性分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 南瓜感官特性評(píng)定的分析結(jié)果

表 2 感官評(píng)定結(jié)果(n=10)Table 2 Results of sensory evaluation (n=10)

圖 1 旋轉(zhuǎn)空間中的感官因子載荷散點(diǎn)圖Fig.1 Loading scatter plot of PC 2 versus PC 1 and PC 3 for sensory attributes

由表2可知，硬度、面度、粉質(zhì)、脆性、干濕情況、纖維度、甜度和綜合評(píng)分之間差異顯著(P＜0.05)。用主元分析法分析了各項(xiàng)感官屬性之間的內(nèi)在關(guān)系。由圖1可知，第1主成分主要包括粉質(zhì)、干濕情況和甜度；第1主成分可以解釋整體變異的32.13%，由此可知，南瓜的感官指標(biāo)差異主要來源于粉質(zhì)、干濕情況和甜度。第2主成分主要包括面度和纖維度，可以解釋整體變異的26.95%；第3主成分包括硬度和脆性，解釋整體變異的20.38%。這3類最主要的感官屬性解釋了感官評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)材料之間差異來源的79.46%。

表 3 不同感官屬性相關(guān)性分析Table 3 Correlation analysis of sensory attributes

對(duì)南瓜樣品不同感官屬性作相關(guān)性分析，由表3可知，干濕情況與綜合評(píng)分呈極顯著負(fù)相關(guān)(r=－0.855，P＜0.01)，粉質(zhì)和綜合評(píng)分呈極顯著負(fù)相關(guān)(r=－0.773，P＜0.01)，甜度與綜合評(píng)分呈極顯著正相關(guān)(r=0.794，P＜0.01)?？诟性礁稍?，樣品粉質(zhì)越低，甜度越高，綜合評(píng)分即綜合品質(zhì)越高。

干濕情況與粉質(zhì)呈極顯著正相關(guān)(r=0.813，P＜0.01)，與甜度呈顯著負(fù)相關(guān)(r=－0.730，P＜0.05)，甜度與粉質(zhì)呈極顯著負(fù)相關(guān)(r=－0.804，P＜0.01)，說明干濕情況、粉質(zhì)、甜度三者存在密切的交互關(guān)系。纖維度和面度間存在極顯著正相關(guān)(r=0.780，P＜0.01)，但與綜合評(píng)分間無明顯相關(guān)性。因此，在品嘗鑒定時(shí)，可以將干濕情況、粉質(zhì)、甜度作為感官評(píng)價(jià)的簡(jiǎn)易評(píng)分指標(biāo)。

2.2 南瓜質(zhì)構(gòu)特性評(píng)定的分析結(jié)果

表 4 質(zhì)構(gòu)分析結(jié)果Table 4 Results of texture analysis

圖 2 旋轉(zhuǎn)空間中的質(zhì)構(gòu)因子載荷散點(diǎn)圖Fig.2 Loading scatter plot of PC 2 versus PC 1 and PC 3 for texture parameters

由表4可知，質(zhì)構(gòu)指標(biāo)中，除回復(fù)性之間的差異相對(duì)較小外，其他指標(biāo)之間均差異顯著(P＜0.05)。由圖2可知，通過主元分析法分析各項(xiàng)質(zhì)構(gòu)指標(biāo)之間的內(nèi)在關(guān)系，發(fā)現(xiàn)第1主成分包括硬度、回復(fù)性和剪切力，第2主成分為內(nèi)聚性，第3主成分包括黏附性和彈性，這3類最主要的質(zhì)構(gòu)指標(biāo)解釋了實(shí)驗(yàn)材料之間差異來源的82.15%。其中第1主成分可以解釋整體變異的34.15%，第2主成分可以解釋24.11%，第3主成分可以解釋23.89%。

2.3 南瓜生化指標(biāo)分析結(jié)果

表 5 生化分析結(jié)果Table 5 Results of chemical composition analysis

由表5可知，南瓜各樣品在可溶性糖含量、淀粉、果膠、粗纖維及干物質(zhì)等各生化指標(biāo)之間均存在顯著差異。其中，可溶性糖含量變化幅度最大，最小為91.7mg/g(以干質(zhì)量計(jì))，最大為432.4mg/g(以干質(zhì)量計(jì))。

2.4 感官屬性和質(zhì)構(gòu)指標(biāo)的相關(guān)性

2.4.1 感官評(píng)定與質(zhì)構(gòu)儀分析結(jié)果之間的相關(guān)性

表 6 感官評(píng)定與質(zhì)構(gòu)儀分析結(jié)果之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)( 值)Table 6 Pearson correlation coeffifi cients between sensory attributes and texture parameters

感官屬性和質(zhì)構(gòu)指標(biāo)的相關(guān)性分析見表6。感官屬性硬度與質(zhì)構(gòu)硬度(r=0.844，P＜0.01)、感官屬性面度與黏附性(r=0.964，P＜0.01)之間均表現(xiàn)出極顯著正相關(guān)；感官屬性脆性與彈性(r=0.765，P＜0.05)、感官屬性粉質(zhì)與剪切力(r=0.684，P＜0.05)及內(nèi)聚性(r=0.854，P＜0.01)，感官屬性干濕情況與剪切力(r=0.684，P＜0.05)及內(nèi)聚性(r=0.704，P＜0.05)，感官屬性纖維度與黏附性(r=0.735，P＜0.05)之間均呈極顯著或顯著正相關(guān)。各質(zhì)構(gòu)指標(biāo)與綜合評(píng)分間相關(guān)性不顯著(P＞0.05)。

2.4.2 質(zhì)構(gòu)指標(biāo)對(duì)感官屬性的逐步回歸分析

以質(zhì)構(gòu)指標(biāo)作為自變量，主要感官屬性作為因變量，進(jìn)行逐步回歸分析，變量入選和剔除模型的顯著水平為0.05。使用主成分特征向量將主成分與原始變量進(jìn)行代換，還原標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，并按照具有較大的決定系數(shù)和相關(guān)系數(shù)，較小的剩余標(biāo)準(zhǔn)差的模型，精度較高，即為最優(yōu)回歸模型的原則，得到質(zhì)構(gòu)指標(biāo)對(duì)感官屬性硬度、面度、脆性、粉質(zhì)和干濕情況的最優(yōu)回歸模型(表7、8)，經(jīng)顯著性檢驗(yàn)均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)。顯著水平大小為干濕情況＞粉質(zhì)＞脆性＞硬度＞面度。

表 7 儀器測(cè)定指標(biāo)對(duì)感官屬性的逐步回歸分析Table 7 Stepwise regression analysis of sensory attributes against instrumental measurement indicators

表 8 感官屬性的回歸模型Table 8 Regression models of sensory attributes

2.4.3 感官屬性回歸模型的驗(yàn)證

表 9 感官屬性與基于回歸模型數(shù)值的誤差Table 9 Errors between actual values and predicted values of sensory attributes%

感官屬性與基于回歸模型數(shù)值的誤差列于表9，可以看出，感官屬性回歸模型數(shù)值基本符合實(shí)際數(shù)值，誤差較小(平均誤差最大的為硬度4.38%，最小的為脆性1.22%)。模型準(zhǔn)確程度為脆性＞面度＞干濕情況＞粉質(zhì)＞硬度。

2.5 感官屬性和生化指標(biāo)的相關(guān)性

由表10可知，感官屬性硬度與淀粉含量(r=－0.672，P＜0.05)、感官屬性粉質(zhì)與可溶性糖含量(r=－0.706，P＜0.05)及干物質(zhì)含量(r=－0.757，P＜0.05)、干濕情況與可溶性糖含量(r=－0.645，P＜0.05)及干物質(zhì)含量(r=－0.804，P＜0.01)之間均表現(xiàn)為顯著或極顯著負(fù)相關(guān)；感官屬性硬度與粗纖維含量(r=0.655，P＜0.05)、面度與淀粉含量(r=0.684，P＜0.05)及果膠含量(r=0.716，P＜0.05)，纖維度與粗纖維含量(r=0.731，P＜0.05)，甜度與可溶性糖含量(r=0.870，P＜0.01)及干物質(zhì)含量(r=0.889，P＜0.01)，綜合評(píng)分與可溶性糖含量(r=0.840，P＜0.01)及干物質(zhì)含量(r=0.944，P＜0.01)之間均表現(xiàn)為顯著或極顯著正相關(guān)。

表 10 感官屬性與生化指標(biāo)之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)(P值)Table 10 Pearson correlation coeffi cients between sensory attributes and chemical component contents

通過相關(guān)性分析可知，可溶性糖和干物質(zhì)含量高的南瓜，甜度高，口感干燥。淀粉含量高的南瓜，硬度低，面度高。南瓜果膠含量高，其面度和粉質(zhì)均高。南瓜粗纖維含量高，硬度和纖維度均較高。

3 結(jié)論與討論

南瓜關(guān)鍵感官指標(biāo)為粉質(zhì)、干濕情況和甜度。主成分分析能將原來數(shù)量較多有一定相關(guān)性的變量建立成一組新的互相無關(guān)的幾個(gè)綜合變量，同時(shí)根據(jù)實(shí)際需要以最小的信息損失映射到較少的幾個(gè)主軸上[18]。通過主成分分析法做出三標(biāo)圖后，可以將不同口感的南瓜用相同的方法將其分別集中于感官和質(zhì)構(gòu)三標(biāo)圖上。感官評(píng)價(jià)第1主成分為粉質(zhì)、干濕情況和甜度，而通過相關(guān)性分析后得到與綜合評(píng)分呈顯著或極顯著相關(guān)的指標(biāo)也為粉質(zhì)，干濕情況和甜度，因此可以將這3項(xiàng)指標(biāo)作為感官評(píng)價(jià)的簡(jiǎn)易指標(biāo)。

質(zhì)構(gòu)分析中的大部分指標(biāo)，均與感官屬性中的某些指標(biāo)具有顯著或極顯著的相關(guān)性[19-21]。這與Corrigan等[13-14]的研究結(jié)果一致。將質(zhì)構(gòu)分析得到的6項(xiàng)指標(biāo)作為自變量引入回歸模型進(jìn)行逐步回歸分析，構(gòu)建了具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的感官屬性硬度、脆性、面度、干濕情況和纖維度的回歸模型(P＜0.05)[22-23]。通過進(jìn)行品種驗(yàn)證，回歸模型數(shù)值基本符合實(shí)際數(shù)值。模型準(zhǔn)確程度為脆性＞面度＞干濕情況＞粉質(zhì)＞硬度。因此，質(zhì)構(gòu)指標(biāo)作為客觀方法可以較好地彌補(bǔ)感官品嘗的主觀性。

生化指標(biāo)中的可溶性糖和干物質(zhì)含量和綜合評(píng)分關(guān)系最為密切。干物質(zhì)含量與綜合評(píng)分呈極顯著正相關(guān)(r=0.944，P＜0.01)，且測(cè)定程序簡(jiǎn)便，因而可作為初步判定南瓜感官品質(zhì)優(yōu)劣的生化指標(biāo)。可溶性糖含量與綜合評(píng)分呈極顯著正相關(guān)(r=0.840，P＜0.01)，其含量高低可以直接反映出樣品的甜度。

南瓜品質(zhì)是由多方面因素決定的，如不同的消費(fèi)者因年齡、性別、地區(qū)及飲食習(xí)慣等的差異，對(duì)南瓜品質(zhì)會(huì)有不同的要求，用于加工的南瓜也因加工產(chǎn)品種類(如粉、汁等)的差異，而要求南瓜要具有不同的加工品質(zhì)，使用單一方法很難對(duì)南瓜品質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)。因此，要建立一套科學(xué)、客觀、完善、系統(tǒng)的南瓜品質(zhì)評(píng)價(jià)體系，必須根據(jù)南瓜的用途，再綜合口感品嘗、質(zhì)構(gòu)分析和生化分析中的關(guān)鍵指標(biāo)，建立不同的評(píng)價(jià)方法。

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