利用内聚性和咀嚼性对火腿肠等级的判别分析研究

郝红涛，赵改名，柳艳霞，李苗云，崔艳飞

(河南农业大学食品科学技术学院，河南郑州450002)

利用内聚性和咀嚼性对火腿肠等级的判别分析研究

郝红涛，赵改名*，柳艳霞，李苗云，崔艳飞

(河南农业大学食品科学技术学院，河南郑州450002)

利用质构分析(Texture Porfile Analysis，TPA)和感官评分法对不同等级火腿肠的内聚性和咀嚼性进行了评定，并用判别分析方法研究了以感官评分和质构数据建立的判别函数判断火腿肠等级的可行性。结果表明:利用内聚性和咀嚼性的感官评分和质构数据建立的火腿肠等级判别函数，对火腿肠等级的判别正确率分别为84.8%和100.0%，说明在判别火腿肠的等级时可以用质构指标取代感官评定。

感官评定，质构分析，内聚性，咀嚼性，判别分析

Abstract:The cohesiveness and chewiness of ham sausages of different grades were measured using sensory evaluation and instrumental measurement(Texture Porfile Analysis，TPA)，and the possibility of discriminating the grades of ham sausages by using discriminat functions established on data of the cohesiveness and chewiness was studied.The results showed that the discriminant accuracies of the established discriminant functions by cohesiveness and chewiness were 84.8%and 100.0%，respectively.It was suggested that the current sensory evaluation methods could be replaced by instrumental measurement in distinguishing the grades of ham sausages.

Key words:sensory evaluation;texture porfile analysis;cohesiveness;chewiness;discriminant analysis

火腿肠是我国肉类制品最主要的产品之一，因其组分中的水分、蛋白质、淀粉含量的不同被划分为不同的等级。质构特性如内聚性和咀嚼性等是火腿肠极其重要的品质特性，被认为是评价产品质量好坏的重要参考依据。国内外多年来一直沿用感官评定方法评价制品的质构特性。由于火腿肠是一个复杂的体系，蛋白质、淀粉、水分以及胶类物质都会影响其凝胶特性［1－3］。不同等级间火腿肠的凝胶系统的强弱差别较小，在利用感官评定法评价某一质构特性时，其间的细微差别很难通过感官进行界定，限制了感官评定的准确性，并不能准确地判别样品的质量等级。董庆利［4］等尝试应用BP神经网络改进熏煮香肠质构的感官评定预测，虽数学检验结果的准确度和拟合性较感官评分有所提高，但其数学检验结果范围还有待被广泛认可和接受;通过仪器测量物理性质以反映制品质构，能够弥补感官评价的缺陷，逐渐成为质构测量的发展方向［5－6］。目前，质构测定结果主要反映在质构仪的实际效用和评价某一质构特性强弱方面，而利用质构特性反映制品质量等级的类似内容还未见报道。笔者在研究中发现，利用质构特性评价制品质量等级时，参与评价的质构指标越多，其判别制品质量等级的准确性越高，而这方面的相关研究亦属空白。鉴于此，本研究以内聚性和咀嚼性为研究目标，利用感官评定和质构分析法测定火腿肠的内聚性和咀嚼性特性，研究二者在评价火腿肠质量等级方面的能力，探索利用质构指标取代感官评定在评价其质量特性方面的可行性。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

不同等级火腿肠 普通级、优级和特级，市售。

TA－XT2i质构仪 Stable Micro Systems，UK。

1.2 实验方法

1.2.1 感官评定法测定火腿肠的内聚性和咀嚼性本实验感官评定在食品感评室完成，室内温度维持在22℃。感官评定小组由24人组成，通过对感评员进行培训，结合火腿肠的内聚性和咀嚼性特性，制订了火腿肠的内聚性和咀嚼性的感官评分标准(表1)，受试样品规格为高12mm，直径为25mm的圆柱体。

表1 火腿肠内聚性和咀嚼性的感官评定标准

需要说明的是，内聚性感官评定标准的建立是以咀嚼性为基础，在受试样品被咀嚼相同次数后感受此时样品的组织状态，咀嚼方式:每秒钟咀嚼一次。为了减少从测定到形成概念之间的许多因素如嗜好与偏爱对检验结果的影响，用双盲法进行检验，对样品进行密码编号(采用三位随机数字)，评定采用1～5分制，评定后剔除异常数据。每次评定由每个评定成员单独进行，相互不接触交流，每个样品评定之间用清水漱口。

1.2.2 质构分析法测定火腿肠的内聚性和咀嚼性采用TA－XT2i质构仪在室温为22℃的条件下测定火腿肠的内聚性和咀嚼性。待测样品规格为直径25mm，高12mm的圆柱体。TPA测定条件:P50探头;测前速度:2mm/s;测试速度:0.8mm/s;测后速度:0.8mm/s;测定间隔时间:5s;压缩比75%。TPA结果采用TPA－macro分析。

1.3 数据分析

用SPSS11.0软件中的 Discriminant程序分别对内聚性和咀嚼性的感官评分和质构值进行判别分析，同时建立判别函数并进行回代检验。

2 结果与分析

2.1 综合火腿肠内聚性和咀嚼性感官评分的判别分析

以内聚性和咀嚼性的感官评分为变量对火腿肠的等级进行判别分析，得到Y1和Y2两个典则判别函数，典则判别函数的特征值分别为5.534和0.002，其中判别函数Y1能够解释100%的方差变化，包含了火腿肠内聚性和咀嚼性感官得分的全部信息，能够描述各等级火腿肠内聚性和咀嚼性间的差异与联系。

Y1=1.357X1+0.656X2－7.427

Y2=(－0.615X1)+1.090X2－0.810

式中，X1、X2分别代表内聚性和咀嚼性的感官评分值。

通过对典则判别函数判别结果的方差分析，判别方程Y1的判别能力是显著的(p≤0.01)，而Y2判别方程的判别能力较弱(p≥0.05)。表2是判别分类结果的统计评价，它给出了全部样品和交叉验证建立判别方程的正确分类的样品数和准确率。

表2 利用感官评分检验样本的判别结果

从表2中可以看出，判别方程对样本回判正确率和交叉验证正确率分别为89.4%和84.8%。图2为典则判别分析结果的判别分数区域散点图，表示各等级间的相对关系，两个典则变量的坐标可以较好地区分各个等级。

从图1可以看出，用取得的典则判别方程基本上区分出了样本的三个等级，优级肠和特级肠的判别函数得分值在分布上能各自成群，但仍有部分出现了部分交叠，普通肠已经被完全区分开来，表明进入方程的内聚性和咀嚼性的感官得分能够反映各等级火腿肠的内聚性和咀嚼性特性。典则判别函数直观描述了不同等级火腿肠内聚性和咀嚼性感官评分之间的关系，但不便于对未知样品所属等级进行客观判断。因此以进入模型的内聚性和咀嚼性的感官评分为基础，建立了3个Fisher线性判别函数，分别描述了各等级火腿肠内聚性和咀嚼性感官评分的特征。不同等级火腿肠的Fisher线性判别贝叶斯方程如下:

Y3=内聚性感官评分×14.545+咀嚼性感官评分×7.344﹣49.404

Y4=内聚性感官评分×12.114+咀嚼性感官评分×6.185﹣34.808

Y5=内聚性感官评分×6.129+咀嚼性感官评分×3.728﹣10.744

式中:Y3、Y4和Y5分别代表特级、优级和普通级，其判别样品等级的方法为:将某个样品的内聚性和咀嚼性的感官评分代入方程计算其在各类别上的得分，并根据判别分值多少判断其所属类别，比较不同类的判别分值，哪个分值大就属于哪一类。

图1 综合内聚性和咀嚼性感官评分的群体散点鉴别图

2.2 综合火腿肠内聚性和咀嚼性质构值的判别分析

以内聚性和咀嚼性的质构值为变量对火腿肠的等级进行判别分析，得到Y6和Y7两个典则判别函数，典则判别函数的特征值分别为18.662和1.571，典型相关系数为0.974和0.782，分别能够解释模型方差变化的92.2%和7.8%。包含了火腿肠内聚性和咀嚼性质构值的所有信息，能够描述各等级火腿肠内聚性和咀嚼性质构特性间的差异与联系。

式中:X3、X4分别代表内聚性和咀嚼性的机械测定值。

通过对典则判别函数判别结果的方差检验，两个典则判别方程的判别能力都是显著的(p≤0.01)，表3给出了判别分类结果的统计评价。

表3 利用机械测定值检验样本的判别结果

从表3中可以看出，判别方程对样本回判正确率和交叉验证正确率分别为100.0%和100.0%。用建立的两个典则判别函数对各样品作散点图，结果见图2。

图2 综合内聚性值和咀嚼性值的群体散点鉴别图

由图2可以看出，不同等级的火腿肠在图中有各自的分布区域，建立的典型判别方程有较好的判别精度。用取得的典则判别方程可以很好地将三个等级的样本区分开，表明进入方程的内聚性和咀嚼性的质构值能够精准地反映各等级火腿肠的内聚性和咀嚼性特性。为了更准确对未知样品所属等级进行客观判断，建立了3个Fisher线性判别方程(如下)，分别描述了各等级火腿肠内聚性值和咀嚼性值的特征。

Y8=内聚性值×2669.963+咀嚼性值×0.036－410.538

Y9=内聚性值×2514.466+咀嚼性值×0.016－327.588

Y10=内聚性值×1896.135+咀嚼性值×0.012－186.785

式中:Y8、Y9和Y10分别代表特级、优级和普通级，判别方法同上。

3 讨论

不同等级火腿肠的凝胶系统的强弱有区别，其质构特性如内聚性和咀嚼性等是消费者鉴别其质量优劣的直接参考依据。内聚性反映的是咀嚼食物时食物抵抗受损并紧密连接，使食物保持完整的性质，咀嚼性则表示将固体食品咀嚼到可吞咽状态时需做功的大小。它们在不同等级火腿肠中呈现一定的变化规律，能够反映火腿肠的等级。

本研究分别以不同等级火腿肠的内聚性和咀嚼性的感官评分和质构值为基础分别进行判别分析，建立了2套典型标准化判别函数及对应的贝叶斯判别方程。由对火腿肠等级的判别结果可知，利用内聚性和咀嚼性的感官评分对样本等级判别的回判正确率为89.4%，交叉验证的正确率为84.8%;而以质构分析法所得的硬度、脆性和粘着性值对样本等级判别的回判正确率及交叉验证的正确率均为100.0%，这说明利用质构分析方法更能科学准确地区分样品的等级。从图1可以看出，利用感官评分判别样品等级时，优级和特级间出现了交叠。这可能与二者间的蛋白浓度相差不大有关［7］，由此引起的两个等级火腿肠间的质构特性差异不明显而造成的感官评定难度较大及人为误差是制约其判别准确性的重要因素。这与郭兴凤［8］等研究结果相似，即在蛋白浓度达到一定浓度后，凝胶强度随蛋白浓度的增加趋势才明显。笔者在研究中发现，在利用感官评定法时，参与感官评定的质构指标越多，判别的准确性越高，但这会使实验强度增大。而在利用质构值判别时，三个等级被完全区分开，同时利用机械测定样品的质构值，省时省力，大大提高了工作效率。因此，利用质构指标取代感官评分来判别火腿肠的等级是可行的。

4 结论

以内聚性和咀嚼性的感官评分和质构值为变量建立的判别方程都能判别火腿肠的等级，但后者的操作性更方便，准确性更高，因此，可以用质构指标取代感官评定判别火腿肠的等级。

［1］郝慧敏，陈树兴，任发政.淀粉、大豆分离蛋白及卡拉胶共强凝胶质构特性的研宄［J］.肉类研究，2006，92(10):44－47.

［2］Molina Ortiz S E.Relationship between structural changes and functional properties of soy protein isolates－carrageenan system［J］.Food Hydrocollcids，2004(18):1045－1055.

［3］Lau M H.Texture profile and turbidity of gellan/gelatin mixed gels［J］.Food Research International，2000(33):665－671.

［4］董庆利，罗欣，李保国，等.应用BP神经网络改进熏煮香肠质构的感官评定预测［J］.食品科学，2008，29(12):74－78.

［5］Somboonpanyakul P，Barbut S，Jantawat P，et al.Textural and sensory quality of poultry meat batter containing malva nut gum，salt and phosphate［J］.LWT，2007，40:498－504.

［6］董庆利，罗欣.熏煮香肠质构的感官评定与机械测定之间的相关分析研究［J］.食品科学，2004，25(9):49－55.

［7］Damodaran S Paraf A.Food proteins and their application［M］.New York:Marcel Dekker Inc ，1997:257－290.

［8］郭兴凤，阮诗丰，张艳红，等.制备条件和测定方法对SPI凝胶特性测定结果的影响［J］.中国粮油学报，2007，22(6):47－49.

Study on discriminant analysis on the grades of ham sausages based on cohesiveness and chewiness properties

HAO Hong－tao，ZHAO Gai－ming*，LIU Yan－xia，LI Miao－yun，CUI Yan－fei
(College of Food Science and Technology，Henan Agricultural University，Zhengzhou 450002，China)

TS251.6+5

A

1002－0306(2010)08－0095－04

2009－09－14 *通讯联系人

郝红涛(1984－)，男，在读硕士研究生，研究方向:肉类加工与产品质量控制技术。

十一五国家科技支撑计划(2007BBAD70B02)。