酱油色泽的化学计量分析法研究

李玉斌,乔明锋,彭毅秦,易宇文,邓 静

(1.四川旅游学院烹饪科学四川省高等学校重点实验室,四川成都 610100;2.四川理工学院生物工程学院,四川自贡 643000)

酱油色泽的化学计量分析法研究

李玉斌1,2,乔明锋1,*,彭毅秦1,易宇文1,邓 静1

(1.四川旅游学院烹饪科学四川省高等学校重点实验室,四川成都 610100;2.四川理工学院生物工程学院,四川自贡 643000)

酱油是烹调过程中必不可少的调味品之一,起着调味与着色作用,其色泽是一项重要评价指标。实验以10种市售酱油(生抽)色泽为研究对象,通过测定密度(ρ)、白利度(B)、明度指数(L*)、红绿指数(a*)、黄蓝指数(b*)、色率(CI)、红色(RI)和黄色指数(YI),采用主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)和判别分析(DA)三种化学计量学方法对不同品牌酱油按色泽进行区分。结果表明:10种酱油按色泽差异可分为4组,第一组为1、2、4号(厨邦、海天、淘大),第二组为3、5、6、7、10号(东古、味事达、千和、加加、三不加)、第三组为8号(中坝)、第四组为9号(瓦岗)。研究结果可为酱油的色泽评价区分提供一定的理论与方法支撑。

酱油,色泽,化学计量学,区分

酱油是一种以大豆、小麦和麸皮等为原料酿造而成的调味品,其在烹调中主要起调味与着色作用,目前,主要以滋味、香气和色泽来评判酱油品质,而色泽往往成为人们的首选。酱油呈色物质的形成主要源于制备过程中酶与非酶褐变及焦糖色的添加[1],其色泽评价方法包括色率、红色与黄色指数、色差计及感官评价等[2]。其中,色率(CI)指示酱油颜色的深浅,用色率强度表示;红色(RI)与黄色(YI)指数反映酱油的色调,表示酱油中含主要颜色的强弱[3];密度(ρ)和白利度(B)与酱油的着色性能有关;色差计通过测定明度(L*)与色度(a*和b*)可对色泽差异进行量化分析。通过这些指标,可客观地对酱油的色泽进行描述评价,有效弥补国标中感官评价造成的人为误差。

化学计量学(Chemometrics)是一种以多学科为基础,通过优化化学测量过程并解析测量数据以最大限度地获取化学及相关信息的统计分析方法[4],包括主成分分析(PCA)、判别分析(DA)、聚类分析(CA)、偏最小二乘法(PLS)等。其中,主成分分析是一种把多个指标通过降维转化为几个综合指标的方法,聚类分析是按研究对象的个体特征将特性相近的变量或观察单位进行归类,而判别分析则是在已知分类数目的情况下,根据一定的指标对不知类别的数据进行归类[5]。

表1 10种酱油的品牌、产地、原料及添加剂Table 1 The brand,origin,raw materials and additives of 10 kinds of soy sauce

化学计量学在食品过程分析、类别分析、掺伪分析和感观分析中均有广泛应用[6-7]。目前,关于酱油色泽的研究主要集中于呈色机制[8-9]及色泽差异[10-11]的探讨,色泽差异研究多采用直接对比法,但酱油品种繁多且测定数据庞大,直接对比法难以全面直观地进行酱油色泽的区分,而化学计量学作为一种数据处理分析方法,可有效地解决这一问题。

实验以10种市售酱油(生抽)的色泽指标(ρ、B、L*、a*、b*、CI、RI、YI)为研究对象,利用主成分分析(PCA)、聚类分析(CA)和判别分析(DA)对酱油的色泽差异进行比较分析,探索其色泽综合评价方法,旨在为酱油色泽的品质区分提供一定的理论与方法支撑,进一步为酱油的生产和消费提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

酱油 10种市售一级酱油(生抽)的品牌、产地、原料及添加剂见表1。

UV-Blue Star A型紫外可见光分光光度计 北京莱伯泰科仪器有限公司;DC-P3型全自动测色色差计 北京市兴光测色仪器有限公司;PAL-1型手持折光计 日本ATAGO公司。

1.2 实验方法

1.2.1 密度与白利度测定 采用相对密度法(GB/T 5009.2-2003)测定密度[12],通过折光计测定白利度[13]。

1.2.2 色率与色调测定 采用分光光度法测定色率与色调[14]。准确吸取10 mL酱油,定容至100 mL,用紫外分光光度计分别测定460、510、610 nm波长下的吸光度值A460、A510、A610,并按如下关系式计算CI、RI和YI。

1.3 数据处理与分析

10种酱油各色泽指标的测定设3组平行,取均值。数据处理与分析采用IBM SPSS Statistics 22软件。主成分、聚类和判别分析相关图形的绘制采用Origin 9.0软件。

2 结果与讨论

2.1 不同品牌酱油色泽指标

2.1.1 密度、白利度、色率、红色与黄色指数 酱油的密度、白利度、红黄色指数及色率测定结果如表2所示,10种酱油的ρ在1.14～1.24之间,B为26.74～40.8,RI为4.88～6.52,YI为8.05～10.00,CI为65789～186842。其中,ρ变化幅度较小,其它指标变化幅度较大,这可能是不同品牌酱油制作工艺不同所致。一般认为,酱油的RI在2.0以下时,红色不明显,而在3.0以上红色则比较显著,其与YI呈正相关性。由表2可知,10种酱油的RI在4.0以上,红色明显;CI多数在60000～100000范围之内,表明样品清澈红亮[1]。

表2 10种酱油的密度(ρ)、白利度(B)、色率(CI)及红色(RI)和黄色(YI)指数Table 2 The density(ρ),brix(B),color ratio(CI),red and yellow index(RI and YI)of 10 kinds of soy sauce

表3 10种酱油的色差指标(L*、a*、b*、H*和C*)Table 3 The color properties(L*、a*、b*、H* and C*)of 10 kinds of soy sauce

2.1.2 色差指标 酱油的色差指标如表3所示,10种酱油的L*为1.34～5.15,亮度整体偏暗,这可能与酱油生产中的褐变程度深有关;a*为-6.61～7.63,其中1、4、6、7、8号样品为负值,色相以绿色为主,2、3、5、9、10号样品为正值,色相以黄色为主;b*为-0.26～6.09,1、4、6、7号样品为负值,色相以蓝色为主,2、3、5、8、9、10号样品为正值,色相以黄色为主;H*为-0.24～1.23之间;C*为1.08～9.76。

图1 10酱油色泽主成分分析三维图Fig.1 The three-dimension graph of PCA of 10 kinds of soy sauce

2.2 不同品牌酱油色泽化学计量学分析

2.2.1 主成分分析(PCA) 实验以各色泽指标为数据集,结合主成分分析,对不同品牌酱油进行区分(表4及图1)。由表4可知:主成分累计方差贡献率达到87.47%,根据贡献率大于85%的原则,三个主成分基本上包含了样品的大部分信息;其中,L*、a*、b*在PC-1上具有较大的正载荷,分别为0.45、0.46和0.45,YI在PC-2上有最大的正载荷(0.51),C*在PC-3上有最大的正载荷(0.59),说明酱油色泽差异主要由L*、a*、b*、YI和C*决定。由图1可知,10种酱油样品被划分为4组,第一组为1、4号,第二组为2、6、8号,第三组为3、5、7、10号,第四组为9号酱油。

表4 色泽各变量在主成分中的载荷及方差贡献率Table 4 The variable load and variancecontribution rate in principal component

2.2.2 聚类分析(CA) 实验对各色泽指标的原始数据进行Z分数标准化后,采用欧氏距离法计算样品间的相似度,并利用组之间连接的方法进行系统聚类,得到10个酱油样品聚类分析的树状图(图2)。由图2可知,10种样品的距离映射在0～25之间,首先是1号与4号合并成一类,第二步为6号与7号,第三步为5号与10号,第四步为第三步合并的类与3号再合并,第五步为第一步合并的类与2号再合并,第六步为第4步合并的类与第二步合并的类合并,最后在映射距离为15时,样品被分为4组,第一组为1、2、4号,第二组为3、5、6、7、10号、第三组为8号、第四组为9号。

图2 10种酱油色泽相似性聚类分析图Fig.2 The CA of 10 kinds of soy sauce

2.2.3 判别分析(DA) 利用主成分与聚类分析,10种酱油按色泽差异划分为四组(表5),第一组1、4号,第二组3、5、7、10号,第三、四组分别为8号和9号。另外,2、6号无法进行有效分类,而判别分析为此提供了可能。实验以酱油样本总数的80%(10个指标组成数据矩阵)作为训练集样本,包括1、3、4、5、7、8、9、10号,通过使用步进式方法(Wilks’ lambda 判别)建立判别分析的校正模型,然后利用该模型对测试集进行预报,并考察预报结果的识别率。训练集样本的分组为:第一组1、4号,第二组3、5、7、10号,第三、四组分别为8号和9号。

表5 10种酱油色泽的主成分和聚类分析分类Table 5 The classification of 10 kinds of soy sauce by PCA and CA

通过SPSS分析可知,函数1=137.25ρ+2.42B+16.08YI-0.001CI-248.023,函数2=139.72ρ-2.54B+4.54YI-207.330,两函数的累计方差贡献率达到99.9%,基本包含了训练集的大部分信息。通过对测试集进行预测,2号酱油归为第一组,6号归为第二组,模型识别率均达到100%。再分别计算样品的判别分数,以函数1为横坐标(方差贡献率92.7%)、函数2(方差贡献率7.2%)为纵坐标绘制10种酱油在函数1、2上的分布图(图3),样品被分为四组,其结果与聚类分析的分组情况一致。

图3 10种酱油色泽相似性判别分析Fig.3 The DA of 10 kinds of soy sauce

3 结论

实验以10种市售生抽酱油的色泽指标(ρ、B、L*、a*、b*、CI、RI、YI)为研究对象,结合PCA、CA和DA三种化学计量学方法对酱油进行区分比较。结果表明:10种酱油按色泽差异可分为4组,第一组为1、2、4号(厨邦、海天、淘大),该组红黄色指数与白利度较高,着色性能较好;第二组为3、5、6、7、10号(东古、味事达、千和、加加、三不加),该组色泽指标适中;第三组为8号(中坝),该组明度指数偏低,色泽较暗;第四组为9号(瓦岗),该组明度指数较佳,色泽澄清透亮。10种酱油在原料使用上并无明显差别,均以小麦、大豆为主,色泽差异可能是制作工艺不同所致。此外,色泽分组也未表现出一定的地域性,可能与酱油企业的生产标准及规范不同有关。本研究建立一种酱油色泽综合评价方法,可为酱油色泽品质区分提供一定的理论和方法参考,后序研究将围绕酱油色泽标准制定和烹饪着色性能方面展开。

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Analysis of soy sauce color based on chemometrics

LI Yu-bin1,2,QIAO Ming-feng1,*,PENG Yi-qin1,YI Yu-wen1,DENG Jing1

(1.Cuisine Science Key Laboratory of Sichuan Province,Sichuan Tourism University,Chengdu,610100,China;2.College of Bioengineering,Sichuan University of Science and Engineering,Zigong 643000,China)

Soy sauce is one of the indispensable condiments in cooking process for its flavoring and coloring,and color is an important indicator of evaluation. In this study,the density(ρ),Brix(B),light index(L*),red and green index(a*),yellow and blue index(b*),color ratio(CI),red(RI)and yellow index(YI)of 10 brands of commercial light soy sauce were measured,combined with three kinds of chemometric methods(principal component analysis(PCA),cluster analysis(CA)and discriminant analysis(DA)),used to distinguish different brands of soy sauce. Results showed that 10 kinds of soy sauce were divided into four groups,the first group was numbers 1,2 and 4(Chubang,Haitian,Taoda),the second group was numbers 3,5,6,7 and 10(Donggu,Weishida,Qianhe,Jiajia,Sanbujia),the third group was number 8(Zhongba),and the fourth group was number 9(Wagang). The results could provide theoretical and methodological support for the distinction of different soy sauce at color.

soy sauce;color;chemometrics;distinction

2016-07-20

李玉斌(1991-)，男，在读硕士，研究方向：发酵代谢调控，E-mail:995673099@qq.com。

*通讯作者:乔明锋(1985-)，男，博士，讲师，研究方向：食品化学，E-mail：mfqiao@163.com。

四川旅游学院校级科研基金项目(2016STUZ02)；四川省哲学社会科学重点研究基地-川菜发展研究中心重点项目(CC16Z01)。

TS207.3

A

1002-0306(2017)02-0123-05

10.13386/j.issn1002-0306.2017.02.014