宜宾芽菜风味的感官鉴定与电子鼻分析的相关性研究

杨长平，顾思远，孙俊秀，范文教*，罗素琴

（1.四川旅游学院烹饪与食品实验管理中心，四川成都610100；2.四川旅游学院食品学院，四川成都610100；3.四川宜宾碎米芽菜有限公司，四川宜宾44002）

宜宾芽菜风味的感官鉴定与电子鼻分析的相关性研究

杨长平1，顾思远1，孙俊秀2，范文教2*，罗素琴3

（1.四川旅游学院烹饪与食品实验管理中心，四川成都610100；2.四川旅游学院食品学院，四川成都610100；3.四川宜宾碎米芽菜有限公司，四川宜宾44002）

以宜宾芽菜为研究对象，利用人工感官鉴定对不同发酵时期的芽菜风味属性进行评价，采用主成分分析法（PCA）和判别因子分析法（DFA）研究电子鼻技术区分辨别不同发酵期芽菜风味的能力；同时采用偏最小二乘法（PLSR）将芽菜风味的感官鉴定结果与电子鼻传感器进行相关性分析。结果表明，电子鼻能够有效区分不同发酵时期的芽菜风味，传感器LY2/gCT、LY2/gCT1、LY2/LG、LY2/G、T30/1和P30/2与芽菜酱腌味相关性较好，传感器P10/2、P40/2、A2和P30/1与芽菜鲜味相关性良好，传感器T70/2和TA2与芽菜酸味相关性高度一致，传感器P10/1、T40/1、T40/2、LY2/Gh和P40/1与余味残留、整体风味这两个芽菜感官属性指标相关性较为一致。研究结果可为宜宾芽菜在生产过程中的风味监控提供新的技术途径。

宜宾芽菜；风味；感官鉴定；电子鼻；相关性

宜宾芽菜是蔬菜发酵制品，以香、甜、嫩、鲜等独特风味而闻名，为宜宾传统名特产，是四川主要腌菜产品之一[1]。宜宾芽菜生产工艺主要是采用传统的固态发酵酱腌菜工艺，由叶用芥菜（二平桩）的叶柄为原料，经划条、盐腌再加红糖、香辛料等物质，然后进行二次腌渍等工艺流程加工而成[2]。口感和风味是芽菜最为关键的品质属性。固态发酵芽菜生产工艺中，芽菜的风味与腌渍发酵过程中优势发酵菌群的生长情况息息相关，易受影响而发生起伏波动[3]。目前，对芽菜发酵风味形成的监控主要依靠人工感官鉴定和理化指标进行。而感官鉴定不仅要求鉴定认为对产品的风味属性具有一定的认知，还存在很强的主观随意性，极易受心理因素、身体情况、评鉴次序等因素影响；理化指标的检测不仅费时，且因芽菜发酵环境复杂，易影响其与芽菜风味属性的相关性。

随着现代仿生科技的进步，特别是智能感官技术的发展，逐步开发出模拟人类的视觉、嗅觉、味觉、听觉、触觉等感官仿生仪器，克服感官鉴定带来差异性、疲劳性、主观性及不能量化等问题的影响。电子鼻（electronic nose，EN）是20世纪90年代快速发展的模仿人体味觉感官、识别物质风味的电子设备仪器[4]。具体的说，电子鼻是利用气体传感器阵列的响应曲线来识别气味的电子系统，是一种通过采集样品挥发性成分整体信息来评价样品的新技术[5]。电子鼻技术具有客观、准确快捷和和重现性好等特点，已被广泛应用于白酒[6]、食醋[7]、人参[8]、食用油[9]、牛奶[10]等食品的气味识别，但对食品风味属性的电子鼻分析与人工感官鉴定结果的相关性研究目前还十分缺乏。本研究将电子鼻技术应用于四川宜宾芽菜不同发酵时期的风味变化识别，并结合偏最小二乘法研究芽菜风味的感官鉴定结果与电子鼻传感器分析结果的相关性，旨在建立一种快速、简便、实用的芽菜风味属性的电子鼻识别分析方法，为相关企业控制芽菜风味提供理论指导。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

不同芽菜发酵期（60 d（样品1号）、105 d（样品2号）、150 d（样品3号）、195 d（样品4号）、240 d（样品5号））样品：四川宜宾碎米芽菜有限公司提供；试验所用试剂均为国产分析纯。

1.2 仪器与设备

FOX4000系统电子鼻：法国AlphaM.O.S公司；FALLC4N分析天平：常州市衡正电子仪器有限公司；HWS-250恒温恒湿箱、HWS-12电热恒温水浴锅：宁波江甫仪器厂。

1.3 方法

1.3.1 芽菜风味属性的感官鉴定

感官评定试验参考美国化学协会（associationofofficial analyticalchemists，AOAC）规定的方法进行[11]。规定感官最高分值为10分。由学校12名烹饪专业学生组成感官鉴定小组进行评定，参照农业行业标准NY/T 872—2004《芽菜》[12]。以10分制对酱腌味、芽鲜味、芽酸味三个风味属性和余味残留、整体风味两个指标打分，其中打分标准如下：0～2分—可无可有；2～4分—风味较弱；4～6分—风味中等；6～8分—风味较强；9～10分—风味突出。

1.3.2 电子鼻检测参数

芽菜样品经切碎研磨、搅拌均匀后，称取5 g样品，于10 mL顶空瓶中，加盖密封。检测参数为：载气（合成干燥空气）流速150 mL/min，顶空产生时间900 s，顶空产生温度60℃，搅拌速度600 r/min，进样体积3 mL，数据采集时间120 s，延滞时间360 s，每个样子重复采集6次，取较稳定的3次数据。

1.3.3 电子鼻数据处理

样品数据经Alphasoft11.0统计分析软件导出，采用主成分分析[13]、判别因子分析[14]，偏最小二乘法[15]进行分析，由Origin软件完成。

2 结果与分析

2.1 芽菜不同发酵期风味的感官评鉴

目前人工感官鉴定的指标虽不能完全量化，且容易受评定者感觉差异、味觉疲劳等主观因素的干扰，但此法操作简单，直观性强，能快速评价出产品的优劣，适合对产品品质的初步评价评定，目前仍然是世界各国广泛采用和承认的方法[16-17]。通过对芽菜不同发酵期的酱腌味、鲜味、酸味三个风味属性和余味残留、整体风味两个指标进行人工感官评鉴，通过方差统计分析结果如表1所示。

表1 芽菜不同发酵期风味的感官评鉴结果Table 1 Sensory evaluation results of Yacai flavor with different fermentation periods

由表1可知，芽菜不同发酵时期的风味属性中，酱腌味、芽鲜味余味残留、整体风味这四个指标之间具有显著性差异（P＜0.05），且数值都呈递增的趋势，说明芽菜风味在发酵过程中逐渐形成，同时也表明人工感官评鉴性能够较好的区分不同发酵期芽菜的风味。在整体风味上，芽菜发酵105 d、150 d和195 d、240 d这两组数据差异并不显著，说明芽菜发酵到中后期时，人工感官评鉴对整体风味的区分力有所减弱。在芽菜酸味上，整个发酵中期变化差异不大，处于较弱风味。这一结论与邓静等[18]在对宜宾芽菜发酵过程中风味物质动态变化研究中发现，芽菜在整个发酵周期中有机酸总的含量变化不大，但赋予芽菜鲜味的有机酸含量增加的研究结果一致。

2.2 芽菜不同发酵期的电子鼻分析

2.2.1 基于主成分分析法的分析效果

主成分分析（principle component analysis，PCA）是一种将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的多元统计分析方法[19]。芽菜不同发酵期的主成分分析就是对电子鼻传感器收集到的多指标信息进行数据转换和降维，并对降维后的有效特征向量进行线性分类，最后在PCA图上形成两维图。一般认为，降维后的主成分贡献率越大，说明越好地反映原来多指标的信息，当累计贡献率超过70%时，所选用的主成分就可以反映原来所有变量的整体特征信息值[20]。芽菜不同发酵期的PCA分析图见图1。

图1 不同芽菜发酵期的PCA分析图Fig.1 PCA analysis chart of Yacai sample during different fermentation periods

由图1可知，主成分1和主成分2的贡献率分别为97.129%和2.303%，累计贡献率为99.432%，表明所选取的前2个主成分对应的有效特征向量能够充分反映所测样品的整体指标信息。从聚类效果来看，不同发酵期的芽菜分别聚类在PCA图中的不同区域，且没有重叠区域，说明区分效果显著；从聚类区域分布趋势曲线分析来看，随着芽菜发酵时间的增加，PCA分析聚类在主成分1方向先呈递增趋势而后递减，在主成分2方向呈递降趋势。

2.2.2 基于判别因子分析法的分析效果

判别因子分析（discriminant factorial analysis，DFA）是通过已知样本数据建立数据库后对未知样本数据进行定性判别的统计分析方法[20]。利用该方法可以重新组合电子鼻传感器数据将同组间样品变量差距尽最大可能缩小，而使不同组间的样品变量差距尽可能扩大，从而得到区分各类样品的效果[21]。不同芽菜发酵期样品的DFA分析图见图2。

图2 不同芽菜发酵期的DFA分析图Fig.2 DFA analysis chart of Yacai sample during different fermentation periods

由图2可知，前2个判别因子的贡献率分别为95.927%、4.062%，累计贡献率99.989%，可见用DFA分析方法可以将不同发酵期的芽菜样品区分开来，而且区分度良好。

2.2.3 芽菜不同发酵期的指纹分辨指数

为了更好的量化电子鼻对不同发酵期芽菜样品的区分效果，对不同样品的电子鼻传感信号分散百分比与图谱峰面积的比例进行统计分析，形成指纹分辨指数，主要用于明确地比较样品间区分度[22]。不同发酵期芽菜样品间的指纹分辨指数如表2所示。

表2 芽菜不同发酵期样品的分辨指数Table 2 Fingerprint distinguish indexes of Yacai sample

由表2可知，样品1与3、4、5，样品2与4、5的分辨指数均超过90%，区分度显著；除样品4与5的分辨指数为78.65%，区分度较为不理想外，其余样品间的分别指数均在85%以上，结果与PCA和DFA的分析结果一致。结果表明，芽菜不同发酵期样品的电子鼻识别度非常高。

2.3 芽菜感官属性与电子鼻传感器响应的相关性分析

偏最小二乘法是集主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析3种分析方法的优点于一身。它原理与主成分分析法一致，都是以提取出反映数据变异的最大信息，不同的是主成分分析法只考虑一个自变量矩阵，而偏最小二乘法是多变量[23]。为实现对芽菜感官属性与电子鼻传感器响应的相关性分析，实验采用偏最小二乘回归法，以电子鼻的18根传感器响应值为自变量X，以芽菜的酱腌味、鲜味、酸味、余味残留和整体风味五个感官属性指标为自变量Y，进行统计分析，偏最小二乘法（partial least squares regression，PLSR）载荷图如图3所示。

图3 感官属性与电子鼻传感器相关性PLSR分析图Fig.3 PLSR analysis plot of correlation between sensory attributes and electronic nose sensors

由图3可知，芽菜感官属性与电子鼻传感器的PLSR相关性模型方差贡献率分别为12.927%、81.291%，累计贡献率为94.218%。说明模型的自变量X和Y已经能够较为有效反映出样品的信息特征，可以体现芽菜样品的整体信息；同时，电子鼻18根传感器和芽菜5个感官属性指标全部落在两个椭圆（大的椭圆表示100%的方差贡献率，小的椭圆表示50%的方差贡献率）之间，说明所建模型对这两自变量具有很好的解释能力；此外，在电子鼻传感器和芽菜感官属性指标的相关性上，传感器LY2/gCT、LY2/gCT1、LY2/LG、LY2/G、T30/1和P30/2与酱腌味相关性较好，传感器P10/2、P40/2、A2和P30/1与鲜味相关性良好，传感器T70/2和TA2与酸味相关性较好，传感器P10/1、T40/1、T40/2、LY2/Gh和P40/1与余味残留、整体风味这两个感官属性指标相关性较为一致。3结论

利用电子鼻对不同芽菜发酵期样品进行评价，并与人工感官鉴定结果进行相关性分析。人工感官鉴定结果表明，芽菜不同发酵时期的风味属性中，酱腌味、鲜味余味残留、整体风味这四个指标之间具有显著性差异（P＜0.05），说明人工感官评鉴性能够较好的区分不同发酵期芽菜的风味；通过对获得的电子鼻传感器信号数据进行主成分分析和判别因子分析，结果表明电子鼻都能有效区分不同芽菜发酵期样品，区分效果良好，样品间最高指纹分辨指数可达96.32%；采用偏最小二乘法可较好得到芽菜风味感官属性指标与电子鼻传感器的相关性。研究结果可为宜宾芽菜在生产过程中的风味监控提供新的技术途径。

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Correlation between sensory evaluation and electronic nose sensors analysis of Yibin Yacai flavor

YANG Changping1,GU Siyuan1,SUN Junxiu2,FAN Wenjiao2*,LUO Suqin3
(1.Cuisine and Food Experiment Management Center,Sichuan Tourism University,Chengdu 610100,China; 2.College of Food Science and Technology,Sichuan Tourism University,Chengdu 610100,China; 3.Sichuan Yibin Suimi-yacai Co.,Ltd.,Yibin 644002,China)

The flavor of Yibin Yacai with different fermentation periods were evaluated by sensory evaluation and analyzed by electronic nose sensor, respectively.The distinguish ability was analyzed by principal component analysis(PCA)and discrimination factor analysis(DFA).The correlation of the sensory evaluation and electronic nose sensor test was analyzed by partial least squares regression(PLSR).Results showed that electronic nose can effectively recognize Yacai flavor with different fermentation periods,and there were better correlation between sensors LY2/gCT,LY2/gCT1, LY2/LG,LY2/G,T30/1,P30/2 and sauce pickled flavor of Yacai;sensors P10/2,P40/2,A2,P30/1 and umami flavor,sensors T70/2,TA2 and sour flavor;sensors P10/1,T40/1,T40/2,LY2/Gh,P40/1 and retention flavor and overall flavor.The results could provide a new technology for the detection of Yibin Yacai flavor with different fermentation time.

Yibin Yacai;flavor;sensory evaluation;electronic nose;correlation

TP29；TS209

0254-5071（2017）06-0059-04

10.11882/j.issn.0254-5071.2017.06.012

2017-02-06

四川省科技厅富民强县项目（2015）；四川省教育厅科研创新团队项目（15TD0033）

杨长平（1977-），男，副教授，硕士，主要从事食品化学、食品营养方面的研究工作。

*通讯作者：范文教（1980-），男，讲师，博士，主要从事食品化学、食品保鲜方面的研究工作。