不同大豆品质加工豆腐适宜性的模式识别研究＊

陈 思，于寒松,3**，吕 博，张 田，王玉华,3，朴春红,3，刘俊梅,3，代伟长,3，胡耀辉,3

（1.吉林农业大学食品科学与工程学院，长春 130118；2.国家大豆产业技术研发中心加工研究室，长春 130118；3.吉林省食品生物制造科技创新中心，长春 130118）

近年来，植物化学成分丰富的食物消耗量逐年递增，这些食物包括谷物、蔬菜、水果等[1]。在大量的资源中，大豆作为最重要一种谷物之一，其对人身体健康非常有益。大豆可以作为原料生产制备多种对身体有益豆制品，包括豆浆粉、豆腐、千叶豆腐、豆干等[2]。在大量的豆制品中，豆腐作为主导食品，已经广泛地受到消费者欢迎，其丰富的蛋白营养对人体健康非常有益，因此对豆腐深入研究的项目是必不可少的。决定豆腐品质最直接的因素即质构特性，而对豆腐品质产生影响的因素是大豆及豆浆的品质[3]。豆腐的品质及产率与大豆及豆浆的理化指标有着错综复杂的关系，大豆及豆浆基础理化指标较多，理化指标间有重叠的影响因素、相关性复杂，所以利用主成分分析法提取主成分，再进行聚类分析，对大豆是否适合做豆腐进行分类，进而进行判别分析为今后大豆育种提供便利条件及理论基础，为豆腐加工生产中品种的选择提供良好快速的方法，为豆腐工业化、机械化生产提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料

1.1.1 供试原料

供试大豆品种均为国家大豆产业技术中心体系专家馈赠，本文选择68种大豆，具体信息见表1，下文均以编号形式代替品种名称。

1.1.2 主要仪器与设备

KDN-08C（047）全自动凯示定氮仪；SZF-061脂肪测定仪：上海洪记仪器设备有限公司；101A-2型电热鼓风干燥箱：上海博讯仪器设备公司；UV-1700紫外可见分光光度计；TL-18M高速低温离心机：美通贸易有限公司；6300C原子吸收分光光度计：日本岛津公司。

1.2 方法

1.2.1 大豆理化指标的检测方法

蛋白质的检测参照GB5009.5-2010；脂肪的检测参照GB/T5009.6-2003；水分含量的检测参照GB5009.3-2016；钙含量的检测参照GB/T5009.92-2003；铁含量的检测参照GB/T5009.90-2003；磷含量的检测参照GB/T5009.87-2003；镁含量的检测参照GB/T5009.90-2003。

表1 大豆品种编号及名称

1.2.2 植酸含量的检测方法

采用紫外分光光度法[5]，利用植酸溶液和韦德试剂（0.3%磺基水杨酸与0.03%FeCl3·6H2O）反应显色的原理，通过吸光值计算大豆中植酸含量。

1.2.3 蛋白亚基7S、11S含量的检测方法

本试验中用于大豆分离蛋白（SPI）的提取以及蛋白液前处理的方法参照了刘香英等[6]的研究方法进行处理。

双缩脲试剂法[7]测蛋白。

1.2.4 豆浆制备方法及指标测定

1.2.4.1 豆浆的制备方法

大豆原料进行挑选处理，称取130 g符合要求的大豆，将其清洗干净，再放入干豆质量5倍蒸馏水中浸泡14～16 h，保持环境温度为20℃，将浸泡后的大豆沥干，向膨胀过的豆中加蒸馏水至干豆与水的比为1：9，用高速磨浆机进行磨浆，将制备的浆液过120目过滤网去渣，去渣的方式是用手最大力度的拧干滤网，标准是使豆浆呈滴状滤出到没有豆浆滤出而充分去渣，得到生豆浆。将豆浆于4℃冰箱保存，待测。

1.2.4.2 豆浆蛋白的测定方法

采用凯氏定氮法参照GB5009.5-2010进行豆浆中蛋白含量的测定。

1.2.4.3 豆浆蛋白回收率的计算

蛋白回收率=豆浆得率（g）×豆浆蛋白（g/100g）/大豆蛋白（g/100g）

1.2.5 豆腐的制备方法及指标测定

1.2.5.1 豆腐的制备方法

豆腐制备参照张伟[8]的方法并稍做改进，每个大豆品种做3次重复。

1.2.5.2 豆腐得率的测定

豆腐得率测定依照宋连军[9]等的研究方法。将新制成的制品在室温下静至5 min后进行称量，计算出每100 g原料大豆制备出豆腐的重量，为湿豆腐的得率。湿豆腐得率=豆腐质量（g）/干豆原料质量（g）×100%。

1.2.5.3 豆腐质构的测定

参照刘志胜[10]的方法测定豆腐的质构指标。

1.2.6 数据处理

大豆原料的理化指标的定量分析至少3次平行实验，结果以平均值±标准差表示。使用Excel 2016软件进行数据统计分析和处理，不同大豆理化指标之间的平均值的比较采用SPSS 24.0的单向方差分析（One-way analysis of variance，ANOVA）进行方差分析（显著水平P＜0.05，极显著水平P＜0.01）和大豆品质理化指标间相关性分析。使用SPSS 24.0统计分析软件（SPSS Inc.,Chicago，USA）进行主成分分析、聚类分析及判别分析。

2 结果与分析

2.1 大豆及豆浆理化指标的数据分析

表2为对68个品种大豆及豆浆理化指标数据的差异分析，大豆及豆浆各项指标差异显著，且中位数与均值相比较，都非常接近，说明这些数据离群点较少，试验所选大豆品种各项指标测定值均有一定的广泛性和代表性。

2.2 不同品种大豆及豆浆理化指标间的相关性分析

根据表2显示的13个理化指标间的相关性分析结果，可得出结论：由皮尔逊相关系数及概率P值可以看出这些指标存在着正负、强弱相关错综复杂的关系，以至于它们提供的信息有大部分重叠，不能清楚地寻求其中简明的变化关系，因此要进行主成分分析，以便找出影响大豆品质的主要成分。

表2 大豆及豆浆理化指标描述性统计

表3 大豆及豆浆理化指标间相关性分析

2.3 主成分分析

主成分分析的主要思想是降维，在解决实际问题时，经常对研究对象收集尽可能多的信息，以对研究对象有全面综合的评价，但是过多的指标并不能在处理数据时发挥较大的作用，大量的信息反而对解决问题产生障碍，为解决这一问题，应该采用主成分分析方法，用少量的信息反映原有信息[11]。

68个大豆样本及豆浆的理化指标的主成分分析结果如表3所示。主成分的选择应该既达到降维的目的，又不失去原信息的准确性[12]。由表4可知：KMO值为0.767＞0.7，表明该样本做主成分分析效果较好，而Bartlett检验的近似卡方为786.999，且显著性值为0，远小于0.05，同样说明变量之间存在显著的相关性，适合做主成分分析。

由表5和图1可知：前6个主成分的特征值大于1，且累积贡献率达到72.114%，综合体现大豆及豆浆理化指标的大部分信息，因此可以确定6个主成分。

表4 KMO和Bartlett检验

表5 总方差解释

由表6可知，百粒重、蛋白质、蛋脂比和豆浆蛋白在第1主成分上有较高的载荷系数；脂肪、7S、11S和7S/11S在第2主成分上有较高的载荷系数；含水量和植酸在第3主成分上有较高的载荷系数；脂肪氧化活性酶在第4主成分上有较高的载荷系数；胰蛋白酶抑制剂、钙、铁、镁和磷在第5主成分上有较高的载荷系数；蛋白回收率在第6主成分上有较高的载荷系数。所提取的6个主成分包含了指标体系的全部信息，可以替代原有的17个指标对大豆制备豆腐进行综合评价。

图1 主成分分析碎石图

表6 成分矩阵

2.4 聚类分析

在解决实际问题时，将多个样本进行分类时，仅仅根据单因素分析无法全面综合的分类，所以要考虑多方面根据多因素将样本进行分类。聚类分析是将样品按照品质特性的相似程度聚合分类。它是一种无监督分类，按照类别的综合性质将多个样本聚合，从而完成聚类分析的过程。因此本研究对68种大豆进行聚类分析。

图2 聚类分析的组间谱系图

表7 特征值表

表8 Wilks Lambda值

表9 标准化典则判别函数系数

由图2可知，根据聚类分析的组间谱系图可以看出，68种大豆样品可分为理化特性相似的4大类，根据聚类分析距离结合豆腐产率及品质研究分析得出，其中，1号、2号、56号、66号、22号、23号、8号、9号、16号、63号、13号、40号、31号、41号、44号聚为一类，其共同特点为质构特性较好，产量较高；27号、59号、4号、26号、35号、34号、29号、32号、25号、37号、5号、46号、54号、67号、15号、24号聚为一类，其共同特点为质构特性较好，产量适中；33号、53号、45号、51号、58号、65号、18号、14号、39号、57号、49号、64号、21号、43号、17号、42号、30号、61号、38号、62号、7号、60号、48号、28号、10号、47号、3号聚为一类，其共同特点是质构特性适中，产量较低；11号、12号、6号、19号、52号、36号、50号、55号聚为一类，其共同特点是硬度非常高，质构特性不好。在此基础上，对其进行判别分析，典型判别函数特征值见表:7。

2.5 判别分析

表7是特征值表，由于本案中预测变量为17个，类别数为4，因此判别函数的个数为3（即min（4-1，17）=3）。判别函数的特征值越大，表明该函数越具有区别了。第一个判别函数的特征值为2.556，第二个判别函数的特征值为1.201，第三个判别函数的特征值为0.783。

表8是对判别函数的显著性检验结果表，其中“1直至3”表示三个判别函数的平均数在4个级别间的差异情况。“2直至3”表示第2个和第3个判别函数的平均数在第4个级别间的差异情况。“3”表示在排除第一个和第二个判别函数后第3个函数在4个级别间的差异情况。从最后的显著性概率Sig.来看，其三个判别函数的效果十分显著。

由K阶聚类中的聚类号作为判别分析的分组变量[13]，在SPSS24.0中进行判别分析，根据表9的标准化典则判别方程系数表，得到3个典则判别方程，其累计方差贡献率为100%（其中D1：方差贡献率56.2%，D2：方差贡献率26.5%，D3：方差贡献率17.3%）。

由于前两个典则判别方程累计方差贡献率已达到82.7%，所以可以用D1和D2分别作为X，Y轴作图[14]，如图3所示，可将68种大豆明确的分为四类，这与聚类结果相吻合，说明判别分类效果良好。然后再通过SPSS24.0分析，得到4个分类函数Q1、Q2、Q3、Q4。表10为分类函数系数表，根据该表可建立四个分类函数。通过四个分类函数的Q值可以判断每个大豆样本属于哪一分类。

图3 典则判别函数

表10 类函数系数

表11 分类结果

表11为分类结果表。对角线显示的为准确预测的个数，其余为错误预测的个数。从表中可以看出已经分类的68个个案中正确分类65个，错误分类3个。正确率达到95.6%。

3 结论

通过数据指标的描述性统计，样本各项基础理化指标的中位数都与平均值相接近，说明所选取的大豆样本具有一定的代表性，试验结果可信度较高，可进行下一步试验。通过对大豆及豆浆理化指标的相关性分析的结果，可知各项指标之间的错综复杂的关系，为了用少量的因素代替大量的错综复杂的影响因素，可以采用主成分分析法。由于特征值大于1的6种主成分累计方差贡献率达到72.114%，说明主成分分析法可取。通过聚类分析可以对制备的豆腐聚集为4类，其中，类别1的大豆有着蛋白质含量高，蛋脂比含量高，植酸含量低的特点，同时通过对类别1的大豆品种豆腐的质构分析、色差分析以及感官评价综合评定，该类别豆腐产量高，整体品质优良。类别2的大豆特点是脂肪含量较高，钙含量较低，该类别的豆腐产量低，整体品质一般。类别3的大豆特点是植酸含量较高，水分含量较高，该类别的豆腐整体品质较差，块形不完整，易碎。类别4的大豆特点是豆腐不宜成型。

通过主成分分析和聚类分析可以得到最终的结论：制备豆腐应选择蛋白质含量＞40、豆浆蛋白＞3.5g/100g、蛋脂比＞2.3、11S/7S含量＞2.51、14mg/g＜植酸＜20 mg/g、脂肪＜15.6 g/100g、钙含量＞54.2 mg/100g的大豆品种，如果大豆品种的理化指标同时满足这些要求，那么豆腐的产量较高，且质构水平较高，表面光滑、块形完整、具有浓郁的豆香味，是非常符合优良标准的豆腐。

通过判别分析得到最终的结论：在聚类分析的基础上得到四个分类函数，根据Q值的大小给大豆样本进行分类。分类正确率为95.6%。

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