基于主成分与聚类分析的辣椒品质综合评价

2019-09-11崔桂娟亢灵涛侯宇豪谢秋涛袁洪燕胡德宜李高阳

食品工业科技 2019年14期

崔桂娟,亢灵涛,侯宇豪,刘伟,谢秋涛,袁洪燕,张群,胡德宜,李高阳,2,*

(1.湖南大学研究生院隆平分院,湖南长沙 410125;2.湖南省农业科学院农产品加工研究所,湖南长沙 410125;3.果蔬贮藏加工与质量安全湖南省重点实验室,湖南长沙 410125;4.果蔬加工与质量安全国际联合实验室,湖南长沙 410125;5.长沙市德群食品有限公司,湖南长沙 410125)

辣椒(CapsicumannuumL.)是全球经济农业中最重要的蔬菜作物之一,原产于南美,现已成为仅次于豆类、番茄的第三大蔬菜作物[1]。辣椒在我国是种植面积仅次于大白菜的第二大蔬菜作物,我国是全球最大的辣椒生产、消费和出口国,约占全球生产总量的50%[2]。湖南每年的辣椒产量有近40万吨,但每年还要从外地购进反季节辣椒30多万吨,人均年消费辣椒达10多千克[3]。

王雪雅等[4]通过贵州5个名优辣椒品种的品质及其挥发性成分进行测定,并对果实进行质地分析。杨志刚等[5]分别以6个辣椒新品种的辣椒形态、果形、营养品质、产量效益指标进行测定及对比,结果表明,不同品种辣椒适合不同的加工方式。不同辣椒的物化性质具有一定的差异,如Gruber等[6]研究云南9种青椒的维生素C、类胡萝卜素、总酚含量发现,不同辣椒品种间生物活性物质含量差异显著;Giuffrida等[7]发现不同辣椒品种胡萝卜素含量及种类差异显著。然而未见对中国南方常见的辣椒品种进行比较分析的研究。

本试验通过对中国南方常见的的18种辣椒的24项品质指标的主成分分析和聚类综合分析,找出辣椒品种间的品质差异性,并筛选出综合品质较好的辣椒,为辣椒的推广与应用提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

每个辣椒品种均选取果形一致、成熟度一致、大小均匀且无虫害与机械损伤的果实,带柄采收,采收当天运回。编号依次为1～18,如表1。

表1 18种辣椒品种与产地Table 1 18 hot pepper varieties and origins

盐酸、硫酸铜、酒石酸钾钠、乙酸锌、冰乙酸、亚铁氰化钾、乙醇、邻苯二甲酸氢钾、丙酮国药集团化学试剂有限公司;亚甲蓝、甲基红天津市化学试剂研究所有限公司;氢氧化钠西陇科学股份有限公司;甲醛湖北奥生新材料科技有限公司;酚酞天津市北辰方正试剂厂;葡萄糖(分析纯) 天津市恒兴化学试剂制造有限公司;以上试剂均为分析纯。

0～200 mm型游标卡尺上海九量五金工具有限公司;Color Quest XE型全自动色度分析仪美国HunterLab公司;CT3型质构分析仪 Brookfield工程实验室公司;WZB 45型数显折光仪上海仪电物理光学仪器有限公司;JE502型分析天平(感量0.001 g) 上海浦春计量仪器有限公司;JYL C020E型料理机九阳股份有限公司;PHS-3C型pH计上海仪电科学仪器股份有限公司;DHG-9053A型电热恒温鼓风干燥箱上海精宏实验设备厂;AP-01P型真空抽虑泵天津奥特赛恩斯仪器有限公司;DL-1型电子万用炉北京市永光明医疗仪器有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 辣椒外观品质的测定每个品种分别取成熟度相同的10个果实进行测定。果宽直径、果肉厚度和果柄宽度用游标卡尺测量,游标卡尺测得辣椒果实横径最大处的宽度为该果实的果宽直径,果实横径最大处的果肉厚度为该果实的果肉厚度。果腔大小=果宽-2果肉厚度/果宽。果长用直尺进行测定,单果重用电子天平测定。可食率是分别对可食部分和全果进行称重,即可食率(%)=可食部分质量×100/全果质量。果实含水率采用干燥烘干法,然后测其干重[8],果实含水率(%)=(果实鲜重-果实干重)×100/果实鲜重;辣椒表面性状、果实颜色、果肩性状和果尖性状等质量性状通过目测观察进行判定。

1.2.2 色泽的测定采用D65灯源、CIE-L*a*b*色度系统对辣椒果皮进行颜色测定[9]。其中,L*值越大,辣椒颜色越亮;a*值、b*值分别代表辣椒红绿度和黄蓝度,正a*值表示红色,a*值越大,辣椒越红;正b*值表示黄色;b*值越大,辣椒越黄。每个样品重复测6次,取其平均值。

1.2.3 辣椒的质构分析采用TPA模式的CT3质构仪测定辣椒的硬度、咀嚼性、内聚性、弹性和胶着性。探头:TA9;测试条件:测试前速度为1 mm/s,测试速度为0.5 mm/s,测试后速度0.5 mm/s,测试距离为2 mm。每次测定后用擦镜纸将探头擦拭干净后,重复测试操作。每个样品重复6次,取其平均值。

1.2.4 辣椒内在品质的测定还原糖和蔗糖含量的测定参照国标法(GB 5009.7-2016[10]和GB 5009.8-2016[11]),可溶性总糖含量为还原糖与蔗糖含量之和;总酸含量的测定采用pH电位滴定法,参照国标法(GB/T 12456-2008)[12];氨基酸态氮含量的测定采用甲醛滴定法,参照国标法(GB 5009.235-2016)[13];pH测定采用pH计直接测定;可溶性固形物含量采用数显折光仪测定;固酸比为可溶性固形物与总酸含量的比值。

1.3 数据处理

应用Excel 2016和SPSS 20.0对数据进行统计分析。采用Pearson分析方法进行相关性分析;采用系统聚类法进行聚类分析等。

2 结果与分析

2.1 辣椒果实性状的观察结果

果皮表面、果实颜色、果肩性状和果尖性状等果实性状的观察结果如表2所示。18种辣椒品种中果皮表面性状有光滑和皱沟两种,其中果皮光滑品种居多;果实颜色有鲜红、绿色、深绿、浅绿、深红色和红色6种,以绿色居多;果肩性状有圆肩和平肩两种,其中以圆肩品种为主;辣椒果尖性状呈现凸起状态。

表2 不同辣椒品种果实性状的观察结果Table 2 Observation results of fruit characters of different hot pepper varieties

2.2 18种辣椒品质分析

表3为不同品种辣椒果实品质的测定结果,辣椒指标间变异系数不同,说明不同品种在理化指标、色度和物性指标之间呈现不同程度的变化。其中辣椒果皮较厚的辣椒品种为“羊角椒”和“14G98线椒”;果腔较大的辣椒品种为“15Z127线椒”和“博辣天己”。

表3 18种辣椒的品质指标Table 3 Quality indexes of 18 kinds of hot pepper

在色度测定中,L*值表示辣椒的亮度,其值越大亮度越大,变异系数为15.82%。亮度较大的品种辣椒为“17Z42线椒”和“博辣皱线1号”,亮度较小的辣椒为“艳美”和“15Z127线椒”。a*值表示色度中红绿色差指标,正值越大,红色越深;负值越小,绿色越深;b*值表示色度中黄蓝色差指标,正值越大,黄色越深;负值越小,蓝色越深。辣椒中a*值,b*值的变异系数分别为314.50%、28.29%,很明显a*值大于b*值,因此18种辣椒呈色的差异性主要取决于a*值,辣椒红色越深,表明辣椒呈色越佳。

可溶性固形物含量受辣椒中所有可溶性成分的影响,其变异系数为44.79%。可溶性固形物含量相对较高,而总酸含量相对较低,即固酸比较高的辣椒更适合加工,固酸比较高的辣椒品种为“17Z40线椒”、“博辣天己”和“17Z42线椒”。辣椒中糖、酸的变异系数不同,说明不同品种辣椒中糖、酸含量差异较大。辣椒中硬度、内聚性、弹性、胶着性、咀嚼性的变异系数分别为19.30%、33.40%、20.72%、41.73%、57.09%,说明不同品种辣椒物性指标差异较大。其中硬度较大的辣椒品种为“C622”、“博辣十五号”和“博辣天剑”。

2.3 辣椒品质性状相关性分析

表4反映了不同品种辣椒品质性状的相关性。果形指数与单果重、含水率在0.01水平上呈极显著正相关。还原糖与可溶性固形物、总糖在0.01水平上呈极显著正相关;与单果重、含水率、蔗糖在0.01水平上呈极显著负相关。可溶性固形物与还原糖、总糖、总酸在0.01水平上呈显著正相关;与单果重、含水率、蔗糖、氨基酸态氮在0.01水平上呈极显著负相关。指标间的相关性分析结果充分说明,每个指标都在不同程度上反映了辣椒品质方面的某些信息,并且指标之间彼此有一定的相关性,因而所得的统计数据反映的信息在一定程度上有重叠。因此有必要通过对24项指标的分类与简化来提高综合评价的效率和准确性。

表4 辣椒品质指标间的相关性分析Table 4 Correlation analysis of quality indexes of hot pepper

2.4 辣椒品质的主成分分析

表5和图1反映了不同品种辣椒的主成分分析结果,前6个主成分的特征值大于1,且前6个主成分的累积方差贡献率达到89.767%。第1主成分包含了原来信息量的45.942%,与单果重、含水率、蔗糖和pH成很大正相关,与可溶性固形物、a*值、还原糖和总糖成很大负相关。第2主成分包含了原来信息量的14.293%,与可食率成很大负相关。第3主成分包含了原来信息量的11.425%,与固酸比成很大正相关。第4主成分包含了原来信息量的8.141%,与果肉厚度成很大正相关,与果腔大小成很大负相关。第5主成分包含了原来信息量的5.799%,与可食率成很大负相关。第6主成分包含了原来信息量的4.169%,主要是氨基酸态氮,其在第6主成分中呈极显著负相关,说明前6个主成分可反映原始变量的绝大部分信息。例如聂楚楚等[14]通过对57份辣椒材料的12个农艺性状进行了聚类分析,对6个数量性状进行了主成分分析,结果表明,聚类分析将57份辣椒材料聚为4大类;前3个主成分就可以表达原来6个数量性状所表达的遗传特性。

表5 24项指标的主成分分析结果Table 5 Principal component analysis results of 24 indexes

图1 主成分分析碎石图Fig.1 Screen plot of PCA

2.5 辣椒的聚类分析

图2是利用各品种在提取的6个主成分上的得分对18种辣椒品种进行聚类分析,以期能更好地解读数据本质,聚类方法为离差平方和法。在欧式距离10.0处,将18种辣椒聚为6类。18种辣椒的主成分因子得分如表6所示。可以看出,主成分综合得分在前6位的辣椒品种“艳美”、“C622”、“博辣天己”、“博辣天剑”、“羊角椒”和“陶岭三味辣椒”被聚类分析分为了4类,前两位的品种“C622”和“艳美”被聚为一类,中间两位“博辣天己”和“博辣天剑”被聚为一类,后两位各聚为一类,辣椒综合排名从第7位到第18位聚为一类,与主成分分析的结果一致。杨水芝等[15]通过对湖南省11个野生酸橙株系与3个果园实生繁殖栽培株系熟果的品质指标进行了测定,并对其12项品质指标进行主成分分析和聚类分析的综合品质评价,结果表明,野生株系之间以及野生与实生株系之间在品质上存在显著性差异,综合得分评价较高的3个株系,可作为较理想的加工型酸橙株系进行繁殖与栽培。宋江峰等[16]以江苏省主栽的18个菜用大豆品种为试材,分析其物理特性指标和化学特性指标,主成分分析表明18项指标可用7个主成分来表示(累计贡献率达92.332%);聚类分析将其指标聚为7类,因此18项指标可由7个类别中的指标所代表,为指标简化创造可能,提高了菜用大豆品种品质性状的选择效率,优化了菜用大豆品质评价体系。

表6 18种辣椒的主成分因子得分Table 6 Principal component factor scores of 18 kinds of hot pepper

图2 18种辣椒的聚类分析树状图Fig.2 Dendrogram of cluster analysis of 18 kinds of hot pepper

综上可知,果实风味、色泽及营养是评价果实品质差异和选育优良品种的考察因素[17]。采用主成分分析和聚类分析方法对水果综合品质进行评价,如苹果[18]、杨梅[19]、蓝莓[20]等,已逐渐成为对水果等产品质量评判的有效途径。本研究通过对辣椒的果形指数、含水率、可溶性固形物和氨基酸态氮等24项指标来评价18种辣椒的品质特性,采用主成分分析[21-22]与聚类分析法[23-24]进行数据分析可以简化指标因子,进而对辣椒进行进一步的研究与分析。