小米饭食用品质评价模型的建立

2020-07-08尹瑞旸

中国食品学报 2020年6期

尹瑞旸李星沈群

（中国农业大学食品科学与营养工程学院植物蛋白与谷物加工北京市重点实验室国家果蔬加工工程技术研究中心北京100083）

小米（Foxtail Millet）属于禾本科，狗尾草属，学名栗，俗称谷子，起源于我国的黄河流域，是世界上第六大产量的谷物，是重要的抗旱作物之一[1]。由于其种植地域的限制，对小米的研究并不多，从国内外现有的关于小米研究的资料来看，主要集中在对不同小米品种营养成分分析及小米淀粉理化性质的研究方面，只有很少的研究涉及小米的加工品质和加工适应性。我国拥有丰富的小米资源，却仍未建立对小米品质评价指标的体系，对小米品质的评价往往参照大宗粮食作物的评价标准，不能充分体现小米的特点。相比之下，国内外对稻米食用品质的研究相对较多。对大米的评价主要有3 种：一是感官评价，二是食味指标评价[2]，三是仪器评价[3]。由于感官评定存在主观性强，耗时耗力等缺点，难以快速有效的对食味品质进行鉴定。目前趋向于利用食味指标及仪器评价来代替感官评价法。其中，主成分分析利用降维的方法将具有信息重叠的多个理化指标及食味品质指标通过少数主成分进行描述，便于得出清晰简明的规律。 Bhat 等[4]对水稻品种理化性质、蒸煮特性和质构特性进行研究，利用主成分分析阐述各特性之间的关系并筛选具备较好加工特性品种。张敏等[5]对小米的化学组成及糊化特性进行测定，利用主成分分析和回归分析研究小米特性与感官品质间的关系，建立小米食味品质评价的数学模型。

目前，中国食用小米的方法多为煮粥，而蒸制成小米饭的方式并不多见。主要原因是小米饭的口感没有大米饭好。为了让小米有较好的适口性，作物学家在品种选育过程中进行筛选。本文在此基础上，选取产自内蒙古地区的5 个小米品种，参照大米评价方法，对小米的理化指标、糊化特性及质构特性16 个指标进行主成分分析，构建小米食味品质评价模型，为我国小米的育种提供一些思路，为小米食味品质评价体系的建立提供有效支持。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

选取产自内蒙古的5 个小米品种，分别为赤谷6 号、赤谷17 号、张杂谷10 号、豫谷18 号、黄金谷，使用砻谷机进行脱壳。

试验所用的试剂有氢氧化钠、乙醚、碘盐酸等，购自国药集团化学试剂有限公司，均为分析级。

1.2 仪器与设备

Tecmaster 型快速黏度测量仪（RVA）；TA.XT.plus 质构仪；Spectra Max M2e 多功能酶标仪；COLOR Quest XE 色差仪。

1.3 方法

1.3.1 小米化学性质测定粗蛋白含量按照GB/T 5009.5-2010《食品中蛋白质的测定》进行测定。粗脂肪含量按照GB/T 5009.6-2003 《食品脂肪的测定》进行测定。灰分含量按照GB/T 5009.4-2010《食品中灰分的测定》进行测定。粗纤维按照GB/T 5009.10-2003《植物类食品中粗纤维的测定》进行测定。直、支链淀粉含量采用双波长法测定[6]。

1.3.2 色泽的测定用标准白瓦片对仪器进行外部校准，采用三色协调系统L*、a*、b*表示色泽。采用色彩空间坐标的色泽描述。把约为50 g 的小米倒进用于测量的石英皿中，通过标准光源照射即可测得样品的L*、a*、b*与X、Y、Z 值。

1.3.3 小米粉糊化特性测定根据AACC76-21[7]方法的规定，采用快速黏度分析仪进行测定。

1.3.4 小米饭质构特性测定称取30 g 小米，用自来水淘洗5 遍，放入陶瓷碗中并添加60 mL 的自来水，放入锅中，在电磁炉上（2 000 W）蒸20 min，关火继续焖15 min，即得小米饭。样品中随机挑出20 粒完整粒的小米，以测定中心为圆心，均匀地摆放成一个圆形，使用质构仪测定其硬度。质构仪的参数设定为：选用P36/R 探头，变形量90%；操作模式为TPA 测定；操作类型：压缩；测定循环次数：2 次；试验前中后速度分别为1，0.5，1 mm/s。每个样品测定20 次，选取平行性好的3组，求其平均值。

测定参数指标：硬度、黏性、胶粘性、咀嚼性。

1.3.5 小米饭感官评定小米饭的感官评定指标主要是参照GB/T 15682-2008，稻谷、大米蒸煮食用品质感官评价方法。仅选取外观结构及适口性对小米饭进行评分（表1）。

表1 小米饭感官评定标准Table 1 Sensory evaluation criteria of cooked millet

1.3.6 小米饭品质模型建立由5 个不同品种小米的化学组成、色泽特性、糊化特性及质构特性16 个指标构成主成分分析相关矩阵。按设计的累计方差贡献率选取少数成分对小米饭进行综合评定。利用SPSS 进行主成分分析，计算出小米饭的食味品质综合指标结果，与感官评定得分相验证。

1.3.7 数据处理方法采用Excel 软件统计数据，所有数据均为3 次重复试验的平均值和标准误差。采用SPSS 16.0 软件进行显著性分析，P<0.05 表示差异显著性。

2 结果与分析

2.1 小米（饭）理化性质分析

对小米（饭）的化学成分、色泽、糊化特性、质构特性及感官进行评定。从小米组成分析，5 种小米的蛋白质、脂肪、灰分、纤维素、直链淀粉平均含量分别是11.08%，4.41%，1.43%，1.00%，22.42%。可以看出，除淀粉以外蛋白质含量最多，其次是脂肪。淀粉组成中，直链淀粉占比小于支链淀粉。其中赤谷6 号、赤谷17 号和张杂谷10 号有较高的蛋白、脂肪和直链淀粉含量。从色泽方面分析，小米L*指数范围为51.53～56.54，L*值越大表明小米色泽越光亮，外观品质越受欢迎。张杂谷10 号的L*值最大，为56.54，赤谷6 号的L*值（51.53）明显低于其它品种小米的L*值。 a*值表示红绿，小米的a*值范围为4.69～6.69，其中豫谷18 号的a*值最高为6.69，赤谷6 号的a*值明显低于其它品种；b*值为正，表示偏黄，b*值为负表示偏蓝，随着正直的增加，黄色也越深。小米的b*值在18.58～25.09 之间变化，其中张杂谷10 号的b*值最大，为25.09，其次是豫谷18 号为24.66，二者均具有优良的外观品质，赤谷6 号的b*值明显小于其它品种；米黄色素是一种天然色素，其化学成分主要为叶黄素（3，3′-二羟基-α-胡萝卜素）、玉米黄素（3，3′-二羟基-β-胡萝卜素）及隐黄素（3-羟基-β-胡萝卜素）等，均属于类胡萝卜素[8-9]。杨延兵等[10]对不同地区小米黄色素的含量与外观品质进行了研究，结果表明：小米黄色素的含量与外观品质之间存在显著的相关性，由此可推测，张杂谷10 号、豫谷8 号的小米黄色素含量可能高于其它品种。从糊化特性分析，小米粉的峰值黏度、低谷黏度、最终黏度、糊化温度变化范围分别在797.33～1 092.0 cP、637.33～939.33 cP、1 467.33～1 859.33 cP、80.93～85.58 ℃之间；其中赤谷17 号的峰值黏度、低谷黏度、最终黏度明显低于其它品种，糊化温度明显高于其它品种，说明赤谷17 号不易糊化。从质构特性分析，蒸煮小米饭的硬度在6 758.35～7 746.69 g 之间。其中硬度最大的是张杂谷10 号，为7 746.69 g，赤谷6 号的硬度小于其它品种，为6 758.35 g。小米饭的黏度之间也存在显著差异。其中赤谷17 号的黏度明显高于其它品种，豫谷18 号的黏度最低。从感官评定分析，外观结构及适口性评分顺序为：张杂谷10 号>黄金谷>豫谷18 号>赤谷17 号>赤谷6 号（表2）。

从品种间差异分析，小米黏性的变异系数绝对值最大，为42.76%。其次为直链淀粉含量、咀嚼性、低谷黏度和a*值，变异系数分别为29.35%，25.50%，14.84%和13.40%。糊化温度和L*值变异系数最小，分别为2.14%和3.72%（表2）。说明不同品种的小米大部分理化性质存在差异，其中黏性差异最大。

2.2 小米（饭）理化性质相关性分析

利用主成分分析的前提条件为各指标之间有信息重叠，即有一定的相关性。因此用X1-X2分别代表粗蛋白含量、粗脂肪含量、灰分含量、粗纤维含量、直链淀粉含量、L*值、a*值、b*值、峰值黏度、低谷黏度、最终黏度、糊化温度、硬度、黏性、胶粘性和咀嚼性，对各指标间的相关性进行分析。

由表3 可知，粗蛋白与粗脂肪含量和糊化温度呈显著相关；粗纤维含量与胶粘性呈显著相关；直链淀粉含量与峰值黏度和低谷黏度呈极显著相关，与最终黏度和糊化温度呈显著相关；L*值与a*值和b*值呈极显著相关，与咀嚼性呈显著相关；硬度与胶粘性呈极显著相关。可以发现，小米中的直链淀粉、粗蛋白及粗脂肪含量直接影响小米饭的糊化特性。有研究表明淀粉的性质受蛋白质、脂肪及灰分含量的影响，这些成分可以降低淀粉膨胀的速率和程度[11]。而在糊化起始阶段由于溶出的直链淀粉缠绕在淀粉颗粒表面阻碍了淀粉颗粒的吸水膨胀，而未溶出的直链淀粉会与支链淀粉的分支结合形成半晶体结构。因此当淀粉的直链含量较高时，会延缓淀粉结晶结构的破坏，从而使峰值黏度降低[12]，与本试验结果一致。

而总体来看，相关系数绝对值大于0.5 的数据达到54.17%，大于0.3 的数据达到75%。说明各指标之间具有信息重叠，可以进行主成分分析。

表2 小米（饭）理化指标及感官评定Table 2 Physicochemical index and sensory evaluation of （cooked）millet

表3 小米（饭）特性指标相关系数Table 3 Correlation coefficient of （cooked）millet characteristics

2.3 主成分分析

为排除各指标不同的纲量及数量级对差异，在对数据进行主成分分析之前对数据进行标准化处理（表4）。

表4 小米（饭）理化及感官指标标准化处理结果Table 4 Results of physicochemical and sensory standardization of （cooked）millet

主成分分析基于相关性分析，利用降维的方法将多个信息重叠的指标转化为几个综合性的指标。可利用主成分的方差贡献率来选择主成分个数。一般认为累计方差贡献率大于85%时，选取的主成分可以对数据进行综合评价。由表5 可知，前3 个主成分构成的信息占总信息量的94.48%，几乎反映了原变量的所有信息。选取3 个主成分进行分析。

主成分1 的向量特征方程为：

F1=-0.222X1-0.149X2+0.190X3-0.219X4-0.285X5+0.270X6+0.279X7+0.270X8+0.302X9+0.310X10+0.213X11-0.2137X12+0.257X13+0.227X14+0.293X15+0.242X16

主成分1 的方差贡献率最大，为56.589%。由线性方程F1可知，特征向量绝对值较大的有X10、X9、X15、X5等，其值分别为0.310，0.302，0.293和-0.285。说明第1 主成分大的品种有较高的峰值黏度、低谷黏度、胶粘性，较低的直链淀粉含量。

主成分2 向量特征方程：

F2=0.293X1+0.208X2-0.130X3-0.366X4+0.252X5+0.278X6+0.241X7+0.281X8-0.205X9-0.164X10-0.314X11+0.392X12+0.192X13+0.001X14+0.186X15+0.221X16

主成分2 的方差贡献率为23.775%。由线性方程F2可知，特征向量绝对值较大的有X12、X4、X11、X1等，其值分别为0.392，-0.366，-0.314 和0.293。说明第2 主成分大的品种有较高的糊化温度、粗蛋白含量，较低的最终黏度及粗纤维含量。

主成分3 向量特征方程：

F3=0.310X1+0.483X2+0.467X3-0.137X4-0.085X5-0.110X6-0.168X7-0.089X8-0.005X9+0.053X10+0.288X11+0.034X12+0.332X13-0.127X14+0.199X15-0.354X16

主成分3 的方差贡献率为14.117%。由线性方程F3可知，特征向量绝对值较大的有X2、X3、X16、X13等，其值分别为0.483，0.467，-0.354 和0.332。说明第3 主成分大的品种有较高的粗脂肪、灰分、硬度，较低的咀嚼性。

综合评价函数：

F=0.566F1+0.238F2+0.141F3=-0.012X1+0.033X2+0.142X3-0.230X4-0.113X5+0.203X6+0.192X7+0.207X8+0.121X9+0.144X10+0.086X11-0.022X12+0.238X13+0.111X14+0.238X15+0.140X16

各变量对小米饭食味品质影响的顺序为：硬度、胶粘性>粗纤维>b*值>L*值>a*值>低谷黏度>灰分含量>咀嚼性>峰值黏度>直链淀粉>黏性>最终黏度>粗脂肪含量>糊化温度>粗蛋白含量。说明质构特性中的硬度、胶粘性及色泽特性对小米饭的综合评价影响较大。

利用所得的综合评价函数对5 种小米进行综合评分。由表6 可知，综合评分的顺序为张杂谷10 号>黄金谷>豫谷18 号>赤谷17 号>赤谷6号，与表中感官评定得分顺序一致。进一步将主成分分析得出的小米饭食味品质综合得分与感官评定得分进行线性拟合。由图1 可知，主成分回归法得到的小米饭预测值与感官评价得分具有线性关系（R2=0.991）。因此可以说明由主成分分析建立的小米饭食味品质模型可较准确地预测小米饭的食味品质。

3 结论

虽然选取相同地区种植的小米，但发现小米淀粉的性质存在差异，可见造成差异的原因不仅仅是种植环境，还有种内基因因素。根据不同品种小米的化学组成变化可知，粗纤维及灰分虽然不是小米的重要组成成分，变异系数只有12.20%和9.65%，但是对小米饭的食味品质影响较大，对小米加工过程中适口性起决定性作用。色泽特性中，指标间具有显著相关，L*值品种间差异不大，但同样对小米饭的外观品质起主要作用。小米饭的糊化特性与小米的化学组成密切相关，其中糊化温度品种间差异不显著，对小米食用品质影响不大。

在小米饭的食用品质评价中，本试验通过对小米及小米饭的16 个理化指标进行主成分分析，得出小米饭食味品质综合评价，所得结果与感官评定得分具有较高的拟合度。表明利用数学分析方法可将多个与食味品质相关的理化指标量化为小米饭的品质综合指标。此方法克服了感官评价的主观性等缺点，更客观评价了小米的食用品质。