基于熵权法和灰色关联度法的鲜食糯玉米品质评价

轩瑞瑞，陈艳萍，刘春菊，汪丽霞，袁建华,*

（1.江苏省农业科学院粮食作物研究所，江苏南京 210014；2.南京农业大学农学院，江苏南京 210095；3.江苏省农业科学院农产品加工研究所，江苏南京 210014）

糯玉米（Zea maysL.certaina Kulesh）也称蜡质玉米、黏玉米[1]，是因玉米第9 染色体wx基因发生隐形突变导致胚乳中直链淀粉极端降低甚至缺失而产生的玉米品种[2]。其籽粒富含氨基酸和维生素等多种营养成分[3]，且糯性柔软、香甜可口，适合鲜食和食品加工。我国拥有丰富的糯玉米种质资源[4]，但品种间的质量差异较大[5]，所以有必要对鲜食糯玉米的品质进行评价，以筛选出优质的鲜食糯玉米品种。适口性和内在营养品质是评价糯玉米品种的关键指标[6]。蒸煮品尝法是最常采用的一种评价方法，但受主观影响较大[7]。因此，完善糯玉米综合评价体系，制定出简单、可靠、高效的鲜食糯玉米品质评价标准是有必要的[8]。

目前在品质综合评价过程中，化学计量学中的相关性分析和主成分分析是数据处理过程中强有力的工具，已经广泛应用于各类蔬菜水果品质评价研究中[9−11]。熵权法是客观赋权法中常用到的方法，它通过样本数据计算直接得出权重，不受人为主观因素的影响[12]。灰色关联分析也在近些年开始应用于各种产品的品质评价中[13−15]，能够较为全面地反映品种的优劣程度。例如魏常敏等[16]采用主成分及灰色关联度分析法对24 个鲜食糯玉米组合的农艺性状、产量性状及品质性状进行分析，最终通过评价模型筛选出了综合性状好、产量高、品质优的糯玉米品种。

本文以江苏省农业科学院内种植的17 个鲜食糯玉米品种为研究对象，通过测定糯玉米籽粒的8 个内在品质指标含量和5 个质构指标参数，进行相关性分析和主成分分析，确定了影响鲜食糯玉米品质的核心指标；再结合熵权法对核心指标进行权重分配，运用灰色关联度法对鲜食糯玉米综合品质进行排名，最终筛选出适宜鲜食的优质品种，以期为鲜食糯玉米品质评价体系的建立和鲜食糯玉米品系的选育奠定基础。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

糯玉米鲜果穗 均由江苏省农业科学院粮食作物研究所提供，品种信息见表1；二甲基亚砜（DMSO）、无水乙醇、乙酸、氢氧化钠、石油醚（60～90 ℃）、苯酚、浓硫酸 分析纯，南京化学试剂股份有限公司；直链/支链/总淀粉含量（酶法）试剂盒 苏州格锐思生物科技有限公司；牛血清蛋白 分析纯，上海阿拉丁生化科技股份有限公司；热稳定α-淀粉酶（4×104U/g）、糖化酶（10×104U/mL） 上海源叶生物科技有限公司；中性蛋白酶（5×104U/g） 北京索莱宝科技有限公司；吗啉乙磺酸-水合物（≥99%）分析纯，上海麦克林生化科技有限公司；三（羟甲基）氨基甲烷（Tris） 分析纯，国药集团化学试剂有限公司。

表1 鲜食糯玉米品种信息Table 1 Information of different kinds of fresh-edible waxy corn

1510 全波长酶标仪 赛默飞世尔（上海）仪器有限公司；SZF-06A 粗脂肪测定仪 上海新嘉电子有限公司；UV-6300 紫外分光光度计 上海美谱达仪器有限公司；TGL-16GBG 高速台式离心机 上海东玺制冷仪器设备有限公司；RE-2000A 旋转蒸发器上海亚荣生化仪器厂；SCIENTZ 冷冻干燥机 宁波新芝生物科技有限公司；CT3 质构分析仪 英国CNSFarmell 公司；9123A 电热恒温鼓风干燥箱 上海和晟科技仪器有限公司；K9840 全自动凯氏定氮仪、SH420 石墨消解仪 海能仪器有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 样品前处理 玉米鲜果穗采摘后，去除苞叶，每个品种随机取出3 个果穗用于测定水分。其它果穗剥粒后液氮速冻，进行真空冷冻干燥，打粉后过80 目筛，置于干燥皿保存；用于测定粗脂肪、膳食纤维、粗蛋白、淀粉、总糖的含量，所有试验重复3 次。

1.2.2 指标测定方法

1.2.2.1 水分含量的测定 参考国标GB/T 5009.3-2016《食品中水分的测定》，每个新鲜玉米品种随机选3 个果穗作为重复，并分别从中随机剥取（5±0.1）g籽粒，采用恒重法测定水分含量。

1.2.2.2 粗脂肪的测定 参考国标GB/T 5009.6-2016《食品中脂肪的测定》中的索氏提取法。

1.2.2.3 膳食纤维（TDF）的测定 参考国标GB/T 5009.88-2014《食品中膳食纤维的测定》中的总膳食纤维测定。

1.2.2.4 粗蛋白的测定 参考国标GB/T 5009.5-2016《食品中蛋白质的测定》中的凯氏定氮法。

1.2.2.5 总淀粉、直链淀粉、支链淀粉的测定 参考试剂盒法说明书，计算公式如下：

直链淀粉含量（mg/g DW）=6×（A直链淀粉−A空白）/（A标准−A空白）/W

总淀粉含量（mg/g DW）=9.75×（A总淀粉−A空白）/（A标准−A空白）/W

总淀粉含量=直链淀粉含量＋支链淀粉含量。

式中，A 表示吸光值；W 表示样本质量，g；6 表示直链淀粉的稀释倍数；9.75 表示总淀粉的稀释倍数。

1.2.2.6 总糖的测定 采用苯酚-硫酸法[17]。分别取0、0.1、0.2、0.6、1.0、1.4、1.8 mL 的0.3 mg/mL 葡萄糖标准溶液，加入50%乙醇至3 mL，再加入1 mL的6%苯酚溶液，混匀后加浓硫酸6 mL，充分反应后冷却至室温，在490 nm 处测定吸光值，以葡萄糖浓度x（mg/mL）为横坐标，吸光值y 为纵坐标，得到标准曲线方程y=10.7470x−0.0316（R2=0.9942）。用分析天平（d=0.001 g）称取粉末样品1 g 于50 mL 离心管中，加20 mL 50%乙醇，超声分散30 min，离心（10000 r/min）后取上清液定容至50 mL，取出1 mL，稀释30 倍，加入1 mL 6%苯酚和6 mL 浓硫酸，混合后冷却至室温，在490 nm 处测吸光值，根据标准曲线计算样品中的总糖含量。

1.2.2.7 质构特性的测定 参考牛丽影等[18]的方法。取完整的蒸煮后的糯玉米籽粒，具有胚乳面朝上，采用TA4/1000 圆柱探头进行质构测定，由质地特征曲线（TPA）得到糯玉米籽粒硬度、弹性、内聚性、胶着性和咀嚼性。选取相似籽粒9 粒作为重复，压缩模式测定（压缩百分比为75%）。测试速度为0.50 mm/s，触发点负载为7 g，压缩距离1 mm，循环2 次。

1.3 数据处理

使用IBM SPSS Statistics 22 进行相关性分析和主成分分析，用Duncan 多重比较对差异显著性进行分析，以P<0.05 为显著性检验标准。用Excel 2010进行熵权计算和灰色关联度分析。

1.3.1 核心指标的筛选 通过主成分分析，以特征值大小确定核心评价指标的个数，然后根据主成分载荷矩阵和相关性分析结果筛选出影响糯玉米品质的核心评价指标。

1.3.2 熵权法赋予权重 假设有m 个样品，每个样品中有n 个评价指标，则原始数据可组成评价单元序列{Rij}，其中i=1，2，3···m；j=1，2，3···n[19]；本次研究中m=17，n=4，即17 个糯玉米品种，筛选得到4 个评价指标。

标准化处理：由于原始数据的量纲差异，需要对数据做标准化处理，从而消除量纲的影响。本次采用极值法对原始数据进行标准化处理，由于筛选得到的4 个指标均为正向指标，则标准化处理公式如下。

式（1）中：Rij为 第i 个品种指标j 的值，Rmax为第i 个样品j 指标最大值，Rmin为第i 个品种j 指标最小值，为第i 个品种指标j 的标准值。

求指标j 信息熵：

求指标j 权重系数：

式（4）中：wj为 j 指标权重系数，wj∈[0,1]；反映了各指标在计算评价结果的过程中提供的有用信息量及在计算评价结果时指标竞争的激烈程度[20]。

1.3.3 灰色关联度计算 对数据进行无纲量化处理：主成分分析筛选出了4 个评价指标，以每个评价指标的最大值Xj作为参考值，构造一个理想品种，进行数据无纲化处理。

求关联度系数：评价单元序列{Rij}经无量纲化处理后，计算关联度系数[21]。

式（6）中；ζi(j)为 关联度系数，miniminjΔi(j)为原始数值与参考值 Xj无纲量化处理后绝对差值的最小值，maximaxjΔi(j)为 原始数值和参考值 Xj无纲量化处理后绝对差值的最大值，ρ 为分辨系数，一般取0.5 进行计算。

求灰色关联度：将熵权法确定的各指标权重代入评价指标关联度系数中进行加权，求出加权关联度，即为灰色关联度。

2 结果与分析

2.1 鲜食糯玉米品质分析

内在品质指标是影响糯玉米品质的重要影响因素。鲜食糯玉米品质指标如表2所示。水分含量可作为判断鲜食糯玉米成熟度的一个重要指标[22]，影响鲜食糯玉米的食用品质，17 个糯玉米品种水分含量均在53%～67%之间，表明样品皆具有良好的成熟度。淀粉中直链淀粉与支链淀粉的比例对淀粉的特性（如质地、粘度、持水性、糊化度等）具有重要影响[23]，其中支链淀粉的含量决定了鲜食糯玉米口感粘性的强弱[24]，苏科花糯2008 中支链淀粉含量在总淀粉中占比最高，为97.76%，粘性较强，苏科糯12 的支链淀粉含量最低，为95.07%，粘性较差。总糖含量也是影响糯玉米品质的重要指标，总糖含量排名前4 的均为甜糯型玉米，分别为苏科糯1702、苏科糯1505、明玉1203 和苏科糯8 号，说明甜糯型的玉米具有较好的甜度。研究表明粗蛋白的含量会对食品的适口性产生影响[25]，苏科糯1505 中的粗蛋白含量最高，为12.73 g/100 g，显著高于其它品种（P<0.05）。鲜食糯玉米富含天然的膳食纤维，其在保持消化系统健康方面扮演着重要的角色[26]，17 个糯玉米品种的膳食纤维含量为14.82～20.01 g/100 g。糯玉米中粗脂肪含量比普通玉米要高，其中万糯2000 粗脂肪含量为5.28 g/100 g，显著高于其它品种（P<0.05）。

表2 鲜食糯玉米品质指标Table 2 Analysis of nutritional components of different kinds of fresh-edible waxy corn

除此之外，硬度、弹性、咀嚼性等物性参数也是食品品质评价极为重要的指标。硬度是影响鲜食糯玉米适口性的重要因子之一[27]，在17 个糯玉米品种中，苏科糯12 的硬度值最高，为2819.19 g，显著高于其它品种（P<0.05）；硬度值最低的是苏科花糯2008，为1472.67 g。17 种糯玉米的弹性无显著性差异，范围在0.97～1.22 之间。内聚性反映籽粒内部粘结的强度，苏科糯12 内聚性最大，为0.27；苏科花糯2008 内聚性最小，为0.11。胶着性值变化范围为241.68～567.65 g·s，其中苏科糯12 胶着性值最小，显著低于其它品种（P<0.05）。咀嚼性数值由小到大反映食品咀嚼程度由易到难，苏科花糯2008 咀嚼性值最小，为3.43 g，而苏科糯10 号咀嚼性值最高，为6.17 g。可见，测定的鲜食糯玉米的13 项指标均有不同程度的差异性，即不同品种的糯玉米间存在明显的品质差异。

2.2 相关性分析

对糯玉米品质指标进行皮尔森（Pearson）相关性分析可以揭示各指标间的关联程度，为筛选核心指标提供依据[28]。如表3所示，糯玉米的物性参数间具有较好的相关性，硬度、弹性、内聚性、胶着性和咀嚼性均呈两两显著相关，其中硬度与内聚性、咀嚼性呈显著正相关，内聚性和咀嚼性呈显著正相关，这些结果与陆大雷等[29]的研究结果相似。内在品质指标中水分含量与膳食纤维含量、总糖含量呈显著正相关（P<0.05）；总淀粉含量与总糖含量呈极显著正相关（P<0.01）、与粗脂肪含量呈极显著负相关（P<0.01）。此外，直链淀粉/支链淀粉含量与物性参数间均有较好的相关性，其中支链淀粉含量与硬度、内聚性、咀嚼性呈极显著负相关（P<0.01），相关系数分别为−0.927、−0.921、−0.888，与胶着性呈极显著正相关（P<0.01），相关系数为0.978，支链淀粉含量与直链淀粉含量呈极显著负相关（P<0.01），相关系数为-0.989。支链淀粉是糯玉米籽粒胚乳的重要组成部分[30]，对其品质有很大影响。研究表明[31]支链淀粉的平均相对分子质量和摩尔比越大，淀粉的特征粘性（胶着性）越高。卢毅等[32]在对稻米淀粉的研究中发现，支链淀粉含量越低，稻米食味品质越差，感官评价值越低。由此可知，支链淀粉含量越高，则糯玉米的粘性越高，食味品质也会越好。

表3 营养品质、质构特性各因素间皮尔森相关系数Table 3 Pearson correlation coefficient among nutritional quality and texture characteristics

综上所述，鲜食糯玉米的13 项指标间存在不同程度的相关性，说明这些指标存在信息重叠，有必要对其进行归类及简化，来提高品质评价工作的效率。

2.3 主成分分析

主成分分析用于获取影响样本相似性和差异性变量的相关信息[33]，并能够实现降维，在损失少量信息的前提下把多个指标转化成几个综合指标，提高分析效率[34]。如表4所示，本研究对17 个品种糯玉米的13 项指标采用主成分分析，以特征值λ>1 为原则[35]，提取3 个主成分，累计贡献率达到了82.090%，基本包含了所有指标的组成信息。第一主成分代表全部信息的54.143%；第二主成分PC2 和第三主成分PC3 分别包含原来信息量的17.975%和9.972%。

表4 主成分的特征值、贡献率和权重Table 4 Characteristic values,contributions and weight coefficient of principal components

主成分与品质指标的载荷矩阵可以表明各个指标在主成分上占的权重[36]。由表5可知，主成分1 主要包括直链淀粉含量、支链淀粉含量、硬度、弹性、内聚性、胶着性和咀嚼性的信息；其中支链淀粉含量、硬度、内聚性、咀嚼性在第一主成分上呈正向分布，载荷值分别为0.980、0.966、0.963、0.931，弹性、直链淀粉含量和胶着性在第一主成分上呈负向分布，载荷值分别为−0.952，−0.880，−0.780；可见，正向作用比负向作用更为明显。由于淀粉的糊化与老化是影响玉米食品质构特点的重要因素[37]，因此主成分1 可以代表糯玉米质构特征因子；在主成分1 中，支链淀粉正载荷系数最大；且支链淀粉含量与硬度、内聚性和咀嚼性呈显著相关性（表3），故选择支链淀粉为第一主成分代表指标。主成分2 主要综合了总糖含量、总淀粉含量信息，在第二主成分上呈正向分布，载荷值分别为0.804、0.623。在主成分2 中，总糖正载荷系数最大，相关性分析中总糖含量和总淀粉含量呈显著相关（表3），故选择总糖代表第二主成分代表指标。第三主成分主要综合了粗蛋白、水分和粗脂肪含量的信息，其中粗脂肪含量和水分含量在第三主成分上呈正向分布，粗蛋白含量呈负向分布。在主成分3 中，粗脂肪含量和水分含量载荷值无明显差异，分别为0.584、0.563，相关性分析中粗脂肪和水分无明显相关性（表3），故选择粗脂肪含量和水分含量为第三主成分代表指标。主成分2 和主成分3 可命名为糯玉米内在品质因子。综合以上分析结果，从糯玉米质构特征因子和内在品质因子中最终筛选出支链淀粉含量、总糖含量、粗脂肪含量和水分含量作为糯玉米综合品质的核心评价指标。

表5 主成分分析因子载荷矩阵Table 5 Component load matrix after principal component analysis

2.4 熵权法赋予指标权重

指标权重是指在计算综合指标时，各指标序列所提供的有效信息量的具体表现，是计算加权灰色关联度综合评价结果的一个重要参数。权重的赋予如层次分析法[38]、德尔菲法[39]等，通常根据专家意见来分配，存在主观上的偏差。而熵权法是一种客观赋权的方法，消除计算权重时主观因素的影响，使指标评价结果与实际结果更贴近[40]。该方法根据熵值大小判断该指标的离散程度，熵值越小，说明其指标差异程度越大，即该指标在评价过程中起到的作用就越大，所占权重越大[41]。因此在实际应用时，通过各指标的差异性程度计算熵权，最后通过熵权与灰色关联系数的加权得到较为客观的结果[42]。通过熵权法得到各指标的权重，结果见表6。通过计算得出支链淀粉含量、总糖含量、水分含量和粗脂肪含量的指标权重，分别为0.3907、0.2670、0.2028 和0.1395；其中支链淀粉含量的权重系数最大，这表明糯玉米品质评价中支链淀粉含量对评价结果影响最大。

表6 指标的信息熵、效用值、指标权重Table 6 Information entropy,utility value and index weight of indicators

2.5 灰色关联度分析

在进行灰色关联度分析时，需要构造一个参考序列进行数据对比[43]。参考序列一般是由所有指标的极值构成，由以上的分析结果可知，支链淀粉含量、总糖含量、水分含量和粗脂肪含量越高，对糯玉米品质评价越有优势，所以选取各指标极大值Xj作为糯玉米理想品种的参考值，即支链淀粉97.76%、总糖14.46 g/100 g、水分66.21%、粗脂肪15.28 g/100 g。由于指标单位的差异，应先对数据进行无纲量处理[44]。无量纲化处理后组成评价单元序列，计算出与参考序列相比较的关联度系数，如表7所示。

表7 指标的灰色关联度系数Table 7 Grey correlation coefficient of indexes

由熵权法确定的各指标权重 Wj，计算出各品种加权关联度。加权关联度越大，表明与理想品种的品质越接近[45]，结果见表8，糯玉米加权关联度介于0.8201～0.9515。综合评测对糯玉米的品质进行排名，在17 个品种中，加权关联度最大的是万糯2000，说明万糯2000 是综合评价品质最好的品种。其次为苏科糯1702 和苏科糯1505。甜糯型品种苏科糯1702、苏科糯1505、苏科糯8 号和明玉1203 的综合排名分别为2、3、4、5，表明试验选择的四种甜糯玉米综合品质优良；但这不能说明甜糯型玉米比糯型玉米的综合品质高，因为糯玉米品质的高低是由各个指标综合决定的。

表8 不同品种糯玉米的加权关联度及综合排名Table 8 Weighted correlation degree and comprehensive ranking of different kinds of fresh-edible waxy corn

3 结论

通过对17 个品种鲜食糯玉米籽粒中8 个内在品质指标含量和5 个质构指标参数进行测定，并对指标值进行相关性分析、主成分分析和灰色关联度分析。结果表明不同品种糯玉米的各项品质指标值存在差异性；在相关性分析中，直链淀粉/支链链淀粉含量与物性参数间均有较好的相关性，其中硬度、弹性、内聚性、胶着性和咀嚼性均呈现两两显著相关。通过主成分分析，鲜食糯玉米的13 项指标简化为3 个主成分，第一主成分反映糯玉米的质构指标，第二和第三主成分反映糯玉米的内在品质指标，3 个主成分累计方差贡献率为82.09%，基本包含了所有指标的组成信息。结合相关性分析和主成分分析，从糯玉米评价指标中筛选出支链淀粉含量、总糖含量、粗脂肪含量和水分含量作为糯玉米综合品质核心评价指标。通过熵权法计算得出支链淀粉含量、总糖含量、水分含量和粗蛋白含量的指标权重，分别为0.3907、0.2670、0.2028 和0.1395，代入评价指标关联度系数中进行加权，进行灰色关联度分析，同时对糯玉米品质综合评测，万糯2000、苏科糯1702、苏科糯1505 的加权关联度较高，综合排名靠前。本文运用了熵权法与灰色关联度法相结合的方法，有效地对鲜食糯玉米指标值进行了综合评价。但鲜食糯玉米品质差异还可能受到外观指标、风味物质等因素的影响，在后续的研究中需要加入更多的评价指标，以期更好地为糯玉米品种筛选提供理论指导。