基于主成分分析的面筋聚集仪预测小麦品质

姜兰芳，李晓丽，曹 勇，马小飞，王 敏，郝建宇，张定一，姬虎太*

（山西农业大学小麦研究所，山西 临汾 041000）

小麦（L.）是我国三大粮食作物之一，它是面包、饼干、面食和其他烘焙食品的主要原料。面粉的用途取决于它的化学成分和面粉各成分之间的相互作用所产生的特性。面粉的性质与小麦的品质有关，而农艺、遗传学、碾磨和烘焙条件是影响小麦品质和最终产品质量的重要因素。在分析面筋强度和面粉特性方面，面团流变学方法如吹泡仪、粉质仪、搅拌仪、拉伸仪等已被常规地作为可靠的质量检测技术。然而，这些检测方法虽然具备较高的精确度，但是存在着价格昂贵、操作繁琐等问题。同时，对于常规检测方法而言，完成小麦籽粒的完整特性检测需要大约3 h，而且需要小麦籽粒的样品量也较大。由于小麦新品种选育过程中，苗头品系种子量有限，进行常规品质检测受限，此外，对于小麦粮食质量评估的过程过长，验收进入磨粉的阶段也很长，因此开发出一种高效、快速的检测方法对小麦质量综合评价具有重要的现实意义。

布拉班德公司最新开发的基于剪切的面筋聚集仪测试（GlutoPeak test，GPT）对这一领域寄予厚望，该测试是一种基于剪切的快速测定面筋聚集特性的方法。在测试过程中，面粉的面筋形成了一个网，并对搅拌桨产生了阻力。通过测定阻力与时间反映面粉的面筋品质特性，它记录了面筋网络形成和破坏过程中力矩变化，主要优点是快速、需要样品量少，易于操作。研究表明，面筋聚集仪可以预测与面团搅拌稳定性、延展性和韧性相关的常规小麦的潜在品质，还可作为一种有效的硬粒小麦品质筛选工具。面筋聚集仪参数与面筋品质及面团流变学特性之间存在显著的相关性，已被证明对小麦育种和加工具有重要的应用价值。虽然国外已有许多关于面筋聚集仪的应用以及一些和小麦常规检测参数的相关性研究的报道，但国内的相关研究有限，且这些研究主要是针对种质之间的差异，而且均未深化得出一套合适的、客观的验证其作为快速评价小麦品质可行性的方法。

为此，本实验遴选81 份小麦材料为研究对象，对其测定面筋聚集特性指标峰值时间、峰值扭矩、峰前值、峰后值、启动能量、稳定能量、聚集能量和常规检测的籽粒品质、面粉品质和面团品质等33 个品质性状指标参数，并在此基础上结合相关性分析、主成分分析（principal components analysis，PCA）及正交偏最小二乘（orthogonal partial least squares，OPLS）法等多元统计分析技术展开综合评价，以期明确基于面筋聚集仪测定的快速预测小麦品质的可行性，旨在为小麦育种、加工及其面粉制品的质量分析和质量控制提供理论基础与技术支持。

1 材料与方法

1.1 材料

供试材料包括品育8012、晋麦84、晋麦95、济麦22、鲁原502、山农22、邯麦19、石农086、品育8161、晋麦92号、运旱618、品育8155、舜麦1718、烟农1212，运旱139-1、长6197、晋麦47、烟农999、济麦44、济麦23、石4366、晋太102、太412、长麦251、长6990共25 份近年山西主栽小麦品种和56 份高代品系材料，分别编号1～81。种植于山西省临汾市山西农业大学小麦研究所试验基地，播种期在当地适宜的播期范围内。采用随机区组设计，2 行区，行长3.0 m，3 次重复。

1.2 仪器与设备

7200近红外谷物品质分析仪、SKCS4100单籽粒谷物特性测定仪、2200面筋指数仪 瑞典Perten公司；小型实验磨粉机、880508沉降值测定仪、810130电子粉质仪、860704拉伸仪、GlutoPeak面筋聚集仪 德国 Brabender公司；RVA-supers 3快速黏度分析仪 澳大利亚新港科学仪器公司。

1.3 方法

蛋白质含量：根据GB/T 24899ü2010《粮油检验 小麦粗蛋白质含量测定 近红外法》采用近红外谷物品质分析仪测定；籽粒硬度指数、粒径、千粒质量：参照美国谷物化学协会AACC No. 55-31标准，采用单籽粒谷物特性测定仪测定；容重：根据GB/T 5498ü2013《粮油检验 容重测定》，采用谷物容重器测定；湿面筋含量、干面筋含量及面筋指数：参照AACC Method 38-12A标准方法，采用自动面筋洗涤系统进行测定；沉降值：根据GB/T 15685ü2011《粮油检验 小麦沉淀指数测定SDS法》采用沉降值测定仪测定；粉质参数：根据GB/T 14614ü2019《粮油检验 小麦粉面团流变学特性测试 粉质仪法》，采用粉质仪测定；拉伸参数：根据GB/T 14615ü2019《粮油检验 小麦粉面团流变学特性测试 拉伸仪法》，采用拉伸仪测定；小麦面粉黏度特性：根据LS/T 6101ü2002《谷物黏度测定快速黏度仪法》，采用快速黏度分析仪测定；面筋聚集特性参数：参照Chandi等的方法，测试条件：小麦粉9.0 g（14%），纯化水9.0 g，转速2 750 r/min，温度36 ℃，时间10 min，时间依情况可以适当缩短，采用面筋聚集仪测定。面筋聚集仪测试图谱见图1，所测定各项指标及释义见表1。

表1 面筋聚集仪各项参数及其释义Table 1 Indices characterized by GlutoPeak and their definitions

图1 面筋聚集仪测试图谱Fig.1 GlutoPeak graphs of samples

面筋聚集仪通过测量麦谷蛋白和麦胶蛋白的聚合行为，从而反映面筋质量。首先面粉和溶液混合搅拌后形成均匀的悬浮溶液，然后面筋组分在高剪切力的作用下被分离出来并发生聚集，形成均匀的面筋网络结构，进一步的搅拌则会破坏面筋网络结构，整个过程中扭矩随时间的变化被自动记录并以图表的形式展现。不同面筋质量的面粉在面筋聚集仪上的表现不同，强筋粉的面筋质量好，面筋网络相互作用力强，破坏面筋结构所需要的力较大，具体在面筋聚集仪上表现为峰值较大；而弱筋粉的峰值较小。

1.4 数据统计

本研究通过Excel 2007进行实验数据的汇总分析，运用SPSS 22.0统计软件进行33 个指标之间的相关性分析、PCA，使用Simca 14.1进行OPLS法分析。

2 结果与分析

2.1 不同品质性状的遗传变异

将小麦品质性状从面筋聚集特性、籽粒特性、面粉特性、面团特性和淀粉糊化特性五方面进行分析，由表2可知，面筋聚集特性各指标变异系数在15.39%～61.34%。变异系数最大的是启动能量，为61.34%，最小的是BEM（峰值扭矩），变异系数为15.39%。分析可知，7 个面筋聚集仪特性指标在品种间均存在着广泛的遗传变异。籽粒品质中硬度指数的平均值为55.78，变幅为19.15～81.71，变异系数最大（33.58%），说明供试材料中包括软质麦、混合麦和硬质麦；容重的变异系数最小（1.60%）。面粉品质中面筋指数的平均值为54.01，变幅为26.20～90.40，变异系数最大（25.85%）；湿面筋含量的平均值为36.78%，变幅为24.60%～49.70%，变异系数最小（13.16%）。面团品质中稳定时间的平均值为5.77 min，变幅为1.20～23.50 min，变异系数最大（80.34%），其中形成时间、粉质质量指数、拉伸面积、拉伸阻力、最大拉伸阻力、拉伸比例的变异系数均较大，都在50%以上；吸水率的平均值为60.65%，变幅为54.30%～71.10%，变异系数最小（6.20%）。可以看出，除吸水率变异系数较小外，形成时间、稳定时间、弱化度、粉质质量指数、拉伸面积、拉伸阻力、最大拉伸阻力、拉伸比例的变异系数均较大，可见小麦粉面团品质可以很好反映小麦品种间的品质差异。淀粉糊化特性中稀懈值的平均值为789.47 cP，变幅为393.00～1 369.00 cP，变异系数最大（35.48%），峰值时间的平均值为6.29 min，变幅为5.13～6.80 min，变异系数最小（3.68%）。

表2 不同品质性状的遗传变异Table 2 Genetic variation in different quality traits

2.2 PCA结果

为去除不同量纲、数量级带来的影响，使用SPSS 22.0分析软件，对33 个指标数据进行标准化，以PCA为提取方法进行因子分析，以旋转后的因子载荷矩阵和起始特征值大于1为标准，得到、、、、、六个公因子，累计方差贡献率为84.221%，见表3，表明6 个PC代表小麦品质的大部分信息。各因子选取旋转元件矩阵中载荷绝对值大于0.7的指标为解释指标。的累计贡献率为23.856% ，解释指标为粒径、千粒质量、稀懈值、延伸度、启动能量、硬度指数、吸水率、回生值，称为综合因子。累计贡献率为18.041%，解释指标为面筋指数、稳定时间、粉质质量指数、形成时间、弱化度，称为粉质因子；通常认为蛋白质含量决定面筋指数，面筋指数越高，稳定时间越长，粉质质量指数越大，弱化度越小。累计贡献率为15.451%，解释指标为蛋白质含量、湿面筋含量和干面筋含量，称为蛋白质因子；累计贡献率为10.986%，解释指标为拉伸阻力、拉伸比例、最大拉伸阻力和拉伸面积，称为拉伸因子；累计贡献率为10.300%，解释指标为低谷黏度、最终黏度、峰值时间、峰值黏度，称为淀粉因子；累计贡献率为5.587%，解释指标为糊化温度，称为糊化因子。以各PC对应的方差贡献率作为权重，对PC得分和相应的权重进行线性加权，构建小麦品质的评价函数：=0.283＋0.214＋0.183＋0.130＋0.122＋0.066 3，分别计算不同样品的综合品质评价得分（）。

表3 旋转后的因子载荷矩阵和方差贡献率Table 3 Rotated component matrix and variance contribution rates of principal components

2.3 OPLS法结果

为了更好地对数据进行可视化及后续分析，将上述PCA结果作为基础，采用有监督模式的OPLS对数据进一步分析，这样做可以过滤掉与品质不相关的正交变量，从而更加准确地识别品质间差异。以不同品种小麦的综合品质评价得分作为因变量（），以2.1节中选取的33 个品质指标作为自变量（），进行OPLS分析，其中=0.500，越接近1，模型越稳定；=0.995，越大，模型的解释能力越强，可以解释99.5%的数据变化；=0.992，预测能力（）值越接近1时，OPLS模型的有效性越强。其中和分别表示所建模型对和矩阵的解释率，表示模型的预测能力，理论上和越接近1.0说明模型越好，拟合准确性越高；通常情况下和高于0.5（50%）较好，高于0.4即可接受，且两者差值不应过大。

如图2A所示，弱化度、延伸度、稀懈值和糊化温度与小麦综合品质呈负相关。当数值增高时，小麦综合品质呈下降趋势，其余品质指标与小麦综合品质呈正相关。通常认为变量重要性（variable importance for the projection，VIP）值大于1.0的变量在判别过程中具有重要作用，VIP值越大，该自变量对因变量的解释能力越强，当VIP值大于1时自变量在解释因变量时具有显著重要性，这些因子在影响指标评价方面起主导作用。由图2B可以看出，有18 个指标VIP值大于1，按照VIP值大小依次为：PM、AM、聚集能量、启动能量、弱化度、硬度指数、稳定能量、粉质质量指数、吸水率、BEM、稳定时间、稀懈值、回生值、千粒质量、粒径、沉降值、形成时间和最大拉伸阻力。与上述PCA中的结果一致。18 个VIP值大于1的指标中包含了PCA中6 个公因子信息及面筋聚集仪测定特性中的6 个检测指标，说明通过检测面筋聚集仪测定指标可以快速反映小麦的品质差异。

图2 小麦品质特性指标OPLS回归系数（A）和VIP值（B）Fig.2 Regression coefficients of OPLS (A) and VIP values (B) for wheat quality characteristics

2.4 小麦综合品质评价得分与面筋聚集仪测定指标的关系及VIP值大于1指标的相关性分析

为了进一步分析面筋聚集仪测定指标与小麦综合品质之间的关系，特地将综合品质评价得分与面筋聚集仪测定6 个指标BEM、AM、PM、启动能量、稳定能量和聚集能量的相关性进行分析，结果如图3所示。面筋聚集仪测定6 个检测指标与综合品质评价得分之间具有较好的线性关系，决定系数在0.506～0.739 2之间，其中AM和PM与综合品质评价得分的分别为0.706 1和0.739 2。

图3 小麦综合品质评价得分与GPT指标的关系Fig.3 Relationship between comprehensive evaluation score of wheat quality and GPT indices

由表4可知，面筋聚集仪测试指标BEM、AM、PM、启动能量、稳定能量和聚集能量之间相互呈极显著正相关。其中，聚集能量是面筋聚集动力学指标，与BEM和PM呈极显著正相关（＜0.01），相关系数分别为0.941和0.956。籽粒品质中的硬度指数与PM和聚集能量呈极显著正相关（=0.822，＜0.01；=0.810，＜0.01）；面粉品质中的沉降值用于反映面筋含量和面筋强度，其与BEM（=0.542，＜0.01）、AM（=0.656，＜0.01）、PM（=0.651，＜0.01）和聚集能量（=0.667，＜0.01）呈中度正相关。面团品质弱化度与面筋聚集仪测试指标呈极显著负相关，其中与AM的相关系数达到－0.785，AM代表面筋聚集完成前的值，可以反映小麦样品中的麦谷蛋白含量；吸水率与BEM（=0.840，＜0.01）、PM（=0.806，＜0.01）和聚集能量（=0.824，＜0.01）呈极显著正相关。这些数据都表明面筋聚集仪测定指标可以快速反映小麦籽粒、面粉和面团的品质特性差异。蛋白质和淀粉是小麦籽粒的主要营养成分，二者共同决定了面粉的品质及用途，对小麦具有重要意义。为此，本实验通过快速黏度仪测定供试样品的淀粉糊化特性，其中稀懈值与BEM（=－0.681，＜0.01）、AM（=－0.567，＜0.01）、PM（=－0.726，＜0.01）和聚集能量（=－0.676，＜0.01）呈极显著负相关。峰值黏度和低谷黏度的差值称为稀懈值，该两项指标是决定食品加工工艺的重要因素，尤其峰值黏度显示了淀粉结合水的能力和淀粉酶活性大小。因此，通过面筋聚集仪测试指标也可以快速反映小麦面粉的淀粉特性。

表4 常规品质指标与面筋聚集仪测试指标的相关系数Table 4 Coefficients of correlation between conventional quality indices and GlutoPeak parameters

3 讨 论

3.1 面筋聚集特性与常规品质特性的关系

在使用GlutoPeak进行测试过程中，样品受到强烈的机械作用会形成面筋网络，BEM反映了破坏面筋结构所需要力的大小，峰值扭矩越大，证明面筋破坏时所需的力越大。一般而言，强筋粉的面筋质量好，面筋网络相互作用力强，破坏面筋结构所需要的力较大。面筋聚集仪所展示的参数聚集能量代表了从峰前值到峰后值曲线与横轴所围区域的面积，它可以用来区分不同样品的麦谷蛋白大聚体的含量，并预测与面筋强度和延展性相关的常规参数。Gvcbilmez等使用12 个不同硬度的冬小麦，研究面筋聚集仪的各项参数与小麦流变学特性之间的相关性，结果表明，峰值时间、峰值扭矩、聚集能量与面筋的流变学特性之间呈现相关性，从而可以反映小麦样品的流变学特性。本研究结果与上述结果一致，在实验过程中发现，有些强筋力小麦有2 个峰而不是1 个，这可能与面筋强度有关，面筋聚集由于强度大，在第1次搅拌时不能完全破坏，出现第2次峰值；也可能与面粉的吸水率有关，面粉吸水率高，加入相同的水时，面粉稠度不够，在第1次搅拌时不能完全破坏，出现了第2次峰值。在Malegori等的研究中也遇到了这种情况，认为蒸馏水作为溶剂不能很好区分样品。也有研究者提出通过测量面筋的聚集行为快速评价小麦烘焙品质。相关研究发现，醇溶蛋白与麦谷蛋白的比例影响着面筋聚集仪的PMT值，不同小麦品种的麦谷蛋白的含量影响着BEM值，醇溶蛋白和谷蛋白为小麦的储藏蛋白，直接决定面粉的黏弹性和强度。说明面筋峰值仪参数可以快速、准确对小麦粉的面筋特性进行测定。也有研究表明，GlutoPeak在面条和面食生产中具有预测面筋质量的潜力。

3.2 借助OPLS等多元统计分析方法客观判断小麦品质

面对小麦品种间品质的复杂差异，从各个品质指标数据出发，揭示数据内部相互关系，从而客观判断品质优劣。依据常规品质检验方法完成一个小麦籽粒的完整特性耗时长，需要的样品量也较大，而且所需仪器昂贵，此外由于小麦新品种选育过程中，苗头品系种子量有限，进行完整的常规品质检测受限；而单单通过沉降值或者湿面筋含量等一两个指标又不足以反映样品的品质特性。PCA是将多指标简化为少量综合指标的一种统计分析方法，已经广泛应用于小麦种质间品质分类评价中。目前，对于小麦品质性状的PC进行了大量研究，然而对于不同小麦品系的品质性状的PCA，获得的PC因子也不尽相同。李桂萍等对杂种小麦品质性状进行PCA，最终确定蛋白质因子和面团因子。在本研究中，对81 份不同品种小麦的33 个品质性状进行综合评价，通过因子分析，将品质性状综合为6 个PC因子，即综合因子、粉质因子、蛋白质因子、拉伸因子、淀粉特性因子和糊化因子，其累计贡献率达84.221%，基本解释33 个变量中的大部分信息。为了进一步验证PCA中不同差异特征指标代表性，引出一种有监督模式的识别方法OPLS分析。OPLS相对PCA是一种有监督的分析模式，目前应用于茶叶、枸杞、鹿龟酒等。本研究在保证81 个不同样品没有离群样本点，OPLS模型可靠，未存在过拟合现象后，找到18 个VIP值大于1的指标，分别为：PM、AM、聚集能量、启动能量、弱化度、硬度指数、稳定能量、粉质质量指数、吸水率、BEM、稳定时间、稀懈值、回生值、千粒质量、粒径、沉降值、形成时间和最大拉伸阻力。这些指标包括了PCA筛选出的6 个公因子信息，其中弱化度和稀懈值与小麦综合品质呈负相关。聚集能量与硬度指数的相关系数为0.810，BEM与吸水率的相关系数为0.840，AM与弱化度的相关系数为－0.785，PM与稀懈值的相关系数为－0.726。不同小麦品种间品质差异显著，可以综合评价小麦品质。从中发现面筋聚集特性中的6 个检测指标VIP值均大于1，说明通过面筋聚集仪测定指标可以快速反映小麦的品质差异。

4 结 论

不同小麦品种的面筋聚集特性、籽粒品质、面粉面团品质和淀粉糊化特性存在明显差异。面筋聚集特性与面团的流变学特性之间呈显著或极显著相关。该研究表明，面筋聚集仪测定是一种有用和可靠的方法，可以在几分钟内对小样本量根据面筋聚集特性表征小麦粉品质。与粉质仪、拉伸仪等测定小麦品质的传统方法相比，在检测周期、样品用量以及实验结果等方面具有一定的优势，适合于小麦品质的快速检测。在小麦育种试验中，由于样本量有限而需要大量样本量的品系选择时，该方法可用于快速预测品种的吸水能力、硬度指数、面筋质量。虽然面筋聚集仪测定指标聚集能量与蛋白质含量、吸水率、硬度指数之间这种极显著正相关关系的物理化学基础尚未阐明，但在面筋聚集实验中，小麦粉的水化能力很可能强烈影响高速剪切下面筋浆的稠度。本研究后续还需要丰富样品容量，如不同产地、不同品种等样品，同时继续通过PCA、聚类分析与OPLS相结合的方式全面、客观地对小麦品质进行分析和综合评价。