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基于不同用途大豆的特征品质指标筛选及优势产区品种确定

2023-10-17沈舒晗李淑英李志海黄天航王凤忠

食品科学 2023年17期
关键词:油料大豆品种

丁 俭,沈舒晗,李淑英,蔡 蔚,李志海,严 曲,黄天航,王凤忠,方 勇,*

(1.南京财经大学食品科学与工程学院,江苏省现代粮食流通与安全协同创新中心,江苏 南京 210023;2.中国农业科学院农产品加工研究所,农业农村部农产品质量安全风险评估实验室(北京),北京 100193)

大豆是我国重要的粮食作物,是食用油脂、饲用豆粕、植物蛋白和豆制品等加工的重要原料[1-3]。我国是食用植物油和饲料的消费大国,其中大豆油占食用油消费的比重最大,大豆饼粕是动物饲料生产的主要原料,因此,大豆是保障国计民生不可或缺的重要战略物资[4-6]。随着我国食品和饲料行业的蓬勃发展,以及消费者对高品质食用油和饲料产品品质化、功能化的全面追求,市场对高品质商品大豆提出了更高的要求[7-8]。目前,我国大豆产区分布广泛、气候条件差异大,大豆品种繁多、营养品质参差不齐,优势品种差异化、特色化区分度不高等问题亟待解决[9-10]。因此,系统掌握大豆主产区不同品种的品质特征和品种间的具体差异,对保障我国优质大豆育种、原料安全供给和高效加工利用意义重大。

大豆原料的品质特性是影响产品品质和营养品质的关键因素,不同用途的大豆对原料品质的要求不同。据前人研究报道,地区和气候条件对大豆品质有显著影响,产地地理位置从南向北大豆蛋白质含量逐渐降低,脂肪含量逐渐升高,其基因型效应表现也与之相对应,这主要是由于不同的光照、温度、降雨量等环境因素交互影响了大豆籽粒中脂肪和蛋白质的积累[11]。但大豆成分复杂,且每个成分对不同加工用途所发挥的作用不同,其品质评价需要进行多属性、多指标分析,应借助多元统计、评价模型构建等手段综合评价[12]。马磊[13]利用典型相关分析、逐步回归分析和主成分聚类分析对70 份大豆品种的豆奶风味品质进行系统评价,筛选了豆奶专用大豆的品质指标和品系。而作为油用大豆最主要的评价指标,除脂肪含量外,脂肪酸组成、磷脂含量都会影响油脂的氧化稳定性及后续的精炼难度[14-15]。苏莹[16]报道了大豆的损伤粒率、杂质含量、VE含量等会影响油脂色泽、酸价和营养品质。针对饲料用大豆,李军国等[17]的研究表明蛋白质含量是大豆作为饲料加工的第1评价指标,同时粗脂肪、粗纤维含量也是评价饲料用大豆的重要指标,而大豆功能因子大豆异黄酮等对饲料功能营养价值提升、促进动物生长、提高动物免疫力、改善肉质等方面也有重要作用。因此,针对不同用途大豆的加工品质评价,用单一指标不能客观、准确、全面地挑选出适宜原料。

目前,油脂和饲料加工行业多注重产品的生产工艺方面,对原料大豆专种专用的重视程度不够,同时对不同用途大豆的品质指标评价体系还不清晰[18]。此外,利用多元统计分析等方法分析不同地区、不同品种间大豆加工品质指标的差异、相互关系和综合评价模型方面的报道相对较少。本研究利用多种统计方法(如方差分析、主成分分析和聚类分析)对4 个大豆产区不同品种间品质指标差异进行系统分析,筛选和明确对油料用和饲料用大豆起主要影响的特征性品质指标和品种,通过组合赋权法模型评价出适合油用、饲料用大豆的优势产区和优势品种,以期为不同用途大豆的品质评价指标、优质品种选育、产区布局和规模化生产提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

本实验选取了全国4 个大豆主产区40 个主栽品种样品作为实验对象,供试品种包括东北春大豆区大豆:‘辽豆59’‘绥农94’‘绥农3’‘黑芽2’‘中龙606’‘黑农81’‘黑农85’‘蒙豆1137’‘黑农88’‘黑农89’;华北春大豆区大豆:‘冀豆19’‘冀豆2 0’‘冀豆2 3’‘冀豆2 4’‘汾豆9 2’‘汾豆93’‘蒙豆359’‘齐黄34’‘赤豆4’‘赤豆5’;华东春夏大豆区大豆:‘苏夏1907’‘皖豆28’‘皖豆35’‘徐豆18’‘通豆10’‘通豆14’‘南农58’‘苏豆20’‘苏豆18’‘中黄13’;华南春夏大豆区大豆:‘桂春8’‘桂春15’‘桂夏3’‘桂夏7’‘华春4’‘华春9’‘华春17’‘华春21’‘华夏1’‘圣豆40’。将采集的大豆置于15 ℃冷库贮藏备用。

无水乙醚、硼酸、乙醇 国药集团化学试剂有限公司;氢氧化钠、氢氧化钾 西陇科学股份有限公司;二硫苏糖醇、考马斯亮蓝、甲基红、乙腈 上海阿拉丁生化科技股份有限公司;溴甲酚绿、乙酸镁、浓硫酸、盐酸、冰乙酸、甲醇、三氯甲烷 南京化学试剂股份有限公司;BCA试剂盒、VE含量检测试剂盒 北京索莱宝科技有限公司。

1.2 仪器与设备

BXH-65干燥箱 上海博迅医疗生物仪器有限公司;GL21M离心机 湖南湘仪实验室仪器开发有限公司;SGM马弗炉 美国Sigma公司;721紫外分光光度计上海精密科学仪器有限公司;1260高效液相色谱仪美国安捷伦公司;K1100全自动凯氏定氮仪 深圳市赛亚泰科仪器设备有限公司;垂直电泳仪 美国伯乐公司;SpectraMax Plus384酶标仪 美国美谷分子公司。

1.3 方法

1.3.1 杂质含量、色泽气味、损伤率测定

杂质含量、色泽气味、损伤率指标的测定均按照GB 1352—2009《大豆》进行,每个样品重复测定3 次。

1.3.2 水分含量测定

水分含量采用直接干燥法进行测定。将大豆样品研磨至颗粒小于2 mm,将洁净坩埚置于(103±2)℃烘箱内干燥1 h,取出置于干燥器中冷却至室温,称质量,再重复干燥直至恒质量(即两次质量差小于2 mg)。称取2.000 0~10.000 0 g试样于预处理过的坩埚中,试样厚度不超过5 mm,加盖,称质量。置于101~105 ℃干燥箱中干燥2~4 h后加盖取出,于干燥器内冷却0.5 h后称质量。于101~105 ℃干燥箱中干燥1 h左右取出,于干燥器内冷却0.5 h后再称质量。重复以上操作至前后两次质量差不超过2 mg,即为恒质量。实验重复3 次,经计算得到大豆水分含量。

1.3.3 粗脂肪含量测定

粗脂肪含量采用索氏提取法进行测定。称取大豆样品5 g,置于全自动索氏提取仪中测定,每个样品重复测定3 次。

1.3.4 蛋白质含量测定

蛋白质含量采用凯氏定氮法进行测定。将大豆样品研磨至颗粒小于2 mm,称取试样0.2~2.0 g进行消化处理后置于自动凯氏定氮仪,测定大豆蛋白质含量,每个样品重复测定3 次。

1.3.5 灰分含量测定

灰分含量根据GB 5009.4—2016《食品安全国家标准食品中灰分的测定》进行测定。

1.3.6 碳水化合物含量测定

碳水化合物含量采用减法计算获得。根据GB 28050—2011《食品安全国家标准 预包装食品营养标签通则》,大豆中碳水化合物质量为大豆总质量(100 g)减去蛋白质、脂肪、水分和灰分的质量,每个样品取3 个平行。

1.3.7 磷脂含量测定

将大豆样品经捣碎机充分捣碎,称取2~5 g,经三氯甲烷-甲醇溶液提取得到提取物后灼烧至完全灰化,然后用盐酸加热溶解灰分,冷却至室温后用氢氧化钾中和,用盐酸溶解沉淀,定容,进行比色测定,实验重复3 次[19]。

1.3.8 7S和11S球蛋白含量测定

大豆7S和11S球蛋白含量采用姜振峰等[20]的方法进行测定。首先利用碱提酸沉法[21]提取大豆蛋白,将大豆粉碎后脱脂,将脱脂后的大豆粉与去离子水按照料液比1∶10(m/V)混合,用NaOH溶液调节pH值至9.0,在室温下搅拌30 min后5 000 r/min离心15 min,离心得到的上清液用HCl溶液调节pH值至4.5,静置30 min,4 800 r/min离心15 min,弃去上清液,将沉淀加水复溶,用NaOH溶液调节pH值至7.0,将蛋白进行冷冻干燥后得到大豆分离蛋白。将提取得到的不同品种大豆分离蛋白配制为5 mg/mL蛋白溶液,取50 μL蛋白样品、40 μL上样缓冲液和10 mL二硫苏糖醇混匀,于100 ℃加热10 min。取10 μL样品溶液上样,浓缩胶质量分数为5%,分离胶质量分数为12%,在电压80 V条件下进行十二烷基硫酸钠-聚丙烯酰胺凝胶电泳(sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis,SDS-PAGE)2~3 h后取出胶条,浸泡于固定液(7%冰乙酸溶液、40%甲醇溶液)中1 h,用考马斯亮蓝R-250染色,用脱色液(7.5%冰乙酸溶液、5%甲醇溶液)脱色至背景清晰。利用Gel-Doc 2000凝胶成像仪拍照,用Quantity One 4.1软件分析7S球蛋白、11S球蛋白含量[22],实验重复3 次。

1.3.9 蛋白质溶解比率测定

蛋白质溶解比率测定参考徐亚等[22]的方法,采用BCA试剂盒对水溶性蛋白质量进行测定。首先将BCA试剂与CuSO4溶液(体积比50∶1)配制成工作液,充分混匀。将1.3.8节提取的大豆分离蛋白加入蒸馏水中配制10 mg/mL的溶液,将溶液4 000 r/min离心15 min,取上清液备用。取牛血清白蛋白(bovine serum albumin,BSA)标准品用磷酸盐缓冲液溶解得到质量浓度为0.5 mg/mL的标准品溶液。向标准品溶液和样品溶液中加入BCA工作液,在37 ℃下放置30 min,用酶标仪在562 nm波长处测定吸光度,根据标准曲线方程计算出水溶性蛋白质量浓度,每个样品进行3 次重复实验,总蛋白质量浓度通过1.3.4节方法测得,蛋白质溶解比率按公式(1)计算。

1.3.10 酸价测定

酸价采用滴定法进行测定。将索氏抽提的大豆油通过旋转蒸发去除溶剂后,称取油样3.5 g,加入乙醚-乙醇(体积比2∶1)混合溶剂50 mL,再加入酚酞指示剂,用0.1 mol/L的氢氧化钾溶液滴定,出现微红且30 s不褪色时记录消耗氢氧化钾溶液的体积[23],实验重复3 次,按公式(2)计算大豆油的酸价。

式中:V为试样测定所消耗的标准滴定溶液的体积/mL;V0为相应的空白测定所消耗的标准滴定溶液的体积/mL;c为标准滴定溶液的浓度/(mol/L);56.1为氢氧化钾的摩尔质量(g/mol);m为油脂样品质量/g。

1.3.11 VE含量测定

VE含量使用试剂盒测定。将大豆样品经捣碎机充分捣碎,称取0.1 g大豆样品加入1 mL提取液,旋涡振荡5 min,于25 ℃、5 000×g离心10 min,取上清液。使用酶标仪在530 nm波长处进行测定,用无水乙醇调零,将VE标准品溶液用无水乙醇梯度稀释绘制标准曲线,分别测定对照管、测定管、标准管和空白管(按照检测试剂盒说明书操作配制)的吸光度,利用标准曲线计算样品中VE质量浓度,并按式(3)计算大豆中VE含量,每个样品重复3 次。

式中:ρ为样品VE质量浓度/(μg/mL);V样为样品液体积(0.5 mL);V总为提取液体积(3 mL);m为样品质量/g。

1.3.12 大豆异黄酮含量测定

大豆异黄酮含量采用高效液相色谱法进行测定。将大豆样品研磨,称取5 g试样用甲醇溶液超声振荡提取,提取液经离心、浓缩、定容、过滤后,用高效液相色谱仪测定,色谱柱为RPC18柱(250 mm×4.6 mm,5 μm),流动相为0.1%乙酸溶液和0.1%乙酸乙腈溶液[24],以大豆苷、染料木苷、染料木素为标准品,重复3 次,利用外标法计算大豆异黄酮含量。

1.4 数据处理与分析

本研究采用Excel 2021软件进行数据整理汇总,采用SPSS 26.0软件进行单因素方差分析、主成分分析和聚类分析,采用R语言和Origin 2021软件绘图。

1.4.1 Delphi问卷调查筛选大豆品质评价指标

Delphi法即专家调查法,其通过匿名方式将所有大豆相关品质指标汇总制成问卷,对大豆产业专家、用户(生产商、经销商及消费者等产业参与人员)进行问卷评价及访谈,分析食用商品大豆品质指标及其重要性,最终形成油用商品大豆和饲料用商品大豆品质评价核心指标。本研究根据文献研究和现有资料[25-27]制定《油料用、饲料用大豆品质评价指标调查问卷》,第1轮问卷主要包括油料用、饲料用大豆的食用品质、加工品质、商品品质和营养品质方面的品质指标,按5 个重要性等级(重要性从低到高分别对应分值1~5 分)对大豆评价指标进行打分,实现定量评价,并适当留白供专家书写修改补充意见。回收第1轮问卷进行总结分析,结合专家的补充意见制定第2轮专家调查问卷,并对第2轮问卷进行分析,形成基于Delphi法的《油料用、饲料用大豆品质评价指标专家共识》第3轮问卷。每轮向20 位专家发放问卷。得到的问卷结果采用Excel 2021软件双机数据录入,分析得到Delphi问卷调查结果。

1.4.2 构建大豆品质综合评价数据模型

对问卷调查结果数据标准化处理后构建数据模型[28],从主观和客观两方面的权重构建线性关系得出每个指标的组合权重,根据组合权重计算综合得分。

1.4.2.1 G1法确定主观权重

根据专家认知的重要程度将10 个指标按重要性排序得到评价指标集X={X1,…,X10},将Xn-1与Xn的重要性之比记为rn,得到公式(4)。

按式(9)计算第i个对象的第j项指标在该指标值和中所占的比重fij。

2 结果与分析

2.1 不同大豆品种主要品质指标的差异性

本研究对用户及行业专家进行Delphi问卷调查,结合对油料用和饲料用大豆的品质要求,最后各筛选出10 个典型品质指标进行差异显著性分析。对东北、华北、华东和华南4 个主产区大豆品质指标的差异性分析结果如表1所示。不同大豆品种间大部分品质指标差异都达到极显著或高度显著水平(P<0.01或P<0.001),显示了不同品种的主效应作用,其中只有色泽气味和碳水化合物含量2 个指标差异不明显,说明种植地区、生长条件和品种差异对大豆品质性状有重要影响。F值是组间和组内离差平方和与自由度的比值,可用于检测某项变异因素的效应或方差。F值大,说明品种间方差是主要方差来源,品种对F值影响显著,如7S/11S球蛋白比例、水分含量、蛋白质溶解比率等指标。F值小,说明随机方差是主要的方差来源,如碳水化合物含量、色泽气味,品种对F值影响不显著。但方差分析只能初步评价大豆的品质差异,不能准确地筛选特征性品质指标,对于油料、饲料专用大豆品种的选择还需结合多元分析方法进行区分,从而筛选出在不同用途上对大豆品质指标起主导作用的特征性指标,最终利用特征性指标判定油料用大豆和饲料用大豆的优势产区和优势品种。

表1 油料、饲料用大豆主要品质指标的方差分析Table 1 Analysis of variance of major quality properties of soybeans for oil and feed

2.2 热图分析结果

将不同大豆品种的检测指标数据利用SPSS软件进行标准化处理,并通过R语言软件绘制热图,结果如图2所示。横坐标代表不同地区的大豆品种,纵坐标代表品质指标,通过颜色反映大豆品种与品质指标之间的相关性。通过对40 个大豆品种与10 个品质指标之间相关性的直观展示,可以发现油料用大豆中东北地区大豆品种与粗脂肪含量、VE含量、水分含量相关性较高,明显高于其他3 个大豆主产区。胡国华[29]的研究结果表明,大豆脂肪含量与纬度的相关系数为0.843 7(P<0.01),高纬度地区大豆的脂肪含量相对较高,这主要与气候条件密切相关,昼夜温差大、降雨量适中、日照充足有利于脂肪的形成,使东北春大豆的含油量高于南方夏大豆,且东北大豆的平均含油量一般在20.0%以上[30]。饲料用大豆中华南地区大豆品种与蛋白质含量、华东地区大豆品种与7S/11S球蛋白比例、东北地区大豆品种与蛋白质溶解比率相关性较好,东北地区大豆品种与粗脂肪含量、大豆异黄酮含量也具有一定的相关性,而华北地区大豆各指标的变化规律性不强。大豆蛋白质含量与纬度的相关系数为-0.818 4(P<0.01)[31],因此长江流域大豆蛋白质含量>黄河流域>东北地区。其中大豆7S/11S球蛋白比例、蛋白质溶解比率和大豆异黄酮含量对饲料的消化吸收性及营养提供至关重要,而这类指标在华南、华东和东北地区大豆品种中相对较高,提示这些地区所产大豆更适合用作加工饲料。热图能够清晰地反映各大豆品种与指标之间的相关性,表明大豆的部分指标具有区域性的特征,可为大豆专用加工提供品种筛选的依据。

图1 油料(A)、饲料(B)用大豆品种的聚类分析热图Fig.1 Heatmap for cluster analysis of soybean varieties for oil (A)and feed (B)

图2 油料用大豆品种的主成分分析Fig.2 Principal component analysis plot of oil soybean varieties

2.3 油料、饲料用大豆品种与品质指标的主成分分析结果

主成分分析的主要目的是从较多大豆品质指标中筛选出可以表征不同用途大豆的特征性指标,并将多个指标重新组合成一组互不相关的指标代替原有指标,进而反映大豆品种的整体特性[32-34]。对油料用大豆进行主成分分析,如表2和图2所示,得到4 个主成分,累计贡献率达到63.43%,能够反映原始数据信息,其中第1主成分(PC1)贡献率为22.5%,通过因子分析旋转成分矩阵结果显示,第1主成分因子中粗脂肪、VE和水分含量荷载值较高,这些指标均可称为油脂相关因子,影响油脂的出油率和营养品质;第2主成分(PC2)贡献率为17.6%,旋转成分矩阵中杂质含量和损伤率在第2主成分因子中荷载值较高,杂质含量和损伤率对油脂的酸价有重要影响;第3、4主成分贡献率分别为12.20%和11.21%,其中碳水化合物和磷脂含量荷载值较高,磷脂含量与大豆油脂的加工品质和营养特性密切相关,而碳水化合物含量对油脂品质影响较小,并且差异显著性分析结果显示这两个指标在不同品种间差异不显著,故不作为特征指标。

表2 油料用大豆品质指标旋转成分矩阵Table 2 Rotated component matrix of oil soybean quality indexes

此外,图2显示不同地区的大豆品种各自聚类现象不明显,样品间距离近代表差异较小,距离远代表差异较大。东北地区大豆相对独立,其与其他3 个地区大豆品种的差异主要体现在PC1上,但其他地区大豆的分布相对东北地区大豆聚集性不高。除了东北地区,以上结果反映了同一产区、不同品种大豆是否都适用于油料加工的聚类现象不明显。房媛媛[35]从大豆油脂加工特性的角度出发,采用出油率(脂肪含量)和油脂脂肪酸组成等品质指标评价了大豆原料的性质,同时从大豆油脂贮藏特性角度分析了大豆磷脂、VE含量与油脂氧化稳定性的关系。乔金友等[36]的研究表明,脂肪含量因子对不同地区大豆油脂品质贡献率均最大,且杂质含量、损伤率越低,油脂的品质越好,这两个指标同样也会影响油脂的酸价,本实验的主成分分析结果与以上研究相似。最终,综合油料用大豆的加工需求,确定油料用大豆主要品质特征指标为粗脂肪含量、VE含量、杂质含量、损伤率、水分含量和磷脂含量,其可作为品质指标筛选的依据。

对饲料用大豆进行主成分分析和因子分析,如表3和图3所示,得到4 个主成分,累计贡献率达到66.63%,能够反映原始数据信息。第1主成分(PC1)贡献率为21.8%,通过因子分析旋转成分矩阵,结果显示第1主成分因子中7S/11S球蛋白比例、蛋白质溶解比率、粗脂肪含量和蛋白质含量荷载值较高,影响饲料的营养品质;第2主成分(PC2)贡献率为19.6%,旋转成分矩阵中杂质含量在第2主成分因子中荷载值较高,其影响饲料加工成品的颜色及稳定性;第3主成分贡献率为13.67%,第4主成分贡献率为11.56%,旋转成分矩阵中损伤率、色泽气味和大豆异黄酮含量荷载值较高,这些指标与饲料的加工品质和营养品质密切相关,而色泽气味虽然荷载值较高但主成分贡献率低,且品种间差异不显著,故不作为主要特征指标。

图3 饲料用大豆品种的主成分分析Fig.3 Principal component analysis plot of feed soybean varieties

表3 饲料用大豆品质指标旋转成分矩阵Table 3 Rotated component matrix of feed soybean quality indexes

图3显示不同地区的大豆品种呈现各自聚类现象,其中华东和华南地区大豆品种相似度较高,东北地区相对独立,华北地区较为分散,各地区不同品种大豆的区别主要体现在PC1上。前人研究表明评价饲料用大豆品种的指标主要有色泽、气味、损伤粒率以及蛋白质、氨基酸、磷脂、粗脂肪和粗纤维含量等[37]。综上,在饲料加工中蛋白质含量仍然是评价大豆原料的第一指标,但考虑饲料的营养价值均衡性,粗脂肪含量、粗纤维含量、蛋白质溶解度、大豆异黄酮含量等也是重点考察指标[38]。结合本研究结果和饲料大豆的加工需求,确定饲料用大豆主要品质特征指标为7S/11S球蛋白比例、蛋白质溶解比率、粗脂肪含量、蛋白质含量、杂质含量、损伤率和大豆异黄酮含量,可以此作为饲料用大豆的评价依据。以上结果与2.2节热图分析结果相印证。

2.4 模型构建与综合得分

在特征性品质指标筛选的基础上进一步利用组合赋权法构建评价模型,对大豆品质的多变量指标进行分析,针对油料用大豆和饲料用大豆的品质指标分两步构建大豆评价指标数据模型[28]。首先利用G1法结合Delphi问卷调查的结果确定主观权重,并通过熵权法得到客观权重,将主观权重和客观权重进行线性组合,得到组合权重,通过组合权重和综合评价函数对不同大豆品种指标进行分析,得到每个品种大豆的综合得分并排序,取得分排名前10 位的品种(表4)。

表4 油料用、饲料用大豆综合得分排名前10 位的品种Table 4 Top 10 oil and feed soybean varieties with the highest comprehensive score

由表4可知,油料用大豆中‘黑农88’得分排名第一,是最适合用于油料的大豆品种,且排名前10 位的大豆品种中东北地区大豆占比达到了50%,其次是华北地区大豆;饲料用大豆中‘华春9’得分排名第一,是最适合用于饲料的大豆品种,排名前10 位的大豆品种中华南、华东地区大豆占比较高,其次为东北地区大豆。综合分析得分结果发现,油料用大豆的优势产区为东北春大豆区,其次为华北春大豆区,适宜品种为‘黑农88’‘黑农85’‘黑芽2’‘赤豆5’和‘赤豆4’。饲料用大豆的优势产区为华南和华东春夏大豆区,其次为东北春大豆区,适宜品种为‘华春9’‘华春4’‘通豆10’‘辽豆59’和‘绥农94’。以上结果也验证了大豆的地理分布规律,即产自高纬度地区的大豆粗脂肪含量较高,南部低纬度地区的大豆粗蛋白含量较高[39]。通过构建大豆评价数据模型计算不同品种大豆的综合得分可以清晰高效地得到该品种大豆在油料用、饲料用大豆中的排名情况,为大豆的不同加工需求提供了高效的原料筛选方法。

2.5 聚类分析结果

对40 个大豆品种进行聚类分析[1]。为了排除量纲、数量级对结果的影响,本研究先利用SPSS软件对数据进行标准化处理,然后通过系统聚类中组间联接法进行分析,采用欧氏距离差平方和法对D值进行聚类分析。开始时每个品种的大豆各自为一类,然后把最靠近的大豆品种聚为小类,再将已聚合的小类按其类间距离合并,最后聚合成大类,得到的结果如图4所示。图4A为油料用大豆的聚类结果,可将40 个大豆品种划分为5 个类群,分别包含30、5、2、2 个和1 个大豆品种,其中排名前5 位的大豆品种中‘黑农85’单独成类,‘黑芽2’‘黑农88’‘华春9’为一类,这些品种都具有较高的脂肪含量(均在20 g/100 g左右),且损伤率低、磷脂含量高。图4B为饲料用大豆的聚类结果,可将40 个大豆品种划分为9 个类群,分别包含12、3、3、1、12、6、1、1 个和1 个大豆品种,同样地,‘黑农85’单独成类。饲料用大豆综合得分前5 位的大豆品种中‘通豆10’‘华夏1’和‘华春4’都归类于V类,这些品种都具有蛋白质含量高,损伤粒率、杂质含量低等特点,与热图分析的结果一致。这也在一定程度上反映了大豆品种的品质相近性和区域特征,为全面准确地评估不同地区、不同品种大豆的相关性质以及专种专用大豆的归类提供了切实可行的参考。

图4 油料(A)、饲料(B)用大豆品种聚类图Fig.4 Cluster analysis of soybean varieties for oil (A) and feed (B)

3 结 论

本研究通过分析比较不同地区、不同品种大豆的品质指标差异,利用主成分分析中的因子分析确定了油料用大豆的关键特征指标,除粗脂肪含量外,补充了VE含量、杂质含量、损伤率、水分含量和磷脂含量作为综合评价指标;确定了饲料用大豆的关键特征指标,除蛋白质含量外,补充了7S/11S球蛋白比例、蛋白质溶解比率、粗脂肪含量、杂质含量、损伤率和大豆异黄酮含量作为综合评价指标,进一步丰富了油料、饲料用大豆评价指标体系,使评价结果更具全面性和准确性。在特征性指标的基础上利用组合赋权模型确定适用于油料用大豆的主产区为东北黑龙江春大豆区,其次为华北春大豆区,适宜品种为‘黑农88’‘黑农85’‘黑芽2’‘赤豆5’和‘赤豆4’;适用于饲料用大豆的主产区为华南和华东春夏大豆区,适宜品种为‘华春9’‘华春4’‘通豆10’‘辽豆59’和‘绥农94’,聚类分析结果的补充也为具有相似特性大豆的专种专用提供了参考。然而,本研究并没有完全覆盖我国主栽大豆的所有品种,因此后续研究仍需进一步充实和完善。

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