不同品种榛子加工榛子露适宜性评价

周群星，胡昊，吕春茂，孟宪军，于艳奇

（沈阳农业大学食品学院，辽宁沈阳 110000）

榛子（Corylus avellanaL），世界“四大坚果”之一，富含多种营养素（15%粗蛋白、60%脂肪、维生素、矿物质等）[1,2]。榛子在我国22 个省区都有种植，多年来培育出众多新品种（达维、玉坠、辽榛系列等）[3]，由于气候等多因素影响，各品种间存在一定的差异性。随着国民生活水平提升，人们对于食物的关注重心偏移到“健康、天然”上。榛子多作为传统的“炒货”销售，产品单一会对榛子产业的规模化形成一定的阻碍。若想进一步挖掘榛子资源的附加值，必须进行深加工处理，其中附加值较高的当数榛子露植物蛋白饮料。

榛子露植物性蛋白饮料相较于牛奶会减少CO2的排放量，对环境的负面影响小，避免了与宰杀动物相关的伦理问题。有益于“乳糖不耐症”人群、避免因动物蛋白摄入过多导致的“富贵病”等优点[4,5]。近年来，多种新生活方式又兴起（如素食主义、蛋素食主义）[6,7]。多重原因导致日常饮用植物蛋白类饮料的消费者越来越多。植物蛋白饮料销量持续上涨，牛奶在西方国家的消费量逐年下降。植物蛋白类饮品备受消费者青睐，市场空前繁荣[8]。

适宜的原料是生产优质产品的物质基础。适宜性评价在果蔬、动物源食品等领域都有涉及，国内外多名学者通过加工适宜性研究初步探索出了加工相关产品的专用品种[9-11]，目前关于榛子露的研究多集中在工艺优化、多原料复配榛子露研发上[12,13]，而有关加工榛子露专用榛子原料的研究未见报道。所以本文从全国范围内收集21 份榛子样品，榛子品种涉及达维、玉坠、平欧21 号、辽榛系列等多个品种，地区包括东北三省、河北、山西等省份。按相同工艺加工成榛子露，测定产品相关指标进行多元统计分析、构建数学模型。期望从中筛选出较适合生产榛子露的原料品种，以期为筛选生产榛子露专用榛子原料给出参考意见，并为企业加工和基地种植提供理论基础。

1 材料与方法

1.1 材料

在2021 年10 月榛子成熟期间，从榛子“四大栽培区”收集榛子样品21 份。自然风干后用密封袋密封置4 ℃冷库低温贮藏，随实验进展按需按量取用。产地及榛子品种等详细信息见表1。

图1 21 份榛子实验材料Fig.1 21 hazelnuts experiment materials

表1 榛子样品详细信息Table 1 Details of hazelnut samples

1.2 主要药品与试剂

卡拉胶、瓜尔豆胶、蔗糖脂、单双脂肪酸脂、蔗糖酯、吐温80，食品级，河南万邦化工科技有限公司；氢氧化钠，分析纯，国药集团化学试剂有限公司；石油醚，分析纯，沈阳西陇化工有限公司；牛血清蛋白，标准品，天津市致远化学试剂有限公司；G-250 考马斯亮蓝，色谱纯，上海阿拉丁生化科技有限公司。

1.3 主要仪器与设备

JML-50 胶体磨，浙江恒东科技有限公司；FSH-2A 均质机，常州越新仪器制造有限公司；H3-18TR离心机，杭州旌斐仪器科技有限公司；TU-1810紫外分光光度计，北京普析通用仪器有限公司；M200P 酶标仪，上海仪电物理光学仪器有限公司；3 nh 色差仪，深圳三恩时科技有限公司；索氏提取器，赛多利斯科学仪器有限公司；DHR-1 流变仪，美国TA 公司。

1.4 榛子露加工工艺

加工工艺流程参考李延辉等[14]的方法，参数稍加调整：室温条件下（18～22 ℃），将一定量的榛子仁浸泡在水中12 h 左右，捞出沥干。采用100 ℃的质量浓度为1%（g/100 mL）的NaOH 热烫1 min，不断搅拌使榛子表皮与碱液充分接触，捞出浸泡在冷水中，手工去皮。将去除种皮的洁白榛子仁用60 ℃温水磨浆（料水比m/V=1:6），榛子原浆通过200 目筛过滤除渣备用。干混白砂糖和稳定剂，在榛子露原浆达到60 ℃时加入，充分搅拌。在榛子露原浆达到70 ℃时加入乳化剂，充分搅拌。升温至80 ℃，在均质机中均质后将饮料灌装入瓶中。为了尽可能减少营养损失，采取巴氏灭菌法灭菌（90 ℃，15 s）。取出后自然冷却至室温，放入冰箱4 ℃下保存即可。

1.5 指标测定方法

每个指标同时做3 组平行，取3 组平行的平均值为最终数据。

（1）L*、a*、b*：参考Keenan 等[15]的方法。常温条件下，使用色差仪测定。先利用黑板，白板进行校正仪器，称取2 mL 榛子露样品于透明容器中，平铺开来，放入便携式色差仪中盖上盖子，按下测量键读取颜色数值，记录所测的L*值、a*值、b*值。

（2）pH：用台式酸度计测量。将电极从保护液中取出，用蒸馏水冲洗。将探头深入到榛子露中，pH 数值显示不变后记录数据，进行下一个样品测定时，用蒸馏水对探头反复冲洗至pH 回到中值。

（3）黏度：采用DHR-1 流变仪，在25 ℃室温条件下测定榛子露表观黏度，取适量榛子露平铺在平面台上，用硅油封边，防止外流。参数设置：夹具为40 mm 平行板，珀尔帖板钢；平衡时间60 s，持续时间240 s，剪切速度从0.1～100.0 s-1，每数量级点数100。

（4）透光率：取用蒸馏水稀释100 倍的榛子露样品，在波长750 nm 的情况下，用紫外可见分光光度计测定透光率。透光率越小，表示产品的稳定程度越好。

（5）蛋白质含量测定：采用考马斯亮蓝G-250的方法。以牛血清蛋白为标准品，参考年国芳等[16]的方法绘制标准曲线、处理榛子露样品。根据样品在595 nm 处的吸光值，对照标准曲线确定各榛子露样品的蛋白质含量。

（6）脂肪含量：参照GB/T 5009.6-2016，索氏提取法[17]。

（7）平均粒径：参考栗昇[18]的方法。

（8）可溶性固形物：折光仪法。

（9）离心沉淀率：参考赵福利[19]的方法，离心沉淀率按照公式（1）计算。

式中：

D——离心沉淀率，%，

W0——10 mL 离心管质量，g；

W1——10 mL 样品质量，g；

W2——沉淀物与离心管总质量，g。

（10）离心悬浮比：将放置一段时间的样品,分别精确称取上层及底层10 g，并在3 000 r/min 离心15 min，然后称量其离心沉淀量，计算离心悬浮比。离心悬浮比可以快速反映出整体颗粒悬浮分布的均匀性，该值越高，表明自然分层率越低，饮料越稳定。离心悬浮比按照公式（2）计算。

式中：

E——离心悬浮比；

X1——上层沉淀量，g；

X2——下层沉淀量，g。

（11）稳定值：参考徐嘉一[20]的方法。采用公式（3）计算稳定值。R≤1，越接近1，稳定性越好。

式中：

R——稳定值；

A前——离心前的吸光度；

A后——离心后的吸光度。

1.6 数据分析

利用Excel 2021 汇总数据，标准化处理，IBM SPSS 21 进行数据描述性、相关性、主成分分析。Origin 2021 制作相关性分析热图。利用SPSS AU在线网站进行层次分析，确定指标权重。

2 结果与讨论

2.1 榛子露指标品质特性分析

从表2 中可以看出，样品的a*、b*、离心沉淀率、蛋白质、脂肪、平均粒径、黏度的变异系数均大于10%，表明指标在样品间有较大差异，即说明了所选取样品的广泛性。再对比指标的均值和中位数，发现指标的两数值都十分接近，其中，pH、可溶性固形物、蛋白质的两数值相等，即表明存在较少的异常数据。结合上述分析两点，说明了所选取样品的普遍性和独立性[21]。

图2 榛子露Fig.2 Hazelnut milk

表2 榛子露评价指标测量值的分布情况Table 2 Distribution of measured values of each index of hazelnut milk

2.2 榛子露综合品质评价模型的建立

2.2.1 榛子露指标间相关性分析

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。它要求相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率。质量是一个综合性概念，是多因素共同作用的结果[22]。为实现对榛子露多角度、全方面的综合评价，选取了感官品质（L*、a*、b*）、理化与营养品质（pH 值、可溶性固形物、蛋白质、脂肪、平均粒径、黏度）、加工品质（离心沉淀率、离心悬浮比、稳定值、透光率）三方面指标。由于指标选取较多及指标间存在共线关系[23]，首先对指标进行相关性分析，为后续指标筛选提供理论基础，结果如图3 所示。

图3 产品指标相关性分析热图Fig.3 Heat map of correlation analysis of hazelnut milk index

感官指标中的L*与可溶性固形物呈显著正相关，相关系数为0.514（P＜0.05）。b*与蛋白质呈显著负相关，相关系数为-0.450（P＜0.05）；加工品质指标的离心沉淀率与离心悬浮比、稳定值、蛋白质、脂肪都呈显著负相关，相关系数依此是-0.918、-0.890、-0.910、-0.954（P＜0.01）；而与透光率、平均粒径、黏度呈显著正相关，相关系数依此是0.904、0.913、0.948（P＜0.01）；理化与营养指标中的蛋白质与脂肪呈显著正相关，平均粒径与黏度呈显著正相关。蛋白质、脂肪与平均粒径、黏度两两都呈显著负相关，相关系数依此为-0.874、-0.924、-0.912、-0.956（P＜0.01）。

2.2.2 主成分分析

榛子各指标间存在着相互影响，简单的相关性分析难以直接反映出产品品质与指标间的关系。为了简化模型，需要对指标进行取舍，筛选出包含信息多、涵盖范围广的核心指标。主成分分析结果如表3所示。从表3 中可以看出累积方差贡献率逐渐减小，前3个主成分的累计方差贡献率达到82.00%＞80%，即其所含信息占总体信息的82.00%[24]；且特征值都大于1[25]，主成分选取的两个原则均满足。碎石图表示的信息是所提取因子数与其他剩余因子的区别度（图4），斜率与区别度成正比。碎石图的走势也很好的表明了表3 方差累积贡献率的情况。

图4 碎石图Fig.4 Scree plot

表3 各主成分的特征值与方差贡献Table 3 Eigenvalue and cumulative contribution of evaluation factors

经旋转处理后，各变量载荷值在不同主成分上趋向于两极分化，可更好的观察出解释变量与各主成分之间的关系。载荷值越大，表明对该主成分越重要[26]（表4）。核心评价指标的筛选应遵循：指标具备相对的独立性；有一定的变异系数[27]。此外，基于前三个主成分构建了主成分三维载荷图（图5）。

图5 主成分因子三维载荷图Fig.5 Three-dimensional loading diagram of principal component factors

表4 主成分因子载荷矩阵Table 4 Principal component factor loading matrix

第一主成分包括离心沉淀率、离心悬浮比、稳定值、透光率、蛋白质、脂肪、平均粒径、黏度。特征值为7.66，方差贡献58.91%，包含理化与营养、加工品质的多个指标。榛子露作为植物蛋白饮料其核心评价指标是蛋白质、脂肪含量丰富度。加之离心沉淀率与平均粒径、黏度呈显著正相关、与蛋白质、脂肪呈显著负相关。因此，选取离心沉淀率、蛋白质、脂肪作为第一主成分的代表指标。

第二主成分包括L*、可溶性固形物，方差贡献率为13.67%。L*与可溶性固形物在0.05 水平上显著正相关。可溶性固形物是指液体或流体食品中所有溶于水的化合物的总称。包括糖、酸、维生素、矿物质等。故选取可溶性固形物代表第二主成分。

第三主成分包括a*、b*、pH，方差贡献率为9.417%。各榛子露样品pH 值浮动幅度不大，维持在一个相对稳定的趋势，变异系数小于10%。b*与蛋白质在0.05水平显著负相关。为全方位评价榛子露，选取指标要尽可能全面覆盖，可以代表绝大多数信息。且上述第一、二主成分选取的代表指标中不含感官评价指标，最终确定第三主成分指标为b*。

综上所述，将榛子露的综合评价指标简化为离心沉淀率、蛋白质含量、脂肪含量、可溶性固形物、b*，五项。

2.2.3 核心指标层次分析

各评价指标的品质特性差异明显，应先判断指标属性为正向、中性、还是反向的[28]，继而确定评价指标的理想值X0（表5）。离心沉淀率为反向指标，值越小表示产品越稳定；中性指标只有可溶性固形物；b*、脂肪、蛋白质是正向指标，值越大越好。为消除指标间不同量纲及数量级的影响，对核心指标数据进行正向化、归一化处理[29]。标准化结果如表5 所示。

表5 理想值和核心评价指标标准化处理结果Table 5 Ideal value and core evaluation index standardized processing results

利用层次分析法中的1～9 比例标度法，对筛选出的5 项核心评价指标（b*、可溶性固形物、离心沉淀率、脂肪、蛋白质）构建5 阶判断矩阵进行层次分析研究（表6），分析得到特征向量分别为0.360、0.546、0.714、1.383、1.998；权重对应的分别是：7.198%，10.916%，14.271%，27.657%，39.959%。除此之外，该判断矩阵通过了合理满意一致性检验（CR＜0.1）[27]，综合上述分析得到榛子露综合品质评价模型：Y=0.071 98b*+0.109 16×可溶性固形物+0.14271×离心沉淀率+0.276 57×脂肪+0.399 59×蛋白质。

表6 层次分析和一致性检验结果Table 6 Analytic hierarchy process and consistency test results

2.3 榛子原料适宜性分类

将样品相关指标数据标准化处理后代入模型，计算综合品质得分（表7）。由于榛子原料品质与榛子露产品质量有显著正相关性，榛子露综合品质评价结果可以作为评价不同品种榛子加工榛子露适宜性评价标准[30,31]。

表7 榛子露综合品质得分及排序Table 7 Comprehensive quality score and ranking of hazelnut milk

首先仅以综合品质得分排序来看。17 号（南部安徽辽榛9 号）以0.92 得分排序第一。4、5、6、11、21 号榛子样品综合得分均大于0.6，适合制备榛子露。1、3、8、10、13、14、20 样品的综合得分在0.4～0.6 范围内，也基本满足制备榛子露的基本需求，7、9、15、16、18、19 得分不足0.4，在这里不建议加工制备榛子露，可进行其它深加工产品的候补原料品种（表8）。

表8 榛子样品加工适宜性分类Table 8 Classification of processing suitability of hazelnut samples

若从整体来看，所有样品综合得分在0.1～0.92之间，极值差高达0.80。综合得分大于0.6 的有8份参试样品，0～0.6 范围内的有13 份参试样品。排序前10 的参试样品中，来自北部栽培区的样品占了60%的比例。涉及到的榛子品种有6 种，其中多为辽榛3 号。由此可见，加工榛子露的榛子原料要从北部栽培区选取，品种建议采用辽榛3 号。这与李亮等[32]的研究结果类似。排名后10 的样品中，中部、南部、干旱栽培区占据了80%，仅有的4 份干旱地区的榛子样品有3 份在最后10 名中。并且，排序最后的是18 号干旱新疆玉坠，综合得分较低。因此不建议采用干旱地区的榛子原料加工榛子露产品。排序后10 的榛子品种还较为混乱，平欧、达维、玉坠、辽榛2、3、5、6、7 号都有所涉及。出现上述这种情况的原因，可能还是要归根于栽培区的气候环境等因素。

为区别各榛子原料加工榛子露的适宜性，在榛子露综合品质得分基础上进行K-均值聚类分析（图6）。在欧式距离为10 时，样品被划分为四类，7、8、9、13、15、16、19 号为第Ⅰ类群，18 号单独为第Ⅱ类群，第Ⅲ类群有10 个样品，第IV 类群包括2、12、17 号。综合聚类分析的最优分割等多方信息考量下[33]，给出榛子加工榛子露适宜性评价建议（表8）。建议选用北部栽培区的辽榛3 号加工榛子露产品，不建议选用干旱栽培区的榛子原料加工榛子露，可作为其他榛子深加工产品的考虑，如榛子油、榛子面条等。

图6 聚类分析树状图Fig.6 Cluster analysis tree graph

3 结论

结合相关性、主成分分析将榛子露的13 项评价指标简化为离心沉淀率、蛋白质含量、脂肪含量、可溶性固形物、b*，5 项。层析分析确定各指标权重为：b*（7.198%），可溶性固形物（10.916%），离心沉淀率（14.271%），脂肪（27.657%），蛋白质（39.959%）。得到榛子露综合品质评价模型：Y=0.071 98×b*+0.109 16×可溶性固形物+0.142 71×离心沉淀率+0.276 57×脂肪+0.399 59×蛋白质。南部安徽辽榛9 号（17 号）以0.92 综合得分排序第一，通过聚类分析确定综合得分值的最优分割，结合多方信息，最终推荐北部栽培区的辽榛3 号作为加工榛子露的原料，干旱栽培区的榛子原料不建议制备榛子露，可做其它榛子深加工产品的考虑。