杨 宏李跃建王长林梁根云王金社刘小俊*

（1四川省农业科学院园艺研究所，蔬菜品种改良与种质创新四川省重点实验室，农业部西南地区园艺作物生物学与种质创制重点实验室，四川成都 610066；2中国农业科学院蔬菜花卉研究所，北京 100081；3河南省农业科学院经济作物研究所，河南郑州450002）

南瓜口感评价与营养成分的相关性和回归分析

杨 宏1李跃建1王长林2梁根云1王金社3刘小俊1*

（1四川省农业科学院园艺研究所，蔬菜品种改良与种质创新四川省重点实验室，农业部西南地区园艺作物生物学与种质创制重点实验室，四川成都 610066；2中国农业科学院蔬菜花卉研究所，北京 100081；3河南省农业科学院经济作物研究所，河南郑州450002）

以31份印度南瓜、12份中国南瓜、4份印度南瓜×中国南瓜种间杂种为研究对象，进行老熟南瓜口感评价及营养成分相关性研究，鉴定影响南瓜口感的关键指标，并建立一种科学评价口感的方法。结果表明：供试南瓜材料干物质含量为28.27～219.12 g·kg-1（FW），淀粉含量为4.13～93.68 g·kg-1（FW），可溶性糖含量为8.48～128.14 g·kg-1（FW），纤维含量为2.46～80.94 g·kg-1（FW），可溶性固形物含量为3.2～12.2 °Brix（FW），VC含量为17.9～258.2 mg· kg-1（FW）；含水少、甜、面、质地细腻、平滑的南瓜口感好，反之口感差。从口感与营养成分的整体趋势上看，干物质、淀粉、可溶性糖、VC及可溶性固形物含量升高、纤维含量降低口感变好；反之，口感变差。通过逐步回归分析，剔除了可溶性固形物、VC、纤维含量等贡献率小的营养成分，建立南瓜口感评价公式Y=-5.481+17.974X1+10.716X2+12.473X3（Y为口感得分预测值，X1为干物质百分含量，X2为可溶性糖百分含量，X3为淀粉百分含量），拟合优度指标R2为0.907，预测口感效果较好。说明利用干物质百分含量、可溶性糖百分含量、淀粉百分含量预测肉用南瓜口感是可行的。

南瓜；口感评价；营养成分；回归分析

南瓜（Cucurbita spp.）是葫芦科南瓜属一年生蔓性草本植物，在世界各地广泛栽培，随着人们食物结构的改善和对南瓜营养成分及医疗保健价值的深入研究（孙清芳 等，2004；刘洋 等，2006），南瓜越来越受到人们的重视。全世界南瓜栽培面积、单产及总产量增长迅速。2013年我国南瓜栽培面积已达38.77万hm2，单产18.46 t·hm-2，总产量在710万t左右，是世界上最大的南瓜生产国（http://faostat3.fao.org/download/Q/QC/E）。中国南瓜（C. moschata D．）、印度南瓜（C. maxima D．）以及它们的种间杂交品种是目前肉用南瓜的主要类型。营养成分和口感品质是肉用老熟南瓜的重要经济指标。生产中把口感品尝作为南瓜品质鉴定和评价的主要手段，该方法缺乏准确性。目前国内南瓜品质研究多注重果肉的营养成分，对于食用口感和营养成分的相关性研究较少。尹玲等（2013）以10份口感明显不同的南瓜材料为研究对象，分析感官属性和质构指标以及感官属性和生化指标的相关性，指出南瓜感官评价的关键指标为粉质、干湿情况和甜度，可以将干湿情况、粉质、甜度作为感官评价的简易评分指标，但未能提出具体评价标准。刘文君等（2013）对21份南瓜材料进行研究发现，干物质含量、可溶性固形物含量、可溶性糖含量、淀粉含量、多糖含量、果胶含量相互之间呈极显著正相关，且当平均隶属函数值≥0.6时，南瓜品质优良。此种方法未能提出与口感显著相关的主要指标，测试全部营养物质操作复杂、费时，且忽视了各成分对口感贡献的权重不同，值大小受群体中样本影响。Corrigan等（2001）采用感官评价、质构分析方法对8个印度南瓜品种进行研究发现，淀粉含量、干物质含量与感官属性显著相关，且干物质含量与质地中的黏性、硬度显著相关。Corrigan等（2006）进一步对10个印度南瓜品种进行感官评价、质构物理分析和干物质含量、淀粉含量、蔗糖含量、果糖含量、葡萄糖含量分析，结果表明干物质含量和糖含量可作为南瓜感官评价如湿度、甜度等属性的指标。总之，肉用南瓜口感评价复杂，尚无准确、统一的鉴定方法。本试验拟通过测试31份印度南瓜、12份中国南瓜和4份种间杂交种南瓜的干物质、可溶性固形物、可溶性糖、VC、淀粉、纤维含量等6个指标，建立一个评价南瓜食用口感的分级标准和快速鉴定方法。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试31个印度南瓜品种、12个中国南瓜品种、4个种间杂种（印度南瓜×中国南瓜）（表1）均种植于四川省农业科学院园艺研究所新都实验基地，2015年3月16日播种，7月10～20日采收。试验地土壤全氮含量0.096%～0.109%，全磷0.088%～0.097%，全钾1.67%～1.79%，有机质2.40%～3.49%，碱解氮68～83 mg·kg-1，有效磷42.0～45.9 mg·kg-1，速效钾129～166 mg·kg-1。每份材料每小区种植20株，3次重复。短蔓南瓜小区面积24 m2，厢宽2 m，每厢种2行，对爬式爬地栽培，株距60 cm，单蔓整枝；长蔓南瓜小区面积64 m2，厢宽4 m，每厢种2行，对爬式爬地栽培，株距80 cm，单蔓整枝。由于短蔓南瓜种植密度大于长蔓南瓜，根据多年种植经验，长蔓南瓜施肥量为：鸡粪500 kg·（667 m2）-1，复合肥（N-P-K为15-15-15）40 kg·（667 m2）-1，过硫酸钙40 kg·（667 m2）-1，硫酸钾10 kg·（667 m2）-1；短蔓南瓜施肥量为：鸡粪500 kg·（667 m2）-1，复合肥（N-P-K为15-15-15）65 kg·（667 m2）-1，过硫酸钙65 kg·（667 m2）-1，硫酸钾20 kg·（667 m2）-1。

采收时每份材料共3个小区的果实混合采收，选择商品性好的老熟瓜6个，同一材料果实的坐瓜节位、授粉天数相对一致。口感测试均于采摘当天进行，并进行样品制备，3次重复。

表1 参试材料类型、来源及品种特征特性

（续表）

1.2 试验方法

1.2.1 感官评价 将当日采摘的南瓜取中部果肉约长30 mm、宽30 mm、高15 mm的样品，在常压条件下沸水中蒸30 min，冷却至温热（45 ℃）；由15位经验丰富的评价人员进行感官评定，评价指标为面度、干湿度、甜度和综合评分，评价标准见表2。每个样品评定后，均用清水漱口并间隔5 min再进行下一个品种评定。

表2 南瓜口感评价评分标准

1.2.2 生化指标测定 将新鲜南瓜去皮去籽及果柄，平均纵剖为12份，均匀选取其中4份，切成3 mm×3 cm的细条，全部混匀。精确称量50 g果肉（精确至0.001 g），加入50 mL 2%草酸溶液（m/ V）浸提剂，用高速组织捣碎机研磨成匀浆，用于VC含量测定。称量50 g混匀果肉（精确至0.001 g），加入50 mL超纯水，在匀浆机中制成细腻的匀浆（手指捏不到颗粒），用于可溶性固形物、可溶性糖含量及淀粉含量的测定。称量果肉300 g（精确至0.001 g）烘干磨粉，用于干物质含量及纤维含量的测定。每个样品3次重复，取平均值。

根据GB 5009.3—2010《食品中水分的测定》测定干物质含量；根据GB/T 6195—1986《水果、蔬菜维生素C含量测定法（2，6-二氯靛酚滴定法）》测定果肉VC含量；采用蒽酮硫酸比色法测定可溶性糖含量（周建 等，2008）；采用高氯酸水解法测定淀粉含量（邱贺媛，2003）；根据GB/ T 5515—2008《粮油检验粮食中粗纤维素含量测定介质过滤法》测定粗纤维含量；根据NY/T 2637—2014《水果和蔬菜可溶性固形物含量的测定折射仪法》测定可溶性固形物含量。实验仪器有：北京普析通用分光光度计TU-1810、Sartorius分析天平BS110S、飞利浦匀浆机、Eppendorf高速离心机5415D、天津泰斯特高速万能粉碎机FW80、精宏电热恒温干燥箱、天津泰斯特马弗炉、ATAGO手持式折光仪PAL-1等。

1.3 数据分析

在进行回归分析之前，利用反正弦法对营养成分含量的百分数数据进行转换。利用SPSS 17软件，以口感得分预测值为因变量（Y），以干物质百分含量（X1）、可溶性固形物百分含量（X2）、可溶性糖百分含量（X3）、VC百分含量（X4）、淀粉百分含量（X5）和纤维百分含量（X6）为自变量进行回归分析。通过t测验，将假设检验显著（P＜0.01）的营养成分纳入，重新构建回归模型。

2 结果与分析

2.1 口感评价与果实主要营养成分的基本统计量分析

如表3所示，供试材料中口感差的（0～4.0分）南瓜材料有14份，其中印度南瓜11份，中国南瓜2份，种间杂种1份；口感普通（4.1～6.0分）的南瓜样品15份，其中印度南瓜9份，中国南瓜6份；口感较好（6.1～10.0分）的南瓜18份，印度南瓜11份，中国南瓜4份，种间杂种3份。供试材料的干物质含量范围为28.27～219.12 g· kg-1（FW）；淀粉含量范围为4.13～93.68 g·kg-1（FW）；可溶性糖含量为8.48～128.14 g·kg-1（FW）；可溶性固形物含量范围为3.2～12.2 °Brix（FW）；VC含量范围为17.9～258.2 mg·kg-1（FW）；纤维含量范围为2.46～80.94 g·kg-1（FW）。果实中各营养成分含量由高到低依次是：干物质＞可溶性固形物＞可溶性糖＞淀粉＞纤维＞VC。

如表4所示，纤维含量的变异系数大于100%，明显高于可溶性糖含量、淀粉含量、干物质含量、VC含量及可溶性固形物含量的变异系数；口感、可溶性糖含量和淀粉含量的变异系数均在46%左右，居中；干物质含量和VC含量的变异系数在35%～40%之间；可溶性固形物含量的变异系数最小，仅为20%左右。

表3 参试材料口感评价得分及主要营养成分含量

（续表）

表4 供试材料口感及营养成分调查结果

2.2 口感评价与果实主要营养成分的回归分析

一般认为干物质含量与果肉干湿程度有关；可溶性糖含量、可溶性固形物含量与甜度相关；淀粉含量与面度、糯性、质地相关；粗纤维含量与果肉硬度、 纤维性等感觉相关，但具体关系未知。由表3可知，南瓜鲜样干物质含量在80.0 g·kg-1以下时，含水多，风味淡；80.0～100.0 g·kg-1时，稍润，适口性一般；100.0 g·kg-1及以上，干湿度在可接受范围内，要综合可溶性糖含量、淀粉含量等指标进行评价。可溶性糖含量低于40.0 g·kg-1时甜味淡，高于60.0 g·kg-1较甜；淀粉含量低于50.0 g·kg-1时果肉粗、无弹性，50.0～70.0 g·kg-1时，口感较糯，高于70.0 g·kg-1时口感粉。纤维含量高于20.0 g·kg-1时纤维感明显。可溶性固形物含量高于10.0 °Brix时，口感较好；低于7.0 °Brix时，口感较差。VC含量对口感的影响不明显，但低于100.0 mg·kg-1时，南瓜的各项营养指标含量都偏低。

如表5所示，从口感与营养成分的整体趋势上看，干物质、淀粉、可溶性糖、VC及可溶性固形物含量越高口感越好，纤维含量越低口感越好。从具体数值上看，相邻等级中各营养物质的边界有重合部分，还需建立口感与各成分相关的评价模型。以口感得分预测值为因变量，以干物质百分含量、淀粉百分含量、可溶性糖百分含量、可溶性固形物百分含量、VC百分含量、纤维百分含量为自变量，进行逐步回归分析。Y=-6.770+17.977×干物质百分含量-0.015×可溶性固形物百分含量+9.698×可溶性糖百分含量+0.069×VC百分含量+12.243×淀粉百分含量+4.817×纤维百分含量，拟合优度指标R2为0.918，在此方程下可溶性固形物含量、VC含量、纤维含量P＞0.01，为剔除变量。剩余变量有干物质含量、可溶性糖含量和淀粉含量，Y=-5.481+17.974 X1+10.716 X2+12.473 X3（Y为口感得分预测值，X1为干物质百分含量，X2为可溶性糖百分含量，X3为淀粉百分含量），拟合优度指标R2为0.907。

表5 南瓜口感分级和营养成分含量范围

3 结论与讨论

3.1 材料类型丰富性和口感评价准确性

本试验中干物质含量、可溶性糖含量、可溶性固形物含量范围，涵盖了大部分已有研究报道的范围，还包含了未报道的极低含量南瓜样品，且样品类型丰富，为本试验的科学性奠定了基础。

本试验干物质含量范围为28.27～219.12 g·kg-1（FW）。吴素玲等（2002）测定23个南瓜品种的干物质含量范围为5.30%～27.30%，王萍等（2002）测定6个南瓜品种果实干物质含量在11.42%～15.23%，林德佩等（1997）引用日本厚生省1994年食物中印度南瓜的水分792 g·kg-1（FW），中国南瓜水分为889 g·kg-1（FW）。张建农和满艳萍（1999）测定12个南瓜材料，其水分含量为85.3%～94.4%（干物质含量为5.6%～14.7%）。邢伟等（2012）测定南瓜干物质含量为4.52%～10.97%。Olsza ń ska等（2014）测定8个不同类型的南瓜品种，其收获期干物质含量为3.6%～19.3%。Konopacka 等（2010）测定5个南瓜品种的干物质含量为9.2%～17.1%。

张建农和满艳萍（1999）测定12个南瓜品种的可溶性糖含量为2.26%～8.35%（FW）；邢伟等（2012）测定6个南瓜品种的可溶性糖含量为22.46%～52.66%（DW）。本试验47份南瓜材料可溶性糖含量为8.48～128.14 g·kg-1（FW），与前人的测定结果一致。。

Olsza ń ska等（2014）对8个南瓜品种的可溶性固形物含量进行测定，其范围为2.9～11.9 °Brix，与本试验中47个南瓜品种的可溶性固形物含量范围3.2～12.2 °Brix接近。

口感评分的准确性是保证本试验科学性的前提。本试验进行口感品尝的15个人年龄范围为22～43岁，均为南瓜育种、栽培、生理生化科研人员，身体健康，味觉、嗅觉正常。15人对不同品种的口感得分方差分析结果为F=0.057，P=0.994，15人之间没有显著差异。

3.2 影响肉用老南瓜口感的主要营养成分及评价标准

蔬菜营养品质综合评价方法常用平均隶属函数值法，在菠菜、萝卜、番茄、大蒜上均有应用（程智慧 等，1996；张部昌 等，1999；齐敏 等，2009；张传伟 等，2011）。但口感是多个成分相互影响形成的综合感觉，不同的成分对口感构成的权重不同，采用平均隶属函数值法来评价口感是不合理的。刘文君等（2013）提出平均隶属函数值≥0.6 时，南瓜口感很粉，风味很甜，品质优良，但未能提出影响南瓜口感的关键成分，且各成分隶属函数值受样本群体的影响，不可作为行业内通行的评判标准。

本试验通过回归分析发现干物质含量、淀粉含量、可溶性糖含量对于口感的贡献显著大于可溶性固形物、VC、纤维含量，是影响肉用老南瓜口感的主要因素，与传统育种目标“干、面、甜”一致，也符合尹玲等（2013）将干湿情况、粉质、甜度作为老南瓜的简易感官评分指标的看法。口感评价公式Y=-5.481+17.974 X1+10.716 X2+12.473 X3（Y为口感得分预测值，X1为干物质百分含量，X2为可溶性糖百分含量，X3为淀粉百分含量）。根据该公式，口感好（得分8.1～10.0）的南瓜Y值为7.62～10.42，口感较好（得分6.1～8.0）的南瓜Y值为6.02～7.94，口感差（得分0.1～4.0）的南瓜Y值为-0.65～4.41，分级清晰。从表3也可以看出预测值变化趋势与口感得分基本一致，对口感具有较好的指示意义。

甜度是影响南瓜口感的重要因素之一。可溶性糖和可溶性固形物含量都是能反映甜度的生化指标。可溶性固形物含量是影响桃、苹果、番茄、大白菜品质的重要指标（屈淑平 等，2004；聂继云 等，2012；张斌斌 等，2014）。在本试验南瓜口感与主要营养成分的回归分析中，可溶性糖含量对口感的回归系数为9.698，大于可溶性固形物含量对口感的回归系数-0.015，因此可溶性糖含量较可溶性固形物含量更适宜作为口感预测的关键指标。其原因可能在于，老南瓜果实中果胶含量高于桃、苹果、番茄、大白菜等果蔬，南瓜果肉可溶性固形物含量中含有一定量的果胶，不能真实反映其果肉中可溶性糖的含量，因而不具备准确判断甜度的指示意义。南瓜果实含蔗糖、果糖、葡萄糖等成分，不同品种果肉中各种糖含量不同，导致甜度不同（Corrigan et al.，2000）。本试验结果表明，可溶性糖含量能较为准确地反映南瓜果肉的甜度，较分别测试各种糖含量更为简便。

VC和纤维含量对口感的回归系数分别为0.069和4.817，表明VC和纤维含量对口感的贡献小，且P＞0.01，为剔除变量。因此在南瓜品质育种中，优先选择高干物质含量、高淀粉含量、高糖含量，再进一步选择低纤维含量和较高VC含量品种。

综上所述，本试验将肉用南瓜中的多种营养成分通过相关性分析和回归分析得出影响南瓜口感的主要成分为淀粉含量、干物质含量和可溶性糖含量，根据这3个成分对口感贡献的权重建立了口感评价的Y值公式。根据本试验中Y值和口感分级的对应范围，本试验提出如下评价标准：Y＞8.0为口感优质南瓜；Y＜3.0为口感较差南瓜，3.0≤Y≤8.0为口感普通南瓜。

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· 信息 ·

中美科学家揭示冷藏过的番茄为什么难吃

如果不趁新鲜尽早吃完，放进冰箱的番茄拿出之后风味会大打折扣。日前，中美科学家合作解释了其中的科学道理：低温导致相关基因被“冻僵”了，这样芳香物质的产出就少了。该研究结果于10月18日在美国科学院院报（PNAS）在线发表，论文的第一作者是浙江大学农业与生物技术学院张波副教授，通讯作者是浙江大学求是讲座教授、美国佛罗里达大学哈利·克里院士。

该课题组通过代谢组学、转录组学、表观组学等技术手段进行研究，发现番茄香味减少的原因是DNA甲基化。张波解释：“如果一个基因发生了甲基化，通常这个基因的表达会被抑制。低温诱导了DNA甲基化的瞬时增加，从而减少了芳香物质的产生。”据张波介绍，该课题组选择了两个品种番茄作为研究对象，一种是具有100多年历史的一个古老的番茄，风味浓郁；一种是目前全世界普遍种植的现代番茄，个大果红。研究发现，无论哪种番茄，果实都会受到采后低温贮藏影响。76人参与了试吃试验，番茄在5 ℃贮藏7天后，转货架1天，口感与新鲜采收番茄相距甚远。“人有400个嗅觉受体，可以识别1万亿种气味；而人眼可看清1 000万种颜色，人耳则只能感受近50万种声调。芳香消费已经成为一种时尚和新的需求。”番茄冷藏试验显示，冰过之后的番茄可溶性糖和有机酸含量并没有发生显著变化，但是芳香物质显著减少，即使放在货架3天也不能恢复。

影响水果“口感”的物质主要是糖、有机酸以及芳香物质，通常人们对于糖与酸比较熟悉，对于香气影响风味品质的认识相对有限。而事实上，香味对口感的影响更为重要，这就是科学家们开展这一研究的出发点。

目前，番茄被全世界广泛栽培和食用，现代农业尤其是采后冷链物流与贮藏技术的发展，进一步扩大了番茄果实的销售市场和货架寿命。消费者从超市购买到的番茄通常需要经过多天低温物流与贮藏，其风味品质受到了影响。既然知道了这一现象的具体原理，科学家们表示，或许之后能培育出不一样的番茄。

（科学网）

Correlation and Regression Analysis of Taste Evaluation and Nutrient Components in Squash

YANG Hong1，LI Yue-jian1，WANG Chang-lin2，LIANG Gen-yun1，Wang Jin-she3，LIU Xiao-jun1*
（1Horticulture Research Institute，Sichuan Academy of Agricultural Sciences，Vegetable Germplasm Innovation and Variety Improvement Key Laboratory of Sichuan Province，Key Laboratory of Horticultural Crop Biology and Germplasm Enhancement in Southwest，Ministry of Agriculture，Chengdu 610066，Sichuan，China；2Institute of Vegetables and Flowers，Chinese Academy of Agricultural Sciences，Beijing 100081，China；3Cash Crops Research Institute，Henan Academy of Agricultural Sciences，Zhengzhou 450002，Henan，China）

Taking 31 samples from C. maxima D.，12 from C. moschata D. and 4 from hybrids developed by crossing C. maxima with C. moschata as objectives，this paper studied on the correlation between taste evaluation and nutrient components of squash，aiming at identifying key taste influence index and establishing scientific taste evaluation method. The results indicated that the dry matter contents of all samples were 28.27-219.12 g·kg-1（FW），starch contents were 4.13-93.68 g·kg-1（FW），soluble sugar contents were 8.48-128.14 g·kg-1（FW）；fibre contents were 2.46-80.94 g·kg-1（FW），soluble solid contents were 3.2-12.2 °Brix（FW）；VC contents were 17.9-258.2 mg· kg-1（FW）. Samples with low moisture and fiber contents，sweet，adhesive，gummy had better taste；whereas，had poor taste. Judging from the relation between taste and nutrient components，high contents of dry matter，starch，soluble sugar，VC，soluble solid，and reduced fiber content could change the taste to better；whereas，change the taste to bad. The polynomial regression equations Y=-5.481+17.974X1+ 10.716X2+12.473X3（Y，prediction of taste；X1，percentage of dry matters content；X2，percentage of soluble sugar content；X3，percentage of starch content）of coefficient of determination（R2=0.907）indicated very significant regression relationship. It is feasible to predict the taste of squash by analyzing the relationships of Y with the percentage contents of dry matter，soluble sugar and starch based on polynomial regression.

Squash；Taste evaluation；Nutrient component；Regression analysis

杨宏，女，博士，副研究员，专业方向：蔬菜分子生物学与遗传育种，E-mail：910688628@qq.com

*通讯作者（Corresponding author）：刘小俊，男，研究员，专业方向：瓜类遗传育种，E-mail：lxjsaas@163.com

2016-04-01；接受日期：2016-08-21

公益性行业南瓜产业技术研究与示范项目（201303112），四川省蔬菜育种攻关项目（2011NZ0098-7），“十二五”四川省财政创新能力提升工程项目（2015JSCX-037）