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不同品种大米口感品质分析

2018-08-24谭书明张洪礼刘芳宏

食品科学 2018年15期
关键词:大粒黏性滋味

刘 敏,谭书明*,张洪礼,刘芳宏

(1.贵州大学酿酒与食品工程学院,贵州 贵阳 550025;2.贵州省农畜产品贮藏与加工重点实验室,贵州 贵阳 550025;3.贵州大学生命科学学院,贵州 贵阳 550025)

大米作为人们日常主食,因其高产、稳产、适应性强、经济价值高的优势,在国民经济中占有极其重要的地位[1-2]。大米食用品质包括米饭的适口性、香味、滋味、外观结构、冷饭质地等[3]。其中,大米适口性(黏性、弹性、软硬度)和滋味作为口感品质,是米饭的重要感官指标。随着生活质量的不断提高和消费观念的提升,消费者对大米食味品质的要求逐渐提高,特别是对口感的要求已从“可以吃”向“是否好吃”转变。据调查,消费者购买大米考虑的主要因素中口感占45%,其他各类因素(品种、价格等)占55%,大米口感品质已成为消费者购买的决定性因素[4]。因此,如何有效、准确且高效率地评价一种米饭的口感品质已成为越来越重要和迫切的问题。

大米口感品质的测定通常采用仪器分析、化学分析、微生物检查和感官评价[5]。感官评价通常包括传统感官评价和模糊感官评价。传统感官评价作为最常用的评价方法,一般采用评分法,按照规定的评分标准对不同样品进行打分并计算平均值,此法因评定人员不同,易出现各种消极影响因素,因而出现的误差较大,此外,当样品量较多、加权平均值相同,同时又需对样品进行排名时,加权计分法难以解决,而模糊综合评价可以杜绝此类问题的发生[6]。模糊综合评价可将定性评价转化为定量评价,通过模糊性数学的原理和方法,对样品感官质量中相互制约的因素进行数学化的抽象,建立一个反映其本质特征的理想的评价模式[7-11],减少评价主体间的主观评定误差,使最终实验结果更加科学和客观,因此模糊感官评价被应用于各类食品的感官品质评价中[12-16]。随着科技的发展,在食品品质评价中逐渐出现各种仪器评价,如气相色谱-质谱联用、液相色谱-质谱联用、质构仪、食味计、近红外和中红外技术、电子舌、电子鼻等。其中电子舌、电子鼻、气相色谱-质谱联用、液相色谱-质谱联用等仪器为大米口感及风味品质研究提供了有力的技术支撑[17-20]。但由于现代仪器仍存在某些局限性,感官评价方法依然不可替代。

本实验以不同品种大米为研究对象,采用模糊感官评价结合质构仪和电子舌技术,对不同品种大米口感品质进行分析,探索不同米饭的口感品质差异。通过主成分分析(principal component analysis,PCA)和偏最小二乘回归分析(partial least-squares analysis,PLS)与模糊感官评价相结合,对大米米饭口感品质进行比较分析。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

大粒溪香、大粒香、金麻粘 贵州湄潭龙脉皇米有限公司;玉珍香 贵州省湄潭县竹香米业有限责任公司;Y两优585 贵州卓豪农业科技有限公司;丰优香占 贵州省水稻研究所;内优5H25 贵州省遵义市农户自家;其中大粒溪香、大粒香、金麻粘、玉珍香、Y两优585、丰优香占为优质稻,内优5H25为常规稻。

1.2 仪器与设备

全智能电饭煲 广东美的生活电器制造有限公司;多频大幅脉冲电子舌 上海昂申智能科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 米饭的制备

根据GB/T 15682—2008《粮油检验 稻谷、大米蒸煮食用品质感官评价方法》[21]中小量样品米饭的制备方法蒸煮米饭,略有改动,米、水质量比为1.3∶1。

1.3.2 米饭口感评价

使用模糊感官评价,参照GB/T 15682—2008[21]米饭评价方法中适口性和滋味评价,略作修改,选择黏性、弹性、软硬度、滋味4 个因素对不同品种米饭口感进行评价,其评价标准见表1。邀请10 位食品专业研究生组成评定小组,按表1分别对米饭口感的各项指标进行等级评定,记录评分结果。

表 1 米饭口感评价标准Table 1 Rice taste evaluation criteria

1.3.3 大米及米饭质构特性测定

质构测试参照邓灵珠[22]的米饭质构特性测定方法,分别取米及米饭3 粒,呈“米”字型排放。使用P/36R圆柱形探头,压缩比例70%,压缩速率0.5 mm/s,触发力1.5 N,感应元量程1 000 N,上升高度20 mm,测试速率30 mm/min。每个样品测定6 次,去掉最大值与最小值,取4 次测定结果的平均值。测定指标包括硬度、弹性、黏性。

1.3.4 电子舌滋味测定

1.3.4.1 样品前处理

分别称取大米和制备好米饭5 g,加入50 mL蒸馏水浸泡30 min后过滤,滤液待用。

1.3.4.2 电子舌测试参数

所有样品均在1、10、100 Hz脉冲频率下进行测试,电极灵敏度为1×10-5,传感器的响应时间为120 s。测试前后均需使用清洗液对电极进行清洗。取滤液20 mL平行测定7 次,取后4 次数据,用电子舌自带软件进行分析。

1.4 数据分析

1.4.1 电子舌数据处理

使用电子舌自带的数据处理分析方法,即PCA和PLS对原始数据进行采集、分析和识别。使用判别指数(discrimination index,DI)对分析结果进行衡量:当DI值为正数且越靠近100%时,区分效果越好;一般认为当DI值大于80%时区分效果非常好;DI值为负数时表示有些样品区分效果差,存在重叠现象[23]。

1.4.2 其他数据处理

采用Excel 2007软件对实验数据进行处理,采用SPSS 21.0软件对实验数据进行显著性分析,采用Duncan’s新复极差法分析显著性水平,以P<0.05表示差异显著。

2 结果与分析

2.1 7 种米饭模糊感官评价分析

2.1.1 评定论域的确定

评定论域指构成产品的感官质量因素的一组指标的集合,通常用U表示,本实验中黏性表示为U黏性,弹性表示为U弹性,软硬度表示为U软硬度,滋味表示为U滋味。

2.1.2 权重的确定

对食品感官质量进行模糊数学法评判时,权重的分配方案会直接影响最后评价结果的正确性[24]。权重集就是各评价因素的权重系数的集合。每个评价因素对应一个权重系数,通常用A表示[9]。本实验采用强制决定法确定大米米饭各感官指标的权重A,A={A黏性,A弹性,A软硬度,A滋味}={0.25,0.20,0.25,0.30}。

2.1.3 模糊矩阵的建立

评定人员对7 种不同品种米饭按黏性、弹性、软硬度、滋味评价的汇总结果见表2。

表 2 不同品种米饭感官评定结果Table 2 Sensory evaluation of different varieties of cooked rice

将表2中7 种米饭样品口感因素的各等级评价人数分别除以总评价人数,得到模糊矩阵R。以编号为1的大粒溪香为例,可建立黏性、弹性、软硬度和滋味4 个单因素的模糊评价矩阵R,每个指标的集合为:U黏性=[0.4 0.6 0.0],U弹性=[0.5 0.5 0.0],U软硬度=[0.5 0.4 0.1],U滋味=[0.5 0.5 0.0]。把上述对1号样品的4 个单因素评价结果写成一个模糊矩阵。

将A与R组合后得到Y,Y为样品感官评价指标的综合评判结果,Y值越大表示综合评价结果越佳。根据模糊变换的原理Y=A×R,即得样品1号综合的评价结果为:

即Y1={0.525,0.450,0.025}。同理可得到其他组样品的模糊评价结果。将好、较好、差3 个等级依次赋值90、70、50,分别将Y中各个量乘其相对应的分值,再加和,最后得到感官评定值[25](表3)。

表 3 不同品种米饭综合评定结果Table 3 Comprehensive sensory evaluation of different varieties of cooked rice

由表3可知,大粒香米饭综合评价最高,排名第一,内优5H25米饭排名最低。说明大粒香米饭口感最佳,内优5H25米饭口感最差。综合评分中大粒香与大粒溪香米饭分值较为接近,介于好与较好之间,更偏于好,说明二者在口感上较为相似,口感好。丰优香占、Y两优585及玉珍香米饭综合评分接近较好,说明口感较好,但较前二者次之。7号样品(内优5H25米饭)综合评分最低,口感较差。

2.2 不同品种大米及米饭质构测定结果

表 4 大米及米饭的质构特性Table 4 Texture characteristics of different rice raw materials and varieties of cooked rice

从表4可以看出,不同品种大米原料及米饭硬度、弹性、黏性、黏硬度比各不相同。除大粒香和Y两优585蒸煮成米饭后硬度增加,其余5 个品种均降低,其原因可能是由于不同品种的差异性及对水分吸收率的不同所引起。7 个米饭样品的黏性和黏硬度比均比大米原料低,弹性比大米原料高。大米质构特性中,硬度和黏性是最主要的两个指标,而黏硬度比被作为评价大米蒸煮后米饭质构特性的一个重要指标。当米饭硬度小、黏性大,黏性与硬度的比值越大,米饭的食味品质越好,口感品质越佳[26]。弹性是反映米饭口感品质的重要指标,弹性与咀嚼性呈正相关,弹性越大,米饭越有嚼劲[27]。由表4可知,大粒香米饭黏硬度比最大,即大粒香米饭口感品质最好,其次分别为大粒溪香、金麻粘。这与感官评价结果相一致。

2.3 不同品种大米原料的电子舌PCA结果

图 1 7 种大米原料PCA得分图Fig. 1 PCA score plot for 7 varieties of raw rice

由图1可知,DI值达到99.5%,对7 种大米样品实现非常好的区分,与Lu Lin等[28]的结果一致。第一主成分和第二主成分的总贡献率达到了82.0%,说明主成分1、2包含样品大量信息,可以反映7 种大米样品的整体信息。在PCA得分图中,根据样品在横、纵坐标轴上的距离判断样品之间的差异性:横坐标表示第一主成分贡献率的大小,通常情况下,第一主成分贡献率较大,因此,如果不同样品之间在横坐标上的距离差距较大,说明它们之间的差异较明显;而样品在纵坐标上的距离即使很大,由于第二主成分的贡献率(或权重)较小,不同样品之间的实际差异可能较小[29]。7 种大米样品大致被分成3 个部分,第一部分为大粒香、大粒溪香、金麻粘、丰优香占,分布靠左侧;第二部分为Y两优585和玉珍香,分布靠右上角;第三部分为内优5H25靠右下角,这一分类与模糊综合感官评价结果相符合。说明第一部分与第二部分、第三部分在滋味上差异较大,特别是与第三部分,主要是由于品种差异性引起其滋味差异性。7 种大米样品中大粒香、大粒溪香、金麻粘、丰优香占、Y两优585和玉珍香为优质稻,内优5H25为常规稻,说明电子舌对不同类型大米样品有较好的区分,可以为优质稻和常规稻的鉴别提供技术支持。其中第一部分样品差异性较小的原因可能有以下几点:1)大粒香、大粒溪香、金麻粘、丰优香占4 种大米原料种子均由贵州省水稻研究所提供,种子来源差异小;2)大粒香、大粒溪香、金麻粘3 种大米样品原料由贵州湄潭龙脉皇米有限公司提供,3 种大米种植环境、生长环境、加工条件等外在条件基本相同,3 种大米差异性主要由样品内在因素决定,如基因、营养成分含量和结构等。

2.4 不同品种米饭的电子舌PCA结果

图2中,DI值达到98.9%,7种米饭样品区分效果理想,第一主成分和第二主成分总贡献率达到81.0%,即第一主成分和第二主成分包含了样品的大部分信息,基本能够反映样品的整体信息。从图2中可以看出,不同样品米饭之间在横、纵坐标的距离各不相同且没有重叠,说明电子舌能很好地区分7 种样品饭。大粒香与其他6 个样品在横坐标上距离较远,结合综合感官评价可知,大粒香米饭与其他6 个样品滋味存在较大差异;内优5H25米饭与其他6 个样品在横、纵坐标轴都一定距离,说明内优5H25米饭的口感与其他6 个品种存在较大差异。这与大米原料的电子舌PCA和感官评分结果相吻合,说明常规稻与优质稻无论是大米原料还是蒸煮米饭上都存在差异。

图 2 7 种大米米饭PCA得分图Fig. 2 PCA score plot for 7 varieties of cooked rice

2.5 不同品种米饭的PLS结果

PLS法将PCA、典型相关分析和多元线性回归分析的优点聚集在一起,其优势明显高于PCA、典型相关性分析和多元线性回归分析,且方法简单便利。PLS法与PCA法又有相似之处,二者均试图提出能体现数据变异的最大信息,但PCA法仅考虑1 个自变量矩阵,而PLS法还有一个“响应”矩阵[30],因此,PLS法具有一定预测功能。

选择7 种不同品种米饭样品,以传感器响应值为自变量,以米饭感官评价中滋味评分为因变量,进行PLS回归预测模型的建立,拟合的相关系数为0.954 06,拟合效果良好,结果见图3。

建立最优模型后,用最优模型对所得数据进行检测,7 种不同样品中每个样品选取3 个样本,共计21 个样本进行PLS预测,预测结果及相对误差见表5。样品预测的相对误差均在10%以内。说明电子舌的PLS模型能够较好地预测不同品种米饭口感品质。

表 5 7 种大米米饭滋味预测结果Table 5 Predicted and actual taste values of 7 varieties of cooked rice

3 结 论

采用模糊感官评价结合质构及电子舌技术对7 种大米米饭口感品质进行分析,6 种优质稻口感明显优于常规稻,其中,大粒香口感品质最佳,内优5H25最差。7 种大米原料和米饭质构特性存在差异,除大粒香和Y两优585蒸煮成米饭后硬度增加,其余5 种均降低。7 个米饭样品的黏性和黏硬度比均比大米原料低,弹性比大米原料高。大粒香、大粒溪香和金麻粘米饭的弹性、黏性和黏硬度比无显著差异。通过电子舌自带的数据处理软件对大米原料和米饭进行PCA,DI值分别达到99.5%和98.9%,能够对7 种大米和米饭样品实现非常好的区分,第一主成分和第二主成分的总贡献率分别达到82.0%和81.0%,说明主成分1、2包含样品大量信息,可以反映7 种大米及米饭样品的整体信息。7 种大米原料及米饭在PCA得分图中横坐标的位置所得结果与感官评分相一致,采用PLS建立米饭滋味模型,相关系数达到0.954 06,结果表明其对7 种米饭滋味预测误差均在10%以内,说明电子舌用于米饭口感评价是可行的。因此,对米饭口感品质评价中使用电子舌结合感官评价,更易获得相对可靠和精准的数据。

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