王仁杰，蔡红明，徐蓓蓓，郭 莹，李 尚，王兴翠，高珏晓*，李美芹*

（1.全国蔬菜质量标准中心，山东 潍坊 262700；2.寿光市文家街道农业农村服务中心，山东 潍坊 262700；3.阿默思（上海）仪器贸易有限公司，上海 200040；4.潍坊科技学院，山东 潍坊 262700）

番茄是目前设施栽培最广泛的园艺作物之一，其既可作为蔬菜又可作为高档水果，因其具有较高的营养价值和独特的风味而深受消费者喜爱。随着经济水平的提高，消费者对番茄的需求开始由数量型向质量型转变，生产高品质番茄已经成为国内外研究者关注的课题。

消费者所关注的番茄的品质往往是通过测定其养分含量进行确定的，然而对于消费者来说，测定养分含量无法实现，感官评价就成为了解食品品质和特性的重要工具。感官评价是用于唤起、测量、分析和解释通过视觉、嗅觉、味觉、触觉和听觉等感受到的食品及其材料的特性所引起的反应的一种科学方法。近年来，感官评价中的描述性分析检验和情感检验2类检验方法逐步应用于蔬菜育种工作。借助感官评价，可以帮助蔬菜育种工作者筛选出具有优良感官特性、受市场欢迎的蔬菜品种。然而，感官评价中评价时间及疲劳效应会影响感官评价试验的重现性，感官人员的生理及心理状况也会对产品评价结果产生影响。因此，智能感官系统（电子舌、电子鼻和电子眼）在近几年兴起并广泛应用于品味分析领域，在品质评价上具有无可比拟的作用。比如电子鼻可以让感官评估更加可靠、确保产品的一致性、快速识别构成气味的化合物并对气味化合物进行定量；电子舌通过自动、客观可重复的测量和对味觉属性的详细了解，可以控制产品的感官特征，确保评估人员的安全；电子眼对颜色差异有高度的敏感性，可以同时分析消费者感知的颜色和形状，使颜色和形状数字化，并进行记录和比较。

目前，关于番茄的研究主要集中在不同条件对番茄生长的影响，利用感官评价方法对番茄进行分析研究的还相对较少，食品感官评价研究与智能仪器分析相结合对番茄品质的研究更是少见。本文通过人工感官评价研究不同番茄品种的消费者喜好度差异，结合智能感官仪器（电子鼻、电子舌和电子眼）分析探究影响喜好度因素的变量；通过全面分析不同品种番茄感官品质的差异，为番茄感官品质分析研究和品种选育提供技术参考。

1 材料和方法

1.1 材料与仪器

试验选取的8个番茄品种分别为大粉916、黄金果、梦想金豆、紫贝贝、紫蜜桃、美味1号、梦想迷恋、美味千禧，均采自全国蔬菜质量标准中心试验示范基地同一温室大棚，均达到食用成熟度。

试验所用仪器为Alpha MOS公司生产的Heracles NEO快速气相色谱电子鼻，Astree电子舌，Iris电子眼。

1.2 人工感官评价

为了对番茄样品感官品质开展人工评价，筛选14位无色盲和色弱、无味觉和嗅觉减退或丧失症状、经常或偶尔生食番茄的消费者（男女比例3∶4，年龄在19～60岁），进行消费者感官评价。每个品种番茄会提供3个样品，并于3 min内完成感官评价，有2 min休息时间缓解感官疲劳。

为避免品种名称对评价产生影响，对8种番茄进行3位数随机编号，具体编号及果实特性见表1。消费者喜好度测试采用5点标度法：1分为差，2为较差，3为中等，4为较好，5为好。分别对番茄的外形、色泽、整体风味、果皮厚度、入口软硬度、果肉质地、果汁多少、果实酸甜度和总体喜好度进行评价，并根据评价结果分析消费者喜好度。为了更客观地分析人工品评的可靠程度，采用硬度计对果实硬度进行测定，并与人工感官评价进行比较。

表1 参试番茄品种编号及果实特性

1.3 智能感官评价

各品种番茄采摘第2天寄至阿默思（上海）仪器贸易有限公司进行智能感官测定。

电子鼻：每个番茄品种称取45 g，加入90 mL纯水，匀浆5～10 min，取2 g汁液于20 mL顶空瓶中，顶空进样。样品在超快速气相色谱电子鼻上进行测定分析。采用正构烷烃标准溶液（nC5～nC16）进行校准，将保留时间转化为保留指数，然后通过Aro Chem Base数据库对化合物进行定性分析，从而找出样品之间的差异性化合物。

when searching the concordances and the contexts of language,it is found that women tend to speak less directly and with“softer”intonation.

电子舌：每个番茄品种称取45 g，加入90 mL纯水，匀浆5～10 min，过滤取清液25 mL进行检测。使用矩阵式液体传感器总体检测样品的滋味属性。

电子眼：每个番茄品种各取1个，使用高清CMOS摄像头在稳定的室内光对样本的外观（形状及颜色）进行采样。

1.4 数据处理

使用仪器自带软件Alpha Soft进行数据处理。采用PCA（主成分分析）和DFA（判别因子分析）对试验数据进行分析。通过PCA对数据进行降维处理，在一定的视角来寻找样品间的差异；DFA对数据向量进行线性变换，使得各类样品能够更好地区分。

2 结果与分析

2.1 人工感官评价

由表2结果知，美味1号、梦想金豆、大粉916和梦想迷恋果形最受消费者喜欢，评分在4分及以上，而紫贝贝和黄金果形评分则较低；对于果实色泽而言，评分较高的为美味1号、美味千禧、黄金果和大粉916，评分较低的为紫贝贝和紫蜜桃；果皮厚度、软硬度和果肉质地评分结果类似，得分最高的均为梦想金豆，得分较低的为紫蜜桃和紫贝贝；番茄软硬度得分和硬度计测定结果存在负相关关系，表明在2.48～5.83 kg/cm硬度范围内，消费者对硬度较低的番茄品种喜好度更高；果实酸甜度得分较高的是梦想迷恋和梦想金豆，得分较低的为紫贝贝和大粉916，均低于3分；对于整体喜好度而言，较受消费者喜欢的番茄为梦想金豆和梦想迷恋，喜好最低的为紫贝贝。

表2 人工品评对不同品种番茄感官评价喜好度得分 分

2.2 智能感官评价

2.2.1 电子眼数据分析

2.2.1.1 果形分析 由图1可知，主成分1和主成分2累计贡献度达73.35%，包含了原始数据大部分有效信息，表明数据有效，可进一步分析。结合人工品评对果形的评测结果，将得分≥4分的梦想金豆、梦想迷恋、美味1号、大粉916分为一组，其余样本分为另一组，由电子眼聚类分析结果（图2）可知，组1和组2聚类结果明显，表明电子眼在果形分析方面和人工感官分析结果较为一致。

图1 电子眼形状主成分分析

图2 电子眼聚类分析结果（得分分组）

图3 电子眼颜色主成分分析

图4 电子眼颜色主成分分析（得分分组）

2.2.2 电子舌数据分析

由电子舌主成分分析结果（图5）可知，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）累计贡献度达91.20%，虽然涵盖了原始数据的大部分信息，但是各个品种之间较为分散。按照人工感官测评得分的酸甜度属性喜好度得分，将喜好度得分高于3.5分的紫蜜桃、梦想金豆、梦想迷恋分为高分组，3.0～3.5分的美味千禧、美味1号、黄金果为中等组，低于3分的紫贝贝和大粉916为低分组，分组后运行PCA，得到由得分分组的电子舌主成分分析结果（图6），其分布规律较杂乱，不能很好聚类。

图5 电子舌主成分分析

图6 电子舌结果主成分分析（得分分组）

图7为电子舌电子软件算法基于传感器相应原理给出的酸味对比结果，可以看出酸味的相对强弱，结合酸味对比数值可以看出，黄金果番茄酸味最强，其次是梦想迷恋，美味1号和梦想金豆酸度接近，酸味最低的为紫蜜桃。与人工感官评价的果实酸甜度得分有所差异，这与酸甜度属性的喜好度会受到酸和甜分别的影响以及两种滋味交叉的影响有关。

图7 算法预测酸味对比

2.2.3 电子鼻数据分析

电子鼻分析结果表明，不同番茄品种风味组分中有较大的相似性，其中相应较高的风味物质主要有3个。针对3种相应最高组分进行数据库的定性查找，可以查到其组分可能的分子式，气味描述与阈值等。经数据库查找（表3），此3种组分都具有类似草本的青香、水果香气的描述，且在挥发组分中的占比较大，基本可以肯定这3种组分在气味中具有较大的贡献。

表3 测定数据中含量占比最高的3种组分定性结果

电子鼻检测到的挥发组分较多，若每一个组分都定性分析极为耗时，可采用软件筛选加锁定的方式筛选感兴趣的组分变量。图8为统计整合后的主成分分析图，可以看出2个紫色品种（紫贝贝和紫蜜桃）在挥发组分上与其他样本差异明显，主成分1（PC1）和主成分2（PC2）累计贡献度不到50%，说明样品间的差异性非常复杂。

图8 电子鼻数据主成分分析和载荷

通过电子鼻数据主成分分析载荷图（图8）可知，紫色品种番茄中很大一部分挥发组分含量要高于其他品种。排除掉紫色品种番茄后研究剩余2种颜色番茄样本，发现不同色品种间依然存在差别，不同颜色的品种天然存在较大的挥发性组分的差异。这可能意味着品评这8种番茄时，影响品评风味喜好的变量都是不同的，即导致喜好度高的因素可能有很多，却在每个样本中的影响程度不一样。对于复杂的数据分析，可以从简单处入手，分析相同颜色品种间的好坏差异，尽可能过滤掉大多数品种间带入的差异性因素。

黄色样本梦想迷恋、梦想金豆、黄金果中，将评分较高的梦想迷恋和梦想金豆分为一组，使用软件寻找关键变量进行PCA分析，得到图9。对于其中关键变量可进行数据库检索，得出黄色番茄样本可能化合物及气味描述（表4）。发现评分较高的梦想金豆和梦想迷恋其中有5种化合物高于评分较低的黄金果番茄，这些化合物分别为3-甲基丁醛、正丁醇、3-甲基-1-丁醇、(Z)-3-己烯-1-醇和3-甲硫基丙醛，这些化合物气味主要为果香、草本香、花香和奶香等。

图9 黄色番茄样本主成分分析和载荷（得分分组）

表4 黄色番茄样本差异组分定性结果

与黄色番茄样本处理一样，将3个红色样本美味1号、美味千禧和大粉916中评分较高的美味1号和美味千禧分为一组，同样使用软件寻找关键变量，得到主成分分析PCA图（图10），发现评分较高的美味1号和美味千禧中有化合物明显高于大粉916，然而大粉916号番茄中也有一些化合物要明显高于评分较高的小组。进一步筛选出不同番茄样本中化合物含量差异较大的种类，使用数据库检索挥发组分变量，结果如表5。筛选出的与黄色番茄品种相同化合物为3-甲基丁醛，3-甲基-1-丁醇和3-甲硫基丙醛，这3种化合物都是在风味评分较低的大粉916号番茄中的含量相比评分较高的美味1号、美味千禧中含量更高，产生这一结果的原因一方面可能是这3种化合物在2组颜色番茄中含量不同，起到的作用不同，另外有可能的原因是戊醛在提高美味1号和美味千禧风味上起到较大作用，可能还与本次参与人工感官评价人数较少，代表性相对较差有关。

图10 红色番茄样本主成分分析和载荷（得分分组）

本次试验由于人工感官评测员人数少，结果只有一定的代表性，在未来研究中可以增加评测人员的数量，或引入经培训的专家评测小组，更好地与智能感官评测结果相结合；但是此次尝试为感官评价与智能仪器相结合、科学评价果蔬提供了新的分析方法，也为未来培育出更受消费者喜爱的蔬菜品种提供了理论依据。

表5 红色番茄样本差异组分定性结果

同样将2个紫色品种进行主成分分析，发现2种番茄风味组成差异明显。将差异较大的风味组定性检索，得出有4种化合物在人工感官评价评分较高的紫蜜桃中的含量显著高于紫贝贝，4种化合物分别为3-甲基丁醛、3-甲基-1-丁醇、2-甲基丁酸甲酯和3-甲硫基丙醛（表6）。对4种化合物的气味分析可以看出，影响紫色番茄风味的化合物仍然主要是一些果味、绿色草本植物味和具有奶酪风味的化合物，而这些化合物在紫蜜桃中的含量相对较高，这可能是紫蜜桃风味评分较高的原因。

表6 紫色番茄样本差异组分定性结果

3 结论与讨论

通过对8个番茄品种人工和智能感官评价结果相结合分析，发现最受喜爱的是红色番茄，消费者对硬度较小的品种喜爱度更高；番茄酸甜度喜好性会受到酸和甜分别的影响以及两种滋味交叉的影响，且随评测人员不同会展示出较大差异；而影响番茄风味差异的因素主要是一些青草味、果香味、奶酪味的一些化合物。另外，不同颜色或形状是影响消费者喜好的次要因素，滋味和风味的不同是影响消费者喜好的主要因素，在下一步设计试验和分析结果时，将更加注重电子舌的应用；在综合分析不同品种风味评分差异的内在化合物后得出，以后组织番茄人工评价和智能仪器分析时应尽量保证样品的颜色或形状保持一致，减少因变量。