郭峰，王毓宁，罗淑芬，孙玉东，李鹏霞

1(江苏省农业科学院农产品加工所，江苏 南京，210014)2(沈阳农业大学 食品学院，辽宁 沈阳，110866)

3(江苏徐淮地区淮阴农业科学研究所，江苏 淮安，223001)

红椒(Capsicum annuum L.)的生长季节性较强，淡旺季供求矛盾突出，采后贮藏中易发生低温冷害和腐烂等问题，致使红椒采后贮藏保鲜困难［1-3］，且辣椒转红后更不耐贮藏［4］。1-甲基环丙烯(1-methylcycloprppene，1-MCP)作为一种乙烯抑制剂，具有无毒、无异味、稳定性好、易于合成、使用浓度低等优点［5］。针对1-MCP处理辣椒保鲜的研究已有诸多报道［6-10］。然而，目前针对红椒保鲜的研究较少，1-MCP是否影响红椒采后衰老的变化尚不明确。

近年来，多元统计分析被逐渐应用于食品成分分析、检测等领域［11］。单一分析方法对果蔬各品质指标的内部关系及整体评价存在局限性，因此，本文综合运用单因素方差分析、主成分分析、相关性分析、偏最小二乘回归分析、通径分析5种分析方法，对1-MCP处理采后红椒品质的影响进行研究，旨在明确1-MCP处理调控采后红椒感官品质的关键因子及因子之间的相互影响关系。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

红椒品种为“洛椒118”，清晨采收，采收后1 h内运回实验室，选取大小一致、无病害、无机械损伤的红椒作为试验材料。

乐扣箱体积为21 L，韩国LOCK＆LOCK(乐扣乐扣)公司;1-MCP粉剂有效浓度0.014%，美国Smart-Fresh(聪明鲜)公司。

安捷伦7280A气相色谱仪，Agilent;UV1102紫外分光光度计，上海天美科学仪器有限公司;爱宕PAL-1便携式糖度计，日本ATAGO公司;PL202-L多功能酸度计，瑞士METTLER TOLEDO公司;柯尼卡美能达CR-400全自动测色色差计，日本Konica Minolta公司。

1.2 实验方法

1.2.1 1-MCP处理

取30个红椒(约1.5 kg)放于21 L乐扣箱中。称取1-MCP粉剂0.362 2 g置于乐扣箱中，密闭熏蒸，1-MCP浓度为1.0 μL/L。红椒在常温(25℃ ±1℃)下密闭熏蒸24 h后，开盖通风0.5 h。将乐扣箱移入贮藏库，在常温(25℃ ±1℃)，相对湿度为80% ～90%条件下贮藏。每3 d观察效果，取样并测定指标。以不加1-MCP粉剂的处理为对照。

1.2.2 呼吸强度和感官品质的测定

呼吸强度的测定参考李鹏霞［12］的方法。将红椒置于乐扣箱中在室温下放置1 h，先用注射器往复抽取3次，混匀气体，然后抽20 mL样气。气相色谱工作条件为使用FID检测器，柱温设定为70℃，汽化室温度设定为150℃，转化炉温度设定为300℃，N2压力设定为0.05 kPa，H2压力设定为0.03 kPa，空气压力设定为0.05 kPa)，使用外标法定量，使用纯度为99.99%CO2标准气体做标准曲线。呼吸速率以CO2mg/(kg·h)鲜重表示。

感官品质的测定参考韦强［8］的方法。对每个红椒进行感官评价，结果为综合各项评分的平均值。红椒感官品质评分标准见表1。

表1 红椒感官品质评分标准Table 1 The standard of sensory quality score of red pepper

1.2.3 可溶性固形物测定

采用ATAGO PAL-1便携式糖度计测定。

1.2.4 有效酸度测定

2 g样品匀浆，过滤后100 mL蒸馏水定容，滤液采用梅特勒-托利多PL202-L多功能酸度计测定，结果以pH值表示。

1.2.5 细胞膜透性测定

参考张昭其［13］的方法，结果以相对电导率表示。

1.2.6 色度测定

采用柯尼卡美能达CR-400色差计进行色度(L*、a*、b*、h)的测量，选取椒体中间同一部位平行测定20次。

1.2.7 抗坏血酸和谷胱甘肽的测定

参考 Kampfenkel［14］和 Ma［15］的方法。

1.3 数据处理

使用SPSS 20.0进行邓肯氏单因素方差分析(P＜0.05)、相关性分析，使用Simca-p11.5进行主成分分析(principal component analysis，PCA)和偏最小二乘回归分析(partial least squares regression，PLS-R)，使用DPS 7.5进行通径分析。

2 结果与分析

2.1 单因素方差分析

由表2可知，整个贮藏期间，红椒的感官品质总体呈下降趋势。贮藏第15天时1-MCP处理组和对照组红椒的感官品质评分从0 d的4.92分别降到了3.60和4.07分，下降幅度分别为26.8%和17.3%，处理组红椒的感官品质显著高于对照(P＜0.05)。可见，1-MCP处理可有效延缓红椒感官品质的下降。

贮藏前期，红椒的L*值呈下降趋势，9 d后处理组和对照组的L*值有所上升;处理组在第6、9、15天时a*值显著高于对照(P＜0.05)，整个贮藏期间均高于CK，说明1-MCP处理可提高红椒的红色度;除第15天外，处理组红椒的b*值均高于对照。此外，处理组和对照组的a*变化幅度大于b*，说明红椒贮藏期间的颜色主要是向红色转变。h为色度角，取值范围为0～180，值由小到大所指示的颜色依次为紫红、红、橙红、橙、黄、黄绿、绿和蓝绿。贮藏期间除第15天外，处理组的h值略高于对照组，表明1-MCP处理的色度比对照更偏向红黄转变。

红椒在贮藏期间的呼吸强度呈先上升后下降的趋势;贮藏第6、15天，处理组的呼吸强度显著低于CK(P＜0.05);到了贮藏后期(12～15 d)，处理组的可溶性固形物和可溶性糖含量均显著高于CK(P＜0.05)，可见1-MCP处理可有效抑制红椒的呼吸强度，从而降低红椒生理代谢的消耗，延长贮藏时间。贮藏期间，红椒的相对电导率为上升趋势，而pH、抗坏血酸含量、谷胱甘肽含量均呈下降趋势。处理组在贮藏后期的相对电导率、抗坏血酸含量、谷胱甘肽含量均显著高于CK(P＜0.05);在整个贮藏期间，处理组的pH显著高于CK(P＜0.05)，表明1-MCP处理可抑制的红椒组织内有效酸度的上升，保持组织内正常的酸环境，抑制衰老过程。

2.2 主成分分析

主成分分析(PCA)是利用降维思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法［16-17］。主成分分析在综合评价中消除了各指标不同量纲的影响，也消除由各指标之间相关性所带来的信息重叠，避免综合评价中人为确定各指标权重系数的问题［18］。由图1知，前3个主成分(PC1、PC2、PC3)的贡献率分别为44.11%、22.53%、13.48%，累积贡献率达到80.12%，表明3个主成分可较好地反应整体数据。其中，抗坏血酸(AsA)、pH、谷胱甘肽(GSH)、可溶性固形物(TSS)、可溶性糖(soluble sugar)、感官品质(sensory quality)在PC1的正坐标处均具有较高的载荷，L*、a*、b*、h、呼吸强度(respiratory rate)、相对电导率(ion leakage)在PC1的负坐标处具有较高的载荷，可见，PC1可将生理指标和感官指标较好地区分开来。还可较好地将贮藏前期(3、6、9 d)和贮藏后期(12、15 d)的样本区分开来，处理组和对照组的3、6、9 d样本均在PC1的正坐标处，12、15 d的样本在PC1的负坐标处。

表2 1-MCP处理对红椒品质指标的影响Table 2 1-MCP treatment effects on quality indicators on red pepper

图1 1-MCP处理对红椒主成分因子系数和样本得分的影响Fig.1 1-MCP treatment effects on PCA Loadings and scores of red pepper

除呼吸强度和相对电导率外，所有指标都在PC2的正坐标处，可见PC2可将呼吸强度和相对电导率同其它处在PC1的负坐标处的感官指标(L*、a*、b*、h)区分开来。此外，PC2还较好地将处理组和对照组的样本整体区分开来，即处理组样本大致集中在PC2正坐标处，对照组组样本分布在PC2负坐标处。综合3个主成分可区分处理组和对照组得分的差异，处理组样本主要集中在3个主成分坐标轴的零点附近，对照组则远离零点，即整个贮藏期间处理组样本指标的变化幅度小于对照组。

2.3 相关性分析

表3表明，红椒的表观性状同生理指标有密切联系。感官品质与可溶性糖、pH、抗坏血酸具有显著相关性(P＜0.05)，且与可溶性固形物、谷胱甘肽相关性极显著(P＜0.01)。L*与b*和h之间具有显著相关性(P＜0.05)，且b*与h之间具有极显著相关性(P＜0.01)，相关系数达到0.891，可见红椒颜色的转变与b*的变化密切相关。可溶性固形物含量与a*呈显著负相关性(P＜0.05)，与抗坏血酸、谷胱甘肽呈显著相关性(R=0.678、0.666);谷胱甘肽则与抗坏血酸具有显著相关性(P＜0.05)，与可溶性糖具有极显著相关性(P＜0.01)。

表3 红椒各指标间的相关性(R)Table 3 Correlation among indicators of red pepper

2.4 偏最小二乘回归分析

选取所有测定指标为自变量(X)，感官品质为因变量(Y)，建立偏最小二乘回归分析模型。由图2可知，因子1和因子2解释了X变量的63.3%以及Y变量的94.7%。其中，L*、a*、b*、h、呼吸强度、相对电导率位于因子1负坐标处，与红椒感官品质存在负相关关系;其他指标位于因子1正坐标处，与红椒感官品质存在正相关关系。此外，感官品质与pH、可溶性固形物、抗坏血酸、相关性较强;L*、a*、b*、h集中在因子1负坐标和因子2正坐标区间，具有较强的相关关系。

图2 以感官品质为因变量的偏最小二乘回归分析模型的相关载荷图Fig.2 Correlation loading plot from partial least squares regression model of red pepper using Sensory quality as dependent variables

2.5 通径分析

使用所有理化及生理指标对感官品质做逐步线性回归，得到回归方程Y= -4.668+0.454 9X3-0.303 5X4-0.007 838X5+1.045X6-0.048 94X8-0.060 65X10+0.787 0X11。式中，X3、X4、X5、X6、X8、X10、X11分别代表 b*、h、呼吸强度、可溶性固形物、可溶性糖、抗坏血酸、谷胱甘肽。调整决定系数0.993 7，并进行显著性检验，F=67.647，P=0.002 7，说明该方程有显著意义，进一步做通径分析。

各指标对感官品质的直接通径系数由大到小依次为谷胱甘肽、b*、可溶性固形物、可溶性糖、h、呼吸强度、抗坏血酸(表4)。谷胱甘肽对感官品质的直接通径系数高达1.285，表明谷胱甘肽对感官品质有较大的正直接作用。可溶性糖、抗坏血酸对感官品质的直接通径系数分别为-0.507、-0.346，对谷胱甘肽的通径系数分别达到为1.003、0.924，结合相关性分析结果，两者同感官品质和谷胱甘肽相关性较强并且主要通过谷胱甘肽对感官品质起间接作用。可溶性固形物的直接通径系数和对谷胱甘肽的通径系数分别为0.835、0.856，说明可溶性固形物通过自身的直接作用和谷胱甘肽的间接作用对感官品质产生影响。此外，b*对感官品质直接通径系数较高，对感官品质具有一定直接作用，h则通过b*对感官品质产生一定间接作用。

表4 以感官品质为因变量的通径分析结果Table 4 The results of path analysis using Sensory quality as the dependent variable

3 讨论

单因素方差分析主要研究在某单一因素影响过程中，因变量在各个因素水平下的平均值之间的差异，是食品领域中应用最广泛的统计分析方法［19］。

本研究的结果表明，与CK相比，1-MCP处理有效抑制了红椒呼吸强度和相对电导率的增加，这与孙海燕［6-7］等对青椒的研究结果一致。韦强［8，20］等人对1-MCP处理红色甜椒的研究表明，1-MCP处理明显提高贮藏期间甜椒的感官品质，延迟甜椒采后转色的进程，并推迟了可溶性糖含量高峰的出现时间，增加了贮藏后期糖的积累。本文对红椒的研究结果表明，1-MCP处理显著提高了红椒的红度，增加了贮藏后期可溶性糖含量。此外，1-MCP处理还提高了贮藏后期红椒的抗坏血酸含量、谷胱甘肽含量和可溶性固形物含量，与侯田莹［21］的研究结果相似。

本研究使用主成分分析法对红椒的品质指标进行了降维处理，前3个主成分的累积贡献率达到80.12%。其中，PC1较好地将生理指标和感官指标区分开来，PC1还较好地将贮藏前期和贮藏后期的样本区分开来，1-MCP处理和对照的贮藏前期样本均在PC1的正坐标处，贮藏后期的样本在PC1的负坐标处。此外，PC2将1-MCP处理和对照的样本整体区分开来，即处理组样本大致集中在PC2正坐标处，对照组样本分布在PC2负坐标处;并且，处理组样本主要分布在3个主成分坐标轴的零点附近，CK组则远离零点，这说明1-MCP处理可延缓和降低各指标的变化，使红椒保持相对稳定的感官性状和生理活性。王友升［22-23］等利用主成分分析对不同处理及贮藏时间的李果实和不同挥发性物质处理的桃果实均进行了较好的区分。

偏最小二乘回归分析方法集合了多元线性回归分析、典型相关分析、主成分分析等基本功能，有效避免回归建模时样本容量小于变量个数［24］，而通径分析是在相关分析与回归分析基础之上，进一步研究因变量与自变量之间的数量关系。通径分析可将相关系数分解为直接作用系数和间接作用系数，揭示各个因素对因变量的相对重要性［25］。本研究偏最小二乘回归分析结果表明，感官品质与pH值、可溶性固形物、抗坏血酸、相关性较强;L*、a*、b*、h集中在因子1负坐标和因子2正坐标区间，具有较强的相关关系。结合相关性分析的通径分析结果表明，谷胱甘肽对感官品质有较大的正直接作用，可溶性糖、抗坏血酸对谷胱甘肽具有较高的相关系数和通径系数，两者通过谷胱甘肽间接对感官品质产生较大影响，可见红椒的抗坏血酸-谷胱甘肽循环代谢对感官品质的影响最大，在后续试验中可对1-MCP处理对红椒抗坏血酸-谷胱甘肽循环的影响进行着重分析。可溶性固形物对感官品质和谷胱甘肽的相关系数和通径系数均较高，说明可溶性固形物通过自身的直接作用和谷胱甘肽的间接作用对感官品质产生较大影响。此外，b*对感官品质具有一定直接作用，h则通过b*对感官品质产生一定间接作用。

4 结论

单因素方差分析、主成分分析、相关性分析、偏最小二乘法回归、通径分析是5种常见数据分析方法，分别用于判别显著差异、区别主效因子、寻求参数间联系、确定参数间相关性、判别直接效应与间接效应［26］。5种多变量分析方法的综合结果表明，对照和处理以及不同贮藏时间的样本间具有较明显的差异;与对照相比，1-MCP处理提升了红椒的感官品质，主要对b*、h、呼吸强度、可溶性固形物、pH、抗坏血酸、谷胱甘肽影响较为明显。谷胱甘肽对感官品质有较大的正直接作用，可溶性糖和抗坏血酸通过谷胱甘肽间接对感官品质产生较大影响;可溶性固形物通过自身的直接作用和谷胱甘肽的间接作用对感官品质产生较大影响。

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