吴豪，黄园园，汪辉，周玉，沈家成，张璨，丁锦锋，邹娟，马尚宇，郭文善，郑文寅，姚大年

长江中下游地区小麦品种籽粒和面条品质分析

吴豪1，黄园园1，汪辉1，周玉1，沈家成1，张璨1，丁锦锋2，邹娟3，马尚宇1，郭文善2，郑文寅1，姚大年1

（1安徽农业大学农学院/农业部黄淮南片小麦生物学与遗传育种重点实验室，合肥 230036；2扬州大学/江苏省粮食作物现代产业技术协同创新中心，江苏扬州 225009；3湖北省农业科学院作物研究所，武汉 430064）

【】分析长江中下游麦区江苏省、安徽省和湖北省等3个省份间小麦品种的品质性状差异，选出重要品质性状指标,以及对面条等加工品质产生重要影响的因素，为长江中下游地区小麦品种品质评价、优质专用小麦品种选育和品质区划等提供理论依据。在对各品质性状进行方差分析的基础上，对种植于3个省份6个试点13个小麦品种的25个品质性状进行主成分分析，筛选和评价该地区小麦品种重要品质性状;采用正交偏最小二乘法判别分析区分省份间品质性状的差异;对影响面条品质的因素作通径分析。供试材料所有品质性状在地点、品种、品种×地点间差异均达到极显著水平；主成分分析将所有品质性状分为淀粉糊化指数、面粉吸水指数、粉质仪指数、蛋白质指数、面粉色泽指数、麦谷蛋白指数、淀粉崩解值指数7个主成分，其累计贡献值达81.250%，涵盖绝大多数的品质性状;对总体的品质评价起第一主导作用的是淀粉糊化指数，其次是面粉吸水指数和粉质仪指数；正交偏最小二乘法判别分析结果表明，该麦区3个省份间品质性状差异表现在反弹值、最终黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性上;通径分析结果显示碳酸钠溶剂保持力对面条感官评价的直接正向效应最大，而淀粉糊化的崩解值和面筋表现指数对面条感官评价的负向作用较大。长江中下游地区的小麦品质在不同品种间和不同种植区间的品质性状存在着极显著差异；淀粉糊化特性指数等品质性状表现易受环境的影响，且是影响该区总体品质评价的第一主导因子；江苏省、安徽省和湖北省等3个省份间小麦品种在反弹值、最终黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性的差异最大，在选育该区中弱筋小麦品种和评价其品质时，应加强对低谷黏度、最终黏度、峰值黏度等淀粉糊特性的重视；影响面条品质（感官评价）的主要因素是破损淀粉率，破损淀粉率高的面粉，适合制作优质面条。

小麦；品质；主成分分析；正交偏最小二乘法判别分析；通径分析

0 引言

【研究意义】小麦是中国主要粮食作物，随着中国育种事业的蓬勃发展，小麦品种在推广种植过程中，随着环境和栽培条件的变化，其品质性状易发生变化[1-2]，从而造成商品稳定性和一致性比较差，这为高品质商品小麦和食品生产带来了难度。长江中下游麦区是中国主要的中、弱筋小麦生产区域，包括湖北省、安徽省、江苏省三省的沿江和江淮地区。由于该区气候条件特点，其品质遗传改良是一项艰巨的任务。因此，掌握该麦区总体的和不同地点间的品质分布特征和差异，以及相互间的影响因素，对该地区小麦育种、区域布局和规模化生产有着重要指导意义。【前人研究进展】小麦籽粒和加工品质是评价麦类食品质量的关键因素，不同面制品对面粉品质的要求也不同[3-5]。根据前人的研究，不同地区、不同年份和不同栽培条件对不同类型的小麦的籽粒品质影响达到极显著水平[6-7]，小麦的籽粒品质，如硬度指数、降落值等与一次加工品质呈极显著相关[8-10]；Deng等[11]认为面粉白度与蛋白质含量呈负相关；贾峰等[12]认为对强、弱筋面粉配比中面筋的黏弹性与水溶剂保持力呈显著正相关，乳酸溶剂保持力与蛋白质含量呈显著正相关。而在面条、面片等加工品质研究中发现，面粉的破损淀粉、PPO活性对面片色泽具有显著影响[13]；面条品质表现为环境效应≥基因型效应≥环境×基因型互作效应[14]；姚大年等[15]认为形成时间、稳定时间等对面条弹性和韧性影响显著，且面团强度对面条外观有负向影响；雷激等[16]研究发现，提高蛋白质含量和质量有助于改善中国面条的适口性、咬劲和弹性，但对煮面的外观性状为负向影响；王宪择等[17]研究表明，通径分析中TOM值、湿面筋含量和总淀粉含量对面条感官品质的直接作用最大。可见，小麦品质的优劣很难用一个单一性状去评价，而不同学者由于研究焦点或是在蛋白质性状，或是在淀粉性状上，使得研究结果也不尽相同。【本研究切入点】目前，中国各个行业和部门对小麦品质评价标准不统一，可使用的品质性状也较多，而目前的研究中，对小麦品种的品质评价还是以逐项比较和两两相关为主，采用多种统计方法综合分析同一地区不同地点间小麦品种的品质性状的差异表现和相互关系的报道较少。【拟解决的关键问题】本研究利用多种统计方法，分析长江中下游麦区江苏省、安徽省和湖北省等3个省份间小麦品种的品质性状的差异，筛选和确定起主要作用的品质性状以及对面条等加工品质产生影响的因素，为长江中下游地区小麦品种品质评价标准、优质专业小麦品种选育、区域布局和规模化生产等提供理论科学依据。

1 材料与方法

1.1 试验材料

供试品种13个：郑麦9023、浩麦1号、安农1124、鄂麦596、苏麦188、宁麦13、扬麦23、扬麦20、扬麦16、鄂麦580、济麦22、淮麦35和安农0711。2016年和2017年分别种植在长江中下游麦区的湖北省武汉市和枣阳市、安徽省凤台县和庐江县、江苏省扬州市和睢宁县6个地点。每个试验点按照随机区组排列，3次重复，小区面积13.4 m2。田间管理按常规进行，收获籽粒晒干至安全水分以下，安全储藏备用。所有室内品质试验在安徽农业大学农学院小麦品质实验室完成。

1.2 试验方法

1.2.1 籽粒品质分析 小麦样品经清选、去杂、去除不完善籽粒后，利用瑞典Perten公司的SKCS 4100单籽粒谷物质量分析仪，按照AACC55-31测定籽粒硬度，再用DA 7200型近红外成分快速分析仪按照AACC39-25测定粗蛋白含量；籽粒经3100型锤式试验磨粉后，利用FN1900型降落数值仪按照AACC56-81B测定降落数值。

小麦样品经清选、去杂、去除不完善籽粒后，利用Brabender Junior磨按照AACC26-50.01进行磨粉。面粉经过一周贮藏后，利用Brabender公司的810114型粉质仪按照AACC54-21测定形成时间、稳定时间和吸水率等粉质参数；利用瑞典Perten 2200型面筋洗涤仪，按照AACC 38-12.02测定湿面筋含量；利用湖南赫西仪器设备有限公司的台式低速离心机，按照AACC 56-11测定4种溶剂保持力指标：水溶剂保持力、碳酸钠溶剂保持力、乳酸溶剂保持力和蔗糖溶剂保持力，并参考Slade等[18]的计算方法计算面筋表现指数（gluten performance index，GPI）=乳酸溶剂保持力/（碳酸钠溶剂保持力+蔗糖溶剂保持力）；利用澳大利亚Super3型快速黏度分析仪（Rapid visco analyser，RVA），按照AACC 76-21测定峰值黏度、低谷黏度、崩解值、最终黏度、反弹值、峰值时间和糊化温度。

1.2.2 面条品质（感官评价）分析 根据LS/T 3109—2017标准，称取200.00 g小麦粉置于和面钵中，根据粉质仪测定的面粉吸水率的46%—48%加入蒸馏水，搅拌约1 min后，用硅胶铲清理黏附在钵体的面，继续搅拌2 min，取出置于面条机滚轴处，调节滚轴间距至3.00 mm，压片对折3次后延压置于食品保鲜袋中，放入常温下（冬季可放在恒温发酵箱中，温度为25℃）30 min。调节滚轴间距2.50 mm→2.00 mm→1.50 mm→1.25mm各延压一次，将一端切整齐后，切成长20.00 cm的鲜面条。称取面条50.00 g，放入500.00 g蒸馏水煮沸，3.5 min后用漏勺捞起置于冷水中迅速冷却，沥干面条表面的水，倒入试验碗中。8人组成的评价小组按面条感官评价表进行各项评分，以评分小组的综合评分结果计算平均值，并作为小麦粉面条品质评价试验结果，计算结果取整数。

1.2.3 统计分析 采用Excel、DPS 7.05、SPSS 22、SIMCA 14.1等数据分析软件对试验数据进行统计分析。

2 结果

2.1 主要品质性状的差异分析

通过对13个小麦品种在3个省份6个试点的所有品质性状分别进行差异分析（表1），发现地点间、品种间、品种×地点间的所有品质性状差异都达到极显著水平，不同品种有不同的品质表现，不同品种在不同地点间有不同的品质变化。因此，进行下一步的主成分分析和正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA），以更充分地分析出各品质性状中起主导作用的综合性状，明确该麦区不同省份间品质性状的差异情况。

2.2 主成分分析

主成分分析结果（表2）表明，前7个主成分特征值大于1，其累计贡献率达到81.250%，包含了25个品质指标中的绝大多数信息。

第一主成分的值占了20.519%的变异，其中与低谷黏度的正相关性最强，其次是最终黏度、峰值黏度和峰值时间，这些都与淀粉糊化特性有关，可将其命名为淀粉糊化指数。表2数据表明，随着第一主成分值的增加，低谷黏度、最终黏度、峰值黏度和峰值时间会有所提高，而面团弱化度、湿面筋、溶剂保持力等指标会一定程度降低。以面条为主要品质用途的品种选育中，这一主成分的指数是最值得关注的。

第二主成分的值占了16.985%的变异，主要与碳酸钠溶剂保持力、水溶剂保持力、吸水率呈正相关。水溶剂保持力是衡量面粉整体的吸水能力，碳酸钠溶剂保持力则衡量破损淀粉的含量且与面粉吸水特性息息相关，可将其命名为吸水指数。如果提高碳酸钠溶剂保持力，也会同时提高面团吸水率，也间接意味着面粉中的破损淀粉含量高。在品种选育和加工过程中，如果要降低面粉的吸水率，可通过降低淀粉损坏率的方法进行。

表1 主要品质性状方差分析

*和**分别表示0.05和0.01的显著水平

*and * *showed significant levels of 0. 05 and 0. 01, respectively

第三主成分的值为12.592%，主要与粉质参数、稳定时间和形成时间呈正相关，与弱化度呈负相关，说明稳定时间、形成时间越长，粉质参数越高，弱化度就越低，因此，可以将其命名为粉质指数。

第四主成分的值为10.760%，主要与湿面筋呈正相关，其次是蛋白质，与面筋指数呈负相关，湿面筋和蛋白质表示了蛋白质的数量，而面筋指数表示蛋白质的质量，可将其命名为蛋白质指数。在这个主成分中，可以提高面筋和蛋白质含量等蛋白质数量指标，但同时面筋指数这个蛋白质质量指标会下降，说明在该麦区，蛋白质数量和质量是一对相互矛盾的指标，这也是该麦区小麦品质一致性和稳定性较差的原因之一，是一个研究难点。

第五主成分的值为7.896%，主要与面粉白度和面粉亮度呈正相关，故可将其命名为面粉色泽指数。从表中可看出，提高这个主成分值，会明显提高面粉白度和面粉亮度等面粉色泽，而对其他的品质指标无明显的促进或降低作用，因此，针对中、弱筋小麦品种和品质指标的选育工作，这个主成分的指数不是主要的。

第六主成分的值为6.903%，主要与面筋表现指数和乳酸溶剂保持力呈正相关，与蔗糖溶剂保持力呈负相关。面筋表现指数为面筋性能指数，乳酸溶剂保持力衡量潜在的麦谷蛋白特性，可将其命名为麦谷蛋白指数。增加这一个特征值，会引起麦谷蛋白指数的增加，同时蔗糖溶剂保持力的降低表明了面粉中戊聚糖含量的减少，品质往弱筋方向发展。这一特征值与中弱筋小麦品种选育有一定关系。

第七主成分与崩解值呈正相关，而与其他原始数据密切值均小于0.600，关系程度不高，因此崩解值作为单独一个成分因子，其他主成份和整个系统的变异程度关系不大，说明这些点特征属性的波动对于样本之间的区别贡献不大。

表2 主成分特征向量与贡献率

以上主成分分析结果表明，在长江中下游麦区供试材料的总体品质评价中，起第一主导作用的指标是淀粉糊化指数，其次是面粉吸水指数、粉质指数、蛋白质指数、面粉色泽、麦谷蛋白指数和淀粉崩解值指数。结合实际生产和面粉面制品加工情况，淀粉糊化指数、面粉吸水指数和粉质指数可作为该麦区选育不同品质中、弱筋类型小麦品种和种质的依据。

2.3 正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）

为了更好地进行品质区划，进一步明确种植地点之间的品质差异，采用SIMCA-P 14.1软件在PCA（R2X=0.881）模型的基础上（图1），建立了正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA）模型。有监督的OPLS-DA可以更好地区分各省间样品的总体差异，进一步分析湖北省、安徽省、江苏省两两之间的品质的差异。

OPLS-DA模型（R2X=0.942，R2Y=0.685，Q2= 0.512）得分图（图2）显示湖北省与安徽省之间有一定的差异，所有样品基本在95%的置信区间内且湖北省的样品主要分布在PC1左侧，安徽省分布在PC1右侧，两组样本在主成分坐标轴上分离较好。采用200次响应排序的方法对模型的稳健性进行考察，参数为：R2=0.199，Q2=-0.405。说明此模型是稳健可靠。根据VIP＞1相对变量标准分析结果，将品质指标的峰面积进行归一化处理，共筛选到4个差异品质指标（图3），说明在湖北省和安徽省种植品种的品质差异主要表现在反弹值、降落值、最终黏度和乳酸溶剂保持力。

江苏省和湖北省的OPLS-DA模型（R2X=0.896，R2Y=0.898，Q2=0.873）得分图显示（图4），所有样品基本在95%的置信区间内，且湖北省的样品主要分布在PC1左侧，江苏省分布在PC1右侧，两组样本在主成分坐标轴上分离较好。采用200次响应排序的方法对模型的稳健性进行考察，参数为：R2=0.0723，Q2=-0.306。说明此模型稳健可靠。根据VIP＞1相对变量标准分析结果，将品质指标的峰面积进行归一化处理，共筛选到4个差异品质指标（图5），说明在湖北省和江苏省种植品种的品质差异主要表现反弹值、低谷黏度、崩解值和峰值黏度。

WH：武汉，ZY：枣阳，SN：睢宁，YZ：扬州，FT：凤台，LJ：庐江；1：安农0711，2：安农1124，3：鄂麦580，4：鄂麦596，5：浩麦1号，6：淮麦35，7：济麦22，8：宁麦13，9：苏麦188，10：杨麦16，11：杨麦20，12：杨麦23，13：郑麦9023。下同。t[1]和t[2]表示构建模型的前2个主成分

R2和Q2分别代表模型的可解释率和可预测度。下同

江苏省和安徽省的OPLS-DA模型（R2X=0.898，R2Y=0.896，Q2=0.874）得分图显示（图6），所有样品基本在95%的置信区间内，且安徽省的样品主要分布在PC1左侧，江苏省分布在PC1右侧，两组样本在主成分坐标轴上分离较好。采用200次响应排序的方法对模型的稳健性进行考察，参数为：R2=0.0653，Q2=-0.308。说明此模型稳健可靠。根据VIP＞1相对变量标准分析结果，将品质指标的峰面积进行归一化处理，共筛选到5个差异品质指标（图7），说明在江苏省和安徽省种植品种的品质差异主要表现低谷黏度、反弹值、峰值黏度、崩解值和最终黏度。

Setback：反弹值；FN：降落值Falling number；Final Visc：最终黏度；LASRC：乳酸溶剂保持力Lactic acid solvent retention capacity；Breakdown：崩解值；DS：弱化度Degree of softening；Peak 1：峰值黏度；WA：吸水率 Water absorption；WSRC：水溶剂保持力Water solvent retention capacity；Pasting te：糊化温度Pasting temp；SCSRC：碳酸钠溶剂保持力Sodium carbonate solvent retention capacity；damage sta：破损淀粉率Damage starch；Glu In：面筋指数Gluten index；Wet Glu：湿面筋Wet gluten；FQN：粉质参数Farinograph quality number；SUSRC：蔗糖溶剂保持力Sucrose solvent retention capacity；DT：形成时间Development time；FW：面粉白度Flour whiteness；ST：稳定时间Stabilization time；GPI：面筋形成指数Gluten performance index；Trough 1：低谷黏度；Peak time：峰值时间；FL：面粉亮度Flour luminance；protein：蛋白；GH：籽粒硬度Grain hardness。下同The same as below

以上OPLS-DA分析结果表明，在长江中下游麦区中各省份间种植品种的品质差异主要表现在反弹值、最终黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性，这一结果与无监督的主成分分析中的第一主要成分指数相吻合，因此，在长江中下游麦区的优质专用小麦的品种选育种植和规模化生产中，要加强对淀粉糊化指数的进一步检测、监控、研究和应用。

2.4 面条品质的通径分析

小麦二次加工品质（包括馒头、面条、饼干、面包等）是对小麦品质最终用途的直接反映。根据长江中下游麦区中筋品种种植面积较大的情况，选用面条品质作为该批材料的二次加工品质指标进行通径分析（表3），对面条品质（感官评价）直接作用由大到小依次为碳酸钠溶剂保持力（=0.1784）>低谷黏度（=0.0777）>粉质参数（=0.0533）>面粉白度（=-0.0936）>面筋指数（=-0.1779）>面筋表现指数（=-0.2315）>崩解值（=-0.3292），可见，碳酸钠溶剂保持力对面条感官评价的直接正向效应最大，而对面条感官评价负向影响效应最大的是崩解值，其次是面筋表现指数。碳酸钠溶剂保持力通过粉质参数（=0.0028）、崩解值（=0.0756）和面筋表现指数（=0.014）对面条感官评价的间接正向效应较小，通过低谷黏度（=-0.0002）、面粉白度（=-0.0067）和面筋指数（=-0.0018）的间接负向效应较小。

图4 江苏省、湖北省两组小麦品质性状正交校正偏最小二乘法-判别分析（上）和排列验证图（下）

3 讨论

3.1 长江中下游地区小麦籽粒品质性状的差异

长江中下游麦区（主要包括湖北省全部以及江苏、安徽两省淮河以南地区）是中国重要的小麦主产区，该区温光资源丰富，是中国增产潜力较高的小麦主产区。尽管从20世纪90年代后期开始，优质小麦品种选育是该麦区育种单位的工作重点，并审定了一批中弱筋小麦品种[19]。但近年来对该区小麦品种的品质分析和综合评价的研究还很少[20-21]。

本研究13个小麦品种在3个省份6个试点的所有品质指标均显示出在不同地点间品质变化极显著，这一结果进一步说明在长江中下游地区的小麦品质性状同样是一个很复杂的综合性状。这与孙丽娟等[1]研究济麦22品质性状、胡学旭等[22]分析中国小麦主产区1 571份材料、汤永禄等[23]研究四川主栽小麦品种品质性状的结果一致，均认为，目前，同一品种在中国不同地区间小麦品质参差不齐，商品稳定性和一致性差。因此，需进一步分析该区小麦品种品质分布特征和差异。而在前文提及的小麦品质分析文献中[3-5,8-16]，大多以方差分析和相关分析为主，这些分析能表明众多品质性质间存在一定的相关性，但不能明确哪些重点品质指标可应用于选育不同品质目标的小麦品种和种质。

图5 江苏省、湖北省品质性状VIP预测值分布图

表3 面条品质的通径分析

主对角线为直接通径系数，其余为间接通径系数。X1：低谷黏度；X2：碳酸钠溶剂保持力；X3：粉质参数；X4：面粉白度；X5：崩解值；X6：面筋指数；X7：面筋表现指数；Y：面条感官评价

The main diagonal is the direct path coefficient and the other is the indirect path coefficient. X1: Trough 1; X2: Sodium carbonate solvent retention capacity; X3: Farinography quality number; X4: Flour whiteness; X5: Breakdown; X6: Gluten index; X7: Gluten performance index; Y: Sensory evaluation of noodles

图6 安徽省、江苏省两组小麦品质性状正交校正偏最小二乘法-判别分析（上）和排列验证图（下）

主成分分析是一种将多个指标转换为较少的新指标，并且这些新的指标既是互不相关，又能综合反映原指标的分析方法[24]，能在较多的品质性状指标中筛选出重点指标。孙宪印等[25]、孙彩玲等[26]、雷加容等[27]和蔡金华等[28]利用主成分分析方法分析黄淮冬麦区北片、山东省、四川省和江苏省的品质性状，均认为蛋白质因子对这些区域的小麦品质贡献率最大。而在薛香等[29]对河南省9个冬小麦品种产生的F1代的13个淀粉和蛋白质品质性状进行主成分分析中则认为淀粉黏度参数为第一主成分，这与本研究的主成分分析结果相似。本研究低谷黏度、最终黏度、峰值黏度和峰值时间等淀粉糊化特性为影响长江中下游小麦的品质性状的第一主成分，而第二主成分则为与蛋白质和淀粉等面粉吸水特性相关的吸水指数，稳定时间和形成时间组成的粉质指数为第三主成分，第四主成分为湿面筋、蛋白质含量和面筋指数等蛋白质因子。显而易见，本文的主成分分析结果与孙宪印等的研究结果不一致，主要原因是本研究中测定的品质性状较多，包括了与蛋白质与淀粉等主要化学成分有关的品质性状。因此，结合实际生产情况和面粉面制品加工利用现状，可将淀粉糊化指数、面粉吸水指数和粉质指数作为该麦区选育中、弱筋类型小麦品种和种质的综合评价依据和目标，而不仅仅是关注蛋白质的数量。

图7 安徽省、江苏省品质性状VIP预测值分布图

为了更好地进行品质区划，进一步明确种植地点之间的品质差异，本研究建立了正交偏最小二乘法判别分析模型进行分析，发现地点间品质差异最大的为反弹值和最终黏度等淀粉糊化特性，蛋白质和湿面筋等的品质差异较小，说明在前人对长江中下游优质中、弱筋品种的蛋白质和湿面筋已进行了较好的改良[20]，目前，该区小麦生产中蛋白质这一品质性状较易达到国家标准，而淀粉特性将成为影响该区中弱筋品种品质差异的主要因素。

3.2 面条品质的影响因素

长江中下游地区作为主要的中、弱筋小麦产区，面条是主要的终端产品，探明该区影响面条品质的因素，对指导优质面条小麦育种具有重要意义。本研究中，通径分析结果发现碳酸钠溶剂保持力对面条品质（感官评价）直接作用最大（=0.1784），而碳酸钠溶剂保持力反映了面粉中的破损淀粉的含量[18]，这表明随着面粉中破损淀粉率的提高面条品质得到了改善，这一结果与Oh等[30]研究结果相一致，可以认为淀粉损伤率的增加降低了煮熟面条的内部和表面硬度；而与赵君兰[31]和尹寿伟等[32]的研究结果不一致，他们的研究认为破损淀粉含量与面条品质呈显著负相关，随着破损淀粉值的增加，面条的品质有所劣变。上述结果的差异可能是因为在进行面条感官评价时，评价者对于面条坚实度、弹性、光滑性、食味、色泽的评价标准不一致所致，尤其对面条的硬度评价上，本研究中的评价者都为南方人，倾向于较软的面条质地。因此，在长江中下游地区，在保证蛋白质含量和质量达标的同时，面粉中破损淀粉率一定程度的增加，有助于改善南方面条的品质，提高其商品价值，但其增加的范围，还有待于进一步深入研究。

4 结论

长江中下游地区的小麦品质在不同品种间和不同种植区间的品质性状存在极显著差异；淀粉糊化特性指数等品质性状表现易受环境的影响，且是影响该区总体品质评价的第一主导因子；江苏省、安徽省和湖北省等3个省份间小麦品种在反弹值、最终黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性的差异最大，在选育该区中、弱筋小麦品种和评价其品质时，应加强对低谷黏度、最终黏度、峰值黏度等淀粉糊特性的重视；影响面条品质（感官评价）的主要因素是破损淀粉率，破损淀粉率高的面粉，适合制作优质面条。

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Comprehensive Analysis on Grain and Processing Quality of Several Wheat Varieties in the Middle and Lower Reaches of Yangtze River

WU Hao1, HUANG YuanYuan1, WANG Hui1, ZHOU Yu1, SHEN JiaCheng1, ZHANG Can1, DING JinFeng2, ZOU Juan3, MA ShangYu1, GUO WenShan2, ZHENG WenYin1, YAO daNian1

(1College of Agronomy, Anhui Agricultural University/Key Laboratory of Wheat Biology, Genetic and Breeding in Huang-huai Southern Areas, The Ministry of Agriculture, Hefei 230036;2.Yangzhou University/Co-Innovation Center for Modern Production Technology in Grain Crops of Jiangsu Province, Yangzhou 225009, Jiangsu;3Institute of Food Crops , Hubei Academy of Agricultural Sciences, Wuhan 430064)

【】The present study was conducted to analyze the quality differences of tested wheat varieties in the middle and lower reaches of Yangtze River, including Jiangsu, Anhui and Hubei Provinces. The important factors influencing the noodle quality was assessed in providing theoretical basis for the wheat quality evaluation, variety selection with high-quality, and regional distribution of wheat quality.】 Based on the variance analysis of quality properties, principal component analysis was carried out in 25 quality traits of 13 wheat varieties planted in 6 pilot sites from 3 provinces, so as to evaluate and screen the important quality properties in this area. Then, partial least square analysis was used to distinguish the quality variation among provinces. Finally, the factors affecting the quality of noodle were analyzed by path analysis. 【】Principal component analysis classified all quality traits into starch gelatinization index, flour water absorption index, flour quality index, protein index, flour color index, glutenin index and starch breakdown index and their cumulative contribution value reached 81.250% covering the vast majority of quality indexes. In the middle and lower reaches wheat areas of the Yangtze River, starch gelatinization index was the leading factor in quality evaluation, followed by flour water absorption index and flour quality index. The results of orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA) showed that the specific quality differences among the three provinces in this region were manifested in the gelatinization characteristics of starch, such as final viscosity and setback. From the results of path analysis, sodium carbonate solvent retention capacity could be seen as the largest directly positive effect on the sensory evaluation of noodles, while the disintegrating value of starch gelatinization and gluten performance index had relatively great negative effect on noodle quality. 【】Wheat quality in the middle and lower reaches of the Yangtze River is a complex integrative character, and there are significant differences in quality traits among different cultivars and planting areas. Starch gelatinization index and other quality traits are all easily affected by the environment. The great quality variation among the three provinces is setback and final viscosity of starch. With the increase of Trough, final viscosity and setback in starch, the quality of noodle enhance. Damaged starch content is the main factor that affects the quality of noodles based on the sensory evaluation. The wheat flour with high damaged starch content could be used to produce the high-quality noodle.

wheat; quality; principal component analysis; orthogonal partial least squares discriminant analysis; path analysis

10.3864/j.issn.0578-1752.2019.13.001

2019-03-05；

2019-04-18

国家重点研发计划（2016YFD0300405）、安徽省自然科学基金（1608085MC70）

吴豪，E-mail：18297929133@163.com。

郑文寅，E-mail：zhengwenyin_75@163.com。通信作者姚大年，E-mail：dnyao@163.com

（责任编辑 李莉）