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基于電子舌的大豆分離蛋白苦味分析與評(píng)價(jià)技術(shù)研究
發(fā)布日期:2023-06-13
        大豆分離蛋白具有功能性、營(yíng)養(yǎng)性和經(jīng)濟(jì)性,廣泛應(yīng)用于食品及其他行業(yè)中,大豆分離蛋白酶解過(guò)程會(huì)引入許多不良味道,特別是苦味。目前苦味評(píng)價(jià)主要采用傳統(tǒng)的感官評(píng)價(jià),但感官評(píng)價(jià)存在主觀性,對(duì)準(zhǔn)確度和重復(fù)性等方面的把握有所欠缺。近年來(lái),電子舌作為一種能快速檢測(cè)味覺(jué)品質(zhì)的新技術(shù),可以對(duì)復(fù)雜樣品最基本的酸、甜、苦、辣、咸味覺(jué)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行快速的味覺(jué)檢測(cè)分析。
本文采用法國(guó)Alpha MOS公司Astree電子舌采集配方溶液信號(hào),利用PCA和DFA進(jìn)行定性分析,結(jié)合偏最小二乘法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立苦味定量預(yù)測(cè)模型。
一、材料與方法
        試驗(yàn)材料
        大豆分離蛋白、堿性蛋白酶、奎寧。
        配制不同質(zhì)量濃度(1g/mL、2g/mL、4g/mL、8g/mL、16g/mL、32g/mL)的奎寧溶液作為苦味標(biāo)準(zhǔn)液,大豆分離蛋白配方見表1。
表1 試驗(yàn)配方
【智能感官】基于電子舌的大豆分離蛋白苦味分析與評(píng)價(jià)技術(shù)研究1
        儀器與方法
        使用法國(guó)Alpha MOS公司Astree電子舌采集配方的味覺(jué)信息。它由一個(gè)16位自動(dòng)進(jìn)樣器、安裝在Ag/AgCl參比電極上的7根具有交叉敏感性的傳感器陣列(ZZ、JE、BB、CA、GA、HA和JB)、信號(hào)采集模塊以及模式識(shí)別系統(tǒng)組成。電子舌模擬人類的感覺(jué)器官舌頭對(duì)待測(cè)樣品進(jìn)行分析、識(shí)別和判斷。每根傳感器對(duì)不同樣品吸附溶液分子的靈敏度不同,表現(xiàn)出不同的電位變化,根據(jù)電位變化分析溶液的味覺(jué)特性。
試驗(yàn)開始前,為了使結(jié)果更準(zhǔn)確,需要對(duì)電子舌進(jìn)行調(diào)試,主要包括活化、初始化、校準(zhǔn)和診斷等環(huán)節(jié)。試驗(yàn)開始時(shí),將待測(cè)液倒入電子舌專用燒杯中,按照待測(cè)液-清洗液-待測(cè)液的順序交替擺放在電子舌自動(dòng)進(jìn)樣器上,樣品數(shù)據(jù)采集時(shí)間默認(rèn)為120s,每種樣品重復(fù)采集10次,為了得到穩(wěn)定和準(zhǔn)確的試驗(yàn)數(shù)據(jù),同時(shí)也為了減少誤差,去除第1次和最后1次采集到的數(shù)據(jù),用中間8個(gè)數(shù)據(jù)進(jìn)行后續(xù)處理。
        二、結(jié)果與分析
        1、傳統(tǒng)感官評(píng)價(jià)
        為了比較8種配方的苦味程度,選取20名對(duì)苦味敏感的感官評(píng)價(jià)員,對(duì)8種配方進(jìn)行品嘗,根據(jù)表2的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。配方1-配方8的苦味得分分別為3.7、3.8、3.9、4.0、4.1、4.1、4.3、4.4。由評(píng)分結(jié)果可知,8種配方苦味差異不大,苦味均可以接受,8種配方苦味得分近似呈線性分布。
表2 苦味評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
【智能感官】基于電子舌的大豆分離蛋白苦味分析與評(píng)價(jià)技術(shù)研究2 
        2、傳感器的選擇
        使用Astree電子舌采集樣品味覺(jué)信息,圖1為7根傳感器對(duì)配方1的響應(yīng)強(qiáng)度。由圖1可見,傳感器JE的電壓響應(yīng)強(qiáng)度最高,ZZ與BB的電壓響應(yīng)強(qiáng)度接近,HA的電壓響應(yīng)強(qiáng)度最低,最不敏感。
【智能感官】基于電子舌的大豆分離蛋白苦味分析與評(píng)價(jià)技術(shù)研究3
        表3為7根傳感器在8種配方中的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差。由表3可知,傳感器JE、ZZ、BB、GA對(duì)8種配方的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差均小于6%,傳感器CA、HA、JB的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差6%<RSD<30%。表明傳感器CA、HA、JB會(huì)影響試驗(yàn)結(jié)果,造成較大偏差。剔除判別能力較弱的傳感器,選擇判別能力強(qiáng)的傳感器,以增強(qiáng)試驗(yàn)的準(zhǔn)確性。故選用傳感器JE、ZZ、BB和GA分析8種配方的味覺(jué)信息。
表3 7根傳感器在8種配方中的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差
【智能感官】基于電子舌的大豆分離蛋白苦味分析與評(píng)價(jià)技術(shù)研究4

3、主成分分析和判別因子分析
        主成分分析(PCA)是一種降低數(shù)據(jù)集維數(shù)的多元統(tǒng)計(jì)方法,它在不丟失任何信息的前提下,對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,據(jù)此把多個(gè)相關(guān)性很高的變量歸結(jié)為幾個(gè)不相干變量或相關(guān)性很低的變量。主成分分析散點(diǎn)圖上的散點(diǎn)代表樣品,散點(diǎn)之間的距離代表樣品間的差異性與親疏性,主成分貢獻(xiàn)率越大,代表包含更多數(shù)據(jù)信息。
判別因子分析(DFA)是一種通過(guò)重新組合原始變量信息來(lái)優(yōu)化區(qū)分的分類技術(shù),它根據(jù)相關(guān)性大小把數(shù)據(jù)分組,且不改變?cè)凶兞浚共煌悢?shù)據(jù)組間距離最大的同時(shí),保證同類數(shù)據(jù)組內(nèi)差異最小,使各個(gè)組間的重心距離最大。
        選用奎寧作為苦味標(biāo)準(zhǔn)液對(duì)8種配方進(jìn)行試驗(yàn),所得結(jié)果分別用PCA和DFA進(jìn)行分析。
        選擇傳感器JE、ZZ、BB、GA,PCA和DFA分析結(jié)果見圖3。
【智能感官】基于電子舌的大豆分離蛋白苦味分析與評(píng)價(jià)技術(shù)研究5
        由圖3可知,主成分PC1、PC2貢獻(xiàn)率分別為94.026%和3.792%,判別因子DF1、DF2貢獻(xiàn)率分別為98.505%和1.259%,總貢獻(xiàn)率近似為100%??鼘幦芤号c配方溶液的落點(diǎn)分居于y軸兩側(cè),表明配方溶液與奎寧溶液區(qū)分度高。奎寧溶液與配方溶液組間距離較遠(yuǎn),表明8種配方溶液苦味不明顯。8種配方溶液組內(nèi)離散程度較小,表明各配方之間苦味差異性小。PCA、DFA顯示一致的苦味評(píng)價(jià)結(jié)果。因此,PCA和DFA均可鑒別配方的苦味程度。
4、PLS建模及預(yù)測(cè)
        建立PLS大豆分離蛋白苦味預(yù)測(cè)模型,以4根優(yōu)化后傳感器電壓響應(yīng)值作為自變量,以感官評(píng)分值作為因變量構(gòu)建PLS模型。得回歸方程:
        y=66.6953-0.0041s1-0.0053s2+0.0004s3-0.0001s4,
        式中:y為電子舌苦味預(yù)測(cè)值;s1、s2、s3、s4分別為傳感器ZZ、JE、BB、GA電壓響應(yīng)值。
        在所建立的偏最小二乘模型中,P(P=0.000)<0.05,表明此模型的回歸方程具有顯著意義。以4根優(yōu)化后傳感器電壓響應(yīng)值構(gòu)建PLS為0.969,RMSE為0.035,實(shí)際值與預(yù)測(cè)值有較好的相關(guān)性,預(yù)測(cè)效果較好。
5、RBF建模及預(yù)測(cè)
       本次試驗(yàn)重疊系數(shù)選取范圍為1~3,隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)選取范圍為4~15。建立兩個(gè)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其中建模集有32個(gè)樣本,預(yù)測(cè)集有32個(gè)樣本。輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)都為4,分別對(duì)應(yīng)4根傳感器電壓響應(yīng)值和前4個(gè)PC值,隱含層節(jié)點(diǎn)通過(guò)自身學(xué)習(xí)確定最優(yōu)節(jié)點(diǎn)數(shù),輸出層輸出配方的苦味得分。預(yù)測(cè)結(jié)果表明,隨著重疊系數(shù)的增加,建模集與預(yù)測(cè)集的RMSE逐漸減小,因此最終確定重疊系數(shù)為3。隨著隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的增加,RMSE逐漸減小,但隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)增加到一定值之后,RMSE逐漸增大,由此確定最佳隱含層R節(jié)點(diǎn)數(shù)為9。在4-9-1結(jié)構(gòu)中,4根優(yōu)化后傳感器電壓響應(yīng)值預(yù)測(cè)集的RMSE和分別為0.010和0.987,前4個(gè)PC預(yù)測(cè)集的RMSE和R分別為0.007、0.913。RMSE小于PLS預(yù)測(cè)模型的0.035、0.093,R均大于PLS預(yù)測(cè)模型的0.969、0.334,說(shuō)明4根傳感器電壓響應(yīng)值與前4個(gè)PC作為輸入?yún)?shù)建立的RBF預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)值更接近真實(shí)值,預(yù)測(cè)效果較好。
三、結(jié)論
        本文采用法國(guó)Astree電子舌對(duì)8種不同條件下大豆分離蛋白的苦味進(jìn)行分析,采用主成分分析、判別因子分析、偏最小二乘法和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。結(jié)果表明,PCA與DFA顯示的結(jié)果一致,均可鑒別配方的苦味程度;經(jīng)超聲波、超高壓、高壓均質(zhì)、酶解處理的大豆分離蛋白苦味相近,經(jīng)超聲波、超高壓、高壓均質(zhì)處理酶解的大豆分離蛋白苦味程度較高,勉強(qiáng)可以接受;RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果比PLS預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)效果好,預(yù)測(cè)結(jié)果與感官評(píng)價(jià)得分結(jié)果一致。
        參考文獻(xiàn):蘆建超,惠延波,胡曉利,布冠好.基于電子舌的大豆分離蛋白苦味分析與評(píng)價(jià)技術(shù)研究[J].河南工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2019,40(06):65-69+79.DOI:10.16433/j.cnki.issn1673-2383.2019.06.011.
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