大豆肽作為大豆蛋白的水解產(chǎn)物，比蛋白質(zhì)更易消化吸收，且過(guò)敏性和抗原性較低。酶水解法是目前較常用的生產(chǎn)大豆肽的方法，而在酶解過(guò)程中會(huì )產(chǎn)生苦味，目前對苦味的判定主要采用感官評價(jià)法，但其結果不夠客觀(guān)準確，易受外界環(huán)境、評價(jià)者自身因素的干擾。電子舌作為一種能快速檢測味覺(jué)品質(zhì)的新技術(shù)，可以對樣品進(jìn)行味覺(jué)的量化，克服感官評價(jià)易受主觀(guān)影響的不足，具有重復性、高靈敏性、可靠性等優(yōu)勢。本文采用法國AlphaMOS公司ASTREE電子舌的電勢型味覺(jué)傳感器來(lái)采集溶液信號，對大豆肽溶液苦味特性進(jìn)行定性和定量分析評價(jià)。
材料與方法
材料與儀器
大豆肽樣品自制；大豆分離蛋白；風(fēng)味蛋白酶(酶活力為2.8xl0U／g)；奎寧。
實(shí)驗方法
大豆肽樣品的配制按照一定方法配制大豆肽樣品。
數據采集待測液和清洗液交替進(jìn)行檢測。樣品數據采集時(shí)間設為120S，取最后3s的值作為每個(gè)樣本的測量數據。為減少測量誤差每個(gè)樣品重復采集10次，取后6次測量的各傳感器響應值作為樣本數據進(jìn)行后續處理。
數據處理
利用電子舌采集的傳感器數據，采用判別因子分析法(DFA)對5種樣品進(jìn)行區分，檢驗區分效果；采用PLS方法建立電子舌大豆肽苦味的定量評價(jià)模型。在模型的建立過(guò)程中采用建模集的相關(guān)系數、建模集均方根誤差和預測集的相關(guān)系數、預測集均方根誤差評價(jià)模型效果。
結果與分析
感官評價(jià)
本文首先對大豆肽的苦味特性進(jìn)行人工感官評價(jià)，然后冉研究電子舌儀器進(jìn)行感官分析。本實(shí)驗從對苦味敏感的專(zhuān)業(yè)人員中選取10位感官評價(jià)員(5男5女)進(jìn)行感官評價(jià)，每次品嘗之后，需要用清水漱口，再進(jìn)行下一次品嘗。最后，將與其口味接近的奎寧標準液濃度對應的分值記為此溶液的得分。之后取10位評價(jià)人員的平均分為苦味評定分數。以奎寧的作為評分標準，評分標準見(jiàn)表1。表2為風(fēng)味蛋白酶不同水解時(shí)問(wèn)下的苦味得分值。
DFA區分
DFA是研究樣品所屬類(lèi)型的一種統計分析方法，即通過(guò)重新組合傳感器數據來(lái)優(yōu)化區分性的分類(lèi)技術(shù)，使組間距離最大的同時(shí)保證組內差異最小使各個(gè)組間的重心距離最大，從而建立判別函數和判別準則，判斷樣品屬于哪一類(lèi)別。首先對正確分類(lèi)的訓練樣本集建立DFA模型，然后將未知樣品投影到模型圖譜上，計算未知樣品與模型圖譜上的每類(lèi)樣品的中心距離，將未知樣品判定為距離最近的那一類(lèi)。基于判別因子分析法建模，得到五種樣品的區分圖如圖1所示。從DFA二維圖中可知DF1與DF2總貢獻率達到99．994％，模型區分指數DI=100，5種樣品被很好區分開(kāi)。從5種樣品的預測集中分別任意選擇1個(gè)樣本(圖中顯示為黑色點(diǎn))，根據建立的DFA模型進(jìn)行區分，結果表明5個(gè)未知樣本均落存在相應的組中，識別率為100％，分效果良好。
PLS模型建立及預測
用PLS建立大豆肽溶液電子舌苦味預測模型，并對電子舌傳感器響應值與人工感官評價(jià)得分值問(wèn)的相關(guān)性進(jìn)行研究。以七根傳感器的響應信號值為白變量，以感官得分值為因變量構建偏最小二乘模型。建模集為60個(gè)樣本，驗證集為30個(gè)樣本。結果如圖2、圖3所示，分別表示建模集、預測集的實(shí)際苦味值與預測值的相關(guān)圖。
對于偏最小二乘模型，P(p=0．000)<0．05，表明該模型的回歸方程有顯著(zhù)意義，且該模型的建模集中，真實(shí)值與預測值之間的相關(guān)系數為0．9923，RMSE為2．47％，預測集的相關(guān)系數為0．9890，RMSE為6．81％，預測效果較好。
結論
采用法國AlphaMOS電子舌對制取的五種不同酶解時(shí)間條件下的樣品進(jìn)行苦味特性研究。分別采用DFA模式識別方法和PLS預測模型對采集的數據進(jìn)行定性和定量分析，研究表明：采用DFA分析法能夠對五種不同的大豆肽樣品的呈味特性和味覺(jué)相似程度進(jìn)行定性評價(jià)，PLS模型能對未知樣品進(jìn)行呈味預測；大豆肽的苦味預測結果與實(shí)際感官評價(jià)吻合。研究結果為后續大豆肽產(chǎn)品的呈味特性研究提供一種新的方法途徑。
來(lái)源：感官科學(xué)與評定 轉載請注明來(lái)源。
參考文獻：惠延波,樊留強,陳復生,牛群峰,王莉,賈芳.基于電子舌技術(shù)的大豆肽區分及苦味評價(jià)[J].食品工業(yè)科技,2016,37(08):97-99+109.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2016.08.011.
提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應該在缺乏具體的專(zhuān)業(yè)建議的情況下，擅自根據文章內容采取行動(dòng)，因此導致的損失，運營(yíng)方不負責。如文章涉及侵權或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
材料與方法
材料與儀器
大豆肽樣品自制；大豆分離蛋白；風(fēng)味蛋白酶(酶活力為2.8xl0U／g)；奎寧。
實(shí)驗方法
大豆肽樣品的配制按照一定方法配制大豆肽樣品。
數據采集待測液和清洗液交替進(jìn)行檢測。樣品數據采集時(shí)間設為120S，取最后3s的值作為每個(gè)樣本的測量數據。為減少測量誤差每個(gè)樣品重復采集10次，取后6次測量的各傳感器響應值作為樣本數據進(jìn)行后續處理。
數據處理
利用電子舌采集的傳感器數據，采用判別因子分析法(DFA)對5種樣品進(jìn)行區分，檢驗區分效果；采用PLS方法建立電子舌大豆肽苦味的定量評價(jià)模型。在模型的建立過(guò)程中采用建模集的相關(guān)系數、建模集均方根誤差和預測集的相關(guān)系數、預測集均方根誤差評價(jià)模型效果。
結果與分析
感官評價(jià)
本文首先對大豆肽的苦味特性進(jìn)行人工感官評價(jià)，然后冉研究電子舌儀器進(jìn)行感官分析。本實(shí)驗從對苦味敏感的專(zhuān)業(yè)人員中選取10位感官評價(jià)員(5男5女)進(jìn)行感官評價(jià)，每次品嘗之后，需要用清水漱口，再進(jìn)行下一次品嘗。最后，將與其口味接近的奎寧標準液濃度對應的分值記為此溶液的得分。之后取10位評價(jià)人員的平均分為苦味評定分數。以奎寧的作為評分標準，評分標準見(jiàn)表1。表2為風(fēng)味蛋白酶不同水解時(shí)問(wèn)下的苦味得分值。
DFA是研究樣品所屬類(lèi)型的一種統計分析方法，即通過(guò)重新組合傳感器數據來(lái)優(yōu)化區分性的分類(lèi)技術(shù)，使組間距離最大的同時(shí)保證組內差異最小使各個(gè)組間的重心距離最大，從而建立判別函數和判別準則，判斷樣品屬于哪一類(lèi)別。首先對正確分類(lèi)的訓練樣本集建立DFA模型，然后將未知樣品投影到模型圖譜上，計算未知樣品與模型圖譜上的每類(lèi)樣品的中心距離，將未知樣品判定為距離最近的那一類(lèi)。基于判別因子分析法建模，得到五種樣品的區分圖如圖1所示。從DFA二維圖中可知DF1與DF2總貢獻率達到99．994％，模型區分指數DI=100，5種樣品被很好區分開(kāi)。從5種樣品的預測集中分別任意選擇1個(gè)樣本(圖中顯示為黑色點(diǎn))，根據建立的DFA模型進(jìn)行區分，結果表明5個(gè)未知樣本均落存在相應的組中，識別率為100％，分效果良好。
用PLS建立大豆肽溶液電子舌苦味預測模型，并對電子舌傳感器響應值與人工感官評價(jià)得分值問(wèn)的相關(guān)性進(jìn)行研究。以七根傳感器的響應信號值為白變量，以感官得分值為因變量構建偏最小二乘模型。建模集為60個(gè)樣本，驗證集為30個(gè)樣本。結果如圖2、圖3所示，分別表示建模集、預測集的實(shí)際苦味值與預測值的相關(guān)圖。
對于偏最小二乘模型，P(p=0．000)<0．05，表明該模型的回歸方程有顯著(zhù)意義，且該模型的建模集中，真實(shí)值與預測值之間的相關(guān)系數為0．9923，RMSE為2．47％，預測集的相關(guān)系數為0．9890，RMSE為6．81％，預測效果較好。
采用法國AlphaMOS電子舌對制取的五種不同酶解時(shí)間條件下的樣品進(jìn)行苦味特性研究。分別采用DFA模式識別方法和PLS預測模型對采集的數據進(jìn)行定性和定量分析，研究表明：采用DFA分析法能夠對五種不同的大豆肽樣品的呈味特性和味覺(jué)相似程度進(jìn)行定性評價(jià)，PLS模型能對未知樣品進(jìn)行呈味預測；大豆肽的苦味預測結果與實(shí)際感官評價(jià)吻合。研究結果為后續大豆肽產(chǎn)品的呈味特性研究提供一種新的方法途徑。
來(lái)源：感官科學(xué)與評定 轉載請注明來(lái)源。
參考文獻：惠延波,樊留強,陳復生,牛群峰,王莉,賈芳.基于電子舌技術(shù)的大豆肽區分及苦味評價(jià)[J].食品工業(yè)科技,2016,37(08):97-99+109.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2016.08.011.
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