基于PLSR分析煙葉化學成分與感官質量的相關性

林順順，張曉鳴

（江南大學食品學院，江蘇 無錫 214122）

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基于PLSR分析煙葉化學成分與感官質量的相關性

林順順，張曉鳴*

（江南大學食品學院，江蘇 無錫 214122）

摘 要：采用偏最小二乘回歸（PLSR）方法對煙葉化學成分與感官質量的關系進行了分析。結果表明，糖堿比和糖氮比與感官刺激性、雜氣呈顯著負相關，與柔細度、余味顯著正相關（p＜0.05）。此外，總植物堿、揮發堿對香氣質具有顯著負影響（p＜0.05）；總氮、總植物堿、蛋白質、揮發堿及石油醚提取物顯著貢獻于感官刺激性的增強，而水溶性總糖、還原糖對消除雜氣具有顯著貢獻（p＜0.05）；K、Cl、揮發酸對增強感官柔細度，降低勁頭具有顯著貢獻（p＜0.05）。PLSR解決了傳統分析方法中的觀察值數量限制及數據共線性等問題。

關鍵詞：還原糖；鉀；氯；糖堿比；PLSR

自從2000年國家煙草專賣局正式啟動了“國際型優質煙開發項目”，很多煙草研究人員都致力于提高煙草質量研究，從而提高我國卷煙的在國際上的競爭力［1-2］。卷煙的感官質量是工業企業產品的核心，而煙葉的化學成分很大程度上決定了卷煙的感官質量。

目前，很多文獻都報道了對煙草化學成分與感官質量關系的研究。如王麗麗等［3］研究了煙葉中生物堿含量與評吸質量的相關性；劉帥帥等［4］考察了烤煙非揮發性有機酸對感官品質的貢獻；邵慧芳等［5］對烤煙還原糖含量與揮發性香氣物質及感官質量進行了統計學分析；許自成等［6］研究了烤煙中氯含量與揮發性香氣物質及感官質量的關系；劉非等［7］研究了煙葉石油醚提取物與感官舒適度的關系；湯朝起等［8］研究了攀西烤煙主要化學成分與吸食品質的關系。

然而，卷煙的感官質量不是由卷煙煙葉中的一種或幾種化學成分決定。最重要的是，目前感官質量的評定主要是通過評吸人員的主觀評吸來完成。感官評吸的主觀性、評吸人員差異性等因素不僅對評價結果產生影響，也使評價樣品的數量受到限制。這種局限性對研究煙葉化學成分與感官質量的關系造成一定困難。

偏最小二乘回歸分析（PLSR）能充分解決樣本個數較少等問題，可以避免數據非正態分布、因子結構不確定性和模型不能識別等潛在問題。近年來 PLSR方法已廣泛用于生物工程、食品科學等領域并取得了較好效果。Song Shiqing等［9］研究人員采用 PLSR方法對牛脂脂肪氧化，電子鼻檢測及感官屬性進行了分析，結果表明，PLSR成功地建立了基于電子鼻的牛脂肪氧化特征參數的預測模型，及氧化牛脂對其感官香氣的貢獻［10］。牛云蔚等［11］利用PLSR方法對草莓酒香氣活性物質與感官屬性的關系進行了研究，其結果也表明，PLSR可以很好地預測感官屬性的變化。此外，陳義等［12］研究人員也采用了PLSR方法對信陽毛尖中的香氣成分與其感官關系進行了研究，其結果避免了感官評審的主觀性和不可重復性，有效地指導了信陽毛尖香氣的等級劃分。而目前關于PLSR用于煙草組分與卷煙感官質量分析的研究較為少見。

因此，本研究以湖南主產煙區的7種單料烤煙煙葉為研究對象，采用PLSR方法對其煙葉化學成分與感官質量指標的關系進行分析，考察煙葉中化學成分對其卷煙感官質量指標的貢獻性。

1　材料與方法

1.1 試驗材料

本研究以湖南煙區主栽品種“云煙87”為供試品種，選取2010年湖南主產烤煙區的7份烤煙樣品（分別為邵陽B2F、C3F，隆回B2F、C3F，郴州B2F、B3F和C3F）。

1.2 卷煙感官質量評定

按照GB5606.4—2005規程進行評吸，采用9分制利用香味輪廓法分析樣品的感官質量指標［13］，包括香氣質、香氣量、柔細度、甜度、透發性、刺激性、雜氣、余味、煙氣濃度及勁頭。具體評吸規則已在前期研究［14-15］中詳細描述，并略有改動，如試驗中感官指標得分值均表示其感官強度值，尤其對于感官指標刺激性、雜氣及勁頭，其分值越大，表示該卷煙抽吸時刺激性越大，雜氣越多，勁頭越強。此外，對該供試樣品感官分析的研究結果［14-15］顯示：不同樣品間的感官指標數據均存在顯著差異，表明該樣本可以有效地用于化學成分與感官屬性的關系分析。

1.3 化學指標測定

化學成分水溶性總糖，還原糖，總氮，總植物堿，鉀，氯，鈣，鎂，淀粉，蛋白質，揮發酸，揮發堿，石油醚提取物的測定，根據國標YC/T159～161—2002；YC/T173～176—2003，YC/T216～217—2007，采用連續流動分析儀進行分析，每個樣品平行測定3次。

1.4 數據分析

采用SPSS13.0進行化學指標及感官數據的差異檢驗分析。采用PLSR（Unscrambler version 9.7）對煙葉中化學和感官指標評吸數據進行相關性及貢獻性分析。在 PLSR分析時，對所有數據進行中心化與標準化（1/Sdev）處理，使每個變量都得到公正的貢獻分析。

2　結果

2.1 不同煙葉化學成分的方差分析

由表1可知，煙葉樣品的水溶性總糖和還原糖含量分別處于 11.17%～20.53%和 10.66%～19.60%，總氮和總植物堿含量分別處于 2.06%～2.52%和2.44%～3.97%。水溶性總糖、還原糖、總氮和總植物堿含量在不同樣品間存在顯著差異（p ＜0.05）。煙葉樣品的鉀含量在2.34%～3.25%，氯含量在0.38%～0.58%范圍，不同樣品間也存在較大程度的差異（p＜0.05）。淀粉含量在不同樣品間的差異程度相對較小（除了郴州B2F的淀粉含量顯著較高）。煙葉中鎂，蛋白質，揮發酸及揮發堿含量在不同樣品間均存在顯著差異（p＜0.05）。烤煙煙葉中的石油醚提取物主要是揮發油、樹脂、油脂、類胡蘿卜素、脂肪、游離脂肪酸等有機物質的混合物［7］。由表1可知，煙葉石油醚提取物含量介于4.28%～7.27%，在不同樣品間也存在較大程度的差異（p＜0.05）。

表1　化學成分在不同單料煙葉間的多重比較分析Table 1 Duncan test analysis of chemical composition in different tobacco samples

2.2 煙葉化學成分與感官質量的PLSR分析

以煙葉化學成分為X變量，感官質量指標為Y變量，采用PLSR對煙葉化學成分與感官質量指標進行多自變量多因變量（PLS2）分析。所建立的PLS2模型包含3個主成分，解釋了95%的交叉驗證方差，說明該模型能夠成功地反映樣品的整體信息。其中前兩個主成分（PC1和PC2）足以解釋樣品的整體信息（解釋了85%的自交叉驗證方差），而更多的主成分（PCs）沒有提供更多有用的信息，因此，僅PC1和PC2相關載荷圖被顯示（圖1）。如圖1所示，幾乎所有的變量都落在兩個橢圓（R2=0.5和R2=1.0）之間，分別代表50% 和100%的解釋方差，表明這些變量能夠很好地被PLSR模型所解釋。圖中用小圈標記的變量表示其具有顯著性。

如圖1所示，在主成分PC1上，感官質量指標香氣質、香氣量、透發性、柔細度、甜度、余味，及化學成分水溶性總糖、還原糖、糖氮比、糖堿比、鉀氯、淀粉和揮發酸，均位于載荷圖右側且都集中分布在50%的解釋方差外；刺激性、雜氣、勁頭，揮發堿、總植物堿、總氮、蛋白質和石油醚提取物位于左側，說明香氣質、香氣量等感官質量指標與水溶性總糖、還原糖、糖氮比、糖堿比、鉀氯、淀粉和揮發酸呈正相關，與揮發堿、總植物堿、總氮、蛋白質和石油醚等呈負相關；刺激性、雜氣和勁頭，反之。

為了進一步分析化學成分對每個感官質量指標的貢獻，采用PLSR中的Jack-knife 不確定測試方法，通過計算估計回歸系數進行了基于PLS1（多自變量單因變量）的化學成分對每個感官質量指標的貢獻分析（具體圖表未顯示），結果表明，總植物堿和揮發堿對香氣質具有顯著負影響（p＜0.05）。總氮、總植物堿、蛋白質、揮發堿及石油醚提取物顯著貢獻于感官刺激性，而水溶性總糖、還原糖對降低刺激性、消除雜氣具有顯著貢獻（p ＜0.05）。另外，水溶性總糖、還原糖、K、Cl、揮發酸對增強感官柔細度具有顯著貢獻（p＜0.05），總植物堿含量對柔細度具有顯著負影響（p＜0.05）。Cl含量還顯著貢獻于感官甜度，總植物堿、蛋白質、揮發堿和石油醚提取物對甜度呈顯著負相關。淀粉貢獻于卷煙抽吸勁頭，K對降低卷煙勁頭具有顯著作用（p＜0.05）。糖堿比和糖氮比值與刺激性、雜氣呈顯著負相關，與柔細度、余味成顯著正相關（p＜0.05）。

圖1　煙葉代表性化學成分與感官屬性的相關載荷圖Fig. 1 The loadings plot of tobacco typical chemical components and sensory attributes

3　討論

煙葉中各種化學成分的含量反映了煙葉的質量狀態［16］。在煙葉感官質量的評價體系中，煙葉化學成分的含量和比例是重要的質量評價指標。目前，對煙葉質量的評價主要通過人工評吸來進行，得到的數據結果受主觀因素的影響較大。人工感官評吸樣品數量的限制也為煙葉化學成分和感官質量關系帶來局限性。

PLSR是一種新型多元統計分析方法，可以避免數據非正態分布、因子結構不確定性和模型不能識別等潛在問題。該方法是集主成分分析、典型相關分析和多元線性回歸分析3種分析方法的優點于一身，主要應用于建立多因變量間的統計關系。在回歸分析中，當自變量與因變量的個數都很多，并且在自變量以及因變量之間都存在較嚴重的多重共線時，如果采取一般的多元回歸方法，其分析的可靠性極低，而采取PLSR分析，可以很好的解決這個問題。

本文選取同一烤煙品種的7份單料煙葉為試驗樣本，單料煙葉物質成分的穩定性為本研究提供了相對穩定的樣本物質基礎，而不同樣品間化學成分含量的顯著差異實現了最大的變量差異性。結合PLSR有效地解釋變量的相關性而不丟失數據信息的特點，成功地建立了PLSR模型（該模型解釋了95%的交叉驗證方差）用來研究化學成分與感官屬性的相關性及貢獻性。

水溶性總糖、還原糖、總氮、總植物堿等含量常作為評價卷煙質量的主要因子［17］。事實上，卷煙煙葉中各化學成分的協調和平衡決定了卷煙的感官質量。盡管煙葉中一些非主要成分對感官質量沒有決定性的影響，但是這些成分的引入會對感官吸食產生一些附加性影響信息。例如，很多文獻都曾報道［8，18-20］，在一定范圍內，適當提高煙葉的氯離子有利于提高煙葉品質。但是，關于氯離子對感官質量指標具有怎樣的貢獻或對哪些感官指標具有顯著影響卻少見報道。本文 PLSR分析結果顯示，氯對增加卷煙感官柔細度和甜度具有顯著貢獻（p＜0.05）。通過探索對特定感官質量指標具有顯著貢獻或顯著影響的煙葉化學成分，有助于卷煙質量的機理分析，更好地指導卷煙煙葉的加工、調制工藝。例如，揮發酸對增加感官柔細度有顯著貢獻，這可能與揮發酸能中和煙葉及煙氣中的堿性成分有關；淀粉貢獻于勁頭的增強，這可能與淀粉的燃燒有關，Rodgman［21］曾報道在卷煙燃吸時，煙葉中多糖（淀粉、纖維素和果膠）產生大量的醛、酮及酚類等顯著增強抽吸勁頭。

4　結論

本文選取同一品種不同等級的單料烤煙煙葉為試驗樣本，采用偏最小二乘回歸（PLSR）方法對煙葉化學成分與感官質量的關系進行了分析。PLSR方法避免了源于樣本量限制的數據非正態分布等潛在問題，所建立的煙草化學成分與卷煙感官質量的相關性模型，解釋了95%的交叉驗證方差，成功地反映了樣品的整體信息。基于PLS1分析了對每個特定感官指標具有顯著貢獻或顯著影響的煙葉化學成分，該結果對卷煙質量的機理分析，卷煙煙葉的加工和調制工藝等具有重要指導意義。

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Correlation of Tobacco Chemical Components and Sensory Quality Assessed by PLSR

LIN Shunshun，ZHANG Xiaoming*
（School of Food Science and Technology，Jiangnan University，Wuxi，Jiangsu 214122，China）

Abstract:Partial least squares regression （PLSR） was employed to analyze the correlation of tobacco chemical components and sensory quality. The results showed that sugar/alkaloids and sugar/nitrogen had positive correlations with comfortable and aftertaste attributes，and negative correlations with irritation and off-taste attributes. Additionally，alkaline composition including total alkaloids and volatile alkali had significant negative correlations with aroma quality attributes （p＜0.05）. Total nitrogen，total alkaloids，protein，volatile alkali and petroleum ether extracts contributed significantly to the increase of irritation，while total sugars and reducing sugars had significant effect on masking harsh-taste （p＜0.05）. K，Cl and volatile acids contributed to the increase of the sensory comfortable attribute，and the reduction of sensory impact （p＜0.05）. PLSR solved the multiple linear regression problems in which the use of traditional multivariate methods is severely limited，such as limited number of observations and collinearity. The results of this study are important for guiding cigarette tobacco processing and modifying technology.

Keywords:reducing sugars；potassium；chlorine；ratio of sugar and alkaloid；PLSR

中圖分類號：TS41+1

文章編號：1007-5119（2016）01-0078-05

DOI：10.13496/j.issn.1007-5119.2016.01.014

基金項目：廣西中煙工業有限責任公司技術創新項目“生物化學技術醇化低次煙葉的開發與應用研究”（20120213Y）

作者簡介：林順順，女，在讀博士，研究方向為煙草化學。E-mail：linshunshun103@163.com。*通信作者，E-mail：xmzhang@jiangnan.edu.cn

收稿日期：2015-08-03 修回日期：2015-11-06