易宇文,胡金祥,劉陽,彭毅秦,鄧靜,吳華昌,喬明鋒,*
(1.四川旅游學(xué)院烹飪科學(xué)四川省高等學(xué)校重點實驗室,四川 成都 610100;2.四川旅游學(xué)院,四川 成都 610100)
醬油由大豆、淀粉、小麥等原料經(jīng)過酵母菌、米曲霉、乳酸菌等微生物發(fā)酵作用,將原料水解成肽、糖類、多種氨基酸及有機酸等物質(zhì),并以這些物質(zhì)為前體,經(jīng)過復(fù)雜的生物化學(xué)反應(yīng),形成具有一定滋味、香氣和色澤的液態(tài)調(diào)味品[1],是我國傳統(tǒng)調(diào)味品,歷史悠久,在各大菜系中具有重要地位,研究表明,醬油風(fēng)味受原料及配比、原料處理方式、發(fā)酵方式方法、菌種、添加物等影響[2]。
電子鼻和電子舌是20 世紀中后期出現(xiàn)的模擬人類嗅覺和味覺器官的仿生儀器,統(tǒng)稱智能感官,具有檢測速度快、樣品前處理簡單、操作方便、重現(xiàn)性好等特點,在食品行業(yè)應(yīng)用廣泛[3-7]。一般情況下,僅使用電子鼻或電子舌就能實現(xiàn)樣品區(qū)分、鑒別,但大多數(shù)食品是氣味和滋味的綜合體,需綜合嗅覺和味覺指標做出全面評價,僅從電子鼻氣味或電子舌滋味單一角度評價往往難以獲得令人滿意的結(jié)果[8-9]。目前基于智能感官醬油評價往往單獨采用電子鼻[10-12](氣味)或者電子舌[13-14](滋味)進行,未進行綜合評價。因此,采用電子鼻和電子舌傳感器數(shù)據(jù)聯(lián)用,獲得醬油氣味和滋味綜合信息,可準確全面對樣品進行鑒別、評價和區(qū)分[15]。電子鼻和電子舌數(shù)據(jù)信號聯(lián)用方法有數(shù)據(jù)直接合并融合法、特征值提取后聯(lián)用法和分別建模后重組有效信息法[16];另外,主成分分析法(principal component analysis,PCA)是在不丟失主要信息的前提下,以較少新變量代替原始變量,直觀反應(yīng)原始數(shù)據(jù)信息的分析方法,是電子鼻、電子舌分析常用方法。
以8 種醬油電子鼻、電子舌檢測信號以及電子鼻/舌信號直接融合為研究對象,結(jié)合主成分分析、區(qū)別指數(shù)、質(zhì)量控制模型(statistical quality control,SQC)、馬氏距離,從香味和滋味角度綜合評價區(qū)分醬油的風(fēng)味,比較數(shù)據(jù)融合的優(yōu)勢,為醬油風(fēng)味評價提供方法參考。
1.1.1 材料
醬油配料見表1。

表1 樣品及原料Table 1 Samples and raw materials
1.1.2 儀器
FOX 4000 型電子鼻(該儀器由18 種金屬氧化物傳感器組成,分布在主機的3 個矩陣室,每個矩陣室內(nèi)有6 根非專一性傳感器,對一類或者幾類物質(zhì)敏感[17])、α-ASTREE 型電子舌(該電子舌由7 根非專一性傳感器和一個Ag/AgCl 參比電極組成,每根傳感器對酸、咸、甜、苦和鮮敏感,但程度不一[18]):法國Alpha MOS 公司。
1.2.1 樣品處理
電子鼻:從醬油瓶中準確移液2.000 mL,放入10 mL頂空瓶,密封、編號,待用。
電子舌:從醬油瓶中準確移液10.000 mL,入100 mL容量瓶,加入蒸餾水定容至100 mL,取80 mL 入電子舌檢測專用燒杯,編號,待用。
1.2.2 分析條件
電子鼻:頂空產(chǎn)生溫度70 ℃;頂空加熱時間300 s;載氣流量 150 mL/s;進樣量 500 μL;進樣速度 500 μL/s;數(shù)據(jù)采集時間120 s;數(shù)據(jù)采集延遲180 s;手動進樣。每個樣品平行測試5 次。取傳感器后3 次在第120 秒時獲得的穩(wěn)定信號進行分析。
電子舌:自動進樣,數(shù)據(jù)采集時間120 s,每個樣品平行檢測5 次,取傳感器后3 次在120 s 時采集的穩(wěn)定信號作為分析數(shù)據(jù)。
由于電子鼻和電子舌檢測到的數(shù)據(jù)信號不在同一數(shù)量級,為減少其對分析結(jié)果的影響,在數(shù)據(jù)處理時先消除檢測信號的數(shù)量級差異[19]。試驗選取電子鼻和電子舌各3 根傳感器(判別能力居前三的傳感器)[20],對其原始數(shù)據(jù)進行標準化處理,其公示見式(1)。

注:y 為標準化結(jié)果,x 為傳感器原始變量,min 為傳感器響應(yīng)值中最小值;max 為傳感器響應(yīng)值中最大值。
然后分別對電子鼻和電子舌數(shù)據(jù)進行PCA,最后將電子舌和電子鼻數(shù)據(jù)直接合并后進行PCA。PCA、SQC、識別指數(shù)、馬氏距離均采用電子鼻自帶軟件(V12.3)進行處理,作圖采用Origin 9.1。
8 種醬油電子鼻分析結(jié)果見圖1。
圖1a 是主成分分析,第一主成分(PC1)為99.37%,第二主成分(PC2)僅為0.5933%,說明在進行線性變換時,大量的有效信息保留在PC1。盧小泉[21]認為PC1方差越大越能說明其包含的信息量大。王瓊等[22]認為PC1 和PC2 超過80%即可反應(yīng)樣品在氣味方面的主要特征信息。8 個樣品可分為 3 種香味(1、2;3、4、5、7、8;6)。圖中,1、2 號和 3、4、5、6、7、8 號樣品分別分布在Y 軸右、左側(cè),4、8 號樣品有部分交叉(極為相似),說明電子鼻能夠從氣味上區(qū)分大部分樣品,部分氣味極為相似的無法區(qū)分。1、2 號樣品組內(nèi)差異較明顯;3、4、5、7 和8 號樣品組內(nèi)差異較?。ǚ植荚谝宰鴺溯S焦點為圓心的小圓內(nèi)),差異最大的是2 和6 號樣品,且所有差異均來自PC1。
圖1b 是區(qū)別指數(shù)。區(qū)別指數(shù)是根據(jù)被測樣品和參照樣品的傳感信號分散百分比與圖譜峰面積的比例轉(zhuǎn)化而來,主要用于明確比較樣品間區(qū)分度[23]。b 中,樣品間區(qū)別指數(shù)最大為99.26%,是2 和6 號樣品;這與PCA 中2、6 號樣品分布在X 軸最左和最右端一致,說明其差異大。差異最小的是4、7 號樣品,為2.18%,相似度高;這與PCA 中4、7 號樣品的位置很靠近一致。在PCA 中,4、8 號樣品有交叉,電子鼻無法從香氣上區(qū)分(極為相似),區(qū)別指數(shù)為9.81%,這與4、7 號樣品間的區(qū)別指數(shù)(2.18%)矛盾。原因可能是4 號樣品與8 號樣品在某些香氣成分上極為相似,但總體香氣上不及4、7 號樣品相似。具體原因需要進一步研究。
圖1c 是以1 號樣品為參照樣,建立的統(tǒng)計質(zhì)量控制模型(SQC)圖,分析其他樣品與參照品在香氣上的差異。圖中,與參照品香氣最為接近的是2 號樣品;這與 PCA 分析中,1、2 號較為接近一致。3、4、5、7、8 號樣品分布在區(qū)間(3 000、5 000),相似度高。這和 PCA 分析中分布在以焦點為圓心的小圓內(nèi)一致。2、6 號樣品分別分布在Y 軸最上端和最下端,說明其差異較大,這也與a 中PCA 一致,b 中區(qū)別指數(shù)最大一致;d 中馬氏距離最大一致。
圖1d 是樣品間馬氏距離。c 中,2,6 號樣品間的馬氏距離最大,為 1 213;最小為 4、7 號樣品,為 27;4、8號樣品間的馬氏距離為 61(較 4、7 號大),與 PCA 和區(qū)別指數(shù)的分析結(jié)果一致。
8 種醬油的電子舌分析結(jié)果見圖2。


圖2 醬油風(fēng)味電子舌分析Fig.2 Electronic tongue analysis of soy sauce flavor
圖2a是PCA圖,圖中 PC1 和 PC2 分別為 90.449%和6.813%,總貢獻率為97.262%,能夠反應(yīng)樣品的主要滋味特征。朱文政等[24]認為電子舌PC1 和PC2 總貢獻率超過65.2%即可反應(yīng)樣品的主要滋味特征。8 個樣品在4 個象限均有分布且無交差重合,說明電子舌能夠從滋味上區(qū)分 8 種醬油。1、2、3、8 及 6 號樣品的部分分布在第四象限且被圈在以焦點為圓心的小圓內(nèi),分布較為集中,有一定相似度;2、3 號樣品僅在PC2 上有差異,相似度高。張曉敏等[25]認為如果PC1 和PC2 差異較大,而樣品差異主要體現(xiàn)在PC2 上,則樣品之間差異較小。4、7 號樣品分布在X 軸兩端,差異大。4 號樣品所在位置,可以推測其滋味比較特殊,可能與其配料中海藻膏調(diào)味料以及乳酸有關(guān);7 號樣品所在位置可能與其添加了玉米有關(guān)。
圖2b 是8 個樣品區(qū)別指數(shù)。4、7 號樣品區(qū)別指數(shù)為99.94%,為最大。這與PCA 中分別分布在X 軸最左和最右端一致。2、3 號樣品區(qū)別指數(shù)為88.27%,差異最小,這與PCA 中僅在PC2 上有差異,一致。
圖2c 是以1 號樣品為參照樣,建立的統(tǒng)計質(zhì)量控制模型(SQC) 圖。圖中,4、7 號樣品分別分布在(400,450)和(-250,-300),為差異最大樣品組。這與PCA、區(qū)別指數(shù)和馬氏距離分析結(jié)果一致。2、3 號樣品分布在(-50,-120),差異較小。這與PCA、區(qū)別指數(shù)和馬氏距離分析結(jié)果一致。1、2、3、6、8 號樣品分布在(50,-300),這與PCA、區(qū)別指數(shù)和馬氏距離分析結(jié)果一致。
圖2d 是樣品馬氏距離。4、7 號樣品間馬氏距離840,為最大(相似度最低)。這與PCA 中分布在X 兩端一致;區(qū)別指數(shù)99.94%(最大)一致。2、3 號樣品間的馬氏距離62,為最?。ㄏ嗨贫茸罡撸_@與PCA 中僅在PC2 上有差異一致;區(qū)別指數(shù)88.27%(最?。┮恢隆?、2、3、6、8 號樣品間的馬氏距離均在 200 以下,差異較小,這與PCA 中分布在第四象限且被小圓圈住一致;與相互間區(qū)別指數(shù)最高98.61%一致。
結(jié)合圖1和圖2,可以看出電子鼻PCA 不能完全區(qū)分8 個樣品,4 和8 號樣品存在交叉;而電子舌則可以完全將8 個樣品區(qū)分開來。說明某些在氣味上極為相似的樣品,電子鼻區(qū)分能力不足。此時電子舌可以區(qū)分樣品。但僅依靠電子舌或者電子鼻進行評價只能說明樣品在滋味或者氣味方面的異同,并不能從總體上對樣品進行綜合評價。僅僅從滋味或氣味評價食品的方法是有缺陷的。
電子鼻/電子舌傳感器數(shù)據(jù)融合分析結(jié)果見圖3。


圖3 電子鼻和電子舌信號聯(lián)用醬油風(fēng)味分析Fig.3 Analysis of soy sauce flavor by combination of E-nose and E-tongue
圖3a 中PC1 和PC2 的累計貢獻率為97.272 %,結(jié)合王瓊等[22]和朱文政等[24]的研究,97.272%可以反應(yīng)出樣品在滋味和氣味上的特征差異。圖3c 中,1、2 號樣品分布在Y 軸的右側(cè),其他樣品分布在左側(cè),樣品間均無交叉重合,說明電子鼻/電子舌信號融合較單獨使用電子鼻的區(qū)別能力強,能夠提高辨別能力,從氣味和滋味上綜合評價醬油。1、2 號樣品分布在第一象限,相對較為接近;區(qū)別指數(shù)為88.66%;馬氏距離為304;SQC 分析分布在(700,-4 680),較為接近,說明 1、2 號樣品組在氣味和滋味上相對其他樣品較為接近。在電子鼻、電子舌分析中,1、2 號樣品在PCA、區(qū)別指數(shù)、SQC、馬氏距離分析中都比較接近,這能夠印證數(shù)據(jù)融合后1、2 號樣品依然較為接近。4、5 和6 號樣品分別分布在第二、三象限。馬氏距離表明5、6 號樣品較為接近(301),最遠是 4、6 號樣品(639);PCA 表明 4、5、6 號樣品的差異主要來源于PC2,PCA 坐標圖表明5、6 號較為接近,4、5 號較 5、6 號遠;SQC 分析表明 5、6 號樣品分布在(8 500,10 500),較 4、5 號分布的區(qū)間窄,所以5、6 號樣品在風(fēng)味上相對相似度高,4、6 號樣品差異大。在電子舌分析中,4、5、6 號樣品在PCA、SQC、區(qū)別指數(shù)、馬氏距離分析中與電子舌和電子鼻信號融合趨勢一致。電子鼻分析中,4、5、6 號樣品在PCA、區(qū)別指數(shù)、SQC、馬氏距離分析中 4、5 號樣品更為相似(接近)。這與信號聯(lián)用后(綜合評價)有差異。這說明信號融合,綜合滋味和香味信息后,對樣品相對位置及馬氏距離等產(chǎn)生了影響,能夠綜合評價樣品的風(fēng)味。3、7、8 號樣品分布在第三象限,較為集中,說明這3 個樣品在風(fēng)味上比較相似。馬氏距離顯示7、8 號樣品最為靠近(198),最遠為 3、7 號樣品(287);PCA 顯示 7、8 號樣品差異主要來源于 PC2,3 和 7、8 號樣品的差異來源于PC1+PC2。這表明7 和8 號樣品在風(fēng)味上綜合評價上相似度最高,3 與7、8 號樣品較為相似。電子舌分析表明7、8 號樣品在滋味上差異較為明顯;3與8 號差異較小,與7 號差異較大。電子鼻PCA、區(qū)別指數(shù)、馬氏距離、SQC 分析表明3、7、8 號樣品差異較小。
以8 種醬油的電子鼻、電子舌檢測信號及其融合信號為研究對象,結(jié)合主成分、區(qū)別指數(shù)、質(zhì)量控制模型、馬氏距離,從香味和滋味角度綜合評價醬油的風(fēng)味。電子鼻分析表明:從香氣上可將8 種醬油分成3組,電子鼻能夠區(qū)分大多數(shù)樣品,無法區(qū)分某些在香氣成分上極為相似的樣品,4、7、8 號樣品相似度極高(電子鼻無法區(qū)分4、8 號樣品),3、4 號樣品相似度高,1、2 號樣品有一定相似度。電子舌分析表明:樣品在滋味上特征明顯,電子舌能夠區(qū)分8 種醬油,2、3 號樣品相似度最高;1、5、6 和 8 號樣品有一定相似度;4、7 號樣品差異最大。電子鼻和電子舌檢測信號融合分析表明8 個樣品分成3 組(即3 種風(fēng)味),且每組樣品無交叉重合,區(qū)分效果好。研究結(jié)果表明,相對于單獨使用電子鼻或電子舌,電子鼻/舌信號融合后綜合評價能力強,能夠綜合氣味和滋味信息,凸顯樣品間細微的差異,是智能感官評價食品風(fēng)味的新趨勢。