基于主成分分析的面筋聚集儀預測小麥品質

姜蘭芳，李曉麗，曹 勇，馬小飛，王 敏，郝建宇，張定一，姬虎太*

（山西農業大學小麥研究所，山西 臨汾 041000）

小麥（L.）是我國三大糧食作物之一，它是面包、餅干、面食和其他烘焙食品的主要原料。面粉的用途取決于它的化學成分和面粉各成分之間的相互作用所產生的特性。面粉的性質與小麥的品質有關，而農藝、遺傳學、碾磨和烘焙條件是影響小麥品質和最終產品質量的重要因素。在分析面筋強度和面粉特性方面，面團流變學方法如吹泡儀、粉質儀、攪拌儀、拉伸儀等已被常規地作為可靠的質量檢測技術。然而，這些檢測方法雖然具備較高的精確度，但是存在著價格昂貴、操作繁瑣等問題。同時，對于常規檢測方法而言，完成小麥籽粒的完整特性檢測需要大約3 h，而且需要小麥籽粒的樣品量也較大。由于小麥新品種選育過程中，苗頭品系種子量有限，進行常規品質檢測受限，此外，對于小麥糧食質量評估的過程過長，驗收進入磨粉的階段也很長，因此開發出一種高效、快速的檢測方法對小麥質量綜合評價具有重要的現實意義。

布拉班德公司最新開發的基于剪切的面筋聚集儀測試（GlutoPeak test，GPT）對這一領域寄予厚望，該測試是一種基于剪切的快速測定面筋聚集特性的方法。在測試過程中，面粉的面筋形成了一個網，并對攪拌槳產生了阻力。通過測定阻力與時間反映面粉的面筋品質特性，它記錄了面筋網絡形成和破壞過程中力矩變化，主要優點是快速、需要樣品量少，易于操作。研究表明，面筋聚集儀可以預測與面團攪拌穩定性、延展性和韌性相關的常規小麥的潛在品質，還可作為一種有效的硬粒小麥品質篩選工具。面筋聚集儀參數與面筋品質及面團流變學特性之間存在顯著的相關性，已被證明對小麥育種和加工具有重要的應用價值。雖然國外已有許多關于面筋聚集儀的應用以及一些和小麥常規檢測參數的相關性研究的報道，但國內的相關研究有限，且這些研究主要是針對種質之間的差異，而且均未深化得出一套合適的、客觀的驗證其作為快速評價小麥品質可行性的方法。

為此，本實驗遴選81 份小麥材料為研究對象，對其測定面筋聚集特性指標峰值時間、峰值扭矩、峰前值、峰后值、啟動能量、穩定能量、聚集能量和常規檢測的籽粒品質、面粉品質和面團品質等33 個品質性狀指標參數，并在此基礎上結合相關性分析、主成分分析（principal components analysis，PCA）及正交偏最小二乘（orthogonal partial least squares，OPLS）法等多元統計分析技術展開綜合評價，以期明確基于面筋聚集儀測定的快速預測小麥品質的可行性，旨在為小麥育種、加工及其面粉制品的質量分析和質量控制提供理論基礎與技術支持。

1 材料與方法

1.1 材料

供試材料包括品育8012、晉麥84、晉麥95、濟麥22、魯原502、山農22、邯麥19、石農086、品育8161、晉麥92號、運旱618、品育8155、舜麥1718、煙農1212，運旱139-1、長6197、晉麥47、煙農999、濟麥44、濟麥23、石4366、晉太102、太412、長麥251、長6990共25 份近年山西主栽小麥品種和56 份高代品系材料，分別編號1～81。種植于山西省臨汾市山西農業大學小麥研究所試驗基地，播種期在當地適宜的播期范圍內。采用隨機區組設計，2 行區，行長3.0 m，3 次重復。

1.2 儀器與設備

7200近紅外谷物品質分析儀、SKCS4100單籽粒谷物特性測定儀、2200面筋指數儀 瑞典Perten公司；小型實驗磨粉機、880508沉降值測定儀、810130電子粉質儀、860704拉伸儀、GlutoPeak面筋聚集儀 德國 Brabender公司；RVA-supers 3快速黏度分析儀 澳大利亞新港科學儀器公司。

1.3 方法

蛋白質含量：根據GB/T 24899ü2010《糧油檢驗 小麥粗蛋白質含量測定 近紅外法》采用近紅外谷物品質分析儀測定；籽粒硬度指數、粒徑、千粒質量：參照美國谷物化學協會AACC No. 55-31標準，采用單籽粒谷物特性測定儀測定；容重：根據GB/T 5498ü2013《糧油檢驗 容重測定》，采用谷物容重器測定；濕面筋含量、干面筋含量及面筋指數：參照AACC Method 38-12A標準方法，采用自動面筋洗滌系統進行測定；沉降值：根據GB/T 15685ü2011《糧油檢驗 小麥沉淀指數測定SDS法》采用沉降值測定儀測定；粉質參數：根據GB/T 14614ü2019《糧油檢驗 小麥粉面團流變學特性測試 粉質儀法》，采用粉質儀測定；拉伸參數：根據GB/T 14615ü2019《糧油檢驗 小麥粉面團流變學特性測試 拉伸儀法》，采用拉伸儀測定；小麥面粉黏度特性：根據LS/T 6101ü2002《谷物黏度測定快速黏度儀法》，采用快速黏度分析儀測定；面筋聚集特性參數：參照Chandi等的方法，測試條件：小麥粉9.0 g（14%），純化水9.0 g，轉速2 750 r/min，溫度36 ℃，時間10 min，時間依情況可以適當縮短，采用面筋聚集儀測定。面筋聚集儀測試圖譜見圖1，所測定各項指標及釋義見表1。

表1 面筋聚集儀各項參數及其釋義Table 1 Indices characterized by GlutoPeak and their definitions

圖1 面筋聚集儀測試圖譜Fig.1 GlutoPeak graphs of samples

面筋聚集儀通過測量麥谷蛋白和麥膠蛋白的聚合行為，從而反映面筋質量。首先面粉和溶液混合攪拌后形成均勻的懸浮溶液，然后面筋組分在高剪切力的作用下被分離出來并發生聚集，形成均勻的面筋網絡結構，進一步的攪拌則會破壞面筋網絡結構，整個過程中扭矩隨時間的變化被自動記錄并以圖表的形式展現。不同面筋質量的面粉在面筋聚集儀上的表現不同，強筋粉的面筋質量好，面筋網絡相互作用力強，破壞面筋結構所需要的力較大，具體在面筋聚集儀上表現為峰值較大；而弱筋粉的峰值較小。

1.4 數據統計

本研究通過Excel 2007進行實驗數據的匯總分析，運用SPSS 22.0統計軟件進行33 個指標之間的相關性分析、PCA，使用Simca 14.1進行OPLS法分析。

2 結果與分析

2.1 不同品質性狀的遺傳變異

將小麥品質性狀從面筋聚集特性、籽粒特性、面粉特性、面團特性和淀粉糊化特性五方面進行分析，由表2可知，面筋聚集特性各指標變異系數在15.39%～61.34%。變異系數最大的是啟動能量，為61.34%，最小的是BEM（峰值扭矩），變異系數為15.39%。分析可知，7 個面筋聚集儀特性指標在品種間均存在著廣泛的遺傳變異。籽粒品質中硬度指數的平均值為55.78，變幅為19.15～81.71，變異系數最大（33.58%），說明供試材料中包括軟質麥、混合麥和硬質麥；容重的變異系數最小（1.60%）。面粉品質中面筋指數的平均值為54.01，變幅為26.20～90.40，變異系數最大（25.85%）；濕面筋含量的平均值為36.78%，變幅為24.60%～49.70%，變異系數最小（13.16%）。面團品質中穩定時間的平均值為5.77 min，變幅為1.20～23.50 min，變異系數最大（80.34%），其中形成時間、粉質質量指數、拉伸面積、拉伸阻力、最大拉伸阻力、拉伸比例的變異系數均較大，都在50%以上；吸水率的平均值為60.65%，變幅為54.30%～71.10%，變異系數最小（6.20%）。可以看出，除吸水率變異系數較小外，形成時間、穩定時間、弱化度、粉質質量指數、拉伸面積、拉伸阻力、最大拉伸阻力、拉伸比例的變異系數均較大，可見小麥粉面團品質可以很好反映小麥品種間的品質差異。淀粉糊化特性中稀懈值的平均值為789.47 cP，變幅為393.00～1 369.00 cP，變異系數最大（35.48%），峰值時間的平均值為6.29 min，變幅為5.13～6.80 min，變異系數最小（3.68%）。

表2 不同品質性狀的遺傳變異Table 2 Genetic variation in different quality traits

2.2 PCA結果

為去除不同量綱、數量級帶來的影響，使用SPSS 22.0分析軟件，對33 個指標數據進行標準化，以PCA為提取方法進行因子分析，以旋轉后的因子載荷矩陣和起始特征值大于1為標準，得到、、、、、六個公因子，累計方差貢獻率為84.221%，見表3，表明6 個PC代表小麥品質的大部分信息。各因子選取旋轉元件矩陣中載荷絕對值大于0.7的指標為解釋指標。的累計貢獻率為23.856% ，解釋指標為粒徑、千粒質量、稀懈值、延伸度、啟動能量、硬度指數、吸水率、回生值，稱為綜合因子。累計貢獻率為18.041%，解釋指標為面筋指數、穩定時間、粉質質量指數、形成時間、弱化度，稱為粉質因子；通常認為蛋白質含量決定面筋指數，面筋指數越高，穩定時間越長，粉質質量指數越大，弱化度越小。累計貢獻率為15.451%，解釋指標為蛋白質含量、濕面筋含量和干面筋含量，稱為蛋白質因子；累計貢獻率為10.986%，解釋指標為拉伸阻力、拉伸比例、最大拉伸阻力和拉伸面積，稱為拉伸因子；累計貢獻率為10.300%，解釋指標為低谷黏度、最終黏度、峰值時間、峰值黏度，稱為淀粉因子；累計貢獻率為5.587%，解釋指標為糊化溫度，稱為糊化因子。以各PC對應的方差貢獻率作為權重，對PC得分和相應的權重進行線性加權，構建小麥品質的評價函數：=0.283＋0.214＋0.183＋0.130＋0.122＋0.066 3，分別計算不同樣品的綜合品質評價得分（）。

表3 旋轉后的因子載荷矩陣和方差貢獻率Table 3 Rotated component matrix and variance contribution rates of principal components

2.3 OPLS法結果

為了更好地對數據進行可視化及后續分析，將上述PCA結果作為基礎，采用有監督模式的OPLS對數據進一步分析，這樣做可以過濾掉與品質不相關的正交變量，從而更加準確地識別品質間差異。以不同品種小麥的綜合品質評價得分作為因變量（），以2.1節中選取的33 個品質指標作為自變量（），進行OPLS分析，其中=0.500，越接近1，模型越穩定；=0.995，越大，模型的解釋能力越強，可以解釋99.5%的數據變化；=0.992，預測能力（）值越接近1時，OPLS模型的有效性越強。其中和分別表示所建模型對和矩陣的解釋率，表示模型的預測能力，理論上和越接近1.0說明模型越好，擬合準確性越高；通常情況下和高于0.5（50%）較好，高于0.4即可接受，且兩者差值不應過大。

如圖2A所示，弱化度、延伸度、稀懈值和糊化溫度與小麥綜合品質呈負相關。當數值增高時，小麥綜合品質呈下降趨勢，其余品質指標與小麥綜合品質呈正相關。通常認為變量重要性（variable importance for the projection，VIP）值大于1.0的變量在判別過程中具有重要作用，VIP值越大，該自變量對因變量的解釋能力越強，當VIP值大于1時自變量在解釋因變量時具有顯著重要性，這些因子在影響指標評價方面起主導作用。由圖2B可以看出，有18 個指標VIP值大于1，按照VIP值大小依次為：PM、AM、聚集能量、啟動能量、弱化度、硬度指數、穩定能量、粉質質量指數、吸水率、BEM、穩定時間、稀懈值、回生值、千粒質量、粒徑、沉降值、形成時間和最大拉伸阻力。與上述PCA中的結果一致。18 個VIP值大于1的指標中包含了PCA中6 個公因子信息及面筋聚集儀測定特性中的6 個檢測指標，說明通過檢測面筋聚集儀測定指標可以快速反映小麥的品質差異。

圖2 小麥品質特性指標OPLS回歸系數（A）和VIP值（B）Fig.2 Regression coefficients of OPLS (A) and VIP values (B) for wheat quality characteristics

2.4 小麥綜合品質評價得分與面筋聚集儀測定指標的關系及VIP值大于1指標的相關性分析

為了進一步分析面筋聚集儀測定指標與小麥綜合品質之間的關系，特地將綜合品質評價得分與面筋聚集儀測定6 個指標BEM、AM、PM、啟動能量、穩定能量和聚集能量的相關性進行分析，結果如圖3所示。面筋聚集儀測定6 個檢測指標與綜合品質評價得分之間具有較好的線性關系，決定系數在0.506～0.739 2之間，其中AM和PM與綜合品質評價得分的分別為0.706 1和0.739 2。

圖3 小麥綜合品質評價得分與GPT指標的關系Fig.3 Relationship between comprehensive evaluation score of wheat quality and GPT indices

由表4可知，面筋聚集儀測試指標BEM、AM、PM、啟動能量、穩定能量和聚集能量之間相互呈極顯著正相關。其中，聚集能量是面筋聚集動力學指標，與BEM和PM呈極顯著正相關（＜0.01），相關系數分別為0.941和0.956。籽粒品質中的硬度指數與PM和聚集能量呈極顯著正相關（=0.822，＜0.01；=0.810，＜0.01）；面粉品質中的沉降值用于反映面筋含量和面筋強度，其與BEM（=0.542，＜0.01）、AM（=0.656，＜0.01）、PM（=0.651，＜0.01）和聚集能量（=0.667，＜0.01）呈中度正相關。面團品質弱化度與面筋聚集儀測試指標呈極顯著負相關，其中與AM的相關系數達到－0.785，AM代表面筋聚集完成前的值，可以反映小麥樣品中的麥谷蛋白含量；吸水率與BEM（=0.840，＜0.01）、PM（=0.806，＜0.01）和聚集能量（=0.824，＜0.01）呈極顯著正相關。這些數據都表明面筋聚集儀測定指標可以快速反映小麥籽粒、面粉和面團的品質特性差異。蛋白質和淀粉是小麥籽粒的主要營養成分，二者共同決定了面粉的品質及用途，對小麥具有重要意義。為此，本實驗通過快速黏度儀測定供試樣品的淀粉糊化特性，其中稀懈值與BEM（=－0.681，＜0.01）、AM（=－0.567，＜0.01）、PM（=－0.726，＜0.01）和聚集能量（=－0.676，＜0.01）呈極顯著負相關。峰值黏度和低谷黏度的差值稱為稀懈值，該兩項指標是決定食品加工工藝的重要因素，尤其峰值黏度顯示了淀粉結合水的能力和淀粉酶活性大小。因此，通過面筋聚集儀測試指標也可以快速反映小麥面粉的淀粉特性。

表4 常規品質指標與面筋聚集儀測試指標的相關系數Table 4 Coefficients of correlation between conventional quality indices and GlutoPeak parameters

3 討 論

3.1 面筋聚集特性與常規品質特性的關系

在使用GlutoPeak進行測試過程中，樣品受到強烈的機械作用會形成面筋網絡，BEM反映了破壞面筋結構所需要力的大小，峰值扭矩越大，證明面筋破壞時所需的力越大。一般而言，強筋粉的面筋質量好，面筋網絡相互作用力強，破壞面筋結構所需要的力較大。面筋聚集儀所展示的參數聚集能量代表了從峰前值到峰后值曲線與橫軸所圍區域的面積，它可以用來區分不同樣品的麥谷蛋白大聚體的含量，并預測與面筋強度和延展性相關的常規參數。Gvcbilmez等使用12 個不同硬度的冬小麥，研究面筋聚集儀的各項參數與小麥流變學特性之間的相關性，結果表明，峰值時間、峰值扭矩、聚集能量與面筋的流變學特性之間呈現相關性，從而可以反映小麥樣品的流變學特性。本研究結果與上述結果一致，在實驗過程中發現，有些強筋力小麥有2 個峰而不是1 個，這可能與面筋強度有關，面筋聚集由于強度大，在第1次攪拌時不能完全破壞，出現第2次峰值；也可能與面粉的吸水率有關，面粉吸水率高，加入相同的水時，面粉稠度不夠，在第1次攪拌時不能完全破壞，出現了第2次峰值。在Malegori等的研究中也遇到了這種情況，認為蒸餾水作為溶劑不能很好區分樣品。也有研究者提出通過測量面筋的聚集行為快速評價小麥烘焙品質。相關研究發現，醇溶蛋白與麥谷蛋白的比例影響著面筋聚集儀的PMT值，不同小麥品種的麥谷蛋白的含量影響著BEM值，醇溶蛋白和谷蛋白為小麥的儲藏蛋白，直接決定面粉的黏彈性和強度。說明面筋峰值儀參數可以快速、準確對小麥粉的面筋特性進行測定。也有研究表明，GlutoPeak在面條和面食生產中具有預測面筋質量的潛力。

3.2 借助OPLS等多元統計分析方法客觀判斷小麥品質

面對小麥品種間品質的復雜差異，從各個品質指標數據出發，揭示數據內部相互關系，從而客觀判斷品質優劣。依據常規品質檢驗方法完成一個小麥籽粒的完整特性耗時長，需要的樣品量也較大，而且所需儀器昂貴，此外由于小麥新品種選育過程中，苗頭品系種子量有限，進行完整的常規品質檢測受限；而單單通過沉降值或者濕面筋含量等一兩個指標又不足以反映樣品的品質特性。PCA是將多指標簡化為少量綜合指標的一種統計分析方法，已經廣泛應用于小麥種質間品質分類評價中。目前，對于小麥品質性狀的PC進行了大量研究，然而對于不同小麥品系的品質性狀的PCA，獲得的PC因子也不盡相同。李桂萍等對雜種小麥品質性狀進行PCA，最終確定蛋白質因子和面團因子。在本研究中，對81 份不同品種小麥的33 個品質性狀進行綜合評價，通過因子分析，將品質性狀綜合為6 個PC因子，即綜合因子、粉質因子、蛋白質因子、拉伸因子、淀粉特性因子和糊化因子，其累計貢獻率達84.221%，基本解釋33 個變量中的大部分信息。為了進一步驗證PCA中不同差異特征指標代表性，引出一種有監督模式的識別方法OPLS分析。OPLS相對PCA是一種有監督的分析模式，目前應用于茶葉、枸杞、鹿龜酒等。本研究在保證81 個不同樣品沒有離群樣本點，OPLS模型可靠，未存在過擬合現象后，找到18 個VIP值大于1的指標，分別為：PM、AM、聚集能量、啟動能量、弱化度、硬度指數、穩定能量、粉質質量指數、吸水率、BEM、穩定時間、稀懈值、回生值、千粒質量、粒徑、沉降值、形成時間和最大拉伸阻力。這些指標包括了PCA篩選出的6 個公因子信息，其中弱化度和稀懈值與小麥綜合品質呈負相關。聚集能量與硬度指數的相關系數為0.810，BEM與吸水率的相關系數為0.840，AM與弱化度的相關系數為－0.785，PM與稀懈值的相關系數為－0.726。不同小麥品種間品質差異顯著，可以綜合評價小麥品質。從中發現面筋聚集特性中的6 個檢測指標VIP值均大于1，說明通過面筋聚集儀測定指標可以快速反映小麥的品質差異。

4 結 論

不同小麥品種的面筋聚集特性、籽粒品質、面粉面團品質和淀粉糊化特性存在明顯差異。面筋聚集特性與面團的流變學特性之間呈顯著或極顯著相關。該研究表明，面筋聚集儀測定是一種有用和可靠的方法，可以在幾分鐘內對小樣本量根據面筋聚集特性表征小麥粉品質。與粉質儀、拉伸儀等測定小麥品質的傳統方法相比，在檢測周期、樣品用量以及實驗結果等方面具有一定的優勢，適合于小麥品質的快速檢測。在小麥育種試驗中，由于樣本量有限而需要大量樣本量的品系選擇時，該方法可用于快速預測品種的吸水能力、硬度指數、面筋質量。雖然面筋聚集儀測定指標聚集能量與蛋白質含量、吸水率、硬度指數之間這種極顯著正相關關系的物理化學基礎尚未闡明，但在面筋聚集實驗中，小麥粉的水化能力很可能強烈影響高速剪切下面筋漿的稠度。本研究后續還需要豐富樣品容量，如不同產地、不同品種等樣品，同時繼續通過PCA、聚類分析與OPLS相結合的方式全面、客觀地對小麥品質進行分析和綜合評價。