基于判別分析的幾種物質解辣效果分級研究

彭 燦，聞 濤，白皎皎，鄭惠文，蔣苗苗

（1.安徽中醫藥大學藥學院，安徽 合肥 230012；2.電子科技大學醫學院，四川 成都 610054）

基于判別分析的幾種物質解辣效果分級研究

彭 燦1，聞 濤1，白皎皎2，鄭惠文1，蔣苗苗1

（1.安徽中醫藥大學藥學院，安徽 合肥 230012；2.電子科技大學醫學院，四川 成都 610054）

通過查閱資料并結合生活經驗了解到糖、醋、酪蛋白酸鈉、紫蘇油可能具有解辣效果。設計品嘗實驗對這幾種物質的解辣效果進行感官評價，建立解辣效果評價方法，采用逐步判別分析檢驗建立判別函數，并對物質的解辣效果進行評價，最終利用回代估計法和刀切法對判別函數進行檢驗。研究結果顯示酪蛋白酸鈉、醋、紫蘇油對解辣效果有貢獻，糖對解辣效果無貢獻，其標準化函數系數分別為1.015、0.339、0.144，對解辣效果的影響力由大到小分別是酪蛋白酸鈉、醋、紫蘇油。以這3 個指標建立判別函數對樣品進行分類并作出散點圖，結果表明取得的判別模型可以將4 種解辣效果等級區分開來。回代估計法及刀切法檢驗正確率分別為98%和88%，表明該判別函數方程判別性穩定，結果可靠。本研究建立的評價系統可有效評價不同物質的解辣效果，值得推廣應用。

判別分析；回代估計法；刀切法；解辣

彭燦, 聞濤, 白皎皎, 等. 基于判別分析的幾種物質解辣效果分級研究[J]. 食品科學, 2017, 38(17): 120-125. DOI:10.7506/ spkx1002-6630-201717020. http://www.spkx.net.cn

PENG Can, WEN Tao, BAI Jiaojiao, et al. Using discriminant analysis to differentiate among the ameliorative effects of several substances on peppery tastes[J]. Food Science, 2017, 38(17): 120-125. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201717020. http://www.spkx.net.cn

辣椒為茄科植物辣椒（Capsicum frutescens L.）的果實[1],是一種營養豐富、利用價值非常高的蔬菜，對人體的益處也非常的多。辣椒中的辣味成分最早由Thres于1876 年從辣椒果實中分離出來，并命名為辣椒堿。辣椒堿類物質是辣椒的主要辣味成分，是辣椒辛辣味和具有藥物功能的主要來源[2-4]，主要由辣椒堿、二氫辣椒堿、降二氫辣椒堿等物質組成[5]。其中辣椒堿和二氫辣椒堿在辣椒中的含量通常占到辛辣物質總量的90%以上[6]，此外還含有少量的降二氫辣椒堿、高辣椒堿、高二氫辣椒堿等[7]。Peppin等[8]由實驗得出，8%辣椒堿透皮貼劑用于治療外周神經痛，鎮痛效果明顯，且不會帶來阿片類鎮痛藥樣的亢奮等不良反應。辣椒堿類物質還具有鎮痛、抗氧化、減肥、降低心腦血管壓力及抗癌等作用[9-10]，在食品、醫藥、保健、美容等行業都有廣泛應用。

現代社會有許多人愛吃辣，十分享受辣椒帶來的酷爽感，但還是難以忍受辣帶給人們的那種口腔和食道的灼熱感。為了讓人們能更好地享受辣椒，解辣也就成了必不可少的環節。查閱既往資料[11-12]發現，糖、醋、酪蛋白酸鈉、紫蘇油具有解辣效果。糖的解辣作用只是簡單的味覺掩蔽，效果并不明顯；醋具有解辣效果是由于辣椒堿為堿性物質，醋中的醋酸 能與其發生酸堿中和反應，減少辣椒堿的含量從而降低辣感；酪蛋白酸鈉是一種很好的乳化劑，可對因辣而灼傷的消化道上皮黏膜細胞起修復作用，并緩和感覺神經的受刺激程度，達到解辣的作用[11]；紫蘇油的解辣機制一方面與辣椒堿的溶解性有關，辣椒堿為非水溶性物質，只能與脂肪、油類及酒精相結合，因此紫蘇油能夠很好地帶走結合在感受器上的辣椒堿，以此沖淡辣味[12]，另一方面紫蘇油的解辣效果還可能與紫蘇醇作用有關，但此方面的研究目前尚未確證。

我國關于辣椒辣度標準和辣椒堿等辛辣主要成分臨床應用方面的研究起步較晚。2005年，湖南農業大學的王燕等[13]引進了美國的標準并對我國鮮干辣椒的辣度進行研究，并先后制定了湖南省地方標準DB43/T 275—2006《辣椒素測定及辣度表示方法》[14]和GB/T 21266—2007《辣椒及辣椒制品中辣椒素類物質測定及辣度表示方法》[15]。本項目成員為了對物質的解辣效果進 行評價，采用了感官與數據相結合的判別分析[16]方法。判別分析是解決多元分析問題中應用較多的一種方法[17]，其基本思想是在已知若干個體的機組屬性觀測數據及個體所屬類別的前提下，根據某些準則建立判別公式，然后對位置類型的個體進行判別分析。按判別準則的不同可分為距離判別法、菲希爾（Fisher）判別法、貝葉斯判別法[18-21]。本實驗首先對各類物質感官解辣效果進行了評價，提出：解辣級數=辣椒樣品辣度－吃解辣樣品后辣度；再利用感官評價結果和各物質濃度數據，用SPSS進行逐步判別分析[22]和Box’s M檢驗，對物質的解辣效果進行驗證和考察，并建立物質解辣級數的判別函數，并用回代估計法和刀切法進行檢驗。本實驗建立的系列物質解辣效果評價體系，過程簡單、易操作、適用性高、評價結果可靠，可推廣成為一種適用于其他物質的簡便的解辣效果評價體系，也可為解辣制劑的解辣效果評價提供相應的方案和參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

紫蘇籽油 遼寧丹東綠星食品有限公司；糯米、白醋湖南加加食品集團股份有限公司；白砂糖 廣西犀牛腳歐亞糖業有限公司；酪蛋白粉 北京康比特體育科技股份公司；酪蛋白酸鈉 河南中泰食化有限公司；吐溫-80（分析純） 天津市光復精細化工研究所；超純水 顏爾過濾器（北京）有限公司；甲醇（分析純）上海星可高純溶劑有限公司。

1.2 儀器與設備

P1201依利特高效液相色譜儀（配有可變波長檢測器、自動進樣器和EC 2003色譜工作站） 大連依利特分析儀器有限公司；JY502電子天平 上海浦春計量儀器有限公司；DZF-6050真空干燥箱 上海博訊實業有限公司；ZNCL-S-10D多點智能磁力攪拌器 上海越眾儀器設備有限公司；UV757CRT紫外-可見分光光度計上海佑科儀器儀表有限公司；Q51402HH純水機 顏爾過濾器（北京）有限公司。

1.3 方法

1.3.1 樣品制備

1.3.1.1 辣椒樣品

據實驗需要將辣度分為微辣、中辣、辣、很辣4 級，研究[23]表明120 μg/mL辣椒堿溶液處于“很辣”級，選用此辣度級別的辣椒堿溶液制備辣椒樣品。

1.3.1.2 解辣樣品

樣品構成：糖、醋、酪蛋白酸鈉、紫蘇油4 種因素，通過SPSS隨機數字生成器隨機生成數字，糖在1～5 g內隨機取50 次，醋在0～1 g內隨機取50 次，酪蛋白酸鈉在0～1 g內隨機取50 次，紫蘇油在0～3 g內隨機取50 次，并使4因素隨機組合，定容至50 mL，構成50 個隨機生成的解辣樣品，制備方法如下，樣品配制具體情況見表1。

制備方法：稱取單甘酯和蔗糖酯各0.5 g，混合均勻后，加入30 mL的80 ℃熱水，于1 000 r/min攪拌20 min至均勻后加入紫蘇油，待乳化完成后，冷卻待用；將其他原料，即糖、酪蛋白酸鈉、醋依次加入到20 mL冷水中，用1 000 r/min攪拌20 min至溶解均勻；最后將乳化劑溶液與其他原料的混合液在室溫條件下混合，1 000 r/min攪拌30 min，成均勻乳狀液，將每個樣品取2 g左右，作為待品嘗樣品。

表 1 解辣樣品成分配制Table 1 Combinations of four substances able to ameliorate peppery tastes

1.3.2 品嘗程序

實驗中品評人員的品嘗準備程序和品嘗間隔按照GB/T 21266—2007《辣椒辣度的感官評價方法》[24]的要求進行。在每個品評員面前各放1 組品評液，由1 個辣椒樣品和1 個解辣樣品構成1 組；品評人員按照樣品號進行品嘗，在品嘗每一組品評液前后都要用35～40 ℃的水漱口，并吃適量無鹽蘇打餅干消除口中味道。品嘗人員充分品嘗辣椒樣品后，立即品嘗解辣樣品，給出辣度變化相應的描述，每組的品評間隔時間為5 min。

1.3.3 評價方法

由5 個經過培訓的感官品評人員[24]（對辣的敏感程度為中等并一致的吃辣椒人員）進行鑒評，5 人結果中取3 個以上（含3 個）相同的結果為最終辣度感官品評結果。解辣級數=辣椒樣品辣度－吃解辣樣品后辣度。解辣效果評價如表2所示。

表 2 解辣樣品感官效果評價Table 2 Grading system for pungency amelioration

1.3.4 數據矩陣的建立

建立論域U={X1，X2，…，X50}，表示50 個解辣樣品，選取樣品中糖、醋、酪蛋白酸鈉、紫蘇油的濃度作為判別因子，構成50×4矩陣，如式（1）所示。式中：i為樣品編號；X為樣品。

1.3.5 運用SPSS進行判別分析

判別分析常用的方法有最大似然法[25]、Fisher判別[26]、Bayes判別、逐步判別[27]。本實驗由于指標較多且各指標的顯著性未知，因此選擇逐步判別分析法。在建立判別函數的同時，對各指標的顯著性也進行篩選，對幾個指標解辣效果的顯著程度進行評價。運用SPSS 22.0軟件，采用Wilk’s lambda法進行逐步判別分析，得出評價解辣效果的判別函數，并用回代估計法和刀切法對判別函數的優劣進行評價。

2 結果與分析

2.1 感官評價結果

對50 個解辣樣品進行感官評價，辣度級別分為微辣、中辣、辣、很辣，對應的解辣級數為3級、2級、1級、0級。

解辣0級A0：感官審評為“很辣”級的樣品有12、19、20、28、29、30、32、38、39、42、46。這一類的各項指標的基本參數見表3。

表 3 A0、A1、A2、A3各項指標的基本參數Table 3 Levels of the four substances for the zero、one、two and three level of pungency amelioration (A0、A1、A2、A3) g/100 mL

解辣1級A1：感官評價為“辣”級的樣品有1、3、9、14、16、31、36、45、49，這一類的各項指標的基本參數見表3。

解辣2級A2：感官評價為“中辣”級的樣品有11、13、26、37、43、44、48，這一類的各項指標的基本參數見表3。

解辣3級A3：感官評價為“微辣”級的樣品有2、4、5、6、7、8、10、15、17、18、21、22、23、24、25、27、33、34、35、40、41、47、50。這一類的各項指標的基本參數見表3。

2.2 逐步判別指標分析

表 4 不在分析中的變量Table 4 The variables excluded from the analysis

逐步判別分析是在判別分析的基礎上采用有進有出的方法，即每一步都通過檢驗把判別能力最強的變量引入判別函數，同時將判別能力差的剔除，這個篩選的過程就是通過假設檢驗，找出顯著性變量，剔除不顯著性變量[28]。實驗選取的4 種因素來源于生活經驗，它們是否具有解辣效果并未證實，實驗通過逐步判別分析的Box’s共變異數矩陣等式檢定發現，解辣效果中酪蛋白酸鈉（S1）、紫蘇油（S2）、醋（S3）有顯著性，可作為判別因子；糖無顯著性，不作為判別因子（表4）；酪蛋白酸鈉、紫蘇油、醋有解辣作用，而糖無解辣作用。且酪蛋白酸鈉（S1）、紫蘇油（S2）、醋（S3）的標準化函數系數分別為1.015、0.144、0.339，表明它們對解辣效果的影響力由大到小分別是酪蛋白酸鈉、醋、紫蘇油。

2.3 判別函數的建立

經過判別分析取得3 個典型區別函數用于分析，其特征值分別為6.939、1.088、0.204，見表5，其中函數1可解釋84.3%的方差變化；前兩個判別函數共可解釋97.5%的方差變化，包含了大部分有效解辣成分；3 個典型判別函數共可解釋100%的方差變化。通過Wilk’s lambda檢驗表明建立的判別函數是有意義 的，見表6。用前2 個判別函數對各樣品作散點圖，結果見圖1。取得的判別模型可以將4 種解辣效果等級區分開來。

表 5 典型判別函數的特征值Table 5 Eigenvalue of canonical discriminant functions

表 6 典型判別函數的Wilk s lambda檢驗Table 6 Wilks lambda test of canonical discriminant functions

圖 1 典型判別函數散點圖Fig. 1 Scatter plot of canonical discriminant functions

根據表7得到的4 項典型判別函數方程為：

Y0= 12.064S1＋2.262S2＋6.624S3－4.587（解辣0級）

Y1=16.850S1＋1.062S2＋21.031S3－11.831（解辣1級）

Y2= 32.949S1＋4.381S2＋14.196S3－17.714（解辣2級）

Y3=56.128S1＋2.925S2＋20.857S3－33.143（解辣3級）

表 7 分類函數系數Table 7 Classifi cation function coeffi cients

2.4 判別模型的檢驗

表 8 逐步判別函數方程效果評估Table 8 Effi ciency evaluation of stepwise discriminant functions

分類函數及判別準則建立后必須進行檢驗。檢驗就是將樣品逐一用所建立的判別準則進行歸類，求出其假陽性率、假陰性率及總的錯誤率。判別結果一般要求誤判的概率要小于0.1或0.2才有應用價值。一般誤判概率估計是通過前瞻性或回顧性2 種方式估計獲得，而回顧性誤判概率往往低估了誤判概率，會夸大判別效果[29]。因此，本實驗采用回代估計法[30]及刀切法[31]對判別函數進行檢驗。回代估計法檢驗僅38號樣品判別分析結果與感官評價結果不一致，正確率為98%；刀切法檢驗正確率為88%。兩檢測方法結果見表8。2 種檢驗方法表明建立的判別函數方程判別性穩定，結果可靠。

3 結 論

本實驗建立了解辣效果分級方法以及解辣效果判別函數模型，并通過“逐步判別分析”、“Box’s共變異數矩陣等式檢定”對各因素解辣效果的貢獻性進行評價，主要結論如下：1）從統計學意義上對物質的解辣效果進行評價，確定酪蛋白酸鈉、紫蘇油、醋的解辣效果有顯著性，糖的解辣效果無顯著性。2）僅利用酪蛋白酸鈉、紫蘇油、醋這3 個指標建立判別函數，可以有效評價這4 種物質的解辣效果，即使再引入參數糖也不會使解辣效果的評價模型更好，該模型的回代估計法及刀切法檢驗的正確率分別為98%、88%。實驗結果表明，將逐步判別分析用于物質解辣效果分級簡便有效、正確率高。3）建立了解辣效果與解辣因素之間的量化關系，對某物質的解辣效果評價無需再通過感官進行品嘗，通過判別函數即可快速、有效地進行評價，具有推廣應用價值。

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Using Discriminant Analysis to Differentiate among the Ameliorative Effects of Several Substances on Peppery Tastes

PENG Can1, WEN Tao1, BAI Jiaojiao2, ZHENG Huiwen1, JIANG Miaomiao1
(1. College of Pharmacy, Anhui University of Chinese Medicine, Hefei 230012, China; 2. College of Medicine, University of Electronic Science and Technology, Chengdu 610054, China）

Sugar, vinegar, sodium caseinate and perilla oil may ameliorat peppery tastes according to our literature review and life experience. Tasting experiments were designed to evaluate the ameliorative effects of the four substances on peppery tastes. For this purpose, discriminant functions were established by stepwise discriminant analysis and tested by re-substitution method and jackknife methods. The results showed that sodium caseinate, vinegar and perilla oil rather than sugar contributed to the amelioration of peppery tastes in the decreasing order: sodium caseinate ＞ vinegar ＞ perilla oil, with standard function coeffi cients of 1.015, 0.339 and 0.144, respectively. The discriminant functions were used to classify the test samples based on these parameters and a scatter diagram was plotted. The results revealed that the discriminant model could rank the ameliorative effects on peppery tastes at four levels. The accuracy of re-substitution and jackknife methods were 98% and 88%, respectively, indicating that the established discriminant functions were robust and reliable. The evaluation system established in this experiment was effective in assessing the ameliorative effect of different substances on peppery tastes, and thus it deserves wide application.

discriminant analysis; re-substitution method; jackknife method; amelioration of peppery tastes

10.7506/spkx1002-6630-201717020

TS202.1

A

1002-6630（2017）17-0120-06引文格式：

2016-07-21

安徽省大學生創新創業項目（2015157）；安徽中醫藥大學人才引進基金項目（2014RC002）；安徽中醫藥大學科研基金項目（20152R010）

彭燦（1984—），男，講師，博士，研究方向為藥物制劑、藥物代謝動力學及食品、保健品、化妝品開發。

E-mail：pengcanking@hotmail.com