長江中下游地區小麥品種籽粒和面條品質分析

吳豪，黃園園，汪輝，周玉，沈家成，張璨，丁錦鋒，鄒娟，馬尚宇，郭文善，鄭文寅，姚大年

長江中下游地區小麥品種籽粒和面條品質分析

吳豪1，黃園園1，汪輝1，周玉1，沈家成1，張璨1，丁錦鋒2，鄒娟3，馬尚宇1，郭文善2，鄭文寅1，姚大年1

（1安徽農業大學農學院/農業部黃淮南片小麥生物學與遺傳育種重點實驗室，合肥 230036；2揚州大學/江蘇省糧食作物現代產業技術協同創新中心，江蘇揚州 225009；3湖北省農業科學院作物研究所，武漢 430064）

【】分析長江中下游麥區江蘇省、安徽省和湖北省等3個省份間小麥品種的品質性狀差異，選出重要品質性狀指標,以及對面條等加工品質產生重要影響的因素，為長江中下游地區小麥品種品質評價、優質專用小麥品種選育和品質區劃等提供理論依據。在對各品質性狀進行方差分析的基礎上，對種植于3個省份6個試點13個小麥品種的25個品質性狀進行主成分分析，篩選和評價該地區小麥品種重要品質性狀;采用正交偏最小二乘法判別分析區分省份間品質性狀的差異;對影響面條品質的因素作通徑分析。供試材料所有品質性狀在地點、品種、品種×地點間差異均達到極顯著水平；主成分分析將所有品質性狀分為淀粉糊化指數、面粉吸水指數、粉質儀指數、蛋白質指數、面粉色澤指數、麥谷蛋白指數、淀粉崩解值指數7個主成分，其累計貢獻值達81.250%，涵蓋絕大多數的品質性狀;對總體的品質評價起第一主導作用的是淀粉糊化指數，其次是面粉吸水指數和粉質儀指數；正交偏最小二乘法判別分析結果表明，該麥區3個省份間品質性狀差異表現在反彈值、最終黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性上;通徑分析結果顯示碳酸鈉溶劑保持力對面條感官評價的直接正向效應最大，而淀粉糊化的崩解值和面筋表現指數對面條感官評價的負向作用較大。長江中下游地區的小麥品質在不同品種間和不同種植區間的品質性狀存在著極顯著差異；淀粉糊化特性指數等品質性狀表現易受環境的影響，且是影響該區總體品質評價的第一主導因子；江蘇省、安徽省和湖北省等3個省份間小麥品種在反彈值、最終黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性的差異最大，在選育該區中弱筋小麥品種和評價其品質時，應加強對低谷黏度、最終黏度、峰值黏度等淀粉糊特性的重視；影響面條品質（感官評價）的主要因素是破損淀粉率，破損淀粉率高的面粉，適合制作優質面條。

小麥；品質；主成分分析；正交偏最小二乘法判別分析；通徑分析

0 引言

【研究意義】小麥是中國主要糧食作物，隨著中國育種事業的蓬勃發展，小麥品種在推廣種植過程中，隨著環境和栽培條件的變化，其品質性狀易發生變化[1-2]，從而造成商品穩定性和一致性比較差，這為高品質商品小麥和食品生產帶來了難度。長江中下游麥區是中國主要的中、弱筋小麥生產區域，包括湖北省、安徽省、江蘇省三省的沿江和江淮地區。由于該區氣候條件特點，其品質遺傳改良是一項艱巨的任務。因此，掌握該麥區總體的和不同地點間的品質分布特征和差異，以及相互間的影響因素，對該地區小麥育種、區域布局和規模化生產有著重要指導意義。【前人研究進展】小麥籽粒和加工品質是評價麥類食品質量的關鍵因素，不同面制品對面粉品質的要求也不同[3-5]。根據前人的研究，不同地區、不同年份和不同栽培條件對不同類型的小麥的籽粒品質影響達到極顯著水平[6-7]，小麥的籽粒品質，如硬度指數、降落值等與一次加工品質呈極顯著相關[8-10]；Deng等[11]認為面粉白度與蛋白質含量呈負相關；賈峰等[12]認為對強、弱筋面粉配比中面筋的黏彈性與水溶劑保持力呈顯著正相關，乳酸溶劑保持力與蛋白質含量呈顯著正相關。而在面條、面片等加工品質研究中發現，面粉的破損淀粉、PPO活性對面片色澤具有顯著影響[13]；面條品質表現為環境效應≥基因型效應≥環境×基因型互作效應[14]；姚大年等[15]認為形成時間、穩定時間等對面條彈性和韌性影響顯著，且面團強度對面條外觀有負向影響；雷激等[16]研究發現，提高蛋白質含量和質量有助于改善中國面條的適口性、咬勁和彈性，但對煮面的外觀性狀為負向影響；王憲擇等[17]研究表明，通徑分析中TOM值、濕面筋含量和總淀粉含量對面條感官品質的直接作用最大。可見，小麥品質的優劣很難用一個單一性狀去評價，而不同學者由于研究焦點或是在蛋白質性狀，或是在淀粉性狀上，使得研究結果也不盡相同。【本研究切入點】目前，中國各個行業和部門對小麥品質評價標準不統一，可使用的品質性狀也較多，而目前的研究中，對小麥品種的品質評價還是以逐項比較和兩兩相關為主，采用多種統計方法綜合分析同一地區不同地點間小麥品種的品質性狀的差異表現和相互關系的報道較少。【擬解決的關鍵問題】本研究利用多種統計方法，分析長江中下游麥區江蘇省、安徽省和湖北省等3個省份間小麥品種的品質性狀的差異，篩選和確定起主要作用的品質性狀以及對面條等加工品質產生影響的因素，為長江中下游地區小麥品種品質評價標準、優質專業小麥品種選育、區域布局和規模化生產等提供理論科學依據。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

供試品種13個：鄭麥9023、浩麥1號、安農1124、鄂麥596、蘇麥188、寧麥13、揚麥23、揚麥20、揚麥16、鄂麥580、濟麥22、淮麥35和安農0711。2016年和2017年分別種植在長江中下游麥區的湖北省武漢市和棗陽市、安徽省鳳臺縣和廬江縣、江蘇省揚州市和睢寧縣6個地點。每個試驗點按照隨機區組排列，3次重復，小區面積13.4 m2。田間管理按常規進行，收獲籽粒曬干至安全水分以下，安全儲藏備用。所有室內品質試驗在安徽農業大學農學院小麥品質實驗室完成。

1.2 試驗方法

1.2.1 籽粒品質分析 小麥樣品經清選、去雜、去除不完善籽粒后，利用瑞典Perten公司的SKCS 4100單籽粒谷物質量分析儀，按照AACC55-31測定籽粒硬度，再用DA 7200型近紅外成分快速分析儀按照AACC39-25測定粗蛋白含量；籽粒經3100型錘式試驗磨粉后，利用FN1900型降落數值儀按照AACC56-81B測定降落數值。

小麥樣品經清選、去雜、去除不完善籽粒后，利用Brabender Junior磨按照AACC26-50.01進行磨粉。面粉經過一周貯藏后，利用Brabender公司的810114型粉質儀按照AACC54-21測定形成時間、穩定時間和吸水率等粉質參數；利用瑞典Perten 2200型面筋洗滌儀，按照AACC 38-12.02測定濕面筋含量；利用湖南赫西儀器設備有限公司的臺式低速離心機，按照AACC 56-11測定4種溶劑保持力指標：水溶劑保持力、碳酸鈉溶劑保持力、乳酸溶劑保持力和蔗糖溶劑保持力，并參考Slade等[18]的計算方法計算面筋表現指數（gluten performance index，GPI）=乳酸溶劑保持力/（碳酸鈉溶劑保持力+蔗糖溶劑保持力）；利用澳大利亞Super3型快速黏度分析儀（Rapid visco analyser，RVA），按照AACC 76-21測定峰值黏度、低谷黏度、崩解值、最終黏度、反彈值、峰值時間和糊化溫度。

1.2.2 面條品質（感官評價）分析 根據LS/T 3109—2017標準，稱取200.00 g小麥粉置于和面缽中，根據粉質儀測定的面粉吸水率的46%—48%加入蒸餾水，攪拌約1 min后，用硅膠鏟清理黏附在缽體的面，繼續攪拌2 min，取出置于面條機滾軸處，調節滾軸間距至3.00 mm，壓片對折3次后延壓置于食品保鮮袋中，放入常溫下（冬季可放在恒溫發酵箱中，溫度為25℃）30 min。調節滾軸間距2.50 mm→2.00 mm→1.50 mm→1.25mm各延壓一次，將一端切整齊后，切成長20.00 cm的鮮面條。稱取面條50.00 g，放入500.00 g蒸餾水煮沸，3.5 min后用漏勺撈起置于冷水中迅速冷卻，瀝干面條表面的水，倒入試驗碗中。8人組成的評價小組按面條感官評價表進行各項評分，以評分小組的綜合評分結果計算平均值，并作為小麥粉面條品質評價試驗結果，計算結果取整數。

1.2.3 統計分析 采用Excel、DPS 7.05、SPSS 22、SIMCA 14.1等數據分析軟件對試驗數據進行統計分析。

2 結果

2.1 主要品質性狀的差異分析

通過對13個小麥品種在3個省份6個試點的所有品質性狀分別進行差異分析（表1），發現地點間、品種間、品種×地點間的所有品質性狀差異都達到極顯著水平，不同品種有不同的品質表現，不同品種在不同地點間有不同的品質變化。因此，進行下一步的主成分分析和正交偏最小二乘法判別分析（OPLS-DA），以更充分地分析出各品質性狀中起主導作用的綜合性狀，明確該麥區不同省份間品質性狀的差異情況。

2.2 主成分分析

主成分分析結果（表2）表明，前7個主成分特征值大于1，其累計貢獻率達到81.250%，包含了25個品質指標中的絕大多數信息。

第一主成分的值占了20.519%的變異，其中與低谷黏度的正相關性最強，其次是最終黏度、峰值黏度和峰值時間，這些都與淀粉糊化特性有關，可將其命名為淀粉糊化指數。表2數據表明，隨著第一主成分值的增加，低谷黏度、最終黏度、峰值黏度和峰值時間會有所提高，而面團弱化度、濕面筋、溶劑保持力等指標會一定程度降低。以面條為主要品質用途的品種選育中，這一主成分的指數是最值得關注的。

第二主成分的值占了16.985%的變異，主要與碳酸鈉溶劑保持力、水溶劑保持力、吸水率呈正相關。水溶劑保持力是衡量面粉整體的吸水能力，碳酸鈉溶劑保持力則衡量破損淀粉的含量且與面粉吸水特性息息相關，可將其命名為吸水指數。如果提高碳酸鈉溶劑保持力，也會同時提高面團吸水率，也間接意味著面粉中的破損淀粉含量高。在品種選育和加工過程中，如果要降低面粉的吸水率，可通過降低淀粉損壞率的方法進行。

表1 主要品質性狀方差分析

*和**分別表示0.05和0.01的顯著水平

*and * *showed significant levels of 0. 05 and 0. 01, respectively

第三主成分的值為12.592%，主要與粉質參數、穩定時間和形成時間呈正相關，與弱化度呈負相關，說明穩定時間、形成時間越長，粉質參數越高，弱化度就越低，因此，可以將其命名為粉質指數。

第四主成分的值為10.760%，主要與濕面筋呈正相關，其次是蛋白質，與面筋指數呈負相關，濕面筋和蛋白質表示了蛋白質的數量，而面筋指數表示蛋白質的質量，可將其命名為蛋白質指數。在這個主成分中，可以提高面筋和蛋白質含量等蛋白質數量指標，但同時面筋指數這個蛋白質質量指標會下降，說明在該麥區，蛋白質數量和質量是一對相互矛盾的指標，這也是該麥區小麥品質一致性和穩定性較差的原因之一，是一個研究難點。

第五主成分的值為7.896%，主要與面粉白度和面粉亮度呈正相關，故可將其命名為面粉色澤指數。從表中可看出，提高這個主成分值，會明顯提高面粉白度和面粉亮度等面粉色澤，而對其他的品質指標無明顯的促進或降低作用，因此，針對中、弱筋小麥品種和品質指標的選育工作，這個主成分的指數不是主要的。

第六主成分的值為6.903%，主要與面筋表現指數和乳酸溶劑保持力呈正相關，與蔗糖溶劑保持力呈負相關。面筋表現指數為面筋性能指數，乳酸溶劑保持力衡量潛在的麥谷蛋白特性，可將其命名為麥谷蛋白指數。增加這一個特征值，會引起麥谷蛋白指數的增加，同時蔗糖溶劑保持力的降低表明了面粉中戊聚糖含量的減少，品質往弱筋方向發展。這一特征值與中弱筋小麥品種選育有一定關系。

第七主成分與崩解值呈正相關，而與其他原始數據密切值均小于0.600，關系程度不高，因此崩解值作為單獨一個成分因子，其他主成份和整個系統的變異程度關系不大，說明這些點特征屬性的波動對于樣本之間的區別貢獻不大。

表2 主成分特征向量與貢獻率

以上主成分分析結果表明，在長江中下游麥區供試材料的總體品質評價中，起第一主導作用的指標是淀粉糊化指數，其次是面粉吸水指數、粉質指數、蛋白質指數、面粉色澤、麥谷蛋白指數和淀粉崩解值指數。結合實際生產和面粉面制品加工情況，淀粉糊化指數、面粉吸水指數和粉質指數可作為該麥區選育不同品質中、弱筋類型小麥品種和種質的依據。

2.3 正交偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）

為了更好地進行品質區劃，進一步明確種植地點之間的品質差異，采用SIMCA-P 14.1軟件在PCA（R2X=0.881）模型的基礎上（圖1），建立了正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis，OPLS-DA）模型。有監督的OPLS-DA可以更好地區分各省間樣品的總體差異，進一步分析湖北省、安徽省、江蘇省兩兩之間的品質的差異。

OPLS-DA模型（R2X=0.942，R2Y=0.685，Q2= 0.512）得分圖（圖2）顯示湖北省與安徽省之間有一定的差異，所有樣品基本在95%的置信區間內且湖北省的樣品主要分布在PC1左側，安徽省分布在PC1右側，兩組樣本在主成分坐標軸上分離較好。采用200次響應排序的方法對模型的穩健性進行考察，參數為：R2=0.199，Q2=-0.405。說明此模型是穩健可靠。根據VIP＞1相對變量標準分析結果，將品質指標的峰面積進行歸一化處理，共篩選到4個差異品質指標（圖3），說明在湖北省和安徽省種植品種的品質差異主要表現在反彈值、降落值、最終黏度和乳酸溶劑保持力。

江蘇省和湖北省的OPLS-DA模型（R2X=0.896，R2Y=0.898，Q2=0.873）得分圖顯示（圖4），所有樣品基本在95%的置信區間內，且湖北省的樣品主要分布在PC1左側，江蘇省分布在PC1右側，兩組樣本在主成分坐標軸上分離較好。采用200次響應排序的方法對模型的穩健性進行考察，參數為：R2=0.0723，Q2=-0.306。說明此模型穩健可靠。根據VIP＞1相對變量標準分析結果，將品質指標的峰面積進行歸一化處理，共篩選到4個差異品質指標（圖5），說明在湖北省和江蘇省種植品種的品質差異主要表現反彈值、低谷黏度、崩解值和峰值黏度。

WH：武漢，ZY：棗陽，SN：睢寧，YZ：揚州，FT：鳳臺，LJ：廬江；1：安農0711，2：安農1124，3：鄂麥580，4：鄂麥596，5：浩麥1號，6：淮麥35，7：濟麥22，8：寧麥13，9：蘇麥188，10：楊麥16，11：楊麥20，12：楊麥23，13：鄭麥9023。下同。t[1]和t[2]表示構建模型的前2個主成分

R2和Q2分別代表模型的可解釋率和可預測度。下同

江蘇省和安徽省的OPLS-DA模型（R2X=0.898，R2Y=0.896，Q2=0.874）得分圖顯示（圖6），所有樣品基本在95%的置信區間內，且安徽省的樣品主要分布在PC1左側，江蘇省分布在PC1右側，兩組樣本在主成分坐標軸上分離較好。采用200次響應排序的方法對模型的穩健性進行考察，參數為：R2=0.0653，Q2=-0.308。說明此模型穩健可靠。根據VIP＞1相對變量標準分析結果，將品質指標的峰面積進行歸一化處理，共篩選到5個差異品質指標（圖7），說明在江蘇省和安徽省種植品種的品質差異主要表現低谷黏度、反彈值、峰值黏度、崩解值和最終黏度。

Setback：反彈值；FN：降落值Falling number；Final Visc：最終黏度；LASRC：乳酸溶劑保持力Lactic acid solvent retention capacity；Breakdown：崩解值；DS：弱化度Degree of softening；Peak 1：峰值黏度；WA：吸水率 Water absorption；WSRC：水溶劑保持力Water solvent retention capacity；Pasting te：糊化溫度Pasting temp；SCSRC：碳酸鈉溶劑保持力Sodium carbonate solvent retention capacity；damage sta：破損淀粉率Damage starch；Glu In：面筋指數Gluten index；Wet Glu：濕面筋Wet gluten；FQN：粉質參數Farinograph quality number；SUSRC：蔗糖溶劑保持力Sucrose solvent retention capacity；DT：形成時間Development time；FW：面粉白度Flour whiteness；ST：穩定時間Stabilization time；GPI：面筋形成指數Gluten performance index；Trough 1：低谷黏度；Peak time：峰值時間；FL：面粉亮度Flour luminance；protein：蛋白；GH：籽粒硬度Grain hardness。下同The same as below

以上OPLS-DA分析結果表明，在長江中下游麥區中各省份間種植品種的品質差異主要表現在反彈值、最終黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性，這一結果與無監督的主成分分析中的第一主要成分指數相吻合，因此，在長江中下游麥區的優質專用小麥的品種選育種植和規模化生產中，要加強對淀粉糊化指數的進一步檢測、監控、研究和應用。

2.4 面條品質的通徑分析

小麥二次加工品質（包括饅頭、面條、餅干、面包等）是對小麥品質最終用途的直接反映。根據長江中下游麥區中筋品種種植面積較大的情況，選用面條品質作為該批材料的二次加工品質指標進行通徑分析（表3），對面條品質（感官評價）直接作用由大到小依次為碳酸鈉溶劑保持力（=0.1784）>低谷黏度（=0.0777）>粉質參數（=0.0533）>面粉白度（=-0.0936）>面筋指數（=-0.1779）>面筋表現指數（=-0.2315）>崩解值（=-0.3292），可見，碳酸鈉溶劑保持力對面條感官評價的直接正向效應最大，而對面條感官評價負向影響效應最大的是崩解值，其次是面筋表現指數。碳酸鈉溶劑保持力通過粉質參數（=0.0028）、崩解值（=0.0756）和面筋表現指數（=0.014）對面條感官評價的間接正向效應較小，通過低谷黏度（=-0.0002）、面粉白度（=-0.0067）和面筋指數（=-0.0018）的間接負向效應較小。

圖4 江蘇省、湖北省兩組小麥品質性狀正交校正偏最小二乘法-判別分析（上）和排列驗證圖（下）

3 討論

3.1 長江中下游地區小麥籽粒品質性狀的差異

長江中下游麥區（主要包括湖北省全部以及江蘇、安徽兩省淮河以南地區）是中國重要的小麥主產區，該區溫光資源豐富，是中國增產潛力較高的小麥主產區。盡管從20世紀90年代后期開始，優質小麥品種選育是該麥區育種單位的工作重點，并審定了一批中弱筋小麥品種[19]。但近年來對該區小麥品種的品質分析和綜合評價的研究還很少[20-21]。

本研究13個小麥品種在3個省份6個試點的所有品質指標均顯示出在不同地點間品質變化極顯著，這一結果進一步說明在長江中下游地區的小麥品質性狀同樣是一個很復雜的綜合性狀。這與孫麗娟等[1]研究濟麥22品質性狀、胡學旭等[22]分析中國小麥主產區1 571份材料、湯永祿等[23]研究四川主栽小麥品種品質性狀的結果一致，均認為，目前，同一品種在中國不同地區間小麥品質參差不齊，商品穩定性和一致性差。因此，需進一步分析該區小麥品種品質分布特征和差異。而在前文提及的小麥品質分析文獻中[3-5,8-16]，大多以方差分析和相關分析為主，這些分析能表明眾多品質性質間存在一定的相關性，但不能明確哪些重點品質指標可應用于選育不同品質目標的小麥品種和種質。

圖5 江蘇省、湖北省品質性狀VIP預測值分布圖

表3 面條品質的通徑分析

主對角線為直接通徑系數，其余為間接通徑系數。X1：低谷黏度；X2：碳酸鈉溶劑保持力；X3：粉質參數；X4：面粉白度；X5：崩解值；X6：面筋指數；X7：面筋表現指數；Y：面條感官評價

The main diagonal is the direct path coefficient and the other is the indirect path coefficient. X1: Trough 1; X2: Sodium carbonate solvent retention capacity; X3: Farinography quality number; X4: Flour whiteness; X5: Breakdown; X6: Gluten index; X7: Gluten performance index; Y: Sensory evaluation of noodles

圖6 安徽省、江蘇省兩組小麥品質性狀正交校正偏最小二乘法-判別分析（上）和排列驗證圖（下）

主成分分析是一種將多個指標轉換為較少的新指標，并且這些新的指標既是互不相關，又能綜合反映原指標的分析方法[24]，能在較多的品質性狀指標中篩選出重點指標。孫憲印等[25]、孫彩玲等[26]、雷加容等[27]和蔡金華等[28]利用主成分分析方法分析黃淮冬麥區北片、山東省、四川省和江蘇省的品質性狀，均認為蛋白質因子對這些區域的小麥品質貢獻率最大。而在薛香等[29]對河南省9個冬小麥品種產生的F1代的13個淀粉和蛋白質品質性狀進行主成分分析中則認為淀粉黏度參數為第一主成分，這與本研究的主成分分析結果相似。本研究低谷黏度、最終黏度、峰值黏度和峰值時間等淀粉糊化特性為影響長江中下游小麥的品質性狀的第一主成分，而第二主成分則為與蛋白質和淀粉等面粉吸水特性相關的吸水指數，穩定時間和形成時間組成的粉質指數為第三主成分，第四主成分為濕面筋、蛋白質含量和面筋指數等蛋白質因子。顯而易見，本文的主成分分析結果與孫憲印等的研究結果不一致，主要原因是本研究中測定的品質性狀較多，包括了與蛋白質與淀粉等主要化學成分有關的品質性狀。因此，結合實際生產情況和面粉面制品加工利用現狀，可將淀粉糊化指數、面粉吸水指數和粉質指數作為該麥區選育中、弱筋類型小麥品種和種質的綜合評價依據和目標，而不僅僅是關注蛋白質的數量。

圖7 安徽省、江蘇省品質性狀VIP預測值分布圖

為了更好地進行品質區劃，進一步明確種植地點之間的品質差異，本研究建立了正交偏最小二乘法判別分析模型進行分析，發現地點間品質差異最大的為反彈值和最終黏度等淀粉糊化特性，蛋白質和濕面筋等的品質差異較小，說明在前人對長江中下游優質中、弱筋品種的蛋白質和濕面筋已進行了較好的改良[20]，目前，該區小麥生產中蛋白質這一品質性狀較易達到國家標準，而淀粉特性將成為影響該區中弱筋品種品質差異的主要因素。

3.2 面條品質的影響因素

長江中下游地區作為主要的中、弱筋小麥產區，面條是主要的終端產品，探明該區影響面條品質的因素，對指導優質面條小麥育種具有重要意義。本研究中，通徑分析結果發現碳酸鈉溶劑保持力對面條品質（感官評價）直接作用最大（=0.1784），而碳酸鈉溶劑保持力反映了面粉中的破損淀粉的含量[18]，這表明隨著面粉中破損淀粉率的提高面條品質得到了改善，這一結果與Oh等[30]研究結果相一致，可以認為淀粉損傷率的增加降低了煮熟面條的內部和表面硬度；而與趙君蘭[31]和尹壽偉等[32]的研究結果不一致，他們的研究認為破損淀粉含量與面條品質呈顯著負相關，隨著破損淀粉值的增加，面條的品質有所劣變。上述結果的差異可能是因為在進行面條感官評價時，評價者對于面條堅實度、彈性、光滑性、食味、色澤的評價標準不一致所致，尤其對面條的硬度評價上，本研究中的評價者都為南方人，傾向于較軟的面條質地。因此，在長江中下游地區，在保證蛋白質含量和質量達標的同時，面粉中破損淀粉率一定程度的增加，有助于改善南方面條的品質，提高其商品價值，但其增加的范圍，還有待于進一步深入研究。

4 結論

長江中下游地區的小麥品質在不同品種間和不同種植區間的品質性狀存在極顯著差異；淀粉糊化特性指數等品質性狀表現易受環境的影響，且是影響該區總體品質評價的第一主導因子；江蘇省、安徽省和湖北省等3個省份間小麥品種在反彈值、最終黏度、低谷黏度和峰值黏度等淀粉糊化特性的差異最大，在選育該區中、弱筋小麥品種和評價其品質時，應加強對低谷黏度、最終黏度、峰值黏度等淀粉糊特性的重視；影響面條品質（感官評價）的主要因素是破損淀粉率，破損淀粉率高的面粉，適合制作優質面條。

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Comprehensive Analysis on Grain and Processing Quality of Several Wheat Varieties in the Middle and Lower Reaches of Yangtze River

WU Hao1, HUANG YuanYuan1, WANG Hui1, ZHOU Yu1, SHEN JiaCheng1, ZHANG Can1, DING JinFeng2, ZOU Juan3, MA ShangYu1, GUO WenShan2, ZHENG WenYin1, YAO daNian1

(1College of Agronomy, Anhui Agricultural University/Key Laboratory of Wheat Biology, Genetic and Breeding in Huang-huai Southern Areas, The Ministry of Agriculture, Hefei 230036;2.Yangzhou University/Co-Innovation Center for Modern Production Technology in Grain Crops of Jiangsu Province, Yangzhou 225009, Jiangsu;3Institute of Food Crops , Hubei Academy of Agricultural Sciences, Wuhan 430064)

【】The present study was conducted to analyze the quality differences of tested wheat varieties in the middle and lower reaches of Yangtze River, including Jiangsu, Anhui and Hubei Provinces. The important factors influencing the noodle quality was assessed in providing theoretical basis for the wheat quality evaluation, variety selection with high-quality, and regional distribution of wheat quality.】 Based on the variance analysis of quality properties, principal component analysis was carried out in 25 quality traits of 13 wheat varieties planted in 6 pilot sites from 3 provinces, so as to evaluate and screen the important quality properties in this area. Then, partial least square analysis was used to distinguish the quality variation among provinces. Finally, the factors affecting the quality of noodle were analyzed by path analysis. 【】Principal component analysis classified all quality traits into starch gelatinization index, flour water absorption index, flour quality index, protein index, flour color index, glutenin index and starch breakdown index and their cumulative contribution value reached 81.250% covering the vast majority of quality indexes. In the middle and lower reaches wheat areas of the Yangtze River, starch gelatinization index was the leading factor in quality evaluation, followed by flour water absorption index and flour quality index. The results of orthogonal partial least squares discriminant analysis (OPLS-DA) showed that the specific quality differences among the three provinces in this region were manifested in the gelatinization characteristics of starch, such as final viscosity and setback. From the results of path analysis, sodium carbonate solvent retention capacity could be seen as the largest directly positive effect on the sensory evaluation of noodles, while the disintegrating value of starch gelatinization and gluten performance index had relatively great negative effect on noodle quality. 【】Wheat quality in the middle and lower reaches of the Yangtze River is a complex integrative character, and there are significant differences in quality traits among different cultivars and planting areas. Starch gelatinization index and other quality traits are all easily affected by the environment. The great quality variation among the three provinces is setback and final viscosity of starch. With the increase of Trough, final viscosity and setback in starch, the quality of noodle enhance. Damaged starch content is the main factor that affects the quality of noodles based on the sensory evaluation. The wheat flour with high damaged starch content could be used to produce the high-quality noodle.

wheat; quality; principal component analysis; orthogonal partial least squares discriminant analysis; path analysis

10.3864/j.issn.0578-1752.2019.13.001

2019-03-05；

2019-04-18

國家重點研發計劃（2016YFD0300405）、安徽省自然科學基金（1608085MC70）

吳豪，E-mail：18297929133@163.com。

鄭文寅，E-mail：zhengwenyin_75@163.com。通信作者姚大年，E-mail：dnyao@163.com

（責任編輯 李莉）