模糊數學評價優化濃香花生油脂體的預處理參數及香氣成分分析

魏松麗，孫曉靜，張麗霞,*，蘆 鑫，孟昭建，孫 強，黃紀念，張曼玉

（1.河南省農業科學院農副產品加工研究中心，河南 鄭州 450002；2.河南豫研種子科技有限公司，河南 鄭州 450002；3.河南農業大學食品科學 技術學院，河南 鄭州 450002）

花生資源是食用油脂和蛋白質的重要來源，其開發利用程度直接影響制油、蛋白生產、醫藥、飼料等行業[1-3]，但目前花生以直接食用和油用為主，精深加工產品缺乏。油脂體是油料種子（如花生）貯存脂肪的重要亞細胞結構[4]，具有易提取、乳化性及穩定性好的特點[5-7]，可作為天然乳化劑應用于食品加工[8-9]。但油脂體的應用還不夠廣泛，原因有二：一是有關油脂體的研究多以提取和基礎性質表征為主[10]，應用性研究較少；二是新鮮油脂體通常帶有不愉快的生腥味，這一定程度上限制了油脂體的發展。濃香油脂體的研發可降低油脂體固有的不愉快氣味，為油脂體的工業化應用奠定基礎。

目前在油料精深加工領域，有關濃香型產品的研究主要集中在濃香油（如濃香菜籽油[11]、濃香花生油[12]）上，關于濃香花生油脂體的研究鮮有報道。相關研究表明在氨基酸轉化[13]、氧化活動[14]等反應存在的情況下，以及油脂中的不飽和脂肪酸在高溫、氧氣、光等因素的影響下，食品會產生特定的風味[15]，這為濃香花生油脂體的研發提供了理論基礎。前期研究表明：紅外輻射加熱能有效減弱新鮮油脂體的生腥味，且所制備的油脂體風味濃郁、口感細膩，但研究僅證明了制備濃香花生油脂體的可行性，未對制備工藝作進一步探討，且缺乏對濃香花生油脂體感官性質和香氣成分的科學評價。模糊數學評價法通過構建影響因素與評價指標的數學模型，實現對樣品感官品質的綜合評定[16]，可有效彌補傳統感官評價主觀誤差大的不足[17]，而主成分分析和正交偏最小二乘-判別分析（orthogonal partial least squaresdiscriminant analysis，OPLS-DA）法可通過對眾多變量的線性變換得出變量間的內在聯系，有利于關鍵性指標的篩選[18-19]。綜合運用模糊數學評價、主成分分析和OPLS-DA，對濃香花生油脂體的研究開發具有重要的指導意義。

本實驗以脫殼花生為原料，通過模糊數學評價對不同預處理參數下的濃香花生油脂體進行綜合評價，結合氣相色譜-質譜聯用技術實現預處理條件的優化，并利用主成分分析法和OPLS-DA法探討濃香花生油脂體的香氣組成，以期為花生油脂體的開發利用提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

花生：國家油料改良中心河南花生分中心提供，品種為豫花37（粗脂肪質量分數（46.94±0.66）%，粗蛋白質量分數（25.60±0.13）%，水分質量分數（4.26±0.20）%，灰分質量分數（2.68±0.04）%）。

1.2 儀器與設備

IR紅外干燥箱 圣泰科紅外科技有限公司；DXF-060型手提式中藥粉碎機 廣州市大祥電子機械設備有限公司；D2X-6022B型真空干燥箱 上海福瑪實驗設備有限公司；7890A/5975C型氣相色譜-質譜聯用儀美國安捷倫科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 濃香花生油脂體的制備

分別取9 份等量脫殼花生（帶紅衣）平鋪一層置于紅外烘烤箱，經不同條件（110 ℃-30 min、120 ℃-30 min、130 ℃-30 min、140 ℃-30 min、150 ℃-30 min、140 ℃-10 min、140 ℃-20 min、140 ℃-40 min、140 ℃-50 min）輻射加熱后取出，脫紅衣，轉移至燒杯，按料液比1∶10（g/mL）加入蒸餾水后浸泡2 h。將浸泡后的花生同蒸餾水一道轉移至高速粉碎機粉碎2 min，四層紗布過濾得花生漿。在花生漿中加入質量分數20%蔗糖，并調節其pH 11.0，常溫攪拌15 min后轉移至離心杯，5 000 r/min離心15 min。收集上浮物，分散于質量分數20%的蔗糖溶液中，調節pH 11.0，在相同條件下離心，并重復上述步驟。最后收集的上浮物即為濃香花生油脂體。

1.3.2 模糊數學模型的建立

1.3.2.1 感官評定

感官評定人員由20 名經培訓的食品專業學生組成，分別對9 組預處理參數下的濃香花生油脂體的色澤、香味、滋味、形態4 個指標進行感官評價，色澤指標中包括光澤度和顏色，香味指標中包括烘烤香味、花生特征香味、生腥味和焦糊味，滋味指標中包括醇厚度、濃郁度和顆粒感，形態指標中包括細膩感、均一度和油脂析出情況，所有指標分為優、良、中、差4 個等級，具體感官評價標準見表1。要求感官評鑒人員身體健康，無特殊喜好且對花生無過敏性癥狀，評定完一個樣品后清水漱口3 次，5 min后進行下一個樣品評定[20]。

表1 濃香花生油脂體感官評價標準Table 1 Criteria for sensory evaluation of flavored peanut oil bodies

1.3.2.2 因素集確立

因素集指影響被評判對象質量的指標集合[21]，以色澤、香味、滋味、形態4 個評價指標組成濃香花生油脂體的評價因素集，即因素集U=[u1，u2，u3，u4]=[色澤，香味，滋味，形態]。評定等級集是評價者對因素集反饋信息的結合，對每個因素按優、良、中、差4 個等級進行評定，得到本實驗的評定等級集V=[v1，v2，v3，v4]=[優，良，中，差]。

1.3.2.3 權重的確立

各因素對濃香花生油脂體的感官評價影響程度不同，因此需要考慮各因素的權重。本實驗采用調查法和對比平均法確定權重[22]，選取10 名感官評判員對濃香花生油脂體的色澤、香味、滋味、形態4 個因素在整個感官評價中的重要程度進行評分。評分采用10 分制，0為不重要，10為最重要。對所得的權重模糊子集進行歸一化處理并取平均值，確定各因素權重值和模糊權向量R=[r1，r2，r3，r4]。

1.3.2.4 建立綜合模糊評定矩陣

請20 位感官評定人員根據表1對9 個樣品的4 個因素進行獨立評判并確定評定等級，統計每個等級的票數分布，將各樣品各因素評價等級的票數除以參與評定的人員總數（20 人），即得到各樣品質量的模糊評定矩陣Ai，根據模糊變換原理Y=R×A，得到各個樣品的綜合評分結果。

1.3.3 揮發性風味成分測定

采用頂空固相微萃取和氣相色譜-質譜聯用技術對濃香花生油脂體的揮發性風味成分進行測定。分別將裝有15 mL樣品的頂空進樣瓶置于80 ℃的恒溫水浴鍋中加熱平衡30 min，同時萃取頭250 ℃活化20 min。將活化好的萃取頭插入進樣瓶中，80 ℃恒溫萃取揮發性成分30 min，取出將萃取頭插入氣相色譜儀進樣口解吸5 min。采用氣相色譜-質譜系統對不同預處理參數下樣品的揮發性風味成分進行分析，色譜及質譜條件參照黃紀念等[23]研究。

1.3.4 OPLS-DA法分析樣品制備和數據預處理

參照1.3.1節中濃香花生油脂體的制備方法，取4 份等量脫殼花生，分別以未輻射、40 ℃-30 min、60 ℃-30 min和80 ℃-30 min的參數對其進行預處理，制備4 批普通型花生油脂體。參照1.3.3節對普通型花生油脂體的揮發性風味成分進行測定，測定結果與130 ℃-30 min、140 ℃-20 min、140 ℃-30 min和140 ℃-40 min四組濃香型花生油脂體的結果進行整合、匯總，后導入SIMCA-P14.1軟件對數據進行歸一化和中心化處理。

1.4 數據統計與分析

所有樣品均進行3 組平行實驗，分別采用Origin 8.5、SAS 9.4和SIMCA-P14.1軟件對數據進行統計、主成分分析和OPLS-DA。

2 結果與分析

2.1 基于模糊數學的感官評價分析

2.1.1 權重確定結果

10 名感官評判員對各因素的投票分布情況見表2，對各因素的投票結果進行歸一化處理并取平均值，得色澤、香味、滋味、形態4 個因素的權重分別為0.14、0.30、0.37和0.19。因此，確定各因素的模糊權向量R=[0.14, 0.30, 0.37, 0.19]。

表2 濃香花生油脂體因素權重分布及歸一化處理結果Table 2 Weight distribution and normalization results of factors in sensory evaluation of flflavored peanut oil bodies

2.1.2 建立綜合模糊評定矩陣

20 名感官評判人員對9 組濃香花生油脂體樣品的模糊評定結果如表3所示。可以看出，不同預處理參數對樣品的色澤、香味、滋味和形態4 個因素影響各異，因而需采用模糊數學評價對結果進一步分析。

表3 不同預處理參數下濃香花生油脂體的感官評定結果Table 3 Sensory evaluation of flavored peanut oil bodies with different pretreatment parameters

將表3中各因素各等級所得票數除以評判總人數（20 人），得到不同編號（i）樣品對應的綜合模糊評定矩陣Ai。以編號為1的110 ℃-30 min組樣品為例，將濃香油脂體評價指標各等級的評定人數除以總評價人數，可建立色澤、香味、滋味、形態4 個因素的模糊評定矩陣分別為：u1=[0.00, 0.00, 0.15, 0.85]，u2=[0.00, 0.00, 0.10, 0.90]，u3=[0.00, 0.00, 0.90, 0.10]，u4=[0.75, 0.25, 0.00, 0.00]，將以上4 個因素的評定結果整合為1 個綜合矩陣，即得1號樣品的綜合模糊評定矩陣為：

同理，2～9號濃香花生油脂體樣品的綜合模糊評定矩陣為：

根據模糊矩陣變換原理：Y=R×A，則對第i號樣品評價結果為Yi=R×Ai，得到各個樣品的綜合評判結果。以編號為1的110 ℃-30 min條件下的濃香花生油脂體為例：

同理，可得其他不同預處理參數下濃香花生油脂體的模糊評價結果，將各個樣品的綜合評判結果分別乘以其對應的分值（優、良、中、差依次被賦予分值100、90、80、70），并進行相加，即得每個樣品的最后綜合評分。樣品的模糊評判結果和綜合評分見表4。

表4 濃香花生油脂體樣品的綜合評判結果Table 4 Fuzzy comprehensive sensory evaluation of flavored peanut oil boddiieess

由表4可知，9 組樣品的模糊評價結果和綜合評分差異較大，表明不同預處理參數對濃香花生油脂體的感官品質影響顯著。其中，綜合評分最高的樣品為4號（140 ℃-30 min），7號樣品（140 ℃-20 min）次之；綜合評分最低的兩組樣品分別為1號（110 ℃-30 min）和9號（140 ℃-50 min），可知濃香花生油脂體良好感官特性的產生需要有適宜的處理溫度和時間，溫度太低或太高、處理時間太長或太短都會使其綜合感官品質下降。原因可能是：溫度太低或處理時間太短時，樣品揮發性風味成分以醛酮類為主，具有烘烤特征的典型香氣成分含量低，油脂體生腥味重；而溫度太高或處理時間太長，樣品色澤加深，有濃郁的焦糊味和苦味，且部分清油析出，嚴重影響油脂體的香氣、滋味和形態。依據綜合評分結果，初步判定濃香花生油脂體的最佳預處理參數為140 ℃-30 min。

2.2 不同預處理參數下濃香花生油脂體的揮發性風味成分分析

在模糊數學評價的基礎上，對綜合評分在良以上的4 組（編號為3、4、7、8）樣品進行揮發性風味成分分析，結果見表5。不同預處理參數下花生油脂體的揮發性組分主要由油脂氧化揮發物（醛、酮、烴等）和雜環類化合物（吡咯、吡嗪、呋喃等）兩類風味物質組成。其中，醛類化合物是脂質氧化揮發物中的主要化合物，相對含量分別隨預處理溫度和時間的增加明顯降低；由美拉德反應產生的雜環類風味物質[24-25]是花生制品烘烤風味的關鍵呈味物質，物質數量和相對含量均隨溫度和時間的增加呈上升趨勢。

表5 不同預處理參數下濃香花生油脂體的揮發性組分Table 5 Volatile components of flavored peanut oil bodies with different pretreatment parameters

續表5

圖1 4 種預處理參數下花生油脂體中揮發性風味的維恩圖Fig. 1 Venn diagram showing shared volatile flavors in peanut oil bodies with 4 combinations of pretreatment parameters

采用維恩圖對表5的揮發性物質進行可視化分析[26]，如圖1所示。4 組花生油脂體共有揮發性風味物質有17 種，其中醛類化合物7 種，雜環類化合物5 種，烷烴類化合物2 種，苯類、醇酚類和其他化合物各1 種，共有化合物數量僅占總風味化合物數量（62 種）的27.42%，表明4 組預處理參數下花生油脂體揮發性風味成分的組成存在明顯差異。對不同預處理參數組的結果進行兩兩比較發現，130 ℃-30 min組與140 ℃-30 min組共有物質最少（19 種），推測這2 組樣品揮發性香氣差異較大；140 ℃-30 min組與140 ℃-40 min組，140 ℃-20 min組與140 ℃-40 min組間共有物質最多（27 種），推測這3 組預處理條件下花生油脂體的香氣相似度較高。

結合表5和圖1分析可以看出：130 ℃-30 min組花生油脂體僅檢測到25 種香氣成分，各類化合物（除其他）的物質數量均最少，且醛類化合物相對含量高（48.07%），表明該預處理參數下花生油脂體的揮發性風味仍以呈青草香、果香、生腥味的醛類[27-28]為主，堅果香、烘烤香等特征性香氣形成不充分；140 ℃-30 min組花生油脂體共檢測到3 6 種風味成分，相較于130 ℃-30 min組，醛類、醇酚類化合物相對含量下降，雜環類、苯類、烷烴類和其他風味物質的比率均明顯增加，表明適當增加溫度有利于降低樣品的不愉快氣味，增加特征性烘烤香氣；140 ℃-20 min組的檢測結果介于前兩者之間，此時樣品不良風味減輕，但烘烤香味較弱，特征不明顯；140 ℃-40 min組花生油脂體中檢測到的風味化合物數量最多（46 種），帶有生腥味的醛類物質比率下降，吡嗪等呈特征性烘烤香的雜環類化合物[29]含量增加，同時醇酚類、酮類、酸類等化合物中帶有不愉快風味物質（如3-呋喃甲醇、己酸）[30]的相對含量大幅增加，表明該預處理參數下花生油脂體的香氣成分最復雜，且預處理時間過長會帶來異味，影響花生油脂體風味的整體評價。由以上分析結果可知，140 ℃-30 min組花生油脂體生腥味輕，特征性香氣濃郁且無異味，與綜合模糊評判結果一致，因而確定濃香花生油脂體的最佳預處理參數為140 ℃-30 min。

2.3 濃香花生油脂體揮發性化合物主成分分析

表6 主成分的特征值與貢獻率Table 6 Eigenvalues and contribution rates to total variance of principal components

風味是濃香花生油脂體的重要特征之一，因其風味物質變量多、成分復雜（表5和圖1），簡單的成分測定難以明晰風味的主要影響物質和關鍵特征化合物，因此有必要對濃香花生油脂體的風味成分作深入分析。對濃香花生油脂體的揮發性物質按保留時間進行編號（C1～C62），以物質的相對含量為變量，采用SAS 9.4對62 種揮發性化合物進行主成分分析。由表6可知，濃香花生油脂體的揮發性化合物共由4 個主成分組成（Z1～Z4），其中Z1、Z2、Z3的貢獻率分別為75.36%、15.40%和7.81%，累計貢獻率達98.57%，表明這3 個主成分可包含濃香花生油脂體香氣的絕大部分信息量[31]，因而，選擇前3 個主成分對花生油脂體的風味物質進行后續分析。

表7 主成分因子的特征向量與模長Table 7 Eigenvectors and modulus lengths of principal components

模長反映某化合物對風味的影響強度，依據3 種主成分因子的特征向量計算揮發性物質的模長[32]，由表7可以看出，62 種揮發性物質中模長大于1的共32 種，排名前十的揮發性化合物由4 種醛類、5 種雜環類和1 種醇酚類物質組成，其中美拉德反應形成的雜環類風味物質在化合物數量和所占比例上均占優勢，這表明美拉德反應在濃香花生油脂體的香氣形成上發揮了重要作用。

由表7可知，第1主成分反映的指標（相關性系數絕對值大于1）指向醛酮類、雜環類、醇酚類與其他類化合物，與壬醛、N-甲基吡咯、2-乙基-6-甲基吡嗪、苯乙醛、苯甲醛、2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氫苯并呋喃、己醛、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪呈高度正相關，與2,5-二甲基-3-(2-丙烯基)吡嗪、2,5-二甲基-3-(3-甲基丁基)吡嗪、N,N-二丁基甲酰胺、1-十六醇、1-甲基-1H-吡咯-2-乙腈呈高度負相關；第2主成分反映的指標指向雜環類、醛酮類和醇酚類化合物，與2-乙基-6-甲基吡嗪、2,5-二甲基吡嗪、甲基吡嗪、己醛、麥芽糖醇、對氧代丙酮呈高度正相關，與壬醛、苯乙醛高度負相關；第3主成分反映的指標指向雜環類和醇酚類化合物，與2,3-二氫苯并呋喃和2-甲氧基-4-乙烯苯酚呈高度正相關，與N-甲基吡咯呈高度負相關?？梢姡s環類、醛酮類、醇酚類和其他4 類化合物是影響濃香花生油脂體香氣的主要物質，而苯類、烷烴類和酸類化合物非濃香花生油脂體風味的關鍵化合物。因此，可以用雜環類、醛酮類、醇酚類和其他4 類化合物綜合評價濃香花生油脂體的香氣組成。

2.4 濃香花生油脂體揮發性化合物OPLS-DA

圖2 濃香花生油脂體揮發性化合物中關鍵特征化合物OPLS--DDAA結果Fig. 2 OPLS-DA analysis of key characteristic compounds in flavored peanut oil bodies

為進一步篩選出濃香花生油脂體揮發性成分中的關鍵特征化合物，采用SIMCA-P14.1軟件對普通型和濃香型2 種花生油脂體中的雜環類、醛酮類、醇酚類和其他揮發性風味成分進行OPLS-DA。由圖2A可以看出，2 組樣品沿PC1軸明顯分開，說明普通型和濃香型花生油脂體能夠很好地區分。采用交叉驗證法對OPLS-DA模型進行驗證，共篩選出了2 個主成分，其擬合參數為=0.679，=0.999，Q2=0.953，表明該擬合模型穩定性和擬合率較高。設定置換次數n=200，對OPLS-DA擬合模型進行置換檢驗，由模型的置換檢驗結果（圖2B）可以看出，打亂部分樣本類別后，左側的所有點均低于右側相同顏色的原始點，同時，相應模型的R2值和Q2值均下降，表明該擬合模型穩定可靠。因此，采用建立的OPLS-DA模型進行后續的關鍵特征風味化合物的篩選。

表8 濃香花生油脂體揮發性成分OPLS-DA模型的VVIIPP值Table 8 VIP values of OPLS-DA model for volatile components in flavored peanut oil bodies

以變量投影重要性（variable important in the projection，VIP）值進一步篩選濃香型花生油脂體風味中的關鍵特征化合物，結果見表8。普通型和濃香型花生油脂體的58 個風味化合物中可篩選出16 個差異化學成分（VIP值＞1），分別為己醛、2-乙基-6-甲基吡嗪、苯甲醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、N-甲基吡咯、苯乙醛、Z-2-癸烯醛、2-戊基呋喃、2-十一烯醛、(Z)-2-庚烯醛、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氫苯并呋喃、2-甲氧基-4-乙烯苯酚、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪、1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯。篩選出的16 種差異化合物中，(Z)-2-庚烯醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛和2-戊基呋喃這3 種化合物僅在普通型樣品中檢測到，濃香型樣品未檢測到，表明這3 種化合物不是濃香型花生油脂體風味的關鍵特征化合物；己醛、Z-2-癸烯醛和2-十一烯醛這3 種化合物在2 組樣品中均檢測到，但濃香型樣品中3 種化合物的相對含量均顯著低于普通型，表明這3 種化合物是濃香花生油脂體風味的重要組成部分，但非關鍵特征化合物；2-乙基-6-甲基吡嗪、苯甲醛、N-甲基吡咯、苯乙醛、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氫苯并呋喃、2-甲氧基-4-乙烯苯酚、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪、1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯這10 種化合物僅在濃香型樣品中檢測到，且相對含量較高，表明這10 種化合物為濃香花生油脂體揮發性風味中的關鍵特征化合物。

結合主成分分析和OPLS-DA結果可以得出，雜環類、醛酮類、醇酚類和其他4 類化合物是影響濃香花生油脂體香氣的重要成分，其關鍵特征化合物分別為：2-乙基-6-甲基吡嗪、N-甲基吡咯、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氫苯并呋喃、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪（雜環類）；苯甲醛、苯乙醛（醛酮類）；2-甲氧基-4-乙烯苯酚（醇酚類）；1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯（其他）。

3 結 論

本實驗以色澤、香味、滋味、形態4 個因素為評價指標，基于模糊數學評價法對濃香花生油脂體的9 組預處理參數進行優化，發現不同預處理參數對濃香花生油脂體的感官品質影響顯著，其中140 ℃-30 min組樣品綜合評分最高，初步判定140 ℃-30 min為濃香花生油脂體的最佳預處理參數。

在此基礎上，通過氣相色譜-質譜聯用技術對綜合評分在良以上的4 組樣品進行揮發性風味成分分析，結果表明140 ℃-30 min組花生油脂體生腥味輕，特征性香氣濃郁且無異味，與綜合模糊評判結果一致，因而確定濃香花生油脂體的最佳預處理參數為140 ℃-30 min。

主成分分析結合OPLS-DA篩選濃香花生油脂體的關鍵風味物質，結果表明，雜環類、醛酮類、醇酚類和其他4 類化合物是影響濃香花生油脂體香氣的重要成分，其關鍵特征化合物分別為：2-乙基-6-甲基吡嗪、N-甲基吡咯、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氫苯并呋喃、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪（雜環類）；苯甲醛、苯乙醛（醛酮類）；2-甲氧基-4-乙烯苯酚（醇酚類）；1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯（其他）。研究結果可為濃香花生油脂體的開發和香氣成分鑒定提供參考。