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基于主成分分析的不同水稻品種品質綜合評價

2020-12-29 03:02:32荊瑞勇衛(wèi)佳琪王麗艷宋維民鄭桂萍郭永霞
食品科學 2020年24期
關鍵詞:水稻評價

荊瑞勇,衛(wèi)佳琪,王麗艷,宋維民,,鄭桂萍,郭永霞,

(1.黑龍江八一農墾大學生命科學技術學院,黑龍江 大慶 163319;2.黑龍江八一農墾大學農學院,黑龍江 大慶 163319)

水稻(Oryza sativa L.)是世界上最主要的糧食作物之一,世界上約有一半的人口以水稻為主食[1]。目前我國稻米產量居世界第一,水稻單產處于世界領先水平[2]。水稻為全球半數(shù)以上的人口提供營養(yǎng)和熱量,因此與其他谷類作物相比,水稻的品質就顯得尤為重要[3]。原因是由于全球生產的稻米中約有80%是直接被人類消費的,而其他谷物的籽粒有很大比例是被用于飼養(yǎng)動物或加工成非食品類產品[4]。另外與其他谷類作物不同的是稻米通常不經過加工,大多以整粒米的形式直接被食用或進入市場,這使其外觀品質也很重要[5-7]。隨著人們生活水平的提高,對稻米品質的要求也越來越高,在評價稻米的指標中,食味品質也是其中重要的一項[8]。

主成分分析(principal component analysis,PCA)是通過降低數(shù)據(jù)維數(shù)排除眾多信息共存中相互重疊的信息,把多個指標轉化為少數(shù)幾個不相關的綜合指標的一種多元統(tǒng)計分析方法[8-10]。利用PCA可從復雜現(xiàn)象中解析出主要影響因素,減少評價指標,簡化評價過程,適用于對多指標的綜合分析,近年來PCA等綜合評價方法在食品質量評價方面成為熱點[11],已廣泛用于農產品品質差異的研究[12]。石彥國等[13]利用PCA結合偏最小二乘法評價黑龍江45 個大豆品種的食味品質,PCA得到4 個PC,篩選出5 個適宜蒸煮加工的大豆品種。焦揚等[14]利用PCA與聚類分析方法對甘肅地區(qū)產地木耳品質進行綜合評價,篩選出了6 個品質指標可以衡量地木耳品質的優(yōu)劣,得出地木耳山丹的品質最好。高琦等[15]利用PCA法研究了干燥方式對山藥脆片香氣品質影響,得出冷凍干燥方式得到的山藥脆片香氣品質最佳。張春嶺等[16]利用PCA和聚類分析法評價中、早熟桃品種的制汁品質,選擇適宜的制汁品種,得出成熟度高的中熟黃肉品種的桃汁品質較好。楊軍林等[17]利用PCA法評價熟化馬鈴薯品質,得出 Air-frying(加油)這種熟化方式馬鈴薯品質評價綜合得分最高。王穎穎等[18]利用PCA法評價市售的35 個芝麻醬產品品質,得出白芝麻醬比黑芝麻醬感官評分高,對樣品PC綜合得分排序,結果與感官評價一致。Dong Meng等[19]利用PCA法對10 個香菇品種的游離氨基酸和5′-核苷酸進行分析,得出優(yōu)質香菇品種,為香菇的質量評價提供參考依據(jù)。Lyu等[20]對中國北方18 個白肉桃品種利用PCA和聚類分析進行了質量評價,得到了影響桃品質的9 個PC。Sun Liping等[21]對13 個野生食用菌品種的游離氨基酸進行綜合評價,認為PCA法可為品質綜合評價體系的簡化提供方便。以上研究表明,在利用PCA進行品質評價時,可以從眾多影響因素中解析出主要因素,減少評價指標,從而簡化評價過程[22]。

黑龍江省是我國優(yōu)質粳稻主要產區(qū)之一[23],日本作為世界著名的優(yōu)質米生產國,日本粳稻品種普遍品質優(yōu)良、食味優(yōu)[24]。因此,本研究對來源于黑龍江的11 個粳稻品種和來源于日本的7 個粳稻品種的10 個品質指標進行測定,選擇8 個品質指標進行主成分分析,對不同水稻品種品質進行評價并篩選,以期為水稻品質評價及優(yōu)質品種的篩選提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 材料

供試材料為18 個粳稻品種:其中11 個品種來源于黑龍江,分別為龍粳36、龍粳39、龍粳43、龍慶稻1號、龍慶稻2號、龍慶稻3號、墾粳6號、墾粳8號、松粳9號、綏粳18號、牡丹江32;7 個品種來源于日本,分別為富士光、星之夢、上育418、愛知旭、空育131、早熟青森和新月光。

1.2 儀器與設備

FC-2K型實驗礱谷機(YA-MAMOTO,離心式) 杭州錢江儀器設備有限公司;ES-1000便攜式品質分析儀 日本靜岡機械株式會社;VECTOR22/N型近紅外光譜儀 德國Bruker公司;STA1A米飯食味計 日本佐竹公司;VP-32型實驗碾米機 鄭州南北儀器設備有限公司。

1.3 方法

1.3.1 實驗設計

實驗地點位于黑龍江八一農墾大學試驗基地。采用盆栽實驗,使用直徑為30 cm、高28 cm的塑料桶進行。化肥施用量按照大田常規(guī)用量進行,即尿素 225 kg/hm2、硫酸鉀150 kg/hm2、磷酸二銨150 kg/hm2。尿素分5 次施用,基肥、分蘗肥、調節(jié)肥、穗肥、粒肥分別為30%∶30%∶10%∶20%∶10%,硫酸鉀分為基肥60%和穗肥40%施入,磷酸二銨全部作為基肥施入。每桶種植水稻4 穴、每穴3 苗,每一品種種植10 桶,平時管理按照黑龍江墾區(qū)水稻三化兩管栽培技術進行。

1.3.2 稻米品質測定

加工品質的測定:用FC-2K型實驗礱谷機加工成糙米,用VP-32型實驗碾米機加工精米。按式(1)~(3)計算糙米率、精米率和整精米率:

外觀品質的測定:采用ES-1000便攜式品質分析儀測定堊白率和堊白度;營養(yǎng)品質的測定:用VECTOR22/N型近紅外光譜儀測定糙米的直鏈淀粉含量和蛋白質含量;食味品質的測定:用米飯食味計(STA1A)按儀器說明書進行食味品質測定。

1.3.3 綜合指標的隸屬函數(shù)值

按式(4)計算綜合指標的隸屬函數(shù)值:

式中:xj為第j個綜合指標(j=1, 2, …,n);u(xj)為第j個綜合指標的隸屬函數(shù)值;xmax與xmin分別為第j個綜合指標的最大值與最小值[25-26]。

1.3.4 綜合指標權重

按式(5)計算綜合指標權重:

式中:wj為第j個綜合指標在所有綜合指標中的重要程度即權重;rj為各基因型第j個綜合指標的貢獻率[27-29]。

1.3.5 不同水稻品種品質綜合評價值

按式(6)計算綜合評價值:

式中:D為不同水稻品種品質的綜合評價值[30-31]。

1.4 數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析

采用Excel 2013統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)統(tǒng)計與整理,采用R語言進行相關性分析、PCA;采用SPSS 20.0數(shù)據(jù)分析軟件進行聚類分析。

2 結果與分析

2.1 不同水稻品種品質比較及相關性分析

從表1可以看出,糙米率在83.08%~87.11%之間,變異系數(shù)為1.38%,可知水稻品種對糙米率的影響較小。堊白粒率在2.10%~17.54%之間,變異系數(shù)最大為54.76%,可知水稻品種對堊白粒率的影響最大。其他8 個指標的變異系數(shù)介于1.38%~54.76%之間。按變異系數(shù)大小對10 個品質指標進行排序,糙米率<精米率<直鏈淀粉含量<粒長<食味評分<蛋白質含量<整精米率< 粒寬<堊白度<堊白粒率。通過此變異系數(shù)的大小可知水稻品種對10 個品質指標影響順序為堊白粒率>堊白 度>粒寬>整精米率>蛋白質含量>食味評分>粒長>直鏈淀粉含量>精米率>糙米率。

表1 不同水稻品種品質指標值Table 1 Quality indexes of different rice varieties

表2 不同水稻品種品質指標之間的相關性分析Table 2 Correlation analysis between quality indexes of different rice varieties

由表2可知,糙米率和精米率的相關系數(shù)為0.836,極顯著正相關;糙米率與食味評分的相關系數(shù)為0.502,顯著正相關;精米率與食味評分的相關系數(shù)為0.493,顯著正相關;堊白度與堊白粒率的相關系數(shù)為0.904,極顯著正相關;蛋白質質量分數(shù)與食味評分的相關系數(shù)為 -0.511,顯著負相關。由于不同水稻品種的各品質指標差異不同,同時某些指標之間存在不同程度的相關性,因此通過某一個指標評定不同水稻品種品質的優(yōu)劣不客觀,因此通過主成分分析評價不同水稻品種的品質。

2.2 不同水稻品種品質的PCA

由于水稻的粒長和粒寬不直接影響水稻的品質,因此在主成分分析過程中將粒長和粒寬2 個指標去除。其中堊白粒率、堊白度和蛋白質質量分數(shù)3 個指標與水稻的品質呈負相關,因此在PCA時將3 個指標值取倒數(shù)后進行分析,用于不同水稻品種PCA的品質指標為8 個,見表3。

表3 不同水稻品種PCA品質指標值Table 3 PC for quality evaluation of different rice varieties

2.2.1 水稻品質指標PC提取

表4 PC的特征值、貢獻率和累計貢獻率Table 4 Eigenvalues of PC and their contributions and cumulative contributions to total variance

在對不同水稻品種品質進行評價時,不能僅考慮一個特性和幾個特性的優(yōu)劣,而應該考慮到所有指標對其進行全面、科學、系統(tǒng)的綜合評價。本研究以18 個水稻品種的8 個品質指標構成18×8的矩陣,利用R語言進行PCA。結合表4和圖1可提取出3 個PC,累計方差貢獻率達到80.045%,綜合了水稻品質指標的大部分信息,因此可以用這3 個PC代替上述的8 個品質指標對不同水稻品種品質進行評價和判斷。3 個PC分別定義為PC1、PC2、PC3,由表5可知其各主成分對應特征向量為:

圖1 碎石圖Fig. 1 Scree plot

表5 PC的特征向量與載荷矩陣Table 5 PC eigenvectors and loading matrix

圖2 PCA圖Fig. 2 PCA plot

由表4、5和圖2可知,PC1的方差貢獻率為35.558%,主要綜合了加工品質的糙米率和精米率;PC2的方差貢獻率為29.571%,主要綜合了外觀品質的堊白粒率和堊白度;PC3的方差貢獻率為14.916%,主要綜合了營養(yǎng)品質的直鏈淀粉含量和食味評分。

表6 不同水稻品種品質評價綜合指標值、權重、隸屬函數(shù)值、 綜合評價值及品質排序Table 6 Weight of each of three first three principal components, subordinate function values and integrated assessment values for quality evaluation of different rice varieties and quality ranking

由表6綜合指標值可知,在加工品質因子PC1上得分最高的前3 個水稻品種依次為龍粳39、空育131、牡丹江32,說明這3 個品種的加工品質優(yōu)于其他品種;愛知旭在PC2上的得分最高,并且遠高于其他水稻品種,說明愛知旭水稻品種在外觀品質上最好;綏粳18號、松粳9號、早熟青森3 個水稻品種在PC3上得分較高,說明這3 個品種在直鏈淀粉含量和食味評分方面優(yōu)于其他水稻品種。

2.2.2 不同水稻品種綜合評價

2.2.2.1 隸屬函數(shù)分析

如表6所示,每一水稻品種品質的所有綜合指標的隸屬函數(shù)值不盡相同,對于同一綜合指標PC1而言,龍粳39的u(x1)值最大為1.000,說明龍粳39水稻品種在 P C 1 綜合指標上表現(xiàn)出的品質最好,而愛知旭的u(x1)值最小為0,說明愛知旭水稻品種在PC1綜合指標上表現(xiàn)出的品質最差;對于同一綜合指標PC2而言,愛知旭的u(x2)值最大為1.000,說明愛知旭水稻品種在PC2綜合指標上表現(xiàn)出的品質最好,而富士光的u(x2)值最小為0,說明富士光水稻品種在PC2綜合指標上表現(xiàn)出的品質最差;對于同一綜合指標PC3而言,綏粳18號的u(x3)值最大為1.000,說明綏粳18號水稻品種在PC3綜合指標上表現(xiàn)出的品質最好,龍粳43的u(x3)值 最大為0,說明龍粳43水稻品種在PC3綜合指標上表現(xiàn)出的品質最差。

2.2.2.2 各綜合指標權重的確定

如圖2所示,根據(jù)各綜合指標貢獻率的大小,PC1為35.558%,PC2為29.571%,PC3為14.916%,可用式(5)求出其權重。經計算,3 個綜合指標的權重分別為0.444、0.369、0.186(表6)。

2.2.2.3 不同水稻品種品質綜合評價

采用式(6)計算不同水稻品種品質綜合評價值 (表6),并根據(jù)綜合評價值對不同水稻品種品質優(yōu)劣進行排序。通過對綜合評價值進行排序得出不同水稻品種品質優(yōu)劣順序為龍粳39、牡丹江32、空育131、墾粳8號、早熟青森、龍粳36、愛知旭、綏粳18號、松粳9號、星之夢、墾粳6號、龍慶稻1號、新月光、龍慶稻3號、上育418、龍慶稻2號、龍粳43、富士光。

2.2.3 不同水稻品種品質的聚類分析

圖3 不同水稻品種品質的聚類分析圖Fig. 3 Cluster analysis dendrogram of the quality of different rice varieties

采用組間聯(lián)接法對表6中的綜合評價值進行聚類分析,建立聚類樹狀圖,如圖3所示。通過聚類將18 個水稻品種的品質劃分為3 大類。其中,第I類包括龍粳39,其品質最好;第II類包括牡丹江32、空育131、墾粳8號、早熟青森、龍粳36、愛知旭、綏粳18號、松粳9號、星之夢、墾粳6號、龍慶稻1號、新月光、龍慶稻3號、上育418、龍慶稻2號、龍粳43,其品質居中;第Ⅲ類包括富士光,其品質最差。

3 結 論

本研究對來源于黑龍江的11 個品種粳稻和來源于日本的7 個品種粳稻的10 個品質指標進行測定,通過變異系數(shù)的大小得出水稻品種對10 個品質指標影響順序為堊白粒率>堊白度>粒寬>整精米率>蛋白質含量>食味評分>粒長>直鏈淀粉含量>精米率>糙米率。

選取了與品質直接相關的8 個品質指標進行主成分分析,從中提取出3 個PC,累計貢獻率達到80.045%,可較好反映水稻品質的綜合信息。PC1的方差貢獻率為35.558%,主要綜合了加工品質的糙米率和精米率,龍粳39、空育131、牡丹江32三個水稻品種在加工品質方面優(yōu)于其他品種;PC2的方差貢獻率為29.571%,主要綜合了外觀品質的堊白粒率和堊白度,愛知旭水稻品種在外觀品質上最好;PC3的方差貢獻率為14.916%,主要綜合了營養(yǎng)品質的直鏈淀粉含量和食味評分,綏粳18號、松粳9號、早熟青森3 個水稻品種在直鏈淀粉含量和食味評分方面優(yōu)于其他水稻品種。通過綜合評價得出18 個水稻品種品質優(yōu)劣順序為龍粳39、牡丹江32、空育131、墾粳8號、早熟青森、龍粳36、愛知旭、綏粳18號、松粳9號、星之夢、墾粳6號、龍慶稻1號、新月光、龍慶稻3號、上育418、龍慶稻2號、龍粳43、富士光。

通過聚類分析將18 個水稻品種的品質劃分為三大類。其中,第I類包括龍粳39,其品質最好;第II類包括牡丹江32、空育131、墾粳8號、早熟青森、龍粳36、愛知旭、綏粳18號、松粳9號、星之夢、墾粳6號、龍慶稻1號、新月光、龍慶稻3號、上育418、龍慶稻2號、龍粳43,其品質居中;第Ⅲ類包括富士光,其品質最差。此結論可為優(yōu)質水稻品種的篩選提供參考。

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