基于主成分分析的不同品種雞肉品質評價

巨曉軍，章 明，屠云潔，劉一帆，單艷菊，姬改革，張 笛，鄒劍敏，束婧婷

(江蘇省家禽科學研究所，江蘇省家禽遺傳育種重點實驗室，江蘇 揚州 225125)

隨著生活水平的提高，人們對雞肉品質的要求越來越高，然而雞肉品質受多方面影響。不同肉雞品種之間遺傳背景差距較大，因此雞肉品質也存在明顯區別。目前對于雞肉品質的優劣并沒有相關的評定標準。就某一品種雞而言，往往會是某一個或幾個肉質性狀指標較好，而另一些性狀指標較差，單位性狀間常出現相互矛盾的結果，因此難以對不同品種雞肉品質進行綜合評價[1]。同時，肉品質作為一個綜合性狀，各個單位性狀間的權重難以科學確定，也未建立起雞肉品質綜合評定方法。

主成分分析法(principal component analysis，PCA)在雞上有一定的應用，如程郁昕等[2]利用主成分分析將AA肉雞的屠宰性狀綜合成幾個主成分以代表原來較多的變量。趙振華等[3]綜合利用主成分和聚類分析結果制定了優質雞的理化指標肉質評價模型，為優質雞選育和肉質評價提供了理論依據。汪峻立等[4]基于主成分分析法構建了淘汰蛋雞胸肉湯香氣品質評價模型，但并未見主成分分析法被用于不同品種雞肉品質的評價研究。目前，用某一單位性狀來比較不同品種雞的肉品質，難以反映雞肉品質的全貌，且對肉質的反映不夠準確，而采用多個單位性狀來評價，各性狀間的權重又難以確定[5]。因此需要尋找新的統計方法建立一種評定不同品種雞肉質優劣的綜合評估方法。本文采用主成分分析法對5個品種雞肉進行肉品質多指標綜合評價和權重系數確定，通過建立主成分綜合評價模型，根據模型得分對雞肉質進行排序，并對雞胸肉品質進行品嘗評價，驗證主成分分析結果。

1 材料與方法

1.1 試驗方法

選擇生長速度不同的快大型肉雞(隱性白羽肉雞、安卡雞)和地方品種雞(文昌雞、北京油雞、清遠麻雞)共5個品種雞作為研究對象，隱性白羽肉雞、文昌雞、北京油雞、清遠麻雞選自國家級地方雞種基因庫(江蘇)，安卡雞選自廣東佛山新廣農牧有限公司，種蛋孵化后統一飼養，達到上市日齡時分別選取接近平均體重的60只雞稱重、屠宰，屠宰后迅速取兩側胸肌，分別用于失水率、剪切力、肉色、pH、肌間脂肪、氨基酸和脂肪酸含量的測定。

1.2 測定方法

1.2.1 雞肉品質測定 pH、肉色、失水率(系水力)測定方法參照《NY/T 1333-2007 畜禽肉質的測定》[6]；嫩度(剪切力)的測定方法參照《NY/T 1180-2006 肉嫩度的測定 剪切力測定法》[7]；肌內脂肪含量測定方法參照《GB/T 5009.6-2016 食品中脂肪的測定》[8]。

1.2.2 氨基酸、脂肪酸 氨基酸含量采用高效液相色譜法。脂肪酸含量采用高效氣相色譜法。所有樣品分別送至江蘇省農科院食品質量安全與檢測研究所進行測定。

1.3 主成分分析

選取與雞肉品質相關的5個常規指標、20個氨基酸指標、12個脂肪酸指標進行肉品質多指標綜合評價和權重系數確定，建立主成分綜合評價模型，根據模型得分對雞肉質排序的結果確定雞肉質優劣。雞肉質綜合評價模型為：

F=(a11+a12+a13+……a1n)×X1×Z1+(a21+a22+a23+……a2n)×X2×Z2+(a31+a32+a33+……a3n)×X3×Z3+……+(ap1+ap2+ap3+……apn)×Xp×Zn

其中：a11、a12、a13……apn為成份得分系數；Z1、Z2、Z3……Zn為提取方差的貢獻率；設X=(X1，X2，… ，Xp)是p維隨機變量，X1、X2、X3、X4……X33依次分別表示不同品種雞肉品質主成分分析指標包括測定的常規物理學指標、組織學指標、化學指標、營養成分指標等，n為主成分個數，n

根據累積方差貢獻率達到85%以上和特征值大于1的原則來確定主成分個數，主成分個數少于測定的分析指標。

1.4 雞胸肉品質品嘗評價方法

由南京農業大學食品科學院的6名經過專業訓練的評審員組成評價小組對雞胸肉樣進行品嘗評價。參照黃羽肉雞白切雞的評定方法進行，供品嘗的樣品應始終是同一部位或同種肌肉。通過品嘗試驗評分結果，對評定品種雞進行排序。

1.5 數據的統計分析

采用Excel 2016初步整理后，利用SPSS 20.0軟件進行主成分分析。

2 結果與分析

2.1 不同品種雞肉品質性狀的主成分分析

將5個不同品種雞肉樣品中測定的37種指標構成5×37的矩陣，利用SPSS軟件進行主成分分析。根據累積方差貢獻率達到85%以上和特征值大于1的原則來確定主成分個數。如表1、圖1中所示，主成分個數為4個，第1主成分的方差貢獻率為72.721%，第2主成分的方差貢獻率為12.582%，第3主成分的方差貢獻率為9.106%，第4主成分的方差貢獻率為5.591%，前4個特征向量的累積方差貢獻率為100%，且特征值均大于1，說明前4個主成分包含雞肉37個指標的全部信息，能夠代表不同雞肉品質的基本信息。因此，用前4個主成分進行不同品種雞肉品質評價是可行的。

由表2可知，第1個主成分與肌間脂肪呈很大的負相關，與除賴氨酸外的所有氨基酸均呈高度正相關，與除二十二碳六烯酸外的所有脂肪酸均呈高度負相關；第2個主成分與pH呈高度負相關，與賴氨酸呈高度正相關；第3個主成分與失水率呈高度負相關；第4個主成分與失水率呈高度正相關，與剪切力、肉色呈高度負相關。

表1 相關矩陣特征值和累積貢獻率

圖1 碎石圖

表3是根據回歸算法計算出來的成分得分函數的系數，根據該表可得因子得分函數。

由表3可知，各個主成分的方程分別為：

F1=-0.012X1-0.019X2-0.019X3+0.01X4-0.027X5+0.004X6+0.037X7+0.034X8+0.035X9+0.036X10+0.034X11+0.032X12+0.036X13+0.036X14+0.037X15+0.037X16+0.034X17+0.034X18+0.033X19+0.024X20+0.036X21+0.037X22+0.037X23+0.035X24+0.036X25-0.031X26-0.036X27-0.031X28-0.036X29-0.035X30-0.031X31-0.031X32-0.034X33-0.017X34-0.036X35-0.031X36-0.034X37

表2 主成分的成分系數矩陣

表3 主成分的特征向量

F2=0.039X1+0.101X2+0.022X3-0.166X4-0.118X5+0.166X6+0.017X7+0.01X8+0.069X9+0.057X10-0.028X11+0.092X12+0.038X13-0.06X14+0.015X15+0.019X16-0.064X17+0.063X18+0.102X19+0.112X20+0.047X21+0.026X22+0.02X23+0.073X24+0.036X25+0.093X26+0.03X27+0.098X28-0.003X29+0.064X30+0.083X31+0.101X32+0.075X33-0.124X34+0.053X35+0.038X36+0.061X37

F3=-0.188X1+0.042X2-0.152X3+0.165X4+0.042X5+0.184X6-0.049X7+0.12X8+0.015X9-0.03X10+0.091X11+0.064X12+0.032X13-0.022X14-0.038X15-0.038X16+0.075X17-0.071X18-0.004X19+0.143X20+0.044X21+0.01X22-0.002X23+0.018X24+0.04X25-0.045X26+0.03X27-0.096X28+0.066X29+0.043X30+0.111X31+0.076X32-0.004X33+0.2X34+0.017X35+0.149X36+0.07X37

F4=0.326X1-0.341X2-0.329X3-0.07X4+0.198X5-0.038X6-0.018X7+0.067X8+0.078X9-0.032X10+0.123X11+0.054X12+0.059X13+0.015X14+0.002X15-0.048X16-0.061X17-0.066X18+0.005X19+0.127X20+0.042X21-0.015X22-0.029X23-0.025X24+0.028X25+0.148X26+0.04X27+0.042X28+0.042X29-0.023X30-0.044X31+0.051X32+0.077X33-0.003X34+0.062X35-0.029X36-0.016X37

由于前4個主成分反映了原來指標全部信息，所以可以利用這4個新的綜合指標來替代原來的多個復雜指標進行分析。建立雞肉品質綜合評價模型：

F=72.721F1+12.582F2+9.106F3+5.591F4

=-0.003X1-0.016X2-0.043X3-0.003X4-0.020X5+0.038X6+0.024X7+0.041X8+0.040X9+0.029X10+0.036X11+0.044X12+0.037X13+0.017X14+0.025X15+0.023X16+0.020X17+0.022X18+0.037X19+0.052X20+0.038X21+0.030X22+0.028X23+0.035X24+0.036X25-0.007X26-0.017X27-0.017X28-0.018X29-0.015X30-0.004X31-0.011X33-0.010X34-0.014X35-0.006X36-0.012X37

計算得到5個品種雞肉品質的主成分綜合得分，然后依據得分大小對肉品質進行評價，見表4。利用模型進行肉品質得分評價的結果是：清遠麻雞>北京油雞>文昌雞>隱性白羽肉雞>安卡雞。地方品種雞肉質均優于快大型白羽肉雞。

表4 5個品種雞肉質的主成分綜合得分及排名

2.2 不同品種雞肉質的品嘗得分及排名

為了檢驗雞肉品質主成分分析法的評價效果，對5個品種雞的肉質進行了品嘗評定，評定結果及排名見表5。由表5可知，5個品種雞肉質的品嘗得分排名為：清遠麻雞>北京油雞>文昌雞>隱性白羽肉雞>安卡雞。此排名結果與主成分分析法結果一致。

表5 5個不同品種雞肉質的品嘗得分及排名

3 討 論

主成分分析是一個采用少量綜合指標來代替原來多個指標大部分信息的一種降維的分析方法，剔除不重要的部分，保留重要信息[9]，該方法指標數越多，且各指標間相關程度越密切，則相應的主成分個數越少，越優越。采用主成分分析法進行綜合評價有全面性、可比性、合理性、可行性等優點[10-11]。

主成分分析法在畜牧科研與生產中已有一定的應用，劉登勇等[12]為探明市售熏雞的主要食用品質特征，對國內市場主流品牌的熏雞產品進行了綜合評價并對熏雞樣品進行了分類。徐琪等[13]利用主成分分析對金定鴨、櫻桃谷鴨、蘇牧麻鴨和番鴨的多個肉質指標進行了分析，結果表明選取前2個特征值作為2個主成分，基本上反映了原所有肉質指標包含的全部信息，且不同鴨的綜合得分結果與預期完全吻合。陳國宏等[14]將主成分分析法用于鵝肉品質綜合評定方法的發明專利已公開授權。劉宏娟等[15]應用聚類分析和主成分分析相結合的數學方法對雜種豬的7個肉質性狀進行歸類，表明該研究為簡化檢測過程，將肉質性狀納入育種指數提供了條件。主成分分析法還被用于大型動物如牛的產肉、胴體質量、體重、體尺、產奶量、精液品質等方面的分析[16-21]。

肉質是一個復雜的綜合性狀，影響因素多種多樣[22]，本試驗利用主成分分析法對5個品種雞肉品質的綜合評價結果來看，清遠麻雞最高，其次是北京油雞、文昌雞，隱性白羽肉雞、安卡雞肉質相對較差，清遠麻雞、文昌雞、北京油雞是中國優良的地方雞品種，隱性白羽肉雞和安卡雞為國外引進的快大型肉雞，地方品種雞肉味鮮美、香氣濃郁、細嫩可口，明顯優于外來快速生長型肉雞品種的特性為人們所認知[23]，且根據市場調查結果，清遠麻雞、北京油雞的肉質風味更受消費者的喜愛，此結果充分證實了這個觀點，結果與預期完全吻合。不同品種雞肉質的品嘗得分排名為：清遠麻雞>北京油雞>文昌雞>隱性白羽肉雞>安卡雞，此排名結果與主成分分析法結果也一致，表明利用主成分法對不同品種雞肉品質進行綜合評價是客觀的和可行的。利用主成分分析法對雞肉品質進行評價克服了用某一單位性狀評價難以反映肉品質全貌的現狀。通過主成分分析法確定了多指標權重系數，選取了較少的主成分最大限度地反映肉品質的綜合水平，從而提高了評估的準確性。

由于地域差異和生活習慣的不同，人們對肉品質要求的口味和偏好也不相同，利用主成分分析法分析雞肉品質優劣的普遍適用性受到一定程度的限制，需要根據不同區域消費者的習慣測定不同的相關指標，來提高評估的準確性。

4 結 論

根據累積方差貢獻率達到85%以上和特征值大于1的原則確定了4個主成分個數，累計貢獻率達到100%，反映了5個品種雞所有肉質指標包含的全部信息；清遠麻雞主成分綜合得分最高，其次是北京油雞、文昌雞，隱性白羽肉雞、安卡雞得分較差，結果與品嘗評價結果一致。基于主成分法對不同品種雞肉品質進行綜合評價是客觀的和可行的。