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第 30 卷 第 13 期 农 业 工 程 学 报 Vol.30 No.13 276 2014 年 7 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Jul. 2014 基于主成分与聚类分析的苹果加工品质评价 公丽艳 1,2,孟宪军1,刘乃侨3,毕金峰1,2 (1. 沈阳农业大学食品学院,沈阳 110866; 2. 农业部农产品加工综合性重点实验室,中国农业科学院农产品加工研究所, 北京 100193;3. 辽宁经济管理干部学院生物工程系,沈阳 110122) 摘 要:为了探讨苹果品种间理化品质的差异,给选育新品种和苹果合理加工利用提供理论支持,采集了 30 个苹 果品种为试材进行模式识别分析。该试验所用苹果在 2011 年 810 月份按照苹果可采成熟度(九成熟)在辽宁省 兴城市国家种质资源圃进行采集。试验测定了单果质量、体积、密度、果皮颜色、硬度、糖酸比、维生素 C 等 20 项理化品质指标,采用描述性统计、主成分和聚类分析方法对苹果品种和品质关系进行了分析。结果显示,30 个 品种苹果的密度、果型指数和含水率 3 项指标未表现出差异。对剩余 17 项品质指标进行了主成分分析,依据主成 分解释总变量和碎石图提取了 6 个主成分反映原变量的 82.3%的信息。第一主成分主要综合了可滴定酸、糖酸比 及固酸比的信息即口尝品质因子;第二主成分主要综合了 L 值,a 值和 b 值的信息,命名为颜色因子;其余主成 分依次为甜度因子、质构因子、内在品质因子和果个大小因子。结合主成分得分图直观地显示了苹果品种和理化 指标间关系:辽伏、理想、早金冠和瑞光分布在 PC1 和 PC2 的正向区间,糖酸比和固酸比值较大、口感好,但是 果皮颜色较绿,是品质较好的早熟苹果;寒富、赤阳和红富士依次落在 PC1 和 PC2 第四区间,食用品质好、果皮 颜色较红,是较为常见的晚熟苹果。分布在第二区间的普利阿姆,白星,Pvma 果皮颜色绿且口感酸涩,不适宜鲜食, 这些品种可能较为适宜进行加工。第三区间品种固酸比、甜酸比取值较小但是果皮颜色红,为选育果皮颜色受消费 者喜爱且内在品质好的早熟品种提供了理论支持。聚类分析将 30 个品种苹果分为 5 类,聚类结果与主成分得分图结 果基本一致,该试验初步判定 30 个品种苹果是否适宜鲜食,为苹果品种选育和加工应用利用提供理论依据。 关键词:主成分分析;聚类分析;水果;苹果;理化品质 doi:10.3969/j.issn.1002-6819.2014.13.034 中图分类号:TS255.7; S661.1 文献标志码:A 文章编号:1002-6819(2014)-13-0276-10 公丽艳,孟宪军,刘乃侨,等. 基于主成分与聚类分析的苹果加工品质评价J. 农业工程学报,2014,30(13): 276285. Gong Liyan, Meng Xianjun, Liu Naiqiao, et al. Evaluation of apple quality based on principal component and hierarchical cluster analysisJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2014, 30(13): 276285. (in Chinese with English abstract) 0 引 言 苹果是世界上消费量最大的水果之一,也是中 国农业部确定的 11 种优势农产品之一。中国苹果 资源丰富,是苹果生产大国,年产量占总世界总产 量的 1/3,居世界第一位1。苹果是中国第一大果品 产业2, 产量占中国水果总产量的 26.6%3。 苹果果 实理化品质不但影响其鲜食质量,还对加工产品品 质有影响。其品质的好坏是苹果商品化以及加工品 质的基础,是评价苹果品质优劣的重要依据4。苹 收稿日期:2013-12-12 修订日期:2014-04-02 基金项目:国家公益性行业(农业)科研专项(200903043-01-03) ;沈 阳市科技计划项目资助(F11-121-3-00) 作者简介:公丽艳(1985) ,女,博士生,研究方向:食品制造与保 藏。沈阳 沈阳农业大学食品学院,110866。 Email:gongliyan62 通信作者:孟宪军(1960) ,男,教授,博士,研究方向为食品制 造与保藏。沈阳 沈阳农业大学食品学院,110866。 Email:mengxjsy 果品种是影响其理化品质优劣的重要因素,目前世 界上最主要的 5 个市售苹果品种是红富士,金冠, 麦金托什,罗马美人及澳洲青苹,这 5 个品种的产 量超过苹果世界生产总量的半数之多5。 研究表明, 苹果的理化品质如大小,颜色,硬度,可溶性固形 物和总酸含量对消费者的选择有直接影响4。苹果 的单果质量、果个大小是市场消费的第一判断标 准,Jha S N 等6研究表明,消费者不倾向于选择单 果质量小的苹果,中国也制定了相应的以苹果果个 大小为约束条件的国家标准GB/T 10651-2008 鲜 苹果,苹果果个越大售价越高且更受消费者的欢 迎。果皮颜色也是重要的商品指标之一,苹果红绿 分级也影响消费者的接受度和市场的认可度。其 中,嘎啦,富士,乔纳金等品种苹果的外观都能够 迎合消费者和市场对果实颜色的偏好5,Iglesias 等7提出,相比改变栽培条件,定向选育受欢迎果 皮颜色的新品种是更简捷有效且经济的方法。目前 水果产业已经开始了大量的红色苹果育种项目。红 第 13 期 公丽艳等:基于主成分与聚类分析的苹果加工品质评价 277 色果皮苹果选育的意义不仅仅在于外观,与内在的 营养品质也有很大的关联,聂继云等8研究表明红 色果皮苹果的黄酮含量高于绿皮苹果的黄酮含量。 硬度是苹果理化品质的重要指标之一,包括果皮硬 度和果肉硬度,与苹果口尝质地密切相关,果肉硬 度不仅影响到鲜食苹果的咀嚼口感,还与苹果的耐 储藏性和加工品质有关9。硬度是消费者判断苹果食 用质量的一个重要组成部分,不同的研究表明,硬度 是消费者除去外观以外最为关注的食用品质10。 味感 物质(糖、酸等)对苹果果实的风味有重要影响, 其含量及比例决定果实内在品质的优劣情况11。研 究表明:苹果风味品质主要决定于果实糖(可溶性 固形物)、酸含量及糖酸比、固酸比,是影响感官 品尝和消费者选购的重要指标12。 国外对苹果理化营养品质研究多集中于感官值 与仪器测定值的拟合, 指标选定考虑了苹果的用途以 及不同地域消费者偏好和不同饮食文化习惯13-16, 仅 靠感官评分判定苹果品质优劣非常复杂耗时,还受 到不可控因素干扰,如感官评价员专业性、感官阈 值和感官疲劳的影响等。感官值与仪器测定值的拟 合研究将逐步以仪器值关联反映感官品尝,对苹果 品质评价工作有重要的推动作用。还有研究关注新 苹果品种品质特性的分析17-18,如 Thomas A 等19 研究了来自不同产地的 175 个非商业品种,以期筛 选新的商业化制汁品种。 国内的苹果品质评价研究已有较多报道20-23, 品质指标检测居多。从评价技术角度来看,中国苹 果理化品质评价技术还不完善,加工适宜性评价体 系也不成熟,可借鉴其他果蔬原料的研究方法作为 指导。付陈梅24,余晓琴25均采用主成分法分别对 柑橘、花椒的多项品质指标进行数据降维、主成分 得分判定产品品质。 本研究旨在分析不同苹果品种之间的理化营 养品质的差异,对 30 个品种苹果的 20 项品质进行 测定分析。以果实大小,果皮颜色,硬度,糖度、 酸度等指标参数为依据,研究苹果品种间理化指标 的关系,探讨苹果品质评价方法,为发展苹果合理 加工利用提供理论参考。 1 材料与方法 1.1 苹果品种 本研究中 30 个品种于 2011 年 810 月采自辽 宁省兴城市国家苹果种质资源圃,采样时间及样品 名称见表 1。在苹果可采成熟期(九成熟即全树约 有 75%的果实表现出该品种固有的性状、种子变 褐)采摘果实,每个品种随机抽取 40 个苹果待测。 苹果品质特性主要受到品种、立地条件、气候、栽 培条件和成熟度等方面的影响26,本试验所采苹 果样品立地条件、 气候相同; 管理条件和成熟度一 致, 确保苹果果实品质性状的差异来源于品种间差 异性。 表 1 30 个苹果品种名称 Table 1 Name of 30 apple varieties 编号 No. 名称 Name 采样日期 Sampling date 编号 No. 名称 Name 采样日期 Sampling date 1 辽伏 2011-08-0216 Pvma 2011-09-01 2 早生旭2011-08-1117 烟嘎 1 号 2011-09-01 3 理想 2011-08-1118 延光 2011-09-01 4 诺达 2011-08-1119 新嘎啦 2011-09-03 5 吉早红2011-08-1120 金冠 2011-09-25 6 优异玫瑰2011-08-1121 惠 2011-09-25 7 伏花皮2011-08-1122 珍宝 2011-09-25 8 伏红 2011-08-1123 新世界 2011-09-25 9 藤牧一号2011-08-1324 寒富 2011-10-22 10 早金冠2011-08-1725 华红 2011-10-22 11 瑞光 2011-08-1726 国光 2011-10-22 12 法国灰苹2011-09-0127 澳洲青苹 2011-10-24 13 绿帅 2011-09-0128 红玉 2011-10-24 14 普利阿姆2011-09-0129 赤阳 2011-10-24 15 白星 2011-09-0130 红富士 2011-10-25 注:本试验早熟苹果采自 8 月 17 日之前(果实发育天数90 d);中 熟苹果采自 9 月 1 日至 9 月 25 日(果实发育天数 91 d135 d);晚熟苹 果采自 10 月 22 日之后(果实发育天数135 d)。 Note: The early apples pick before 17th August(Fruit maturation90 d). The mid apples pick from 1st September to 25th September(91 d Fruit maturation135 d).The late apples pick after 22nd October(Fruit maturation 135 d). 1.2 试验设备及试验方法 1.2.1 主要试验设备 LA8200S 百分之一电子天平(德国 Sartorious 公司);Volscan Profiler VSP 300 食品体积测定仪 (英国 Stable MicroSystem 公司);500-196 数显游 标卡尺(日本 Mitutoyo 公司);D25LT 可见光色度 计(美国 Hunter lab 公司);TA-XT2i 质构仪(英 国 Stable Micro systems 公司);LMA200PM 微波 快速水分分析仪(德国 Sartorious 公司)。 1.2.2 主要的试验方法 1)单果质量(g)、体积(mL)、密度(g/mL) 单果质量采用电子天平进行称量;体积采用食 品体积自动测定仪测量;果实密度为单果质量与对 应品种苹果的体积的比值。 2)果形指数 果形指数是苹果果实最大纵径与最大横径的 比值。选取各个品种苹果形态常规且无虫害的果 实,采用游标卡尺测量苹果最大纵径与最大横径。 3)果皮颜色(L 值,a 值,b 值) 本试验中采用 D25LT 可见光色度计 L、a、b 模式测定果皮颜色。L 值为明度指数,L 值的取值 范围为 0100,L 值越小越接近黑色,L 值越大则 农业工程学报 2014 年 278 越接近白色。a=0 时为灰色,a 值0 时,取值越大 越接近纯红色。a 值0 时,绝对值越大越接近纯 绿色。b=0 时为灰色,b 值0 时,取值越大越接近 纯黄色,b 值0 时,绝对值越大越接近纯蓝色。 4)硬度(N/cm2) 硬度(果皮硬度、果实硬度)使用质构仪进行 测定,果皮硬度采用探头感应到的最大值表示。测 定硬度时注意选取苹果果实阴阳面,各取 3 个点进 行测定。果实硬度采用感应力平衡后 510 s 之间 测定的感应力的连续积分平均值表示。 5)粗纤维和蛋白质含量(g/100 g) 选取各个品种苹果形态常规且无虫害的苹果 进行捣碎处理,称取 30 g 捣碎样品进行测定。粗纤 维测定参照国标GB/T 5009.10-2003中酸碱洗涤法。 蛋白质测定参照 GBT5009.5-2010 滴定法。 6)可滴定酸含量(%) 去除苹果不可食部分,四分法将可食部分切碎 混匀,采用 GB/T12293-1990 测定。 7)可溶性固形物含量(%)、固酸比 参照 GB/T 12295-1990 测定可溶性固形物含 量。固酸比是一个计算值,可溶性固形物与对应的 苹果可滴定酸的比值即为固酸比。 8)可溶性糖含量(%)、糖酸比 参见 GB/T 6194-1986 水果、蔬菜可溶性糖测 定法。糖酸比是可溶性糖含量与对应的苹果可滴定 酸含量的比值。 9)含水率(%) 采用高速组织捣碎机将苹果捣成匀浆,用微波 快速水分分析仪进行测定。 10)维生素 C 含量(mg/100 g) 测定方法参照国标GB/T 6195-1986中2,6-二氯 靛酚滴定法。 11)果胶含量(%) 测定方法参见果品质量安全分析技术27。 12)类胡萝卜素含量(mg/kg) 测定方法参照 GB/T12291-1990 水果、蔬菜汁 中类胡萝卜素含量的测定。 以上各品质指标均经过 3 次测定后取其均值。 1.3 数据处理 采用 SPSS18.0 进行描述性分析,再进行主成 分分析和聚类分析。 2 结果与分析 2.1 苹果品质描述性分析 对 30 个品种苹果数据差异分析结果见表 2。 其 中,密度、果型指数和含水率 3 项指标的变异系数 分别为 4.88%,5.32%和 1.82%均10%,离散程度 较小,苹果的果实密度和水分含量变异系数小,且 表 2 苹果理化品质描述性统计 Table 2 Descriptive statistics of apple physico-chemical characterization 指标 Indicator 变化范围 Range 均值 Mean 变异系数 Coefficient of variation/% 中位数 Median 数据变差 Data variation/% 单果质量 Fruit weight/g 82.88267.97 126.16 30.88 112.32 10.97 体积 Volume/mL 101.33318.33 154.37 29.68 143.17 7.26 密度 Density/(gmL-1) 0.750.89 0.82 4.88 0.81 1.18 果形指数 Shape Index 0.730.91 0.83 5.32 0.83 0.51 L 值 L value 28.2252.83 43.26 14.52 44.48 2.80 a 值 a value -10.1718.23 1.09 808.59 -2.06 288.35 b 值 b value 6.623.13 16.66 28.37 17.79 6.78 果皮硬度 Skin hardness/(Ncm2) 427.731 254.89 889.63 23.96 914.89 2.84 果实硬度 Fruit hardness/(Ncm2) 103.65398.42 238.14 32.04 241.02 1.21 粗纤维质量分数 Crude fiber mass fraction/(g100 g-1) 0.61.8 1.09 35.69 0.98 10.61 可溶性固形物质量分数 Total soluble solids mass fraction /% 7.9612.76 10.73 12.31 10.86 1.21 可溶性糖质量分数 Soluble sugar mass fraction /% 7.112.4 8.95 15.61 8.50 5.07 可滴定酸质量分数 Titratable acid mass fraction /% 0.191.18 0.56 46.08 0.53 6.71 固酸比 Ratio of TSS to TA 8.361.82 23.83 58.68 19.93 16.38 糖酸比 Ratio of SS To TA 7.556.36 20.24 59.96 16.95 16.24 含水率 Water content/% 83.3490.14 86.67 1.82 86.72 0.05 维生素 C 质量分数 Vitamin C mass fraction /(mg100 g-1) 1.399.78 3.45 53.68 3.30 4.57 果胶质量分数 Pectin mass fraction % 0.271.42 0.72 37.17 0.65 10.33 蛋白质质量分数 Protein mass fraction /(g100 g-1) 0.240.76 0.44 29.00 0.42 4.72 类胡萝卜素质量分数 Carotenoid mass fraction /(mgkg-1) 0.792.93 1.65 36.36 1.59 3.64 第 13 期 公丽艳等:基于主成分与聚类分析的苹果加工品质评价 279 取值分布较为接近,这可能与选定的 30 个品种水 分充足、可溶性固形物含量变幅小有关。果型指数 越接近 1,苹果形态越接近正圆;取值越小,苹果 形态扁圆。本试验中苹果的果型指数取值较大,这 与未选入形态扁圆的苹果有关。这 3 项指标未表现 出显著品种间差异性,其他 17 项指标的变异系数 均较大,这说明不同品种苹果多数品质指标差异较 大,果皮颜色 a 值数据变异系数高达 808.59%,数 据离散程度大,各个品种间指标测定值差异大,这 一结果与试验选入果皮颜色有接近全红(如红富 士)和接近全绿(如澳洲青苹)品种有关。比较均 值和中位数发现,除 a 值外其他品质指标的中位数 均接近其平均数,说明这些数据的离群点较少。以 上结果表明,试验所选苹果品种各指标测定值均在 接受范围内, 离群点较少, 苹果品质特性差异较大, 具有一定的广泛性和代表性。在本研究中苹果样品 立地条件、栽培管理条件以及成熟度一致,因此苹 果果实品质性状的多样性来源于品种间差异性。 2.2 主成分分析 在解决实际问题和研究中,经常会对研究对象 尽可能收集更多的信息,以期对问题有一个全面综 合的认识,但是由于理论发展和应用技术的限制, 过多变量无法在处理和分析中发挥作用,大量信息 反而成了分析和解决问题的障碍,为解决这一问题 应采用主成分分析。主成分分析是将多指标简化为 少量综合指标的一种统计分析方法,用少数变量尽 可能多的反映原来变量的信息28,保证原信息损失 小且变量数目尽可能少。设 X=(X1,X2,Xp) 是 p 维随机向量,它的线性变化如下: PC1=a1X=a11X1+ a21X2 +ap1Xp PC2= a2X= a12X1+ a22X2 +ap2Xp PCp= apX= a1pX1+ a2pX2 +appXp 采用新变量 PC1来替代原来 p 个变量 X1, X2,Xp,PC1应尽可能多的反映原变量信息, 如果第一主成分不足以代表原变量的绝大部分信 息,考虑引入第二主成分 PC2,依次类推。主成分 分析的主要目的就是简化数据,因此在实际应用中 不会取 p 个主成分,通常选用 m(mp)个主成分。 主成分个数 m 要依据各个主成分累计方差贡献率 来最终判定。 11 / pm ki ki = = 方差累计贡献率 式中: 为各个主成分对应的特征值; k 为选定的主 成分数;i 为全部主成分数。 依据前文结果,剔除密度、果型指数和含水率 3 项指标,30 个品种苹果的 17 项品质指标的主成 分分析结果见表 3。主成分数目选定既要满足数据 降维目的又希望综合尽可能多的信息,常用累积方 差贡献率不低于某一阈值(如 85%)来确定主成分 数目;有学者认为第一主成分能够最大限度地反映 样本间的差异,是概括指标差异信息的最佳线性函 数29。本试验第一主成分方差贡献率(24.85%)不 高,不适用于该方法。 表 3 主成分分析解释总变量 Table 3 Total variance explained of PCA(principal component analysis) 主成 分数 Component number 特征值 Eigen value 累积方差 贡献率 Cumulative variance contribution/% 主成 分数 Component number 特征值 Eigen value 累积方差 贡献率 Cumulative variance contribution/% 1 4.23 24.85 10 0.31 96.02 2 3.29 44.22 11 0.25 97.48 3 2.28 57.62 12 0.16 98.45 4 1.90 68.83 13 0.11 99.11 5 1.41 77.14 14 0.10 99.68 6 1.09 83.56 15 0.04 99.89 7 0.77 88.08 16 0.02 99.99 8 0.62 91.73 17 0 100.00 9 0.41 94.17 碎石图(图 1)可以用来帮助确定最优的主成 分数目,碎石图中横坐标表示主成分数目,纵坐标 表示特征值,主成分特征值的连线陡峭部分即为应 取的主成分数目。 本试验考察特征值 1 并综合考 虑碎石图和方差贡献率确定最优的主成分数。由图 1 可知,前 6 个主成分的特征值较大,连线较为陡 峭,即前 6 个主成分对解释变量的贡献最大。由表 3,前 6 主成分 值1,提取 6 个主成分最合适, 提取其累积方差贡献率为 83.56%, 综合了苹果品质 的大部分信息。 图 1 主成分分析碎石图 Fig.1 Screen plot of PCA (principal component analysis) 农业工程学报 2014 年 280 主成分的载荷矩阵旋转之后载荷系数更接近 1 或者更接近 0,这样得到的主成分能够更好的解释 和命名变量。由表 4 结果可知,第一主成分 PC1主 要综合了可滴定酸、糖酸比及固酸比的信息,其中 可滴定酸在第一主成分上呈负向分布,糖酸比及固 酸比呈正向分布,即在 PC1坐标正向,PC1越大, 糖酸比和固酸比值越大,可滴定酸的取值则越小。 PC1可命名为口尝品质因子。第二主成分 PC2主要 综合了 L 值,a 值和 b 值的信息,a 值代表了红绿 颜色,a 值为负向指标,即在 PC2正向坐标上值越 大,a 值取值越小,苹果果皮颜色越接近纯绿色, PC2可命名为果皮颜色因子。第三主成分 PC3主要 综合了可溶性固形物、可溶性糖及类胡萝卜素含量 表 4 主成分分析旋转后的成分载荷矩阵 Table 4 Rotated component matrix of PCA (principal component analysis) PC1 PC2 PC3 PC4 PC5 PC6 单果质量 Fruit weight 0.25 -0.15 0.18 0.11 0.040.86 体积 Volume -0.31 -0.09 -0.09 -0.20 -0.650.87 L 值 L value 0.07 0.91 -0.31 -0.12 -0.02-0.05 a 值 a value 0.25 -0.89 -0.15 -0.15 -0.020.10 b 值 b value -0.04 0.95 -0.07 -0.11 0.06-0.16 果皮硬度 Skin hardness -0.29 0.05 0.18 0.72 -0.160.35 果实硬度 Fruit hardness -0.36 0.18 0.21 0.78 -0.030.02 粗纤维质量分数 Crude fiber mass fraction -0.05 -0.11 -0.25 -0.15 0.74-0.13 可溶行固形物质 量分数 Total soluble solids mass fraction 0.30 -0.19 0.67 0.34 0.090.19 可溶性糖 质量分数 Soluble sugar mass fraction 0.52 -0.10 0.66 0.14 -0.120.23 可滴定酸 质量分数 Titratable acid mass fraction -0.87 0.11 0.28 0.14 -0.01-0.12 固酸比 Ratio of TSS to TA 0.95 -0.05 0.10 -0.12 -0.060.03 糖酸比 Ratio of SS To TA 0.94 -0.05 0.17 -0.13 -0.100.06 维生素 C 质量分数 Vitamin C mass fraction -0.25 0.11 0.02 -0.08 0.840.16 果胶质量分数 Pectin mass fraction -0.06 0.29 0.42 -0.14 0.33-0.58 蛋白质质量分数 Protein mass fraction -0.12 0.43 0.10 -0.78 0.040.09 类胡萝卜素 质量分数 Carotenoid mass fraction -0.28 -0.06 0.82 -0.01 -0.23-0.15 注:旋转在 8 次迭代后收敛;PC1-PC6分别表示第一至第六主成分。 Note: Rotation after the eighth iteration convergence. PC1-PC6 represent the first principal component, the second principal component, the third principal component . and the sixth principal component, respectively. 的信息,PC3主要反映甜度信息,PC3可命名为甜 度因子。第四主成分 PC4主要综合了果皮硬度、果 实硬度和蛋白质含量的信息,蛋白质含量为负向指 标,即 PC4正向坐标上取值越大,果皮硬度、果实 硬度越大,而蛋白质含量越少,PC4可命名为质构 因子;第五主成分 PC5主要综合了粗纤维和维生素 C 的信息,PC5越大,粗纤维和维生素 C 含量越高, PC5可命名为内在品质因子。第六主成分 PC6主要 综合了单果质量、体积和果胶含量的信息,单果质 量和体积呈正向分布,PC6正向取值越大,单果质 量越大,PC6命名为果个大小因子。 本研究中第一主成分 PC1、第二主成分 PC2分 别包含了原来信息量的 24.85%和 19.37%。许多研 究者采用 PCA 得分图反映品种与品质指标之间关 系30-32,由图 2 能够直观的看出各苹果品种与 PC1 和 PC2的关系:1,3,10 和 11(辽伏、理想、早 金冠和瑞光)依次落在 PC1和 PC2正向区间,表明 这 4 种苹果糖酸比和固酸比值较大、口感好,但是 果皮颜色较绿,都是品质较好的早熟苹果。24,29 和 30(寒富、赤阳和红富士)依次落在 PC1和 PC2 第四区间,糖酸比和固酸比值较大、口感好,果皮 颜色较红, 这 3 个品种是较为常见的晚熟苹果。 14, 15 和 16(普利阿姆,白星,Pvma)等 16 个品种分 布在第二区间果皮颜色绿且固酸比、甜酸比较小, 口感酸涩,不适宜鲜食,这些品种可能较为适宜进 行加工。第三区间品种固酸比、甜酸比取值较小但 是果皮颜色红,如果皮颜色 a 值最大的是 28 红玉, 其次是早熟苹果 8(伏红),果皮颜色较红。这说 明早熟品种也有果皮颜色和晚熟苹果接近的品种, 选育受消费者欢迎果皮颜色的新品种可行。图 2 还 反映出伏红和红玉在果皮颜色较为接近,但是在 PC1上分布差别较大,糖酸含量低味酸涩寡淡,改 良苹果果皮颜色的同时应注意提高其内在品质以 确保选育优异早熟品种。 注:编号对应的苹果名称见表 1。 Note: Number corresponding to apple name is shown in table 1 图 2 主成分分析 PC1、PC2得分图 Fig.2 PCA scores for 30 apple varieties on PC1 and PC2 第 13 期 公丽艳等:基于主成分与聚类分析的苹果加工品质评价 281 第三主成分 PC3包含了原来信息量的 13.4%。 由图 3 可知各苹果品种与 PC1和 PC3的关系: 1, 3, 10,11,24,29 和 30(辽伏、理想、早金冠、瑞 光、寒富、赤阳和红富士)落在第一主成分 PC1的 正向区间,即这些苹果的糖酸比取值较大,可滴定 酸含量较低。10,29,30(早金冠,赤阳和红富士) 分布在第三主成分的正向区间,由前文知第三主成 主要综合了可溶性固形物、可溶性糖及类胡萝卜素 含量的信息,这 3 个品种苹果可溶性固形物、可溶 性糖含量高,口感甜,是常见的鲜食苹果。3 和 11 (理想和瑞光)分布距第三主成分最近,与第三主 成分关系不大,甜度居中。1 和 24(辽伏和寒富) 分布在第三主成分负向,这 2 个品种苹果糖含量较 PC1正向区间的其余品种甜度和类胡萝卜素低。这 2 个品种糖度和酸度都不高,但是糖酸比值较好, 口感较甜。且辽伏为早熟苹果,寒富为晚熟苹果, 避开了其他品种苹果上市时间,因此也是较常见的 鲜食苹果。 落在第二区间的苹果糖酸比和固酸比取值较 小,可滴定酸值含量高,糖含量也较高,是高糖高 酸品种苹果。20,25,27 和 28(金冠、华红、澳 洲青苹和红玉) 分布第二区间右侧, 糖含量相对高, 也是常见的鲜食苹果,较第一区间苹果口感酸。分 布在左侧的酸含量高于甜度,口感酸涩,这个区间 的苹果多是鲜食加工兼用型苹果。 4, 7, 8 和 22 (诺 达,伏花皮,伏红和珍宝)在第三区间,糖酸比和 糖度都较低口感较淡,多为早熟品种,因上市时间 早,常作为鲜食品种出售。 注:编号对应的苹果名称见表 1。 Note: Number corresponding to the apple name is shown in table 1. 图 3 主成分分析 PC1、PC3得分图 Fig.3 PCA scores for 30 apple varieties on PC1 and PC3 本试验中其余的主成分得分图本文中不再列 出。由第四主成分 PC4和第一主成分 PC1的主成分 得分图,4,6 和 8(诺达,优异玫瑰和伏红)的糖 酸比值小且硬度小,反映了早熟苹果口感酸涩和硬 度小不耐储运的特性,10(早金冠)硬度小但是口 感较甜可在当地市场作为早熟鲜食苹果出售。由第 五主成分 PC5和第一主成分 PC1的主成分得分图: 3,5 和 22(理想,吉早红和珍宝)在 30 个苹果品 种中粗纤维和维生素 C 含量越高。 理想的落在第一 象限,即糖酸比大,口感好,是早熟苹果中内在品 质优异的代表品种。第六主成分 PC6是果个大小因 子,落在第一区间的只有 30(红富士),即红富士 果个大且糖酸比高。落在第二区间的 20,22,25 和 27(金冠,珍宝,华红和澳洲青苹)糖酸比较小 但是果个大,外观较好,受到嗜酸口感的消费群体 的欢迎,同时也是较常见的加工用苹果,是兼用型 苹果。 2.3 聚类分析 在解决实际问题过程中,将多样本对象分类 时,依据单因素分类不足以全面综合的描述其类 别,往往要考虑多方面因素进行分类。聚类分析是 对研究对象或者指标的诸多特性进行分类的。聚类 分析是将样品按照品质特性相似程度逐渐聚合在 一起相似度最大的优先聚合在一起,最终按照类别 的综合性质多个品种聚合,从而完成聚类分析的过 程28。本试验依据理化品质对 30 个品种苹果采用 离差平方和法(Ward 法)进行个案(Q 型)系统 聚类分析。Ward 法的基本思想是先将 n 个样品各 自看做一类,此时离差平方和 W=0,然后每次将其 中某 2 个合并为一类,每减少一类离差平方和就要 增加,每次选使 W 增加最小的两类进行合并,直 至所有样品合并为 1 类。Ward 法把某两个样品合 并后增加的离差平方和作为类间距离: 2 () pqrPq DWWW=+ 式中: 2 pq D为聚类分析的类间距离;Wr,Wp,Wq 分别为第r,p,q类样品的离差平方和。 由聚类分析谱系图(图4)可知,在类间距离 =15时,30个品种样品分为5类: 第一类聚集了10个样品即9,12,13,14,15, 16,17,18,20和21(藤牧一号,法国灰苹,绿 帅,普利阿姆,白星,Pvma,烟嘎1号,延光,金 冠,惠)这一类主要聚集了酸含量高,糖含量居中, 果皮颜色较绿,粗纤维和维生素C含量低的品种, 这些品种外观不受消费者喜爱且口感酸涩,大多数 品种不宜当做鲜食苹果,可用作加工原料,这一结 果与第一主成分PC1和第二主成分PC2的主成分得 分图第二区间结果基本一致。 第二类聚集了19,23, 24,25,26,27,28,29和30(新嘎啦,新世界, 寒富,华红,国光,澳洲青苹,红玉,赤阳和红富 农业工程学报 2014 年 282 士)共计9个品种,这些品种多是晚熟品种,糖酸 比值较大,甜度较大,果皮颜色红且果个大,适宜 鲜食。这一结果与第一主成分PC1和第六主成分 PC6的主成分得分图结果(未列出)部分一致,差 异可能来源于主成分提取了原变量的大部分信息 (83.56%)。第三类聚集了2,3,5和22(早生旭, 理想,吉早红和珍宝)4个品种,维生素C和粗纤 维含量最高,这一结果与第一主成分PC1和第六主 成分PC5的主成分得分图中PC5正向区间结果(未 列出)基本一致。第四类聚集了4,6,7和8(诺 达,优异玫瑰,伏花皮和伏红)4个品种,酸度大, 糖含量低,口感较酸;果实硬度小,不耐贮运,具 有典型早熟苹果理化特性。但是这4个品种苹果果 皮颜色红,外观受消费者欢迎,这为选育理化品质 优良且果面较红的早熟苹果新品种提供了可能,这 一结果与第一主成分PC1和第四主成分PC4的主成 分得分图(未列出)的第三区间结果基本一致。第 五类聚集了1,10和11(辽伏,早金冠和瑞光)3 个品种,酸度最高、果皮绿、果个小,不符合鲜食 苹果市场需求,可用作加工品种,这一结果与第一 主成分PC1和第二主成分PC2的主成分得分图中第 一区间结果基本一致。 注:编号对应的苹果名称见表 1。 Note: Number corresponding to the apple name is shown in table 1. 图 4 聚类分析谱系图 Fig.4 Dendrogram of HCA (hierarchical cluster analysis) 3 讨 论 在分析苹果理化品质时多酚是一个与苹果褐 变相关的重要品质指标。前人研究表明33-35总酚含 量,酚类单体物质组成分及其含量,自由基清除力 (radical-scavenging activity capacity,RSAC),氧 自 由 基 吸 收 能 力 (oxygen radical absorbance capacity,ORAC)等指标与加工产品的颜色关系密 切,尤其是对鲜切苹果产品非常重要。本研究因苹 果多酚与加工品质密切相关暂时未对其进行研究, 后续会对这一重要品质特性进行系统研究。 研究者对多样品多指标的品质分析越来越广泛 地应用主成分分析和聚类分析24-25,36-38。 主成分分析 是一个采用少量综合指标来代替原来多个指标大 部分信息的一种降维的分析方法,剔除不重要的部 分,保留重要信息。而聚类分析是将研究对象关系 更接近的合并为一类,着重区分类别内和类别间元 素组成,明确分类界限,但不会对信息进行删减、 不会区分元素重要性,类别间重要性是等同的。本 研究据此对苹果的17项指标进行主成分分析提取 更加重要的信息,并采用主成分得分图分析各个 主成分和品质指标与品种间关系,可以为苹果选 育提供直观的依据。如选育早熟的果皮红且内在 品质好、口感甘甜的苹果品种,可在PC1和PC2得 分图第三区间品种与PC1和PC3得分图第一区间品 种选择,再进行杂交培育。采用聚类分析确定30 个品种的分类界限,为现有苹果品种的鲜食或者 加工提供初步判定依据。 4 结 论 1)对采自辽宁省兴城市国家种质资源圃的30 个品种苹果的20项品质指标进行了测定,并对结 果进行了分析。结果表明早熟苹果颜色较红的品种 如伏红内在营养品质较差,在定向选育红色果皮苹 果同时应关注其理化指标,以便选育优质早熟红皮 苹果。描述性分析结果表明,密度、含水率和果型 指数3项指标变异系数较小, 分别为4.88%,1.82% 和5.32%均小于10%,未表现出品种间差异性。这 3项指标取值范围分别为0.750.89 g/mL, 83.34%90.14%,0.730.91。 其他品种苹果的这3 项指标的差异性还需对更多的品种进行测定和分析。 2)对剩余17项指标进行主成分分析,提取了 6个主成分反映原变量的83.56%的信息,以第一主 成分PC1、 第二主成分PC2和第三主成分PC3为例, 主成分得分图直观的得到各个品种苹果与主成分 之间的关系。 明确区分出适宜鲜食苹果品种: 寒富、 赤阳、理想和红富士糖酸比值较大、可滴定酸含量 较低,甜度大,口感好。符合消费者需求,是较好 的鲜食苹果品种;普利阿姆,白星,Pvma和延光 果皮颜色绿,可滴定酸含量高,口感酸涩,不符合 消费者对鲜食苹果的要求,可用作苹果加工原料。 3)按照苹果品质特性采用聚类分析将30个品 第 13 期 公丽艳等:基于主成分与聚类分析的苹果加工品质评价 283 种苹果分为5类,初步判断是否适宜鲜食。聚类分 析与主成分得分图对品种分类判定结果较为一致, 苹果品质和品种间关联关系较为显著,主成分和聚 类分析可用来分析苹果果实品质指标及其鲜食品 质的优劣。 参 考 文 献 1 廖小军,胡小松. 我国苹果生产、加工现状与发展对 策J. 中国农业导报,2001,3(6):1316. Liao Xiaojun, Hu Xiaosong. Present situation of apple production 2. Key Laboratory of Agricultural Product Processing and Quality Control, Ministry of Agriculture, Institute of Agro-products Processing Science and Technology, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100193, China; 3. Department of biological engineering, Liaoning Economic Management Cadre Institute, Shenyang 110122, China) Abstract: The purpose of this study was to investigate the variations in physical and chemical characteristics of apple fruit from 30 varieties grown in the same place using pattern recognition tools. Twenty quality parameters of apple samples (e.g. weight, volume, density, color, hardness, sugar-acid ratio, Vitamin C, etc.) were analyzed. Interrelationships between the parameters and the apple variety were investigated by descriptive statistics, principal component analysis (PCA) and hierarchical cluster analysis (HCA). PCA is a mathematical tool which performs a reduction in data dimensionality and allows the visualisation of underlying structure in experimental data and relationships between data and samples. In hierarchical cluster analysis, samples are grouped on the basis of similarities, without taking into account the information about the class membership. The results obtained following HCA are shown as a dendrogram in which five well-defined clusters are visible. Samples will be grouped in clusters in terms of their nearness or similarity. Cluster analysis uses less information (distances only) t

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