叢艷君，易 紅，鄭福平′*

（1.北京工商大學(xué)食品學(xué)院，北京 100048；2.北京工商大學(xué) 北京市食品風(fēng)味化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048；3.北京工商大學(xué) 食品添加劑與配料北京市高校工程研究中 心，北京 100048）

基于電子舌技術(shù)不同超聲處理時(shí)間的奶酪滋味區(qū)分

叢艷君1′2，易 紅1′3，鄭福平1′2′*

（1.北京工商大學(xué)食品學(xué)院，北京 100048；2.北京工商大學(xué) 北京市食品風(fēng)味化學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100048；3.北京工商大學(xué) 食品添加劑與配料北京市高校工程研究中 心，北京 100048）

為探討奶酪智能化品質(zhì)評(píng)價(jià)的可行性，研究了電子舌專一選擇型傳感器檢測(cè)5 種傳統(tǒng)奶酪和2 種進(jìn)口奶酪過(guò)程中的響應(yīng)信號(hào)的特征。采用不同的模式識(shí)別方法對(duì)奶酪進(jìn)行分類鑒別，通過(guò)主成分分析（principal component analysis，PCA）法、偏最小二乘法將感官評(píng)定值與響應(yīng)值做相關(guān)性分析，并探討了超聲處理奶酪對(duì)電子舌響應(yīng)信號(hào)的影響。結(jié)果表明：應(yīng)用PCA能夠大體反映各類樣品的分類信息，PCA降維后的數(shù)據(jù)能夠很好地反映原始數(shù)據(jù)信息。奶酪的前處理時(shí)間不同電子舌傳感器的響應(yīng)值也不同，本實(shí)驗(yàn)超聲處理?xiàng)l件下對(duì)PCA辨別結(jié)果影響不大，UMS、GPS和SPS三根傳感器與苦、咸味，以PC1為軸呈顯著負(fù)相關(guān)，SWS與甜味以PC2為軸呈正相關(guān)。

電子舌；奶酪；滋味；模式識(shí)別；感官評(píng)定

奶酪含有豐富的蛋白質(zhì)、脂肪、氨基酸、維生素、礦物質(zhì)等營(yíng)養(yǎng)成分，并對(duì)于乳糖不耐癥的患者很適用[1-2]，譽(yù)有“奶黃金”、“乳液皇冠上的珍珠”之稱[3]。關(guān)于奶酪的理論及技術(shù)在國(guó)外比較成熟，而由于消費(fèi)習(xí)慣的影響，在我國(guó)的發(fā)展則很緩慢[4]。一直以來(lái)，人們通過(guò)感官評(píng)價(jià)的方法辨別奶酪的滋味品質(zhì)，但是感官評(píng)價(jià)費(fèi)時(shí)費(fèi)力、效率低、容易受人的身體狀況的限制，而且評(píng)定結(jié)果具有較強(qiáng)的主觀性[5-6]。電子舌模仿人體味覺(jué)機(jī)理，可以智能識(shí)別液體的味道，是近年發(fā)展起來(lái)的一種新型的分析識(shí)別檢測(cè)手段[7-8]，與一般的化學(xué)分析方法相比較具有快速、簡(jiǎn)單的優(yōu)勢(shì)。味覺(jué)傳感器采集到的是與樣品相關(guān)的味覺(jué)信息，這些信號(hào)通過(guò)具有模式識(shí)別能力的計(jì)算機(jī)分析后，能得出對(duì)樣品味覺(jué)特征有關(guān)的總體評(píng)價(jià)[9]。

國(guó)外應(yīng)用電子舌技術(shù)評(píng)價(jià)乳品品質(zhì)比較早，主要是用于液體乳及制品的檢測(cè)，Winquist等[10]使用伏安型電子舌評(píng)價(jià)微生物引起的原料乳品質(zhì)劣變情況。Winquist等[11]將伏安型電子舌引入生產(chǎn)線用來(lái)監(jiān)測(cè)原料乳及巴氏殺菌后的清潔過(guò)程。Dias等[12]開(kāi)發(fā)了一臺(tái)電位型電子舌用來(lái)檢測(cè)羊奶摻假問(wèn)題（摻入牛奶）。Bjouklund等[13]將伏安型電子舌應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室酸奶的生產(chǎn)。關(guān)于奶酪等固體/半固體乳制品研究目前未見(jiàn)報(bào)道，固體樣品一般都需要前處理，而處理的條件影響電子舌響應(yīng)信號(hào)值。本研究應(yīng)用電勢(shì)型電子舌（專一型傳感器）對(duì)5種傳統(tǒng)奶酪的滋味品質(zhì)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，選用2種進(jìn)口奶酪作為對(duì)照，通過(guò)主成分分析（principal component analysis，PCA）和偏最小二乘回歸（partial least squares regression，PLSR）方法進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，同時(shí)探討了超聲處理奶酪對(duì)電子舌響應(yīng)信號(hào)特征的影響，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可為奶酪的智能化品質(zhì)評(píng)價(jià)提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

選用5 種中國(guó)傳統(tǒng)奶酪：內(nèi)蒙古奶豆腐（2012-04-25生產(chǎn)） 內(nèi)蒙古呼和浩特市蘇淖爾乳品廠；新疆奶疙瘩（2013-02-25生產(chǎn)） 阿勒泰冰花食品有限責(zé)任公司；西藏曲拉（2012-09-12生產(chǎn)） 圣崗科隆農(nóng)業(yè)發(fā)展有限公司；云南乳餅（2013-02-19生產(chǎn)） 石林縣明成農(nóng)畜乳制品廠；北京宮廷奶酪（2013-08-01生產(chǎn)） 北京奶酪魏；瑞士大孔干酪（2012-11-02生產(chǎn)，對(duì)照）原產(chǎn)德國(guó)、新西蘭Gouda干酪（2012-08-24生產(chǎn)，對(duì)照）原產(chǎn)新西蘭 上海高夫食品有限公司。

ASTREE II電子舌系統(tǒng) 法國(guó)Alpha M.O.S公司，專一選擇型傳感器為SRS、GPS、STS、UMS、SPS、SWS、BRS。

1.2 方法

1.2.1 感官評(píng)定

感官評(píng)定是采用定量描述性感官評(píng)價(jià)方法[14-15]，選取10 點(diǎn)制，0～9（0=沒(méi)味道，9=味道最強(qiáng)）。評(píng)價(jià)小組由10 人組成，5 男5 女，年齡在23～30 歲之間。評(píng)價(jià)人員集中對(duì)各奶酪的5 種感官特性（酸、甜、苦、咸、鮮）進(jìn)行了為期6 周的感官評(píng)價(jià)訓(xùn)練，酸、甜、苦、咸、鮮5 種基本味道分別選取檸檬酸、葡萄糖、咖啡因、氯化鈉、谷氨酸鈉作參照物，參照物質(zhì)量濃度：檸檬酸0.08g/100 mL；葡萄糖5g/100 mL；NaCl 0.5 g/100 mL；咖啡堿0.08 g/100 mL；谷氨酸鈉1g/100 mL，每個(gè)樣品重復(fù)評(píng)價(jià)2 次[16-19]。

1.2.2 電子舌分析

實(shí)驗(yàn)前對(duì)樣品進(jìn)行預(yù)處理，用電子天平準(zhǔn)確稱取粉碎好的5.00g奶酪樣品，置于100 mL水中均質(zhì)，然后超聲處理。超聲頻率50 kHz，超聲溫度37 ℃，超聲時(shí)間設(shè)定0、10、20、30、40 min。然后離心（5000 r/min、20 min、20 ℃），取上清液過(guò)濾備用。取濾液直接倒入電子舌專用燒杯中（每杯樣品量體積為25 mL）檢測(cè)。

本實(shí)驗(yàn)采用ASTREE II電子舌系統(tǒng)，主要由味覺(jué)傳感器、信號(hào)采集器和模式識(shí)別系統(tǒng)3 部分組成。該實(shí)驗(yàn)采用Sensor array#5檢測(cè)，共7 個(gè)傳感器（SRS、GPS、STS、UMS、SPS、SWS、BRS），以Ag/AgCl作為參比電極，在室溫條件下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。數(shù)據(jù)采集前，電子舌系統(tǒng)需要被動(dòng)活化、主動(dòng)活化、校準(zhǔn)、診斷等步驟，以確保采集得到的數(shù)據(jù)具有可靠性和穩(wěn)定性[20-21]。

本實(shí)驗(yàn)采用蒸餾水作為清洗溶劑，采樣時(shí)間180s，1次/s，每個(gè)樣品3 個(gè)平行，每個(gè)平行重復(fù)采集8 次，最后3 次穩(wěn)定的檢測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

1.3 數(shù)據(jù)處理

PCA由電子舌自帶軟件完成，感官評(píng)定結(jié)果方差分析由DPS數(shù)據(jù)處理軟件完成，感官評(píng)價(jià)結(jié)果與電子舌數(shù)據(jù)的主成分相關(guān)性分析及PLSR通過(guò)Unscrambler軟件完成[22-25]。

2 結(jié)果與分析

2.1 感官評(píng)定結(jié)果

表1 奶酪樣品感官評(píng)定結(jié)果Table1 Sensory evaluation results of cheeseseeses

方差分析表明不同奶酪同種屬性（酸、甜、苦、咸、鮮）之間大多具有顯著性差異（P＜0.05）。鄧肯氏分析結(jié)果表明酸、甜、苦、咸、鮮5 個(gè)屬性的顯著性差異均顯著，說(shuō)明酸、甜、苦、咸、鮮5 個(gè)感官屬性可以較好的解釋不同奶酪的味道和口感特征。由表1可知，奶豆腐的甜味最強(qiáng)，酸味、苦味、咸味較低。奶疙瘩酸味值最大，苦味值最低。瑞士奶酪苦味值最大，甜味值最低。Gouda奶酪咸味值最大。曲拉鮮味值最大，苦味值最低。宮廷奶酪、乳餅的味覺(jué)和口感強(qiáng)度均處于中等強(qiáng)度。

2.2 電子舌檢測(cè)結(jié)果分析

2.2.1 電子舌傳感器信號(hào)響應(yīng)值

7 個(gè)樣品的7 根傳感器最后3 次測(cè)量的響應(yīng)信號(hào)值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差見(jiàn)表2，10、20、30 min超聲處理的樣品在電子舌檢測(cè)時(shí)STS傳感器的有些響應(yīng)信號(hào)值偏差較大，該傳感器的響應(yīng)值數(shù)據(jù)重復(fù)性和穩(wěn)定性差，為了研究超聲時(shí)間對(duì)電子舌鑒別區(qū)分結(jié)果的影響的準(zhǔn)確性，將STS這根傳感器剔除優(yōu)化，然后進(jìn)行PCA。

表2 電子舌傳感器響應(yīng)信號(hào)值Table2 Response signals of electronic tongue sensors

2.2.2 電子舌傳感器響應(yīng)信號(hào)的PCA

奶酪樣品超聲處理0 min的PCA得分圖見(jiàn)圖1，PC1的方差貢獻(xiàn)率為71.099%，PC2的方差貢獻(xiàn)率為22.151%，累計(jì)貢獻(xiàn)率為93.25%，能反映樣品整體的大量信息。PCA判別指數(shù)是98，達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)定值，表示判別結(jié)果很好，不同的奶酪樣品之間能較好地區(qū)分，并分別聚類在PCA圖中的不同區(qū)域，說(shuō)明0 min超聲處理后，電子舌能夠區(qū)分不同的奶酪樣品。1～4、7號(hào)傳統(tǒng)奶酪與5、6號(hào)進(jìn)口奶酪在PCA圖中的距離較大，說(shuō)明中國(guó)的傳統(tǒng)奶酪與進(jìn)口奶酪的滋味差異很明顯。

圖1 超聲0 min的PCA圖PCAFig.1 PCA plot without ultrasonic treatment

圖2 超聲10 min的PCA圖PCAFig. 2 PCA plot under 10 min ultrasonic treatment

奶酪樣品超聲處理10 min的PCA得分圖見(jiàn)圖2，PC1的方差貢獻(xiàn)率為78.573%，PC2的方差貢獻(xiàn)率為19.614%，累計(jì)貢獻(xiàn)率為98.187%，能反映樣品整體信息。PCA判別指數(shù)是96，達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)定值，表示判別結(jié)果很好，不同的奶酪樣品之間能較好地區(qū)分，并分別聚類在PCA圖中的不同區(qū)域，說(shuō)明10 min超聲處理后，電子舌也能夠區(qū)分不同的奶酪樣品。與0 min的相比，各樣品在PCA圖中的散落位置發(fā)生了變化，方差貢獻(xiàn)率高于0 min的貢獻(xiàn)率，但都能比較好地區(qū)別辨別不同的奶酪。

圖3 超聲20 min的PCA圖PCAFig.3 PCA plot under 20 min ultrasonic treatment

奶酪樣品超聲處理20 min的PCA得分圖見(jiàn)圖3，PC1的方差貢獻(xiàn)率為90.442%，PC2的方差貢獻(xiàn)率為4.579%，累計(jì)貢獻(xiàn)率為95.021%，能反映樣品整體的大量信息。PCA判別指數(shù)是98，達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)定值，表示判別結(jié)果很好，不同的奶酪樣品之間能較好地區(qū)分，并分別聚類在PCA圖中的不同區(qū)域。其中5號(hào)和6號(hào)進(jìn)口奶酪，兩者與1～4、7號(hào)傳統(tǒng)奶酪在PCA圖中的距離較大，說(shuō)明中國(guó)的傳統(tǒng)奶酪與進(jìn)口奶酪的滋味差異很明顯。超聲20 min的PCA圖與0、10 min的相比，雖然各樣品在圖中的散落位置發(fā)生了變化，20min的方差貢獻(xiàn)率高于0 min的貢獻(xiàn)率，但比10min的貢獻(xiàn)率稍低。

圖4 超聲30 min的PCA圖PCAFig.4 PCA plot under 30 min ultrasonic treatment

如圖4所示，奶酪樣品超聲處理30 min的PCA得分圖，PC1的方差貢獻(xiàn)率為82.437%，PC2的方差貢獻(xiàn)率為14.544%，累計(jì)貢獻(xiàn)率為96.981%，能反映樣品整體的大量信息。PCA判別指數(shù)是97，達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)定值，表示判別結(jié)果很好，不同的奶酪樣品之間能較好地區(qū)分，并分別聚類在PCA圖中的不同區(qū)域。其中5和6號(hào)進(jìn)口奶酪，兩者與1～4、7號(hào)傳統(tǒng)奶酪在PCA圖中的距離較大，說(shuō)明中國(guó)的傳統(tǒng)奶酪與進(jìn)口奶酪的滋味差異很明顯。超聲30 min的PCA圖與0、10、20 min的相比，各樣品在圖中的散落位置發(fā)生了變化，方差貢獻(xiàn)率高于0、20 min的貢獻(xiàn)率，低于10 min的貢獻(xiàn)率，但都能區(qū)分辨別奶酪。

圖5 超聲40 min的PCA圖PCAFig.5 PCA plot under 40 min ultrasonic treatment

奶酪樣品超聲處理40 min的PCA得分圖見(jiàn)圖5，PC1的方差貢獻(xiàn)率為83.892%，PC2的貢獻(xiàn)率為12.544%，累積方差貢獻(xiàn)率為96.436%。說(shuō)明都能夠反映樣品整體的大量信息，PCA判別指數(shù)是97。判別指數(shù)都達(dá)到了系統(tǒng)設(shè)定值，表示判別結(jié)果較好，不同的奶酪樣品之間能較好地區(qū)分，并分別聚類在PCA圖中的不同區(qū)域。超聲40 min的PCA圖與0、10、20、30 min的相比，各樣品在圖中的散落點(diǎn)發(fā)生了變化，40 min的方差貢獻(xiàn)率高于0、20 min的貢獻(xiàn)率，低于10、30 min的貢獻(xiàn)率，但都能區(qū)分奶酪。

通過(guò)0～40 min的PCA結(jié)果來(lái)看，超聲時(shí)間對(duì)奶酪滋味成分的種類和數(shù)量會(huì)有一定的影響，進(jìn)而電子舌響應(yīng)值不同，這方面在以后的實(shí)驗(yàn)中將進(jìn)行詳細(xì)研究。不同超聲處理時(shí)間的樣品在PCA得分圖上的散落點(diǎn)位置不同，但對(duì)不同奶酪的區(qū)分辨別結(jié)果影響不大。

2.3 感官屬性與傳感器響應(yīng)值的相關(guān)性分析

圖6 感官分析結(jié)果與傳感器相關(guān)性PLSR分析圖Fig.6 PLSR plot of correlation between sensory evaluation and sensors

6根傳感器（SRS、GPS、UMS、SPS、SWS、BRS）的響應(yīng)信號(hào)值作為X變量，感官屬性（酸、甜、苦、咸、鮮）評(píng)價(jià)結(jié)果作為Y變量，建立PLSR法模型，如圖6所示，該模型90%的X變量解釋了58%的Y變量，兩個(gè)橢圓分別表示50%和100%的方差貢獻(xiàn)率。傳感器SRS、GPS、UMS、SPS、SWS、BRS和感官屬性酸、甜、苦、咸味位于兩個(gè)橢圓之間，說(shuō)明該模型可以對(duì)這些變量具有很好的解釋能力，因?yàn)?根傳感器表面的涂層不同，所加電壓也存在一定的差異，所以不同傳感器具有不同的選擇性，本研究表明，UMS、GPS和SPS三根傳感器與苦、咸味的相關(guān)性較好，以PC1為軸，它們呈顯著負(fù)相關(guān)。甜味與SWS以PC2軸呈正相關(guān)。

3 結(jié) 論

本研究為電子舌應(yīng)用于固體/半固體奶酪樣品的辨別區(qū)分提供了理論依據(jù)。通過(guò)PCA、PLSR對(duì)感官屬性與傳感器響應(yīng)值的相關(guān)性分析，表明UMS、GPS和SPS三根傳感器與苦、咸味，以PC1為軸呈顯著負(fù)相關(guān)，SWS與甜味以PC2軸呈正相關(guān)。這個(gè)結(jié)論提示以后可以根據(jù)各傳感器的不同特點(diǎn)，選擇性地對(duì)傳感器測(cè)得數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以便取得更好的分析結(jié)果。奶酪的前處理時(shí)間不同電子舌傳感器的響應(yīng)值也不同，本實(shí)驗(yàn)超聲條件下對(duì)PCA辨別結(jié)果影響不大。今后探索其他預(yù)處理方法對(duì)傳感器響應(yīng)值的影響，優(yōu)化條件，實(shí)現(xiàn)預(yù)處理方法的標(biāo)準(zhǔn)化，為智能化品質(zhì)控制提供理論依據(jù)。

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Discriminating the Taste of Cheese under Different Ultrasonic Treatment Durations by Using Electronic Tongue

CONG Yanjun1′2′YI Hong1′3′ZHENG Fuping1′2′*
(1. College of Food Science Beijing Technology and Business University Beijing 100048′China; 2. Beijing Key Laboratory for Flavor Chemistry Beijing Technology and Business University Beijing 100048′China; 3. Beijing Higher Institution Engineering Research Center for Food Additives and Ingredients Beijing Technology and Business University Beijing 100048′China)

This paper aimed to study the feasibility of quality assessment of cheeses taste by using electronic tongue Five traditional cheeses and two import cheeses were tested Simultaneously the influence of ultrasonic treatment on sensor response signals was studied The cheeses were discriminated by different pattern recognition methods Partial least squares regression (PLSR and principal component analysis (PCA were used to establish the relationship between sensor signals and the total taste score value of cheeses Results showed that PCA could provide general classification information on the various cheese samples and the reduced dimension data provided enough information on the raw data The ultrasonic processing significantly affected the sensor signals The signals of sensors named as UMS GPS and SPS all correlated negatively with bitterness and saltiness based on principal component 1 (PC1)′and the response of SWS sensor positively with sweetness based on PC2. The results will provide a basic for the intelligent evaluation of cheese quality.

electronic tongue cheeses taste pattern recognition method sensory evaluation

TS252.7

A

1002-6630（2015）06-0114-05

10.7506/spkx1002-6630-201506021

2014-04-25

國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目（31101236）；國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃（863計(jì)劃）項(xiàng)目（2011AA100903）；北京市自然科學(xué)基金項(xiàng)目（6132004）；北京市科技新星計(jì)劃項(xiàng)目（Z131102000413005）

叢艷君（1978—），女，副教授，博士，研究方向?yàn)槿槠房茖W(xué)。E-mail：cyj_win@sina.com

*通信作者：鄭福平（1969—），男，教授，博士，研究方向?yàn)槭称废憔懔稀-mail：zhengfp@139.com