劉 泓，郭玉杰,*，陳永凱，李 俠，張鴻儒，韓 東，張春暉,*，姜 珊

（1.中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所，農(nóng)業(yè)農(nóng)村部農(nóng)產(chǎn)品加工綜合性重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100193；2.內(nèi)蒙古阿榮旗牧源康肽實(shí)業(yè)有限公司，內(nèi)蒙古 呼倫貝爾 162750）

中國是畜禽肉類生產(chǎn)和消費(fèi)大國，每年產(chǎn)生約 1 700萬 t的畜禽骨，居世界首位[1]。畜禽骨中富含蛋白（主要為骨膠原蛋白）、多糖、礦物質(zhì)等多種營養(yǎng)組分[2]，是生產(chǎn)功能性骨源食品的重要原料。研究表明，骨膠原蛋白經(jīng)酶解產(chǎn)生的功能多肽具有抗氧化[3]、 抗菌[4]、血管緊張素轉(zhuǎn)換酶抑制性[5]、抗阿爾茨海 默癥[6]、呈味[7]、免疫調(diào)節(jié)[8]、促成骨細(xì)胞增殖[9-12]、改善關(guān)節(jié)炎[13-14]、增強(qiáng)骨密度及抗骨質(zhì)疏松[15-17]等多種生理活性。Kolodziejska等[18]的研究表明畜禽骨膠原蛋白肽可顯著提高骨密度、刺激軟骨細(xì)胞合成II型膠原以增加骨骼的穩(wěn)固性，對(duì)骨質(zhì)疏松、骨關(guān)節(jié)炎等疾病有潛在的改善和治療作用。Guillerminet等[19]發(fā)現(xiàn)牛、豬、魚骨膠原蛋白肽對(duì)成骨細(xì)胞的增殖及分化效果顯著。Elam等[20]發(fā)現(xiàn)骨膠原蛋白肽可顯著改善絕經(jīng)后女性的骨量流失。膠原蛋白及其多肽在食品、藥品、化妝品、藥物輸送及骨組織工程等行業(yè)中的應(yīng)用日益廣泛，2018年全球膠原蛋白市場(chǎng)規(guī)模約為42.7億 美元，預(yù)計(jì)在2025年將達(dá)66.3億 美元，開發(fā)高附加值功能型產(chǎn)品的潛力巨大[21]。2015—2019年全球共發(fā)布了3 200多種膠原蛋白肽運(yùn)動(dòng)營養(yǎng)型食品[22]，我國豐富的畜禽骨資源使畜禽骨蛋白及其多肽的市場(chǎng)前景廣闊，需求規(guī)模不斷擴(kuò)大[23]。

目前用于生產(chǎn)畜禽骨蛋白肽的原料骨主要有牛骨、豬骨、雞骨等畜禽骨[24]。畜禽骨原料差異與骨蛋白肽的功能活性密切相關(guān)，不同物種畜禽骨原料價(jià)格差異亦較大，這直接決定了骨蛋白肽產(chǎn)品生產(chǎn)成本的不同[25]，導(dǎo)致畜禽骨蛋白肽市場(chǎng)存在以次充好銷售等問題，侵害消費(fèi)者的經(jīng)濟(jì)權(quán)益及身心健康。因此，有必要建立一種針對(duì)不同物種畜禽骨蛋白肽進(jìn)行定性判別鑒定的快速有效的分析方法。目前，用于食品定性判別的方法包括：感官檢驗(yàn)法、品質(zhì)相關(guān)理化指標(biāo)的化學(xué)分析法、基于蛋白質(zhì)的分析方法（免疫分析、色譜分析法、質(zhì)譜分析法、紅外光譜法等）、基于核酸的分析方法（分子標(biāo)記分析、實(shí)時(shí)聚合酶鏈?zhǔn)椒磻?yīng)等）[26]，但均存在檢測(cè)耗時(shí)長(zhǎng)、判別效果差、樣品預(yù)處理繁雜、人員需要特殊訓(xùn)練等問題，并不適用于畜禽骨蛋白肽的檢測(cè)判別。

電子舌是近年發(fā)展起來的由交互敏感傳感器陣列、信號(hào)調(diào)整電路以及自帶的模式識(shí)別算法軟件構(gòu)成的一種新型味覺分析檢測(cè)儀器[27]，通過模擬人體5種基本味感（酸、甜、苦、咸、鮮）將食品液體的滋味特征轉(zhuǎn)化為電信號(hào)響應(yīng)值經(jīng)分析將滋味特征量化[28]，具有客觀性強(qiáng)、穩(wěn)定性好、工作效率高、檢測(cè)閾低的優(yōu)點(diǎn)[29]，便于實(shí)時(shí)檢測(cè)、快速分析[30]。本實(shí)驗(yàn)基于不同畜禽骨原料生產(chǎn)的骨蛋白肽的味覺特征差異，探究利用電子舌快速判別鑒定不同物種畜禽骨蛋白肽的可行性，以期為畜禽骨蛋白肽摻雜摻假檢測(cè)研究提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

牦牛骨蛋白肽（yak bone peptides，YBPs） 內(nèi)蒙古自治區(qū)呼倫貝爾市阿榮旗牧源康肽生物科技有限公司； 黃牛骨蛋白肽（bovine bone peptides，BBPs） 山東海鈺生物股份有限公司；豬骨蛋白肽（pig bone peptides，PBPs） 北京太愛肽生物工程技術(shù)有限公司；雞骨蛋白肽（chicken bone peptides，CBPs） 浙江輝肽生命健康科技有限公司。每個(gè)物種畜禽骨蛋白肽包含4 份種內(nèi)樣本，成品均為干燥粉末狀，將4 份種內(nèi)樣本均勻混合用于電子舌分析檢測(cè)。

氫氧化鈉、鹽酸、硫酸鉀、乙醇（體積分?jǐn)?shù)95%）、石油醚（均為分析純） 國藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司；氨基酸混合標(biāo)準(zhǔn)溶液（色譜級(jí)） 美國Sigma-Aldrich公司；石英砂、脫脂棉、濾紙等。

1.2 儀器與設(shè)備

BD(E2)型熱風(fēng)循環(huán)箱 德國Binder儀器公司； ZK-GQ18-17TP型馬弗爐 北京中科北儀科技有限公司；N310型免水全自動(dòng)凱氏定氮儀 廣州格丹納儀器有限公司；Soxtec 8000型自動(dòng)索氏抽提器 丹麥Foss公司；Allegra X-12型臺(tái)式高速冷凍離心機(jī) 美國Beckman Coulter公司；L-8800型氨基酸自動(dòng)分析儀 日本日立 公司；α-Astree電子舌 法國Alpha MOS公司。

1.3 方法

1.3.1 畜禽骨蛋白肽基本營養(yǎng)組分的測(cè)定

水分含量測(cè)定：參照GB 5009.3—2016《食品中水分含量的測(cè)定》；灰分含量測(cè)定：參照GB 5009.4—2016《食品中灰分含量的測(cè)定》；粗蛋白含量測(cè)定：參照GB 5009.5—2016《食品中蛋白質(zhì)含量的測(cè)定》，由于畜禽骨蛋白中主要為膠原蛋白，粗蛋白含量的蛋白換算系數(shù)為5.79；粗脂肪含量測(cè)定：參考GB 5009.6—2016《食品中脂肪含量的測(cè)定》。每份樣本測(cè)定3 次，每種畜禽骨蛋白肽的4 份種內(nèi)樣本取平均值。

1.3.2 畜禽骨蛋白肽氨基酸組成分析

取65～70 mg畜禽骨蛋白肽粉（精確到0.1 mg）及20 mL 6 mol/L HCl溶液，加入水解管中，密封，105 ℃水解20 h后將溶液過濾，超純水定容至100 mL容量瓶中。取1 mL溶液氮吹，然后用0.5 mol/L HCl溶液稀釋10 倍后用0.22 μm水相濾膜過濾，取1 mL裝入進(jìn)樣瓶待全自動(dòng)氨基酸分析儀檢測(cè)。每份樣本測(cè)定3 次，每種畜禽骨蛋白肽的4 份種內(nèi)樣本取平均值。

1.3.3 畜禽骨蛋白肽溶液制備

準(zhǔn)確稱取10 g畜禽骨蛋白肽粉溶解于100 mL熱的超純水中，4 ℃、4 000 r/min離心20 min，先后用紗布過濾及普通濾紙抽濾，最后用0.45 μm濾膜砂芯抽濾，取濾液備用。

1.3.4 電子舌檢測(cè)

采用電子舌檢測(cè)系統(tǒng)，包含由7 根味覺傳感器組成的交叉敏感電位傳感器陣列、Ag/AgCl參比電極[31]、機(jī)械攪拌器、16 位自動(dòng)進(jìn)樣器以及數(shù)據(jù)采集分析系統(tǒng)。表1列出了7種傳感器的性能，傳感器的分子膜可選擇性吸附不同的滋味物質(zhì)，將滋味特征轉(zhuǎn)化為電信號(hào)數(shù)據(jù)[32]。電子舌經(jīng)過活化和校準(zhǔn)后，取80 mL畜禽骨蛋白肽溶液按順序加入125 mL檢測(cè)杯中。單次采樣時(shí)間120 s，樣品間采用超純水清洗10 s，采集周期為1 次/s，攪拌速率3 r/s，室溫下采集數(shù)據(jù)。每份畜禽骨蛋白肽樣品重復(fù)檢測(cè)7 次[33]，不區(qū)分畜禽骨蛋白肽種內(nèi)樣本來源，將4 份種內(nèi)樣本均勻混合用于畜禽骨蛋白肽種間樣本的檢測(cè)判別。4種畜禽骨蛋白肽一共產(chǎn)生28 組滋味數(shù)據(jù)以進(jìn)行滋味特征分析。

表1 α-Astree電子舌化學(xué)選擇性區(qū)域效應(yīng)傳感器性能描述Table 1 Performance descriptions of chemically sensitive field-effect transistor sensors employed in α-Astree electronic tongue

1.4 數(shù)據(jù)分析

畜禽骨蛋白肽基本營養(yǎng)組分含量及氨基酸組成使用SPSS 25.0軟件進(jìn)行Duncan方差分析：P＜0.05，差異顯著；P＜0.01，差異極顯著。畜禽骨蛋白肽溶液滋味檢測(cè)數(shù)據(jù)由電子舌軟件系統(tǒng)進(jìn)行主成分分析（principal component analysis，PCA）和判別因子分析（discriminant factor analysis，DFA），使用SIMCA 14.1軟件進(jìn)行偏最小二乘判別分析（partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）、正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squares discriminant analysis，OPLS-DA）[34]。從28 組數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取12 組作為訓(xùn)練集，其余16 組均為測(cè)試集，利用SPSS 25.0建立Fisher判別函數(shù)模型[28]。結(jié)果以±s表示，采用Origin 9.1軟件作圖。

2 結(jié)果與分析

2.1 畜禽骨蛋白肽營養(yǎng)組分分析

2.1.1 畜禽骨蛋白肽基本營養(yǎng)組分分析

如表2所示，畜禽骨蛋白肽主要成分為水分、灰分、粗蛋白等。水分質(zhì)量分?jǐn)?shù)在4%～6%之間，CBPs水分含量最高。CBPs粗蛋白含量最少，且與其余3種畜禽骨蛋白肽差異顯著（P＜0.05）。脂肪含量雖是影響畜禽骨蛋白肽整體口感的重要因素，但含量均極少。CBPs灰分含量最高，且與其余3種畜禽骨蛋白肽差異顯著 （P＜0.05）。畜禽骨蛋白肽中多肽含量高，而水分和灰分含量較少且對(duì)呈味沒有直接影響，因而畜禽骨蛋白肽滋味差異的主要物質(zhì)基礎(chǔ)可能為蛋白質(zhì)、多肽以及游離氨基酸組成及含量[35]。

表2 4種畜禽骨蛋白肽的基本營養(yǎng)成分分析Table 2 Nutrient components of bone peptides from different animal species%

2.1.2 畜禽骨蛋白肽氨基酸組成分析

氨基酸參與多種生理活動(dòng)，是維持機(jī)體正常代謝的必需營養(yǎng)物質(zhì)之一，同時(shí)也是一種重要的滋味成分，可通過α-NH+和γ-COO-基團(tuán)之間的靜電吸引形成五元環(huán)結(jié)構(gòu)而呈味[36]，氨基酸之間以及氨基酸與肌苷酸等其他成分之間還存在相互協(xié)同作用，按呈味特征將游離氨基酸分為鮮味、甜味、苦味3 組。

如表3所示，畜禽骨蛋白肽中檢出17種氨基酸，色氨酸因酸性條件受到破壞、谷氨酰胺及天冬酰胺因脫酰胺基而未檢出。游離氨基酸總量以及鮮味、甜味、苦味氨基酸含量在4種畜禽骨蛋白肽中均具有一定差異，但整體均表現(xiàn)為甜味氨基酸含量最高，其次為苦味、鮮味氨基酸。各氨基酸的呈味閾值各不相同，鮮味氨基酸雖然含量最低，但其呈味閾值也較低，因而對(duì)總體滋味的增強(qiáng)作用通常較強(qiáng)。CBPs的鮮味、甜味氨基酸含量與其余3種畜禽骨蛋白肽差異較顯著（P＜0.05）。

表3 4種畜禽骨蛋白肽的中游離氨基酸組成及含量Table 3 Free amino acid composition of bone peptides from different animal species

2.2 基于電子舌檢測(cè)的畜禽骨蛋白肽滋味特征分析

2.2.1 電子舌檢測(cè)對(duì)畜禽骨蛋白肽的響應(yīng)信號(hào)曲線

圖1顯示電子舌味覺傳感器對(duì)畜禽骨蛋白肽的響應(yīng)強(qiáng)度，表明4種畜禽骨蛋白肽的滋味特征接近。味覺傳感器的響應(yīng)強(qiáng)度均為SCS（對(duì)苦味敏感）＞ANS（對(duì)甜味敏感）＞PKS（通用傳感器）＞NMS（對(duì)鮮味敏感）＞CTS（對(duì)咸味敏感）＞CPS（通用傳感器）＞AHS（對(duì)酸味敏感）。0～5 s內(nèi)傳感器響應(yīng)強(qiáng)度發(fā)生顯著變化，10 s后趨于平衡，說明電子舌用于分析樣品滋味物質(zhì)強(qiáng)度時(shí)具有良好的穩(wěn)定性，選取每個(gè)傳感器在120 s的穩(wěn)定滋味數(shù)值。

圖1 電子舌傳感器對(duì)畜禽骨蛋白肽的響應(yīng)信號(hào)曲線Fig. 1 Response curves of electronic tongue sensors to bone peptides from different animal species

2.2.2 畜禽骨蛋白肽的滋味特征及差異分析

電子舌分析系統(tǒng)基于傳感器的響應(yīng)信號(hào)強(qiáng)度得到4種畜禽骨蛋白肽的滋味強(qiáng)度，進(jìn)一步分析畜禽骨蛋白肽的滋味特征以及種間滋味差異。

表4的滋味強(qiáng)度分析結(jié)果表明，畜禽骨蛋白肽在酸、甜、苦、咸、鮮5種基本味覺強(qiáng)度上均存在差異。其中，鮮味的差異相對(duì)最為明顯，這可能是由于鮮味氨基酸呈味閾值低。表5的種間滋味差異分析顯示，4種畜禽骨蛋白肽兩兩之間均具有顯著滋味差異（P＜0.01）。其中，PBPs和CBPs之間的距離和模式識(shí)別指數(shù)均最大，表明PBPs和CBPs之間滋味特征差異最大。

表4 4種畜禽骨蛋白肽的滋味強(qiáng)度Table 4 Evaluation of taste characteristics of bone peptides from different animal species

表5 4種畜禽骨蛋白肽滋味差異分析Table 5 Analysis of taste differences between bone peptides from different animal species

2.2.3 畜禽骨蛋白肽滋味的雷達(dá)指紋圖譜

由圖2可知，4種畜禽骨蛋白肽在SCS、NMS和PKS傳感器上的響應(yīng)強(qiáng)度存在差異，在AHS、ANS、CTS、CPS傳感器上的響應(yīng)強(qiáng)度無明顯差異，表明畜禽骨蛋白肽在鮮味、苦味屬性上差異較顯著，酸味、咸味、甜味差異不顯著。電子舌具備根據(jù)滋味物質(zhì)差異而判別不同物種畜禽骨蛋白肽的潛力。

圖2 畜禽骨蛋白肽滋味的雷達(dá)指紋圖譜Fig. 2 Radar fingerprints of taste of one peptides from different animal species

2.3 畜禽骨蛋白肽滋味差異的多元統(tǒng)計(jì)分析

2.3.1 PCA

將電子舌傳感器提取的多指標(biāo)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行降維轉(zhuǎn)換得到特征向量并進(jìn)行線性分類，在轉(zhuǎn)換中得到的PC1和PC2的貢獻(xiàn)率越大，說明降維后的綜合指標(biāo)可越好地反映原來多指標(biāo)的信息。

圖3中每個(gè)多邊形代表一種畜禽骨蛋白肽的整體滋味特征，多邊形之間的距離代表畜禽骨蛋白肽種間的整體滋味差異。PC1和PC2的貢獻(xiàn)率分別為86.019%和11.266%，兩者累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)97.285%，判別指數(shù)為64，表明PC1和PC2包含了原始數(shù)據(jù)的大多數(shù)信息，能夠反映樣品的整體信息。畜禽骨蛋白肽種間較明顯地分為互不干擾的4個(gè)區(qū)域，BBPs和PBPs之間差異相對(duì)較小。PCA結(jié)果表明，基于電子舌滋味檢測(cè)對(duì)不同物種畜禽骨蛋白肽的定性判別效果良好。

圖3 畜禽骨蛋白肽滋味的PCA圖Fig. 3 PCA plot of taste of bone peptides from different animal species

2.3.2 PLS-DA和OPLS-DA

PLS-DA是常見的數(shù)據(jù)分類方法，對(duì)數(shù)據(jù)降維并進(jìn)行線性擬合建立回歸模型，而OPLS-DA是在PLS-DA的基礎(chǔ)上進(jìn)行正交變換矯正，濾除與分類信息無關(guān)的噪音以獲得更好的組間分離效果。如圖4A1、B1所示，PLS-DA 模型的R2Y=0.847、Q2=0.524，表明模型對(duì)變量Y的解釋率為84.7%，且Q2＞0.50，說明模型擬合度較好，預(yù)測(cè)能力高；由置換檢驗(yàn)結(jié)果可知，R2的截距為0.294，Q2的截距為-0.802，表明模型預(yù)測(cè)能力良好、有效可用，且不存在過擬合。變量投影重要性值（variable importance in projection，VIP）的結(jié)果（圖4C1）表明，NMS、ANS為主要差異因素（VIP＞1），即鮮味、甜味對(duì)4種畜禽骨蛋白肽判別的貢獻(xiàn)較大，與電子舌滋味分析的結(jié)果一致。表明PLS-DA可對(duì)CBPs、YBPs、BBPs和PBPs進(jìn)行良好判別，但對(duì)于BBPs和PBPs的判別效果不理想，故對(duì)兩者進(jìn)一步作OPLS-DA分析。如圖4A2、B2所示，OPLS-DA模型R2Y=0.991、Q2=0.841，表明模型對(duì)分類變量Y的解釋率為99.1%，且Q2＞0.50，說明模型的預(yù)測(cè)效果好；由置換檢驗(yàn)結(jié)果可知，R2截距為0.347，Q2截距 為-0.639，表明模型的預(yù)測(cè)能力高且穩(wěn)定性良好。VIP值的結(jié)果（圖4C2）顯示，NMS、CPS、ANS是BBPs和PBPs滋味差異的主要因素，即鮮味、甜味對(duì)BBPs與PBPs的判別貢獻(xiàn)較大。

圖4 不同物種畜禽骨蛋白肽的PLS-DA及OPLS-DA分析結(jié)果Fig. 4 PLS-DA and OPLS-DA scores of bone peptides from different animal species

以上結(jié)果表明，鮮味、甜味、苦味為不同物種畜禽骨蛋白肽的主要滋味差異，建立的PLS-DA模型可對(duì)CBPs、YBPs、BBPs和PBPs進(jìn)行良好判別，OPLS-DA模型可進(jìn)一步判別BBPs、PBPs，PLS-DA和OPLS-DA模型擬合效果和穩(wěn)定性好、預(yù)測(cè)能力高，表明基于電子舌檢測(cè)結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析根據(jù)滋味特征差異判別不同物種畜禽骨蛋白肽具有較好的靈敏度和穩(wěn)定性。

2.3.3 Fisher判別模型

Fisher判別分析是一種用于判別樣本歸類的多元線性分析方法，是將n維向量x=（x1,x2, ···,xn）投影到m個(gè)線性函數(shù)組合y1=a1x,y2=a2x, ···,ym=amx（m＜n）進(jìn)行降維，同時(shí)依據(jù)組間均方差與組內(nèi)均方差之比最大的原則使不同類別離差最大而同類別離差最小，依據(jù)y1,y2, ···,ym判定樣品類別。從電子舌檢測(cè)產(chǎn)生的28 組數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取12 組作為訓(xùn)練集，其余16 組為測(cè)試集，建立Fisher判別模型，觀察值為AHS、PKS、CTS、NMS、CPS、SCS、ANS 7根傳感器響應(yīng)值。在Fisher判別分析中，若樣本分類有f種，樣本特征指標(biāo)有g(shù)個(gè)，一般需建立（f-1）個(gè)包含樣本所有g(shù)個(gè)指標(biāo)的判別函數(shù)模型。本研究中畜禽骨蛋白肽樣本為4種，因此建立3個(gè)典則判別函數(shù)模型，分別記為Y1、Y2、Y3。分析得到不同物種畜禽骨蛋白肽的典則判別函數(shù)為：

根據(jù)測(cè)試集和訓(xùn)練集數(shù)據(jù)的代入結(jié)果，若Y1、Y2、Y3均大于0，則屬于PBPs；若Y1＜0且Y2、Y3均大于0，則對(duì)應(yīng)屬于YBPs、BBPs、CBPs。將測(cè)試集數(shù)據(jù)代入判別方程，判別結(jié)果顯示判斷正確的樣本數(shù)為11，判斷錯(cuò)誤的樣本數(shù)為5，判別正確率為68.8%，這表明Fisher判別函數(shù)對(duì)4種畜禽骨蛋白肽具備一定的判別能力，但判別能力相對(duì)不顯著（一般要求判別正確率大于0.8），樣本誤判的原因可能是畜禽骨蛋白肽的整體滋味特征非常接近或?qū)嶒?yàn)誤差所致。

由表6可知，3個(gè)典則判別函數(shù)的特征值分別為20.560、4.366、0.618，方差累計(jì)100%，典則相關(guān)系數(shù)分別為0.977、0.902、0.618，這與解釋方差的比例吻合。典則判別函數(shù)的特征值表示函數(shù)組間平方和與組內(nèi)平方和之比，特征值越大表明函數(shù)的判別效果越好，典則相關(guān)系數(shù)則表示典則判別函數(shù)與組別間的關(guān)聯(lián)程度?？梢姡鋭t判別函數(shù)Y1的判別能力和各組間的關(guān)聯(lián)程度最高，Y2良好，而Y3則較差。Λ統(tǒng)計(jì)量是用于描述Fisher判別模型的有效性檢驗(yàn)結(jié)果和函數(shù)的判別能力，該檢驗(yàn)的原假設(shè)是認(rèn)為不同組的Fisher判別函數(shù)平均值不存在顯著差異，即認(rèn)為典則判別函數(shù)是無效的且判別能力不顯著。由表7可知，典則判別函數(shù)Y1在0.05的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，即典則判別函數(shù)Y1的判別能力相對(duì)較顯著（P＜0.05），而Y2和Y3在0.05的顯著性水平下接受原假設(shè)，即典則判別函數(shù)Y2和Y3的判別能力相對(duì)不顯著（P＞0.05）。

表6 Fisher判別函數(shù)特征值Table 6 Eigenvalues of Fisher discriminant functions

表7 Fisher判別函數(shù)的Λ統(tǒng)計(jì)量Table 7 Λ statistics of Fisher discriminant functions

2.3.4 DFA

DFA是針對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化重組，從而使組間距離最大同時(shí)保證組內(nèi)差異最小以提高樣品間區(qū)分度的分類技術(shù)。

由圖5可知，DF1和DF2的貢獻(xiàn)率分別為75.100%和23.883%，累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)98.983%，前2個(gè)主成分包含了原始數(shù)據(jù)的絕大部分信息。4種畜禽骨蛋白肽樣本組內(nèi)分布集中、離散度小，樣本組間分布距離遠(yuǎn)、離散度大。表明電子舌檢測(cè)結(jié)合DFA對(duì)4種畜禽骨蛋白肽樣本的判別效果好、靈敏度高。

圖5 畜禽骨蛋白肽滋味的DFA圖Fig. 5 DFA plot of taste of bone peptides from different animal species

2.4 電子舌檢測(cè)結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析的應(yīng)用及比較

電子舌檢測(cè)結(jié)合PCA、DFA、PLS-DA、OPLS-DA、Fisher判別分析等多元統(tǒng)計(jì)分析方法，可量化滋味特征差異，良好判別4種畜禽骨蛋白肽，且DFA判別能力更顯著。PCA是無監(jiān)督的分類技術(shù)，通過正交變換旋轉(zhuǎn)數(shù)軸將一組可能存在相關(guān)性的變量降維轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，而后進(jìn)行線性分類得到一組新的數(shù)軸以捕捉數(shù)據(jù)集間的最大差異。而DFA需要先驗(yàn)知識(shí)以優(yōu)化重組數(shù)據(jù)的區(qū)分性，使得組間數(shù)據(jù)重心距離最大的同時(shí)保證組內(nèi)差異最小，因此其判別效果一般優(yōu)于PCA。PLS-DA通過將自變量和因變量數(shù)據(jù)集之間的協(xié)方差最大化來構(gòu)建正交得分向量，同時(shí)擬合自變量和因變量數(shù)據(jù)之間的線性關(guān)系建立回歸模型，然后利用一定的判別閾值對(duì)回歸結(jié)果進(jìn)行判別分析，從而較PCA能更高效地提取組間變異信息。OPLS-DA則是在PLS-DA的基礎(chǔ)上使用正交變換矯正將X矩陣信息分解成與Y相關(guān)和不相關(guān)的兩類信息，然后濾除與分類無關(guān)的信息并將相關(guān)的信息主要集中在第1個(gè)預(yù)測(cè)成分，更適用于分析兩組間的變異信息，OPLS-DA能夠保持模型預(yù)測(cè)能力，有效減少模型的復(fù)雜性和增強(qiáng)模型的解析能力，因此更能體現(xiàn)與實(shí)驗(yàn)條件有關(guān)的樣品差異，相較于PCA和PLS-DA能使組間樣本的分離效果更佳。

總之，本研究結(jié)果表明，電子舌滋味檢測(cè)結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析根據(jù)滋味特征差異能夠有效判別不同物種畜禽骨蛋白肽，且DFA模型的判別效果最佳。

3 結(jié) 論

電子舌檢測(cè)簡(jiǎn)便高效、重復(fù)性好，是一種很有前景的味覺分析手段[37]。本研究以16 份畜禽骨蛋白肽為原料，電子舌采集滋味特征數(shù)值，結(jié)合PCA、PLS-DA、OPLS-DA、DFA等多元統(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)不同物種畜禽骨蛋白肽的滋味特征進(jìn)行判別分析，同時(shí)初步構(gòu)建了Fisher判別模型以判別鑒定不同物種畜禽骨蛋白肽，探究基于電子舌滋味特征檢測(cè)判別不同物種畜禽骨蛋白肽的可行性。結(jié)果表明，通過PCA和DFA均可良好的判別4種畜禽骨蛋白肽，但DFA明顯優(yōu)于PCA；PLS-DA可有效判別CBPs、YBPs、BBPs和PBPs，OPLS-DA可有效判別BBPs、PBPs。建立的Fisher判別分析模型可有效判別PBPs和YBPs、BBPs、CBPs，但對(duì)后三者的判別效果不夠理想，模型判別的正確率為68.8%。鮮味、甜味、苦味是4種畜禽骨蛋白肽的主要差異滋味特征。綜上，電子舌滋味檢測(cè)結(jié)合多元統(tǒng)計(jì)分析能夠?yàn)椴煌锓N畜禽骨蛋白肽的判別鑒定提供了一種快速、有效的分析檢測(cè)手段。