譚仟,陳雪,劉鈺穎,王洪偉*,索化夷*

1(西南大學(xué) 食品科學(xué)學(xué)院,重慶,400715)2(川渝共建特色食品重慶市重點(diǎn)實驗室,重慶,400715)

豆豉是一種以黑豆或黃豆為原料,經(jīng)蒸煮、制曲、發(fā)酵而成的傳統(tǒng)發(fā)酵豆制品,按發(fā)酵微生物的種類可分為毛霉型、曲霉型、細(xì)菌型和根霉型豆豉[1]。由于產(chǎn)地和生產(chǎn)工藝的不同,豆豉樣品間風(fēng)味差異較大。目前,研究通過GC-O-MS等分析技術(shù),分別確定了重慶永川[2]、廣東陽江[3]、湖南瀏陽[4]等地豆豉中的關(guān)鍵香氣物質(zhì)。除儀器分析外,感官評價方法也能區(qū)分不同產(chǎn)地豆豉樣品間的感官差異[5]。

作為最全面、信息量最大的感官評價方法,定量描述分析法(quantitative descriptive analysis,QDA)是經(jīng)過培訓(xùn)的評價員對構(gòu)成樣品感官特征的各個指標(biāo)強(qiáng)度進(jìn)行完整、準(zhǔn)確評價的感官評價方法,目前已在酒類[6]、茶葉[7]、調(diào)味品[2]等產(chǎn)品中有著廣泛應(yīng)用。QDA可以獲得全面、穩(wěn)定的結(jié)果,但也存在著周期長、成本高等問題。因此近年來,一些使用未經(jīng)充分訓(xùn)練的評價員進(jìn)行感官評價的快速描述分析方法,如Napping法結(jié)合超自選特性排序剖面法(Napping-ultra-flash profiling, Napping-UFP)[8]、自由選擇剖面法(free choice profiling,FCP)[9]、極化感官定位法(polarized sensory positioning,PSP)[10]等已廣泛應(yīng)用于食品感官領(lǐng)域。

快速描述分析方法可分為3類[11]:基于產(chǎn)品相似性的方法,如Napping法;基于產(chǎn)品的描述性方法,如FCP法;基于比較產(chǎn)品與參照物差異的方法,如PSP法。大量研究結(jié)果顯示Napping法[12-14]、FCP法[15]等快速描述分析方法可獲得與QDA相似性較高的載荷圖,表明這些方法可能是替代QDA的有效方法?？偟膩碚f,以Napping-UFP法、FCP法和PSP法為代表的3類快速描述分析方法具有較高的準(zhǔn)確性,可以很好區(qū)分同類產(chǎn)品的感官特性,在調(diào)味品感官領(lǐng)域?qū)袕V泛的應(yīng)用前景。

本研究以不同產(chǎn)地的豆豉樣品為研究對象,分別采用基于相似性的Napping-UFP法、基于描述性的FCP法和基于參照物的PSP法,比較3類方法在以豆豉為代表的調(diào)味品中的應(yīng)用效果,以期為調(diào)味品提供一些快速、有效且低成本的感官評價方法。

1 材料與方法

1.1 實驗材料

實驗所選取的7種豆豉樣品均為市售,具體信息如表1所示。

表1 豆豉樣品信息Table 1 Douchi sample information

1.2 實驗方法

共招募39名未經(jīng)培訓(xùn)的消費(fèi)者作為評價員,每位評價員僅參與一種方法測試。所有試驗在西南大學(xué)食品科學(xué)學(xué)院感官實驗室進(jìn)行。為了驗證方法的準(zhǔn)確性,3種方法均隨機(jī)選擇1個樣品作為重復(fù)樣品[16],與7個豆豉樣品一起呈送給評價員。8個待測豆豉樣品均以3位隨機(jī)數(shù)字編碼。每次試驗前先讓評價員熟悉樣品,并分別介紹試驗方法及流程。評價過程中使用蘇打餅干和純凈水清理口腔。

全部試驗數(shù)據(jù)通過智能云感官評價系統(tǒng)(https://www.cloudsensorylab.com)收集獲得。

1.2.1 Napping-UFP法

共11名評價員參加Napping-UFP法試驗,該試驗分2個階段進(jìn)行[17]。第一階段將7個豆豉樣品和1個重復(fù)樣品(C1)同時呈送給評價員,要求評價員根據(jù)感官特征的相似性和差異性在一個與A3紙張比例(420 mm×297 mm)相同的平面上進(jìn)行樣品的擺放,即感官特征越相似的樣品距離越近,反之樣品距離越遠(yuǎn)。以平面的長和寬作為橫軸和縱軸,統(tǒng)計樣品位置的坐標(biāo)信息。

第二階段,評價員在擺放好的樣品旁列出一些該樣品具有的典型的感官性質(zhì),對每個樣品的感官特征描述詞進(jìn)行歸類并統(tǒng)計詞頻。

1.2.2 FCP法

共14名評價員參加FCP法試驗,該試驗分2個步驟進(jìn)行[18]。首先,將7種豆豉樣品和1個重復(fù)樣品(A2)同時呈送給評價員。每位評價員獨(dú)自從外觀、香氣、風(fēng)味、質(zhì)地、余味這5個感官方面產(chǎn)生能區(qū)分樣品的感官描述詞,形成自己的詞匯表,注意不能使用表達(dá)情感的詞語。

充分休息后,再將上述樣品以隨機(jī)順序呈送給評價員,要求評價員利用15 cm長的線性標(biāo)度,評價之前自己生成的樣品感官性質(zhì)的強(qiáng)弱。每個描述詞對應(yīng)1條從左至右感官強(qiáng)度逐漸加強(qiáng)的標(biāo)度。

1.2.3 PSP法

共14名評價員參加PSP法試驗,該試驗參考ARES等[19]的方法稍作修改。從3個產(chǎn)地的樣品中隨機(jī)選擇C1、B2、A3作為參比樣品,分別以“R1”“R2”“R3”編碼。要求14名評價員品嘗3個參比樣品并記住每個樣品的感官特征。將7個豆豉樣品及1個重復(fù)樣品(C1)呈送給評價員。評價員依次將每個樣品與3個參比樣品進(jìn)行比較,在左端標(biāo)明“完全相同”,右端標(biāo)明“完全不同”的10 cm標(biāo)度上標(biāo)注出該樣品與各個參比樣品的相似程度。

1.3 數(shù)據(jù)處理

采用XLSTAT 2016軟件對所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。對Napping-UFP法、PSP法的數(shù)據(jù)進(jìn)行多因素分析,對FCP法的數(shù)據(jù)進(jìn)行廣義普魯克分析。使用調(diào)整后的RV系數(shù)(adjusted RV coefficient,ARV)比較3種感官方法之間的相關(guān)性[20]。

2 結(jié)果與分析

2.1 Napping-UFP法

2.1.1 感官描述詞的建立

Napping法是PAGES[21]研究白酒時引入的感官評價方法。評價員可根據(jù)樣品間的相似性和差異性進(jìn)行感官位置的擺放[22]。完成Napping實驗后,評價員通常被要求在每個樣品編碼旁寫下描述詞,這種方法稱作Napping-UFP法[8]。在Napping-UFP法中,合并含義相似的詞語,刪除意義模糊的描述詞后,共保留54個感官描述詞以描述和區(qū)分8個豆豉樣品。其中,20個術(shù)語由2人及以上使用,結(jié)果見表2。這些描述詞中包括5個外觀描述詞、6個風(fēng)味描述詞、5個質(zhì)地描述詞、3個香氣描述詞和1個余味描述詞。其中咸味、硬度、黏度、黑色、酸味在所有感官描述詞中使用頻次最高,分別被使用22、17、8、7、7次,表明這5個感官特性可能是區(qū)分不同產(chǎn)地豆豉樣品間差異的關(guān)鍵。

表2 Napping-UFP法建立的描述詞及被提及的頻次統(tǒng)計Table 2 Descriptors and frequency of mention from Napping-UFP

2.1.2 多因素分析

Napping-UFP法中產(chǎn)品感官特征越相似,樣品位置越近[22]。該方法同時收集了樣品的坐標(biāo)信息和感官描述詞,以樣品坐標(biāo)值為主要變量,以描述詞為補(bǔ)充變量,進(jìn)行多因素分析[23]。如圖1所示,樣品載荷圖的前2個維度解釋了樣品總體變異的59.21%。2個相同樣品(C1-1、C1-2)位置鄰近,表明實驗具有較高的準(zhǔn)確性。此外,同一地區(qū)豆豉產(chǎn)品的感官特征相似,產(chǎn)自湖南瀏陽的C1、C2豆豉樣品位于第一維度正半軸,與其他樣品距離較遠(yuǎn),表明湖南瀏陽的豆豉與其余樣品間均存在較大的感官差異;C2與2個C1樣品(C1-1、C1-2)相隔較遠(yuǎn),表明相同產(chǎn)地的豆豉也具有一定差異。重慶永川的A1、A2、A3豆豉樣品距離較近,說明三者的感官特征相似;產(chǎn)自廣東陽江的B1和B2豆豉樣品位于第三象限,樣品相近,表明這2個樣品風(fēng)味相似。這一結(jié)果與楊洋等[5]將重慶、廣東、湖南三地的豆豉分成3類的結(jié)果一致,表明Napping-UFP法可以有效區(qū)分各產(chǎn)地產(chǎn)品之間的感官特征差異。

圖1 Napping-UFP法多因素分析載荷圖Fig.1 Multiple factor analysis loading diagrams of Napping-UFP

2.2 FCP法

2.2.1 感官描述詞的建立

FCP法是由評價員自主產(chǎn)生描述詞,然后根據(jù)自身感受強(qiáng)度對樣品的感官屬性進(jìn)行量化的感官評價方法[9]。14名評價員通過對8個豆豉樣品的比較自主產(chǎn)生描述詞。將其中同義詞合并后共有73個描述詞以描述和區(qū)分不同產(chǎn)地的豆豉樣品,其中包括24個外觀描述詞、15個氣味描述詞、12個風(fēng)味描述詞、15個質(zhì)地描述詞、7個余味描述詞。表3顯示詞頻≥2的18個術(shù)語。其中,使用頻率較高的有咸味、硬度、苦味、飽滿等,有超過1/3的評價員產(chǎn)生這幾個感官屬性,說明這幾個感官特征可能是豆豉最典型的感官特性,可能代表不同產(chǎn)地豆豉之間感官特征的最大差別。此外,同Napping-UFP法一樣,咸味、硬度等描述詞被評價員反復(fù)提及,表明這些感官屬性有可能是豆豉風(fēng)味的典型特征。但這2種方法產(chǎn)生的大多數(shù)感官特征僅被個人提出,且存在描述詞不準(zhǔn)確、詞義模糊等問題,這可以通過對評價員進(jìn)行較短時間培訓(xùn)來提高準(zhǔn)確性以避免這些問題[20]。

表3 FCP法建立的描述詞及被提及的頻次統(tǒng)計Table 3 Descriptors and frequency of mention from FCP

2.2.2 廣義普魯克分析

對FCP法的數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行廣義普魯克分析,樣品載荷圖如圖2所示,前2個維度共解釋了豆豉感官特征總體變異的76.68%。2個相同樣品(A2-1、A2-2)在載荷圖上位置相近,表明FCP法具有較高的準(zhǔn)確性。與Napping-UFP法的結(jié)果一致,FCP法中相同產(chǎn)地的豆豉樣品在載荷圖上的分布規(guī)律相似。產(chǎn)自重慶永川的A1、A2、A3樣品鄰近,均位于x軸負(fù)半軸;B1和B2位于第三象限,樣品位置相近;C1和C2均位于x軸正半軸,位置相鄰,這表明相同產(chǎn)地的豆豉產(chǎn)品的風(fēng)味特征相似,不同產(chǎn)地差異顯著。總之,同類產(chǎn)品可以通過FCP法很好地區(qū)分開來。

圖2 FCP法樣品廣義普魯克分析載荷圖Fig.2 Generalized Procrustes analysis loading diagrams of FCP

2.3 PSP法

PSP法是將各試驗樣品分別與參比樣品進(jìn)行比較的評價方法,可以直觀反映出評價樣品與參比樣的相似程度[10, 16]。如圖3所示,多因素分析后可以看到,累計方差貢獻(xiàn)率是72.99%,基本可以解釋樣品感官性質(zhì)的大部分信息。2個相同樣品(C1-1、C1-2)位置相近,表明PSP法具有較好的準(zhǔn)確性。在PSP法載荷中,不同產(chǎn)地豆豉樣品的分布被明顯區(qū)分開,產(chǎn)自重慶永川的A1、A2、A3樣品位置相近,位于第一象限;產(chǎn)自廣東陽江的B1、B2在第四象限,樣品位置相鄰,湖南瀏陽生產(chǎn)的C1、C2樣品均位于x軸負(fù)半軸,且位置相近,表明PSP法對不同產(chǎn)地豆豉的感官特征具有很高的區(qū)分度。

圖3 PSP法多因素分析載荷圖Fig.3 Multiple factor analysis loading diagrams of PSP

Napping-UFP法、FCP法和PSP法的結(jié)果均表明不同產(chǎn)地豆豉的感官特征差異較大,這可能是由于不同原料發(fā)酵得到的豆豉感官特征相差較大[24],也可能是因為豆豉在發(fā)酵過程中不同產(chǎn)地微生物產(chǎn)生大量的酶將淀粉、脂質(zhì)、蛋白質(zhì)等物質(zhì)降解為醇、醛、酸、酯等不同的小分子風(fēng)味物質(zhì)[25],使各產(chǎn)地的豆豉風(fēng)味不盡相同。在所有載荷圖中,產(chǎn)自湖南的豆豉樣品距離其他樣品更遠(yuǎn),這可能是因為瀏陽豆豉是淡豆豉,與其他豆豉產(chǎn)品的風(fēng)味差異較大[26]。

2.4 ARV系數(shù)

ARV系數(shù)可用于驗證方法間的相關(guān)性[20]。計算Napping-UFP法、FCP法和PSP三者間的ARV系數(shù),結(jié)果如表4所示,所有方法間ARV系數(shù)均大于0.750,表明3種方法相互間具有較高的一致性。其中FCP和PSP的ARV系數(shù)最高,為0.925(P<0.05),表明其相關(guān)性在3個方法中最高。FCP和Napping-UFP的ARV系數(shù)是0.790(P<0.05),低于Napping-UFP和PSP的0.831(P<0.05),其相關(guān)性最低。

表4 Napping-UFP法、FCP法、PSP法間ARV系數(shù)比較Table 4 The comparison of ARV coefficient among Napping-UFP, FCP, and PSP

之前的研究表明2種方法間相關(guān)性的高低可以用RV系數(shù)表示,但在樣本數(shù)量較少的情況下,RV系數(shù)可能具有偶然的一致性[27]。修正RV系數(shù)[28]和ARV系數(shù)均可避免RV系數(shù)這一缺陷,其中ARV系數(shù)的效果更佳[27]。WANG等[20]應(yīng)用ARV系數(shù)分析了同一感官評價小組在不同培訓(xùn)階段的表現(xiàn)。本研究通過ARV系數(shù)發(fā)現(xiàn)Napping-UFP、FCP和PSP法之間具有良好的相關(guān)性,與荷載圖分布相似的結(jié)果一致。

3 結(jié)論

本研究分別采用基于相似性的Napping-UFP法、基于描述性的FCP法和基于參照物的PSP法對不同產(chǎn)地的豆豉產(chǎn)品進(jìn)行感官評價。結(jié)果顯示3種快速描述分析方法的準(zhǔn)確性較高,均可以快速、有效地分析豆豉的感官性質(zhì),對不同產(chǎn)地豆豉樣品的感官特征差異均具有良好的區(qū)分效果。Napping-UFP法、FCP法和PSP法之間的ARV系數(shù)均高于0.750,三者具有較高的相關(guān)性。

3種方法中,PSP法與Napping-UFP法、FCP法的ARV系數(shù)均較高,適合快速區(qū)分產(chǎn)品感官特征的差異,但該方法缺少產(chǎn)品的描述性信息。Napping-UFP法和FCP法均可以產(chǎn)生樣品描述詞,但未經(jīng)充分培訓(xùn)的評價員對感官描述詞的理解往往存在一定偏差,很難達(dá)成共識。多種快速描述分析方法的聯(lián)合使用可提升評價結(jié)果的準(zhǔn)確性,如與閃現(xiàn)剖面法(Flash profile,FP)法結(jié)合使用,可以提升Napping-UFP法的有效性[29]。

綜上,以Napping-UFP、FCP和PSP法為代表的不同類型快速描述分析方法均可快速、有效地區(qū)分樣品感官特征的差異。雖然這些快速描述分析方法仍需進(jìn)一步完善,但未來應(yīng)用需求將會越來越多。