每顿饭都离不开的花生油，你究竟了解多少——凝胶型花生蛋白品质评价模型与加工品质评价标准

花生是世界第四大油料作物，第三大蛋白质来源物，是食、油两用的经济作物。花生营养丰富，含有50%左右的脂肪，24%～36%的蛋白质，含有8 种人体必需氨基酸，是植物中最富有硫胺素的作物，还含有丰富的维生素E 及矿物质(尤以钾、磷含量最高)，以及丰富的白藜芦醇和β-谷固醇，被营养学家划分为A+级作物。

 

世界上主要花生消费国对花生利用模式不同，用于榨油和食用的比例相差很大。发达国家花生以食用为主，仅1%用于榨油，且大部分都是次等或工业下脚料的花生米；而发展中国家花生以榨油为主，如印度55%、我国51%用于榨油。从我国花生榨油和食用两种用途在总量中所占的比例看，榨油用花生的比例逐渐减少，食用的比重明显增加。20 世纪70 年代我国花生总量的58%用于榨油，目前降到51%，而食用总量却从31%增加到40%。世界其他国家花生利用情况大不相同，美国57%用于制作花生酱，烤果23%，甜食配料19%，榨油、其他1%。欧盟烤果52%，花生酱40%，出口4%，榨油3%，其他1%。随着世界经济的发展和人民生活水平的提高，生产花生不只是为了获取油料，获取高蛋白的营养食品也将成为一个重要目的。

高凝胶性蛋白质花生品质评价实际应用模型

在适宜加工凝胶型蛋白质花生品质评价理论分析模型的基础上，为了更加适宜实际生产应用，减少评价指标对该模型进行优化，采用尽量少的指标反映出更多的信息。

 

模型的建立

01

花生品质评价指标筛选

按照回归分析的思想，将花生品质单个指标与蛋白质凝胶性进行回归系数显著性分析，发现7 个指标在0.01 水平上与凝胶性呈显著相关性(表1)。

表1　花生品质与凝胶性回归显著性指标

02

花生品质间相关性分析

将筛选出来的7 个品质指标进行相关性分析(表2)，对于在0.01 水平上显著、相关系数大于0.600 的指标，用其中一个指标表示另外一个指标，故保留的指标为果形、粗蛋白、精氨酸、伴花生球蛋白Ⅰ和23.5 kDa 蛋白质亚基。

表2　花生品质相关性

03

主成分分析

将筛选出来的5 个指标进行主成分分析(表3)。通过主成分分析发现，前3 个主成分的累计贡献率为85.19%，故前3 个主成分可以表达原来主成分的信息，由原来的5 个指标转化为3 个新指标，起到了降维的作用。通过SAS输出前6 个主成分的特征向量(这里不列出)，得出前3 个主成分与各个指标之间的线性关系，采用各个主成分与各个自变量之间的关系式计算各个主成分得分。

表3　相关矩阵的特征值

04

有监督主成分回归分析建立模型

建立回归方程的因变量需要符合正态分布，由于凝胶性数据本身并不符合正态分布，因此将各个主成分与凝胶性之间进行Box-Cox 转换，使得因变量符合正态分布，再进行回归分析，得出λ=0.00，代入公式，得到如下公式：

y₁=lgy

式中，y₁ 为蛋白质凝胶性变为正态分布的值；y 为蛋白质凝胶性的原始值。

回归分析发现各个主成分与凝胶性的回归系数在0.05 水平上都是显著的(表4)，因此建立各个主成分与凝胶性之间的关系，该模型的决定系数R²=0.768，进而建立各个指标与凝胶性的关系，结果见下式：

表4　回归系数显著性

模型的验证

为了考察建立模型的准确性及推广适用性，采用剩余的21 个品种进行模型的验证。离群点分析发现，‘花冠王’的凝胶性为离群点，将其删除。将20 个花生品种的果形、粗蛋白精氨酸、伴花生球蛋白Ⅰ、23.5 kDa 5 个指标代入公式，计算20 个品种的凝胶性，并将模型计算结果与凝胶性综合值进行回归分析，二者的相关系数R 为0.718(图1)。

图1　原始值与计算值的拟合图

 

采用该模型对我国86 个花生品种蛋白质凝胶性进行预测，并对预测与建模共152 个品种的蛋白质凝胶性进行了排序。

 

凝胶型花生蛋白加工品质评价标准

1. 适宜加工凝胶型蛋白质花生品质评价标准(理论分析)

 

将各花生品种的5 个品质分别进行K-means 聚类分析，将每个指标分为3 类，即Ⅰ级(适宜)、Ⅱ级(基本适宜)、Ⅲ级(不适宜)，并以各个指标的权重作为其最高得分(表5)，即Ⅰ级，其余依次类推，赋予各等级指标相应的分值。

表5　各个指标各个等级适宜性

以各性状指标得分之和作为各品种资源的最终得分，将各个品种最终得分分为3 类，即Ⅰ级(适宜)、Ⅱ级(基本适宜)、Ⅲ级(不适宜)适宜加工品种见表6。

表6　各个品种赋值等级划分

采用该评价标准对我国152 个花生品种的凝胶性进行评价，适宜加工凝胶型蛋白质的花生品种是‘泉花464’、‘鲁花11’、‘双纪2 号’、‘汴花3 号’、‘丰花1 号’、‘开农30’、‘丰花3’、‘仲恺花4 号’、‘花冠王’、‘山花7’、‘闽花9 号’、‘湛花82’、‘豫花15’、‘海花1’、‘桂花166’等31 个。

 

2. 适宜加工凝胶型蛋白质花生品质评价标准(实际应用)

 

01

评价指标等级标准划分

对各花生品种的5 个品质分别进行K-means 聚类分析，将每个指标分为3 类，即Ⅰ级(适宜)、Ⅱ级(基本适宜)、Ⅲ级(不适宜)，并以各个指标的权重作为其最高得分(表7)，即Ⅰ级，其余依次类推，赋予各等级指标相应的分值。

表7　各个指标各个等级适宜性

02

各品种资源最终得分分类

以各性状指标得分之和作为各品种资源的最终得分，将各个品种最终得分分为3 类，即Ⅰ级(适宜)、Ⅱ级(基本适宜)、Ⅲ级(不适宜)，Ⅰ级、Ⅱ级品种见表8。比较分析发现适宜准确率为91.7%，基本适宜准确率为90.3%，结果较好。

 

表8　各个品种赋值等级划分

采用该评价标准对我国152 个花生品种的凝胶性进行评价，适宜加工凝胶型蛋白质的花生品种是‘泉花464’、‘鲁花11’、‘双纪2 号’、‘汴花3 号’、‘丰花1 号’、‘开农30’、‘丰花3’、‘仲恺花4 号’、‘花冠王’、‘山花7’、‘闽花9 号’、‘湛花82’、‘豫花15’、‘海花1’、‘桂花166’等43 个。

本文摘编自王强主编《粮油加工适宜性评价及风险监控》第2、3章，内容略有删减改动。

《粮油加工适宜性评价及风险监控》

主编：王强

责任编辑：贾超，宁倩

北京：科学出版社，2018.3

ISBN：978-7-03-026679-8

《粮油加工适宜性评价及风险监控》系统研究不同粮油品种的感官、理化和加工特性，揭示了小麦、稻米、花生、油菜、燕麦、马铃薯等原料品质与其主要加工制品品质之间的关系，构建了加工品质评价模型，建立了加工适宜性评价方法和标准，筛选出了适宜加工方便米饭、小麦馒头、花生蛋白、花生油、菜籽油、燕麦片、薯片等产品的专用品种，并建立了专用品种特征指纹图谱，明确了粮油生产与加工过程中品质形成和有害物质的变化规律，构建了粮油加工风险监控体系，形成了加工过程中环境激素、主要真菌毒素的全程控制技术规程。

本书的出版将为我国粮油加工品质形成的物质基础、变化机理与调控技术的深入研究提供参考，为“粮油加工品质学”新兴学科的发展奠定基础，同时也将为进一步加强我国粮油资源的开发利用、促进产业技术升级、提升行业国际竞争力提供技术支撑。

（本期编辑：小文）

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