基于主成分分析的不同醒发条件下挂面的特征质构

doi:10.7506/spkx1002-6630-201621021

食品科学

基于主成分分析的不同醒发条件下挂面的特征质构

伍婧1，王远亮1，李珂1，周小玲2，李宗军1,*

1.湖南省食品科学与生物技术重点实验室，湖南农业大学食品科学技术学院，湖南长沙 410128；
2.湖南省振华食品检测研究院，湖南长沙 410007

出版日期:2016-11-15 发布日期:2016-11-18

Evaluation of Noodles Made under Different Proofing Conditions Based on Principal Component Analysis

WU Jing1, WANG Yuanliang1, LI Ke1, ZHOU Xiaoling2, LI Zongjun1,*

1. Hunan Province Key Laboratory of Food Science and Biotechnology, College of Food Science and Technology, Hunan Agricultural
University, Changsha 410128, China; 2. Hunan Zhenhua Food Detection and Research Institute, Changsha 410007, China

Online:2016-11-15 Published:2016-11-18

摘要/Abstract

摘要：

为了克服以往评价挂面品质方法的弊端，基于挂面质构指标，应用主成分分析方法，从样本相关矩阵出发，对不同醒发条件下的挂面的7 个质构指标进行了分析。根据累计贡献率达到84.41%以上，确定了与挂面品质相关的3 个独立新指标：第1主成分（Z1），硬度因子；第2主成分（Z2），回复性因子；第3主成分（Z3），弹性因子，其中第1、2、3主成分的贡献率分别为40.20%、27.84%、16.37%，可代表挂面特征质构的变化趋势。通过对各组挂面主成分评分结果进行分析，表明采用主成分分析法作为挂面质构品质评价方法是可行的。

关键词: 挂面, 醒发, 主成分分析, 质构特性

Abstract:

In order to overcome the disadvantages of the traditional evaluation method for noodle quality, seven texture
parameters of noodles made under different proofing conditions were analyzed using principal component analysis. As
they contributed to 84.41% of the cumulative variance, three new independent indexes i.e., hardness factor as the first
principal component (Z1), resilience factor as the second principal component (Z2) and elasticity factor as the third principal
component (Z3) were established to be related to the quality of noodles. The principal component analysis showed that the
contribution rates of the first, second and third principal components were 40.20%, 27.84% and 16.37%, respectively, which
could represent the changing trends of noodles texture. By analyzing the principal component scores for the noodles made
under the proofing conditions studied, principal component analysis is feasible to evaluate the texture of noodles.

Key words: noodles, proofing, principal component analysis, texture properties

中图分类号:

TS231

伍婧，王远亮，李珂，周小玲，李宗军. 基于主成分分析的不同醒发条件下挂面的特征质构[J]. 食品科学, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201621021.

WU Jing, WANG Yuanliang, LI Ke, ZHOU Xiaoling, LI Zongjun. Evaluation of Noodles Made under Different Proofing Conditions Based on Principal Component Analysis[J]. FOOD SCIENCE, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201621021.

[1]	蓝蔚青，孙雨晴，肖蕾，梅俊，谢晶. 冻融循环对大目金枪鱼质构与蛋白质特性变化的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(7): 240-246.
[2]	蔡玮琦，左雯雯，陆杨，黄胜良，李存玉，郑云枫，彭国平. 红糖、白砂糖、赤砂糖与黑糖的HPLC指纹图谱与化学模式识别[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 250-255.
[3]	梁慧珍，许兰杰，余永亮，谭政委，杨红旗，董薇，李磊，李春明，刘新梅，张收良. 红花籽油中脂肪酸组成评价与分析[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 244-249.
[4]	姜姝，腾军伟，刘振民，张娟. 超高压处理对再制奶油干酪质构、流变学特性及微观结构的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(5): 84-91.
[5]	周慧敏，张顺亮，郝艳芳，陈松，潘晓倩，吴倩蓉，李素，朱宁，乔晓玲，赵冰. HS-SPME-GC-MS-O结合电子鼻对坨坨猪肉主体风味评价分析[J]. 食品科学, 2021, 42(2): 218-226.
[6]	王贺，赵玉红，杨凯. HS-SPME-GC-MS结合电子鼻对10 个品系红松籽油挥发性物质分析比较[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 178-184.
[7]	王丽艳，荆瑞勇，郭永霞，王鑫淼，赵行健，宋维民，杨佳霓，卫佳琪. 基于氨基酸含量的市售14 种食用蘑菇的综合评价[J]. 食品科学, 2021, 42(16): 203-208.
[8]	符成刚，刘文玉，陈友志，李玉梅，李欢康，周靖，张孔雀，魏长庆. 加热温度对新疆马脂理化性质、脂肪酸及挥发性风味化合物的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(16): 54-60.
[9]	李欢康，杨佳玮，刘文玉，魏长庆. 不同工艺核桃油挥发性物质比对及关键香气成分表征[J]. 食品科学, 2021, 42(16): 185-192.
[10]	刘盼盼，郑鹏程，龚自明，叶飞，冯琳，高士伟，王雪萍，王胜鹏，滕靖，郑琳，桂安辉. 工夫红茶品质分析与综合评价[J]. 食品科学, 2021, 42(12): 195-205.
[11]	刘婷婷，张闪闪，赵文婷，陈玥彤，张艳荣. 奇亚籽皮多糖对冰淇淋乳化稳定性及品质的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(10): 32-37.
[12]	孔滢，王欢，郎利新，窦晓莹，白锦荣. 不同百合样品中13 种内源性游离糖的含量分析[J]. 食品科学, 2021, 42(10): 249-254.
[13]	陈思睿，唐莹，董丹，蒋莹，何红英，王金玲. 红树莓果汁降酸发酵过程中活性成分的变化[J]. 食品科学, 2021, 42(10): 241-248.
[14]	倪德让，叶兴乾，林琳，孙崇德，孔祥礼，王和玉，王莉. 基于多酚类化合物HPLC指纹图谱在红缨子高粱原料品质监控中的应用[J]. 食品科学, 2020, 41(8): 250-255.
[15]	方冠宇，蒋予箭，穆晓静，施思. 浙江玫瑰醋不同发酵阶段特征性香气成分的确定[J]. 食品科学, 2020, 41(8): 234-242.

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