基于品质指标的苹果浊汁品种与产地差异性分析

郭 爽1,2,刘 璇2,毕金峰2,李 斌1,*,张 彪2,郭崇婷2,曹 风2

(1.沈阳农业大学食品学院,辽宁 沈阳 110866;2.中国农业科学院农产品加工研究所,农业部农产品加工综合性重点实验室,北京 100193)

摘 要:以来自7 个不同主产区的21 个主栽品种,共41 份苹果鲜果为研究对象,对每个品种鲜榨浊汁的出汁率、浊度、果汁颜色、褐变度、透光率、可溶性固形物、可滴定酸、总酚、糖、有机酸、VC、矿物质、抗氧化性等品质指标进行测定。运用描述性分析、逐步线性判别分析进行数据处理。结果表明:不同品种或不同产地的苹果浊汁,品质差异较大。总体来看,a*值、原始浊度、褐变度、可滴定酸、葡萄糖、蔗糖、苹果酸等指标的变幅均较大,分别为94.07%、70.41%、42.86%、35.26%、42.02%、42.40%、37.69%。对于不同品种的苹果浊汁,由于褐变度、总酚、抗氧化性等色泽品质指标以及糖、酸等营养品质指标间具有较大差异,其分布呈现分散状态。其中新红星品种的褐变度、总酚含量、DPPH自由基清除率等品质指标普遍居高,色泽品质差异最显著。富士品种大部分样品的果糖、葡萄糖、蔗糖、苹果酸等指标含量较高,具有较好的营养品质。然而对于不同产地间的样品,其浊度、可滴定酸、可溶性固形物等加工品质指标具有较大差异,样品分布较为分散。河北省样品的出汁率、原始浊度、可滴定酸等指标普遍较低,加工品质较差。来自山东省不同品种苹果浊汁的样品以及来自不同产地富士苹果浊汁的样品间均具有较大差异,并且分别获得了77.8%和72.7%的判别准确率。以上结果表明,不同产地、不同品种苹果原料制得的苹果浊汁存在较大差异,通过对其品质指标进行差异性分析,可为上游育种与种植产业结构调整提供数据基础;通过判别模型的建立实现品种与产地的识别与预测,可以指导企业对苹果原料进行制汁专用化筛选。

关键词:苹果浊汁;品种;产地;差异性

中国是世界第一大苹果生产国,种植广泛,品种丰富[1]。目前,我国苹果有七大主产省份,分别是陕西、山东、河南、山西、河北、辽宁和甘肃。各苹果主产区主要栽培品种集中在富士系、嘎拉系和元帅系,其他品种如秦冠、金冠、青苹、乔纳金等也有较高产量[2-3]。山东省是最适苹果生长的地区之一,生长季节气温较高,有利于中早熟品种提早成熟上市。沿海地区夏季冷凉、秋季长,光照充足,是我国中、晚熟品种的最大商品生产区。不同品种不同产区的苹果,由于其先天遗传基因不同,以及光照强度、降水量、土壤条件等栽培条件不同,苹果原料的性状各有差异,从而对苹果加工制品的品质有较大影响。

苹果加工制品包括苹果汁、醋、干、罐头、酱、果脯、粉和果汁饮料等[4]。苹果汁是世界上除橙汁以外的第2大果汁[5],是苹果加工的主要方向[6]。苹果汁主要有清汁与浊汁两类产品,其中浊汁既含有丰富的营养,又保持良好的天然风味[7],日益受到消费者关注。非浓缩还原型(not from concentrate,NFC)果汁,是新鲜果蔬直接榨汁后,经过过滤、均质、杀菌处理,全程冷链保藏的果汁类型[8]。NFC苹果浊汁口感、风味和营养更接近新鲜苹果,越来越受到消费者青睐[9],成为苹果加工的一个新的发展方向。

Wu Xiaohong等[10]对5 个不同品种苹果,共200 份样品中的可溶性固形物含量、酸度等基础理化指标进行模糊判别分析后发现,不同品种苹果的可溶性固形物含量、酸度差异性较大,对苹果原料的理化品质有着较大影响。可溶性固形物含量或者酸度差异较大的品种之间,其在判别分析图中分布较远。Guo Jing等[11]对50 份不同苹果汁样品中的挥发性物质进行主成分分析与判别分析后发现,不同品种苹果汁的风味品质存在较大差异,在二维分布中可以非常好地分离。而旬邑、永寿2 个产地的挥发性物质较为接近,故其苹果汁品质性状相似。说明苹果原料中所包含的挥发性物质对苹果汁的风味品质有较大影响。Alonso-Salces等[12]对31 种苹果的果肉、果皮、果汁中所含多酚组分及含量进行测定。通过聚类及主成分分析对数据进行处理后发现,多酚对苹果的口味有较大影响。味苦的苹果品种所含多酚组分及含量存在一定程度的一致性,聚集在一起。Belton等[13]对26 份苹果汁样品中的苹果酸、蔗糖、果糖、葡萄糖含量进行测定。结果发现,从原始变量的相关矩阵出发进行主成分分析与从原始变量的协方差矩阵出发进行主成分析相比,得到的样品分布图更加美观。经判别分析后发现,不同品种间的糖酸含量差异较大,果汁品质性状有明显差别。在前人的研究中,涉及的品质指标较为单一,并且较少关注产区间差异性。

本实验拟从我国苹果主产区选择具有代表性的品种,通过对苹果浊汁的品质指标进行系统的测定。运用数据统计方法,分析基于苹果浊汁的品质指标能否体现出不同品种以及不同产地间的差异性。在此基础上,针对优势产区山东省,研究不同品种在这一地域表现出的差异性。同时,针对我国最大的主栽品种富士系,观察其在不同地域间表现出的差异性,为加工专用品种的选育及标准化提供数据和理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

参试苹果共21 个主栽品种(新红星、长富2号、华金、金冠、华红、秋锦、寒富、华月、国光、乔纳金、昌红、华富、红富士、红将军、澳洲青苹、长蜜欧、秦冠、瑞洋、秦红、王林、花牛),分别采自我国7 个不同主产区(辽宁、山东、陕西、山西、河北、新疆、甘肃)。原料来源见表1。

表1 苹果品种与产地
Table 1 Cultivars and geographical origins of apple samples

遵循在苹果可采成熟期采摘套袋果实,从树冠外围中部随机抽样,每个品种采集3 株果树,及时冷却,0~4 ℃贮藏运输的采收原则。

95%乙醇、氢氧化钠(均为分析纯) 北京化学试剂公司;福林-酚试剂、磷酸(均为分析纯) 美国Sigma公司;蔗糖、葡萄糖、果糖、苹果酸、柠檬酸(均为色谱纯) 北京百灵威公司;甲醇、乙腈(均为色谱纯) 美国Thermo Fisher公司。

1.2 仪器与设备

HR1876飞利浦榨汁机 荷兰皇家飞利浦集团;2100 N哈希浊度仪 美国哈希公司;Color Quest XT色差计 美国Hunterlab公司;UV-1800紫外分光光度计 日本岛津公司;WZB 45数显折光仪 上海精密科学仪器有限公司;Testo 205 pH计 深圳德图仪表有限公司;3K15高速冷冻离心机 德国Sigma公司。

1.3 方法

1.3.1 苹果浊汁的制备

每个品种苹果取30 kg果实,用去离子水清洗干净后使用纱布擦干。将果实四分法切块并去除萼片、果柄后进行榨汁,添加0.2 g/kg的抗坏血酸对果汁进行护色,并立即加热至90 ℃维持30 s,经200 目尼龙布过滤(挤压至无果汁流出)后进行均质(30 MPa)。

1.3.2 苹果浊汁品质指标测定

1.3.2.1 出汁率测定

基于每个品种单果质量的大小,选取具有代表性鲜果3~5 个(单果质量均在100 g以上),称取质量。并且参照1.3.1节方法进行果汁制备,称取所得果汁质量。质量结果均以g表示。出汁率按公式(1)计算:

1.3.2.2 浊度测定

原始浊度[14]:采用浊度仪测定。量取30 mL稀释后的样品置于样品池中,于10 s内轻轻上下翻滚6 次后测定浊度,结果以NTU表示。

离心浊度[14]:采用浊度仪测定。将40 mL果汁于4 200 r/min、20 ℃离心15 min后取上清液。量取30 mL上清液置于样品池中,于10 s内轻轻上下翻滚6 次后测定浊度,结果以NTU表示。

1.3.2.3 颜色、褐变度及透光率测定

果汁颜色[15]:采用色差仪(CIE测色系统)测定。结果以L*、a*、b*值表示。

褐变度[16]测定:将5 mL果汁与5 mL 95%乙醇溶液于7 800 r/min、4 ℃离心10 min,取上清液(以蒸馏水为空白),在波长420 nm处测定吸光度。

透光率[17]的测定:以蒸馏水为空白测定波长650 nm处果汁的吸光度表示,记作T650。

1.3.2.4 组分测定

可溶性固形物含量[18]的测定:参照NY/T 2637—2014《水果和蔬菜可溶性固形物含量的测定 折射仪法》;可滴定酸含量[19]的测定:参照GB/T 12456—2008《食品中总酸的测定》;还原糖含量[20]的测定:参照GB 5009.7—2016《食品中还原糖的测定》(第一法);VC[21]含量的测定:参照GB 5009.86—2016《食品中抗坏血酸的测定》(第一法);钾[22]含量的测定:参照GB 5009.91—2017《食品中钾、钠的测定》(火焰原子吸收光谱法);钙[23]含量的测定:参照GB 5009.92—2016《食品中钙的测定》(火焰原子吸收光谱法);镁[24]含量的测定:参照GB 5009.241—2017《食品中镁的测定》(火焰原子吸收光谱法);单体糖[25]组分及含量的测定:参照GB 5009.8—2016《食品中果糖、葡萄糖、蔗糖、麦芽糖、乳糖的测定》(第一法);有机酸[26]含量的测定:参照GB 5009.157—2016《食品有机酸的测定》。

总酚含量[27]的测定:将5 mL果汁与10 mL 100%甲醇溶液一并加入到离心管中,超声30 min后于4 ℃条件下避光静置16~24 h,10 000 r/min离心10 min,取上清液置于4 ℃条件下24 h内测定。取0.5 mL稀释后的待测液,加入1 mL 10%福林-酚显色剂,放置6 min,加入2 mL 7.5%碳酸钠溶液,定容至10 mL,30 ℃放置60 min,并于波长765 nm处测定吸光度,样品的总酚含量以每毫升含有的没食子酸当量(gallate acid equivalent,GAE)表示(μg GAE/mL)。

总糖含量[28]测定:参照菲林试剂容量法。称取试样5~10 g于250 mL容量瓶中。加水50 mL摇匀,于45 ℃水浴1 h。缓慢加入乙酸锌溶液和亚铁氰化钾溶液各5 mL。加水混匀至刻度后静置30 min,用干燥滤纸过滤。吸取2 份50 mL上述试样处理液。分别置于100 mL容量瓶中,其中一份加5 mL盐酸,68~70 ℃水浴中加热15 min。冷却后加两滴甲基红指示液,加水至刻度混匀。准确吸取碱性酒石酸铜甲液、乙液各5 mL。置于锥形瓶中,加水10 mL。使用滴定管滴加葡萄糖标准溶液约9 mL,加热至沸腾,滴加葡萄糖标准溶液直至溶液蓝色刚好退去。重复操作3 次,记录消耗葡萄糖标准溶液的总体积,计算平均值。标定计算公式:A=滴定消耗糖标准溶液体积×1.000。吸取碱性酒石酸铜甲液、乙液各5 mL置于锥形瓶中。加水10 mL,加热至沸腾。继续滴加样品溶液,直至蓝色刚好褪去为终点。记录样品溶液消耗体积。总糖含量按公式(2)计算:

式中:X为试样中总糖质量分数(以葡萄糖计)/%;A为碱性酒石酸铜溶液(甲、乙液各半)相当于葡萄糖的质量/mg;m为试样的质量/g;V0为试样经前处理后定容的体积/mL;V1为测定时平均消耗试样溶液体积/mL;2为试样水解时稀释倍数。

1.3.3 苹果浊汁抗氧化活性测定

1,1-二苯基-2-三硝基苯肼(1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl,DPPH)法:参考Abirami等[29]报道的方法,略有改动。将2 mL稀释过的样品提取液与4 mL浓度为100 μmol/L DPPH溶液(80%乙醇溶液溶解)混匀,暗处静置30 min后,于波长517 nm处用紫外分光光度仪测定吸光度。以Trolox浓度为横坐标,吸光度为纵坐标绘制标准曲线,结果以μmol Trolox/mL表示。

2,2’-联氮-双-(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)二铵盐(2,2’-azinobis-(3-ethylbenzthiazoline-6-sulphonate),ABTS)法:参考Huang Haizhi等[30]报道的方法,略有改动。将2.45 mmol/L过硫酸钾与7 mmol/L ABTS溶液混匀(1∶1,V/V),暗处30 ℃放置16 h后,用80%乙醇溶液稀释(将近50 倍)时其吸光度小于0.700±0.02,制成ABTS溶液。0.8 mL用80%乙醇溶液稀释过的提取液与7.2 mL的ABTS溶液混合均匀,静置6 min后于波长734 nm处测定吸光度。结果以μmol Trolox/mL表示。

三价铁离子还原(ferric reducing antioxidant power,FRAP)法:参考Kim等[31]报道的方法,略有改动。将pH 3.6浓度为300 mmol/L的醋酸盐缓冲液、10 mmol/L 2,4,6-三吡啶基-1,3,5-三嗪溶液(40 mmol/L HCl配制)、20 mmol/L FeCl3溶液按10∶1∶1(V/V)混合,37 ℃保温30 min,制得FRAP试剂。将6 mL FRAP试剂与0.2 mL适当稀释后的样品提取液加入试管中,37 ℃保温30 min后,于波长593 nm处测定吸光度。结果以μmol Trolox/mL表示。

1.4 数据处理

1.4.1 描述性分析

描述性分析可以为若干变量显示单变量的基本统计量。采用SPSS 21(SPSS Inc.,Chicago,IL,USA)软件进行描述性分析,分析各品质指标的均值、极差、变幅、标准差和变异系数。

1.4.2 逐步线性判别分析(stepwise linear discriminant analysis,SLDA)

逐步线性判别分析作为构建分类模型的一种方法。其最大化类间方差的比率,最小化类内方差的比率。该方法采用SPSS 21软件进行分析。在该方法中,采用逐步变量选取,并且使用Wilks’λ作为标准来选择参与样品分类的最重要变量,当评估每个新变量的影响时,F统计量来确定λ变化的重要性。在选择要包含的新变量之前,此过程将检查以前选择的所有变量是否保持显着。如果先前选择的变量可能不再有用,则会被删除。当没有其他变量满足条件,或者当下一个包含的变量是刚被删除的变量时,此过程将停止。交叉验证用来评估模型的识别能力和预测能力[32]

2 结果与分析

2.1 苹果浊汁品质指标描述性分析

表2 苹果浊汁品质性状及分布
Table 2 Quality traits and distributions of cloudy apple juices from different cultivars

L*、a*、b*、褐变度、T650、总酚含量是体现苹果浊汁色泽品质的重要指标。如表2所示,其中a*值、褐变度、T650的变异系数较大,分别为94.07%、42.86%、59.26%。a*值的变化范围在-0.16~14.34之间,辽宁秋锦的a*值最高,为14.34。新疆富士的a*值最低,为-0.16;褐变度的变化范围在0.05~0.31之间,辽宁秋锦的褐变度最高,为0.31。河北富士的褐变度最低,为0.05;T650的变化范围在0.06~1.01之间,山东淄博金冠T650值最高,为1.01。新疆富士的T650值最低,为0.06。表明不同品种、不同产地间苹果浊汁的色泽品质差异较大。

原始浊度、离心浊度与苹果浊汁的悬浮稳定性密切相关。其变异系数均较大,分别为70.41%、65.64%。原始浊度的变化范围在314~8 714 NTU之间,山东沂源金冠原始浊度值最高,为8 714 NTU,河北富士原始浊度值最低,为314 NTU;离心浊度的变化范围在97~1 171 NTU之间,甘肃花牛离心浊度值最高,为1 171 NTU。河北富士离心浊度值最低,为97 NTU。以上结果证明品种与产地对苹果浊汁的悬浮稳定性影响较大。

可滴定酸、可溶性固形物、总糖、还原糖、单体糖、有机酸等指标对苹果浊汁的甜酸度起着重要作用。其中可滴定酸、葡萄糖、蔗糖、苹果酸、柠檬酸含量的变异系数较大,分别为35.26%、42.02%、42.40%、37.69%、37.09%。可滴定酸的变化范围在0.18%~0.8%之间,辽宁国光的可滴定酸质量分数最高,为0.8%。辽宁华月的可滴定酸质量分数最低,为0.18%;这一结果表明,相同产区,不同品种样品间也具有较大差异。苹果酸的变化范围在0%~0.65%之间,陕西澳洲青苹的苹果酸质量分数最高,为0.65%。河北王林的苹果酸质量分数最低。

VC、钾、钙、镁等营养品质指标中,VC与钙含量的变异系数较大,分别为48.16%与58.39%。VC含量的变化范围在4.7~49.6 mg/100 g之间,河北富士的VC含量最高,为49.6 mg/100 g;新疆富士的VC含量最低,为4.7 mg/100 g。表明相同品种不同产地间的样品具有较大差异,产地对苹果浊汁的营养品质影响较大。

2.2 基于品质指标对苹果浊汁的品种进行差异性分析

如图1所示,在12 个主栽品种当中,新红星、澳洲青苹、秦红、王林、秦冠、瑞洋、国光、花牛品种间的分布较为分散,分离效果较好,具有较大差异。而红将军、富士、金冠、长蜜欧品种之间存在不同程度的交叉重叠现象,未能较好地分离。其中,富士品种的样品量最大,在图1中的分布也较为集中。

图1 苹果浊汁品种的差异性分析
Fig. 1 Cultivar discrimination of cloudy apple juices based on quality indexes

对于原始浊度这一重要的加工品质指标,富士品种的范围在314~2 724 NTU之间,秦冠品种的范围在3 840~7 117 NTU之间,可以看出秦冠的原始浊度远高于富士。这一现象有可能是富士与秦冠2 个品种在图中的分布距离最远的原因。富士品种的可滴定酸质量分数在0.27%~0.5%之间,国光品种的可滴定酸质量分数在0.48%~0.70%之间,普遍高于富士,这一现象可能是这2 个品种在图中的分布无交叉重叠的原因之一。说明不同品种样品间的品质性状差异较大。

新红星品种的褐变度变化范围在0.124~0.134之间,总酚质量浓度变化范围在403.44~528.73 μg GAE/mL之间,DPPH自由基清除能力变化范围在503.77~708.77 μmol Trolox/mL之间。色泽品质指标相似并且普遍较高,所以其样品分布聚集在一起并且与其他品种显著区分。秦冠4 个样品的L*、b*值、总酚质量浓度等色泽品质指标数值较为相似,在图1中呈现聚集状态。相同品种的样品分布较为接近,具有较大的相似性。

除此之外,红将军与富士的分布也较为接近。富士中果糖质量分数在2.07%~5.11%之间,葡萄糖质量分数在2.17%~2.89%之间,蔗糖质量分数在1.62%~3.39%之间,苹果酸质量分数在0.05%~0.45%之间。红将军的果糖质量分数为3.74%,葡萄糖质量分数为2.34%,蔗糖质量分数为2.1%,苹果酸质量分数为0.40%,均在富士还原糖及有机酸的含量范围内。原因可能是红将军是早熟富士的浓红型芽变[33],由于受到基因调控,其糖、酸等营养品质接近,所以红将军与红富士相比只是在颜色上稍稍有些差异。在形状、大小和质量上没有太大区别。此外,富士品种的糖、酸含量较高,具有较好的营养品质。

富士与金冠的重叠率最高,具有相似性。富士中钾的质量浓度在900.7~1 723.12 mg/L之间,镁的质量浓度在18.7~39.8 mg/L之间。金冠中钾的质量浓度在936.6~2 124.62 mg/L之间,镁的质量浓度在24.5~28.8 mg/L之间。可以看出金冠与富士的矿物质含量较为接近。主要原因可能是富士大部分品种来自山东省和辽宁省,而金冠品种也来源于山东与辽宁省,同一产区的苹果由于其土壤环境、降水量、日照时间等因素相同,苹果中矿物质含量接近,所以其营养品质性状会存在不同程度的相似。

2.3 基于品质指标对苹果浊汁产地进行差异性分析

图2 苹果浊汁产地的差异性分析
Fig. 2 Geographical rrigin discrimination of cloudy apple juices based on quality indexes

如图2所示,同一产地的样品具有一定程度的相似性,分布较为集中。山西省所有样品的离心浊度、可溶性固形物、可滴定酸等加工品质指标非常接近,在图2中分布呈现聚集状态。山东金冠的可溶性固形物质量分数在11.4%~13.5%之间,可滴定酸质量分数在0.25%~0.28%之间。山西秦冠的可溶性固形物质量分数在11.0%~11.9%之间,可滴定酸质量分数在0.22%~0.28%之间,与山东金冠的含量非常接近,故其分布点也极为接近。其原因可能是秦冠是由金冠和鸡冠作为亲本杂交选育成功的[34],其可溶性固形物、可滴定酸等品质指标存在相似现象。

山西与山东、陕西,甘肃与山东、陕西之间只存在单个品种交叉重叠现象。其原因可能是山东红富士、辽宁华富、甘肃红富士、山西半坡富士、辽宁寒富同属富士系,其糖、酸等营养品质指标接近。

在这7 个产地当中,河北、新疆与其他任一产地之间均可以显著分离,具有较大差异。可能是因为河北省样品中的VC这一营养品质指标含量是最高的,新疆省样品中的VC含量是最低的。除此之外,河北省样品的出汁率范围在64.77%~65.27%之间,原始浊度的变化范围在314~3 383 NTU之间、可滴定酸质量分数在0.20%~0.37%之间,加工品质指标均较低,加工品质较差,其样品在图2中的分布与其他产地相比差异最明显。

甘肃省的DPPH自由基清除能力在441.37~615.48 μmol Trolox/mL之间,ABTS·清除能力在785.41~1 021.37 μmol Trolox/mL之间。山西省的DPPH自由基清除能力在389.68~501.39 μmol Trolox/mL之间,ABTS·清除能力在622.70~839.07 μmol Trolox/mL之间,普遍低于甘肃省,致使山西省的样品与甘肃省样品在图2中分布无交叉重叠现象,具有较大差异。

2.4 基于品质指标对山东省苹果浊汁的品种进行差异性分析

针对优质产区山东省的所有苹果品种进行差异性分析。将SLDA技术应用于由8 个果汁样品和25 个变量组成的自动量化数据矩阵中。苹果品种被设为分组变量。通过逐步程序保留3 个变量(F进入=3.84,F除去=2.71),并用作LDA分类中的输入。如表3所示,获得了100%的识别能力和77.8%的预测能力。SLDA模型的预测能力通过使用leave-one-out方法进行评估。利用所得3 个判别函数对样品进行得分计算,其结果见图3。山东省5 个主栽品种新红星、金冠、富士、国光、红将军显著分离,其3-D分布图相互之间并不存在交叉与重叠现象,具有较大差异。最主要的原因可能是山东省不同品种间的原始浊度、T650、L*值、总酚、果糖、葡萄糖、苹果酸等品质指标差异较为明显。其中红将军与烟富6号的三维分布最为接近,可能是因为二者的可滴定酸、可溶性固形物含量较为相似。由图3可以看出,同一产地不同品种苹果浊汁的分布较为分散,品质指标间存在较大差异。

表3 对于品种分类的SLDA模型的预测结果
Table 3 Prediction performance of SLDA model for apple cultivars

图3 山东省苹果浊汁品种的差异性分析
Fig. 3 Cultivar discrimination of cloudy apple juices from Shandong province based on quality indexes

2.5 基于品质指标对富士品种的产地进行差异性分析

针对优质品种富士的所有产区进行差异性分析,将SLDA技术应用于由13 个果汁样品和25 个变量组成的自动量化数据矩阵中。苹果产地被设为分组变量。如表4所示,最终获得了100%的识别能力和72.7%的预测能力。由图4可以看出,辽宁、山西、河北、新疆、甘肃果汁不存在交叉重叠现象,分离效果非常好,具有较大差异。同一品种不同产地样品间的矿物质含量、可溶性固形物含量等品质指标具有较大差异,数值有高有低,较为分散。而山东省与陕西省的果汁稍有接近,未能较好地分离。原因可能是山东省的3 个富士品种分别来源于淄博市、青岛市与烟台市,这3 个地区纬度跨幅1°18′,经度跨幅3°06′,其土壤环境、降水量、日照时间等条件都不同,造成分布图较为分散,从而与陕西省的分布交汇。由图4可以看出,同一品种不同产地的苹果浊汁分布较为分散,其品质性状存在较大差异。

表4 对于产地分类的SLDA模型的预测结果
Table 4 Prediction performance of SLDA model for producing areas

图4 富士苹果浊汁产地的差异性分析
Fig. 4 Geographical origin discrimination of cloudy Fuji apple juices based on quality indexes

3 讨 论

基于品质指标对苹果浊汁的品种与产地进行差异分析后发现,不同品种或者不同产区间的样品确实存在着差异性,其在图中分布呈现分散状态,基于品质指标和逐步线性判别分析构建的品种与产地的区分模型具有良好的判别效果,即来自山东省不同品种苹果浊汁的样品以及来自不同产地富士苹果浊汁的样品间均具有较大差异,并且分别获得了77.8%和72.7%的判别准确率。而相同品种或者产地的样品在某些方面也有着相似性,在图中的分布呈现聚集状态。这是因为苹果的品种受到遗传基因的影响,其多酚、有机酸、糖等重要指标受到品种的影响较大,很大程度上反映了苹果浊汁的色泽、甜酸度等品质。除此之外,产地决定着苹果的栽培环境,影响着矿物质、可溶性固形物等指标,反映了苹果浊汁的营养品质。同一产区不同品种的样品之间也存在着差异,说明季节性、果实成熟度等对苹果浊汁的品质有较大影响。而相同品种不同产区间样品的差异性则说明了栽培环境也会影响苹果浊汁品质。不同品种以及不同产地间样品的差异性也不同,这是由于苹果浊汁各品质指标间的差异大小不同,所以品质指标的远近程度很大程度上反映了样品间的差异或者相似性。

除了本实验中所阐述的品种和产地对苹果浊汁的品质有较大影响外,气候条件也是一个不可忽视的重要因素。在以后的研究中,可以考察不同气候条件下生长的苹果原料,讨论其浊汁品质的差异性。通过对不同产地不同品种制得的苹果浊汁指标分析,可以找寻其差异性,明确环境、品种对其品质影响大小,为上游育种方向和种植产业品种结构调整提供数据基础与理论依据;对苹果浊汁进行识别、分类,可以筛选出影响苹果浊汁品质的核心指标,从而指导苹果制汁企业对原料进行标准化、合理化应用。本实验所提出的分类方法的实际适用性需要进行进一步研究,可考虑将研究样品扩展至更广泛的研究对象中去。此外,必须对具有较大数据集的模型进行外部验证。

参考文献:

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Discrimination of Cultivar and Geographical Origin of Cloudy Apple Juices Based on Quality Attributes

GUO Shuang1,2, LIU Xuan2, BI Jinfeng2, LI Bin1,*, ZHANG Biao2, GUO Chongting2, CAO Feng2
(1. College of Food Science, Shenyang Agricultural University, Shenyang 110866, China;2. Key Laboratory of Agro-Products Processing, Ministry of Agriculture, Institute of Food Science and Technology,Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100193, China)

Abstract:A total of 41 fresh apple samples from 21 varieties were collected from 7 major producing regions for this study. The quality indicators of cloudy juices from these apples were measured, including juice yield, turbidity, color,browning degree, light transmittance, soluble solids, titratable acid, total phenols, sugar, organic acid, VC, minerals, and antioxidant activity. The obtained data were analyzed by general descriptive and stepwise linear discriminant analysis.The results showed that the quality of cloudy apple juices varied with cultivar and geographical origin. Overall, a* value,original turbidity, browning degree, titratable acid, glucose, sucrose and malic acid varied significantly among cultivars(by 94.07%, 70.41%, 42.86%, 35.26%, 42.02%, 42.40%, and 37.69%, respectively). Due to their significant differences in color quality indicators such as browning, total phenols, antioxidant activity and nutrients such as sugar and acid, the apple juices from different cultivars were distributed dispersively. The browning degree, total phenols content, and 1,1-diphenyl-2-picrylhydrazyl (DPPH) scavenging capacity of the Starkrimson cultivar were generally higher, and the color quality was best. Most Fuji samples were rich in fructose, glucose, sucrose, malic acid and had good nutritional quality. In addition,the samples from different producing areas showed striking differences in turbidity, titratable acid, soluble solids content.The juice yield, original turbidity and titratable acid content of juice samples from Hebei province were generally lowerer and they were not suitable for juice processing. Similarly significant differences were observed among cloudy apple juices from different cultivars in Shandong province and among Fuji cloudy apple juices from different producing areas, and the discrimination accuracy for the cultivars and producing areas were 77.8% and 72.7%, respectively. The above results showed that there were significant differences among apple juices from different cultivars and different producing areas. Analysis of the differences in quality parameters can provide a basis for apple breeding and restructuring of planting industry.Identification and prediction of cultivars and geographical origins based on a discriminant model can provide guidance for apple juice enterprises to choose suitable cultivars for juice processing.

Keywords:cloudy apple juice; variety; geographical origin; difference

DOI:10.7506/spkx1002-6630-201808019

中图分类号:TS255.4

文献标志码:A

文章编号:1002-6630(2018)08-0115-08

引文格式:

郭爽, 刘璇, 毕金峰, 等. 基于品质指标的苹果浊汁品种与产地差异性分析[J]. 食品科学, 2018, 39(8): 115-122.DOI:10.7506/spkx1002-6630-201808019. http://www.spkx.net.cn

GUO Shuang, LIU Xuan, BI Jinfeng, et al. Discrimination of cultivar and geographical origin of cloudy apple juices based on quality attributes[J]. Food Science, 2018, 39(8): 115-122. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-201808019. http://www.spkx.net.cn

收稿日期:2017-07-27

基金项目:“十三五”国家重点研发计划重点专项(2016YFD0400201-4);沈阳市科学技术局重点科技研发计划(17-56-3-00)

第一作者简介:郭爽(1992—),女,硕士研究生,研究方向为食品科学。E-mail:495513191@qq.com

*通信作者简介:李斌(1979—),男,副教授,博士,研究方向为果蔬加工理论与技术。E-mail:libinsyau@163.com

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DOI:10.3969/j.issn.1008-1038.2015.06.001.