模糊数学评价优化浓香花生油脂体的预处理参数及香气成分分析

魏松丽，孙晓静，张丽霞,*，芦 鑫，孟昭建，孙 强，黄纪念，张曼玉

（1.河南省农业科学院农副产品加工研究中心，河南 郑州 450002；2.河南豫研种子科技有限公司，河南 郑州 450002；3.河南农业大学食品科学 技术学院，河南 郑州 450002）

花生资源是食用油脂和蛋白质的重要来源，其开发利用程度直接影响制油、蛋白生产、医药、饲料等行业[1-3]，但目前花生以直接食用和油用为主，精深加工产品缺乏。油脂体是油料种子（如花生）贮存脂肪的重要亚细胞结构[4]，具有易提取、乳化性及稳定性好的特点[5-7]，可作为天然乳化剂应用于食品加工[8-9]。但油脂体的应用还不够广泛，原因有二：一是有关油脂体的研究多以提取和基础性质表征为主[10]，应用性研究较少；二是新鲜油脂体通常带有不愉快的生腥味，这一定程度上限制了油脂体的发展。浓香油脂体的研发可降低油脂体固有的不愉快气味，为油脂体的工业化应用奠定基础。

目前在油料精深加工领域，有关浓香型产品的研究主要集中在浓香油（如浓香菜籽油[11]、浓香花生油[12]）上，关于浓香花生油脂体的研究鲜有报道。相关研究表明在氨基酸转化[13]、氧化活动[14]等反应存在的情况下，以及油脂中的不饱和脂肪酸在高温、氧气、光等因素的影响下，食品会产生特定的风味[15]，这为浓香花生油脂体的研发提供了理论基础。前期研究表明：红外辐射加热能有效减弱新鲜油脂体的生腥味，且所制备的油脂体风味浓郁、口感细腻，但研究仅证明了制备浓香花生油脂体的可行性，未对制备工艺作进一步探讨，且缺乏对浓香花生油脂体感官性质和香气成分的科学评价。模糊数学评价法通过构建影响因素与评价指标的数学模型，实现对样品感官品质的综合评定[16]，可有效弥补传统感官评价主观误差大的不足[17]，而主成分分析和正交偏最小二乘-判别分析（orthogonal partial least squaresdiscriminant analysis，OPLS-DA）法可通过对众多变量的线性变换得出变量间的内在联系，有利于关键性指标的筛选[18-19]。综合运用模糊数学评价、主成分分析和OPLS-DA，对浓香花生油脂体的研究开发具有重要的指导意义。

本实验以脱壳花生为原料，通过模糊数学评价对不同预处理参数下的浓香花生油脂体进行综合评价，结合气相色谱-质谱联用技术实现预处理条件的优化，并利用主成分分析法和OPLS-DA法探讨浓香花生油脂体的香气组成，以期为花生油脂体的开发利用提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

花生：国家油料改良中心河南花生分中心提供，品种为豫花37（粗脂肪质量分数（46.94±0.66）%，粗蛋白质量分数（25.60±0.13）%，水分质量分数（4.26±0.20）%，灰分质量分数（2.68±0.04）%）。

1.2 仪器与设备

IR红外干燥箱 圣泰科红外科技有限公司；DXF-060型手提式中药粉碎机 广州市大祥电子机械设备有限公司；D2X-6022B型真空干燥箱 上海福玛实验设备有限公司；7890A/5975C型气相色谱-质谱联用仪美国安捷伦科技有限公司。

1.3 方法

1.3.1 浓香花生油脂体的制备

分别取9 份等量脱壳花生（带红衣）平铺一层置于红外烘烤箱，经不同条件（110 ℃-30 min、120 ℃-30 min、130 ℃-30 min、140 ℃-30 min、150 ℃-30 min、140 ℃-10 min、140 ℃-20 min、140 ℃-40 min、140 ℃-50 min）辐射加热后取出，脱红衣，转移至烧杯，按料液比1∶10（g/mL）加入蒸馏水后浸泡2 h。将浸泡后的花生同蒸馏水一道转移至高速粉碎机粉碎2 min，四层纱布过滤得花生浆。在花生浆中加入质量分数20%蔗糖，并调节其pH 11.0，常温搅拌15 min后转移至离心杯，5 000 r/min离心15 min。收集上浮物，分散于质量分数20%的蔗糖溶液中，调节pH 11.0，在相同条件下离心，并重复上述步骤。最后收集的上浮物即为浓香花生油脂体。

1.3.2 模糊数学模型的建立

1.3.2.1 感官评定

感官评定人员由20 名经培训的食品专业学生组成，分别对9 组预处理参数下的浓香花生油脂体的色泽、香味、滋味、形态4 个指标进行感官评价，色泽指标中包括光泽度和颜色，香味指标中包括烘烤香味、花生特征香味、生腥味和焦糊味，滋味指标中包括醇厚度、浓郁度和颗粒感，形态指标中包括细腻感、均一度和油脂析出情况，所有指标分为优、良、中、差4 个等级，具体感官评价标准见表1。要求感官评鉴人员身体健康，无特殊喜好且对花生无过敏性症状，评定完一个样品后清水漱口3 次，5 min后进行下一个样品评定[20]。

表1 浓香花生油脂体感官评价标准Table 1 Criteria for sensory evaluation of flavored peanut oil bodies

1.3.2.2 因素集确立

因素集指影响被评判对象质量的指标集合[21]，以色泽、香味、滋味、形态4 个评价指标组成浓香花生油脂体的评价因素集，即因素集U=[u1，u2，u3，u4]=[色泽，香味，滋味，形态]。评定等级集是评价者对因素集反馈信息的结合，对每个因素按优、良、中、差4 个等级进行评定，得到本实验的评定等级集V=[v1，v2，v3，v4]=[优，良，中，差]。

1.3.2.3 权重的确立

各因素对浓香花生油脂体的感官评价影响程度不同，因此需要考虑各因素的权重。本实验采用调查法和对比平均法确定权重[22]，选取10 名感官评判员对浓香花生油脂体的色泽、香味、滋味、形态4 个因素在整个感官评价中的重要程度进行评分。评分采用10 分制，0为不重要，10为最重要。对所得的权重模糊子集进行归一化处理并取平均值，确定各因素权重值和模糊权向量R=[r1，r2，r3，r4]。

1.3.2.4 建立综合模糊评定矩阵

请20 位感官评定人员根据表1对9 个样品的4 个因素进行独立评判并确定评定等级，统计每个等级的票数分布，将各样品各因素评价等级的票数除以参与评定的人员总数（20 人），即得到各样品质量的模糊评定矩阵Ai，根据模糊变换原理Y=R×A，得到各个样品的综合评分结果。

1.3.3 挥发性风味成分测定

采用顶空固相微萃取和气相色谱-质谱联用技术对浓香花生油脂体的挥发性风味成分进行测定。分别将装有15 mL样品的顶空进样瓶置于80 ℃的恒温水浴锅中加热平衡30 min，同时萃取头250 ℃活化20 min。将活化好的萃取头插入进样瓶中，80 ℃恒温萃取挥发性成分30 min，取出将萃取头插入气相色谱仪进样口解吸5 min。采用气相色谱-质谱系统对不同预处理参数下样品的挥发性风味成分进行分析，色谱及质谱条件参照黄纪念等[23]研究。

1.3.4 OPLS-DA法分析样品制备和数据预处理

参照1.3.1节中浓香花生油脂体的制备方法，取4 份等量脱壳花生，分别以未辐射、40 ℃-30 min、60 ℃-30 min和80 ℃-30 min的参数对其进行预处理，制备4 批普通型花生油脂体。参照1.3.3节对普通型花生油脂体的挥发性风味成分进行测定，测定结果与130 ℃-30 min、140 ℃-20 min、140 ℃-30 min和140 ℃-40 min四组浓香型花生油脂体的结果进行整合、汇总，后导入SIMCA-P14.1软件对数据进行归一化和中心化处理。

1.4 数据统计与分析

所有样品均进行3 组平行实验，分别采用Origin 8.5、SAS 9.4和SIMCA-P14.1软件对数据进行统计、主成分分析和OPLS-DA。

2 结果与分析

2.1 基于模糊数学的感官评价分析

2.1.1 权重确定结果

10 名感官评判员对各因素的投票分布情况见表2，对各因素的投票结果进行归一化处理并取平均值，得色泽、香味、滋味、形态4 个因素的权重分别为0.14、0.30、0.37和0.19。因此，确定各因素的模糊权向量R=[0.14, 0.30, 0.37, 0.19]。

表2 浓香花生油脂体因素权重分布及归一化处理结果Table 2 Weight distribution and normalization results of factors in sensory evaluation of flflavored peanut oil bodies

2.1.2 建立综合模糊评定矩阵

20 名感官评判人员对9 组浓香花生油脂体样品的模糊评定结果如表3所示。可以看出，不同预处理参数对样品的色泽、香味、滋味和形态4 个因素影响各异，因而需采用模糊数学评价对结果进一步分析。

表3 不同预处理参数下浓香花生油脂体的感官评定结果Table 3 Sensory evaluation of flavored peanut oil bodies with different pretreatment parameters

将表3中各因素各等级所得票数除以评判总人数（20 人），得到不同编号（i）样品对应的综合模糊评定矩阵Ai。以编号为1的110 ℃-30 min组样品为例，将浓香油脂体评价指标各等级的评定人数除以总评价人数，可建立色泽、香味、滋味、形态4 个因素的模糊评定矩阵分别为：u1=[0.00, 0.00, 0.15, 0.85]，u2=[0.00, 0.00, 0.10, 0.90]，u3=[0.00, 0.00, 0.90, 0.10]，u4=[0.75, 0.25, 0.00, 0.00]，将以上4 个因素的评定结果整合为1 个综合矩阵，即得1号样品的综合模糊评定矩阵为：

同理，2～9号浓香花生油脂体样品的综合模糊评定矩阵为：

根据模糊矩阵变换原理：Y=R×A，则对第i号样品评价结果为Yi=R×Ai，得到各个样品的综合评判结果。以编号为1的110 ℃-30 min条件下的浓香花生油脂体为例：

同理，可得其他不同预处理参数下浓香花生油脂体的模糊评价结果，将各个样品的综合评判结果分别乘以其对应的分值（优、良、中、差依次被赋予分值100、90、80、70），并进行相加，即得每个样品的最后综合评分。样品的模糊评判结果和综合评分见表4。

表4 浓香花生油脂体样品的综合评判结果Table 4 Fuzzy comprehensive sensory evaluation of flavored peanut oil boddiieess

由表4可知，9 组样品的模糊评价结果和综合评分差异较大，表明不同预处理参数对浓香花生油脂体的感官品质影响显著。其中，综合评分最高的样品为4号（140 ℃-30 min），7号样品（140 ℃-20 min）次之；综合评分最低的两组样品分别为1号（110 ℃-30 min）和9号（140 ℃-50 min），可知浓香花生油脂体良好感官特性的产生需要有适宜的处理温度和时间，温度太低或太高、处理时间太长或太短都会使其综合感官品质下降。原因可能是：温度太低或处理时间太短时，样品挥发性风味成分以醛酮类为主，具有烘烤特征的典型香气成分含量低，油脂体生腥味重；而温度太高或处理时间太长，样品色泽加深，有浓郁的焦糊味和苦味，且部分清油析出，严重影响油脂体的香气、滋味和形态。依据综合评分结果，初步判定浓香花生油脂体的最佳预处理参数为140 ℃-30 min。

2.2 不同预处理参数下浓香花生油脂体的挥发性风味成分分析

在模糊数学评价的基础上，对综合评分在良以上的4 组（编号为3、4、7、8）样品进行挥发性风味成分分析，结果见表5。不同预处理参数下花生油脂体的挥发性组分主要由油脂氧化挥发物（醛、酮、烃等）和杂环类化合物（吡咯、吡嗪、呋喃等）两类风味物质组成。其中，醛类化合物是脂质氧化挥发物中的主要化合物，相对含量分别随预处理温度和时间的增加明显降低；由美拉德反应产生的杂环类风味物质[24-25]是花生制品烘烤风味的关键呈味物质，物质数量和相对含量均随温度和时间的增加呈上升趋势。

表5 不同预处理参数下浓香花生油脂体的挥发性组分Table 5 Volatile components of flavored peanut oil bodies with different pretreatment parameters

续表5

图1 4 种预处理参数下花生油脂体中挥发性风味的维恩图Fig. 1 Venn diagram showing shared volatile flavors in peanut oil bodies with 4 combinations of pretreatment parameters

采用维恩图对表5的挥发性物质进行可视化分析[26]，如图1所示。4 组花生油脂体共有挥发性风味物质有17 种，其中醛类化合物7 种，杂环类化合物5 种，烷烃类化合物2 种，苯类、醇酚类和其他化合物各1 种，共有化合物数量仅占总风味化合物数量（62 种）的27.42%，表明4 组预处理参数下花生油脂体挥发性风味成分的组成存在明显差异。对不同预处理参数组的结果进行两两比较发现，130 ℃-30 min组与140 ℃-30 min组共有物质最少（19 种），推测这2 组样品挥发性香气差异较大；140 ℃-30 min组与140 ℃-40 min组，140 ℃-20 min组与140 ℃-40 min组间共有物质最多（27 种），推测这3 组预处理条件下花生油脂体的香气相似度较高。

结合表5和图1分析可以看出：130 ℃-30 min组花生油脂体仅检测到25 种香气成分，各类化合物（除其他）的物质数量均最少，且醛类化合物相对含量高（48.07%），表明该预处理参数下花生油脂体的挥发性风味仍以呈青草香、果香、生腥味的醛类[27-28]为主，坚果香、烘烤香等特征性香气形成不充分；140 ℃-30 min组花生油脂体共检测到3 6 种风味成分，相较于130 ℃-30 min组，醛类、醇酚类化合物相对含量下降，杂环类、苯类、烷烃类和其他风味物质的比率均明显增加，表明适当增加温度有利于降低样品的不愉快气味，增加特征性烘烤香气；140 ℃-20 min组的检测结果介于前两者之间，此时样品不良风味减轻，但烘烤香味较弱，特征不明显；140 ℃-40 min组花生油脂体中检测到的风味化合物数量最多（46 种），带有生腥味的醛类物质比率下降，吡嗪等呈特征性烘烤香的杂环类化合物[29]含量增加，同时醇酚类、酮类、酸类等化合物中带有不愉快风味物质（如3-呋喃甲醇、己酸）[30]的相对含量大幅增加，表明该预处理参数下花生油脂体的香气成分最复杂，且预处理时间过长会带来异味，影响花生油脂体风味的整体评价。由以上分析结果可知，140 ℃-30 min组花生油脂体生腥味轻，特征性香气浓郁且无异味，与综合模糊评判结果一致，因而确定浓香花生油脂体的最佳预处理参数为140 ℃-30 min。

2.3 浓香花生油脂体挥发性化合物主成分分析

表6 主成分的特征值与贡献率Table 6 Eigenvalues and contribution rates to total variance of principal components

风味是浓香花生油脂体的重要特征之一，因其风味物质变量多、成分复杂（表5和图1），简单的成分测定难以明晰风味的主要影响物质和关键特征化合物，因此有必要对浓香花生油脂体的风味成分作深入分析。对浓香花生油脂体的挥发性物质按保留时间进行编号（C1～C62），以物质的相对含量为变量，采用SAS 9.4对62 种挥发性化合物进行主成分分析。由表6可知，浓香花生油脂体的挥发性化合物共由4 个主成分组成（Z1～Z4），其中Z1、Z2、Z3的贡献率分别为75.36%、15.40%和7.81%，累计贡献率达98.57%，表明这3 个主成分可包含浓香花生油脂体香气的绝大部分信息量[31]，因而，选择前3 个主成分对花生油脂体的风味物质进行后续分析。

表7 主成分因子的特征向量与模长Table 7 Eigenvectors and modulus lengths of principal components

模长反映某化合物对风味的影响强度，依据3 种主成分因子的特征向量计算挥发性物质的模长[32]，由表7可以看出，62 种挥发性物质中模长大于1的共32 种，排名前十的挥发性化合物由4 种醛类、5 种杂环类和1 种醇酚类物质组成，其中美拉德反应形成的杂环类风味物质在化合物数量和所占比例上均占优势，这表明美拉德反应在浓香花生油脂体的香气形成上发挥了重要作用。

由表7可知，第1主成分反映的指标（相关性系数绝对值大于1）指向醛酮类、杂环类、醇酚类与其他类化合物，与壬醛、N-甲基吡咯、2-乙基-6-甲基吡嗪、苯乙醛、苯甲醛、2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氢苯并呋喃、己醛、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪呈高度正相关，与2,5-二甲基-3-(2-丙烯基)吡嗪、2,5-二甲基-3-(3-甲基丁基)吡嗪、N,N-二丁基甲酰胺、1-十六醇、1-甲基-1H-吡咯-2-乙腈呈高度负相关；第2主成分反映的指标指向杂环类、醛酮类和醇酚类化合物，与2-乙基-6-甲基吡嗪、2,5-二甲基吡嗪、甲基吡嗪、己醛、麦芽糖醇、对氧代丙酮呈高度正相关，与壬醛、苯乙醛高度负相关；第3主成分反映的指标指向杂环类和醇酚类化合物，与2,3-二氢苯并呋喃和2-甲氧基-4-乙烯苯酚呈高度正相关，与N-甲基吡咯呈高度负相关。可见，杂环类、醛酮类、醇酚类和其他4 类化合物是影响浓香花生油脂体香气的主要物质，而苯类、烷烃类和酸类化合物非浓香花生油脂体风味的关键化合物。因此，可以用杂环类、醛酮类、醇酚类和其他4 类化合物综合评价浓香花生油脂体的香气组成。

2.4 浓香花生油脂体挥发性化合物OPLS-DA

图2 浓香花生油脂体挥发性化合物中关键特征化合物OPLS--DDAA结果Fig. 2 OPLS-DA analysis of key characteristic compounds in flavored peanut oil bodies

为进一步筛选出浓香花生油脂体挥发性成分中的关键特征化合物，采用SIMCA-P14.1软件对普通型和浓香型2 种花生油脂体中的杂环类、醛酮类、醇酚类和其他挥发性风味成分进行OPLS-DA。由图2A可以看出，2 组样品沿PC1轴明显分开，说明普通型和浓香型花生油脂体能够很好地区分。采用交叉验证法对OPLS-DA模型进行验证，共筛选出了2 个主成分，其拟合参数为=0.679，=0.999，Q2=0.953，表明该拟合模型稳定性和拟合率较高。设定置换次数n=200，对OPLS-DA拟合模型进行置换检验，由模型的置换检验结果（图2B）可以看出，打乱部分样本类别后，左侧的所有点均低于右侧相同颜色的原始点，同时，相应模型的R2值和Q2值均下降，表明该拟合模型稳定可靠。因此，采用建立的OPLS-DA模型进行后续的关键特征风味化合物的筛选。

表8 浓香花生油脂体挥发性成分OPLS-DA模型的VVIIPP值Table 8 VIP values of OPLS-DA model for volatile components in flavored peanut oil bodies

以变量投影重要性（variable important in the projection，VIP）值进一步筛选浓香型花生油脂体风味中的关键特征化合物，结果见表8。普通型和浓香型花生油脂体的58 个风味化合物中可筛选出16 个差异化学成分（VIP值＞1），分别为己醛、2-乙基-6-甲基吡嗪、苯甲醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛、N-甲基吡咯、苯乙醛、Z-2-癸烯醛、2-戊基呋喃、2-十一烯醛、(Z)-2-庚烯醛、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氢苯并呋喃、2-甲氧基-4-乙烯苯酚、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪、1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯。筛选出的16 种差异化合物中，(Z)-2-庚烯醛、(E,E)-2,4-癸二烯醛和2-戊基呋喃这3 种化合物仅在普通型样品中检测到，浓香型样品未检测到，表明这3 种化合物不是浓香型花生油脂体风味的关键特征化合物；己醛、Z-2-癸烯醛和2-十一烯醛这3 种化合物在2 组样品中均检测到，但浓香型样品中3 种化合物的相对含量均显著低于普通型，表明这3 种化合物是浓香花生油脂体风味的重要组成部分，但非关键特征化合物；2-乙基-6-甲基吡嗪、苯甲醛、N-甲基吡咯、苯乙醛、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氢苯并呋喃、2-甲氧基-4-乙烯苯酚、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪、1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯这10 种化合物仅在浓香型样品中检测到，且相对含量较高，表明这10 种化合物为浓香花生油脂体挥发性风味中的关键特征化合物。

结合主成分分析和OPLS-DA结果可以得出，杂环类、醛酮类、醇酚类和其他4 类化合物是影响浓香花生油脂体香气的重要成分，其关键特征化合物分别为：2-乙基-6-甲基吡嗪、N-甲基吡咯、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氢苯并呋喃、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪（杂环类）；苯甲醛、苯乙醛（醛酮类）；2-甲氧基-4-乙烯苯酚（醇酚类）；1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯（其他）。

3 结 论

本实验以色泽、香味、滋味、形态4 个因素为评价指标，基于模糊数学评价法对浓香花生油脂体的9 组预处理参数进行优化，发现不同预处理参数对浓香花生油脂体的感官品质影响显著，其中140 ℃-30 min组样品综合评分最高，初步判定140 ℃-30 min为浓香花生油脂体的最佳预处理参数。

在此基础上，通过气相色谱-质谱联用技术对综合评分在良以上的4 组样品进行挥发性风味成分分析，结果表明140 ℃-30 min组花生油脂体生腥味轻，特征性香气浓郁且无异味，与综合模糊评判结果一致，因而确定浓香花生油脂体的最佳预处理参数为140 ℃-30 min。

主成分分析结合OPLS-DA筛选浓香花生油脂体的关键风味物质，结果表明，杂环类、醛酮类、醇酚类和其他4 类化合物是影响浓香花生油脂体香气的重要成分，其关键特征化合物分别为：2-乙基-6-甲基吡嗪、N-甲基吡咯、2,5-二甲基吡嗪、3-乙基-2,5-二甲基吡嗪、2,3-二氢苯并呋喃、3,5-二乙基-2-甲基吡嗪（杂环类）；苯甲醛、苯乙醛（醛酮类）；2-甲氧基-4-乙烯苯酚（醇酚类）；1-甲基吡咯-2-羧酸甲酯（其他）。研究结果可为浓香花生油脂体的开发和香气成分鉴定提供参考。