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作物杂志, 2019, 35(4): 55-60 doi: 10.16035/j.issn.1001-7283.2019.04.009

遗传育种·种质资源·生物技术

利用因子分析综合评价9个西藏农家青稞品种的品质

靳玉龙, 白婷, 朱明霞, 刘小娇, 王姗姗, 张志薇, 胡赟, 张玉红

西藏自治区农牧科学院农产品开发与食品科学研究所,850000,西藏拉萨

Comprehensive Evaluation of Quality of Nine Tibetan Barley Landlaces by Factor Analysis

Jin Yulong, Bai Ting, Zhu Mingxia, Liu Xiaojiao, Wang Shanshan, Zhang Zhiwei, Hu Yun, Zhang Yuhong

Institute of Agricultural Products Development and Food Science,Tibet Academy of Agricultural and Animal Husbandry Sciences, Lhasa 850000, Tibet, China

通讯作者: 张玉红，研究员，从事农产品加工研究

收稿日期: 2018-12-18   修回日期: 2019-06-11   网络出版日期: 2019-08-15

基金资助: “十三五”国家重点研发计划–基于挤压重组技术的方便杂粮主食品加工关键技术、装备研制及示范(2017YFD0401204)
国家大麦青稞产业技术体系项目(CARS-05)
农产品开发与食品科学研究平台运行费—青稞精深加工技术创新平台运行(XZNKY-2018-C-016)

Received: 2018-12-18   Revised: 2019-06-11   Online: 2019-08-15

作者简介 About authors

靳玉龙,助理研究员,主要从事青稞营养及综合加工利用研究 。

摘要

随着青稞加工产业的发展,筛选西藏优质种质资源将有助于培育适宜加工的青稞品种。选取9个西藏农家青稞品种,以藏青25为对照,通过测定31项化学特性指标,建立品质综合评价体系。结果表明:经因子分析提取出6个特征值大于1的主成分,累积方差贡献率为94.65%,其中第1主成分的贡献率为49.81%,主要包含蛋白质及苏氨酸（THR）、脯氨酸（PRO）、丙氨酸（ALA）、缬氨酸（VAC）、亮氨酸（LEU）、苯丙氨酸（PHE）、组氨酸（HIS）、赖氨酸（LYS）、清蛋白、总氨基酸含量等指标;第2主成分的贡献率为13.85%,其中粗脂肪、直链淀粉、膳食纤维、γ-VE、磷含量具有较大的载荷值。根据建立的品质综合评价模型,优良度得分排序为:藏青25>青21>隆子黑>拉萨长黑>联嘎木>拉萨短白>彭乃嘎布>江热俄久>直孔嘎夏>联木白稞。

关键词： 青稞 ; 农家品种 ; 营养品质 ; 因子分析 ; 综合评价

Abstract

With the rising of highland barley processing industry, it is contributive to cultivate highland barley varieties suitable for processing by screening high quality germplasm of Tibetan resources. Zangqing 25 was used as the control, 31 quality traits of 9 Tibetan barley rarieties were comprehensively evaluated to determine the quality. The results indicated that 6 common factors with an eigenvalue greater than 1 were extracted, cumulatively contributing to 94.65% of the total variance. The first principal component including protein, threonine, proline, alanine, valine, leucine, phenylalanine, histidine, lysine, albumin, and total content of amino acids contents was 49.81%. The contribution rate of the second common factor including fat, amylose, dietary fiber, γ-VE, P contents was 13.85%. On the basis of the model of comprehensive evaluation, the score consequence is: Zangqing25>Qing21>Longzihei>Lhasa changhei>Liangamu>Lhasa duanbai>Pengnaigabu>Jiangre’ejiu>Zhikonggaxia>Lianmubaike.

Keywords： Barley ; Native variety ; Nutritional quality ; Factor analysis ; Comprehensive evaluation

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本文引用格式

靳玉龙, 白婷, 朱明霞, 刘小娇, 王姗姗, 张志薇, 胡赟, 张玉红. 利用因子分析综合评价9个西藏农家青稞品种的品质[J]. 作物杂志, 2019, 35(4): 55-60 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2019.04.009

Jin Yulong, Bai Ting, Zhu Mingxia, Liu Xiaojiao, Wang Shanshan, Zhang Zhiwei, Hu Yun, Zhang Yuhong. Comprehensive Evaluation of Quality of Nine Tibetan Barley Landlaces by Factor Analysis[J]. Crops, 2019, 35(4): 55-60 doi:10.16035/j.issn.1001-7283.2019.04.009

青稞（Hordeum vulgare L. var. nudum Hook. f.）是大麦的一种特殊类型,即裸大麦,在植物学分类上属于禾本科小麦族大麦属大麦的变种之一[1],青稞在青藏高原种植普遍[2]且历史悠久,在我国至少已有5 000多年的种植历史[3],在藏区更是形成了独特的青稞文化。青稞是藏族群众赖以生存的基本口粮,具有耐旱、耐瘠薄、生长期短、适应性强、产量稳定、易栽培等优异特性[4]。近年来,青稞丰富的营养和保健作用也得到了现代医学的证实[5,6]。青稞的营养均衡,纤维、维生素和矿质元素含量高,蛋白质含量适中,糖分和脂肪含量低[7]。

因子分析是多指标综合评价中一种常用的多元统计方法[8,9],与主成分分析类似,都是通过降维过程,将多个指标转化为少数几个相互独立的新指标,再根据各样品的因子得分进行综合评价,使得评价结果更加合理[10]。李伟等[11]对不同品种杨梅果实进行综合品质评价,通过降维对17个指标有效提取了7个主成分,简化后评价效果较好。这一方法在蓝莓[12]、无花果[13]、菜用大豆[14]、甘薯[15]等作物上有过相似的研究,但是目前对青稞的研究鲜见。

目前,西藏青稞主推品种约13.3万hm2。随着加工产业的兴起,需要更多适宜加工且具有特色的青稞品种。目前加工使用的多集中于推广品种,但在藏区还有很多农家品种,部分农家青稞品种具有很强的高海拔适应特性,虽种植面积较小、产量较低,但对当地高海拔且缺少果蔬膳食营养供给的意义重大,而且目前对这些品种研究较少,所以探索其是否具有特殊的营养结构和差异性很有必要。本试验以9个在西藏高海拔地区种植的主要农家青稞品种为试验材料,同时以目前在西藏青稞品种中最具加工性,且适应相对较低海拔的青稞品种藏青25为对照。对蛋白质、脂肪、人体必需氨基酸、清蛋白、球蛋白以及铁（Fe）、钙（Ga）、镁（Mg）、磷（P）、硫（S）、锶（Sr）等31项指标进行因子分析,并进行综合评价,以期明确这些西藏农家青稞品种的品质营养特点以及加工利用价值,为开发特色青稞产品提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 供试材料

参试的10个青稞品种均由西藏自治区农牧科学院农业研究所提供（2017年扩繁于西藏自治区农牧科学院6号试验地）,直孔嘎夏、江热俄久、彭乃嘎布、联嘎木、联木白稞、青21、隆子黑、拉萨长黑、拉萨短白等为高海拔西藏农家青稞品种,藏青25是西藏自治区农牧科学院为青稞加工产业培育的适应相对较低海拔的推广品种。

1.2 测定方法

水分、粗淀粉、直链淀粉、粗脂肪、粗蛋白、不溶性膳食纤维、可溶性膳食纤维、维生素B2、氨基酸、维生素E等按照相关国标的测定方法进行测定。根据GB 5009.3-2016《食品中水分的测定》,采用恒质量法测定水分含量;依照GB 5006-1985谷物子粒粗淀粉测定法测定淀粉含量;参照GB 2906-1982测定粗脂肪含量;依据GB/T 5511-2008/ISO20483:2006测定粗蛋白含量;依据GB/T 9822-2008测定不溶性膳食纤维含量;依据GB/T 5009.88-2004测定可溶性膳食纤维含量;依据GB 5009.85-2016测定维生素B2含量;依据GB 5009.124-2016食品安全国家标准食品中氨基酸的测定方法测定氨基酸含量;参照DB33/T 647-2007测定矿质元素含量。

1.3 统计分析

应用Excel 2007、SPSS 16.0变异系数进行数据处理及分析。利用隶属函数法和因子分析相结合进行综合评价:在因子分析前,用隶属函数法对原始数据进行标准化处理。按照公式（1）和（2）进行计算[16,17]:

S(in)=(Xin-Ximin)/(Ximax-Ximin)
D=∑[Fm×Em] （m=1,2,3,4,……）

注:S(in)指第n个样品第i指标的原始数据经转化后的隶属函数值;Xin指n个样品第i指标的原始测定值;Ximax、Ximin分别为所有样品中第i个指标的最大值和最小值。D为综合得分,Fm为第m个公因子分值,Em为第m个公因子的方差贡献率。

2 结果与分析

2.1 不同青稞品种主要营养成分含量差异分析

根据营养品质性状的测定结果,得到各营养品质指标的平均值和变异系数（表1）。各品质性状均存在着不同程度的变异,Al含量在品种间变异最大,达到了97.66%,水分和直链淀粉含量的变异系数最小,分别为1.62%和3.23%。γ-氨基丁酸（GABA）含量最低,但也存在品种间的差异性。其他指标的变异系数均较大,说明供试的农家青稞品种间差异较大。

表1   西藏农家青稞品种的营养成分含量

Table 1  Nutrition content of native barley variety in Tibet

指标
Index		平均值
Mean		标准差
Standard
deviation		变异系数(%)
Variable
coefficient		指标
Index		平均值
Mean		标准差
Standard
deviation		变异系数(%)
Variable
coefficient
水分Water (%)10.910.181.62苏氨酸THR (%)0.380.0819.91
粗脂肪Fat (%)1.610.2213.81脯氨酸PRO (%)1.100.2623.58
蛋白质Protein (%)10.181.0810.56丙氨酸ALA (%)0.330.0516.36
直链淀粉Amylose (%)20.640.673.23缬氨酸VAL (%)0.250.0415.26
支链淀粉Amylopectin (%)30.942.658.55亮氨酸LEU (%)0.310.0618.13
不可溶性膳食纤维
Insoluble dietary fiber (%)		15.521.6210.46苯丙氨酸PHE (%)0.910.2527.10
可溶性膳食纤维
Soluble dietary fiber (%)		3.761.0527.92组氨酸HIS (%)0.120.0431.34
γ-VE(mg/100g)0.100.0666.69赖氨酸LYS (%)0.420.0819.21
维生素B2 VB2(mg/100g)0.470.0510.05蛋氨酸MET (%)0.080.0230.15
Al (mg/kg)60.4159.0097.66异亮氨酸ILE (%)0.180.0315.85
Ca (mg/kg)1 257.15275.7621.94酪氨酸TYR (%)0.120.0430.62
Fe (mg/kg)80.3621.2426.43γ-氨基丁酸GABA (%)0.020.0014.72
Mg (mg/kg)1 772.94302.6417.07氨基酸总量Total amino acid (%)7.831.6320.82
P (mg/kg)4 218.26586.2813.90清蛋白Albumin (%)1.700.6739.35
S (mg/kg)737.1783.6311.35球蛋白Globulin (%)1.420.4431.19
Sr (mg/kg)2.581.0239.41

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2.2 主要品质性状的相关性

相关性分析结果如表2所示,品质性状之间既存在正相关也存在负相关,并且多数指标间相关系数的绝对值大于0.5,表明所研究的品质性状之间具有较强的相关性。淀粉、可溶性膳食纤维、粗脂肪、γ-氨基丁酸、总氨基酸、清蛋白、Sr含量间相关性达到较高水平,即基础营养品质方面几个品种间的相关性高。Sr、GABA、总氨基酸、清蛋白、球蛋白与粗脂肪、可溶性膳食纤维、γ-VE、VB2含量间的相关性极显著,它们与Ca、Fe、Mg、S、P含量呈负相关。

表2   西藏青稞农家品种营养品质指标含量相关性分析

Table 2  Correlation analysis of nutrition contents about native barley varieties of Tibet

指标
Index		粗脂肪
Fat		蛋白质
Protein		直链淀粉
Amylose		支链淀粉
Amylopectin		不可溶性
膳食纤维
Insoluble
dietary fiber
可溶性
膳食纤维
Soluble
dietary fiber		γ-VEVB2AlCaFeMgPSSrGABA总氨基酸
Total
amino
acid		清蛋白
Albumin		球蛋白Globulin
粗脂肪Fat--1
蛋白质Protein-0.209-1
直链淀粉Amylose-0.528-0.641*-1
支链淀粉Amylopectin-0.469-0.721**-0.954**-1
不可溶性膳食纤维
Insoluble dietary fiber		-0.140-0.745**-0.869**-0.834**-1
可溶性膳食纤维
Soluble dietary fiber		-0.991**-0.228-0.530-0.461-0.144-1
γ-VE-0.992**-0.118-0.618*-0.563*-0.256-0.985**-1
VB2-0.996**-0.159-0.584*-0.529-0.216-0.989**-0.999**-1
Al-0.230-0.082-0.150-0.049-0.020-0.190-0.199-0.190-1
Ca-0.610*-0.557*-0.835**-0.838**-0.640*-0.586*-0.663*-0.635*-0.287-1
Fe-0.387-0.367-0.745**-0.720**-0.767**-0.426-0.483-0.461-0.395-0.530-1
Mg-0.599*-0.441-0.903**-0.883**-0.765**-0.621*-0.683*-0.658*-0.013-0.693**-0.798**-1
P-0.619*-0.495-0.946**-0.886**-0.769**-0.649*-0.692**-0.665*-0.219-0.801**-0.714**-0.917**-1
S-0.604*-0.516-0.952**-0.921**-0.820**-0.626*-0.691**-0.663*-0.025-0.821**-0.861**-0.912**-0.953**-1
Sr-0.992**-0.150-0.581*-0.536-0.209-0.979**-0.996**-0.997**-0.197-0.625*-0.434-0.662*-0.650*-0.644*1
GABA-0.992**-0.118-0.617*-0562*-0.255-0.985**-1.000**-0.999**-0.199-0.662*-0.483-0.683*-0.692**-0.691**0.995**1
总氨基酸
Total amino acid		-0.887**-0.562*-0.236-0.150-0.106-0.910**-0.860**-0.879**-0.012-0.215-0.311-0.410-0.379-0.3700.869**0.861**1
清蛋白Albumin-0.993**-0.152-0.599*-0.539-0.228-0.991**-0.998**-0.999**-0.185-0.626*-0.474-0.678*-0.683*-0.674*0.995**0.998**0.883**1
球蛋白Globulin-0.996**-0.138-0.592*-0.535-0.217-0.986**-0.998**-0.998**-0.225-0.650*-0.441-0.655*-0.668*-0.660*0.997**0.998**0.862**0.997**1

Note: "*" means significant correlation (P<0.05), "**" means extremely significant correlation (P<0.01)

注:“*”表示显著相关（P<0.05）,“**”表示极显著相关（P<0.01）

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2.3 主要营养品质的主成分分析

主成分分析将以上综合指标保留了原有指标的大部分信息,且彼此之间不相关[18],对9个西藏农家青稞品种及对照品种的31项指标进行主成分分析（表3）,提取出的6个主成分累计方差贡献率为94.65%,解释了大部分原始信息。第1主成分方差贡献率为49.81%,蛋白质、VB2、Al、Ca、Fe、苏氨酸、脯氨酸、丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、组氨酸、赖氨酸、总氨基酸、清蛋白、球蛋白具有较大的载荷值,其中总氨基酸与单氨基酸载荷值都较大,说明评价方法的一致性较好,不存在放大权重;因此第1主成分可反映主要营养指标。第2主成分的贡献率为13.85%,粗脂肪、直链淀粉、膳食纤维、γ-VE、P具有较大的载荷值,第3主成分载荷值较大的有水分、支链淀粉和Sr;第4主成分载荷值较大的有S、甲硫氨酸;第5主成分载荷值较大的包括Mg、GABA;第6主成分每个指标的载荷值都不突出,但可完善整个模型的信息表达量。

表3   西藏农家青稞品种品质指标的因子载荷矩阵、特征值及累计贡献率

Table 3  Factor loading matrix, eigenvalue and cumulative contribution rate of quality factors of native barley varieties of Tibet

指标Index主成分Principal component
123456
水分含量Water content-0.600.010.70-0.03-0.09-0.15
粗脂肪含量Fat content-0.590.73-0.15-0.06-0.030.23
蛋白质含量Protein content0.82-0.13-0.320.43-0.090.02
直链淀粉含量Amylose content-0.42-0.680.52-0.21-0.080.10
支链淀粉含量Amylopectin content0.260.23-0.780.40-0.01-0.04
不可溶性膳食纤维含量Insoluble dietary fiber content-0.350.600.45-0.160.230.40
可溶性膳食纤维含量Soluble dietary fiber content0.510.58-0.22-0.42-0.280.25
γ-VE含量γ-VE content-0.30-0.67-0.270.46-0.320.13
VB2含量VB2 content0.560.100.520.09-0.180.46
Al含量Al content-0.520.48-0.440.020.11-0.44
Ca含量Ca content0.790.070.280.310.25-0.36
Fe含量Fe content-0.670.570.020.230.16-0.07
Mg含量Mg content-0.540.02-0.36-0.060.570.39
P含量P content-0.41-0.530.260.450.380.23
S含量S content-0.580.250.180.690.20-0.06
Sr含量Sr content-0.240.050.720.590.08-0.19
THR含量THR content0.970.050.120.090.110.09
PRO含量PRO content0.98-0.09-0.060.14-0.040.01
ALA含量ALA content0.980.100.11-0.010.02-0.03
VAL含量VAL content0.990.030.020.09-0.08-0.04
LEU含量LEU content0.990.020.050.10-0.050.01
PHE含量PHE content0.850.410.230.090.180.12
HIS含量HIS content0.910.140.160.000.120.12
LYS含量LYS content0.94-0.070.02-0.140.05-0.10
MET含量MET content-0.200.00-0.350.77-0.270.40
ILE含量ILE content0.98-0.060.000.06-0.10-0.06
TYR含量TYR content0.71-0.04-0.210.000.650.07
GABA含量GABA content0.26-0.57-0.20-0.250.650.00
总氨基酸含量Total amino acid content0.990.060.030.130.060.04
清蛋白含量Albumin content0.740.560.300.12-0.06-0.06
球蛋白含量Globulin content-0.680.550.060.220.17-0.11
特征值Eigenvalue15.444.293.512.801.951.35
贡献率Rate of contribution (%)49.8113.8511.339.036.284.35
累积贡献率Accumulating contribution rate (%)49.8163.6674.9984.0290.3094.65

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2.4 不同青稞品种营养品质性状的综合评价

通过隶属函数法对原始数据进行标准化处理,转化成均值为0、标准差为1的无量纲数据[19]。依据因子载荷矩阵累计贡献率提取的6个主成分对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重,建立青稞营养品质评价的数学模型F=0.53F1+0.15F2+0.12F3+0.10F4+0.07F5+0.05F6,得到青稞品种营养品质的综合评分（表4）。由表4可以看出,9个西藏农家青稞品种与对照品种的品质存在差异,按照得分从高到低的顺序为藏青25、青21、隆子黑、拉萨长黑、联嘎木、拉萨短白、彭乃嘎布、江热俄久、直孔嘎夏、联木白稞。

表4   青稞农家品种基于营养品质因子分析的综合评价

Table 4  Comprehensive evaluation of nutritional quality of native barley varieties by factor analysis

品种VarietyF1F2F3F4F5F6综合分值Comprehensive score排序Order
直孔嘎夏Zhikonggaxia-0.580.130.17-0.31-0.51-1.42-0.4079
江热俄久Jiangre’ejiu-0.57-0.030.91-1.18-0.800.21-0.3628
彭乃嘎布Pengnaigabu-0.501.07-1.371.58-0.40-0.98-0.1897
联嘎木Liangamu-0.530.37-0.740.000.432.01-0.1845
联木白稞Lianmubaike-0.880.21-0.99-1.650.86-0.17-0.66510
青21 Qing210.42-0.590.990.071.66-1.080.3192
隆子黑Longzihei-0.470.971.831.080.150.740.2703
拉萨长黑Lhasa changhei0.35-1.90-0.580.920.710.42-0.0074
拉萨短白Lhssa duanbai0.23-1.280.050.03-1.930.13-0.1886
藏青25（对照）Zangqing252.541.05-0.27-0.53-0.160.131.4131

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3 讨论

本研究通过分析西藏青稞农家品种与推广品种的品质,希望从机理层面揭示其在更高海拔长期存在的膳食特点和可加工性。通过数据统计分析发现,多数指标间的相关系数绝对值大于0.5,说明指标间的信息重叠性较高[20,21],间接说明农家青稞品种的品质代表性指标较少,不能按照现有的指标对主要影响因素进行分析;变异系数的差异反映了品质性状在进化保守性或遗传可塑性方面的差异,在品质方面体现出来的差异具有较高的可信度[22]。因子选择是综合品质评价的基础[23],因子分析是一种以数据约简为主要目标的统计方法[24]。因子的确定对评价效果具有决定性。试验中青稞品种的品质指标较多,指标间既独立又具有相关性,大多数都有客观特征和主观质量特征[25]。目前,青稞营养成分的报道较多[26,27,28],但不同地区青稞品种的营养成分比较研究较少,需进一步收集资源进行营养品质的评价分析,从而促进西藏青稞资源的开发研究。

4 结论

通过综合评价表明,青稞品质优良度排序为藏青25>青21>隆子黑>拉萨长黑>联嘎木>拉萨短白>彭乃嘎布>江热俄久>直孔嘎夏>联木白稞;并发现第1主成分中蛋白质、VB2、Al、Ca、Fe、苏氨酸、脯氨酸、丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、苯丙氨酸、组氨酸、赖氨酸、总氨基酸、清蛋白、球蛋白因子载荷值较大,可以反映品质的优劣。第2主成分中粗脂肪、直链淀粉、膳食纤维、γ-VE、P具有较大的载荷值。第1主成分和第2主成分从品质营养角度能够较大程度反映青稞品质的优劣。从结果可以看出,试验中所选的9个高海拔农家青稞品种的综合评价分值都低于对照藏青25。虽农家品种受高海拔环境胁迫,一定程度上处于劣势,但是明确了9个农家品种与推广品种藏青25的差异性。同时可以看出,各项测定指标的变异系数范围（1.62%~97.66%）较大。

参考文献

卢良恕 . 中国大麦学. 北京: 中国农业出版社, 1996.

[本文引用: 1]

强小林, 迟德钊, 冯继林 .

青藏高原区域青稞生产与发展现状

西藏科技, 2008(3):11-17.

[本文引用: 1]

江春艳, 严冬, 谭进 , 等.

青稞的研究进展及应用现状

西藏科技, 2010(2):14-16.

[本文引用: 1]

党斌, 杨希娟, 刘海棠 .

青稞加工利用现状分析

粮食加工, 2009,34(3):69-71.

[本文引用: 1]

Temelli F .

Extraction and functional properties of barley β-glucan as afected by temperature and pH

Food Science, 1997,62(6):1194-1201.

[本文引用: 1]

Edney M J, Tkachuk R, Macgregor A W .

Nutrient composition of the hullless barley cultivar,Conder

Journal of the Science of Food and Agriculture, 1992,60(4):451-456.

[本文引用: 1]

强小林, 顿珠次仁, 次珍 , 等.

西藏青稞产业发展现状分析

西藏农业科技, 2011,33(1):1-3.

[本文引用: 1]

Kurtanjek Z, Horvat D, Magdic D , et al.

Factor analysis and modelling for rapid quality assessment of croatian wheat cultivars with different gluten characteristics

Food Technology and Biotechnology, 2008,46(3):270-277.

[本文引用: 1]

聂继云, 李志霞, 李海飞 , 等.

苹果理化品质评价指标研究

中国农业科学, 2012,45(14):2895-2903.

DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2012.14.012      Magsci     [本文引用: 1]

【目的】明确苹果主要理化指标之间的相互关系，建立苹果主要理化指标的科学分级标准，确立苹果代表性理化指标，为苹果理化品质评价奠定基础。【方法】以190个品种的果实为试材，测定果实硬度等7项理化指标，利用相关分析和回归分析探索指标间的相互关系，运用概率分级建立各指标的正态分级标准，利用主成分分析和聚类分析确定代表性理化指标。【结果】⑴果实硬度、可滴定酸含量、可溶性固形物含量和可溶性糖含量呈正态分布，在去掉拖尾的少数品种后，固酸比、糖酸比和维生素C含量也呈正态分布；⑵各指标均划分为服从正态分布的5级，各级的平均分布频率分别为7.4%、23.9%、40.1%、18.2%、10.4%；⑶可溶性固形物含量与可溶性糖含量、固酸比与糖酸比、固酸比与可滴定酸含量和糖酸比与可滴定酸含量均呈极显著相关，相关系数分别为0.8343、0.9844、-0.8788和-0.8597；⑷可溶性固形物含量、可溶性糖含量、固酸比和糖酸比之间存在4个极显著的三元线性回归方程，平均预测误差均小于2%；⑸可溶性固形物含量和可溶性糖含量之间、固酸比和糖酸比之间存在极显著的一元线性回归方程，平均预测误差在4.3%&mdash;5.6%；⑹7项指标可简化为5项，即果实硬度、可溶性糖含量、可滴定酸含量、糖酸比和维生素C含量。【结论】7项苹果理化指标均可划分为服从正态分布的5级。某些苹果理化指标可用其它苹果理化指标进行预测。用5项指标即可对苹果理化品质进行有效评价。

Chaïb J, Devaux M F, Grotte M G , et al.

Physiological relationships among physical,sensory,and morphological attributes of texture in tomato fruits

Journal of Experimental Botany, 2007,58(8):1915-1925.

[本文引用: 1]

李伟, 郜海燕, 陈杭君 , 等.

基于主成分分析的不同品种杨梅果实综合品质评价

中国食品学报, 2017,17(6):161-171.

[本文引用: 1]

谢国芳, 王艳, 罗桥兰 , 等.

因子综合法评价贵州不同产地蓝莓果实品质

食品与发酵工业, 2018(4):248-253.

[本文引用: 1]

古丽尼沙·卡斯木,木合塔尔·扎热,张东亚,等

基于因子分析的无花果引进品种果实品质性状综合评价. 食品科学, 2018(1):99-104.

[本文引用: 1]

宋江峰, 刘春泉, 姜晓青 , 等.

基于主成分与聚类分析的菜用大豆品质综合评价

食品科学, 2015,36(13):12-17.

DOI:10.7506/spkx1002-6630-201513003      Magsci     [本文引用: 1]

<p>为提高菜用大豆品种品质性状的选择效率，优化菜用大豆品质评价体系，以江苏省主栽的18 个菜用大豆品种为试材，分析其物理特性指标（荚长、荚宽、荚厚、百荚质量、百粒质量、L*、a*、b*、硬度、水分含量）和化学特性指标（VC、叶绿素、粗脂肪、淀粉、可溶性糖、可溶性蛋白、异黄酮含量，脂氧合酶（lipoxygenase，LOX）活力）。结果表明：品质特性中叶绿素和异黄酮含量、LOX活力、淀粉含量、百粒质量、百荚质量、a*在品种间变异系数较大，而L*和水分含量变异系数较小，其余指标变化均不显著。主成分分析表明18 项指标反映的菜用大豆品质可用7 个主成分来表示（累计贡献率达92.332 9%）。进一步根据聚类分析结果，筛选出百粒质量以及叶绿素、VC、可溶性糖、粗脂肪、异黄酮含量，硬度和a*这8 个品质指标代替原有的18 项指标，为品质评价指标体系的简化提供了可能。18 个菜用大豆品种中，徐豆17号综合品质最好，其次是区凡2号和新大粒1号，苏豆8号综合品质最差。</p>

唐忠厚, 魏猛, 陈晓光 , 等.

不同肉色甘薯块根主要营养品质特征与综合评价

中国农业科学, 2014,47(9):1705-1714.

DOI:10.3864/j.issn.0578-1752.2014.09.005      Magsci     [本文引用: 1]

【目的】 甘薯(Ipomoea batatas (L.) Lam)是淀粉类块根作物，为中国重要的粮食、饲料和工业加工原料，营养品质分析与评价是甘薯品种选育和综合利用过程的重要环节。因此，通过分析不同肉色甘薯资源主要营养品质，建立适合、高效的中国甘薯营养品质评价方法，探讨甘薯营养品质综合评价中的主要影响因子，为甘薯育种和利用提供基础。【方法】 以中国主栽优质的30份不同肉色甘薯资源为研究对象，采用常规化学分析与近红外光谱技术,测定块根中主要营养品质指标，通过隶属函数转化与因子分析，综合评价甘薯块根营养品质特征。【结果】供试的30份不同肉色甘薯块根中营养品质指标均有一定差异，以胡萝卜素、花青素、黄酮、多酚与果糖等指标含量变异系数大，蛋白质与淀粉等碳水化合物含量差异相对较小；紫肉甘薯材料中Fe、Zn、Mg等矿物质元素、黄酮和多酚等含量多高于白肉与黄肉品系,但其淀粉率较白肉与黄肉品系偏低。相关分析表明，块根各营养品质组分既相互独立又关系复杂，多数营养品质指标间有一定相关性。品质指标转化数据经因子分析，被提取的前8个公共因子累积方差贡献率达92.36%，前8个公共因子对16个指标变量的贡献范围为0.83&mdash;0.98，甘薯营养品质指标可划为功能物质因子、碳水化合物因子与营养品质辅助因子，它们的方差贡献率和权重分别为33.34%、38.7%、20.32%和0.36、0.42、0.17，该结果表明，利用因子分析可将相同或类似本质的多个甘薯营养品质变量归入一个具有代表性的因子，减少分析变量数目。根据各因子隶属函数值、权重的确定，以计算出综合评价值的大小反映供试材料营养品质综合评价高低，结果表明，不同肉色甘薯品种（系）营养品质综合评价差异达显著水平（P＜0.05），主要表现为紫肉型＞黄肉型＞白肉型，紫肉型甘薯品种（系）受其功能物质因子的影响，其营养品质综合评价明显高于其它类型，表明甘薯块根中黄酮类、多酚类、花青素、胡萝卜素等物质组分对其营养品质综合评价的贡献高，可作为衡量甘薯块根营养品质综合评价优劣重要指标，而干基条件下含量差异不明显的蛋白质与淀粉等甘薯块根营养基本组成因子，在综合评价中贡献较小。【结论】 不同肉色甘薯块根重要营养品质特征存在一定差异；不同肉色甘薯品种（系）营养品质综合评价差异明显,主要表现为紫肉型块根＞黄肉型块根＞白肉型块根，影响甘薯营养品质综合评价的关键因子依次是功能性物质因子、碳水化合物因子与营养品质辅助因子。

孙亚强, 吴翠云, 王德 , 等.

野生酸枣资源果实品质因子分析及评价指标选择

食品科学, 2016,37(9):29-34.

DOI:10.7506/spkx1002-6630-201609006      Magsci     [本文引用: 1]

<p>本研究利用初步筛选的50 份酸枣资源，采用SPSS分析软件进行因子分析和聚类分析，完成对单果质量、果皮色泽、可溶性糖、可滴定酸、VC含量、果形指数、单核质量等16 个果实品质性状的评价和分类。结果表明：因子分析提取了果实质量、果核质量、外观、营养成分等6 项主因子，累计方差贡献率达83.173%。将前6 个主因子载荷值进行主成分聚类分析，简化后的果实品质评价指标为：果皮色泽、单果质量、可滴定酸（或者VC）含量、单核质量、果核指数、果形指数（或者淀粉含量）、可溶性糖含量。选取简化后果实品质评价指标对酸枣资源进行聚类分析，在平方Euclidean距离为14.0时，可将供试50 份资源分为4 类，其中第一类可以作为酸度较大，果实色泽较好资源，第二类可作为果实大，可食率较大资源，第三类可作为选育糖度高的资源。</p>

符勇, 陶菲, 郜海燕 , 等.

荔枝干品质评价指标体系的建立

中国食品学报, 2013,13(1):158-164.

[本文引用: 1]

张唐伟, 余耀斌, 拉琼 .

西藏不同青稞品种的品质差异分析

大麦与谷类科学, 2017,34(1):28-32.

[本文引用: 1]

Weaver K F, Morales V, Dunn S L , et al.

Pearson′s and Spearman′s Correlation

//An Introduction to Statistical Analysis in Research: With Applications in the Biological and Life Sciences. John Wiley & Sons, Inc, 2017.

[本文引用: 1]

白世践, 李超, 王爱玲 , 等.

吐鲁番地区无核葡萄主要品质性状因子分析与综合评价

西北农业学报, 2016,25(1):92-102.

[本文引用: 1]

汤佳乐, 黄春辉, 刘科鹏 , 等.

野生毛花猕猴桃叶片与果实AsA含量变异分析

江西农业大学学报, 2013,35(5):982-987.

[本文引用: 1]

Fayers P M, Machin D .

Factor analysis and structural equation modelling

// Quality of Life: The Assessment,Analysis and Reporting of Patient-Reported Outcomes,3 rd Ed. John Wiley & Sons, Ltd, 2015.

[本文引用: 1]

Moonsamy V, Singh S .

Using factor analysis to explore principal components for quality management implementation

Quality & Quantity, 2014,48(2):605-622.

[本文引用: 1]

Dimitrescu A, Babis C, Chivu O .

Factor analysis of quality characteristics

Revista Fiabilitate şi Durabilitate, 2017,1:222-227.

[本文引用: 1]

冯会丽, 吴正保, 史彦江 , 等.

基于因子分析的灰枣优良无性系果实品质评价

食品科学, 2016,37(9):77-81.

DOI:10.7506/spkx1002-6630-201609015      Magsci     [本文引用: 1]

<p>测定灰枣及3 个优良无性系果实的6 项外观和14 项内在营养物质指标，对20 项品质指标进行基于因子分析的综合评价。结果显示：不同无性系的果实品质指标变异程度不一，其中可食率、果实横径和果形指数差异较小，糖酸比、还原性VC、可溶性蛋白、黄酮、锌和铜含量差异相对较大；因子分析提取出 3 个特征根＞1的公因子，累积方差贡献率达100%，能够全面反映果实品质信息；评价得出灰实2果实品质综合得分最高，灰实7次之，两个无性系均属于果个较大、果形偏长，含糖量高、口感较甜的无性系；灰实8综合得分低于灰实7，属于果个较小、含糖量低、口感偏酸的无性系；3 个无性系不同单项指标表现出不同的优越性。</p>

杨智敏, 孔德媛, 杨晓云 , 等.

青稞籽粒淀粉含量的差异

麦类作物学报, 2013,33(6):1139-1143.

DOI:10.7606/j.issn.1009-1041.2013.06.012      Magsci     [本文引用: 1]

为筛选特色淀粉青稞材料，采用双波长法测定和分析了来自西藏、青海、甘肃、四川、国外的栽培青稞以及野生裸大麦共469个青稞材料的直链和支链淀粉含量。结果表明，这些青稞材料的直链淀粉含量平均为24.65%，变异范围为4.09%（昆仑8号）~39.72%（长芒红四棱），其中西藏材料最高（26.87%），甘肃材料最低（21.23%）；支链淀粉含量平均为31.76%，变异范围为15.24%（康青1号）~60.09%（喜玛拉雅2号），其中野生裸大麦最高（35.51%），西藏材料最低（30.17%）；总淀粉含量平均为56.00%，变异范围为31.28%（阿青5号）~74.41%（阿里当地青稞），以野生裸大麦最高（58.11%），青海材料最低（54.19%）。根据淀粉含量分布特征将不同来源青稞材料间直、支链及总淀粉含量都分成4个级别，这些青稞材料的直链淀粉含量主要分布在第3级，支链和总淀粉含量主要分布在第2级。从中筛选出18份具有特殊淀粉含量的青稞材料，可用于专用青稞的培育。

邹弈星, 潘志芬, 邓光兵 , 等.

青藏高原青稞的淀粉特性

麦类作物学报, 2008,28(1):74-79.

DOI:10.7606/j.issn.1009-1041.2008.01.015      Magsci     [本文引用: 1]

为给优质专用青裸品种的选育提供淀粉特性方面的参考依据,对122份来自青藏高原的青稞品种(系)的总淀粉含量和直链淀粉含量以及淀粉粘度性状进行了测定,并对这些品质性状进行了相关性分析和评价.结果表明,供试材料的淀粉特性差异较大,总淀粉含量变幅为51.26%～66.70%,平均59.89%;峰值粘度变幅为194～1135 BU,平均710 BU;直链淀粉含量和峰值粘度间存在极显著的相关性.在供试材料中,NB63-1、藏青80、康青3号等5个品种的总淀粉含量都超过了65%;北青三号和阿青4号的直链淀粉含量小于15%;而康青6号、拉萨勾芒等4个品种的直链淀粉含量在29%以上;NB63 1、康青3号、北青6号等4个品种的糊化温度在59℃以下,峰值粘度又都在1 000 BU以上.这些品种可用作未来优质专用青稞选育的种质材料.

徐菲, 党斌, 杨希娟 , 等.

不同青稞品种的营养品质评价

麦类作物学报, 2016,36(9):1249-1257.

[本文引用: 1]

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