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    蜂蜜種類與其理化參數(shù)的關(guān)系*

    2015-12-16 08:07:12權(quán)英戴夏羚丁建英李珊珊鄒連泰王雷葉晶
    食品與發(fā)酵工業(yè) 2015年11期
    關(guān)鍵詞:分類植物分析

    權(quán)英,戴夏羚,丁建英,李珊珊,鄒連泰,王雷,葉晶

    (常熟理工學(xué)院生物與食品工程學(xué)院,江蘇常熟,215500)

    蜂蜜是蜜蜂采集植物的花蜜、分泌物或蜜露,與自身分泌物混合后,經(jīng)充分釀造而成的天然甜物質(zhì)[1]。我國蜂業(yè)歷史悠久,是傳統(tǒng)的特色產(chǎn)業(yè)之一。我國幅員廣闊,生態(tài)條件多種多樣,具有豐富多彩的蜜粉源植物資源。據(jù)調(diào)查,現(xiàn)被蜜蜂采集利用的蜜粉源植物有5千多種,其中能夠生產(chǎn)大宗商品蜜的全國性和區(qū)域性主要蜜源植物有50多種,主要輔助蜜源植物有466種,主要粉源植物24種[2]。

    根據(jù)國際食品法典委員會蜂蜜標(biāo)準(zhǔn)、歐盟蜂蜜指令及其他相關(guān)規(guī)定,蜂蜜種類按照來源、生產(chǎn)方式或外觀進(jìn)行劃分[3-4]。最常見的劃分方法是按照蜜蜂所采集的蜜源植物種類來劃分。不同蜜源植物來源的蜂蜜的成分主要取決于植物類型、植物花期等,因此在感官品質(zhì)和營養(yǎng)效果上有一定差異。國外對蜂蜜品種鑒定的研究起步較早,常見的鑒別方法有感官評價(jià)和顯微花粉分析[5-6]。隨著現(xiàn)代儀器分析技術(shù)的飛速發(fā)展,近年來國內(nèi)外許多研究采用現(xiàn)代化的精密分析儀器技術(shù)對蜂蜜進(jìn)行種類鑒別,例如色譜技術(shù)、光譜技術(shù)[7-10]等。

    不同植物學(xué)來源的蜂蜜在成分上有很大的差異性,這就使根據(jù)理化成分鑒定蜂蜜的植物學(xué)來源成為可能。Popek等[11]利用蜂蜜的3個主要物理參數(shù)(總灰分、總酸度和動態(tài)黏度)對波蘭的73個蜂蜜樣品進(jìn)行分類辨別分析,分類正確率達(dá)到98.67%。Serrano等[12]利用水分、HMF、電導(dǎo)率等 14 個理化參數(shù)對安達(dá)盧西亞的2種不同植物來源的蜂蜜進(jìn)行了分類分析,從中選出了對分類影響最顯著的6種化學(xué)參數(shù)(酸、水分、轉(zhuǎn)化酶、總糖度、電導(dǎo)率和固形物),用主成分分析和逐步辨別分析建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行蜂蜜分類,分類準(zhǔn)確率達(dá)到96.6%。根據(jù)不同植物學(xué)來源的蜂蜜之間理化性質(zhì)的差異,對蜂蜜種類進(jìn)行鑒別,這方面的研究國外較多[13-15],而對我國蜂蜜種類的鑒別尚未見報(bào)道。因此,本研究對7種植物學(xué)來源的81個蜂蜜樣品為研究對象,通過對其10種理化指標(biāo)的測定,采用SPSS和Matlab軟件對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析和分類分析,進(jìn)而對理化指標(biāo)與蜜源種類之間的關(guān)系進(jìn)行探討。

    1 材料、儀器和方法

    1.1 蜂蜜樣品

    81個蜂蜜樣品分別產(chǎn)自江蘇、上海、浙江、陜西、山東、河北及北京等地,包括超市購買、網(wǎng)購和蜂農(nóng)處購得。其中洋槐蜜22個,編號為a1~a22,紫云英蜜15個,編號從 b1~b15,枇杷蜜12個,編號從 c1~c12,椴樹蜜16個,編號從 d1~d16,棗花蜜9個,編號從e1~e9,荔枝蜜5個,編號f1~f5,龍眼蜜2個,編號g1、g2。所有樣品經(jīng)花粉率鑒定,其主要單花花粉含量均大于50%。

    1.2 主要實(shí)驗(yàn)試劑

    實(shí)驗(yàn)所需的 NaOH、HCl、I2、Na2S2O3、K3Fe(CN)6、NaCl、NaHSO3均為分析純。

    1.3 主要實(shí)驗(yàn)儀器

    TU-1901雙光束紫外可見分光光度計(jì),北京普析通用儀器有限公司;2W/2WAJ阿貝折光儀,上海明茲精密儀器廠;DDS-801電導(dǎo)儀,上海器宏科學(xué)儀器設(shè)備有限公司;SX2國標(biāo)箱式電爐馬弗爐,宜興市前錦爐業(yè)設(shè)備有限公司。

    1.4 實(shí)驗(yàn)方法

    本研究測定的理化指標(biāo)共10個,包括酸度、還原糖、果糖、葡萄糖、蔗糖、電導(dǎo)率、水分、灰分、淀粉酶值和羥甲基糠醛(HMF),測定方法主要參考我國進(jìn)出口蜂蜜檢驗(yàn)(SN/T 0852-2012)方法[16]?;瘜W(xué)計(jì)量學(xué)分析采用SPSS 19.0軟件對蜂蜜樣品的10個理化指標(biāo)測定結(jié)果進(jìn)行主成分分析及聚類分析,并利用MATLAB7.0作出主成分得分圖。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 理化參數(shù)測定結(jié)果

    81個樣品的10個理化參數(shù)(酸度、水分、電導(dǎo)率、羥甲基糠醛、灰分、淀粉酶值、還原糖、蔗糖、葡萄糖及果糖含量)測定結(jié)果見表1。

    表1 蜂蜜樣品理化參數(shù)測定結(jié)果Table 1 Results of physicochemical parameters of honey samples

    由表1可知,所測樣品的水分含量均低于20%,酸度、灰分、羥甲基糠醛、淀粉酶值、還原糖、蔗糖、葡萄糖和果糖含量等基本符合《GB 14963-2011食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 蜂蜜》[17]對蜂蜜部分理化指標(biāo)的強(qiáng)制性與推薦性規(guī)定。國標(biāo)中未對電導(dǎo)率作出相應(yīng)規(guī)定,所測樣品的電導(dǎo)率分布在0.10~0.33ms/cm內(nèi)。

    2.2 蜂蜜主成分分析得分圖的分析及比較

    采用SPSS 19.0軟件對實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。

    2.2.1 方差貢獻(xiàn)率分析

    表2為KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及巴特利球形檢驗(yàn)(Bartlett)的檢驗(yàn)結(jié)果,這一檢驗(yàn)量用于確定變量之間是否存在交互關(guān)系。由表2中可知,KMO(P=0.430)和Bartlett(P=0.000),雖然 KMO的值小于0.5,不能確定變量之間存在聯(lián)系,但由于P值小于0.001,所以說明變量之間有一定的交互關(guān)系,可以通過數(shù)據(jù)矩陣對實(shí)驗(yàn)測定結(jié)果進(jìn)行因子分析。

    表2 KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量及巴特利球形檢驗(yàn)Table 2 KMO and Bartlett’s Test

    表3顯示了各因子分析中方差貢獻(xiàn)率的結(jié)果。由表3可以看出,變量相關(guān)陣有4個最大特征根,即2.508、1.551、1.5401 和1.198,它們一起解釋了總方差的67.958%(累計(jì)貢獻(xiàn)率),基本可以認(rèn)為前4個因子提供了原始數(shù)據(jù)的足夠信息。基于過程內(nèi)定取特征根大于1的原則,F(xiàn)actor過程提取了4個主成分。圖1可看出第一、二、三和第四主成分的特征根大于1,進(jìn)一步說明前4個主成分能概括蜂蜜理化指標(biāo)的大部分信息。

    表3 方差貢獻(xiàn)率表Table 3 Total Variance Explained

    圖1 碎石圖Fig.1 Scree plot

    2.2.2 因子載荷矩陣分析

    表4列出了原變量值與表3所得到的4個因子的相關(guān)系數(shù),該系數(shù)表明了變量對因子的依賴程度,即反映了原變量值與因子的相對重要性和它們之間的密切程度。所以從表4可知,主成分1、主成分2、主成分3與主成分4中系數(shù)絕對值最大的參數(shù)為果糖、葡萄糖、水分與電導(dǎo)率,其絕對值分別為0.856、0.788、0.577和0.751,說明這4項(xiàng)指標(biāo)基本能夠代表所有變量的總體特征。

    2.2.3 聚類分析

    本文采用系統(tǒng)聚類法對樣品各參數(shù)特征值進(jìn)行處理,系統(tǒng)聚類法可以對多變量(記錄)或樣品進(jìn)行聚類分析。

    表4 因子載荷矩陣Table 4 Component Matrix

    圖2為所有變量的樹狀聚類圖。從圖2可知,將81個樣品分為7類,從分類的結(jié)果可以看出,通過樹狀聚類圖可以將龍眼蜂蜜、棗花蜂蜜較好的區(qū)分開,而其他種類的蜂蜜分類結(jié)果相互交叉,分類結(jié)果并不理想。

    圖2 樹狀聚類圖Fig.2 Clustering tree diagram

    2.2.4 主成分得分圖分析

    圖3為洋槐蜂蜜、紫云英蜂蜜、枇杷蜂蜜、椴樹蜂蜜、棗花蜂蜜、荔枝蜂蜜、龍眼蜂蜜的主成分得分圖,其橫坐標(biāo)為主成分1(pc1),縱坐標(biāo)為主成分 2(pc2)。由圖3可以看出,7種蜂蜜的樣品之間有一定程度交叉,其中洋槐蜜的聚集效果最好,其次為荔枝蜜。而其他5種蜂蜜的樣品間離散度較大,不能通過該主成分得分圖進(jìn)行有效區(qū)分。

    圖3 主成分得分圖Fig.3 Figure of Principal Component Scores

    3 結(jié)論

    蜂蜜植物學(xué)來源不同,其理化指標(biāo)也具有較大差異,因此可以通過理化參數(shù)對蜂蜜的蜜源種類進(jìn)行區(qū)分。本研究對81個不同地區(qū)的7種植物學(xué)來源的蜂蜜樣品進(jìn)行了理化指標(biāo)測定,經(jīng)化學(xué)計(jì)量學(xué)分析,可區(qū)分其中龍眼、棗花、洋槐和荔枝4種不同蜜源植物的蜂蜜。

    [1] 趙立夫,姜宇懋,張清清,等.摻假蜂蜜識別技術(shù)的研究進(jìn)展[J].經(jīng)濟(jì)動物學(xué)報(bào),2012,2(16):115-118.

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    [16] SN/T 0852-2012.進(jìn)出口蜂蜜檢驗(yàn)規(guī)程[S].

    [17] GB 14963-2011.食品安全國家標(biāo)準(zhǔn) 蜂蜜[S].

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