燕麥品種間脂肪酶活性差異及低脂肪酶優(yōu)質(zhì)品種的預(yù)測(cè)

相玉婷，王曉龍，胡新中，任長(zhǎng)忠，郭來春，李璐

燕麥品種間脂肪酶活性差異及低脂肪酶優(yōu)質(zhì)品種的預(yù)測(cè)

相玉婷1，王曉龍1，胡新中1，任長(zhǎng)忠2，郭來春2，李璐3

1陜西師范大學(xué)食品工程與營(yíng)養(yǎng)科學(xué)學(xué)院，西安 710119；2吉林省白城市農(nóng)業(yè)科學(xué)院/國(guó)家燕麥?zhǔn)w麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)研發(fā)中心，吉林白城 137000；3桂林西麥?zhǔn)称饭煞萦邢薰荆瑥V西桂林 541004

【目的】探究不同品種間燕麥脂肪酶活性的差異機(jī)制，分析影響燕麥脂肪酶活性的內(nèi)在因素，為篩選低脂肪酶優(yōu)質(zhì)品種提供理論依據(jù)。【方法】選取3個(gè)燕麥主產(chǎn)地的6個(gè)主栽品種為研究對(duì)象，測(cè)定其脂肪酶活性、營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)、物理性狀及農(nóng)藝指標(biāo)。通過相關(guān)性分析篩選與燕麥脂肪酶密切相關(guān)的指標(biāo)，通過聚類分析將多個(gè)燕麥樣品按脂肪酶活性分類，通過主成分分析將具有相關(guān)性的數(shù)據(jù)組轉(zhuǎn)化為便于統(tǒng)計(jì)分析的綜合變量，考察燕麥品種間的脂肪酶活性差異；結(jié)合灰色關(guān)聯(lián)度與多元逐步回歸的分析方法，得出各品種與理想品種的關(guān)聯(lián)度，并以脂肪酶活性為因變量，擬合得出脂肪酶活性預(yù)測(cè)模型，篩選低脂肪酶活性優(yōu)質(zhì)品種。【結(jié)果】脂肪酶活性與粗脂肪含量呈顯著正相關(guān)（=0.32，＜0.05），且脂肪含量、不飽和脂肪酸含量、脂肪酶活性、酸值4個(gè)指標(biāo)的變化趨勢(shì)一致；脂肪酶活性與粗蛋白含量呈極顯著正相關(guān)（=0.46，＜0.01），且脂肪酶活性越高的品種，其位于31—43 kD的電泳條帶所占百分比越大；脂肪酶活性與籽粒容重呈極顯著負(fù)相關(guān)（=-0.71，＜0.01）；脂肪酶活性與生育期呈極顯著正相關(guān)（=0.37，＜0.01）；經(jīng)灰色關(guān)聯(lián)度分析知白燕18號(hào)、迪燕1號(hào)與理想品種0關(guān)聯(lián)度較高，分別為0.951和0.883，屬于低脂肪酶且高營(yíng)養(yǎng)品種；經(jīng)多元逐步回歸，僅保留影響顯著的容重與蛋白質(zhì)含量作為自變量，建立脂肪酶活性預(yù)測(cè)模型（脂肪酶活性）=720.274－2.255×容重（g·L-1）+75.761×蛋白質(zhì)含量（%），＜0.01，2為0.658。【結(jié)論】不同品種間燕麥脂肪酶活性差異明顯，脂肪含量、蛋白質(zhì)含量、容重、生育期是燕麥脂肪酶活性的主要影響因素，灰色關(guān)聯(lián)法和逐步回歸分析相結(jié)合建立的優(yōu)質(zhì)品種篩選與脂肪酶活性預(yù)測(cè)模型，可以有效地對(duì)燕麥品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，并優(yōu)選出低脂肪酶活性品種。

燕麥品種；種植區(qū)域；脂肪酶活性；相關(guān)性分析；預(yù)測(cè)模型

0 引言

【研究意義】燕麥（L）分為皮燕麥和裸燕麥，裸燕麥（俗稱莜麥）是中國(guó)華北、西北、西南等海拔較高的冷涼地區(qū)特色作物[1]，富含蛋白質(zhì)、脂肪、膳食纖維等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)[2]，作為非油料作物，裸燕麥脂肪平均含量可達(dá)6.3%，且不飽和脂肪酸含量占80%以上[3-4]，一方面給消費(fèi)者帶來一定的軟化血管、降低膽固醇的健康功能；另一面是在燕麥籽粒貯藏或加工過程中極易被內(nèi)源脂肪酶水解產(chǎn)生游離脂肪酸，導(dǎo)致產(chǎn)品營(yíng)養(yǎng)損失、風(fēng)味劣變[3]。因此，如何控制脂肪酶活性成為制約燕麥產(chǎn)品加工的重要問題。脂肪酶活性受基因型、環(huán)境型及互作，以及貯藏條件、加工共同影響[3]，篩選原料是控制產(chǎn)品脂肪酶活性的關(guān)鍵步驟。因此，從原料篩選的角度出發(fā)，首先選擇低脂肪酶活性的燕麥原料，其次配合適當(dāng)?shù)臏缑讣夹g(shù)，不僅可以提高滅酶效率、減少能源損耗，還有助于保留營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)、提升產(chǎn)品風(fēng)味，穩(wěn)定產(chǎn)品貨架期與質(zhì)量。【前人研究進(jìn)展】燕麥的脂肪酶分子量約為40 kD[5]，在弱堿性（pH=7.5左右）環(huán)境中活性最強(qiáng)，其與絲氨酸蛋白水解酶的作用機(jī)理相同，具有特殊的三元體活性中心和α螺旋蓋子結(jié)構(gòu)，但因植物脂肪酶的提取和純化較為困難，燕麥脂肪酶的三維結(jié)構(gòu)仍未有報(bào)道[6]。與其他谷物相比，燕麥具有較高的脂肪酶活性（以釋放的油酸量表示脂肪酶活性（mg·g-1）），玉米為4—5，小麥為2—4.5，糙米為11—13，燕麥為20—23，稻谷麩皮為20—30[7]。裸燕麥因其種植區(qū)域范圍廣（華北、西北、西南），各區(qū)域栽培品種多，導(dǎo)致不同品種間差異大[8]。其中，基因型差異包括各品種的營(yíng)養(yǎng)、物理、農(nóng)藝指標(biāo)，脂肪酶本質(zhì)是蛋白質(zhì)，籽粒越大的燕麥品種，脂肪酶活性越低[3]。燕麥脂肪酶主要分布在籽粒皮層，在種子萌發(fā)和生長(zhǎng)過程中大量合成，分解內(nèi)源脂肪，為種子生長(zhǎng)提供能量[6, 9]。環(huán)境型差異包括種植區(qū)域的氣象、地理環(huán)境等因素，海拔、經(jīng)緯度、氣溫、降雨量都會(huì)顯著影響植株的生長(zhǎng)情況與物質(zhì)積累[8]，脂肪酶水解產(chǎn)物的氫過氧化物作為與燕麥植株抗逆性相關(guān)的過氧化物酶、過氧化酶[3]的部分底物，有助于燕麥生長(zhǎng)于高寒地域。貯藏過程中，溫度、濕度、氧氣等因素都會(huì)影響脂肪酶活性，陰涼、干燥、密封的環(huán)境可以有效延長(zhǎng)燕麥的保存時(shí)間[3]。加工過程中，如果滅酶溫度不夠、時(shí)間不夠，脂肪酶會(huì)出現(xiàn)假死現(xiàn)象，短暫休眠后又恢復(fù)活性[3]，導(dǎo)致脂肪快速分解，產(chǎn)生哈敗味、苦味等異味，嚴(yán)重影響產(chǎn)品口感和品質(zhì)?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】原料篩選與滅酶工藝都是影響燕麥產(chǎn)品貨架期的重要因素，在實(shí)際生產(chǎn)中為了有效延長(zhǎng)燕麥及其產(chǎn)品貨架期，通常采用烘烤、蒸汽、微波、紅外等滅酶工藝[10-12]來穩(wěn)定產(chǎn)品質(zhì)量，但長(zhǎng)時(shí)間的高溫滅酶處理不僅耗能高，還會(huì)造成燕麥營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的損失（蛋白變質(zhì)、β-葡聚糖分解）[13-14]。另外，新型燕麥產(chǎn)品（燕麥乳、燕麥酸奶、烘烤燕麥）的出現(xiàn)對(duì)優(yōu)質(zhì)原料與新型加工技術(shù)提出了更高要求，決定了選育出低脂肪酶活性優(yōu)質(zhì)燕麥品種的必要性。研究表明，裸燕麥品種的脂肪酶變異系數(shù)高達(dá)35%[15]，但如何影響的內(nèi)在機(jī)制尚未可知。環(huán)境型及基因環(huán)境互作對(duì)燕麥脂肪酶的影響因素多且復(fù)雜，研究難度較大?！緮M解決的關(guān)鍵問題】本研究選取國(guó)內(nèi)3個(gè)燕麥主產(chǎn)區(qū)的6個(gè)主栽品種，通過比較燕麥品種間的指標(biāo)差異及關(guān)聯(lián)，分析基因型對(duì)脂肪酶活性的影響及原因，建立脂肪酶活性預(yù)測(cè)模型，為快速篩選低脂肪酶燕麥品種提供理論依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)田地點(diǎn)及供試材料

試驗(yàn)田地點(diǎn)分別位于山西朔州右玉縣、甘肅定西通渭縣、河北張家口張北縣3個(gè)裸燕麥主產(chǎn)區(qū)，地理環(huán)境信息見表1。種植試驗(yàn)隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)，每品種種植一小區(qū)（9㎡），重復(fù)3組，籽粒收獲后混勻、經(jīng)清理除雜后使用。供試材料為2019年分別于3個(gè)試驗(yàn)點(diǎn)收獲的迪燕1號(hào)、魏都莜5號(hào)、晉燕17號(hào)、張莜9號(hào)、壩莜18號(hào)和白燕18號(hào)。

1.2 燕麥基本指標(biāo)測(cè)定

參考GB 5009.3-2016直接干燥法測(cè)定水分；參考GB 5009.6-2016索氏浸提法測(cè)定粗脂肪含量；參考GB 5009.5-2016凱氏定氮法測(cè)定蛋白質(zhì)含量；參考AACC 32-23.01使用K-BGLU試劑盒（愛爾蘭，Megazyme公司）測(cè)定β-葡聚糖含量；參考AACC 76-13.01使用K-TSTA試劑盒（愛爾蘭，Megazyme公司）測(cè)量總淀粉含量；參考GB/T 5498-2013測(cè)定容重；參考GB/T 5519-2018測(cè)定千粒重；參考GB/T 15684-2015測(cè)定酸值。

1.3 脂肪酶活性測(cè)定

參照Kwon等[16]、胡新中[17]方法測(cè)定脂肪酶活性，稍做改進(jìn)。用粉碎機(jī)粉碎燕麥籽粒，過20目篩，立即用正己烷脫脂，室溫重復(fù)脫脂3次，每次2 h。稱量0.5 g脫脂燕麥粉，加入98 μL甘油酯（對(duì)照樣品不加）、330 μL三羥甲基氨基甲烷緩沖液（0.05 mol·L-1，pH=7.5），用玻璃棒混合（玻璃棒不得混用）形成面團(tuán)后立即37℃培養(yǎng)60 min，以100 μL HCl（1 mmol·L-1）終止酶反應(yīng)。加入5 mL丙酮，沸水浴5 min，4 000 r/min離心10 min，吸取4 mL上清液，混合0.8 mL醋酸銅顯色液，振蕩均勻后，2 500 r/min離心10 min，取200 μL上清液于酶標(biāo)板，715 nm比色。以油酸標(biāo)品作標(biāo)準(zhǔn)曲線，酶活性以每小時(shí)每克樣品釋放油酸的μmol數(shù)表示。

1.4 燕麥油超臨界CO2萃取

選取干燥燕麥籽粒經(jīng)粉碎機(jī)粉碎，取30 g裝入萃取釜中，參照盧丹等[18]方法，萃取壓力為450 MPa，萃取溫度50℃，收集燕麥油并置于-20℃保存，用于燕麥油脂肪酸組成分析。

1.5 燕麥油脂肪酸組成分析

取200 μL燕麥油樣品，加入4 mL 5 mol·L-1KOH-甲醇溶液，搖勻，于70℃水浴10 min，加入5 mL 14%（w/w）的三氯化硼-甲醇溶液，沸水浴30 min，迅速冷卻后加入5 mL正庚烷和氯化鈉飽和溶液，充分振蕩后靜置分層，取上清液過0.45 μm有機(jī)相濾膜，進(jìn)行氣相-質(zhì)譜分析，分析條件參照石珂心等[19]方法。采用NIST標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)譜數(shù)據(jù)庫(kù)檢索和人工圖譜解析，用峰面積歸一化法確定各成分的相對(duì)含量。

1.6 燕麥蛋白提取及SDS-PAGE電泳

參考劉建壘[20]方法提取蛋白，稍有改動(dòng)。將燕麥脫脂粉按料液比1﹕15溶于蒸餾水中，用NaOH（1 mol·L-1）調(diào)pH至10.1，室溫?cái)嚢?.5 h，4 000 r/min離心20 min，取上清液，用HCl（1 mol·L-1）調(diào)pH至4.2，靜置10 h，4 000 r/min離心15 min，取沉淀冷凍干燥后備用。電泳參照Laemmli[21]方法，采用5%的濃縮膠與12%的分離膠，稱取3 mg樣品溶于100 μL上樣緩沖液中，沸水浴至少5 min，上樣量10 μL。電泳過程中，濃縮膠部分采用80 V電壓，分離膠增至120 V電壓，跑至終點(diǎn)后用考馬斯亮藍(lán)溶液R-250對(duì)凝膠染色1 h，再使用脫色液過夜脫色至條帶清晰后拍照。使用Image J軟件對(duì)凝膠圖片進(jìn)行處理分析。

1.7 灰色關(guān)聯(lián)度分析與逐步回歸分析

按照對(duì)研究對(duì)象的影響確定各指標(biāo)的方向構(gòu)建0。對(duì)于正向指標(biāo)，采取上限測(cè)度的方法，取所有數(shù)據(jù)的最大值；對(duì)于中性指標(biāo)，取所有數(shù)據(jù)的平均值；對(duì)于負(fù)向指標(biāo)，采取下限測(cè)度的方法，取所有數(shù)據(jù)的最小值。以0為標(biāo)準(zhǔn)，通過公式（1）對(duì)不同指標(biāo)實(shí)際數(shù)值進(jìn)行無量綱化處理，得到一組新數(shù)列，與0進(jìn)行灰色關(guān)聯(lián)度分析。

由相關(guān)分析結(jié)果選取與研究對(duì)象顯著相關(guān)的指標(biāo)，利用多元線性回歸中的步進(jìn)法進(jìn)一步篩選相關(guān)指標(biāo)，擬合線性關(guān)系并檢驗(yàn)可靠性，得出預(yù)測(cè)模型，通過公式（2）計(jì)算誤差，評(píng)價(jià)模型精確度。

1.8 數(shù)據(jù)處理

采用SPSS 26進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，由Origin 2020完成圖像繪制。所有試驗(yàn)均平行測(cè)定3次。

2 結(jié)果

2.1 燕麥品質(zhì)指標(biāo)測(cè)定

通過對(duì)不同燕麥品種籽粒的脂肪酶活性、營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)、物理性狀及生育期進(jìn)行測(cè)定（表2）。不同品種間的脂肪酶活性差異顯著，按從大到小排列為張莜9號(hào)（（274.90±93.47）μmol·h-1·g-1）＞晉燕17號(hào)＞魏都莜5號(hào)＞迪燕1號(hào)＞壩莜18號(hào)＞白燕18號(hào)（（120.74±35.01）μmol·h-1·g-1）。按變異系數(shù)排序?yàn)閴屋?8號(hào)（67.40%）＞晉燕17號(hào)＞魏都莜5號(hào)＞迪燕1號(hào)＞張莜9號(hào)＞白燕18號(hào)（28.82%），可見白燕18號(hào)脂肪酶活性低且更穩(wěn)定，受產(chǎn)地影響較小。脂肪和淀粉含量無明顯差異，但壩莜18號(hào)的變異系數(shù)均為最大（15.13%和6.77%）；不同品種間粗蛋白含量與β-葡聚糖含量差異顯著，且均為晉燕17號(hào)最高（14.99%和4.82%），張莜9號(hào)的變異系數(shù)最大（4.80%和12.26%）。不同品種的千粒重與容重均存在顯著差異，其中，壩莜18號(hào)的變異系數(shù)最大（4.77%和7.98%）；張莜9號(hào)的千粒重最高（26.73 g），白燕18號(hào)的千粒重最低（21.27 g）；白燕18號(hào)的容重最高（768.66 g·L-1），晉燕17號(hào)的容重最低（727.19 g·L-1）。生育期在不同品種間也存在差異，其中，張莜9號(hào)生育期最長(zhǎng)（101 d），且產(chǎn)地間較穩(wěn)定；白燕18號(hào)生育期最短（83 d），且產(chǎn)地間不穩(wěn)定。

2.2 聚類分析

將18個(gè)樣品按脂肪酶活性進(jìn)行聚類分析（圖1），當(dāng)歐氏距離＞10時(shí)，燕麥品種可分為高脂肪酶活性與低脂肪酶活性兩類；當(dāng)歐氏距離介于5—10時(shí)，燕麥品種可分為高（（386.98±0.24）μmol·h-1·g-1）、中（（233.59±1.92）—（322.90±13.22）μmol·h-1·g-1）、低（（82.68±4.53）—（185.74±13.91）μmol·h-1·g-1）活性三類，此分類可作為挑選耐貯存品種的依據(jù)。

SX：山西；GS：甘肅；HB：河北。下同

表1 燕麥產(chǎn)地環(huán)境信息（2019年）

表2 不同品種燕麥品質(zhì)指標(biāo)測(cè)定結(jié)果

同列數(shù)據(jù)后不同字母表示差異在0.05水平顯著。下同

Different letters after data in the same column indicate that the difference is significant at the 0.05 level. The same as below

2.3 相關(guān)性分析及探究

2.3.1 相關(guān)性分析 通過對(duì)燕麥樣品脂肪酶活性、營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)、理化性質(zhì)與生育期之間進(jìn)行相關(guān)性分析（圖2）。脂肪酶活性與脂肪含量、蛋白質(zhì)含量分別呈顯著和極顯著正相關(guān)（=0.32，＜0.05；=0.46，＜0.01），可推測(cè)燕麥脂肪酶活性與燕麥脂肪酸及燕麥蛋白質(zhì)組成有關(guān)。此外，脂肪酶活性與容重呈極顯著負(fù)相關(guān)（=-0.70，＜0.01），容重越大，籽粒越飽滿，則表面積越小，而脂肪酶主要分布在籽粒皮層，因此脂肪酶活性也相對(duì)減小。脂肪酶與生育期（=0.37，＜0.01）呈極顯著正相關(guān)，這與生長(zhǎng)時(shí)間越長(zhǎng)，籽粒物質(zhì)積累越多有關(guān)。

* P＜0.05，** P＜0.01。左下部分?jǐn)?shù)字為相關(guān)系數(shù)，右上部分圖形代表相關(guān)性強(qiáng)弱（紅色為正相關(guān)，藍(lán)色為負(fù)相關(guān)）。下同

2.3.2 燕麥品種脂肪含量及其性質(zhì)指標(biāo)分析 通過對(duì)3個(gè)產(chǎn)地6個(gè)品種燕麥的脂肪含量及性質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定（表3）。在3個(gè)產(chǎn)地間，脂肪含量、酸值和脂肪酶活性皆為甘肅通渭最高（6.56%、51.75 mg KOH/ 100 g和279.95 μmol·h-1·g-1），山西右玉居中（6.45%、47.18 mg KOH/100 g和166.26 μmol·h-1·g-1），河北張北最低（6.34%、42.52 mg KOH/100 g和130.84 μmol·h-1·g-1）。同一品種燕麥在不同地區(qū)的脂肪含量存在顯著差異，如山西右玉的壩莜18號(hào)（5.65%）與甘肅通渭的壩莜18號(hào)（8.01%）；同一地區(qū)不同品種的脂肪含量也存在顯著差異，如甘肅通渭的壩莜18號(hào)（8.01%）與甘肅通渭的張莜9號(hào)（5.86%），可見燕麥的基因型與環(huán)境型對(duì)其品質(zhì)都有很大影響。不同品種燕麥的不飽和脂肪酸含量相差不大，均在78%左右，甘肅通渭白燕18號(hào)最低（77.53%），河北張北的魏都莜5號(hào)最高（78.96%）。酸值和脂肪酶活性在不同品種間有顯著差異，河北張北的白燕18號(hào)酸值與脂肪酶活性都為最低（36.02 mg KOH/100 g和82.58 μmol·h-1·g-1）；甘肅通渭?jí)屋?8號(hào)的酸值（61.14 mg KOH/100 g）最高；同地張莜9號(hào)的脂肪酶活性最高（386.98 μmol·h-1·g-1）。

圖3相關(guān)性分析可知，不同燕麥品種的不飽和脂肪酸含量與脂肪含量（=0.51，＜0.01）、脂肪酶活性（=0.35，＜0.01）、酸值（=0.54，＜0.01）均呈極顯著正相關(guān)。說明燕麥籽粒中不飽和脂肪酸含量越多，脂肪含量與脂肪酶活性越高，越易發(fā)生酸敗。酸值與脂肪含量（=0.62，＜0.01）、脂肪酶活性（=0.88，＜0.01）均呈極顯著正相關(guān)，說明酸值、脂肪含量、脂肪酶活性的變化趨勢(shì)相同。脂肪酸組成是脂肪直接相關(guān)的指標(biāo)，酸值是與脂肪酶活性密切相關(guān)的指標(biāo)，這些指標(biāo)間均具有同向性，可驗(yàn)證脂肪酶活性與脂肪含量呈正相關(guān)關(guān)系。

表3 燕麥品種脂肪含量及其性質(zhì)指標(biāo)

圖3 不同燕麥品種脂肪有關(guān)指標(biāo)相關(guān)性分析結(jié)果

2.3.3 燕麥蛋白SDS-PAGE電泳分析 通過對(duì)不同品種的燕麥蛋白進(jìn)行SDS-PAGE電泳（圖4），不同樣品間在蛋白組成上無明顯差異，條帶種類基本一致。種子蛋白質(zhì)可以按溶解性分為球蛋白、清蛋白、谷蛋白、醇溶蛋白四大類，其中，球蛋白與醇溶蛋白是燕麥籽粒中的主要蛋白質(zhì)。如圖4所示，燕麥蛋白主要集中在兩區(qū)域，一部分在22.0 kD附近，另一部分于31.0—43.0 kD。經(jīng)ImageJ軟件對(duì)電泳圖譜數(shù)字化分析，在上樣量相同時(shí)，甘肅通渭地區(qū)泳道總灰度值明顯大于山西右玉、河北張北兩地，說明甘肅通渭地區(qū)燕麥蛋白含量最高，與上文結(jié)果一致。31—43 kD特定區(qū)間條帶的灰度值（GV1）隨相應(yīng)泳道總灰度值（GV2）的增加而增加，說明此區(qū)間蛋白含量隨燕麥總蛋白含量增高而增高，與相關(guān)性分析結(jié)果具有一致性。如圖4所示，甘肅通渭張莜9號(hào)最大，為21.08%；山西右玉壩莜18號(hào)最小，為17.56%。計(jì)算各品種GV1/GV2在三產(chǎn)地間的平均值，從大到小排列為張莜9號(hào)（20.67%）＞晉燕17號(hào)（20.47%）＞魏都莜5號(hào)（19.32%）＞白燕18號(hào)（19.05%）＞壩莜18號(hào)（18.69%）＞迪燕1號(hào)（18.50%）。GV1占比越大的品種含有的脂肪酶含量較多，與表2對(duì)照，基本符合GV1占比越大，脂肪酶活性越高的規(guī)律，這與酶濃度越高、催化活性越強(qiáng)的常理相符。

GV2為每泳道總灰度值；GV1為31—43 kD區(qū)間灰度值；A：山西；B：甘肅；C：河北；1：張莜9號(hào)，2：魏都莜5號(hào)，3：壩莜18號(hào)，4：白燕18號(hào)；5：晉燕17號(hào)；6：迪燕1號(hào)

2.4 主成分分析

為了更充分地表達(dá)燕麥耐貯性與相關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)系，對(duì)6個(gè)品種的脂肪酶活、營(yíng)養(yǎng)、物理、農(nóng)藝指標(biāo)進(jìn)行主成分分析（圖5）。PC1和PC2的貢獻(xiàn)率分別為34.0%和26.2%，累計(jì)貢獻(xiàn)率為60.2%，可以概括大部分信息[22]。由圖5可知，蛋白、脂肪與脂肪酶之間的夾角小于90°，說明其存在正相關(guān)關(guān)系，與上文相關(guān)性分析一致。綜合18個(gè)樣品點(diǎn)來看，不同樣品差異較大，其中，張莜9號(hào)脂肪酶活性較高，但在不同產(chǎn)地間不穩(wěn)定，白燕18號(hào)脂肪酶活性最低，且在不同產(chǎn)地間穩(wěn)定性較高。

2.5 優(yōu)質(zhì)品種篩選及回歸預(yù)測(cè)

2.5.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析 參考試驗(yàn)中6個(gè)品種燕麥樣品各指標(biāo)的實(shí)際測(cè)量值，區(qū)分正向、負(fù)向及中性指標(biāo)[23]，選取各指標(biāo)中的最優(yōu)值，構(gòu)造出理想品種0（表4）。蛋白、脂肪、淀粉、β-葡聚糖、容重及千粒重皆為正向指標(biāo)，選取各指標(biāo)下的最大值構(gòu)造0；生育期為中性指標(biāo)，計(jì)算所有數(shù)據(jù)的平均值構(gòu)造0；脂肪酶活性為負(fù)向指標(biāo)，選取最小值構(gòu)建0?？梢娎硐胙帑溒贩N即為營(yíng)養(yǎng)含量高（蛋白14.99%，脂肪6.68%，淀粉61.59%，β-葡聚糖4.82%）、籽粒飽滿（容重768.66 g·L-1，千粒重27.11 g）、脂肪酶活性低（120.77 μmol·h-1·g-1）的中熟（生育期94 d）品種。

經(jīng)灰色關(guān)聯(lián)度分析，6個(gè)燕麥品種與理想品種0的關(guān)聯(lián)情況如表5所示。白燕18號(hào)與理想品種關(guān)聯(lián)度最高（0.951），說明此品種營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)高，且脂肪酶活性低，是理想的耐貯藏優(yōu)質(zhì)品種。其次為迪燕1號(hào)（0.883）、壩莜18號(hào)（0.878）、魏都莜5號(hào)（0.844）、晉燕17號(hào)（0.832）、張莜9號(hào)（0.814）。

D1：迪燕1號(hào)；W5：魏都莜5號(hào)；J17：晉燕17號(hào)；Z9：張莜9號(hào)；Ba18：壩莜18號(hào)；B18：白燕18號(hào)。相同顏色點(diǎn)代表相同品種燕麥

表4 灰色關(guān)聯(lián)度X0取值情況

表5 燕麥品種與理想品種的關(guān)聯(lián)系數(shù)及關(guān)聯(lián)度

2.5.2 逐步回歸模型建立及驗(yàn)證 由相關(guān)性分析已知，蛋白質(zhì)含量、脂肪含量、籽粒容重及生育期與燕麥脂肪酶活性具有顯著相關(guān)性，進(jìn)一步利用逐步回歸法對(duì)其進(jìn)行定量模型擬合，以蛋白質(zhì)含量、脂肪含量、籽粒容重、生育期為自變量，脂肪酶活性為因變量進(jìn)行多元線性逐步回歸分析（表6），經(jīng)數(shù)據(jù)處理后，僅保留影響顯著的容重與蛋白質(zhì)含量作為自變量，建立模型為（脂肪酶活性）=720.274-2.255×容重（g·L-1）+75.761×蛋白質(zhì)含量（%），＜0.01，2為0.658，說明容重與蛋白兩變量可以共同解釋脂肪酶活性65.8%的變量。將6個(gè)燕麥品種的實(shí)際容重與蛋白質(zhì)含量代入進(jìn)行驗(yàn)證（表7），模型預(yù)測(cè)結(jié)果排序與實(shí)際相差不大，預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差最高為24.74%（壩莜18號(hào)），最低為1.64%（魏都莜5號(hào)），由灰色關(guān)聯(lián)度法篩選出的優(yōu)質(zhì)品種白燕18號(hào)（誤差9.15%）、迪燕1號(hào)（誤差12.41%）的預(yù)測(cè)結(jié)果都較為準(zhǔn)確，此模型可作為低脂肪酶品種快速篩選的依據(jù)。

表6 逐步回歸分析結(jié)果

表7 回歸模型驗(yàn)證

3 討論

3.1 燕麥脂肪酶活性相關(guān)因素分析

燕麥脂肪酶與脂肪含量呈顯著正相關(guān)關(guān)系。燕麥貨架期縮短的首要原因是脂肪劣變，脂肪被脂肪酶水解產(chǎn)生脂肪酸和甘油，不飽和脂肪酸又極易被氧化為氫過氧化物和羰基化合物，產(chǎn)生不良風(fēng)味，因此，燕麥產(chǎn)品的穩(wěn)定性與其脂肪酸組成密切相關(guān)。燕麥油中飽和脂肪酸﹕單不飽和脂肪酸﹕多不飽和脂肪酸＝0.5﹕1﹕1，與目前市場(chǎng)上營(yíng)養(yǎng)調(diào)和油的0.7﹕1﹕1的脂肪酸比例相近[3]。由燕麥脂肪酸組成分析可知，油酸與亞油酸是燕麥油脂中的主要成分，其比例約為1﹕1，總量約占總油脂的80%，且脂肪含量越高的燕麥品種，不飽和脂肪酸相對(duì)含量越高。戚向陽等[4]研究也表明，燕麥油脂的含量與硬脂酸和油酸含量呈正相關(guān)，與棕櫚酸、亞油酸和亞麻酸含量呈負(fù)相關(guān)。酸值是反應(yīng)燕麥油脂變質(zhì)的直接指標(biāo)，脂肪酶活性越高的品種，酸值越高，即變質(zhì)速度越快，與李詩(shī)煒[24]研究結(jié)果一致。酸值變化還與燕麥脂肪含量呈正相關(guān)，這是由于在酶促反應(yīng)中，可消耗的底物越多，反應(yīng)速率越快。正在制定的中國(guó)好糧油（燕麥及其制品）行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)中要求，燕麥粉的酸值以不超過90 mg KOH/100 g為達(dá)標(biāo)，說明所取燕麥樣品是新鮮未變質(zhì)的，具有可參考性。

燕麥脂肪酶與蛋白質(zhì)含量呈顯著正相關(guān)關(guān)系。燕麥中球蛋白占主要地位，含量高于55%[3]，分子量分布范圍為30—40 kD和50—60 kD，燕麥醇溶蛋白分子量為23.5和15.5 kD[25]。對(duì)從燕麥麩中提取的蛋白電泳條帶進(jìn)行分析，37.0 kD與22.0 kD處條帶最明顯，與本文結(jié)果相一致，其為球蛋白的酸性亞基與堿性亞基[26-27]。清蛋白是水溶性蛋白，分子量分布于14—17 kD、20—27 kD及36—47 kD，生物活性蛋白大多集中于此，如脂肪酶、蛋白酶、α-淀粉酶等[28]。Jung等[5]從燕麥中提取并純化出分子量為40 kD的脂肪酶，Yu等[29]從米糠中提取出約34 kD的2種脂肪酶，不同脂肪酶的結(jié)構(gòu)雖不完全相同，但分子量差異不大。結(jié)合所用預(yù)染蛋白質(zhì)標(biāo)記，選定31—43 kD為燕麥脂肪酶目標(biāo)區(qū)間，為避免加樣量差異等無關(guān)因素對(duì)條帶灰度值的影響，計(jì)算各泳道GV1占GV2的百分比來表示目標(biāo)區(qū)域蛋白的相對(duì)含量，要知道燕麥脂肪酶具體分子量，還需進(jìn)行后續(xù)提取純化研究。

容重和千粒重是評(píng)價(jià)燕麥籽粒質(zhì)量的2個(gè)重要指標(biāo)。其中，容重可以評(píng)價(jià)籽粒結(jié)構(gòu)的飽滿度、成熟度及結(jié)構(gòu)緊密度，一般情況下成熟飽滿、結(jié)構(gòu)緊密、形狀圓短的籽粒容重大[30]。千粒重則是體現(xiàn)籽粒大小和飽滿程度的指標(biāo)，也是預(yù)測(cè)產(chǎn)量時(shí)的重要依據(jù)。已有研究表明，脂肪酶主要分布于籽粒的皮層和糊粉層[27]，較大的籽粒比表面較小，則脂肪酶活性越低[17]。本文由相關(guān)性分析可知，不同品種間，容重越大的籽粒，脂肪酶活性越低，容重往往和千粒重及籽粒大小呈負(fù)相關(guān)[30]，即籽粒短、小、圓的品種，脂肪酶活性越低。

研究表明，燕麥脂肪酶是參與種子生長(zhǎng)代謝的重要酶，在發(fā)芽過程中活力較高[9, 31]，因此，在燕麥生長(zhǎng)發(fā)育過程中的各種外界因素都會(huì)對(duì)種子的內(nèi)源酶及營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的積累產(chǎn)生影響，因此，脂肪酶活性還與品種生育期有一定的關(guān)系，甘肅通渭地區(qū)品種屬于北方中晚熟型，生育期稍長(zhǎng)，山西右玉、河北張北地區(qū)屬于華北早熟型，生育期較短，可以推測(cè)早熟型燕麥的脂肪酶活性要低于晚熟型。此外，本研究中所選取的3個(gè)產(chǎn)地皆為北方產(chǎn)區(qū)，分別為華北產(chǎn)區(qū)（山西右玉、河北張北）和西北產(chǎn)區(qū)（甘肅通渭），因此，想要進(jìn)一步尋找地區(qū)間的脂肪酶差異規(guī)律需收集更大范圍的樣品。

3.2 低脂肪酶活性燕麥籽粒的篩選

中國(guó)野生燕麥資源豐富，截至2013年，中國(guó)國(guó)家種子庫(kù)已收集燕麥種質(zhì)資源3 000余份，目前已選育出120余個(gè)燕麥品種[32]，因此，在眾多燕麥品種中綜合產(chǎn)量因素、營(yíng)養(yǎng)因素及加工需求綜合篩選出適合加工的品種是非常必要的。

對(duì)于燕麥品種，就籽粒形態(tài)而言，燕麥籽粒越大，脂肪酶活性越低[33]。裸燕麥品種植株上的籽粒不止一個(gè)，籽粒在植株中的位置也決定了籽粒大小，燕麥穗上主籽粒大小大于次籽粒和第三、第四籽粒。選擇植株上籽粒數(shù)量越少的裸燕麥品種，籽粒會(huì)相對(duì)較大，或者選擇主籽粒，脂肪酶活性相對(duì)會(huì)越低[17]。相同品種中，大籽粒的脂肪酶活性約是正常籽粒的80%，小籽粒的脂肪酶活性約是正常籽粒的1.2倍[3]。千粒重是表征籽粒形態(tài)的核心指標(biāo)，裸燕麥和皮燕麥按千粒重可分別劃分為大（≥26 g，≥28 g）、中（19—26 g，21—28 g）、?。ā?9 g，≤21 g）三級(jí)，較小籽粒品種如，張北大莜麥（16.2 g）[32]、張家口豐寧大灘（13.4 g）[32]、張家口草莜1號(hào)（18.84 g）[33]、張家口蒙燕833-1（18.49 g）[33]、國(guó)外裸燕麥品種VAO-3[34]等。籽粒千粒重大小也會(huì)影響到容重大小，燕麥籽粒性狀有細(xì)長(zhǎng)型、粗短型和卵圓型，粗短型和卵圓型品種的容重略高于細(xì)長(zhǎng)型品種。由籽粒大小篩選低脂肪酶活性品種時(shí)，不能僅考慮籽粒大小，還應(yīng)考慮籽粒形狀，在考慮圓形燕麥籽粒的基礎(chǔ)上，盡可能選擇容重大的品種。

燕麥的蛋白質(zhì)含量（11.3%—19.9%）在谷類作物中居于首位，且氨基酸組成在谷物中最為平衡。與大豆蛋白相似，燕麥蛋白中球蛋白（60%—70%）最多，具有乳化性強(qiáng)及低致敏的優(yōu)點(diǎn)，因此，高含量的燕麥蛋白有望成為植物蛋白素肉產(chǎn)業(yè)中新的蛋白來源[35]。皮燕麥的脂肪含量低于裸燕麥，脂肪酶活性也低于裸燕麥，國(guó)外燕麥片加工企業(yè)一般都選用皮燕麥進(jìn)行加工[3]；中國(guó)燕麥粉加工一般采取三熟工藝，脂肪含量高能夠給燕麥面制品帶來特殊的風(fēng)味，這些特殊風(fēng)味受到裸燕麥種植區(qū)域消費(fèi)者喜歡，因此，脂肪含量高并不一定是燕麥產(chǎn)品加工的短板，應(yīng)該根據(jù)產(chǎn)品特色采取有效的脂肪酶抑制措施，延長(zhǎng)貨架期。燕麥β-葡聚糖含量一直是燕麥品質(zhì)育種的首選指標(biāo)，但β-葡聚糖含量與燕麥產(chǎn)量沒有必然關(guān)系。在篩選優(yōu)質(zhì)品種時(shí)，在蛋白含量高、脂肪含量高的前提下，盡量保證β-葡聚糖含量也處于較高水平，使得脂肪酶活性、營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)達(dá)到較好平衡。

燕麥脂肪酶本質(zhì)為活性蛋白質(zhì)，產(chǎn)地不同會(huì)造成不同品種之間燕麥蛋白含量的差異[36-37]。本研究選取了3個(gè)產(chǎn)地，旨在盡量消除產(chǎn)地不同對(duì)脂肪酶活性的影響，從而更準(zhǔn)確地尋找品種間的脂肪酶活性差異。本文以灰色關(guān)聯(lián)度分析法[23]與逐步回歸法[38]相結(jié)合，篩選出了低脂肪酶活性的優(yōu)質(zhì)品種，且建立了脂肪酶活性預(yù)測(cè)模型。脂肪酶活性檢測(cè)方法較為繁瑣，此模型僅需知曉燕麥品種的蛋白含量與容重，即可較準(zhǔn)確地推算其脂肪酶活性。結(jié)合聚類分析所區(qū)分的高、中、低脂肪酶活性范圍，可快速判斷燕麥品種的脂肪酶活性水平，為燕麥產(chǎn)品精深加工提供優(yōu)質(zhì)、適宜原料。

4 結(jié)論

不同品種間燕麥脂肪酶活性差異顯著，脂肪含量、蛋白質(zhì)含量、容重、生育期是影響燕麥脂肪酶活性的主要因素，合理的品種篩選可以有效提高后續(xù)滅酶效率、減少能耗。建立優(yōu)質(zhì)燕麥品種篩選與脂肪酶活性預(yù)測(cè)模型，可以有效地對(duì)燕麥品種進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。

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lipase activity difference of oat varieties and prediction of low lipase activity variety with high quality

Xiang Yuting1, Wang Xiaolong1, Hu Xinzhong1, Ren Changzhong2, Guo Laichun2, Li Lu3

1College of Food Engineering and Nutritional Science, Shaanxi Normal University, Xi’an 710119;2Baicheng Academy of Agricultural Sciences/China Oat and Buckwheat Research Center, Baicheng 137000, Jilin;3Guilin Seamild Foods Co., Ltd., Guilin 541004, Guangxi

【Objective】This study explored the differences and causes of oat lipase activity of different varieties. Providing a theoretical basis for screening varieties with low lipase activity and achieving stable enzyme inactivation effect of oat products. 【Method】Six main varieties of three main oat planting regions were selected for the study, and their lipase activity, nutritional indexes, physical traits, and agronomic indexes were measured. To answer the differences in lipase activity of oat varieties, the indicators significantly related to oat lipase were screened by correlation analysis. Through cluster analysis, classified multiple oat samples by lipase activity. Transform data having correlations into composite variables for statistical analysis by principal component analysis. To derive a predictive model for lipase activity, an analytical method combining gray correlation and multiple stepwise regression was used. The indicators correlating with lipase activity were used as independent variables, and the lipase activity was used as dependent variables for quantitative model fitting. 【Result】Lipase activity was significantly positively correlated with crude fat content (=0.32,＜0.05), and the various trends of fat content, unsaturated fatty acid content, lipase activity, and acid value were consistent. Lipase activity was significantly positively correlated with crude protein content (=0.46,＜0.01), and the higher lipase activity was, the higher percentage of electrophoretic bands located in 31-43 kD were. It was significantly negatively correlated with grain test weight (=-0.71,＜0.01) and positively associated with growth period (=0.37,＜0.01). Baiyan 18 and Diyan 1 had low lipase activity and high nutrition varieties according to grey relational analysis, and the relevance value with ideal variety0were 0.951 and 0.883, respectively. Stepwise regression analysis only retained the test weight and protein content as independent variables. The prediction model of lipase activity was established as=720.274-2.255×test weight (g·L-1)+75.761× protein content (%),＜0.01,2=0.658.【Conclusion】The varieties had significant effects on oat lipase activity. Protein content, fat content, test weight, and growth period were the main influencing factors of oat lipase activity. Grey relational analysis combined with stepwise regression analysis could be used to comprehensively evaluate oat varieties effectively and quickly select varieties with low lipase activity.

oat varieties; planting area; lipase activity; correlation analysis; prediction model

10.3864/j.issn.0578-1752.2022.21.002

2022-06-03；

2022-08-15

國(guó)家燕麥?zhǔn)w麥產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系（CARS-07-E1）、陜西省創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)（2020TD-049）、陜西省谷物科學(xué)國(guó)際聯(lián)合研究中心（2019GHJD-15）

相玉婷，E-mail：xyt980907@163.com。通信作者胡新中，E-mail：hxinzhong@126.com

（責(zé)任編輯 李莉）