基于質(zhì)構(gòu)儀TPA模式構(gòu)建蛋白腸感官評分預(yù)測模型及應(yīng)用

朱美淋 張貞煒 余杰 黃瀟漪 蔣雨含 邢沁澮 賈利蓉

摘要：為建立一套客觀、數(shù)據(jù)化評價動植物雙蛋白腸感官綜合評分的方法，該研究采用質(zhì)構(gòu)剖面分析（TPA）測定24 組不同配方的樣品，結(jié)合感官評價方法，通過逐步回歸分析建立感官綜合評分預(yù)測模型，并將其應(yīng)用于響應(yīng)面實(shí)驗以優(yōu)化雙蛋白腸的配方。結(jié)果表明，動植物雙蛋白腸的感官綜合評分預(yù)測模型為Y=－68.110＋0.003×硬度＋79.119×彈性－0.001×咀嚼性－18.393×回復(fù)性，該模型相關(guān)系數(shù)R2為0.902，校正決定系數(shù)RAdj2為0.875；響應(yīng)面回歸模型相關(guān)系數(shù) R2為0.962，校正決定系數(shù) RAdj2為?0.924，預(yù)測系數(shù)RPred2為0.861，優(yōu)化后蛋白腸的最佳配方為大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)74%、豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)16%、大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例7∶3、豬肉肥瘦比例7∶3，該配方下產(chǎn)品的感官評分實(shí)際值為8.51，與理論預(yù)測值（8.45）誤差較小。該研究得到的動植物雙蛋白腸感官綜合評分預(yù)測模型的擬合度較高，實(shí)測值與預(yù)測值的吻合度較好，模型在響應(yīng)面實(shí)驗中具有可行性，為客觀、快捷地評價新型肉腸的感官品質(zhì)提供了新思路。

關(guān)鍵詞：動植物雙蛋白腸；質(zhì)構(gòu)剖面分析；感官綜合評分；回歸模型；響應(yīng)面實(shí)驗

中圖分類號：TS251.65 ?????文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ????文章編號：1000-9973（2024）04-0044-06

Construction of Prediction Model for Sensory Score of Protein Sausages

Based on TPA Model of Texture Analyzer and Its Application

ZHU Mei-lin1， ZHANG Zhen-wei1， YU Jie2， HUANG Xiao-yi2，

JIANG Yu-han2，?XING Qin-hui3，?JIA Li-rong1*

（1.College of Biomass Science and Engineering， Sichuan University， Chengdu 610065， China;

2.Yibin Industrial Technology Research Institute of Sichuan University， Yibin 644000，

China; 3.New Hope Group Co.， Ltd.， Chengdu 611400， China）

Abstract： In order to establish an objective and data-based method for evaluating comprehensive sensory scores of animal and plant double protein sausages， in this study， texture profile analysis （TPA） is used to determine 24 groups of samples with different formulas， and a prediction model for comprehensive sensory scores is established by stepwise regression analysis combined with sensory evaluation method， which is applied to response surface experiment to optimize the formula of double protein sausages. The results show that the prediction model for comprehensive sensory scores of animal and plant double protein sausages is Y=－68.110＋0.003×hardness＋79.119×elasticity－0.001×chewiness－18.393×resilience， with the correlation coefficient R2 of 0.902 and the adjusted determination coefficient RAdj2 of 0.875. The correlation coefficient R2 of the response surface regression model is 0.962， the adjusted determination coefficient RAdj2 is 0.924， and the predicted coefficient RPred2 is 0.861. The optimal formula of protein sausages is optimized as follows： drawing soy ?protein mass fraction is 74%， pork mass fraction is 16%， the ratio of soy protein isolate to peanut protein powder is 7∶3 and the ratio of pork fat to lean is 7∶3. The actual value of sensory score of the product prepared under such formula is 8.51， which has a small error with ?the theoretical predicted value （8.45）.The prediction model for comprehensive sensory scores of animal ?and

收稿日期：2023-10-21

基金項目：2020年四川大學(xué)-宜賓市校市戰(zhàn)略合作專項資金項目（2020CDYB-1）

作者簡介：朱美淋（1998—），女，碩士，研究方向：健康食品工程。

*通信作者：賈利蓉（1972—），女，教授，博士，研究方向：農(nóng)產(chǎn)品加工及貯藏。

plant double protein sausages has a high fitting degree， and the actual value is in good agreement with the predicted value. The model is feasible in response surface experiment， which has provided a new idea for the objective and rapid evaluation of the sensory quality of new meat sausages.

Key words： animal and plant double protein sausages; texture profile analysis; comprehensive sensory score; regression model; response surface experiment

肉腸類產(chǎn)品包括香腸、薩拉米腸、臘腸等，是消費(fèi)者喜聞樂見的產(chǎn)品，此類產(chǎn)品膽固醇、飽和脂肪酸等含量較高，隨著消費(fèi)者對健康的日益重視，用部分植物蛋白替代動物肉的雙蛋白腸產(chǎn)品逐漸進(jìn)入人們的視野。質(zhì)構(gòu)特性是評價此類產(chǎn)品的關(guān)鍵指標(biāo)，通常采用感官評價或質(zhì)構(gòu)儀的質(zhì)構(gòu)剖面分析（texture profile analysis，TPA）[1]進(jìn)行表征。感官評價能直觀反映產(chǎn)品質(zhì)構(gòu)的優(yōu)劣，但評價員需要通過系統(tǒng)篩選和訓(xùn)練，評價小組成員需要保持良好的健康狀態(tài)、人員相對穩(wěn)定，因此工作開展難度較大[2]。TPA通過模擬人類牙齒的咀嚼運(yùn)動，對固體、半固體樣品進(jìn)行兩次壓縮，從而得到硬度、彈性、內(nèi)聚性、咀嚼性、回復(fù)性等質(zhì)構(gòu)參數(shù)，相比于傳統(tǒng)的感官評價方法，可避免評價員帶來的主觀誤差，具有客觀、科學(xué)、快捷、方便等優(yōu)點(diǎn)[3-4]。

多元線性回歸是一種客觀評價感官品質(zhì)的方法，可以將復(fù)雜的信息簡單化，通過建立相關(guān)的評價模型，獲得量化的評價指標(biāo)[5]，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于南瓜[6]、黃牛肉[7]、茶葉[8]、全肉腸[9]等食品的感官品質(zhì)評價中，其利用食品的物理特性、質(zhì)構(gòu)儀測定數(shù)據(jù)等更精準(zhǔn)、快速地預(yù)測消費(fèi)者的感官需求，可以節(jié)約大量的時間及人工成本。目前新型肉腸的品質(zhì)評價系統(tǒng)較薄弱，缺乏感官評分?jǐn)?shù)學(xué)預(yù)測模型的建立和應(yīng)用，因此本研究以24 組動植物雙蛋白腸為研究對象，采用逐步回歸分析法建立預(yù)測模型并應(yīng)用于響應(yīng)面實(shí)驗，通過TPA數(shù)據(jù)量化感官綜合評分，以提供一套可行的動植物雙蛋白腸感官評分的預(yù)測評價體系，為新配方和新工藝的開發(fā)奠定基礎(chǔ)。

1 材料和方法

1.1 材料

大豆拉絲蛋白：四川植得期待生物科技有限公司；大豆分離蛋白：山東萬德福實(shí)業(yè)集團(tuán)有限公司；花生蛋白粉：乳山市金果食品股份有限公司；豬肉：市售；大豆油：金龍魚糧油食品股份有限公司；乙?；p淀粉己二酸酯：河南萬邦化工科技有限公司；TG酶：濟(jì)南青瑞生物科技有限公司。

1.2 主要儀器與設(shè)備

博朗FP3010多功能家用食品加工機(jī) 德國精工機(jī)械有限公司；灌腸機(jī) 浙江哈瑞工貿(mào)有限公司；電熱恒溫干燥箱 上海齊欣科學(xué)儀器有限公司；DZQ-420C真空包裝機(jī) 福建省安盛機(jī)械設(shè)備有限公司；TA-XT Plus質(zhì)構(gòu)儀 英國Stable Micro Systems公司。

1.3 方法

1.3.1 動植物雙蛋白腸樣品的制備

課題組前期已對動植物雙蛋白腸基礎(chǔ)配方進(jìn)行了多次探究，以大豆分離蛋白與花生蛋白粉總量為基準(zhǔn)，基礎(chǔ)配方的各原料質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為大豆拉絲蛋白48%、豬肉24%（肥肉∶瘦肉為8∶2）、大豆分離蛋白與花生蛋白粉的比例為3∶2、水360%、大豆油60%、淀粉磷酸酯10%、TG酶6%。在上述配方基礎(chǔ)上進(jìn)一步優(yōu)化：1～6組中大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為48%、58%、68%、78%、88%、98%，7～11組中豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)分別為4%、24%、44%、64%、84%，12～18組中大豆分離蛋白與花生蛋白粉的比例分別為10∶0、9∶1、8∶2、7∶3、6∶4、5∶5、4∶6，19～24組中豬肉肥瘦比例分別為5∶0、4∶1、3∶2、2∶3、1∶4、0∶5，其余配方保持不變。將上述材料于斬拌機(jī)中混合均勻[10]，灌腸后在55 ℃恒溫培養(yǎng)箱中凝膠2 h，80～90 ℃熟化30 min。質(zhì)構(gòu)儀分析測定前，將實(shí)驗樣品剝?nèi)ツc衣，用刀片加工成高度為25 mm的圓柱體。感官評定前將雙蛋白腸煎熱備用。

1.3.2 質(zhì)構(gòu)儀測定方法

質(zhì)構(gòu)儀參數(shù)設(shè)置參考余依敏等[11]的方法并稍作調(diào)整，探頭型號選擇36R，校準(zhǔn)高度為30 mm，壓縮比設(shè)置為50%，觸發(fā)點(diǎn)負(fù)載5×g，探頭下壓速率2 mm/s、測試速率1 mm/s、返回速率5 mm/s，循環(huán)2次，循環(huán)間可恢復(fù)時間3 s，目標(biāo)形變量3 mm，數(shù)據(jù)頻率10點(diǎn)/s，每組平行5次。

1.3.3 感官評價

感官評價小組由10名經(jīng)篩選和訓(xùn)練的評價員組成，對樣品進(jìn)行隨機(jī)編號并置于白色瓷盤中，評價員在同一環(huán)境中進(jìn)行獨(dú)立感官評分，評價完一組樣品后用清水漱口，間隔30 s后再進(jìn)行下一組樣品的評定。

感官分項評價采用10分制，各項目分為差（0～2分）、中等（3～5分）、較好（6～7分）、好（8～10分），對樣品的外觀（氣泡密度和顏色亮白程度）、風(fēng)味（植物蛋白和豬肉風(fēng)味協(xié)調(diào)程度）、組織狀態(tài)（切面緊致程度）、口感（肉感和嚼勁）進(jìn)行逐一評價，感官綜合評分=外觀×0.2+風(fēng)味×0.2+組織狀態(tài)×0.2+口感×0.4。

1.3.4 響應(yīng)面優(yōu)化實(shí)驗

根據(jù)單因素實(shí)驗結(jié)果，采用Box-Behnken設(shè)計原理，以大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)（A）、豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)（B）、大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例（C）和豬肉肥瘦比例（D）4個因素為響應(yīng)面考察因素，以感官綜合評分為響應(yīng)值，響應(yīng)面實(shí)驗設(shè)計見表1。

1.3.5 數(shù)據(jù)分析

使用IBM SPSS 27軟件進(jìn)行顯著性分析，并對24組數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析；利用Design Expert 13.0.1軟件對響應(yīng)面實(shí)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸擬合及對模型進(jìn)行方差分析，P<0.05 表示差異顯著，P<0.01表示差異極顯著。

2 結(jié)果與分析

2.1 動植物雙蛋白腸質(zhì)構(gòu)與感官數(shù)據(jù)分析

以24 組動植物雙蛋白腸為實(shí)驗對象進(jìn)行質(zhì)構(gòu)分析及感官綜合評價，質(zhì)構(gòu)分析指標(biāo)包括硬度、彈性、內(nèi)聚性、咀嚼性、回復(fù)性，結(jié)果見表2。

由表2可知，測定指標(biāo)中咀嚼性的變異系數(shù)最大，為0.26%，其次是硬度和感官綜合評分，均為0.23%，彈性組間差異最小，變異系數(shù)僅為0.02%，說明改變產(chǎn)品配方中的大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)、大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例、豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)及豬肉肥瘦比例對雙蛋白腸咀嚼性、硬度、感官評分的影響較大，對彈性的影響最小。這是因為植物蛋白粉共混形成了雙蛋白腸主要的三維基質(zhì)或交織網(wǎng)絡(luò)[12]，大豆拉絲蛋白呈纖維狀，適量添加會增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性[13]；豬瘦肉中的蛋白質(zhì)和豬肥肉中的脂肪發(fā)生乳化作用，可以改變腸內(nèi)肉餡的黏稠度和均勻度[14]，上述原料對雙蛋白腸的三維網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)度影響較大，因此產(chǎn)品的硬度、咀嚼性、感官綜合評分變化較大。

2.2 預(yù)測模型建立

經(jīng)前期實(shí)驗篩選后得到各項指標(biāo)均在合理范圍內(nèi)的實(shí)驗組，以質(zhì)構(gòu)儀測定的動植物雙蛋白腸指標(biāo)硬度、彈性、內(nèi)聚性、咀嚼性、回復(fù)性為自變量，感官綜合評分為因變量，進(jìn)行線性逐步回歸分析。5個變量的顯著性水平為硬度＜0.001、彈性＜0.001，內(nèi)聚性、咀嚼性、回復(fù)性分別為0.495，0.017，0.020，變量入選的顯著水平為0.05[15]，故舍去變量內(nèi)聚性，建立感官綜合評分預(yù)測模型為Y=－68.110＋0.003×硬度＋79.119×彈性－0.001×咀嚼性－18.393×回復(fù)性，該回歸方程的P值小于0.001，相關(guān)系數(shù)R2為0.902，校正決定系數(shù)RAdj2為0.875，則方程因變量（感官綜合評分）可被自變量解釋的程度達(dá)到90.2%，表明篩選變量后構(gòu)建的多元回歸模型擬合度較好[16-17]。為了驗證模型的可行性，將預(yù)測結(jié)果與感官綜合評分進(jìn)行統(tǒng)計分析，結(jié)果見表3。

由表3可知，標(biāo)準(zhǔn)誤差最大值為1.03（第10組），超過0.6的分別為第2，10，12，17組，其余實(shí)際得分與預(yù)測值的吻合度較好，表明基于質(zhì)構(gòu)儀TPA模式建立的感官評分預(yù)測模型可以用于動植物雙蛋白腸。

2.3 預(yù)測模型的應(yīng)用

2.3.1 感官綜合評分預(yù)測

用質(zhì)構(gòu)儀測定響應(yīng)面實(shí)驗設(shè)計中29組樣品的硬度、彈性、咀嚼性、回復(fù)性，通過感官評價預(yù)測模型得到感官綜合評分預(yù)測值，結(jié)果見表4。

2.3.2 響應(yīng)面回歸模型分析

將感官評分預(yù)測模型得到的感官評分值進(jìn)行響應(yīng)面分析，結(jié)果見表5。

由表5可知，響應(yīng)面回歸模型達(dá)到了極顯著水平（P＜0.01），失擬項不顯著（P=0.894 9>0.05），說明模型誤差小[18]；變異系數(shù)為3.37%（<10%），說明模型對響應(yīng)值的置信度良好，該模型可以較好地反映真實(shí)的實(shí)驗結(jié)果；模型相關(guān)系數(shù) R2 為 0.962，說明該實(shí)驗?zāi)Ｐ团c實(shí)際實(shí)驗擬合較好，實(shí)際實(shí)驗中約 96.2%的結(jié)果可以通過擬合模型進(jìn)行解釋[19]；校正后的決定系數(shù)RAdj2為?0.924，預(yù)測系數(shù)RPred2為0.861，兩者差值小于0.2，說明模型有較充分的準(zhǔn)確性和通用性[20]，因此可以用此模型來分析和預(yù)測雙蛋白腸配方實(shí)驗中各因素對感官綜合評分的影響。以動植物雙蛋白腸的感官評分為目標(biāo)函數(shù)，得到二次回歸方程：Y=8.08+0.392 5A－0.654 2B－0.058 3C－0.315 0D－0.39AB－0.372 5AC－0.535 0AD－0.065BC－0.062 5BD－0.257 5CD－0.432 2A2－0.719 7B2－0.400 9C2－1.02D2。

由表5可知，4個因素的F值大小為B>A>D>C，即4個因素對動植物雙蛋白腸的感官綜合評分影響大小為豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)>大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)>豬肉肥瘦比例>大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例[21]。一次項中A、B、D及二次項的P值均小于0.01，表明對應(yīng)的因素對響應(yīng)值的影響極顯著；交互項AB、AC和AD的顯著性水平都小于0.01，交互作用極顯著，交互項CD對響應(yīng)值影響顯著（P＜0.05）。響應(yīng)曲面圖能直觀反映交互作用對響應(yīng)值的影響程度，曲面越陡，則影響越顯著[22-23]，響應(yīng)面圖1～圖3坡面陡峭（P＜0.01），說明AB、AC和AD對結(jié)果有極顯著影響，圖4陡峭程度較緩（P＜0.05），說明CD交互作用顯著，響應(yīng)曲面圖結(jié)果與方差分析結(jié)果一致。

2.3.3 優(yōu)化配方參數(shù)及驗證實(shí)驗

將實(shí)驗方程進(jìn)行分析求解，最佳實(shí)驗條件為大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)73.67%、豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)15.96%、大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例6.98∶3.02、豬肉肥瘦比例6.82∶3.18，考慮到工業(yè)生產(chǎn)的便捷性，將條件調(diào)整為大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)74%、豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)16%、大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例7∶3、豬肉肥瘦比例7∶3，此時感官綜合評分的理論預(yù)測值為8.45。最優(yōu)組平行實(shí)驗重復(fù)3次，感官綜合評分實(shí)際值為8.51，與理論預(yù)測值誤差較小，表明該模擬回歸實(shí)驗?zāi)Ｐ蜏?zhǔn)確性高，本實(shí)驗感官綜合評分的預(yù)測和分析可以使用響應(yīng)面法。

3 結(jié)論

對24組不同配方的動植物雙蛋白腸的感官綜合評分及質(zhì)構(gòu)儀測定數(shù)據(jù)進(jìn)行變異系數(shù)分析，改變大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)、豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)、大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例及豬肉肥瘦比例對產(chǎn)品咀嚼性、硬度、感官綜合評分的影響較大，對彈性的影響最小。

將感官綜合評分與質(zhì)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析，內(nèi)聚性顯著性水平大于0.05，不滿足變量入選條件，構(gòu)建具有統(tǒng)計學(xué)意義的感官預(yù)測模型Y=－68.110＋0.003×硬度＋79.119×彈性－0.001×咀嚼性－18.393×回復(fù)性，模型預(yù)測值與實(shí)測值之間吻合度較好。

將預(yù)測模型應(yīng)用于響應(yīng)面實(shí)驗，通過測定質(zhì)構(gòu)特征指標(biāo)硬度、彈性、咀嚼性及回復(fù)性，將感官模型預(yù)測值作為響應(yīng)值，得到的響應(yīng)面回歸模型達(dá)到了極顯著水平（P＜0.01），96.2%的結(jié)果可以通過擬合模型進(jìn)行解釋，模型的準(zhǔn)確性和通用性良好；響應(yīng)面法最終確定動植物雙蛋白腸的最優(yōu)配方為大豆拉絲蛋白質(zhì)量分?jǐn)?shù)74%、豬肉質(zhì)量分?jǐn)?shù)16%、大豆分離蛋白與花生蛋白粉比例7∶3、豬肉肥瘦比例7∶3。該配方下的產(chǎn)品感官良好，感官綜合評分為8.51。

綜上所述，本研究根據(jù)感官品質(zhì)分析、質(zhì)構(gòu)特征指標(biāo)建立的動植物雙蛋白腸品質(zhì)評價方法具有可行性，所得產(chǎn)品外觀及切面無明顯氣孔、組織緊實(shí)、咀嚼感良好、肉感佳。

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