大豆肽作为大豆蛋白的水解产物，比蛋白质更易消化吸收，且过敏性和抗原性较低。酶水解法是目前较常用的生产大豆肽的方法，而在酶解过程中会产生苦味，目前对苦味的判定主要采用感官评价法，但其结果不够客观准确，易受外界环境、评价者自身因素的干扰。电子舌作为一种能快速检测味觉品质的新技术，可以对样品进行味觉的量化，克服感官评价易受主观影响的不足，具有重复性、高灵敏性、可靠性等优势。本文采用法国AlphaMOS公司ASTREE电子舌的电势型味觉传感器来采集溶液信号，对大豆肽溶液苦味特性进行定性和定量分析评价。
       材料与方法
       材料与仪器
       大豆肽样品自制；大豆分离蛋白；风味蛋白酶(酶活力为2.8xl0U／g)；奎宁。
       实验方法
       大豆肽样品的配制按照一定方法配制大豆肽样品。
       数据采集待测液和清洗液交替进行检测。样品数据采集时间设为120S，取最后3s的值作为每个样本的测量数据。为减少测量误差每个样品重复采集10次，取后6次测量的各传感器响应值作为样本数据进行后续处理。
      数据处理
      利用电子舌采集的传感器数据，采用判别因子分析法(DFA)对5种样品进行区分，检验区分效果；采用PLS方法建立电子舌大豆肽苦味的定量评价模型。在模型的建立过程中采用建模集的相关系数、建模集均方根误差和预测集的相关系数、预测集均方根误差评价模型效果。
      结果与分析
      感官评价
      本文首先对大豆肽的苦味特性进行人工感官评价，然后冉研究电子舌仪器进行热点/活动。本实验从对苦味敏感的专业人员中选取10位感官评价员(5男5女)进行感官评价，每次品尝之后，需要用清水漱口，再进行下一次品尝。最后，将与其口味接近的奎宁标准液浓度对应的分值记为此溶液的得分。之后取10位评价人员的平均分为苦味评定分数。以奎宁的作为评分标准，评分标准见表1。表2为风味蛋白酶不同水解时问下的苦味得分值。        DFA区分
       DFA是研究样品所属类型的一种统计分析方法，即通过重新组合传感器数据来优化区分性的分类技术，使组间距离最大的同时保证组内差异最小使各个组间的重心距离最大，从而建立判别函数和判别准则，判断样品属于哪一类别。首先对正确分类的训练样本集建立DFA模型，然后将未知样品投影到模型图谱上，计算未知样品与模型图谱上的每类样品的中心距离，将未知样品判定为距离最近的那一类。基于判别因子分析法建模，得到五种样品的区分图如图1所示。从DFA二维图中可知DF1与DF2总贡献率达到99．994％，模型区分指数DI=100，5种样品被很好区分开。从5种样品的预测集中分别任意选择1个样本(图中显示为黑色点)，根据建立的DFA模型进行区分，结果表明5个未知样本均落存在相应的组中，识别率为100％，分效果良好。        PLS模型建立及预测
       用PLS建立大豆肽溶液电子舌苦味预测模型，并对电子舌传感器响应值与人工感官评价得分值问的相关性进行研究。以七根传感器的响应信号值为白变量，以感官得分值为因变量构建偏最小二乘模型。建模集为60个样本，验证集为30个样本。结果如图2、图3所示，分别表示建模集、预测集的实际苦味值与预测值的相关图。
       对于偏最小二乘模型，P(p=0．000)<0．05，表明该模型的回归方程有显著意义，且该模型的建模集中，真实值与预测值之间的相关系数为0．9923，RMSE为2．47％，预测集的相关系数为0．9890，RMSE为6．81％，预测效果较好。         结论
       采用法国AlphaMOS电子舌对制取的五种不同酶解时间条件下的样品进行苦味特性研究。分别采用DFA模式识别方法和PLS预测模型对采集的数据进行定性和定量分析，研究表明：采用DFA分析法能够对五种不同的大豆肽样品的呈味特性和味觉相似程度进行定性评价，PLS模型能对未知样品进行呈味预测；大豆肽的苦味预测结果与实际感官评价吻合。研究结果为后续大豆肽产品的呈味特性研究提供一种新的方法途径。
       来源：感官科学与评定 转载请注明来源。
       参考文献：惠延波,樊留强,陈复生,牛群峰,王莉,贾芳.基于电子舌技术的大豆肽区分及苦味评价[J].食品工业科技,2016,37(08):97-99+109.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2016.08.011.
       提醒：文章仅供参考，如有不当，欢迎留言指正和交流。且读者不应该在缺乏具体的专业建议的情况下，擅自根据文章内容采取行动，因此导致的损失，运营方不负责。如文章涉及侵权或不愿我平台发布，请联系处理。