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更新时间:2023-10-27   点击次数:527次

当前虽然样品中的化学物质的类型和质量可以确定,但测量“味道"目前仍然很困难。这是因为味物质的相互作用,导致它们之间的协同和抑制作用。

日本INSENT味觉分析系统即电子舌通过模仿生命体的味觉识别机制,即电子舌采用的是与味蕾细胞工作原理相类似的人工脂膜传感技术,故而味觉传感器能够探测到接近生命体所能感知的“味觉"。传感器通过测量人工脂膜表面的电势变化来检测味道,评估各种口味。


检测样品:1-植脂淡奶,2-调制加糖炼乳(罐装),3-甜奶酱,4-炼乳(袋装),5-奶酪棒

样品前处理:奶酪棒提前取出回温至室温。1~4号样品称取30g于洁净的烧杯中,添加150mL纯净水,搅拌混合均匀后上机测试;5号奶酪棒取30g样品添加150mL纯净水,置于家用料机理中打碎搅拌30s后倒出上机测试。

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检测结果:

1、确定有效的味觉指标

通过电子舌检测数据可知,苦味、鲜味、咸味和甜味均是该乳制品有效且重要的味觉指标。

图1 以RefSol参比溶液为基准的乳制品雷达图(excel绘制)

2、PCA主成分分析

PCA主成分分析是一种非常常用的统计分析方法。分别以主成分一和二为横、纵坐标轴,图中显示方差贡献率分别为70.40%和27.37%,基于本次测试的乳制品有效的味觉指标,对5种乳制品样品进行聚类分析,结果如下图6所示。

综合所有有效的味觉指标进行分析可见,5个奶制品在图PCA图中被明确的区分开来,差异在第一和第二主成分上均有体现,其中1植脂淡奶和5奶酪棒与另外几个的差异极大,且二者在味道上各具特点。2炼乳罐装、4炼乳(袋装)和甜奶酱三者在图中的分布接近,可见三者在味道上具有一定的相似性。

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图6 乳制品的PCA主成分分析图

从表4味觉指标的贡献率上来看,甜味对第一主成分的贡献最大,其次是苦味、鲜味、苦味、咸味均对第二主成分有较大的贡献,可见5个样品味道上的差异主要表现在甜味、苦味、鲜味、咸味这些指标上。

表4 味觉指标贡献率表


PC1

PC2

Bitterness

0.303722

0.499441

Astringency

-0.07647

0.077049

Aftertaste-B

-0.043988

-0.032355

Aftertaste-A

0.002581

0.012649

Umami

0.007995

0.751115

Richness

-0.001771

-0.110789

Saltiness

0.084102

0.359412

Sweetness

0.944893

-0.194397

Eigenvalue

10.678238

4.151672

Contribution   Rate

70.403974

27.37289




3、数据重现性分析

每个样品做了4次循环,去掉第一次循环取后三次的平均值,从图7中看出,传感器响应稳定,有较好的重现性,可以认为数据有效。

image.pngimage.png

图7 乳制品样品后三次循环折线图(软件中截取)

结论:通过对乳制品进行测试可得以下几个结论:

   乳制品主要的味觉指标是甜味、鲜味、丰富性、苦味和咸味;

    综合有效的味觉指标进行PCA分析可见,5个样品杯明确的区分开来,其中1植脂淡奶和5奶酪棒滋味各具特色,炼乳和甜奶酱在味道上具有相似性。


知识小贴士:据厂家提供的资料显示,C00苦味传感器对奶制品有高灵敏度,当然该苦味并不同于说牛奶很苦,而是可用来评价奶制品的“奶味",苦味值的大小反映了乳制品口感的“风味"、“丰富感"、“浓厚感"等。




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