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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。
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。
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。
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。