包浆豆腐作为中国云南、贵州和四川地区的传统美食,凭借其独特的“外酥里嫩”口感及内部富含浆液的凝胶“包浆”结构[1-2],成为风靡全国的“网红”特色食品,市场潜力巨大。现有研究主要针对包浆豆腐的加工工艺,如采用蛋白酶-碱协同工艺降低碱用量,提升感官品质,为绿色加工提供新路径[3]、熟浆工艺对蛋白变性的影响[4]、凝固剂种类对凝胶网络结构的调控作用[5]、贮藏过程中腐败微生物污染以及风味物质分析等[6-7]。然而,针对包浆豆腐品质,尤其是其核心特征“包浆”的系统性评价研究甚少。当前评价体系呈现碎片化,各项指标间未进行系统性关联分析,而且评价方法普遍依赖主观性较强的感官评分,难以实现标准化定量分析,导致包浆豆腐品质存在一定差异,因此建立一套融合多维度指标的科学评价模型具有重要意义。
主成分分析(principal component analysis,PCA)和聚类分析(cluster analysis,CA)结合决策理论方法层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)构建食品品质综合评价模型,已被证明是解决食品品质评价问题的有效途径[8-9],AHP联合PCA等方法在食品及环境评价领域具有广泛的应用前景[10],如在水果[11]、卤水豆腐[12]、面制品[13]、肉制品[14]等体系,当前,尚未见其用在包浆豆腐品质评价体系的报道。为提升包浆豆腐品质评价的客观性与系统性,本研究选取市售30种样品,针对15项品质指标进行测定,结合差异性、相关性、主成分及聚类分析筛选关键特征指标,并引入层次分析法确定权重,构建量化评价模型,以期为包浆豆腐品质评价提供参考。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
包浆豆腐,采集于云南省、贵州省和四川省3个地区。
98%浓硫酸、HCl、石油醚等,成都市科隆化学品有限公司,试剂均为分析纯。
1.2 仪器与设备
TA1质构仪,阿美特克商贸(上海)有限公司;NH300色差仪,上海旦鼎公司;pH计,METTLER TOLEDO公司;UDK139 凯氏定氮仪,北京市盈盛恒泰科技有限公司;HD-3A型智能水分活度测量仪,无锡市华科仪器仪表有限公司。
1.3 实验方法
1.3.1 样品预处理
采集云南、贵州、四川三地30种包浆豆腐样品,按地域抽样,分为2组,一组为每个地方随机抽取7种样品,共计21种样品用于构建品质评价模型,计为Pn;剩下的9种样品编为二组,用于模型验证,记为Yn。液氮速冻后-18 ℃冷链运输至实验室,4 ℃保存18 h解冻后24 h内完成测试。
本研究采用统一的200 ℃油炸5 min处理所有样品,旨在消除油炸工艺差异对后续品质测定和模型构建的干扰,便于集中分析原料、配方和前期工艺对最终品质的影响。
1.3.2 质构
参考华晓晗等[15]的方法稍作修改,采用TPA模式,P35探头,参数设置为压缩率40%,测前速度50 mm/s,测试速度40 mm/s,触发力0.05 N。每个样品重复测定3次。
1.3.3 出浆率
参考罗鹏鑫等[5]的方法,称取经油炸处理后的包浆豆腐质量,记为M,沿4个角剪开取出浆液后称取质量,记为m,出浆率计算如公式(1)所示:
出浆率
(1)
1.3.4 蛋白质、脂肪、pH值、水分含量测定
参考GB 5009.5—2025《食品安全国家标准 食品中蛋白质的测定》、GB 5009.6—2025《食品安全国家标准 食品中脂肪的测定》、GB 5009.237—2016《食品安全国家标准 食品pH值的测定》、GB 5009.3—2016《食品安全国家标准 食品中水分的测定》。
1.3.5 水分活度
取油炸后样品中心浆液部位,混合均匀后称取(3.00±0.05) g,将样品均匀平铺于测量皿底部并置入仪器,启动测定,待仪器自动结束,记录屏幕显示数据。每个样品平均测定3次取平均值。
1.3.6 色泽
采用CIE-Lab系统,测定L*(亮度)、a*(红绿值)、b*(黄蓝值),每个样品取3个位点测量。
1.3.7 感官评价
由20名研究生(10男10女)组成感官评定小组,并在感官评定前对评分人员进行培训以及评分细则说明。选择外观结构、气味、滋味、组织状态和整体接受度为指标,具体评分细则见表1。
表1 感官评分细则
Table 1 Sensory evaluation scoring criteria
项目指标得分/分外观(10分)呈正常的亮黄色,色泽均匀7～10色泽略黄白色3～6色泽偏暗黄,色泽不均匀≤2气味(30分)有浓郁的豆香气味,无异味25～30有豆香味,无异味19～24无豆香味,有异味≤18滋味(20分)碱味较轻,豆香味浓郁,滋味丰富15～20碱味适中,风味正常,滋味较丰富9～14碱味较重,略有苦味,滋味单一≤8组织状态(20分)组织能保持状态,浆体较多,不漏浆17～20组织略有破损,浆体较少,漏浆较少13～16组织完全破损,浆体完全露出≤12整体接受度(20分)很好,可以接受17～20一般,勉强可以接受13～16很差,难以接受≤12
1.3.8 品质评价体系建立方法
1)基于包浆豆腐特性的初步指标确定。
2)综合运用差异性分析、相关性分析、主成分分析及聚类分析等多维统计方法,深入挖掘影响包浆豆腐核心品质(特别是“包浆”)的关键指标,筛选核心品质评价指标。
3)结合包浆豆腐特有的“外酥内嫩”及高浆体保留度的品质要求,并参考感官评分结果,构造核心指标理想值。
4)为消除量纲影响,对核心指标数据进行标准化处理,见公式(2)和公式(3):
(2)
(3)
式中:Xi,样品第i个指标原始数据值;X0,样品各品质指标理想值;
样品第i个指标初始化后的数据值;
样品第i个指标初始化后数据值的最大值;
样品第i个指标归一化后数据值。
5)采用层次分析法确定指标权重。依据包浆豆腐品质指标间的相对重要性构建判断矩阵(表7),计算权重并进行一致性检验,计算如公式(4)和公式(5)所示:
(4)
(5)
式中:λmax,判断矩阵最大特征值;n,判断矩阵阶数;RI,与n对应的平均随机一致性指标(random consistency index);CI,一致性指标(consistency index)。
1.4 数据处理
为保障数据的可靠性,各项指标均进行至少3次平行测定。数据的统计分析工作依托SPSS 26.0与Excel软件完成,结果以“平均值±标准差”予以呈现,图示部分则由Origin 2021生成。
2 结果与分析
2.1 品质指标差异性分析
如表2所示,对21个建模样品的15项品质指标进行分析,发现指标值在样品间呈现出显著的差异性,揭示了市售包浆豆腐品质的多样性。其中,脆度、a*值、硬度、弹性等质构指标的变异系数(coefficient of variation, CV)较大,脆度最大CV=89.66%,其次是a*值CV=52.81%,说明不同产品在外观色泽和质构特性上差异显著[16],质构指标的差异源于热处理中蛋白质凝胶-溶胶转变程度不同,转变过程中,温度与时间的差异会引起蛋白质网络结构重组,高温促使β-折叠减少、无规卷曲增加,降低凝胶硬度并显著影响弹性。LI等[17]的研究表明,热处理会显著改变大豆蛋白的二级结构(如α-螺旋减少)并增加表面疏水性,从而影响其凝胶行为。凝胶的最终质构特性与蛋白质分子间的相互作用力,特别是疏水相互作用和二硫键的强度与平衡密切相关[18]。出浆率的稳定性则源于其直接反映浆体保留度,与蛋白质作为凝胶基质的稳定性高度相关;pH值、水分含量等指标的CV均小于10%,表明这些指标在不同产品中相对稳定。这种广泛的变异度为后续筛选具有区分度的核心评价指标提供了基础。
2.2 相关性分析
为探究指标间的内在联系并避免信息重叠,进行了Pearson相关性分析(图1)。结果显示,指标间存在复杂的相关关系。出浆率与蛋白质含量呈极显著正相关(P<0.01),表明蛋白质含量越高,包浆豆腐的持浆能力越强。这主要是因为蛋白质作为凝胶基质,其含量越高,形成的三维网络结构越能有效包裹水分子,延缓浆液流失。蛋白质含量是决定凝胶持水能力的首要因素,其通过构建连续、致密的网络结构来实现物理截留水分[19]。硬度与弹性呈极显著正相关(P<0.01),而与脂肪含量呈极其显著负相关(P<0.001),源于脂肪分子嵌入蛋白网络,干扰二硫键和疏水相互作用,阻隔蛋白质分子的交联,干扰致密凝胶网络的形成,从而削弱整体凝胶强度。GUO等[20]在以大豆蛋白或花生蛋白为基质的凝胶中发现,脂肪颗粒对连续蛋白相具有割裂作用,导致凝胶硬度下降。此外,L*值与蛋白质的负相关关系(P<0.05)反映美拉德反应中蛋白质与糖类共价交联,导致色泽加深,这与热处理中蛋白质展开暴露反应位点有关[21]。上述复杂的相关性网络表明,各品质指标间存在内在的生理生化联系,通过降维方法筛选代表性指标是可行且必要的。食品的宏观品质属性如质构、持水性等是由其微观组分蛋白质、脂肪等通过多种物理化学作用如蛋白交联、水合作用共同决定的。因此,多个表观指标实则反映了同一内在因子的不同侧面,为主成分分析等降维方法的应用提供了理论依据。
图1 包浆豆腐品质指标相关性热图
Fig.1 Heatmap of correlation among quality indicators of coated tofu
注:*表示差异显著,P<0.05;**表示差异极显著,P<0.01;***表示差异极其显著,P<0.001。
2.3 主成分分析与聚类分析的核心指标筛选
本研究采用主成分分析以降低指标维度,旨在将原有的15个指标转化为少数几个相互独立且保留大部分信息的综合成分。如图2所示,依据特征值>1的准则,共提取出5个主成分(PC1-PC5),其累计方差贡献率达到82.62%(表3),表明这5个主成分能够充分代表原始数据的信息结构,适用于核心指标的筛选。由旋转后的成分矩阵(表4)可知,PC1(贡献率28.11%)主要由a*值、水分活度、蛋白质含量和脆度等驱动,“浆体丰度与色泽”因子在高温下β-折叠减少促进浆体流动性增强,出浆率上升,同时美拉德反应加剧,a*值增加;PC2(20.57%)以硬度、弹性为核心,代表“质构特性”因子,反映了二硫键和疏水相互作用的主导作用,硬度与弹性正相关源于蛋白交联网络强度,而热处理过度则导致网络解体、硬度下降;PC3(14.26%)与内聚性、水分含量相关,反映“内部结构”因子。
图2 包浆豆腐主成分分析碎石图
Fig.2 Principal component analysis of coated tofu aggregates
表3 包浆豆腐总方差解释
Table 3 Total variable explained in principal component analysis of coated tofu
特征根方差贡献率/%累积贡献率/%PC14.2228.1128.11PC23.0920.5748.69PC32.1414.2662.94PC41.8312.2275.16PC51.127.4682.62
表4 包浆豆腐旋转后成分矩阵
Table 4 Rotated principal component matrix of coated tofu
成分12345出浆率0.380.380.44-0.570.16pH0.23-0.06-0.10-0.520.72L∗-0.02-0.510.210.70-0.30a∗0.040.69-0.31-0.310.18b∗-0.23-0.150.060.220.84水分活度-0.010.790.250.04-0.23硬度0.040.080.940.070.14脆度0.98-0.08-0.04-0.060.02弹性-0.600.060.620.02-0.10内聚性-0.930.04-0.020.160.06咀嚼性-0.00-0.050.020.900.20黏结性0.37-0.73-0.020.000.21水分含量-0.62-0.340.43-0.160.11脂肪0.190.07-0.75-0.020.54蛋白质0.390.750.08-0.380.05
采用欧氏距离-离差平方和法[22]将15项指标聚合为4个类群(图3),第一类群组为出浆率、蛋白质、a*、水分活度,第二类群组为pH、脂肪、b*、脆度、黏结性,第三类群为L*和咀嚼性;第四类群为硬度、弹性、内聚性和水分含量。聚类分析将出浆率、蛋白质等归为同一类群,进一步验证了这些指标在表征凝胶稳定性中的协同性。
图3 包浆豆腐品质指标聚类分析图
Fig.3 Cluster analysis of quality indicators for coated tofu
综合PCA、CA的统计结果,结合工艺适配性和检测可行性,从每个代表性类群中筛选出最具代表性的指标:出浆率(直接量化“包浆”核心特征)、脆度(评价“外酥”口感)、蛋白质含量(浆体结构基础)、pH值(影响风味和凝胶形成)和a*值(表征油炸色泽与商品性)。
2.4 核心指标理想值的综合确定
适度热处理使蛋白网络部分解体但不完全崩溃,平衡浆体保留与口感。低pH值可抑制过度碱促蛋白变性,避免“碱伤液化”导致的浆体流失。控制热处理强度,防止疏水相互作用过强导致网络僵硬。基于高分组样品P5、P6、P7、P8、P11、P14、P18、P19、P20、P21设定理想值(图4),选取出浆率、脆度、蛋白质、a*值取高分组的中值,分别为54.60%、32.70、1.96、12.62 g/100 g,pH最小值7.98。
图4 包浆豆腐感官评分聚类分析图
Fig.4 Cluster analysis of sensory scores of coated tofu
2.5 数据标准化处理
采用公式(2)和公式(3)对核心指标进行正向归一化处理,消除量纲影响,此处理为模型构建提供可比数据基础(表5)。
表5 包浆豆腐核心指标数据标准化
Table 5 Standardized of core indicator data of coated tofu
样品出浆率pHa∗脆度蛋白质样品出浆率pHa∗脆度蛋白质P10.13 0.47 0.36 0.74 0.91 P120.86 0.29 0.11 0.43 0.01 P20.86 0.58 0.78 0.93 0.42 P130.76 0.34 0.14 0.47 0.25 P30.05 0.48 0.28 0.93 0.92 P140.88 0.31 0.80 0.12 0.97 P40.00 0.57 0.00 0.93 0.89 P150.30 0.68 0.19 0.11 0.77 P50.26 0.57 0.02 1.00 0.95 P160.87 0.17 0.99 0.43 0.96 P60.64 0.43 0.95 0.93 0.42 P170.34 0.61 0.22 0.03 0.77 P70.96 0.32 0.76 0.00 0.95 P180.96 0.23 0.99 0.93 0.45 P80.79 0.61 0.78 0.00 0.97 P190.85 0.48 0.99 0.43 0.96 P90.83 0.28 0.72 0.16 0.96 P200.29 0.66 0.19 0.04 0.75 P100.63 0.61 0.62 0.62 0.41 P210.85 0.05 0.99 0.43 0.95 P110.82 0.65 0.36 0.06 0.00
2.6 基于AHP的品质评价模型构建与验证
层次分析法适用于解决复杂问题中的权重分配和优先级排序。在包浆豆腐品质评价模型构建中,基于5项核心指标出浆率、脆度、蛋白质、pH值、a*值,运用层次分析法构建包浆豆腐品质评价模型。
2.6.1 建立包浆豆腐品质评价体系层次结构模型
目标层:包浆豆腐综合品质;准则层:5项核心指标(出浆率、脆度、蛋白质、pH值、a*值);方案层:21个样品。
2.6.2 构建判断矩阵和一致性检验结果
依据指标对“包浆”特性、口感、营养、商品性的相对重要性及包浆豆腐的工艺特性,按Saaty 1-9标度构建判断矩阵(表6、表7)。
表6 元素重要性比例度表
Table 6 Element importance scale
等级重要性程度描述1两个因素具有同等重要性3两因素,一个比另一个稍微重要5两因素,一个比另一个明显重要7两因素,其中一个占主导9两因素,其中一个占决定地位2、4、6、8介于上述重要性之间
表7 包浆豆腐核心指标判断矩阵权重及一致性检验
Table 7 Weight and consistency test of core index judgment matrix for coated tofu
出浆率硬度蛋白质pHa∗ωiλmaxCICR出浆率135790.35脆度1/313570.25蛋白质1/51/31350.20pH1/71/51/3130.12a∗1/91/71/51/310.085.300.060.05
判断矩阵每一行元素的乘积Mi:
(6)
Mi的n次方根特征向量计算:
(7)
特征向量归一化处理计算权重:
(8)
判断矩阵最大特征值λmax计算:
(9)
(10)
式中:aij,第i行的第j元素;n,判断矩阵的阶数;(Aω)i,矩阵第i行第j个元素与其对应权重乘积之和。
层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)赋予各指标权重,出浆率(0.35)>脆度(0.25)>蛋白质(0.20)>pH(0.12)>a*(0.08)。出浆率权重(0.35)凸显包浆豆腐与传统豆腐评价体系的本质差异,直接表征浆体保留度,反映蛋白质网络在热处理中的稳定性;脆度权重(0.25)关联二硫键交联强度,决定外皮酥脆性;蛋白质含量(0.20)作为凝胶基质基础,影响浆体形成;pH(0.12)调控碱诱导变性程度,避免过度液化;a*(0.08)虽次要,但间接反映美拉德反应与热处理强度。且通过一致性检验(CR=0.05<0.1)。
2.6.3 包浆豆腐综合品质得分模型
基于层次分析构建线性评价模型:Y=0.35×出浆率+0.25×脆度+0.20×蛋白质+0.12×pH+0.08×a*。根据模型计算各包浆豆腐综合评分如表8所示。
表8 包浆豆腐综合得分
Table 8 Composite scores of coated tofu
样品综合得分排名样品综合得分排名P20.751P110.5312P190.742P130.4613P180.743P120.4514P160.674P50.4315P60.675P10.4016P80.666P150.3917
续表8
样品综合得分排名样品综合得分排名P70.657P170.3818P210.648P30.3819P140.649P200.3720P100.6110P40.3221P90.6011
2.6.4 包浆豆腐品质评价模型的验证
模型验证的结果如表9所示,该结果来源于将随机抽取的验证组样品代入评价模型后,与感官评分进行同步比对分析。
表9 包浆豆腐感官评分
Table 9 Sensory scores of coated tofu
样品编号综合得分模型排序样品编号感官评分感官排序Y80.831Y888.101Y70.722Y777.402Y50.653Y573.503Y20.554Y268.404Y10.535Y965.505Y90.536Y163.006Y40.447Y458.407Y60.438Y655.408Y30.399Y350.809
通过回归分析探讨模型综合得分与感官评分之间的线性关联,得到的拟合关系方程(图5)如下:y=79.47x+21.95,R2=0.980 5。结果表明,模型得分与感官评分结果拟合度较高,达到0.98,表明由出浆率、脆度、蛋白质、pH和a*建立的品质评价模型适用于包浆豆腐的品质评价。
图5 模型综合得分与感官评分线性回归图
Fig.5 Linear regression between model comprehensive score and sensory score
3 结论
本研究通过PCA和AHP筛选出包浆豆腐5项核心品质评价指标,构建了包浆豆腐品质评价模型Y=0.35×出浆率+0.25×脆度+0.20×蛋白质+0.12×pH+0.08×a*。模型验证显示高拟合度(R2=0.98)实现了从主观经验向客观量化的转变。该模型可为包浆豆腐的原料筛选、工艺优化和品质分级提供工具,推动行业标准化。
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