一种花生酱用花生的品质测定方法及其评价方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及花生品质评价方法，特别涉及一种花生酱用花生的品质测定方法及其 评价方法。
【背景技术】
[0002] 我国花生品种众多，且富含脂肪、蛋白质和维生素等营养成分，其中蛋白质含量为 12. 48-36. 82 %，脂肪含量为32. 2 % -60. 2 %，且脂肪中含有丰富的不饱和脂肪酸，含量可 达80%，素有"长生果"、"植物肉"等诸多美称。
[0003] 花生酱富含植物蛋白、维生素（烟酸、维生素 E等）和矿物质等，营养丰富、风味独 特，是很好的佐餐和调味品。近几年我国花生酱的消费量有逐渐增加的趋势，受到广大消费 者一致的认可。目前，花生酱的加工工艺已达成熟，其品质尤其是贮藏稳定性品质人们也一 直在研宄。
[0004] 然而，不同品种花生品质差异显著，因此深入研宄不同花生品种品质特性，筛选出 具有优质花生酱的花生品种是花生产业的一个重要发展方向。花生酱作为未来发展的趋势 之一蕴藏着巨大的潜力和商机，但是在花生原料对花生酱品质的影响、适宜加工花生酱用 花生品种品质研宄方面尚未见报道。
【发明内容】
[0005] 本发明的目的是提供一种花生酱用花生的品质测定方法及其评价方法，利用此种 品质测定方法和评价方法可以预测某一花生品种是否适宜加工成花生酱，以克服现有花生 酱加工业采用混杂品种生产花生酱所造成的资源浪费和经济损失。
[0006] 为达到上述目的，具体采用如下的技术方案：
[0007] -种花生酱用花生的品质测定方法，包括如下步骤：
[0008] 测定待测花生的百仁重、粗脂肪含量、粗蛋白含量、油酸/亚油酸比值（0/L)和总 维生素 E含量；其中粗脂肪含量、粗蛋白含量和总维生素 E含量分别为粗脂肪、粗蛋白和总 维生素 E占待测花生的质量百分含量；
[0009] 将上述各测定值代入下式，即得花生酱用花生的品质综合值Y综合：
[0010] Y综合=L 371001-0. 00941X 百仁重+0· 00852X 粗蛋白含量-ο. 01506X 粗脂肪 含量+0. 03546 X总维生素 E含量+0. 04408 X 0/L。
[0011] 本发明所述的百仁重为大小相同的一百粒花生的克数。
[0012] 本发明还进一步提供了一种花生酱用花生的品质评价方法，根据上述方法得到的 Y综合，按照下述1)~3)的标准对待测花生进行分类：
[0013] 1)若该花生的Y综合彡0. 90,则待测花生适宜花生酱加工；
[0014] 2)若该花生的Y综合为0. 90~-0. 38,则待测花生基本适宜花生酱加工；
[0015] 3)若该花生的Y综合< -0. 38,则待测花生不适宜花生酱加工。
[0016] 本发明提供的一种花生酱用花生品质测定方法及其评价方法，其优点在于：
[0017] (1)发明通过一种花生酱用花生品质测定方法及其评价方法，可监控和预测花生 酱加工的适宜性及品质质量，分析方法简单，标准化程度高，通过模型验证证实其客观、准 确地反映了花生品种是否适宜加工花生酱，在生产实践中简便易行。
[0018] (2)运用花生的理化指标进行评价，避免了因感官评价中的个体差异及嗜好等人 为因素造成的偏差，更能客观地反映产品的品质，为花生酱加工适宜性的评价提供理论依 据和技术支撑。
[0019] (3)采用该模型为预测花生酱加工品质的关键指标及适宜加工花生酱用花生专用 品种的筛选奠定基础，也可避免企业在生产花生酱时盲目选择花生品种，同时为育种研宄 者提供理论依据及参考。
【附图说明】
[0020] 图1为原始值与计算值的拟合图。
【具体实施方式】
[0021] 以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
[0022] 下述实施例中所用的材料、试剂等，如无特殊说明，均可从商业途径得到；实验方 法如无特殊说明，均为常规方法。
[0023] 下述实施例每步骤的数据处理都是采用t检验方法，p < 0. 05认为结果显著差异， 整个数据处理是采用SPSS 18. 0和SAS 9. 1软件。
[0024] 实施例1
[0025] 一种花生酱用花生的品质测定方法，经过如下步骤：
[0026] (1)采用常规方法测定花生样品的百仁重、粗蛋白含量、粗脂肪含量、0/L值和 总-VE含量，如表A所示。
[0027] 表A待测花生品种的品质分析
[0028]
[0030] (2)将上述步骤（1)的五个指标的化学值（此处的化学值指的是各个品种的平均 值，即表A中的数据）代入已建模型公式（1)中，得到花生酱品质Y综合值如表B所示，例 如对于桂花17,分别将百仁重（69. 7)、粗蛋白含量（19. 19)、粗脂肪含量（57.47)、0/L值 (1. 08)和总-VE含量（13. 53)，代入公式（1)中。
[0031] 公式（1)如下：Y综合=1.371001-0. 00941 X百仁重+0.00852X粗蛋白含 量-0. 01506 X粗脂肪含量+0. 03546 X总维生素 E含量+0. 04408 X 0/L。
[0032] 表B待测品种花生酱品质Y综合值
[0033]
[0034] (3)采用上述步骤⑵的花生酱Y综合值，与适宜性评价标准比对，最终得品种桂 花26、桂花99的Y综合值彡0. 90,符合适宜性评价标准中的适宜一项。
[0035] (4)根据上述步骤（3)的结果，确定最适宜加工花生酱的品种为桂花26。
[0036] 本实施例通过测定广西花生品种桂花26的五个品质指标，计算得花生酱品质的Y 综合值为〇. 931782 ;根据花生酱适宜性的评价模型及标准最终确定桂花26最适宜加工花 生酱。
[0037] 实施例2 :-种适宜花生酱用花生品质评价模型的建立
[0038] 1、花生品质的测定
[0039] 取2013年收获的花生样品26个（符合花生群体的常态分布规律，如表1所示）；
[0040] 表1 26个花生品种
[0041]
[0042] 测定各品种的感官品质、理化营养品质及加工品质指标共24个指标；对所选24个 花生品种基本数据的变化范围、均值、标准差、变异系数进行分析，结果如表2所示；
[0043] 表2花生品种的品质特性
[0044]
[0046] 变异系数是衡量一组数据中变化程度的一个统计量，粗脂肪、粗蛋白质、灰分、红 衣等四个指标的变异系数〈10 % (分别为7. 76 %、9. 13 %、8. 96 %、9. 30 % )，变异系数较小， 说明它们的离散程度较小；其它指标的变异系数较大，这说明不同品种花生很多品质差异 较大。
[0047] 2、花生酱品质评价指标分析
[0048] 2. 1花生酱相关性分析
[0049] 本文采用相关性分析、主成分分析与回归分析建立花生原料特性与花生酱品质间 的相关关系，首先从26个品种中随机选取20个品种作为建立模型集，剩余6个品种作为验 证模型集。
[0050] 首先，将20个品种花生酱19个指标进行相关性分析，结果见表3,脂肪、总糖与硬 度、粘度、过氧化值呈显著负相关，脂肪含量越高，其花生酱硬度和粘度越差，反之，总糖含 量越高，其花生酱的粘度和硬度越好，可能是影响花生酱的重要指标。根据相关性分析可 知，除水分、灰分，其余指标均有显著性差异，因此删除水分、灰分、总糖、亚油酸、硬度、H值， 起到初步降维的作用，也说明了这些指标之间关系密切，一种指标可以制约或增加另一种 指标的变化，相互制约，此消彼长。因此，根据相关性分析，选择对花生酱品质影响较大的指 标进行主成分分析。
[0051] 表3 20个品种花生酱相关性分析
[0052]
[0054] 注:表示极显著相关（Ρ〈0· 01) :表示显著相关（Ρ〈0· 05)
[0055] 2. 2花生酱主成分分析
[0056] 花生酱品质指标中有的指标越大酱的品质越好，有的指标越小酱的品质越好；为 了后续计算方便，将26个品种花生酱的所有评价指标都变为越大越好，然后将已处理的原 始数据采用SPSS软件对20个品种花生酱的19个指标进行标准化处理，作为建立模型的数 据。花生酱综合值利用主成分分析所得。
[0057] 各主成分值的计算为：Yn = ami X xl+am2 X x2+......+ami Xxi
[0058] 其中，Yn--各个主成分的综合值；
[0059] ami--各指标在该主成分中的特征向量；
[0060] 综合主成分值的计算：Y = R1XY1+R2XY2+......+RnXYn
[0061] 其中，Y--综合主成分值；