本发明涉及一种高营养鲜食用花生的品质测定方法及其评价方式,属于营养与食品加工领域。
背景技术:
鲜食花生是在花生荚果膨大末期、荚壳开始变硬时收获,以鲜果或经过适当加工的鲜果供应市场。近几年来,随着人民生活水平的不断提高和饮食结构的改善,鲜食花生作为果蔬类特色品种,日益受到城乡居民的欢迎。随着农业产业结构的调整,鲜食花生种植面积迅速扩大,发展前景十分广阔。
我国传统的花生消费一般是晒干榨油或加工(烘烤、制酱)后食用,存在营养易流失、黄曲霉毒素含量高、产品易变质等的明显弊端,而花生鲜食则解决了因加工造成的这些问题,具有营养价值高、易吸收、无黄曲霉毒素、绿色天然等突出优势,使花生可完全作为营养绿色食品食用。
但是目前我国通过审定的花生品种较多,并不是所有品种的花生都适宜鲜食花生的加工,挑选营养成分含量高、生长周期短、适宜鲜食加工的优质花生品种对于鲜食花生的开发及推广具有重要意义。
技术实现要素:
本发明的目的是提供一种高营养鲜食用花生的品质测定方法及其评价方式,利用此方法可以预测某一花生品种是否适鲜食花生加工。本方法操作简单、快速高效、准确性高、基础数据覆盖面广,可以准确选择可以用于鲜食加工且营养价值高、可推向市场带来经济效益的花生品种。
为达到上述目的,具体采用如下的技术方案:
一种高营养鲜食用花生的品质测定方法及其评价方式,具体步骤如下:
测定待花生的百果鲜重、百果仁鲜重、粗蛋白含量、多糖含量、油亚比和生育周期;
将上述各测定值代入下式,即得高营养鲜食用花生的品质综合评分Y总评:
Y总评=1.804237-0.001723×生育周期+0.01063×粗蛋白含量+0.00542×百果鲜重+0.00562×百果仁鲜重+0.1263×多糖含量+0.07568×油亚比
按照下述1)~3)的标准对待测花生进行分类:
1)若该花生的Y综合≤4.50,则待测花生不适鲜食加工或生产;
2)若该花生的Y综合为4.50~4.70,则待测花生营养价值适宜,基本适合鲜食加工或生产;
3)若该花生的Y综合≥4.70,则待测花生高营养适宜鲜食加工或生产;
本发明中百果鲜仁重为同一品种中随机选取的一百粒鲜花生的克数。其中粗蛋白含量、多糖含量为占待测花生的质量百分含量;
本发明提供一种高营养鲜食用花生的品质测定方法及其评价方式,其优点在于:
(1)发明通过一种高营养鲜食用花生的品质测定方法及其评价方式,可检测和预测花生鲜食及鲜食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鲜食加工,可用于选择其中营养价值高的鲜食花生品种,在生产实践中简便易行;
(2)本发明运用黑花生的多种理化指标进行评价,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,为鲜食花生适宜性的评价提供理论依据和技术支撑;
(3)该模型采用百果鲜重、百果仁鲜重、生长周期三个直观指标,配合多糖含量、粗蛋白含量和油亚比三个间接指标相互配合,采用关联分析和回归方程相结合的方式,模型拟合度好,计算结果准确性高;
(4)采用该模型为预测鲜食花生品质的关键指标及天然高营养鲜食用花生专用品种的筛选奠定基础,也可避免企业在生产、加工鲜食花生时盲目选择花生品种、提高企业经济效益,同时为育种研究者提供理论依据及参考。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步说明,以助于理解本发明的内容。
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。
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 19.0和SAS 9.1软件。
实施例l
一种高营养鲜食用花生的品质测定方法及其评价方式,经过如下步骤:
采用常规方法测定花生样品的百果鲜重、百果仁鲜重、粗蛋白含量、多糖含量、油亚比和生育周期,如表1所示。
表1待测花生品种的品质分析
将上述表1中的数值代入鲜食用花生的品质综合评分Y总评:
Y总评=1.804237-0.001723×生育周期+0.01063×粗蛋白含量+0.00542×百果鲜重+0.00562×百果仁鲜重+0.1263×多糖含量+0.1568×油亚比得到待测品种Y总评值,如下表2:
表2待测花生品种品质分析结果
表2中的花生Y总评值,与适宜性评价标准比对,最终得到品种四粒红、泰花3号的Y总评值≥4.70 ,符合适宜性评价标准中的适宜一项。
根据上述实验结果,确定高营养最适宜鲜食加工花生品种为四粒红、泰花3号。
实施例2:一种适宜高营养鲜食用花生的品质评价模型的建立
l、花生品质的测定
取2015年收获的花生样品25个(符合花生群体的常态分布规律)包括花育25、泰花3号、鲁花14号、桂花17、中花4号、白沙1016、海花、潍花8号、丰花1号、山花9号、花育22、豫花9414、泰花4号、白花生、多彩花生、泰花5号、阜花11、徐9614、徐9608、徐A1、徐9505、四粒红、花育33、鲁花18、桂花21测定各品种的理化营养品质及生理品质指标共11个指标;对所选20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1所示;
表1花生品种的品质特性
2、高营养鲜食花生品质评价指标分析
2.1高营养鲜食花生品质相关性分析
本文采用相关性分析,建立回归方程评价花生原料特性与鲜食花生品质间的相关关系,首先从25个品种中随机选取20个品种作为建立模型集,剩余5个品种作为验证模型集。
首先,将25个品种花生11个指标进行相关性分析,结果发现,生育周期与鲜食花生品质呈显著负相关,生育周期越长,其鲜食花生适宜程度越低,反之,百果仁鲜重越重,多糖含量越高,鲜食适宜越高,可能是影响花生鲜食和鲜食加工的重要指标。根据相关性分析可知,除含水量、主茎高、分支数、结果数、粗脂肪含量外其余指标均有显著性差异,因此删除这五项指标。其余指标之间关系密切,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。
2.2主成分回归建立模型
(1)适宜鲜食及鲜食加工的高营养花生特性指标筛选
按照回归分析的思想,将花生特性单个指标与高营养鲜食花生综合值进行回归系数显著性分析,发现百果鲜重、百果仁鲜重、粗蛋白含量、多糖含量、油亚比和生育周期6个指标在0. 05水平上与鲜食花生提取综合值呈显著关系,这6个制标的相关性贡献率大于95%,其中百果仁鲜重、多糖含量和生育周期3个指标在0. 01水平上与高营养鲜食花生综合值呈极显著关系。
(2)回归方程的建立
根据回归分析发现上述6个指标与高营养鲜食花生综合值的回归系数在0.05水平上具有显著性,因此,建立各个花生特性指标与高营养鲜食花生综合值之间的关系,该模型的决定系数R值为0.983,进而建立各个指标与高营养鲜食花生综合值的关系,结果见公式A:
Y总评=1.804237-0.001723×生育周期+0.01063×粗蛋白含量+0.00542×百果鲜重+0.00562×百果仁鲜重+0.1263×多糖含量+0.07568×油亚比(公式A)
注:高油酸花生需要将油亚比*0.8后再代入公式A求值
2.3模型的验证
采用剩余5个品种进行模型验证,用其来验证所建模型的准确性及推广适用性。将5个花生品种的百果鲜重、百果仁鲜重、粗蛋白含量、多糖含量、油亚比和生育周期6个指标代入公式,计算5个品种的高营养鲜食花生Y总评值,并将模型计算结果与高营养鲜食花生综合值进行回归分析,二者的相关系数R =0. 8873(表2)。
2.4适宜高营养鲜食用花生特性评价标准及适宜性分析
2.4.1分类标准划分
将建立模型和预测模型共20个品种的高营养鲜食用花生综合值进行聚类分析(分类数为3),将20个花生品种划分为适宜、基本适宜和不适宜三类(表3),作为适宜高营养鲜食用花生特性评价标准的依据。
表3不同花生品种适宜高营养鲜食用花生评价结果
将表2结果与表3的结果与实际进行的高营养鲜食用花生实验进行比较,二者匹配度为96.4%,该评价结果较好,适合作为适宜高营养鲜食用花生品质评价标准。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。