云产“清香型”烟叶主要挥发性致香成分含量的逐步判别分析

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  摘 要:采用逐步判别多元统计法以挥发性致香成分含量成分为已知类别的样本对不同品种烟叶进行判别分析,构建判别模型,并对判别模型的结果预测进行检验。结果表明,3—甲基—2—丁烯醛、2—戊基呋喃、2—甲氧基—4—乙烯基苯酚、茄酮、香葉基丙酮、巨豆三烯酮C等6个变量进入判别函数。由判别方程结果的方差分析可知,判别方程具有显著性;用自身验证法和交互校准检测法对原样品进行复判,复判准确率均为87.0%,新样本的判别准确率为80.5%。基于云产烟叶原料的主要致香成分含量的判别分析函数具有较高的稳定性,可用于烤烟风格特征的判断。
  关键词:烤烟;致香成分;逐步判别分析
  中图分类号:S57;TS4 文献标识码:A 文章编号:1674-1064(2021)06-077-02
  DOI:10.12310/j.issn.1674-1064.2021.06.038
  烤烟的品种是形成烟叶香气风格特征的物质基础,烟叶的香气品质很大程度受由品种和区域生态条件影响或决定[1]。
  判别分析是根据研究对象的各种特征的变量值,判别其类别归属问题的一种多变量统计学多元分析方法[2],在地质学、医学、财经、生物种类鉴别等领域有着广泛的应用[3]。但判别分析烤烟的挥发性致香物质的研究尚未见报道,文章从云产“清香型”烟叶主要挥发性致香成分含量出发,采用了逐步判别分析方法,将不同烤烟样品的挥发性致香成分建立函数模型,为烤烟风格特征的判断和构造“云烟”品牌特定需求的“清香型”烟叶模块提供理论依据。
  1 材料与方法
  1.1 样品采集
  供试的烟叶样品于2018年在山西昆明烟草有限责任公司物流中心烟叶原料采集。供试品种包括红大、K326、云87、云85,共采集77个烟叶样品(C3F),其中红大取30个样本、K326取24个样本、云85取10个样本、云87取13个样本。烟样由专业烟叶分级技师按照《中华人民共和国国家标准 烤烟》(GB 2635-92)挑选。每个烟样3kg,烘干、粉碎、过65目筛后装玻璃密封瓶备检测分析用。
  1.2 主要挥发性香气物质分析
  将烤烟样品粉碎,过40目筛子,在恒温恒湿箱中于温度(22±1)℃、相对湿度(60±2)%条件下平衡24h,准确称取平衡后的烟末样品25.0g,置入同时蒸馏萃取装置中,并加入固定量的内标物质乙酸苯甲酯,采用二氯甲烷作为溶剂对烟末进行连续动态萃取2h,所得精馏物经干燥后浓缩定容至1.0mL。
  浓缩液采用Agilent 6890N/5975气质联用分析仪进行分析,所得质谱图经安捷伦谱库(NIST05,Wiley275)检索。
  1.3 GC/MS的分析条件
  毛细管柱:HP-5MS(30m×0.25mm×0.25μm);进样口温度:240℃;载气:He,1mL/min;程序升温:50℃(1min)—8℃/min—160℃(2min)—8℃/min—260℃(15min);进样量:0.5μL;分流比:25:1;传输线温度:280℃;电离方式:EI;电离能量:70eV;离子源温度:230℃;四级杆温度:160℃;质量范围35aum~455aum。
  1.4 数据处理方法
  采用社会科学统计程序软件(SPSS),按统计量Wilks λ最小值原则选择变量,进行逐步判断分析,建立判别函数。然后进行训练样本的回代判别,计算回代错判率,并将每一样本从训练集中去掉,再按同样方法判别分析,进行内部交叉验证分析,验证建立函数的稳定性。最后采用外部验证样本验证判别方程的判别精准性。
  2 数据分析
  将烟叶原料的致香成分数据与感官评价数据结合进行分析,对评吸结果中归为高档的原料进行研究,通过逐步判别分析得到了表征四个品种的判别模型。从构成模型的两个主成分函数来看,品种之间具有较为显著的差异,通过模型验证结果来看,分析结果具有一定的准确性。考虑到烟叶的致香成分在烟叶生长、烘烤、陈化过程中具有极其重要的代表性,对烟叶香气风格具有直接的作用,故采用致香成分对烟叶进行表征具有重要作用。
  2.1 不同品种烤烟挥发性致香物质的数量特征
  各个评价指标的基本统计特征值如表1所示,从表中可以看出四个品种烟叶主要挥发性致香物质的变异系数都较大,说明烟叶样本间的差异较大。
  2.2 不同品种烤烟挥发性致香物质的数量特征
  建立判断函数。对烤烟主要的83种性致香成分进行逐步判别,从表2可以看出,用于判别分析的样本特征变量并不完全是数据量大为好,变量因素过多,不仅会增大模型解析计算量,还可能会使判别模型议程价数增加,导致精确性降低,所以建立判别效果良好的判别模型,必须从众多自变量中挑选出对函数起显著作用的变量[4]。最终有6个变量引入判别函数,剔除了77个变量。这6个变量依次为3—甲基—2—丁烯醛(X1)、2—戊基呋喃(X2)、2—甲氧基—4—乙烯基苯酚(X3)、茄酮(X4)、香叶基丙酮(X5)、巨豆三烯酮C(X6)。最终得到4个品种烤烟的典型判别函数分别为:
  判别函数F1、F2、F3、F4特征值分别为25.2732、11.94、12.5538和12.67,典型相关系数分别为0.9807、0.9757、0.9631、0.9871。对判别函数进行方差分析表明,得知P<0.0005,说明以筛选的6个变量组成的判别函数,对区分四个品种的差异效果显著。作判别时,将样本的各挥发性成分指标代入4个判别函数计算函数值,哪个函数值最大,就说明试样可能属于哪个品种。
  红大与其他类别的差异较为明显,且主要是函数1上的区别;K326与红大的差别主要体现在函数1上,与云85与云87的差别主要体现在函数2上;云85与云87较为接近。
  2.3 判别效果检验
  对于判别分析,所建立的判别函数用来判别时的准确率是至关重要的,用自身验证法和交互验证法对原样品进行回判。自身验证的正确率为87.0%,交互验证的正确率为80.5%,说明该分类有一定的准确性,判别分析的预测结果较好,可以用于实际情况。
  3 结论与探讨
  判别分析对判定未知样品的特性,是将数量化模型用于烤烟样品挥发性致香成分含量判断的一种新探索,方差分析表明,判别函数对区分不同品种的致香成分含量差异性具有重要意义。且分析结果也揭示了3—甲基—2—丁烯醛、2—戊基呋喃、茄酮、香叶基丙酮等6种致香成分含量对卷烟内在品质和清香风格特征具有重要影响,而不同品种又有各自的显著特征。
  参考文献
  [1] 史宏志,刘国顺.烟草香味学[M].北京:中国农业出版社,1998.
  [2] 卢纹岱.SPSS for Windows统计分析[M].北京:电子工业出版社,2003.
  [3] 王献勇,刘树惠,赵攀.判别分析在矿体含矿性判别过程中的应用[J].工程地质计算机应用,2007(4):21-22.
  [4] 杜强,贾丽艳.SPSS统计分析[M].北京:人民邮电出版社,2009.
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