蔬菜、水果及制品中营养成分检测方案

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农业工程学报Transactions of the Chinese Society of Agricultural EngineeringVol.30 No.8Apr. 2014 265第30卷 第8期2014年 4月 农业工程学报2014年266 利用仪器检测指标量化夏橙化渣程度 陈红，左婷，伊华林²，余 豹，魏张奎，潘海兵 (1.华中农业大学工学院，武汉430070； 2.华中农业大学园艺园林学院，武汉430070) 摘 要：为了量化评价夏橙化渣程度，利用仪器检测的指标建立夏橙感官化渣程度的预测模型，采集了湖北宜昌归的9种夏橙总计270个样品，首先测定了影响夏橙样本化渣程度的粗纤维成分含量，进行了夏橙化渣程度的感官评定分析，再利用质构仪的压缩试验、质地剖面 TPA (texture profile analysis) 试验、剪切试验模拟了口腔咀嚼果肉的过程。结果表明，粗纤维成分含量与质构参数之间存在显著相关性，质构参数与感官化渣程度之间的相关关系也十分显著，说明夏橙质构特性可以表征果肉的化渣性。进一步采用主成分回归分析法，以仪器测得的质构特征值为自变量，感官化渣程度为因变量进行回归分析，得到具有统计学意义决定系数 R²为0.73的预测模型。由此表明，基于质构特性建立的夏橙化渣程度评价模型在一定程度上可以准确地评价夏橙的化渣程度，利用质构特性取代感官评定评价夏橙化渣程度是可行的，该研究可为夏橙化渣程度的检测提供参考。 关键词：质构；纤维；压缩试验；化渣程度；夏橙；感官评价 doi： 10.3969/j.issn.1002-6819.2014.08.031 中图分类号：S666.4 文献标识码：A 文章编号：1002-6819(2014)-08-0265-07 陈 红，左 婷，伊华林，等.利用仪器检测指标量化夏橙化渣程度[J].农业工程学报，2014，30(8)：265-271.Chen Hong， Zuo Ting， Yi Hualin， et al. Qantitative evaluation of Valencia orange mastication degree using textureproperties detected by instrument[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of theCSAE)， 2014，30(8)：265-271. (in Chinese with English abstract) 0 引 言 夏橙是世界上栽培面积最大、产量最多的晚熟甜橙品种，中国也是夏橙的重要原产中心之一，被誉为世界柑橘资源的宝库，2010年中国夏橙产量约为2600万t，居世界第一11-2J。随着夏橙市场的变化，消费者对其食用与加工品质提出了更高的要求。夏橙可食部分是由一定数量的囊瓣及填充于其中的汁胞组成，果肉的化渣程度表明了可食部分经过口腔咀嚼后残留物的多少以及咀嚼后到下咽时所需的时间，是衡量果实质地和口感的重要品质指标，与构成初生细胞壁的薄壁细胞中的粗纤维和果胶的成分及结构有关3-7。粗纤维和果胶含量少，则化渣程度高，肉质脆嫩，清香爽口，口感佳；粗纤维和果胶含量多，化渣程度低，则入口粗糙生硬，甚至嚼不烂难下咽。如何客观、量化地判定夏橙的化渣程度已成为柑橙类鲜果品质研究的热点。目前评价夏橙品质最直接的方法是感官评定，但感官评定耗时耗力、且带有严重的个人感觉差异的缺点。 ( 收稿日期：20 1 3-08-10 修订日期：2014-03-10 ) ( 基金项目：中央高校 基 本科研业务费专项资金资助项目 (2013PY127)；十 二 五国家科技支撑计划“主要常绿果树新品种选育” ) ( (2013BAD02B02)；国家现代柑橘产业技术体系专项基金(CARS-27)作者简介：陈 红(1968一 ) ，女，湖南长沙人，博士，副教授，主要从事农产品加 工 技术与装备方向的研究。武汉华中农业大学工 学 院， 430070。Email： chenhong@mail.hzau.edu.cn ) 近年来，利用质构仪等物性仪器通过模拟人齿咀嚼食物的过程，对试验样品进行压缩、拉伸、剪切和穿刺等测试，根据样品的物性特点做出数据化的准确表述，在食品行业的应用日益广泛，利用仪器测定来对食品感官性状进行品质评价也成为研究的热点18-91。国内外对水果(苹果、香蕉、柑橘、杨梅等)、米饭、肉类[10-14]等食品质构特性的研究主要集中在抗压强度、硬度、弹性等力学特性的分析，或成熟度、脆嫩等感官品质的分析[15-19]。柑橘化渣程度与纤维素、半纤维素、木质素等粗纤维成分含量密切相关5，粗纤维成分含量的不同，势必影响到柑橘力学特性。迄今，有关仪器检测柑橘化渣程度的研究鲜见报道。本文以夏橙为研究对象，分析不同品种夏橙的粗纤维含量、感官评定、质构特性，研究三者之间的相关关系，运用合理的统计方法的仪器检测和量化构建夏橙化渣程度的预测模型，以期为夏橙的品质评价提供技术依据。 材料与方法 1.1 试验材料 用于试验的夏橙有以下9个品种：奥林达夏橙、伏令夏橙、无核夏橙、红夏橙、康贝尔夏橙、蜜奈夏橙、斯加哥斯夏橙、大果夏橙(芽变优系)、福罗斯特夏橙等，均采自湖北省稀归县柑橘良种繁育示范所。样品在相同条件下栽培管理，于2012年5 月23日，分别在果树东、南、西、北4个方位选择4段长势中等、健康的树体，摘取色泽和大小均匀一致、无机械损伤、无病虫害的果实各30个，共 270个果样。另外分出45个存放在(30±2)℃、相对湿度80%的保鲜框内，留待后续的感官评定。 1.2 试验仪器 美国FTC公司生产的 TMS-CONSOLE型专业食品物性测试仪、水浴锅、各种玻璃器皿等。 1.3 压缩试验 (compression test) 压缩试式采用 P100/R的圆形平板探头，测定压缩全过程的受力情况。参数设定为：触发力0.5N， 测前、测后速率均为1mm/s，检测速率为0.5 mm/s，压缩位移25 mm，破碎形变比例50%。夏橙横径在6~10 cm之间，果实质量在100~150g之间，剥皮后采取轴向压缩方式，即由夏橙顶部向下压。每组测量10个果样，共90个夏橙果样，测定压缩抗力(compressionresistance， Fb) 和弹性模量 (elastic modulus，E)。在压缩试验的初始阶段，力随着加载位移量增大而增大，当达到第一个波峰时夏橙产生破裂，试验以夏橙第一破裂处的力作为柑橘的压缩抗力，而力-位移曲线的斜率为弹性模量。 1.4 质地剖面试验 (texture profile analysis， TPA) 将夏橙剥皮水平置于试验台上，采用 P100/R探头，测前速率为1 mm/s、测试速率为 0.5 mm/s 、测后速率为2 mm/s，测试时间隔为1s，压缩百分比为30%。纵向压缩，压缩部位为夏橙顶部果梗区，每个品种随即选取10个，共90个进行试验。TPA测定参照纪宗亚和潘秀娟等的方法19，16]，测定参数有：硬度(hardness， HN)、凝聚性(cohesiveness，CN)、弹性(springiness， SN)、胶黏性(adhesiveness，AN)和回复性 (resilience， Re) 等5个TPA参数。 1.5 剪切试验 (Warner-Bratzler shear test) 夏橙样品剥皮后，立即随机选取一瓣置于平台，采用燕尾型不锈钢剪刀进行试验。测定方法参照陈磊等的方法17，测前速率、测后速率为1mm/s，测试速率为0.5 mm/s，剪切距离为15 mm。样品在室温条件下测定，每类品种选取5个，共45个果样。每个样品抽取4瓣进行平行试验。根据刀具切割过程中的力量变化，测定的参数为：最大剪切力(shear force， SF)、切断功 (shear work， SW)。 1.6 感官评定 (sensory evaluation) 每个品种取剩下的5个果样，共45个果样，剥皮除尽囊瓣表面的白色筋络。分别组织经过培训的6名食品工程专业人员和2名园林园艺专业人员对果样进行评价。小组成员均采用随 机抽取法抽取8个果瓣，每个品种重复5次，进行感官测定。感官分析筛选夏橙品质指标时以《农作物种质资源鉴定技术规程 柑橘NY/T1486-2007》[20]和国标 GB/T16860-199721]为参考依据，对果肉质地、残渣、易嚼性和多汁性4个感官品质指标打分，打分标准如表1所示，采取1~3分制。每个夏橙样品得分数据为去除最高和最低分后的平均值。果肉质地评价整个咀嚼过程中嘴唇和舌头对果瓣表面状况的感觉以及咬住样品所需用力；残渣表示咀嚼之后，口腔中颗粒和渣粒情况；易嚼性是指每1.5 s用与0.5s内咬穿一块口香糖所需力量咀嚼样品1次，到吞咽时所需时间；多汁性为咀嚼样品7次后，果实周围的液体情况。感官评定总分是对夏橙感官化渣品质的综合评价，其值等于果实质地、残渣、易嚼性和多汁性的总和，它包含了夏橙果肉质地、残渣、易嚼性和多汁性等方面的信息，能够客观的反应夏橙的化渣程度。感官评定总分的分值在4~12之间，其中4分代表夏橙化渣程度最差，12分为最好。 表1 感官评价描述词及相应代表分值 Table 1 Described words of sensory evaluation andcorresponding scores 果肉质 残渣 易嚼性 多汁性 Flesh texture Residuals Mastication Juiciness 描述 得分 描述 得分 描述 得分 描述 得分 Describee SScore Describe Score Describe Score eI Describe Score 松脆 3 少 3 小于6s 3 多 3 一般脆 2 中 2 6~11s 2 中 2 生硬 多 1 大于11s 1 少 1 1.7 粗纤维含量测定 粗纤维主要包括纤维素、半纤维素和木质素，测定方法参考王玉万等的程序分析法122J：试验之前将夏橙榨汁制成干样，将 0.5 g干样用3%中性洗涤剂 (sodium dodecyl sulfate， SDS)在沸水浴中水解1h，过滤后用蒸馏水和无水丙酮洗涤残渣3次，残渣用2 mol/L HCl 100℃保温50min， 过滤，水洗残渣至 pH 值6.5~7.0，将滤液定容至100 mL用于半纤维素含量的测定，采用地衣酚法，以木糖为标样，重复测定3次。将洗涤后的残渣用质量分数为72%H2SO4于35℃水解1h，然后加入4倍体积的蒸馏水，100℃水解1h，过滤后取滤液，用葱酮比色法测定纤维素含量。木质素是纤维素过滤后的残渣80℃至恒重的质量。以上均重复测定3次。粗纤维素含量等于纤维素、半纤维素和木质素含量的总合。 1.8分析方法 利用 Excel 分别对试验测得纤纤维含量、感官评定数据、质构参数进行方差分析，计算不同夏橙 品种之间的粗纤维含量、果肉质地、残渣、咀嚼性、多汁性均值和质构参数的标准差以及变异系数。再通过 SPSS17.0软计软件分析感官评定和质构参数之间的相关性，采用主成分回归法进行回归分析，建立夏橙感官化渣程度的预测方程。 2 结果与分析 2.1 夏橙粗纤维含量与感官评定结果 夏橙粗纤维素含量和感官评定结果见表2。从表2可知9种夏橙的粗纤维素的含量变化差异较大，福罗斯特、康贝尔、大果和无核夏橙显著高于 其余品种的含量，红夏橙和伏令夏橙的含量最低；不同品种夏橙的感官测定参数表现出较大变异程度：果肉质地、残渣、易嚼性的变异系数到达到0.4以上，多汁性的变异系数较低为 0.18。 2.2 夏橙质构分析 夏橙质构试验结果见表3。通过显著性分析可以看出：不同品种的夏橙力学特性存在差异，大果夏橙的压缩抗力显著高于其他品种夏橙；康贝尔夏橙的硬度和切断功显著高于其他品种夏橙；除凝聚性、弹性和胶黏性在夏橙品种间差异不明显，其他质构指标参数在部分品种夏橙中存在显著差异。 表2 夏橙样品粗纤维含量与感官评定结果 Table 2 Content of crude fiber and results of sensory evaluation of valencia orange 粗纤维 Crude fiber/(gkg) 感官评定 Sensory evaluation 果肉质地 残渣 易嚼性 多汁性 总分 Flesh texture Residuals Mastication Juiciness Total 斯加哥斯夏橙 Campbell Valencia orange 396.18±0.51d 1.94 1.06 1.06 2.10 6.16 蜜奈夏橙 Midnight Valencia orange 414.80±0.26d 2.49 2.20 2.54 2.40 9.63 大果夏橙 Large fruit Valencia orange 450.15±0.18b 0.80 0.94 0.99 1.41 4.14 奥林达夏橙 Olinda Valencia orange 383.65±0.16e 2.49 2.06 2.69 2.46 9.69 福罗斯特夏橙 Frost Valencia orange 445.31±0.37a 1.89 0.93 0.91 2.26 5.99 红夏橙Rhode red Valencia orange 372.26±0.27f 2.83 2.74 2.86 2.71 11.14 伏令夏橙 Valencia orange 363.61±0.23f 2.8 2.67 2.71 2.7 10.89 康贝尔夏橙 Campbell Valencia orange 467.89±0.18b 0.67 0.86 0.9 1.91 4.34 无核夏橙 Seedless Valencia orange 443.36±0.21c 2.04 1.76 1.19 2.37 7.36 平均值Mean 415.25 1.99 1.69 1.76 2.26 7.70 标准差 Standard deviation 38.01 0.79 0.77 0.90 0.41 2.72 变异系数 Variation coefficient 0.09 0.40 0.45 0.51 0.18 0.35 注：小写字母表示在 P<0.05水平上差异显著。下同。 Note： Lowercase letter indicated significant correlation at 0.05 level. The follows as the same. 表3夏橙质构试验结果 Table 3Results of texture properties of valencia orange 压缩抗力 弹性模量 硬度 凝聚性 弹性 胶黏性 回复性 最大剪切力 切断功 Compression Elastic modulus resistance /(Nmm ) Hardness Cohesiveness Springiness Adhesiveness Resilience Shear force Shear work 斯加哥斯夏橙 Campbell Valencia orange 60.88±5.24c 3.64±0.82d 48.50±6.52c 0.31±0.01a 0.78±0.03aa 30.4±1.99a 0.15±0.01b 24.1±1.73c 207.81±7.39d 蜜奈夏橙 Midnight Valencia orange 63.07±4.13c 3.73±0.65d 46.70±3.84c 0.34±0.02a 0.71±0.02b 28.1±2.14a 0.12±0.01c 23.4±2.01c 226.51±8.13c 大果夏橙 Large fruit Valencia orange 99.58±3.27a 5.27±0.92a 69.20±4.72ab0.30±0.01a 0.86±0.05a 122.8±2.41b 0.20±0.03a 29.1±3.62b286.05±7.24b 奥林达夏橙 Olinda Valencia orange 59.16±2.44c 4.11±0.34c 47.00±5.38c( 0.33±0.0la 0.70±0.03b 25.2±3.19ab0.16±0.02b 24.7±1.95c 190.95±2.17d 福罗斯特夏橙 Frost Valencia orange 88.43±5.82b 4.72±0.27b 70.30±4.18ab0.32±0.03a 0.83±0.06a 20.9±2.41b 0.15±0.02b 33.8±4.17a 276.75±7.24b 红夏橙 Rhode red Valencia orange 58.61±3.15c 3.99±0.27c 43.70±4.93d 0.33±0.02a 0.70±0.03b 26.3±1.32a 0.17±0.02a 21.0±1.63d 180.09±6.02d 伏令夏橙 Valencia orange 54.14±4.29c 3.65±0.35d 38.40±5.16d 0.37±0.04a 0.70±0.02b 20.6±0.98b0.18±0.04ab )21.3±2.11d 168.09±7.83e 康贝尔夏橙 Campbell Valencia orange 88.65±7.64b 5.41±1.02a 76.80±7.25a 0.34±0.01a 0.81±0.02a 21.0±1.05b 0.22±0.04a 29.2±1.69b 315.01±9.98a 无核夏橙 Seedless Valencia orange 83.18±4.91b 4.64±0.63b 65.80±3.19b 0.31±0.02a 0.83±0.07a34.1±3.78a 0.20±0.01a 30.6±2.74b 267.64±6.38b 2.3质质构参数与粗纤维含量、感官评定结果的相关性分析 质构特性和感官评定指标的相关性分析，结果见表4。由表4可知，粗纤维与硬度之间呈极显著正相关，和弹性呈极显著负相关，而与凝聚性、胶黏性和回复性相关性不明显。可能是因为二次压缩反应了整个夏橙的质构特性，并且由于果实粗纤维含量越低，夏橙细胞壁结构越稀疏，却越有韧性， 对于外界作用力反抗虽小，但整体的回复性越好，使得夏橙果肉入口脆爽有弹性；而粗纤维含量与剪切试验中最大剪切力和切断功呈现极显著正相关，这是因为粗纤维素含量越多，夏橙果肉结构越致密，支撑细胞结构越牢靠，导致所需的剪切力越大，咀嚼果肉耗费的能量越多，使得果肉入口不易咀嚼，粗糙难以下咽。 表4质构指标与粗纤维含量、感官评分的相关性 Table 4 Correlation analysis between instrumental parameters and sensory parameters and crude fiber content 粗纤维 果肉质地 残渣 易嚼性 多汁性 总分 Crude fiber Flesh texture Residuals Mastication Juiciness Total 压缩抗力 Compression resistance 0.926** -0.856** -0.772* -0.811** -0.793* -0.855** 弹性模量 Elastic modulus/(N.mm) 0.865** -0.869** -0.680* -0.684* -0.719* -0.780* 硬度 Hardness 0.990** -0.865** -0.820** -0.853** -0.706* -0.872** 凝聚性 Cohesiveness -0.479 0.456 0.599 0.622 0.608 0.600 弹性 Springiness -0.862** -0.816** -0.853** -0.946** -0.783* -0.909** 胶黏性 Adhesiveness -0.066 0.255 0.139 -0.015 0.164 0.133 回复性 Resilience 0.436 -0.603 -0.281 -.407 -0.403 -0.450 最大剪切力 Shear force 0.865** -0.646 -0.769* -0.818** -0.539 -0.757* 切断功 Shear work 0.996** -0.883** -0.811** -0.834** -0.743* -0.874** 注：**表示在0.01水平上极显著相关，*表示在0.05水平上显著相关 Note： ** indicated highly significant correlation at 0.01 level， * indicated significant correlation at 0.05 level. 质构指标和感官评分之间存在显著的相关性，压缩抗力、硬度、弹性和切断功等指标与果肉质地、残渣、易嚼性、多汁性均呈现出极强负相关性，弹性模量和最大剪切力在一定程度上与感官指标负相关，而胶黏性、凝聚性和回复性与感官指标之间没有表现出相关性；压缩抗力、硬度、弹性、切断功、弹性模量和最大剪切力等指标与感官总分之间也表现出很强的相关性，因此筛选出6个质构指标：压缩抗力、弹性模量、硬度、弹性、最大剪切力和切断功，用于后续建模。 2.4 共线性诊断 通过分析，质构仪测定的试验参数间存在相当高的相关性，相关系数大于0.80，如压缩试验中的压缩抗力和弹性模量之间，TPA分析中硬度和弹性间的相关关系(R=0.891~0.972)都较大。将筛选出的质构指标作为自变量，感官评分作为因变量进行回归分析，由于质构参数间存在严重的共线性，因此在回归分析之前应先检验各个质构参数变量的方差膨胀因子 (variance inflation factor，VIF)。可得压缩抗力、硬度、弹性、最大剪切力和切断功的 VIF 分别为 80.455、38.792、110.02、44.827、8.033、142.393。诊断结果表明质构参数指标间存 在严重的共线性，需要对质构参数进行主成分分析处理，才能进行回归分析。 2. 5 主成分回归分析 将270个样品的试验数据分为2组合，随机选取250个样品的试验数据进行建模，其他的作预测模型的外部验证。由于夏橙样品粗纤维含量在一定程度上可以反应其果实的化渣程度，由表4可知，质构参数指标与感官总分之间的相关程度较高，因而决定建立基于质构参数指标的夏橙感官化渣程度模型。 为了消除质构指标间的共线性对回归模型带来的不利影响，回归建模前先对质构指标进行主成分分析。通过分析数据特点，选用Z标准化方法，公式如下： 式中：X；为试验测得数据； Std(X；)为标准化后的数据；X 为样品相应测定指标的均值； √D为所有样品相应测定指标的标准差。 将标准化后的数据提交 SPSS 软件进行主成分分析，各主成分(F1~F6)的特征根、差贡献率见 表5。因前2个主成分的特征值较大，且累计贡献率达到93.13%，故提取2个主成分，即将F1~F2引入后期回归分析。将各主成分因子得分作为自变量，标准化后的感官总分作为因变量，进行回归分析建立多元线性回归方程。变量F1对应的P值为0.0035，小于0.01，表明F1对试验结果影响非常显著。F检验中 F=9.31，大于F0.05，所建立的线性回归方程效果非常显著(P<0.05)，感官总分的回归模型的决定系数 R²为0.73，调整R²为0.65，标准误差为0.19。多个统计量的回归诊断表明，再由不同主成分入选模型的过程中，该模型最好，调整R'最大，标准估计误差(standard error of estimate) 最小，残差平方和 (residual sum of squares， PRESS)最小，精度较好。 表5 各主成分特征根与方差贡献率 Table 5 Eigenvalues of correlation matrix 主成分 特征值 贡献率 累计贡献率 Principal Contribution Cumulative contribution component Eigenvalue rate/% rate/% F1 5.2290 87.148 87.148 F2 0.359 5.982 93.130 F3 0.206 3.436 96.566 F4 0.117 1.946 98.512 F5 0.087 1.446 99.958 F6 0.003 0.042 100.000 用原始变量替换模型中的主成分变量，从而得到质构特性对夏橙化渣程度感官评定的多元回归方程： 式中： SHN为化渣程度的总得分； Fb为压缩抗力；E 为弹性模量； HN 为硬度； SN为弹性； SF 为最大剪切力； SW 为切断功。 2.6模型的验证 为了检验主成分回归 (principal componentanalysis and regression， PCR)模型的预测精度，采用验证集20个样品的试验数据对模型进行外部检验，验证评价指标结果见表6。由表6可知，化渣程度预测模型的预测标准差为0.17，相对标准差为1.05%，说明预测模型验证的精度较高，满足在实际应用检测中的标准要求。结果表明，用上述所建立的化渣程度模型可以用于夏橙化渣程度的预测。 表6 预测模型验证结果 Table6 Validation results of prediction model 决定系数 预测标准差 相对标准差 残差平方和 Prediction Relative standard Residual sum of R² standard deviation deviation% squares 0.85 0.17 1.05 2.46 雷莹5研究柑橘果实化渣性认为粗纤维是组成植物细胞壁的主要成分，夏橙中纤维素、半纤维素和木质素等的含量直接影响了夏橙果实的品质，当纤维素和木质素等含量过多时，使用时会有粗硬多渣的感觉，曾秀丽等16研究脐橙膳食纤维动态变化认为高含量的半纤维素、低含量的纤维素和木质素是脐橙果实口感脆而化渣的主要原因，本文通过质构仪器测定的硬度和弹性等参数证明了夏橙果实在低含量的粗纤维时具有脆而化渣的特性。 本文提出了一种利用质构仪器测定来对夏橙感官性状进行预测的思想，模型结果充分说明了质构仪测定参数与感官化渣程度存在一定的相关性，对潘秀娟等16]的研究起到补充说明的作用。此外，还证明了果肉质地品质与果实的生理指标之间有很大的关联性，与曾秀丽等对夏橙品质的研究结果一致。 4 结 论 1)通过主成分回归分析发现压缩试验、质地剖面 TPA (texture profile analysis) 试验和剪切试验所测得的硬度、压缩抗力、弹性、和切断功等指标与化渣程度的感官评定指标(果实质地、残渣剩余、易嚼性和多汁性)呈显著负相关，相关系数均R在0.70以上，弹性模量和最大剪切力与化渣程度评定指标表现出一定相关性，但回复性、胶黏性和凝聚性与感官评定相关性并不显著，原因可能是这几个指标主要是对夏橙果肉整体特性进行辅助说明的，不能明显反应咀嚼过程的具体受力情况。 2)通过共线性诊断分析，发现筛选出的质构参数之间存在严重的共线性，因而建立模型的关键是消除共线性的影响。 3)本课题利用主成分回归分析提取2个主成分，建立基于夏橙质构特性的感官化渣程度模型。夏橙感官化渣程度模型的决定系数 R、标准差(prediction standard deviation)分别为0.73、0.19.对感官化渣程度模型进行外部验证，预测标准差( prediction standard deviation)、相对标准差(relative standard deviation)和残差平方和(residualsum of squares)分别为0.17、1.05和2.46。感官化渣程度模型外部验证结果表明，采用主成分回归方法建立的夏橙感官化渣程度预测模型稳健性好，选定压缩抗力、弹性模量、硬度、弹性、最大剪切力和切断功等指标进行建模，可以较准确的预测夏橙的感官化渣程度，证实了利用夏橙质构特性取代感官分析预测夏橙果实感官化渣程度的可行性。 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College ofHorticulture & Forestry Sciences， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China) Abstract： To evaluate Valencia orange mastication degree and establish a model for predicting the sensorymastication of Valencia orange quantitatively， nine kinds of Valencia orange， the number of each kind was 30， atotal of 270 Valencia orange samples were collected. The research measured the content of crude fiber， sensoryattributes， and textural properties of Valencia orange. Sensory evaluation was performed by a panel includingeight trained people， and the average score of flesh attributes， residue， and mastication was recorded. Simulatingthe process of chewing the flesh， compression experiments， TPA tests， and shear tests were performed to analyzethe textural properties. The averages and the standard deviations of the three tests were calculated. Statistically，differences were found for crude fiber content among all the cultivars of Valencia oranges. The crude fiber contentof Frost and Campbell was significantly higher than others in the condition of significance levels (p<0.05). Theresults of the sensory evaluation showed that the variation coefficient of flesh attributes， residue， and masticationwas 0.4 or higher. The other textural indicators were significantly different， except for flexibility and adhesion intexture trails. Simple correlation analysis was performed between sensory evaluation， crude fiber content， andtexture property parameters using SPSS software. The results indicated that the mastication degree and textureproperties showed a significant correlation. Compression resistance， elastic modulus， hardness， springiness， shearforce， and shear work were selected as a texture index to build a model. Collinearity diagnostics and principalcomponent analysis were performed to eliminate collinearity， which was caused by a quite high correlationbetween textural indices. According to the feature vector of principal component and scores of each textureproperty parameter， the best subgroup of principal component factors was selected to build the regression model.Then， with principal component factor scores as independent variables， and the standardized sensory scores asdependent variables， the regression analysis was used to establish a multiple linear regression equation. Thedetermination coefficient (R’) of the model was equal to 0.73. The performances of the model was calibrated byvalidation of set data. Concerning the validation set， the determination coefficient (R’) and prediction standarddeviation (S.E.P) were respectively equal to 0.85 and 0.17. The results presented demonstrated the greaterpotential of the texture properties for prediction of mastication degree of Valencia orange， which mean that theevaluation model of fruit mastication based on texture properties could accurately evaluate the mastication ofValencia orange. It was feasible by using textural properties to evaluate the fruit mastication of Valencia orange，instead of sensory evaluation. The research provided a reference for evaluating the mastication of Valencia orange.Key words： textures； fiber； compression testing； mastication degree； valencia orange； sensory evaluation ( (责任编辑：刘丽英) )