用物理因素，化学品和营养成分分析不同蓝莓品种的分类，以及抗氧化能力

摘要

不同品种的蓝莓果实具有不同的品质指标。本研究对我国12个不同品种的蓝莓果实进行了6个理化参数、12个化学营养成分和3个抗氧化指标的测定，并对其品质因子进行了比较和分类。利用质量因子的自标度数据，进行无监督主成分分析，探索性分析品种间差异及质量因子的影响。采用偏最小二乘判别分析(partial least squares discriminant analysis, PLSDA)监督分类方法，结合全局粒子群优化算法(PSO)和一对一(one-versus-rest, OVR)和一对一(one-versus-one, OVO)两种多类策略，对12个品种的鉴别品质因子进行筛选，建立分类模型。结果表明，8个质量因子的OVO-PLSDA分类精度可达0.915。本研究将为了解不同品种间的品质差异及关键因素提供新的思路。

1.介绍

蓝莓是美国本土的品种，已经在世界各地广泛种植[1］．它是一种非常受欢迎的水果，因为它的美味，高营养价值，和健康的效果[2，3.］．新鲜的蓝莓果实富含各种营养成分，如花青素、多酚、类黄酮、多糖、维生素、矿物质和膳食纤维，[4］．此外，现代科学实验揭示了其许多功能活性，如抗氧化、抗菌、抗高血压、抗炎、神经活性等特性，以及预防肥胖、糖尿病、癌症和其他慢性疾病的能力[5- - - - - -10.］．除了作为新鲜水果食用，蓝莓还广泛用于生产天然提取物、蓝莓酒、饮料、果酱、果脯以及食品配料或添加剂。

中国的蓝莓种植始于20世纪80年代中期，并于21世纪初开始普及。目前，主要种植面积约3500公顷²中国东北及华北、江苏、浙江、辽东半岛及西南及华南一带[11.］．据不完全调查，我国已引进和培育了100多个不同品种的蓝莓，其中10-15个品种是国内市场上重要的品种[12.］．

蓝莓的理化品质因子、营养成分和功能活性在很大程度上取决于具体的品种和栽培条件。水果的许多感官指标(如硬度、脆性和咀嚼性)与质地和物理因素密切相关，直接影响着水果的贮藏和运输特性。已成为检验水果品质的重要指标和评价新鲜食用水果可接受性的主要因素[13.］．化学指标和营养成分的水平对蓝莓的风味和营养价值也有重要的影响，不同品种和产地对其进行了深入的研究和比较[14.］．在其各种功能活性中，抗氧化能力和物质，如多酚(特别是花青素)和黄酮类化合物，也与许多其他功能活性有关，并已与不同品种、地理来源和不同采后加工方法的蓝莓进行了比较[15.］．

统计与计量学已被广泛用于揭示多个变量的复杂化学体系的贡献[16.- - - - - -21.］．目前对蓝莓品质的研究主要集中在一项或多项指标上，对不同品种蓝莓的理化、营养品质因子的综合评价研究较少[22.- - - - - -24.］．这项工作的目的是通过一些物理和化学因素，营养成分，和抗氧化能力的融合分析来研究一些重大的蓝莓品种中质量的变化。为了揭示不同蓝莓品种中的关键因素，除了无监督主成分分析（PCA），所述监督偏最小二乘判别分析（PLSDA）也被用于开发使用由全局粒子群优化选择的特征集合多类分类模型（PSO）算法[25.- - - - - -28.］．

2.材料和方法

2.1。蓝莓样品

成熟的蓝莓水果样品（N= 366)，由安徽省淮宁地区的几个蓝莓园提供。蓝莓果实在达到最大蓝色后3天采收。采摘后，将蓝莓装入保鲜箱，置于4°C的培养箱中，第二天运至实验室。选择大小、颜色一致的果实，并对其品质指标进行测定。将新鲜水果清洗、干燥、包装、密封，在−18℃下冷冻，用于理化指标的测定。样本大小、品种和来源的详细信息见表1．

２.２.蓝莓果实品质分析

本研究对采集的蓝莓果实进行了21项品质因子测定，包括6项物理因子、12项化学及营养成分和3项抗氧化指标。21个质量因子列于表中2．

２.３.物理因素的测量

对于每个样品，随机选择10个蓝莓水果，l在赤道线上的3个地点测量了∗和硬度。亮度值的测量(l*）使用CR-400色度计（Minolta，Osaka，Japan）进行。使用Hu等人的方法测定硬度值。带有ta.xtplus纹理分析仪（稳定的微系统，英格兰）[29.］．平均单果重，形状指数（最大高度与宽度的比），和比重还对10种随机选择的水果测量。To measure the juice yield, fruits (20 g) were beaten and centrifuged at 6000 r/min for 15 min to obtain the upper juice.

2.4。化学因素和营养成分的测定

总可溶性固体(°Brix)分析使用PAL-1数字手持式袖珍折射仪(Atago，日本)。使用PB-10 pH计(德国塞多利斯)测定蓝莓果肉的pH值。用酸碱滴定指示剂法分析可滴定酸度(TA)值[30.］．用U-3900紫外可见分光光度计(日立，东京，日本)测定2,4-二硝基苯肼比色法测定维生素C(抗坏血酸)的水平[31.］．使用的Folin-Ciocalteu法[总酚（TP）中的内容进行分析32.］．使用吡中酸（在乙醇中）制备标准曲线，并且通过每100g新鲜重量（mg gae / 100g fw）计算TP含量。使用ALCL进行总黄酮（TF）的分析_3.比色法[33.］．TF含量以每100 g鲜重的儿茶素当量(mg CE/100 g FW)表示。采用改进的蒽酮-硫酸法测定可溶性总糖[34.］．使用的酒石酸铜溶液的直接滴定法[分析还原糖水平35.］．通过直接干燥方法测定水分[36.］．通过燃烧和称重分析灰分含量[37.］．蛋白质测定采用凯氏定氮法[38.］．用差示pH法测定花青素含量[39.］．

2．5．抗氧化剂的分析

测定了三种不同的抗氧化指标，比较了蓝莓的抗氧化能力。对2,2 -二苯基-1-苦基肼(DPPH)和羟基自由基的清除能力和铁还原抗氧化能力(FRAP)值的测定遵循为蓝莓样品所描述的程序[5，40，41.］．

2.6。化学计量学数据分析

考虑到不同质量因素的刻度变化，每个因素都是自动播放的，即，对数据的零均值和标准偏差进行零均值和1.用于对数据进行探索性分析，进行无监督的主成分分析（PCA）以显示蓝莓的班级分布[42.］．使用DUPLEX算法将每个类的数据划分为训练对象和测试对象，并将这些对象组合起来生成最终的训练集和测试集[43.］．

采用偏最小二乘判别分析(Partial least squares discriminanalysis, PLSDA)建立两类分类模型[44.- - - - - -47.］．为了解决这项工作中的多类问题，我们采用了两种化学计量学策略，一对一(OVR)和一对一(OVO)，并进行了比较，以开发一套二元PLSDA分类器[48.，49.］．

为了探究和揭示反映蓝莓品种变化的关键品质因子，采用全局粒子群优化(PSO)算法选择最具鉴别性的特征集[28.］．PSO可以模仿其中的颗粒或候选方案的人口迭代改善相结合随机搜索，最好的已知的解决方案，以接近最佳的解决方案鸟群的社会行为。PSO可以用随机可行方案群开始。In this work, 100 initial feasible solutions were randomly generated as strings of 0 s and 1 s, where 0 and 1 represent the absence and presence of a quality factor, respectively. Discriminative feature sets were selected to obtain the lowest overall classification error rate of Monte Carlo cross validation (OCERMCCV) defined as 在哪里B是MCCV随机数据分割的数目;米_我和N_我是错误分类的对象和测试对象的数量我数据分割，分别[50.］．

2.7。软件

所有数据处理和化学计量算法均在MATLAB 7.0.1 (MathWorks, Sherborn, MA, USA)上进行。使用TOMCAT工具箱中包含的代码执行DUPLEX算法[51.］．所有其他数据分析算法，包括PCA、OVO、OVR、PLSDA和PSO，均使用自编译的MATLAB代码进行。

3。结果与讨论

21个蓝莓的21个质量因子的范围和标准偏差（SD）总结在表中3.其中质量因子的原始数据具有不同的尺度。为了说明不同类别的分布，我们对自动缩放的数据进行了主成分分析(PCA)(图)1）.前两个主成分(PCs)占总数据方差的87.59%。12个类在前2个pc上的投影显示了不同品种间的差异。第一个PC的加载(图1）表明，1个物理参数（硬度）和5种化学和营养成分（维生素C，总酚，总异味，蛋白质，蛋白质和花青素）的水平显着贡献PC1所实现的阶级分离。对于第二个电脑（图1），5个参数具有重要贡献，包括2个物理参数（平均单果子重和形状指数），2个化学和营养成分（可滴定酸度和花青素），以及抗氧化剂指数（DPPH激进的清除能力）。显然，花青素的水平是歧视不同蓝莓的关键质量因素，因为它在PC1和PC2中发挥着重要作用。

虽然PCA可以获得不同蓝莓的一些分离，但需要有监督的方法来基于关键质量参数实现更准确的分类模型。因此，利用OVR-PLSDA和OVO-PLSDA模型建立多类分类模型，并通过PSO算法选择关键质量参数子集。为获得有代表性的训练和测试数据集，对12类蓝莓分别进行DUPLEX算法，将实测数据划分为训练和测试对象(表)1）.将每个类中的训练和测试对象进行组合，生成最终的训练和测试集，分别包含236和130个对象。

对于OVR-PLSDA和OVO-PLSDA，每个二进制PLSDA子模型的显著潜在变量(LVs)的数量都是使用MCCV确定的，以获得最低的OCERMCCV。在参数子集大小不同(3-15)的情况下，采用粒子群算法(PSO)通过最小化OCERMCCV来搜索最优子集。在本研究中，mcv的数据拆分次数为100。对于每次数据拆分，80%的训练对象用于模型开发，20%的训练对象用于验证。对于PSO，当目标函数(OCERMCCV)在下一个周期不能降低0.1%时，算法停止。设定PSO循环的最大总数为100，据我们所知，这足以解决本工作中的小尺度(待选择的21个变量)优化问题。为了检验PSO的优化性能，我们使用100个周期的PSO来寻找8个变量OVR-PLSDA和10个变量OVR-PLSDA的最佳子集，每个周期的最低OCERMCCV如图所示2．虽然OCERMCCV有轻微的波动，但PSO可以在周期充足的情况下显著降低OCERMCCV，两种方法的搜索结果都是稳定的。

表中汇总了OVR-PLSDA和OVO-PLSDA在选择质量因子子集时的分类结果4．在OCERMCCV方面，为OVR-PLSDA，3项最佳子集包括10，12，和9质量参数，分别和用于OVO-PLSDA，3项最佳子集分别具有8,9，和8质量参数。一般情况下，OVO-PLSDA能获得比OVR-PLSDA更好的训练和预测精度。这可以归因于OVR的大子模型的复杂性和不均衡的班级规模。既OVR-PLSDA和OVO-PLSDA需要至少8或9的特征，以获得12个蓝莓的最佳分类准确性，这表明不同的蓝莓之间的偏差为多元。

为了证明关键质量因素的变化，计算每个变量的综合变异系数(CV)并进行比较。通过选择硬度(CV, 0.2593)、汁收率(CV, 0.1516)、可滴定酸度(CV, 0.2692)、维生素C (CV, 0.4289)、总酚(CV, 0.1666)、总黄酮(CV, 0.1998)、花青素(CV, 0.2773)和抗氧化能力(DPPH) 8个质量参数，OVO-PLSDA的分类精度最高，为0.915。0.3137)。图中显示了12个蓝莓中CV值最高的4个因素的平均值3.．结果表明，可滴定酸度与维生素C的相关性为0.64，花青素与DPPH的相关性为0.56。关键品质因子间相关性较低，也说明不同蓝莓的鉴别需要多元品质因子。关键质量因素可以从它们被列入表中所选集合的高频率中识别出来1，包括硬度(4)、总黄酮(6)、维生素C(5)、总酚(5)、花青素(6)和DPPH(5)，表明这3种品质因子均可用于不同蓝莓的特征和鉴别。结果表明，蓝莓的品质具有多变量性，需要化学计量学的辅助分析。

4。结论

通过对我国12个不同品种蓝莓果实的6个物理参数、12个化学和营养成分、3个抗氧化指标的分析，比较了不同品种蓝莓果实的品质因子。利用无监督PCA和有监督PLSDA揭示不同蓝莓间的差异，并在PSO算法的辅助下识别关键质量因子。结果表明，采用8种质量因子对12种蓝莓进行分类，分类精度可达0.915,3种质量因子均可用于不同蓝莓的分类和鉴别。通过PSO筛选的频率较高，鉴定出主要质量因子，包括硬度、总黄酮、维生素C、总酚、花青素和DPPH。

数据可用性

用于支持本研究发现的数据可由通讯作者要求提供。

的利益冲突

作者声明他们没有利益冲突。

作者的贡献

宋隽和施琼对这部作品贡献良多。

致谢

作者感谢来自中国的国家自然科学基金（批准号21665022，31972164，21776321和21706233），湖北省（2016ACA138），贵州省科技厅组织的技术创新重点项目（编号的财政支持。QKHJC [2017] 1186 QKHZC [2019] 2816和QKHPTRC [2020] 5009），从教育的贵州省教育厅（QJHKYZ [2018] 073和QJHKYZ [2015年] 390），铜仁市科技局的人才研究员计划（第TSKY2019-3），从“基本科研业务费专项资金中央高校的”青年人才培育计划，以及中南民族大学学报（号CZP20007）。

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