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我国主产烟区烤烟烟叶口感特性状况及与化学成分的关系分析

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摘要

1 文献综述

1.1 烟叶口感特性概述

1.2 烟叶口感特性的影响因素

1.2.1 基因型

1.2.2 生态因素

1.2.3 栽培措施

1.2.4 调制措施

1.2.5 加工工艺

1.2.6 加香加料工艺

1.3 烟叶口感特性指标与其他品质指标之间的关系

1.3.1 口感特性指标与常规化学成分的关系

1.3.2 口感特性指标与非挥发性有机酸的关系

1.3.3 口感特性指标与多酚的关系

1.3.4 口感特性指标与中性致香物质成分的关系

2 引言

3 材料与方法

3.1 供试材料

3.1.1 材料来源

3.1.2 取样步骤

3.1.3 取样要求

3.1.4 分样方法

3.1.5 制样方法

3.2 测定项目及方法

3.2.1 常规化学成分

3.2.2 多酚

3.2.3 有机酸

3.2.4 中性致香物质的测定

3.2.5 感官质量鉴定

3.3 统计分析方法

3.3.1 相关分析

3.3.2 回归分析

3.3.3 聚类分析

3.3.4 因子分析

3.3.5 灰色优势分析

3.3.6 BP神经网络

4 结果与分析

4.1 我国烤烟烟叶口感特性的总体状况

4.1.1 烟叶口感特性的数量特征

4.1.2 烟叶口感得分的频数分布

4.2 我国烤烟烟叶口感特性的变异分析

4.2.1 不同部位

4.2.2 不同香型

4.2.3 不同烟草种植区

4.2.4 国内外不同产区

4.2.5 不同工业用途

4.3 烟叶口感特性与化学成分的关系分析

4.3.1 烟叶口感特性与化学成分的关系分析

4.3.2 不同烟叶口感特性得分类群下化学成分的特点比较

4.4 烟叶口感特性与中性致香物质的关系分析

4.4.1 基于烟叶口感特性的均值聚类分析

4.4.2 不同口感类群烟叶中性致香物质的差异分析

4.4.3 不同口感特性烟叶中性致香物质的因子分析及差异比较

4.5 烟叶口感特性与多酚及有机酸类物质的关系分析

4.5.1 烟叶口感特性与多酚、有机酸类物质的关联度分析

4.5.2 烟叶口感特性与多酚、有机酸类物质的灰色优势分析

4.5.3 基于烤烟多酚类物质构建烟叶口感特性人工神经网络预测模型

4.5.4 基于烤烟有机酸类物质构建烟叶口感特性人工神经网络预测模型

4.6 基于烤烟化学成分的烟叶口感特性判别分析

4.6.1 烟叶口感特性的聚类分析结果

4.6.2 基于化学成分的烟叶口感特性的一般判别分析

4.6.3 基于化学成分的烟叶口感特性的逐步判别分析

5 结论与讨论

5.1 关于我国烟叶口感特性的总体状况及差异比较

5.2 关于烟叶口感特性与常规化学成分的关系

5.3 关于烟叶口感特性与中性致香物质的关系

5.4 关于烟叶口感特性与多酚及有机酸含量的关系

5.5 关于烟叶不同口感特性的判别

参考文献

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摘要

口感特性是烟叶感官质量评价中的重要品质特性,主要包括余味、刺激性及干燥感。研究我国烟叶口感特性的总体特征状况,探明与之关系密切的化学品质指标对卷烟工业企业合理使用烟叶原料具有十分重要的意义。本研究选取我国主产烟区烤烟样品153份(其中北方烟区9份、东南烟区26份、黄淮烟区15份、西南烟区77份、长江中上游烟区26份),以及国外烤烟样品27份(其中巴西14份、津巴布韦13份),采用多种统计分析方法,对我国主产烟区烟叶样品口感特性的总体状况和变异特点进行了描述统计和方差分析;分别研究了口感特性与常规化学成分、中性致香物质、多酚和有机酸含量的相互关系,并建立了相应的统计模型;基于烤烟常规化学成分对烟叶口感特性进行了判别分析。主要研究结论如下:
  1、分析了我国主产烟区烟叶口感特性的基本特征,结果表明,我国烟叶口感特性得分平均值为11.11,变幅为8.50~14.00,变异系数为9.75%,有75.82%的样本得分分布在10.00~12.00之间,有10.46%的样品口感特性得分小于10.00,仅有占样本总数13.72%的样本口感特性得分较高,大于12.00。综合来看,我国烤烟口感舒适度总体表现中等。
  2、分析了我国主产烟区烟叶口感特性的变异特征,结果表明,不同部位、不同香型、不同烟草种植区、不同工业用途的烟叶口感特性均存在差异。具体来说:(1)不同部位间口感特性得分表现为中部叶>下部叶>上部叶,且中部叶和下部叶口感特性得分显著高于上部叶;(2)清香型烟叶口感特性得分均值最高,为11.42,其次是中间香型烟叶,浓香型烟叶口感得分较低,清香型烟叶口感特性得分显著高于中间香型和浓香型烟叶,而中间香型和浓香型烟叶间口感特性得分差异不显著;(3)西南烟区,作为清香型烟叶的代表烟区,在口感方面,表现优于东南烟区,显著好于长江中上游烟区、北方烟区和黄淮烟区;(4)与国外优质烟叶进行的比较结果显示,津巴布韦烟叶的口感特性表现最好,与巴西、我国西南烟草种植区的烤烟差异不显著,但明显好于东南、北方、长江中上游和黄淮烟草种植区的烟叶;(5)不同工业用途间,对于不同主料烟来说,口感特性表现为高档主料>中高价位主料>中低价位主料,且均有较好的稳定性,口感特性得分在不同类型辅料间的表现为高价位辅料>中高价位辅料>中低价位辅料。
  3、分析了口感特性与常规化学成分之间的关系,结果表明,(1)总植物碱、总氮、蛋白质、挥发碱与口感特性呈极显著的负相关关系;总糖、还原糖、pH值、氮碱比、糖碱比与口感特性呈显著或极显著的正相关关系。(2)总植物碱、总糖、还原糖、总氮、蛋白质、挥发碱及氮碱比、糖碱比与口感特性分值存在显著或极显著的回归关系。总植物碱、还原糖与口感特性在线性条件下拟合程度好,其他指标与口感特性的关系均在非线性条件下拟合度最好。(3)除钾、氯和钾氯比外,其他化学成分含量在不同口感特性类群间差异显著,高口感类群烟叶具有较高的总糖、还原糖和pH值,低口感类群烟叶则具有较高的总植物碱、总氮、蛋白质和挥发碱等成分。
  4、分析了口感特性与中性致香物质之间的关系,结果表明,(1)不同口感类群烟叶间,2-乙酰基吡咯、苯甲醛、苯乙醇、6-甲基-5-庚烯-2-酮、香叶基丙酮、巨豆三烯酮和茄酮等单一香气成分差异显著;除棕色化反应产物外,高口感特性类群烟叶的苯丙氨酸类降解产物、类胡萝卜素降解产物、类西柏烷降解产物含量及中性致香物质总量均为最高,而低口感特性类群则相反。(2)不同口感类群烟叶的中性致香物质总因子得分高低表现为:高口感类群>中口感类群>低口感类群;在高口感和中口感类群中,以综合因子得分较高的烟叶样本居多,而低口感类群中则以综合因子得分较低的烟叶样本居多,基于中性致香物质的因子分析用于评价不同口感特性类群的烟叶样本是可行的;(3)综合来看,苯乙醇、6-甲基-5-庚烯-2-酮、香叶基丙酮、巨豆三烯酮和茄酮可能是对口感特性有突出贡献的中性致香物质,中性致香物质含量在一定程度上似可作为评价烟叶口感特性的参考指标。
  5、分析了口感特性与多酚、有机酸之间的关系。结果表明:
  (1)对烟叶口感特性与多酚物质进行的灰色关联度分析结果表明,绿原酸与口感特性的关联度最大,其次是芸香苷,莨菪亭对口感舒适度的影响最小。与口感特性的灰色优势分析表明,绿原酸为影响口感特性的准优因素,其次是芸香苷,莨菪亭的影响最小。通过口感特性与多酚类物质的BP神经网络模型拟合曲线可以看出,绿原酸、芸香苷对口感特性得分有正向影响,虽然有小的波动,但总体而言,口感特性得分是随着绿原酸和芸香苷含量的增加而增加的,而莨菪亭对口感特性则有负向影响,随着莨菪亭含量的增加,口感特性得分随之降低。
  (2)对口感特性与有机酸进行灰色关联度分析,灰色关联序为:亚油酸>硬脂酸>棕榈酸>琥珀酸>肉豆蔻酸>油酸>月桂酸>丙二酸>草酸>柠檬酸>苹果酸。与口感特性进行的灰色优势分析表明,影响烟叶口感特性的有机酸优势指标主要为硬脂酸、亚油酸、棕榈酸、琥珀酸和月桂酸。综合来看,对烟叶口感特性影响较大的有机酸类物质主要是高级脂肪酸中硬脂酸、亚油酸、油酸、棕榈酸、月桂酸和多元有机酸类的琥珀酸。
  从口感特性与多元有机酸的BP神经网络模型拟合曲线可以看出,草酸、丙二酸、琥珀酸、苹果酸、柠檬酸对烟叶口感特性均有不同程度的影响,且影响比较复杂,随着草酸含量的增加,口感特性分值先趋于稳定,之后增加后又急剧降低,丙二酸、琥珀酸和柠檬酸对口感特性分值的影响总体上呈负向影响;随着苹果酸含量的增加,口感特性分值增加后降低,最后又增加。
  由口感特性与高级脂肪酸的神经网络拟合曲线可知,对于高级脂肪酸而言,除了肉豆蔻酸外,其他高级脂肪酸对口感特性影响均较大。随着月桂酸含量的增加,口感特性得分呈先降低后缓慢增加的趋势。而棕榈酸、亚油酸和油酸对口感特性均有正效应,特别是棕榈酸、亚油酸和油酸,随着含量的增加,口感特性呈增加的趋势,达到一定含量之后,对口感特性影响不大。硬脂酸含量在低于0.65mg/g时,其对口感特性有正向影响作用,高于0.65mg/g时,对口感特性又呈现出负效应,但总体趋势是呈现正效应。
  综合来看,有机酸,特别是高级脂肪酸类物质,对烟叶口感特性舒适度有较大的影响。
  (3)通过BP神经网络拟合曲线和一元、二元及三元多项式回归分析结果表明,烤烟多酚及有机酸中的多数物质对烟叶口感特性存在着或大或小的影响,且多数呈现出高维非线性的关系,与多项式回归模型相比,BP神经网络对数据能实现更好的学习和拟合,更能反映出数据本身的特点,因此,结果更准确可靠。
  6、以烤烟的常规化学成分为变量,采用一般判别分析法和逐步判别分析法建立鉴定烟叶口感特性的数学模型,结果表明:(1)采用一般判别分析法建立了三个Fisher判别函数式,用自身验证法和交叉验证法对原样品进行回判,回判的准确率分别为75.1%和71.2%。(2)逐步判别分析剔除了四个变量,保留了总氮、总糖、挥发酸、淀粉、钾、pH值和总植物碱7个变量,同时建立了三个判别函数,自身验证和交叉验证的准确率分别为77.8%和73.2%。(3)判别的准确率都达到了70%以上,判别结果较好。

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