郭文川教授等：氯吡苯脲对生长期‘徐香’猕猴桃光学参数及内部品质的影响及其关系分析
2023-07-03作者：来源：责任编辑：食品界
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猕猴桃质地柔软、风味宜人，且富含多种维生素和膳食纤维，因而广受消费者的喜爱。为提升猕猴桃的产量，外源植物生长调节剂氯吡苯脲（CPPU）被果农广泛用于猕猴桃的生产种植。现有研究表明，CPPU不仅会增大猕猴桃的体积，同时会影响猕猴桃的可溶性固形物含量（SSC）、含水率和硬度等内部品质。内部品质是评价水果商业价值的主要因素。为了实现水果内部品质的无损检测，国内外学者已将近红外光谱和高光谱成像等技术应用于分析水果内部品质。
西北农林科技大学的蔡晓，郭文川*，曾硕崇等探究CPPU对生长期‘徐香’猕猴桃光学参数和内部品质的影响，及其光学参数与内部品质之间的关系，进而基于光学参数谱建立预测猕猴桃内部品质的偏最小二乘回归（PLSR）模型，以评估光学参数检测经CPPU处理的猕猴桃内部品质的潜力。 
表1所示为经0、10和20 mg/L的CPPU处理后，生长期‘徐香’猕猴桃内部品质的测定结果。在猕猴桃成熟过程中，由于果实中淀粉等物质转化为可溶性糖，且果实的初生壁中部分原果胶在果胶酶的作用下分解，因此随着果实成熟度的增加，不同质量浓度CPPU处理的猕猴桃SSC逐渐增加，含水率和硬度逐渐降低。而在同一时间下，相较于0 mg/L CPPU处理的猕猴桃，10、20 mg/L CPPU处理的猕猴桃其含水率显著升高，硬度显著降低。但不同质量浓度CPPU处理的猕猴桃SSC无显著差异。2 CPPU处理后猕猴桃在950～1 650 nm波长范围内的光学特性
在950～1650 nm的波长范围内，经不同质量浓度CPPU处理后80 d时猕猴桃果肉的平均μa和μ′s如图3所示。由图3A可知，猕猴桃果肉的μa在980、1190 nm和1420 nm附近存在吸收峰。980 nm波长处的吸收峰主要与碳水化合物和水的O—H键有关，1 190 nm波长处的吸收峰主要与碳水化合物的C—H键有关，而1420 nm波长处的吸收峰主要与水的O—H键有关。 随着波长的增加，猕猴桃的μ′s先缓慢下降，至1420 nm附近时又缓慢上升（图3B）。由图3可以看出，CPPU处理虽然没有改变μa和μ′s随波长变化的规律，但却导致μa和μ′s的值发生变化。图4A～C给出了经不同质量浓度CPPU处理后，猕猴桃μa在3 个吸收峰（980、1190 nm和1420 nm）处随时间的变化规律。结果表明，随着CPPU处理后时间的延长，980 nm和1190 nm波长处的μa先下降后升（图4A、B），而1420 nm波长处总体上μa随着时间的延长持续减小（图4C），在60～70 d时，经10 mg/L CPPU处理的猕猴桃果肉μa上升。同一时间下，未经CPPU处理（0 mg/L）的样品具有最小的μa，而经10 mg/L CPPU处理的样品具有最大的μa。总体而言，CPPU处理对猕猴桃的μa没有显著性影响。 从表1中可以发现，随着CPPU处理后时间的延长，猕猴桃的SSC持续增大，且90 d后迅速增大，而含水率在整个生长期逐渐降低。结合980 nm和1 190 nm波长处μa的变化趋势说明，90 d之前，含水率是影响μa的主要因素，而90 d之后，碳水化合物成为影响μa的主导因素。1 420 nm波长处μa与含水率的变化趋势相同，这也说明了1 420 nm波长处的吸收决定于水。
图4D为1 190 nm波长处经不同质量浓度CPPU处理的猕猴桃果肉μ′s随处理时间的变化规律。可以看出，随着CPPU处理后时间的延长，μ′s持续增大，且未经CPPU处理猕猴桃的μ′s增加速率最快。在同一时间下，未经CPPU处理猕猴桃的μ′s最大，而经20 mg/L CPPU处理样品的μ′s最小。随着处理时间的延长，μ′s迅速增大的现象与硬度迅速减小的趋势正好相反，这也进一步证实硬度是影响μ′s的主要因素。此外，硬度减小而μ′s增大这一现象也发现于对苹果光学参数的研究中。3 猕猴桃光学特性与SSC、含水率和硬度的相关性
由图5可知，对于SSC，μa与其呈现负相关（r＝－0.09～－0.88），μ′s与其呈正相关（r＝0.42～0.85），且在1 400～1 650 nm内，μa与SSC的相关性远强于其他波段，此时r＝－0.82～－0.88。对于含水率和硬度，μa与其相关性正好与SSC相反，呈现正相关，r比较接近，且在1 420 nm波长处相关性最好（r＝0.90）；μ′s与含水率和硬度呈现负相关，r也比较接近（r＝－0.42～－0.85），且在950～1 400 nm波长范围内，μ′s与含水率和硬度之间的相关性最好，其|r|＞0.84。结果说明，μa和μ′s与内部品质的相关性随波长而变，且在某一波段内有很好的相关性。4 猕猴桃SSC、含水率和硬度的预测
表2为基于μa、μ′s谱及μa与μ′s的混合谱（记为μa＋μ′s谱）预测猕猴桃SSC、含水率和硬度时所建PLSR模型的潜在变量数以及建模结果。由表2可知，在预测SSC和含水率方面，与基于μ′s和μa＋μ′s谱建立的PLSR模型相比，基于μa谱所建PLSR模型的校正性能和预测性能最好（Rp＝0.709，RMSEP＝0.579%；Rp＝0.790，RMSEP＝0.408%），其潜在变量数最大，分别为17和10，这也进一步说明，吸收系数μa与SSC及含水率有较高的相关性。对于硬度，基于μa＋μ′s谱建立的PLSR模型效果最优（Rp＝0.796，RMSEP＝7.890 N），基于μa谱和μ′s谱建立的PLSR模型预测效果较差（Rp＝0.641，RMSEP＝7.096 N；Rp＝0.573，RMSEP＝9.431 N）。理论上，果品组织的μ′s主要与硬度等物理特性相关，故基于μ′s谱预测硬度所建PLSR模型的预测性能时应为最佳，但本研究中却有所差异，其预测集的结果偏低，原因可能是所用的样本量偏少或者基于μ′s谱所建PLSR模型存在过拟合的问题。 1）CPPU使得‘徐香’猕猴桃的硬度降低，含水率升高，但对‘徐香’猕猴桃SSC无显著影响。2）CPPU不改变生长期‘徐香’猕猴桃的光学参数变化规律，仅对光学参数的数值造成影响；μa和μ′s与猕猴桃同一种内部品质之间，呈现出不同的正负相关性，且相关系数随波长而变，并在某一波段内有更好的相关性。3）基于μa谱建立的PLSR模型预测‘徐香’猕猴桃SSC和含水率的效果最优（Rp＝0.709，RMSEP＝0.579%；Rp＝0.790，RMSEP＝0.408%），而基于μa＋μ′s谱建立的PLSR模型预测‘徐香’猕猴桃的硬度性能最佳（Rp＝0.796，RMSEP＝7.890 N）。 本研究将有助于了解CPPU对生长期‘徐香’猕猴桃光学参数和内部品质的影响规律，并为基于近红外光谱预测猕猴桃的内部品质提供依据。在后续的研究中，可分析生长期猕猴桃可溶性固形物中果糖、葡萄糖和蔗糖等糖类的变化规律，并对生长期猕猴桃糖类与光学参数之间的关系加以探究。 本文《氯吡苯脲对生长期‘徐香’猕猴桃光学参数及内部品质的影响及其关系分析》来源于《食品科学》2023年44卷09期1-6页. 作者：蔡晓，郭文川，曾硕崇，曹梦珂，阳尚宏. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20220519-253.
