明红梅1,陈晓旭1,刘清斌1,许德富2,姚 霞1,张红莲1,薛灯文1
(1.四川理工学院生物工程学院,四川 自贡 643000;2.泸州老窖股份有限公司,四川 泸州 646000)
摘要:以泸型大曲作为研究对象,对大曲曲表和曲心的理化生化指标进行了测定,并运用SPSS数学软件对检测数据进行t检验和主成分分析。结果显示,大曲曲表与曲心的酸度、氨态氮含量差异显著;对曲表质量影响最大的指标是淀粉转化率、酯化力,对曲心质量影响最大的指标是酯化力、酸度;将主成分综合得分结果进行比较,曲心质量得分显著高于曲表质量得分。由此说明,大曲曲表与曲心的理化生化特性及质量有一定的差异。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
关键词 :泸型大曲;理化生化指标;主成分分析;均值检验
收稿日期:2014-12-16
基金项目:酿酒生物技术及应用四川省重点实验室项目(NJ2011-13;NJ2013-09);泸州老窖科研奖学金项目(13ljzk04);四川省
高等教育质量工程项目(2011-659);四川省大学生创新训练计划项目(201410622004)
作者简介:明红梅(1971-),女,四川自贡人,副教授,硕士,主要从事酿酒生物技术及应用研究,(电话)13890026800(电子信箱)
minghongmei999@aliyun.com。
大曲作为一种富含多酶多菌的微生态制品,具有糖化、发酵、生香等功能,是传统固态发酵蒸馏大曲酒的重要物质保障[1],其质量的好坏直接影响大曲酒的产量和质量。大曲的不同曲块部位因通气性、水分、温度等微环境的差异而呈现不同的质量。目前,针对大曲不同曲块部位的微生物及理化生化指标的研究已经取得了一定的研究成果[2,3],但由于大曲的微生态信息量大而且复杂,一般的数学方法对于数据信息的融合挖掘往往不够,很难深入揭示大曲的理化生化特性及其与大曲质量的内在联系。因此,采用先进的数学软件来处理大曲微生态信息,已经受到越来越多的科技工作者的重视[4,5]。
泸州老窖是中国浓香型白酒的代表,被行业专家誉为“浓香正宗”、“酒中泰斗”、“浓香鼻祖”等。泸型大曲是泸州老窖生产的大曲,更是中国浓香型大曲的典型代表,其中的“久香”牌大曲被专家誉为“天下第一曲”[6]。本试验选取泸型大曲作为研究对象,对其理化生化指标进行了测定,并利用数学软件对各指标参数进行均值检验与主成分分析,探讨大曲曲表与曲心理化生化指标的差异及其对大曲质量的影响,以期为大曲的生产和使用以及大曲质量标准的制定提供参考。
1 材料与方法
1.1 样品
泸州老窖怀玉制曲生态园的中高温浓香型大曲,储存3个月以上的成品曲。
1.2 仪器与设备
RT-34型静音研磨粉碎机,北京环亚天元机械技术有限公司;MJ-250型恒温培养箱,上海和羽电子科技有限公司;TW-200W型可控调温电炉,天津市泰斯特仪器有限公司;HH-4型数显恒温水浴锅,金坛市杰瑞尔电器有限公司;DHQ-90708智能型电热恒温鼓风干燥箱,上海琅玕实验设备有限公司;SC-320型立式透明门冷藏柜,山东小鸭集团电工有限责任公司。
1.3 试验方法
1.3.1 取样方法 从成品曲库中采用5点取样法抽取整块大曲,每个曲库抽取5块为一组,共抽取8组。
1.3.2 样品处理 将每块大曲的外表面1 cm厚度层(包含大曲侧面、底层和曲包外表面)用刀剔下,混合后作为曲表;其余部分作为曲心。各样品曲表与曲心在无菌条件下单独粉碎,混匀后采用四分法得到试验所需量,并于4 ℃冰箱中贮存备用。
1.3.3 大曲理化生化指标测定 水分、酸度、氨态氮、酯化力、酒化力、淀粉转化率的测定参照文献[7]所述方法。
数据分析采用IBM SPSS Statistics 19.0进行均值检验和主成分分析。
2 结果与分析
2.1 曲表与曲心理化生化指标差异性
独立样本t检验[8],是对两个不同总体均值之间的差异是否显著进行检验。两个独立样本又称为非配对样本,是指比较两个处理的试验时,把试验单位随机分成两个组,然后对两组样本随机地实施一个处理。将各样品曲表与曲心的理化生化指标(水分、酸度、氨态氮、酯化力、酒化力、淀粉转化率)数据输入SPSS软件中,数据处理结果见表1。由表1可知,各项理化生化指标均为曲心大于曲表。其中,曲心与曲表的酸度和氨态氮含量差异显著,而曲表与曲心的水分含量、酯化力、酒化力、淀粉转化率差异不显著。
酸度主要与大曲中乳酸菌、醋酸杆菌等产酸细菌有关,而氨态氮与大曲中产生蛋白酶的微生物有密切联系。制曲过程中,淀粉等基质在乳酸菌、醋酸杆菌等微生物的作用下转化为乳酸、醋酸等有机酸,从而构成大曲酸度的主要物质基础;而蛋白质在蛋白酶的作用下降解生成氨基酸等含氮物质。芽孢细菌是分泌蛋白酶的主要功能性微生物。由于曲心透气性不好,水分含量高、温度高,因此,适宜产酸细菌和耐高温的芽孢细菌生长,从而导致曲心酸度和氨态氮含量显著高于曲表。
2.2 曲表与曲心质量主要影响指标
2.2.1 曲表质量主要影响指标的确定 主成分分析[9]就是研究如何用少数几个综合指标或因素来代表众多指标或因素,综合后的新指标称为原来指标的主成分或主分量,这些主成分既彼此不相关,又能综合反映原来多个指标的大部分信息,是原来多个指标的线性组合,是一种“降维”的思想。采用主成分分析法分别对8组样品的曲表理化生化指标数据进行分析,分析结果见表2、表3。
主成分个数的确定有两个标准[10]:方差累积贡献率在80%以上或取大于1的特征值成分。由表2可看出,第一个主成分特征值为2.676,贡献率为44.593%;第二个主成分特征值为1.474,贡献率为24.571%,;第三个主成分的特征值为1.265,贡献率为21.089%;3个主成分的累积贡献率已达到90.253%,且三者的特征值均大于1,故提取这3个主成分就能较好地解释原有变量所包含的信息。表3给出了曲表3个主成分的因子载荷矩阵,载荷值表示主成分和相应的原先变量的相关系数,相关系数的绝对值越大,主成分对该变量的代表性也越大。按主成分分析法中方差累积贡献率在80%以上的原则提取了3个主成分,第一个主成分主要包括淀粉转化率和酯化力,它们具有较高的载荷,分别是0.963、0.878;第二个主成分主要包含水分含量和氨态氮含量,它们的载荷分为0.944、0.950;第三个主成分主要包含酸度,其载荷最高。结合表2可以看出,第一个主成分包含了大部分信息,对原始变量影响最大,第二个主成分的贡献率较小,说明其对原始变量的影响较小,第三个主成分的贡献率最小,说明其对原始变量的影响最小。由表3可看出,淀粉转化率的载荷最高,说明淀粉转化率对第一个主成分的影响最大。由此可见,对曲表质量影响最大的指标是淀粉转化率、酯化力,其次是氨态氮含量、水分、酸度。
2.2.2 曲心质量主要影响指标的确定 采用主成分分析法分别对8组样品的曲心理化生化指标数据进行分析,分析结果见表4、表5。按照前述方差累积贡献率大于80%的原则提取了曲心3个主成分,结合表4、表5可以看出,在第一个主成分中,酸度与酯化力具有较高的载荷,分别为0.937、0.958,累积贡献率为43.335%;在第二个主成分中,氨态氮有较高的载荷值0.691,累积贡献率为65.864%;第三个主成分中酒化力的载荷较高,为0.943,累积贡献率为82.009%。3个主成分已经较好地反映了变量的全部信息。因此,对曲心质量影响最大的指标是酯化力、酸度,其次是氨态氮含量、酒化力。
2.3 大曲曲表曲心的质量差异性
将8组样品曲表与曲心的理化生化指标输入SPSS软件中进行主成分分析,提取3个主成分,分别命名为F 1、F 2、F 3,将大曲质量综合得分命名为F,以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重,得出大曲质量综合得分F的数学模型:F=0.55×F 1+0.26×F 2+0.19×F 3。其中编号1-8组为曲表,编号9-16组为曲心,编号1和9为同一组大曲不同曲块部位,以此类推,分析结果见表6。由表6可知,编号12综合得分最高,为第4组大曲的曲心样品。将表6中曲心与曲表F值进行t检验,在检验中,t=-2.828,df=14,P=0.013<0.05,表明曲表与曲心综合得分差异显著。由此可见,8组大曲样品的曲心质量与曲表质量存在显著差异,且曲心质量明显优于曲表。
3 小结与讨论
本研究主要采用数学软件分析大曲的理化生化指标。通过t检验比较曲心与曲表的理化生化指标差异性,发现大曲曲表和曲心的酸度、氨态氮含量差异显著,曲表与曲心的水分含量、酯化力、酒化力、淀粉转化率差异不显著。可能的原因是曲心的产酸细菌和芽孢细菌数量多于曲表,但还需做进一步研究。
对曲心和曲表的理化生化指标分别进行了主成分分析,结果表明,曲表数据提取了3个主成分,3个主成分累积贡献率为90.253%;曲心数据提取了3个主成分,3个主成分累积贡献率为82.009%。曲表质量影响的主要指标为淀粉转化率、酯化力、氨态氮含量、水分、酸度,曲心质量影响的主要指标为酯化力、酸度、氨态氮含量、酒化力;理化生化特性对曲表与曲心质量的影响有一定的差异。综合来看,对大曲质量影响的主要理化生化指标为酯化力、氨态氮含量、酸度,可为大曲质量标准中各项指标权重的设置提供参考。
根据大曲曲表曲心质量差异性的研究发现,曲心质量的综合得分大于曲表质量得分,可以认为曲心的总体质量好于曲表的总体质量,可为今后大曲的生产和使用提供一定的参考。本研究主要涉及与大曲质量相关的理化生化特性,而大曲是多种微生物的复合酶制剂,后续关于大曲微生物对成品大曲质量的影响还有待进一步研究。
教育期刊网 http://www.jyqkw.com
参考文献:
[1] 敖宗华,陕小虎,沈才洪,等.国内主要大曲相关标准及研究进展[J].酿酒科技,2010(2):104-108.
[2] 简晓平,施永祥,王 涛,等.机制大曲和人工大曲生物、理化指标比较分析[J].酿酒科技,2014(1):55-58.
[3] 姚万春,唐玉明,任道群,等.泸州老窖国窖曲曲坯层次间微生物差异研究[J].酿酒,2005,32(5):35-37.
[4] 赵金松,陈泽军.浓香型大曲曲块部位间微生物群落结构与风味组分差异的研究[J].酿酒科技,2013(12):9-12.
[5] 徐增伟,曾黄麟,陶雪容.基于粗神经网络的大曲理化指标对白酒质量和产量影响分析[J].中国酿造,2011(11):101-103.
[6] 沈才洪,许德富,沈才萍.专业化制曲的优势剖析[J].酿酒科技,2003(5):17-18.
[7] QB/T4257-2011,酿酒大曲通用分析方法[S].
[8] DAMARAJU R.Statistical techniques in agricultural and biological research[M].Oxford:Oxford and I.B.H.Publication Co.,1983.
[9] DELGADE F J,GONZALEZ-CRESPO J,CAVA R, et al. Characterisation by SPME-GC-MS of the volatile profile of a Spanish soft cheese P.D.O. Torta del Casar during ripening[J].Food Chem,2010,118(1):182-189.
[10] 余建英,何旭宏.数据统计分析与SPSS应用[M].北京:人民邮电出版社,2003.