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更新時間:2023-10-27   點擊次數:927次

當前雖然樣品中的化學物質的類型和質量可以確定,但測量“味道"目前仍然很困難。這是因為味物質的相互作用,導致它們之間的協同和抑制作用。

日本INSENT味覺分析系統即電子舌通過模仿生命體的味覺識別機制,即電子舌采用的是與味蕾細胞工作原理相類似的人工脂膜傳感技術,故而味覺傳感器能夠探測到接近生命體所能感知的“味覺"。傳感器通過測量人工脂膜表面的電勢變化來檢測味道,評估各種口味。


檢測樣品:1-植脂淡奶,2-調制加糖煉乳(罐裝),3-甜奶醬,4-煉乳(袋裝),5-奶酪棒

樣品前處理:奶酪棒提前取出回溫至室溫。1~4號樣品稱取30g于潔凈的燒杯中,添加150mL純凈水,攪拌混合均勻后上機測試;5號奶酪棒取30g樣品添加150mL純凈水,置于家用料機理中打碎攪拌30s后倒出上機測試。

image.png

檢測結果:

1、確定有效的味覺指標

通過電子舌檢測數據可知,苦味、鮮味、咸味和甜味均是該乳制品有效且重要的味覺指標。

圖1 以RefSol參比溶液為基準的乳制品雷達圖(excel繪制)

2、PCA主成分分析

PCA主成分分析是一種非常常用的統計分析方法。分別以主成分一和二為橫、縱坐標軸,圖中顯示方差貢獻率分別為70.40%和27.37%,基于本次測試的乳制品有效的味覺指標,對5種乳制品樣品進行聚類分析,結果如下圖6所示。

綜合所有有效的味覺指標進行分析可見,5個奶制品在圖PCA圖中被明確的區分開來,差異在第一和第二主成分上均有體現,其中1植脂淡奶和5奶酪棒與另外幾個的差異極大,且二者在味道上各具特點。2煉乳罐裝、4煉乳(袋裝)和甜奶醬三者在圖中的分布接近,可見三者在味道上具有一定的相似性。

image.png

圖6 乳制品的PCA主成分分析圖

從表4味覺指標的貢獻率上來看,甜味對第一主成分的貢獻最大,其次是苦味、鮮味、苦味、咸味均對第二主成分有較大的貢獻,可見5個樣品味道上的差異主要表現在甜味、苦味、鮮味、咸味這些指標上。

表4 味覺指標貢獻率表


PC1

PC2

Bitterness

0.303722

0.499441

Astringency

-0.07647

0.077049

Aftertaste-B

-0.043988

-0.032355

Aftertaste-A

0.002581

0.012649

Umami

0.007995

0.751115

Richness

-0.001771

-0.110789

Saltiness

0.084102

0.359412

Sweetness

0.944893

-0.194397

Eigenvalue

10.678238

4.151672

Contribution   Rate

70.403974

27.37289




3、數據重現性分析

每個樣品做了4次循環,去掉第一次循環取后三次的平均值,從圖7中看出,傳感器響應穩定,有較好的重現性,可以認為數據有效。

image.pngimage.png

圖7 乳制品樣品后三次循環折線圖(軟件中截取)

結論:通過對乳制品進行測試可得以下幾個結論:

   乳制品主要的味覺指標是甜味、鮮味、豐富性、苦味和咸味;

    綜合有效的味覺指標進行PCA分析可見,5個樣品杯明確的區分開來,其中1植脂淡奶和5奶酪棒滋味各具特色,煉乳和甜奶醬在味道上具有相似性。


知識小貼士:據廠家提供的資料顯示,C00苦味傳感器對奶制品有高靈敏度,當然該苦味并不同于說牛奶很苦,而是可用來評價奶制品的“奶味",苦味值的大小反映了乳制品口感的“風味"、“豐富感"、“濃厚感"等。




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