果桑是以生产果实为主的桑树品种，其果实营养丰富，柔嫩多汁，美味可口，是卫生部首批药食两用农产品之一，深受广大消费者喜爱[1]。我国桑树种质资源丰富，但桑树种质资源的利用一直集中在叶用品种的创新方面。近十年，随着蚕桑产业的转型升级和果桑市场需求的扩大，果桑产业得到快速发展，种植面积和产量不断增加，但我国果桑产业种植结构和优质品种单一的问题相当突出。因此，基于丰富的桑树种质资源进行果用品种的创新对果桑产业的多元化和健康发展具有重要现实意义。种质资源鉴定和评价是种质资源有效利用的前提，重要性状表型评价鉴定一直是育种工作的重要组成。果实品质性状的评价是果桑种质资源的表型鉴定的重要内容，也是筛选优异种质材料的重要依据。
有关果桑果实品质性状评价已有较多报道，但仅涉及少数品种以及少数品质指标，不够系统和深入[2-4]。果实颜色是果桑分类和成熟度鉴定的重要依据，作为果桑果实外在品质重要指标之一，相关研究皆忽略颜色指标的重要性，未将其纳入评价指标中[5-8]。如何科学地评价果桑果实品质，仍是高效利用果桑种质资源研究中需要解决的问题之一[9]。核心评价指标的筛选和综合评价方法的应用是科学评价果实品质的关键问题。已有研究者初步构建了桑椹品质评价指标体系，但原始评价指标不够全面[10]。
笔者在本研究中以35 份果桑资源组成较大样本量，以4 项颜色指标（L*、a*、b*、c*）、4 项形态指标（单果质量、纵径、横径、果形指数）、4 项风味指标［可溶性固形物含量（soluble solids content，SSC）、总酸（total acidity，TA）、固酸比、总糖含量］以及4项功能指标（维生素C、花色苷、总黄酮、总酚含量）组成较为全面的原始指标体系，采用主成分分析法、相关性分析、变异系数和层次分析法进行果桑果实品质评价核心指标筛选及权重分配，并分别采用灰色关联分析（grey relational analysis，GRA）和因子分子法构建果实品质综合评价体系。笔者旨在建立果桑果实品质综合评价体系，筛选出优质果桑资源，为科学、高效地评价果桑果实品质提供理论依据。
1 材料和方法
1.1 材料
供试的35份果桑材料（表1）均采自重庆市农业科学院果桑种质资源圃，其中编号A1～A5 以及B1～B2 为收集的野生种质资源，其余为引进的主栽或地方特色品种。于2020年4—5月，每个品种选取10株，从树体四周的枝条中段选取大小一致、成熟度为85%～90%的健康果，采摘后立即放入冰盒中低温保存，于当天完成相关指标测定后于-80 ℃超低温保存备用。
表1 供试材料名称及来源
Table 1 Names and origins of mulberry accessions used in this study
1.2 方法
每个材料选取150 个果实用于分析，所有样品均设3 个重复。用电子天平测量，计算单果质量。用游标卡尺测量果实纵径和横径，并计算果形指数。采用Minolta CM-5分光测色仪测定果实色差L*（反映颜色的明亮度，L*＜0表示偏黑，L*＞0表示偏白）、a*（反映颜色的红绿程度，a＞0 表示颜色偏红，a＜0表示颜色偏绿）、b*（反映颜色的黄蓝程度，b＞0表示颜色偏黄，b＜0 表示颜色偏蓝）和c*（表示色彩饱和度）。SSC含量采用ATAGO手持糖度折光仪测定。TA含量采用GB/T 12456—2008《食品中总酸的测定》中的方法测定[11]。固酸比为SSC 与TA的比值。维生素C含量采用紫外分光光度法测定[12]。总糖含量采用蒽酮比色法测定[13]。总酚含量采用福林酚法测定[14]。总黄酮含量采用亚硝酸钠-硝酸铝法测定[15]。花色苷含量采用pH示差法测定[16]。
1.3 数据处理
采用单因素方差分析进行差异显著性检验，计算样本间变异系数（coefficient of variation，CV），分析样本间的差异特征。基于主成分分析以提取因子所对应的方差贡献率为权重，参考文献[17]计算综合得分，实现基于因子分析法的果实品质综合评价。计算各指标间的Pearson相关系数，分析各指标的相关性，并结合旋转后因子载荷矩阵筛选出核心指标[18-19]。采用层次分析法对核心指标权重进行分配。以筛选出的核心指标为变量，并提取各指标最大值为参考，计算关联系数，结合层次分析法确定的指标权重，计算关联度，实现基于灰色关联分析法的果实品质综合评价[20-21]。
2 结果与分析
2.1 果桑果实品质性状及差异分析
对35 份果桑资源果实主要品质指标进行测定（表2）。通过显著性差异分析可以看出，A4、A5、澳玉、大十、四季1号、四季2号、云果2号的单果质量、横径、纵径显著高于大多数材料，其中A5单果质量、横径值最高。长果1 号和长果3 号的果形指数显著高于其他材料。A3 和A4的L*值显著低于其他材料，说明A3 和A4 果实偏黑色。白玉王、白玉王2号、大白鹅和长果3号的L*、a*、b*和c*值无显著差异，且L*值较高，a*值、b*值和c*值低，说明这5个材料果实颜色差异小且果实颜色偏白且淡。无核四季和云果1号的L*、a*、b*和c*值无显著差异，台湾72C002和A19的L*、a*、b*和c*值无显著差异，且台湾72C002、A19 与无核四季和云果1 号的a*、b*和c*值无显著差异，而前两者L*值低于后两者，说明这4个材料果实颜色差异小，台湾72C002和A19果色略暗于无核四季和云果1号。
表2 35 份果桑种质果实品质性状
Table 2 Quality parameters in 35 mulberry accessions
续表Continued Table
注：不同小写字母表示在p ＜0.05 差异显著。
Note：Different small letters indicate significant difference at p ＜0.05.
不同资源材料的内在果实品质存在差异。A4、B1、一串红和长果1号SSC最高，在15.6%～17.7%之间，且无显著性差异；A5、澳玉、北方红、大十、嘉陵30、勐简4号、苗栗1号、山里红、四季1号、四季2号、台湾72C002、台湾46C019、无核四季、无名2 号、一串红、云果1 号、云果2 号和A19 总酸含量高且无显著性差异，在1.03%～1.58%之间；白玉王2 号固酸比最高，达42.02，显著高于其他材料；云果2号维生素C 含量最高，达20.77 mg·100 g-1，显著高于其他材料；B1总糖含量显著高于其他材料，达13.91%。A2和A3的SSC、TA、固酸比皆无显著性差异，且SSC、总糖含量和固酸比较高，TA 较低，说明A2 和A3 味感差异小，皆偏甜且口感浓郁；苗栗1号、山里红、四季2号、台湾46C019、无名2号、云果2号、绿椹子和勐简4 号的SSC、TA、固酸比皆无显著性差异，且SSC、固酸比和总糖含量较低，TA 较高，说明苗栗1号、山里红、四季2 号、台湾46C019、无名2 号、云果2号、绿椹子和勐简4号味感差异小，相对于其他材料口感偏酸且淡。A4花色苷、总酚和总黄酮含量最高，分别为5.7、0.63和3.07 mg·g-1，显著高于其他材料。
2.2 果桑果实品质评价指标筛选
2.2.1 品质指标间的相关性分析 由表3 可知，功能指标花色苷、总酚和总黄酮含量互呈极显著正相关，颜色指标L*与花色苷、总酚和总黄酮含量皆呈极显著相关。风味指标SSC、总糖含量和固酸比互呈极显著正相关，TA 与总糖含量和固酸比呈极显著负相关。单果质量与纵径、横径呈极显著相关。颜色指标L*、a*、b*和c*两两间皆呈极显著相关，其中L*与a*、b*间呈极显著负相关，a*、b*和c*两两之间呈极显著正相关。从相关性分析结果可以看出，16项品质指标间存在高度的相关性，可对高度相关的指标间进行筛选，简化评价指标体系。
2.2.2 果实品质指标的主成分分析 采用主成分分析法对16项品质指标进行降维处理（表4）。前5个因子累计方差贡献率达87.71%，保留了16 项品质指标的大部分信息。旋转后因子载荷矩阵反映了品质指标对各因子的影响程度，因子1 贡献率达35.70%，主要代表花色苷、总酚、总黄酮含量等功能性指标及色泽亮度指标，品质指标间相关性分析显示色泽L*值与功能性指标间呈极显著正相关，因子1可称为功能因子；因子2贡献率为20.87%，主要代表SSC、TA、固酸比、总糖等味觉指标，可称为风味因子；因子3 和因子4 贡献率分别为14.41%和9.28%，主要代表果形指数、单果质量、纵径、维生素C含量和横径，主要反映果实大小；因子5贡献率为7.44%，主要代表果实颜色的4 个指标，可称为颜色因子。
表4 旋转后因子载荷矩阵及贡献率
Table 4 Factor loading matrix and contribution rate after rotation
结合变异系数、主成分分析和相关性分析结果对核心评价指标进行筛选。功能因子的3个指标间皆呈极显著相关，其中花色苷变异系数最大且在因子1 中权重较高，因此可选择花色苷含量代表功能指标。风味因子中固酸比与其他指标皆呈极显著相关且在因子2中权重最高，但固酸比为导出指标，总糖含量虽然变异系数较高，但与TA 相关性较低，因此选择其SSC 和TA 代表风味指标。在反映果实大小指标中果形指数变异系数最高，但果形指数为导出指标，单果质量与纵径、横径皆呈显著相关，因此选择单果质量作为果实大小评价指标。另外，因子4中维生素C含量权重高且变异系数大，且维生素C含量作为功能指标之一，但与其他功能指标相关性较低，因此从因子4 中筛选出维生素C 含量作为评价指标。在颜色因子5 个指标中c*与b*分别表示色彩饱和度和蓝色到黄色的变化，因此b*和c*值并不能反映果桑果实所呈现的颜色，L*值与a*值分布代表红色到绿色变化和黑色到白色变化，与a*相比L*更能反映果桑果实所呈现的颜色，因此选择L*代表颜色指标。
2.3 层次分析法确定核心评价指标权重
将筛选的6项核心评价依据层次分析法结合行业专家经验，采用1～9标度法构建判断矩阵（表5～表6）。对矩阵一致性进行检验，判断矩阵一致性比率（consistent ratio，CR）均小于0.1，通过一致性检验，说明所划分权重有效。通过层次分析法最终确定SSC、TA、维生素C含量、花色苷含量、单果质量和L*共6 项核心评价指标权重分别为0.38、0.19、0.06、0.28、0.08和0.02。
表5 准则层评价指标判别矩阵及一致性检验
Table 5 Discriminant matrix and consistency test for evaluation index of rule layer
表6 指标层评价指标判别矩阵及一致性检验
Table 6 Discriminant matrix and consistency test for evaluation index of index layer
2.4 果桑果实品质综合评价
将所有指标直接用于综合评价显然不合理，因此剔除与果实商品性相关性不大的果形指数以及与果桑果实所呈颜色的相关性不大的颜色指标b*和c*，选择其余13 项品质指标作为因子分析综合评价的指标体系。前4个因子累计方差贡献率达89.28%（省略旋转后因子载荷矩阵及贡献率），提取前4 个因子信息进行分析，其中因子1主要代表花色苷、总酚、总黄酮含量、L*和a*；因子2 主要代表SSC、TA、固酸比和总糖含量；因子3 主要代表维生素C 含量和横径；因子4主要代表单果质量和纵径。提取前4因子所对应的方差贡献率为权重，对35份果桑材料完成基于因子分析法的果实品质综合评价。以6项核心评价指标作为灰色关联分析法的指标体系，结合层次分析法确定的指标权重，对35份果桑材料利用灰色关联分析法进行综合评价。
由表7可知，2种评价方法获得的综合排序差异小，排名前5的种质材料基本一致，且各种质材料所在排名区间也基本一致。A1、A3、A4、A5和B1在因子分析法评价结果中得分明显较高，A3、A4、A5、B1和云果2号在灰色关联分析法评价结果中与参考值关联度较高，其中A4在2种评价方法结果中得分和关联度值远高于其他材料。以上结果说明，2 种评价方法皆可筛选出果实品质优异的种质资源材料，其中A3、A4、A5和B1果实综合品质较高。
表7 35 份果桑种质果实品质综合评价结果
Table 7 Quality comprehensive score and ranking of the 35 mulberry accessions
3 讨论
种质资源是果桑种质创新的重要基础，资源评价是种质资源有效利用的前提，不同果桑种质间果实品质性状的差异性，是育种材料的选择与产品开发的重要参考依据[22]。研究结果显示，35 份果桑种质果实风味、功能性营养成分、果实大小及颜色均存在差异，其中A4、B1 和长果1 号的SSC 和总糖含量较大部分材料高且TA 低；A3 和A4 花色苷、总酚和总黄酮含量远高于其他材料；A5单果质量远高于其他材料，这些材料可作为提高果实甜度和浓郁度、功能性成分含量或大小的优良育种材料。果桑果实中主要色素是花青素，相关研究已证明花青素含量和pH 影响植物呈色[23-24]。在相关性分析结果中，颜色指标L*和功能指标、总糖含量、SSC等皆呈极显著相关，a*与TA、固酸比呈极显著相关，这与李[25]、葡萄[26]、蓝莓[27]等果实指标相关性分析结果一致。相关性分析结果说明，在以提高功能性营养成分和果实风味为目标的育种工作中，果实颜色可指导果桑育种者进行野外种质资源的针对性收集与利用。
因子分析法和灰色关联分析法是常用的果品评价方法[28-30]。因子分析法通过主成分分析将多个相关变量转化为少数相关性较小的综合指标，以各因子贡献率为权重计算综合得分，可有效针对有较多评价指标的数据集进行综合评价[31]。与因子分析法中采用客观赋权法不同，灰色关联分析法以理想性状为参照，可针对不同育种或生产目标进行指标赋权，使得评价更有针对性和实际意义[32]。笔者在本研究中以13 项果品指标和6 项核心评价指标为变量，分别基于因子分析法和灰色关联分析法进行综合评价，筛选出的优质果桑材料基本一致，2种方法相互验证了所建立的综合评价体系的有效性。通过采用主成分分析法、相关性分析和变异系数筛从16项果品指标中筛选出花色苷含量、SSC、TA含量、维生素C 含量、单果质量和色差L*共6 项核心评价指标，与乔宇等[10]筛选出的SSC、花色苷含量、TA 含量、还原糖含量4 项指标及赵珮等[8]筛选出的SSC、糖酸比、单果质量、花色苷含量、维生素C 含量和多酚含量6 项指标相比，笔者在本研究所筛选出的核心评价囊括了功能、风味、产量及颜色等果品评价4大方面，且指标间相关性小、重叠率低。灰色关联分析法评价结果也说明采用花色苷含量、SSC、TA 含量、维生素C含量、单果质量和色差L*作为果桑果实评价的核心指标可筛选出优质果桑材料，这为果桑大样本果品高效分析和评价提供了参考。除品质指标外，耐存性、抗病性、丰产性和适应性等也是优良种质重要的评价因子，在品质评价的基础上，进一步结合耐存性、抗病性、丰产性和适应性等进行全面或针对性评价，才能筛选出果桑产业发展适宜果桑优良品种。
4 结论
通过对35 份果桑材料果实品质综合分析得到结论如下：A3、A4、A5 和B1 为品质优良果桑资源，可作为提高果实甜度和浓郁度、功能性成分含量或大小的优良育种材料；花色苷含量、SSC、TA 含量、维生素C 含量、单果质量和色差L*可作为为果桑果实品质评价的核心指标；采用因子分析法和灰色关联分析法所建立的综合评价方法皆可筛选出优良果桑材料。
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