甜柿（Diospyros kaki Thunb.）为柿科（Ebenaceae）柿属（Diospyros L.）落叶果树[1]，可在树上自然脱涩，无需任何人工处理即可脆食，味甜多汁、口感爽脆，改善了柿果的鲜食体验[2]。随着我国果树产业的迅速发展和人民生活质量的日渐提高，人们对果品的消费观念和需求发生了重要转变，从简单的数量满足发展到好吃的更高需求，甜柿作为新兴的特色果品，不仅营养物质丰富[3-4]，其独特的口感也深受消费者青睐。口感品质是衡量甜柿商品性的重要因素，主要通过质地和滋味进行评判，但不同甜柿种质间口感品质差异较大，因此，研究甜柿的质地与滋味特征，建立一套综合评价甜柿口感品质的有效方法，对丰富甜柿果实品质评价体系、探究决定其质地与滋味特性形成的关键因子、改善口感品质具有重要意义。
口感品质的测定常采用仪器分析和感官评价的方法[5-6]，质构仪通过两次挤压模拟牙齿的咀嚼运动，利用力学方法反映样品质地特征的差异[7]，目前，已被广泛应用于苹果[8-9]、枣[10-11]、猕猴桃[12]和蜜瓜[13]等园艺作物的果实质地分析；电子舌是通过模仿人体味觉机理制成的新型分析仪器，多个不同的味觉传感器对待测液中不同组分的响应各异，从而实现整体滋味特性的量化分析[14]，现多用于茶、酒等液体滋味的分类与评价[15-16]，但将质构仪与电子舌用于分析甜柿的口感品质尚未见报道，综合评价方法更是尚未展开。感官品评也是果实口感评价的重要方法，但评价结果存在主观性强、重复性差等局限性，借助质构仪与电子舌联用，并与感官评价相结合，可有望对不同甜柿样品的质地与滋味品质整体结构进行准确评价。
因此，笔者以20 份甜柿种质为试材，应用质构仪和电子舌技术测定其质构和味觉指标，分析不同甜柿种质的口感差异，通过因子分析提取主因子并构建综合得分模型，实现甜柿果实口感品质的综合评价，并利用偏最小二乘回归法建立感官评价得分与质构和味觉指标间的量化关系，基于贡献度明确甜柿口感的主要影响因素，为甜柿口感品质调控和选育优良品种提供参考依据。
1 材料和方法
1.1 材料
现有柿品种依据其性状遗传特点可分为完全甜柿（PCNA）和非完全甜柿（non-PCNA），其中非完全甜柿包括不完全甜柿（PVNA）、不完全涩柿（PVA）和完全涩柿（PCA）[2]。供试样品采自浙江省金华市兰溪柿种质资源圃，共采集包括完全甜柿（PCNA）和不完全甜柿（PVNA）的20份甜柿种质（表1）。
表1 参试甜柿种质资源名称
Table 1 Name of non-astringent persimmon germplasms used in this study
注：PCNA 为完全甜柿，PVNA 为non-PCNA 中的不完全甜柿（已脱涩、可脆食）。
Note: PCNA. Pollination constant ＆ non-astringent; PVNA. Pollination variant＆non-astringent.
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样本树均为正常生长的成年结果树，砧木统一为亚林柿砧6号，从树冠中部外围东、西、南、北4个方向随机选择大小和成熟度基本一致、无机械损伤和病虫害的果实20～30 个，不同种质根据果实成熟期于2020年10月进行分批采集，采摘当天立即运回实验室进行指标测定和感官评价。
1.2 仪器设备
TMS-PRO 质构仪，美国Food Technology Corporation 公司；Blendtec 575 多功能料理机，美国Blendtec公司；Centrifuge 5804R离心机，德国Eppendorf公司；TS-5000Z电子舌系统，日本Insent公司。
1.3 方法
1.3.1 感官评价 参考GB/T 10220—2012《感官分析方法学总论》、GB/T 16291.2—2010《感官分析选拔、培训和管理评价员一般导则》及刘莉[17]并加以改进，制定甜柿的感官评价方法。首先候选评价员对蔗糖（24 g·L-1）感官阈值浓度的水溶液进行味道识别，再按质量浓度递增的顺序设置6 个梯度的稀释液，进行滋味不同强度的识别；其次将甜柿果实切成1 cm3的方块，在沸水中进行烹调，按烹调时间间隔1 min 设置0～5 min 共6 个梯度，进行不同质地强度的识别，通过选拔培训组成10人感官评价小组（5名男性和5 名女性，年龄20～40 岁），评价前1 h 禁食，评价过程中要求不得交流，样品评价间隔5～10 min，并经清水漱口。具体评价标准见表2，打分结果取平均值。
表2 甜柿感官评价标准
Table 2 Sensory evaluation standard of non-astringent persimmon
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1.3.2 甜柿质地特性测定 去除甜柿果皮，选择赤道部果肉部分，切成10 mm×10 mm×10 mm的方块，使用P/75 探头进行质地多面分析试验（TPA），由质地特征曲线得到甜柿果实硬度、黏附性、内聚性、弹性和咀嚼性等质构指标。
测试参数：测试速率60 mm·min-1，触发力0.3 N，感应元量程1000 N，上升高度20 mm，果肉压缩比例15%，每份甜柿样品选取10个果实进行重复测试，测定结果取平均值。
1.3.3 电子舌滋味测定 去除甜柿果皮和髓心，选取10个果实的赤道部果肉切块混匀，称取40 g置于料理机中，加200 mL 蒸馏水并搅拌30 s，搅拌完毕后3000 r·min-1离心5 min，过滤取上清液备用。
采用TS-5000Z 型味觉分析系统，配备AAE、CAO、CTO、COO、AE1和GL1共6个测试传感器，分别对鲜、酸、咸、苦、涩、甜味敏感。参比溶液为30 mmol·L-1 KCl 与0.3 mmol·L-1酒石酸的混合液，用于模拟口腔中只有唾液时的状态，故酸味的无味点为-13，咸味的无味点为-6，其他指标的无味点均为0，以参比溶液的输出为零点，当样品的味觉值低于无味点时说明样品无该味道，反之则有。数据采集前，进行电子舌活化、初始化和校准，测试前后使用清洗液对传感器进行清洗和标准化，每个样品4次重复，为减少系统误差，仅选取后3次测量的传感器响应值用于统计分析。
1.4 数据处理与分析
数据分析采用SPSS Statistics 25.0 软件和SIMCA-P 14.0软件完成，绘图使用Origin 2019完成。
2 结果与分析
2.1 甜柿TPA试验质地参数及其相关性
由表3 可知，不同甜柿样品的5 个质构指标中，除弹性外，均存在较大变异系数（15.05%～80.57%）。硬度反映在外力挤压下甜柿果实发生形变所需要的屈服力大小[9]，甜柿果实硬度范围为16.57～48.87 N，其中御所、亚林46 号和Z1 的果实硬度大于35.00 N，Z6、Z7和山富士的果实硬度均小于22.00 N。黏附性是评价咀嚼果肉时口腔克服果肉表面吸引力所需的能量[9]，甜柿果实的黏附性为0.07～0.26 N·s，黏附性最大的是花御所，最小的是Z5 和富有，均为0.07 N·s。内聚性指咀嚼甜柿果肉时果肉表现出抵抗牙齿咀嚼破坏的内部结合力，反映了果实保持完整性的能力[9]，不同甜柿样品的果实内聚力为0.38～0.55，内聚力大于0.50 的为Z5、富有、御所、亚林46 号和裂御所。弹性反映果肉经第一次压缩变形后，去除挤压力所能恢复的程度[9]，甜柿果实弹性为1.03～1.26，其中御所的果肉弹性最大，甘秋和Z6的果肉弹性最小。咀嚼性反映牙齿咀嚼甜柿果实成吞咽状态所需要的的能量，综合反映果肉对咀嚼的持续抵抗性[9]。甜柿果实咀嚼性为7.53～33.03 N，其中御所和亚林46 号的咀嚼性大于20 N，Z6和山富士的咀嚼性小于10 N。
表3 甜柿果实TPA 试验质地参数
Table 3 Textural parameters of non-astringent persimmon in TPA test
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由表4可知，果实硬度与内聚性、弹性和咀嚼性呈极显著正相关（r 分别为0.374、0.383 和0.916），反映了果肉的硬度越高，果肉的致密程度和弹性越大，对咀嚼的抵抗力也越强，牙齿咀嚼果肉需要能量越大。黏附性与内聚性、咀嚼性均呈极显著负相关（r分别为-0.464、-0.217），反映黏附性越大，果肉的内聚性和咀嚼性越小。内聚性与果实弹性、咀嚼性均呈极显著正相关（r 分别为0.471、0.640），反映内聚性越大，弹性与咀嚼性越大，感官上为果肉内聚性表现出的保持果肉完整的能力越强，嚼劲越大。弹性与咀嚼性呈极显著正相关（r 为0.621），反映弹性越大，咀嚼性也越大。而内聚性、弹性和咀嚼性与果肉细胞间结合力大小有关，说明这3 项指标均能很好地反映甜柿质地特性。综合以上分析，硬度、黏附性、内聚性、弹性和咀嚼性中的一项或多项可以作为评价甜柿果肉质地特性的重要参数。
表4 甜柿果实TPA 质地参数相关性
Table 4 Correlation among textural parameters of the TPA test on non-astringent persimmon
注：*表示在0.05 水平上显著相关（p ＜0.05）；**表示在0.01 水平上极显著相关（p ＜0.01）。下同。
Note:*means significant correlation at 0.05 level and**means extremely significant correlation at 0.01 level.The same below.
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2.2 甜柿电子舌滋味特征及其相关性
由表5可知，使用TS-5000Z电子舌采集20份甜柿样品的传感器信号，获得酸味、甜味、苦味、咸味、鲜味、涩味、后味-B（苦味回味）、后味-A（涩味回味）、丰富性（鲜味回味）等9 组滋味指标转化值，不同甜柿样品滋味丰富，除酸味、涩味、后味-B 外，其他味觉指标值均在无味点以上，可见甜味、苦味、咸味、鲜味、后味-A及丰富性是甜柿的有效味觉指标。
表5 甜柿的各滋味指标分析
Table 5 Analysis of each taste index of non-astringent persimmon
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去除无味点以下的酸味、涩味及后味-B 等3 组味觉指标后绘制箱形图。由图1 可知，甜柿样品间在咸味指标上的差异性最大，咸味强度极差值达到6.83，其次为鲜味、甜味、丰富性和苦味，极差值分别为5.21、2.51、2.01 和1.66，而后味-A 的差异性较小，极差值仅为0.7。由此可见，不同甜柿样品其滋味品质存在较大差异，主要体现在咸味、鲜味、甜味、丰富性和苦味指标上。
图1 甜柿各滋味指标相对强度值的箱形图（n=20）
Fig.1 The box plot of relative intensity of taste index in non-astringent persimmon samples
对甜柿的有效滋味指标进行相关性分析（表6），6 个有效滋味指标间具有不同程度的相关性。其中，苦味与鲜味、咸味均呈显著负相关（r 分别为-0.446、-0.469），与甜味呈极显著正相关（r 为0.731）；后味-A 与丰富性呈极显著负相关（r 为-0.652）；鲜味与咸味呈极显著正相关（r 为0.954），与甜味呈极显著负相关（r为-0.767）；咸味与甜味呈极显著负相关（r 为-0.706）。其余指标之间相关性不显著，表明多个滋味指标间可能存在部分味觉信息的重叠表达。
表6 甜柿的各滋味指标相关性分析
Table 6 Correlation analysis of each taste index of nonastringent persimmon
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2.3 甜柿果实口感品质的因子分析
将测定的5 项质构指标及6 项有效味觉指标值经Z-标准化后进行因子分析。基于特征值大于1的原则，提取前3 个主因子，累计方差贡献率达到79.53%，基本解释11 个变量中的大部分信息，综合反映甜柿的口感特性，可以作为甜柿口感品质评价的综合指标。
经最大方差法旋转后得到的主因子载荷矩阵见表7，第1 主因子F1 解释了总变量信息的31.250%，主要综合了甜味、鲜味、咸味和苦味的信息，其中呈正载荷的为甜味、苦味，呈负载荷的为鲜味和咸味，这些是影响甜柿滋味品质的重要因素，因此将其定义为“味觉因子”；第2主因子F2包含了原始信息的31.128%，代表性指标中与之呈正载荷的为咀嚼性、硬度、弹性和内聚性，呈负载荷的为黏附性，因此将其定义为“内聚因子”；第3主因子F3包含了原始信息的17.149%，其大小主要由丰富性和后味-A 来决定，其中丰富性与之呈负载荷，后味-A与之呈正载荷，丰富性是鲜味的回味，反映了样品鲜味的持久性，又称为鲜味持久度；后味-A 则表示涩味回味，因此将其定义为“回味因子”。由此，将11个指标归纳为3个更具代表性的主因子，对3个主因子进行得分模型的构建，见式（1）～（3）。
表7 旋转后因子载荷矩阵、特征值及方差贡献率
Table 7 Rotated factor loading，eigenvalues and variance contribution rates of principal components
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式中，F1、F2、F3表示3个主因子得分。
以第1主因子为横坐标，分别以第2和第3主因子为纵坐标绘制散点图（图2），更加直观地显示了不同甜柿样品3 个主因子的得分情况，甜柿样品之间的差异性与其代表点间的距离成正比，距离越小，样品差异性越小[18]。20 份甜柿样品在横、纵坐标的距离各不相同且基本没有重叠，说明结合使用电子舌和质构仪对不同甜柿样品的口感品质有较好区分。从图2可见，以第1主因子排序山富士、上总和花御所较优；以第2 主因子排序御所、亚林46 号和Z5 较优；以第3 主因子排序亚林46 号、Z5 和骏河较优。
图2 甜柿果实口感品质的主因子得分二维排序散点图
Fig.2 Scattering plot based on main factor scores of non-astringent persimmon fruits
但由于各主因子方差贡献率不同，故综合评价时要协调好各主因子之间的侧重关系，根据表7 确立各主因子的权重，以主因子的权重=方差贡献率/累计贡献率，建立甜柿果实口感品质综合得分（F）数学模型：F=0.393F1+0.391F2+0.216F3。综合得分越高，说明口感品质越佳。
分别计算各主因子得分和口感品质的综合得分并对其进行排序，结果见表8。可见20 份甜柿种质中，御所、亚林46号、罗田-1、花御所、上总和富有的综合分值排在前6 位，表明这些种质的综合口感较佳；而Z2、Z4、甘秋和Z6综合得分较低，排在后4位，说明这些种质综合口感较差；其余综合得分居中，果实口感品质表现一般。
表8 不同甜柿种质主因子及综合得分排名
Table 8 Principal factors and comprehensive score ranking of different non-astringent persimmon germplasms
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2.4 不同甜柿种质果实感官评价分析
由表9 可知，通过肉质粗细和松脆度对甜柿质地进行评价，可见亚林46 号、富有和上总的质地品质较佳，得分明显高于其他甜柿样品，表现为肉质细腻、果实或酥脆或脆硬，而Z6 的肉质粗细和松脆度得分最低，质地品质较差，感官表现为果实肉质粗糙。富有和亚林46号的味道得分最高，果实清甜爽口，而正月、Z4 和Z6 的味道得分最低，甜味较淡。由综合口感得分及排名可知，亚林46 号、富有和上总的得分均在82分以上，排在第1～3位，说明这3份种质的口感最佳，其次为花御所、罗田-1 和御所，分值均在80分以上，排名靠前，而山富士、Z2、正月、Z4和Z6的得分均低于75分，排在后5位，口感较差，其他甜柿样品的综合口感相对居中。
表9 不同甜柿种质的果实感官评价
Table 9 Sensory evaluation of different non-astringent persimmon germplasms
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2.5 偏最小二乘回归（PLSR）模型的建立
口感是在口腔中产生的包括味觉和触觉的一种综合性感觉[19]，因此感官描述比较模糊，品评结果也难以一致。为研究基于质构仪和电子舌建立口感评价模型的可能性，实现甜柿口感品质的量化评价，将5 项质构指标和6 项滋味指标数据组成X-matrice，综合口感得分为Y-matrice，利用偏最小二乘回归法验证二者之间的相关性。由图3 可知，质构及滋味测定值与综合口感得分PLSR 回归模型的R2 为81.4%，可以看出样本点基本分布在对角线上，表明拟合效果较好。
图3 基于质构仪和电子舌实测值的综合口感感官评分的PLSR 回归
Fig.3 Plot of PLSR regression between observed and predicted comprehensive taste scores from texture analyzer and electronic tongue
为进一步明确甜柿综合口感的影响因素及程度，利用PLSR回归模型的标准化回归系数（SRC）无量纲化的比较各自变量对因变量的影响，SRC 绝对值越大，代表影响程度越显著；SRC 绝对值越小，代表影响程度越低[20]。由图4 和表10 可知，影响综合口感得分的关键指标主要有后味-A、内聚性、丰富性、甜味、咸味、苦味和咀嚼性，对综合口感具有正向贡献的指标为后味-A、内聚性、甜味、苦味、咀嚼性、硬度和弹性，降低综合口感的指标为丰富性、咸味、鲜味和黏附性。
图4 质地及滋味对综合口感得分的贡献性分析
Fig.4 The contribution analysis of texture and taste on comprehensive taste scores
表10 各指标与综合口感相关的重要程度
Table 10 The importance of each indicator in relation to comprehensive taste
注：+表示指标具有正向贡献，-表示指标具有负向贡献。
Note:+indicates that the indicator has a positive contribution,-indicates that the indicator has a negative contribution.
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在明确各指标对综合口感影响程度的基础上，分别将SRC 绝对值大于0.2 和0.1 的口感品质指标组成X-matrice，综合口感得分为Y-matrice，由多元回归法验证其相关性。由表11 和图5 可知，当使用SRC 绝对值大于0.2 的3 项指标作为X-matrice 预测甜柿口感品质时，多元回归模型的R2仅为67.2%。随着引入方程的口感品质指标越多时，模型的R2逐步提高，当使用SRC绝对值大于0.1时的7项指标做回归方程时R2为80.4%，表明通过7项口感品质指标可以准确预测甜柿的综合口感。从模型中可以看出苦味、后味-A、甜味、内聚性和咀嚼性等指标有利于提升甜柿综合口感；而丰富性和咸味则会降低综合口感。随机抽取10 个样品对多元回归模型进行验证，如图6所示，综合口感实际得分和预测值相关系数达到0.938，表明模型精确度较高，可用于甜柿口感特性的定量预测。
图5 综合口感得分实际值和2 个回归方程拟合值散点图
Fig.5 Scatter plot of the regression equation between observed and predicted scores on comprehensive taste
图6 综合口感得分实际值与预测值散点图
Fig.6 Scatter plot of observed and predicted scores of model about comprehensive taste
表11 口感品质指标与综合口感得分的回归方程
Table 11 The regression equation of taste quality index and comprehensive taste scores
注：序号1～2 与图5 中的拟合1 及拟合2 一致。
Note:The numbers 1-2 are consistent with fit 1 and fit 2 in Fig.5.
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3 讨 论
口感是果品质量的一项重要品质特征，也是影响消费者购买的关键因素[21]，但不同甜柿种质口感品质良莠不齐，经济价值也相差较大，对其差异进行分析并建立口感评价的有效方法，是对甜柿口感品质快速分级的基础，也可进一步提升选育和栽培的精准化水平。
传统果实口感品质常用硬度指标评价质地，可溶性固形物含量衡量甜度，而质构仪反映的内聚性和咀嚼性等性状也与质地密切相关[22]，电子舌也可通过多个味觉传感器反映甜味以外的其他味觉，使得果实口感评价的内容更为丰富，评价结果也更加客观。本试验首次较大规模地对甜柿种质进行质地与滋味的评价，结果显示，多项指标种质间差异显著，表明口感品质组成丰富。同时，指标间也相互影响，质地参数相关性表明，硬度与内聚性、弹性和咀嚼性呈极显著正相关，咀嚼性与弹性呈极显著正相关，这与在京白梨[23]和苹果[24]上的研究结果相似，说明硬度、内聚性、咀嚼性和弹性与果肉的适口感关系密切，可以作为评价甜柿质地的重要参数，也为今后进一步探明甜柿质地形成的关键因子提供研究基础。基于电子舌传感器响应值发现，酸味、涩味及后味-B 均在无味点以下，而苦味、后味-A、鲜味、丰富性、咸味和甜味是甜柿有效滋味指标，不同甜柿种质间咸味和鲜味的味觉差异最大，说明电子舌可以有效区分甜柿样品间的滋味差异，前人研究也表明基于电子舌可准确识别柿单宁的涩味[25]、绿茶的鲜味[26]及红茶的苦味[27]、甜味[28]等滋味属性，这也对下一步探明甜柿滋味的物质基础具有积极意义。
因子分析可将多个且相关的变量进行降维处理，综合为少数几个主因子，使各主因子间互不相关但又能反映大部分指标的信息，提高分析效率[29]。笔者在本研究中通过因子分析将11 个果实口感品质相关指标简化为3 个相对独立的主因子，并根据主因子得分和对应权重加权求和实现口感品质的综合评价，其中御所、亚林46号、罗田-1、花御所、上总和富有综合得分较高，正月、Z2、Z4、甘秋和Z6得分较低。感官品评也是品质评价中不可或缺的，结合客观的统计学方法与主观感觉，才能更准确地评价果实口感优劣。感官评价结果显示，20份甜柿样品的感官评分排名与因子分析的综合评价结果基本一致，亚林46 号、富有和上总口感较好，果肉细腻、脆甜可口，Z4、Z6和正月的口感较差，其他甜柿样品相对居中，但御所的感官排名与统计学综合排名稍有出入，这可能是由于御所的硬度、内聚性和咀嚼性指标值过大，造成统计学分析时排名靠前，而果肉过于致密，感官上表现为较硬且不易咀嚼，导致感官排名略微靠后。潘好斌等[30]采用因子分析与感官评价相结合的方法实现薄皮甜瓜质地品质的综合评价。张维等[31]通过主成分分析法筛选出口感较好、适合鲜食的红心猕猴桃品种，并对其进行感官评价，验证了综合评价结果与感官品质评价结果具有较好的一致性。说明基于质地及滋味指标可准确判别不同甜柿种质的口感差异，可用于建立甜柿口感评价的预测模型。
影响果实口感特性的因素多且复杂，仅通过相关性和因子分析无法建立甜柿口感特征模型并确定关键的影响因素。偏最小二乘回归法综合了主成分分析、典型相关分析和多元线性回归分析的优点，并具有预测功能[5]，因此，笔者在本研究中利用PLSR分析不同质地和滋味特征与综合口感的关系，建立甜柿口感多元回归预测模型：综合口感=14.515+0.201X1 + 0.295X2- 0.207X4- 0.221X5 + 0.221X6 +0.226X9+0.129X11，通过PLSR标准化回归系数发现，综合口感主要受后味-A（X2）、内聚性（X9）、甜味（X6）和咸味（X5）的影响。甜柿鲜食口感极佳，“甜、脆”是其最主要的优势，柿果中含有大量果糖、葡萄糖、蔗糖以及少量的甘露糖和棉子糖等具有甜味的糖类物质[32]，实际生产中甜度也是判断果品质量的重要指标，而内聚性为果肉抵抗牙齿咀嚼表现出的内部结合力，可以较好反映甜柿果实“脆”的质地特征。目前尚鲜见柿果中咸味物质的研究报道，而后味-A反映了涩味的残留程度，涩味是柿子的主要特征，由缩合单宁与口腔蛋白的相互作用产生有收敛性的味感[25]，尽管甜柿自然脱涩，可溶性单宁含量低于0.1%[33]，但部分甜柿仍有涩味回味，而对于我国消费者可能并不排斥，甚至认为更具有“柿子味”，如大别山区更加喜爱带有轻微残涩的罗田甜柿，这也提示在甜柿选育过程中，也需要适当考量轻微残涩口感材料的运用。而对于甜柿滋味的具体呈味物质明确和质地特性的结构基础及其形成调控机制仍有待研究。目前该模型可适用于不同甜柿种质间的口感特性分析，然而模型精确度取决于建立模型的样本数量，受限于我国目前甜柿种质数量较少，笔者选择了20份甜柿种质，因此在后续研究中需进一步增加样本数量，进一步提升模型预测的精度和扩大使用范围。
4 结 论
应用质构仪及电子舌技术并结合感官品评对20份甜柿种质的口感品质进行评价，感官品评结果与因子分析综合评价结果基本一致，利用PLSR 建立了基于质构仪和电子舌的甜柿综合口感多元回归预测模型，拟合效果较好，表明该模型可用于甜柿口感特性的定量预测，解决了口感评价模糊导致的量化困难问题，为甜柿口感品质定量评价提供了技术手段。
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