望谟板栗种仁矿质元素、活性物质含量特征及综合评价

板栗（Castanea mollissima）属于壳斗科（Fagaceae）栗属（Castanea）植物，是中国重要的木本粮食树种[1]。板栗的种仁香甜软糯、营养价值高，深受消费者喜爱[2]。望谟县作为“板栗名县”，区域气候温和，土壤肥力适宜，为板栗生长提供了优越的自然条件，目前种植面积达1.81万hm2，挂果面积1.11万hm2，年产量约1.33万t，年产值达0.798亿元。虽然望谟板栗种质资源丰富但良种匮乏，很多属于实生苗造林，果实的营养品质参差不齐，极大地限制了产业发展。

当前，消费者对食品营养成分含量及生理功效的关注度日益提升。矿质元素作为人体无法自主合成的基础性营养物质，对先天免疫系统、适应性免疫防御体系的构建与维持至关重要[2]。若机体过量缺乏矿质元素，不仅会导致免疫力显著下降，还可能引发身体与智力发育迟缓[3]，因此矿质元素成为衡量食物营养品质的核心指标之一[4]。板栗果实富含钾、镁、磷、钙、锌、铁等矿质元素，可为人体生理代谢提供重要支撑[5]。此外，板栗中还含有黄酮类化合物、总酚等具有显著生物活性的天然抗氧化成分，这些成分在清除自由基和延缓氧化应激损伤等方面具有重要作用。El-Akad等[6]发现板栗所含酚类成分中的鞣花酸甲氧基化衍生物具有抗菌、抗癌等多种生物活性。目前，板栗资源营养品质评价研究多采用统计学方法分析表型多样性或初步测定营养指标，而对矿质元素及抗氧化活性成分的综合评价相对不足。

路超等[7]通过隶属函数-因子分析结合法与权重赋值法分析了102份板栗种质的农艺性状及淀粉、脂肪和粗蛋白等营养指标，筛选出适用于育种、生产及副产业的种质；杜常健等[8]采用等级评分-因子分析结合法，筛选出早熟与晚熟优良种质；魏源等[9]应用模糊评价-隶属函数法和主成分分析法对燕山地区12个板栗品种（系）的果实品质进行综合评价。尽管上述多种评价方法已在相关研究中得到应用，但普遍存在主观性较强的问题。主成分分析法具有实现信息整合的优点，客观性较强。Long等[10]通过主成分分析法筛选出10个综合表现较优的望谟板栗单株。熵值法和TOPSIS法也广泛应用于果实品质评价。熵值法权重由数据自身分布特征决定（无需主观判断）[11]，在柿子[12]和番茄[13]的果实品质评价中得到应用；TOPSIS法通过计算评价对象与“最优解”“最劣解”的距离确定相对接近度并排序（低权重依赖，强化评价客观性）[14]，在甜瓜[15]和苹果[16]的品质评价中成功应用。目前，在望谟板栗营养成分的综合评价与筛选方面，同时采用主成分分析法、熵值法及TOPSIS法开展对比方面的研究尚未见报道，适用于望谟板栗营养品质评价的客观评价方法还未确定。

笔者以20份望谟优株为试材，通过测定果实中矿质元素、总黄酮、总酚、维生素C和单宁等13个营养成分指标的含量，阐明种质间的营养特征差异，运用相关性分析法，结合主成分分析法、熵值法及TOPSIS法进行多维度对比评价，旨在筛选优异种质，为望谟板栗品种选育提供参考依据。

1 材料和方法

1.1 试验地概况

试验地位于望谟县（24°53′～25°37′N，105°50′～106°32′E）（图1），属亚热带温湿季风气候，年平均气温19.5 ℃，极端最高气温41.8 ℃，极端最低气温-4.8 ℃，年均降水量1 241.1 mm，年相对湿度79.6%，年均日照时间1 401.6 h，年平均无霜期为341 d，光照充足，热量充沛，雨热同季。土壤主要为红壤土、黄壤土、石灰土。

1.2 材料

于2025年8—10月望谟板栗优株果实成熟期间，以树冠开张、分枝角度大、抗逆性强、无明显病虫危害、大小年不明显、树冠投影面积产量＞0.5kg·m-2为选优标准，选取20份望谟板栗优株的果仁为试验材料（图2）。采样时，于树冠外围中上部采集健康无病虫害、成熟度一致的板栗坚果，每单株每次采集36颗，3次生物学重复。采样完成后，样品立即存放于预冷的便携式冰盒中，并在全程低温条件下迅速转运至实验室。随后去除刺苞和种壳，将样品随机均分为两部分：一部分用于矿质元素含量测定，另一部分用于活性成分分析。

1.3 仪器设备

NexION®1000型电感耦合等离子体质谱仪（ICP-MS），美国PerkinElmer公司；紫外分光光度计（UV-2204），析谱仪器有限公司；冷冻离心机（5810R），德国Eppendorf AG公司；DHG-9070型恒温鼓风干燥箱，上海予英仪器有限公司；DFT-100手提式高速万能粉碎机，浙江省温岭市林大机械有限公司；LE204E型万分之一天平，梅特勒-托利多集团；植物总酚（TP）含量检测试剂盒（货号：UPLC-W-A507，规格：100T/48S）、维生素C含量测定试剂盒（货号：UPLC-W-A300，规格：100T/96S）、单宁含量检测试剂盒（货号：UPLC-W-A516，规格：100T/96S）、总黄酮含量检测试剂盒（货号：UPLC-W-A506，规格：100T/48S），南京瑞源生物技术有限公司；P、K、Ca、Mg、Fe、Mn、Zn、Cu和B（质量浓度1000mg·mL-1，规格100mL），国家标准物质研究中心；浓HNO3和1%HNO3（超纯水稀释配置），国药集团化学试剂有限公司。

1.4 方法

1.4.1 种仁矿质元素含量测定 采用矿质元素压力罐消解法测定矿质元素含量，参照GB 5009.268—2016《食品安全国家标准》和《食品中多元素的测定》[17]。称取干样0.1 g于聚四氟乙烯消解内罐，加硝酸5 mL浸泡过夜。盖好内盖，旋紧不锈钢外套，放入恒温干燥箱，80 ℃保持2 h，120 ℃保持2 h，再升至160 ℃保持4 h，在箱内自然冷却至室温，打开后加热赶酸至近干，将消化液洗入25 mL容量瓶中，用少量硝酸溶液（1%）洗涤内罐和内盖3次，洗液合并至容量瓶中并用1%硝酸定容至刻度，混匀备用，同时做试剂空白试验。公式为：

式中：C为溶液中元素的浓度（ρ，后同）（mg·L-1）；V为提取体积（mL）；D为稀释倍数；M为样品质量（g）。

1.4.2 总酚含量测定 采用福林-酚比色法测定总酚含量。样本经烘干至恒质量后，粉碎并过40目筛；准确称取0.2 g筛后样品，加入2.5 mL提取液，采用超声提取法处理：超声功率300W，工作5 s、间歇8 s，提取温度60 ℃，提取时间30min。提取后于12 000 r min-1、25 ℃条件下离心10 min，取上清液，用提取液定容至2.5 mL待测。标准品制备：将1 mg·mL-1单宁酸标准溶液进行二倍系列稀释，得到浓度为0.625、0.312 5、0.156 2、0.078 1、0.039 1、0.0195、0.009 8、0.0049、0.0024、0.001 2mg·mL-1的标准工作液，待测。测定方法：紫外分光光度计提前预热30 min以上，调节波长至760 nm，以蒸馏水调零；将反应体系充分混匀后，室温静置10min，取适量溶液置于微量玻璃比色皿或96孔板中，测定760nm处吸光度。标准曲线绘制：以单宁酸浓度为横坐标（x）、ΔA’（A标准-A空白）为纵坐标（y）绘制标准曲线，其回归方程为y=0.476x-0.006 8（R2=0.997 8）。按样本鲜质量计算总酚含量，公式为：

式中：X为总酚的含量（mg）；V提取为加入提取液体积，2.5mL；W为样本质量（g）。

1.4.3 维生素C含量测定 采用邻二氮菲-Fe2+比色法测定维生素C含量。称取0.2 g组织，按组织质量（g）∶提取液体积（mL）=1∶（5～10）的比例，在冰浴条件下匀浆处理；随后以8000g、4 ℃条件离心20min，取上清液置于冰上，待后续测定。按细胞数量（104个）∶提取液体积（mL）=（500～1000）∶1的比例在冰浴条件下采用超声波破碎细胞（参数：功率300W，超声3 s、间隔7 s，总处理时间3 min）；再以8000g、4 ℃条件离心20min，取上清液置于冰上并混匀，待后续测定。将紫外分光光度计预热30min以上，调节测定波长至534 nm，使用提取液进行调零操作。测定前，将所有试剂分别置于对应温度下水浴5 min以上；充分混匀后，在室温下静置15 min，取200 μL反应液加入96孔板或微量比色皿中。在534nm波长下测定各孔/各管吸光值，其回归方程为：y=809.21x+6.798 8（R2=0.995 7）。根据标准曲线，将样品的吸光差值（△A）代入公式作为x值，计算得到样品浓度y（单位：μg·mL-1）。按样本鲜质量计算维生素C含量，公式为：

式中：y为样品浓度（μg·mL-1）；V样加入反应体系中上清液体积（mL）；W为样本质量（g）。

1.4.4 单宁含量测定 采用紫外分光光度法测定单宁含量。样本经烘干至恒质量后，粉碎并过40目筛；准确称取约0.1 g筛后样品，加入1 mL提取液，用封口膜密封以防止液体溅出，于70 ℃水浴中提取30min，其间可多次摇晃混匀。提取后于12 000 r min-1、25 ℃条件下离心10 min，取上清液，用提取液定容至1 mL，待测。标准品制备：将5000nmol·mL-1标准液用提取液稀释，得到浓度为6.25、3.125、1.562 5、0.781 25、0.4、0.2nmol·mL-1的标准工作液。测定方法：紫外分光光度计提前预热30 min，调节波长至275nm，以蒸馏水调零。将反应体系充分混匀后，振荡5 min，于13 000g条件下离心20 min，取上清液200µL测定275 nm处吸光度，分别记录为A测定管、A对照管、A标准管、A空白管。计算方法：分别计算ΔA测定（A对照管-A测定管）和ΔA标准（A标准管-A空白管）；以标准溶液浓度为横坐标（x）、ΔA标准为纵坐标（y）绘制标准曲线，得回归方程y=43.651x+0.141 2（R2=0.993 4）。按样本鲜质量计算单宁含量，公式为：

式中：X为单宁的含量（mg）；V提取为加入提取液体积，1 mL；W为样本质量（g）。

1.4.5 总黄酮含量测定 采用亚硝酸钠-硝酸铝-氢氧化钠比色法测定总黄酮含量。样本经烘干至恒质量后，粉碎并过40目筛；准确称取约0.1 g筛后样品，加入1 mL提取液，采用超声提取法处理：超声功率300W，工作5 s、间歇8 s，提取温度60 ℃，提取时间30 min。提取后于12 000 r min-1、25 ℃条件下离心10min，取上清液，用提取液定容至1 mL，待测。标准品制备：将10mg·mL-1芦丁标准溶液进行二倍系列稀释，得到浓度为1.25、0.625、0.312 5、0.156 2、0.078 1、0.039 1、0.0195 mg·mL-1的标准工作液。测定方法：紫外分光光度计提前预热30 min以上，调节波长至510 nm，以蒸馏水调零；将反应体系充分混匀后，置于37 ℃水浴中孵育45 min，随后10000g离心10min，取上清液200µL，置于微量玻璃比色皿或96孔板中，测定510nm处吸光度（A510）。计算方法：分别计算ΔA（A测定-A对照）和ΔA’（A标准-A空白）；以芦丁浓度为横坐标（x）、ΔA’为纵坐标（y）绘制标准曲线，其回归方程为y=3.412 9x+0.012 5（R2=0.9994）。按样本鲜质量计算总黄酮含量，公式为：

式中：X为总黄酮的含量（mg）；V提取为提取液总体积（mL）；W为样本质量（g）。

1.5 板栗品质的综合评价方法

1.5.1 主成分分析 通过公式（1）对各评价指标进行Z分数标准化处理，得到第i个样本在第j项指标（xij）上的标准值xi*j。利用SPSS22.0软件进行主成分分析，计算获得特征值、单位特征向量，以及各主成分的方差贡献率和累计方差贡献率；选取特征值大于1的主成分，计算其得分后，以各主成分的方差贡献率为权重，求解综合分值（Yi）。最后依据综合分值高低，对不同板栗优株进行排序并开展综合分析（式2）。

式中：xˉj为第j项指标的平均值，Sj为第j项指标的标准差。

式中：Yi为第i个评价对象的综合得分；Xn为第n个主成分的方差贡献率；Bin为第i个评价对象在第n个主成分上的得分。

1.5.2 熵值法 熵值法是一种基于信息熵的客观赋权方法，在多指标综合评价中广泛应用。设供试样本数和评价指标数构建原始数据矩阵X [式（3）]，形成评价基础。评价指标（Dij）分为正向指标和负向指标，采用式（4）、（5）对评价指标的正向和负向性指标分别进行正向化处理，因为各评价指标量纲不同，对Dij用式（6）进行无量纲化处理得到归一化值dij。由式（7）、（8）计算第j项评价指标的信息熵值Ej和信息效用值gj，并根据式（9）确定第j项评价指标的权重系数Wj，最后通过式（10）归一化值加权求和得到各样本的综合评价得分Yi。

式中：dij为第j个指标下第i个被评价对象所占的比重。

式中：0≤=1。

1.5.3 熵权TOPSIS法 将式（3）构建的原始数据矩阵经过标准化处理后的数据代入式（11）中得到加权数据矩阵Qij，如式（12）所示，进一步通过式（13）、（14）找出各项指标的最优数值（Pj+）和最劣数值（Pj-），并通过式（15）、（16）计算各个评价指标与最优数值和最劣方案数值的欧式距离（Ti+，Ti-），最后用式（17）计算各个评价对象与最优值的相对接近度（Ci），根据Ci的大小进行排序，Ci越大，表明评价对象越好，Ci越小，表明评价对象越差。

最优数值Pj+和最劣方案数值Pj-：

欧式距离Ti+，Ti-：

1.6 肯德尔和谐系数一致性检验

肯德尔和谐系数通常被称为Kendall’s w系数，用来确定数据检验的相关性。根据Tchokponhoué等[18]方法计算卡方值（X2），并对统计量的显著关系进行检验，判断P值是否呈现出显著性（P＜0.05）。若呈显著性，拒绝原假设，则说明数据呈现一致性；反之则说明数据不呈现一致性。

1.7 数据处理

采用Microsoft Excel2014初步统计试验数据；采用Arcmap 10.8绘制望谟县地图；采用SPSS 23.0进行主成分分析并进行单因素方差分析（one-way ANOVA），结合Duncan多重比较法分别评价矿质元素和活性物质含量的差异（P＜0.05表示差异显著）；利用Origin2024绘制相关性热图。

2 结果与分析

2.1 不同望谟优株矿质元素含量分析

不同望谟板栗优株种仁P、K、Ca、Mg、Fe、Mn、Zn、Cu和B等9种矿质元素含量存在显著差异（P＜0.05）（表1）。K含量（w，后同）变化范围为5550.941～8 031.320mg·kg-1；Cu含量最低，变化范围为0.920～8.765mg·kg-1。在大量元素中，WM20的P含量显著高于其他单株（P＜0.05），为1 546.315 mg·kg-1，而WM20的Ca含量与WM28不存在显著差异，分别为467.952和459.937mg·kg-1，但显著高于其他单株（P＜0.05）；WM35的K含量最高，为8 031.320 mg·kg-1，较最低的WM2（5 550.941 mg·kg-1）显著提高44.68%，且其他大量元素均处于较高水平。Mg含量最高的为WM3（1 374.478 mg·kg-1），最低的为WM8（849.449 mg·kg-1）。在微量元素中，WM6的Fe含量和WM19的Mn含量均显著高于其他单株（P＜0.05）；Zn含量最高是WM35（27.759mg·kg-1），最低为WM4（5.927 mg·kg-1）；WM31的Cu含量为8.765 mg·kg-1，显著高于其他单株（P＜0.05），而B含量最高的为WM23（10.682 mg·kg-1），其次是WM35（9.371 mg·kg-1）。望谟板栗优株果实矿质元素含量的变异系数为9.32%～80.19%，按从低到高排序为K含量（9.32%）＜Mg含量（11.95%）＜P含量（14.62%）＜Fe含量（24.63%）＜B含量（29.09%）＜Ca含量（31.19%）＜Zn含量（43.64%）＜Mn含量（48.00%）＜Cu含量（80.19%）。

2.2 不同望谟优株抗氧化活性成分含量分析

不同望谟优株种仁抗氧化活性成分含量存在显著差异（P＜0.05）（表2）。WM7的总酚和单宁含量均显著高于其他单株（P＜0.05），分别为2.630mg·g-1和363.727nmol·g-1；而WM5的总酚含量（0.857mg·g-1）和WM31的单宁含量（156.263 nmol·g-1）均较低，分别较WM7显著降低了67.41%和57.04%。维生素C含量变化范围为0.068～0.449mg·g-1，以WM40的含量最高，WM35次之（0.417 mg·g-1），WM28的含量最低（0.068 mg·g-1）。总黄酮含量变化程度相对较小（0.595～0.672 mg·g-1），其中WM8的总黄酮含量最高，较含量最低的WM24显著提高12.94%。望谟板栗优株果实抗氧化活性成分含量的变异系数范围为4.84%～52.49%，按从低到高排序为总黄酮含量（4.84%）＜单宁含量（20.28%）＜总酚含量（31.64%）＜维生素C含量（52.49%）。

2.3 不同望谟板栗优株果实营养成分相关性分析

望谟板栗优株果实矿质元素与抗氧化活性成分含量之间存在复杂的相关性（图3）。结果表明，P含量与Mg、B和维生素C含量呈极显著正相关（P＜0.01），与K和总酚含量呈显著正相关（P＜0.05），与Fe含量呈显著负相关（P＜0.05）；K、B、P含量与维生素C含量呈极显著正相关（P＜0.01），K含量与Mg和Zn含量呈显著正相关（P＜0.05）；Ca含量与Fe含量呈极显著正相关（P＜0.01），与Mn含量呈极显著负相关（P＜0.01）；维生素C含量与Mg含量呈显著正相关（P＜0.05），说明K、B、P和Mg对板栗维生素C积累具有一定的促进作用；单宁含量与Fe和总酚含量呈极显著正相关（P＜0.01），与Cu含量呈显著负相关（P＜0.05），表明Cu对单宁的积累有一定的拮抗作用；总黄酮含量与其他指标均无显著相关性，推测望谟板栗果实中总黄酮的合成与积累过程中的代谢网络可能相对独立。

2.4 主成分分析

为避免不同维度对分析结果的影响，对供试20个望谟板栗优株的13项果实营养成分指标Z-标准化处理后进行主成分分析，以特征值大于1为标准，选取了5个主成分进行研究，累计贡献率达到74.089%（表3），表明这5个主成分能够反映20个望谟板栗优株的13项果实营养成分的基本信息。主成分载荷及得分系数矩阵结果表明（表3），第一主成分的特征值最大，为3.041，贡献率达到23.395%，其载荷较高的是维生素C、P和B含量，因子载荷分别为0.846、0.785、0.745；第二主成分特征值为2.345，贡献率为18.041%，该主成分与Mn含量有关，载荷因子为0.709；第三主成分的特征值为1.956，贡献率为15.044%，其载荷较高的是Ca和Fe含量，分别为0.934和0.747；第四主成分方差贡献率为9.339%，主要与总黄酮含量有关，载荷因子为-0.710，这表明总黄酮含量与第四主成分呈负相关，即在该维度上，总黄酮含量高反而会拉低评分；第五主成分与Cu含量有关，载荷因子为0.923，方差贡献率为8.270%。前3个主成分累计方差贡献率为56.480%，大于50%[19]，因此认为维生素C、P、B、Mn、Ca和Fe含量是板栗营养品质的关键指标。

依据特征值确定主成分贡献率（作为权重），结合标准化数据的主成分得分，通过得分与权重乘积累加，完成综合排名（表4）。各变量对目标指标X的贡献关系可表示为：

X越大则说明该板栗的综合品质越高。根据主成分核心指标进行排序，20个板栗优株的前5名为WM35、WM23、WM36、WM20和WM28。综合得分排名较低的优株为：WM3、WM32、WM4、WM2和WM8。

2.5 熵值法评价

根据标准化数据，对20个望谟板栗优株的13项果实营养成分建立数据矩阵，其中单宁含量为负向指标，其他12项成分均为正向指标，计算出信息熵、信息效用值及权重系数（表5）。信息熵是影响品质指标中离散程度的重要指标，信息熵与权重成反比，即信息熵越大，权重系数越小。营养成分权重系数排序为Cu含量＞总酚含量＞Zn含量＞B含量＞维生素C含量＞Mg含量＞Mn含量＞单宁含量＞Ca含量＞K含量＞Fe含量＞P含量＞总黄酮含量。将权重值代入公式9计算综合排名。综合排名前5的优株分别为WM35、WM31、WM3、WM23和WM40，说明这5个板栗优株果实营养成分综合表现较优（表6）。

2.6 TOPSIS评价结果

根据熵值法得出的指标权重，分别乘以对应的熵权系数，构建加权矩阵计算正理想解距离（T+）、负理想解距离（T-）和相对接近度（C）（表7）。C与T+的距离越小（1为标准），果实营养成分的综合品质越好。根据C的大小对其进行排序，前5的优株分别为WM35（0.554 4）、WM31（0.514 1）、WM3（0.4794）、WM23（0.462 1）和WM40（0.4366）。其中WM35的C最高，在20个优株中综合表现最好，而WM4（0.1974）表现最差。

2.7 评价结果对比分析

肯德尔和谐系数一致性检验是对总体的相关性进行分析，和谐系数越接近1则一致性越强。对熵值法与熵权TOPSIS法的排序结果进行肯德尔和谐系数检验，得χ2=16.2，和谐系数K=0.81（P＜0.05），表明两者整体一致性较高，且前5名排序完全重合，仅后5名存在细微差异（表8）。对3种方法的联合检验显示，χ2=22.8（P＜0.05），表明评价结果可靠；和谐系数K=0.57，提示整体一致性中等，结果存在一定差异。其中，主成分分析法（PCA）与后两种方法的前10名重合率70%，仅WM35（第一名）排序一致，其余单株排序均不同。该差异源于3种方法的核心计算原理不同：主成分分析法通过降维整合指标的方差贡献与相关性，且WM35、WM23、WM36、WM20、WM28的优势指标（维生素C、P、B、Mn、Ca和Fe含量）符合PCA对“全局协同信息”的偏好，故排名领先；熵值法以指标离散度分配权重，Cu含量（19.229）、总酚含量（9.681）等高离散度指标主导评价，前5个板栗优株在这些高权重指标上表现突出，因此排名靠前；而熵权TOPSIS法看重样本的“整体均衡性”和“与最优方案的贴近度”，前5个板栗优株并非单一指标极端突出，而是在高权重指标（Cu、总酚含量等）表现优异的同时，中低权重指标（如总黄酮、P含量等）也较均衡，因此与正理想解的距离（T+）更小、与负理想解的距离（T-）更大，贴近度更高，排名领先。

3 讨 论

果实品质的优劣对板栗产业的可持续发展具有决定性意义，而矿质元素含量则是评价板栗果实品质的关键指标。本研究发现望谟板栗优株果实中矿质元素含量存在显著差异（P＜0.05）。在大量元素方面，K和P的含量较高，其变化范围分别为5 550.941～8031.320和791.970～1 546.315mg·kg-1，这一趋势与刘璐等[20]的研究结果一致，但本研究K和P含量变化范围明显高于其报道值（K，106.15～328.20mg·kg-1；P，59.06～96.62mg·kg-1），推测可能与地域土壤养分状况有关[21]。值得注意的是，本研究中Mg含量（849.449～1 374.478 mg·kg-1）明显高于王向红等[22]（159.200～281.300 mg·kg-1）的报道，具体原因有待进一步验证。微量元素虽含量较低，但在人体营养中具有重要意义[23]。本研究中微量元素含量的变异幅度明显大于大量元素，尤其是Cu元素变异系数高达80.19%，Mn、Zn元素变异系数也分别达48.00%、43.64%，表明望谟板栗优株在微量元素积累能力上可能存在极强的遗传分化。具体来看，望谟板栗果实中Mn和Zn含量变化范围分别为18.169～130.440和5.927～27.795 mg·kg-1，该变化范围均大于刘杨[24]在迁西县对京东板栗的研究结果（Mn：23.06～46.43mg·kg-1，Zn：12.26～14.64mg·kg-1），推测这与两地土壤类型的差异密切相关，进一步导致了板栗果实中Mn、Zn元素积累的差异。此外，WM31的Cu含量（8.765 mg·kg-1）显著高于其他单株，而Cu是多酚氧化酶、超氧化物歧化酶等抗氧化酶的关键组分，可增强果实抗氧化能力与抗逆性[24]。此外，本研究发现大部分单株的Cu含量不仅低于欧洲栗[25-26]，且与中国东部（如浙江、江西）及南部（如广东）等地区板栗（Cu含量区间为6～48mg·kg-1）存在明显差异[27]，但与河北板栗的部分研究结果相近[28]，这一差异的形成可能既受物种遗传背景的显著调控[29]，也可能与生长环境异质性及根系养分吸收偏好的差异密切相关[30]。从总体来看，本研究测得的矿质元素含量与大部分报道的研究存在差异，这一发现可为板栗的产地溯源提供潜在的理论依据。此外，Zhou等[31]研究指出，板栗矿质元素含量在不同年份存在明显波动，这可能与环境因子年度差异有关，也在一定程度上解释了本研究结果与其他报道差异的原因。需要指出的是，本研究仅基于2025年单一年份数据，尚未系统分析望谟县不同土壤类型与果实品质的关联性，后续将持续监测，以明确矿质元素含量的年度动态变化规律。

酚类物质作为果实中关键的次生代谢产物与核心抗氧化活性成分，其含量与组成直接影响果实的功能性价值、食用品质及采后贮藏特性[32]。不同望谟板栗优株果实中总酚、单宁、维生素C及总黄酮等抗氧化活性成分含量存在显著差异。总酚和单宁作为板栗中核心的抗氧化物质，其含量水平决定优株的功能性潜力与食用适配性。本研究中，总酚含量变化范围为0.857～2.630mg·g-1，变幅大于Xu等[33]报道的中国不同区域的板栗样品（1.03～2.35 mg·g-1），表明望谟板栗在总酚积累上具有更丰富的遗传变异；但与西班牙特内里费岛欧洲栗（2.840mg·g-1）[34]和土耳其欧洲栗（5.00～32.82 mg·g-1）[35]相比仍存在差距，这可能源于种间遗传差异。值得关注的是，WM7优株的总酚含量（2.630 mg·g-1）与单宁含量（363.727nmol·g-1）显著高于其他单株。从功能价值来看，较高的酚类物质积累使WM7果实可能具备更强的DPPH、ABTS自由基清除能力[36]；从贮藏特性来看，高酚类物质可延缓果实采后褐变与病原菌侵染[37]。需注意的是，WM7若用于鲜食，因高单宁含量（363.727 nmol·g-1）易导致口腔涩味；而总酚与单宁含量较低的WM5（总酚0.857 mg·g-1）、WM31（单宁156.263 nmol·g-1），则更适配鲜食市场需求。维生素C是板栗的一种重要的营养物质和抗氧化剂，可以消除自由基，减少氧化应激[38]。本研究中，望谟板栗优株的维生素C含量变化范围为0.068～0.449 mg·g-1，变异系数为52.49%，整体低于马玉敏等[39]对秦岭山脉居群野生板栗（0.420～1.070mg·g-1），而与北方产区栽培板栗存在一定相似性（0.140～0.403 mg·g-1）[40-42]，这可能与野生、栽培种质的遗传背景差异对维生素C合成的调控差异相关。与其他功能性成分相比，望谟板栗优株的总黄酮含量变异程度较小（4.84%），最高值（WM8：0.672 mg·g-1）仅较最低值（WM24：0.595 mg·g-1）高出12.94%；但其相对低于广西油栗、燕平和岱岳早丰等板栗品种（总黄酮含量均＞1 mg·g-1）[43]，这表明望谟板栗在总黄酮合成相关基因上可能存在较高的遗传一致性，或受当地的生态环境影响，具体原因有待进一步研究。

相关性分析多用于研究两个或多个变量之间的关联程度和方向。本研究发现，K、B和P含量与维生素C含量呈极显著正相关，推测该三者可能作为协同调控因子参与了维生素C的生物合成调控。进一步分析发现，单宁含量与Cu含量呈显著负相关（P＜0.05），田甜等[44]在厚鳞柯果实中发现Cu含量与单宁含量呈负相关（r=-0.514）。然而Karamać[45]提出坚果中单宁组分对Cu2+具有较强的螯合能力，与本研究结论存在差异，可能源于植物为规避形成无活性的稳定络合物，进化出了精细的区隔化调控机制[46]，导致两者在组织中的分布与积累呈现相互制约的态势，具体原因还有待进一步研究。值得注意的是，总黄酮含量与其他指标均未表现出显著相关性，而武妍妍等[47]对河北省和山东省的板栗种质研究发现，总黄酮含量与总酚含量呈极显著正相关（P＜0.01），这可能意味着受板栗品种自身的遗传背景或环境调控机制控制，体现出望谟板栗总黄酮积累的品种特异性或环境响应特殊性。

目前，板栗果实品质评价方法众多，传统评价体系普遍受主观意识干扰，难以实现对种质综合品质的精准量化。本研究中，通过主成分分析法进行降维将指标浓缩为5个主成分（累计贡献率74.089%），明确维生素C、P、B、Mn、Ca、Fe含量为关键指标，但其“降维浓缩”不可避免损失25.911%的信息，推测可能包含一些对特定育种目标（如抗逆性、特定风味物质）至关重要的“稀有特性”。熵值法的分析逻辑基于各品质指标的数据离散程度[48]，可有效规避传统方法的主观性与标准单一性缺陷。本研究中Cu含量（0.226）和总酚含量（0.114）的信息效用值较大，信息熵较小，故权重赋值较大，分别为19.229和9.681；总黄酮含量（0.024）和P含量（0.043）的信息效用值较小，信息熵较大，故权重赋值较小，分别为2.030和3.664。基于该权重计算的综合品质排名中，WM35、WM31、WM3等5个单株靠前。但熵值法仅关注指标离散度，易忽略与核心品质强相关但离散度低的指标。一般认为，总黄酮含量与板栗甜度这一核心品质相关性较强[47]，但本研究中总黄酮含量指标离散程度小，仅通过熵值法计算综合得分削弱了该指标的作用，从而使结果可能出现偏差。为弥补主成分分析法的信息损失与熵值法的指标筛选局限，本研究进一步采用熵权-TOPSIS法开展综合评价，前5名与熵值法前5名完全一致，但具体排序存在差异，这源于熵权-TOPSIS法引入了“相对优劣”的比较逻辑，可更精准地区分单株间的细微品质差异，体现出该方法的优越性[49]。值得注意的是，熵值法和熵权-TOPSIS法更适用于排序和筛选，而非绝对意义上的重要性评估，在构建种质资源数据库时，可能会低估表现优异且稳定（离散度小）的优良性状的价值。为量化不同方法评价结果的一致性，本研究采用Kendall和谐系数检验进行验证，熵值法与熵权-TOPSIS法的Kendall和谐系数为0.81（P＜0.05），表明二者排序一致性极强；而主成分分析法与上述两种方法的和谐系数为0.57（P＜0.05），一致性稍弱，如WM6在主成分分析法中排名第8，在熵值法、熵权-TOPSIS法中分别排第10、第9。综上，3种客观赋权方法在望谟板栗品质评价中各有侧重，其中熵权-TOPSIS法综合优势更突出。

4 结 论

望谟板栗不同优株果实品质存在显著差异：大量元素变异系数较低（9.32%～31.19%），微量元素变异系数较高（24.63%～80.19%）；抗氧化成分中，总酚、单宁和维生素C含量变异丰富（＞10%），而总黄酮含量较为稳定（4.84%）。其中，WM7优株种仁酚类物质含量突出，具有深加工潜力；WM5和WM31等优株种仁则更适宜鲜食。在3种品质评价方法中，熵值法与熵权TOPSIS法的结果一致性较高，而主成分分析法与熵权TOPSIS法差异明显。熵权TOPSIS法更适用于板栗多指标综合评价，据此筛选出WM35、WM31、WM3、WM23、WM40等5个优异单株。本研究结果为望谟板栗的品种筛选提供了科学的评价方法，为后续板栗品质改良及产业高质量发展提供了参考依据。

参考文献References：

[1] LI R，SHARMA A K，ZHU J C，ZHENG B，XIAO G S，CHEN L. Nutritional biology of chestnuts：A perspective review[J].Food Chemistry，2022，395：133575.

[2] WEYH C，KRÜGER K，PEELING P，CASTELL L. The role of minerals in the optimal functioning of the immune system[J].Nutrients，2022，14(3)：644.

[3] ISLAM M R，AKASH S，JONY M H，ALAM M N，NOWRIN F T，RAHMAN M M，RAUF A，THIRUVENGADAM M. Exploring the potentialfunction of trace elements in human health：A therapeutic perspective[J]. Molecular and Cellular Biochemistry，2023，478(10)：2141-2171.

[4] UTHMAN A，GARBA Y. Citrus mineral nutrition and health benefits：A review[M]//GONZATTO M P，SANTOS J S. Citrus Research-Horticultural and Human Health Aspects. London：Intechopen，2023.

[5] 朱周俊，袁德义，邹锋，杨华，范晓明，肖诗鑫，邹昕芸，李欣，李果.不同锥栗农家种种仁中9种矿质元素含量的因子分析与聚类分析[J].食品科学，2019，40(2)：165-170.ZHU Zhoujun，YUAN Deyi，ZOU Feng，YANG Hua，FAN Xiaoming，XIAO Shixin，ZOU Xinyun，LI Xin，LI Guo. Factor analysis and cluster analysis of contents of 9 mineral elementsin seed kernels of Castanea henryi from different varieties[J].Food Science，2019，40(2)：165-170.

[6] EL-AKAD R H，EL SOUDA S S M，ABDELSALAM E，IBRA-HIM F M，MOHAMMED R S.. UPLC/HR-MS/MS and GC/MS metabolome profiling of Castanea mollissima Blume fruit extracts and its anti-inflammatory potentials[J]. Egyptian Journal of Chemistry，2025，68(2)：625-635.

[7] 路超.不同板栗种质资源的评价分析与筛选[D].北京：北京林业大学，2017.LU Chao. Evaluation analysis and selection of different Chinese chestnut germplasm resources[D]. Beijing：Beijing Forestry University，2017.

[8] 杜常健，孙佳成，武妍妍，张国庆，樊清波，陈卫东，任菲，严冬辉，江泽平，史胜青.燕山北部山区板栗优良种质资源收集及其品质评价[J].林业科学研究，2020，33(3)：1-11.DU Changjian，SUN Jiacheng，WU Yanyan，ZHANG Guoqing，FAN Qingbo，CHEN Weidong，REN Fei，YAN Donghui，JIANG Zeping，SHI Shengqing. Collection and quality evaluation of elite chestnut germplasm resources in Northern Yanshan Mountains[J]. Forest Research，2020，33(3)：1-11.

[9] 魏源，吕梦炀，马亚特，刘静，王旋，王东升.基于3种分析方法的板栗果实营养品质综合评价[J].河南农业科学，2023，52(6)：111-119.WEI Yuan，LÜ Mengyang，MA Yate，LIU Jing，WANG Xuan，WANG Dongsheng. Comprehensive evaluation of the nutritional quality of chestnut based on three methods[J]. Journal of Henan Agricultural Sciences，2023，52(6)：111-119.

[10] LONG L，LÜ L L，QIU J，SUN D C，WEI S F，WAN X Q，GAO C. Comprehensive evaluation of fruit quality for premium Wangmo Castanea mollissima plants[J]. PLoS One，2023，18(12)：e0295691.

[11] TEIXEIRA S J，FERREIRA J J，WANKE P，MOREIRA AN-TUNES J J. Evaluation model of competitive and innovative tourism practices based on information entropy and alternativecriteria weight[J]. Tourism Economics，2021，27(1)：23-44.

[12] 程文强，徐阳，吴开云，赵献民，龚榜初.3种综合评价方法在柿果品质评价中的应用[J].南京林业大学学报(自然科学版)，2023，47(4)：61-72.CHENG Wenqiang，XU Yang，WU Kaiyun，ZHAO Xianmin，GONG Bangchu. Comparison of three comprehensive evaluation methods to evaluate the quality of persimmon fruit[J]. Journal of Nanjing Forestry University (Natural Sciences Edition)，2023，47(4)：61-72.

[13] 黄媛，李瑜玲，康艺凡，杜亚茹，张燕，杨英茹.北方秋冬茬设施番茄补光方案的模糊Borda组合评价[J].中国瓜菜，2022，35(4)：39-44.HUANG Yuan，LI Yuling，KANG Yifan，DU Yaru，ZHANG Yan，YANG Yingru. Fuzzy Borda combination evaluation of lighting scheme for tomato production in greenhouse during autumn and winter in northern China[J]. China Cucurbits and Vegetables，2022，35(4)：39-44.

[14] SHARAF I M. A new approach for spherical fuzzy TOPSIS and spherical fuzzy VIKOR applied to the evaluation of hydrogenstorage systems[J]. Soft Computing，2023，27(8)：4403-4423.

[15] XUE Q M，LI H，DU T S. Mild water deficit during maturity reduces cracking rate of greenhouse muskmelon while improving fruit quality[J]. Agricultural Water Management，2025，313：109465.

[16] HAO K，FEI L J，LIU L H，JIE F L，PENG Y L，LIU X G，KHAN S A，WANG D，WANG X K. Comprehensive evaluation on the yield，quality，and water-nitrogen use efficiency of mountain apple under surge-root irrigation in the Loess Plateau based on the improved TOPSIS method[J]. Frontiers in Plant Science，2022，13：853546.

[17] 中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会，国家食品药品监督管理总局.食品安全国家标准食品中多元素的测定：GB 5009.268—2016[S].北京.中国标准出版社，2016.National Health and Family Planning Commission of the People’s Republic of China，National Medical Products Administration. National Food Safety Standard Determination of Multi-elements in Foods：GB 5009.268—2016[S]. Beijing：Standards Press of China，2016.

[18] TCHOKPONHOUÉ D A，ACHIGAN-DAKO E G，N’ DAN-IKOU S，NYADANU D，KAHANE R，ODINDO A O，SIBIYA J. Comparative analysis of management practices and end-users'desired breeding traits in the miracle plant [Synsepalum dulcificum (Schumach & Thonn.) Daniell] across ecological zones and sociolinguistic groups in West Africa[J]. Journal of Ethnobiology and Ethnomedicine，2021，17(1)：41.

[19] USTAOĞLU F，TAŞ B，TEPE Y，TOPALDEMIR H. Comprehensive assessment of water quality and associated health risk by using physicochemical quality indices and multivariate analysis in Terme River，Turkey[J]. Environmental Science and Pollution Research，2021，28(44)：62736-62754.

[20] 刘璐，杨祎，曹庆芹，秦岭，王建立.用电感耦合等离子体发射光谱法检测北方主栽板栗品种(系)矿质元素含量[J].北京农学院学报，2015，30(1)：4-9.LIU Lu，YANG Yi，CAO Qingqin，QIN Ling，WANG Jianli.Analysis and evaluation of mineral elements of chestnut (Castanea mollissima) mainly cultivated in north region[J]. Journal of Beijing University of Agriculture，2015，30(1)：4-9.

[21] 周江龙，胡凤铎，周瑢，周王易，王志坚，黎冬华，张艳欣，王林海，游均.芝麻种质资源矿质元素含量和品质性状分析与综合评价[J].中国油料作物学报，2025，47(2)：370-379.ZHOU Jianglong，HU Fengduo，ZHOU Rong，ZHOU Wangyi，WANG Zhijian，LI Donghua，ZHANG Yanxin，WANG Linhai，YOU Jun. Evaluation of mineral content and quality traits of sesame germplasm resources[J]. Chinese Journal of Oil Crop Sciences，2025，47(2)：370-379.

[22] 王向红，桑建新，张子德，蔺娜，史焱雷.不同品种板栗的营养价值和品质分析[J].食品科技，2004，29(3)：95-97.WANG Xianghong，SANG Jianxin，ZHANG Zide，LIN Na，SHI Yanlei. Quality analysis of different chestnut[J]. Food Science and Technology，2004，29(3)：95-97.

[23] PRASHANTH L，KATTAPAGARI K K，CHITTURI R T，BAD-DAM V R R，PRASAD L K. A review on role of essential trace elements in health and disease[J]. Journal of Dr NTR University of Health Sciences，2015，4(2)：75-85.

[24] 刘杨.京东板栗主产区主要矿质元素的农业地球化学特征研究[D].保定：河北农业大学，2010.LIU Yang. Agro-geochemical characteristics of the main mineral elements in main production area of Jingdong chestnut[D]. Baoding：Hebei Agricultural University，2010.

[25] CIUCURE C T，GEANA E I，SANDRU C，TITA O，BOTU M.Phytochemical and nutritional profile composition in fruits of different sweet chestnut (Castanea sativa Mill.) cultivars grown in Romania[J]. Separations，2022，9(3)：66.

[26] DE VASCONCELOS M D C B，NUNES F，VIGUERA C G，BENNETT R N，ROSA E A S，FERREIRA-CARDOSO J V. Industrial processing effects on chestnut fruits (Castanea sativa Mill.)3. Minerals，free sugars，carotenoids and antioxidant vitamins[J]. International Journal of Food Science & Technology，2010，45(3)：496-505.

[27] YANG F，LIU Q，PAN S Y，XU C，XIONG Y L. Chemical composition and quality traits of Chinese chestnuts(Castanea mollissima) produced in different ecological regions[J]. Food Bioscience，2015，11：33-42.

[28] 张树航，郭燕，李颖，张馨方，王广鹏，潘国栋.河北板栗主产区果园土壤主要矿质元素的差异分析[J].华北农学报，2023，38(增刊1)：314-320.ZHANG Shuhang，GUO Yan，LI Ying，ZHANG Xinfang，WANG Guangpeng，PAN Guodong. Correlation analysis of main mineral elements in orchard soil in main chestnut producing areas of Hebei province[J]. Acta Agriculturae Boreali-Sinica，2023，38(Suppl.1)：314-320.

[29] ZHOU Y，NIE K Q，GENG L L，WANG Y X，LI L L，CHENG H. Selenium’ s role in plant secondary metabolism：regulation and mechanistic insights[J]. Agronomy，2025，15(1)：54.

[30] LIU F，ZHANG W，LI S Q. Effects of freeze -thaw cycles on uptake preferences of plants for nutrient：A review[J]. Plants，2025，14(7)：1122.

[31] ZHOU P F，ZHANG P，GUO M L，LI M S，WANG L Q，ADEEL M，SHAKOOR N，RUI Y K. Effects of age on mineral elements，amino acids and fatty acids in Chinese chestnut fruits[J]. European Food Research and Technology，2021，247(8)：2079-2086.

[32] XU L L，WANG X P. A comprehensive review of phenolic compounds in horticultural plants[J]. International Journal of Molecular Sciences，2025，26(12)：5767.

[33] XU Z Y，MEENU M，CHEN P Y，XU B J. Comparative study on phytochemical profiles and antioxidant capacities of chestnuts produced in different geographic area in China[J]. Antioxidants，2020，9(3)：190.

[34] SUÁREZ M H，GALDÓN B R，MESA D R，ROMERO C D，RODRÍGUEZ E R. Sugars，organic acids and total phenols in varieties of chestnut fruits from Tenerife (Spain)[J]. Food and Nutrition Sciences，2012，3(6)：705-715.

[35] OTLES S，SELEK I. Phenolic compounds and antioxidant activities of chestnut (Castanea sativa Mill.) fruits[J]. Quality Assurance and Safety of Crops & Foods，2012，4(4)：199-205.

[36] WU S T，SHEN D Y，WANG R H，LI Q Y，MO R H，ZHENG Y W，ZHOU Y，LIU Y H. Phenolic profiles and antioxidant activities of free，esterified and bound phenolic compounds in walnut kernel[J]. Food Chemistry，2021，350：129217.

[37] SU J Y，LUO Y L，CAO Z X，WANG X Y，GE X M. Advances in loquat post-harvest preservation and the application of nanotechnology for its active packaging[J]. Journal of Food Process Engineering，2024，47(1)：e14507.

[38] WANG Z C，CHEN Y X，FANG H J，JIA Y X，YUN Z L，WANG L W，WANG X H. Comparative evaluation of physical and chemical properties，nutritional components and volatile substances of 24 chestnut varieties in Yanshan area[J]. Food Chemistry，2025，477：143624.

[39] 马玉敏，陈学森，何天明，吴传金，王娜.中国板栗3个野生居群部分表型性状的遗传多样性[J].园艺学报，2008，35(12)：1717-1726.MA Yumin，CHEN Xuesen，HE Tianming，WU Chuanjin，WANG Na. Genetic diversity of morphological traits in wild populations of Castanea mollissima Blume[J]. Acta Horticulturae Sinica，2008，35(12)：1717-1726.

[40] 张京政，齐永顺，王同坤，杨济民，杨瑞忠.板栗新品种‘燕丽’[J].园艺学报，2016，43(11)：2283-2284.ZHANG Jingzheng，QI Yongshun，WANG Tongkun，YANG Jimin，YANG Ruizhong. A new chestnut cultivar ‘Yanli’[J]. Acta Horticulturae Sinica，2016，43(11)：2283-2284.

[41] 张树航，王浩，李颖，刘雨婷，郭燕，张馨方，王广鹏.板栗早熟新品种白露香的选育[J].果树学报，2023，40(9)：2010-2015.ZHANG Shuhang，WANG Hao，LI Ying，LIU Yuting，GUO Yan，ZHANG Xinfang，WANG Guangpeng. A new early-maturing chestnut cultivar Bailuxiang[J]. Journal of Fruit Science，2023，40(9)：2010-2015.

[42] 郑丽锦，武红霞，汪希，陈彦军，刘金哲.早熟优质丰产板栗新品种‘太行明栗’[J].园艺学报，2024，51(增刊2)：47-48.ZHENG Lijin，WU Hongxia，WANG Xi，CHEN Yanjun，LIU Jinzhe. A new chestnut cultivar ‘Taihang Mingli’ with early maturity，high quality and yield[J]. Acta Horticulturae Sinica，2024，51(Suppl.2)：47-48.

[43] 李小艳，段鹏慧，张兴亮，兰彦平.板栗果实酚类物质及其抗氧化活性研究[J].食品与发酵工业，2023，49(4)：138-144.LI Xiaoyan，DUAN Penghui，ZHANG Xingliang，LAN Yanping. Analysis of phenols and antioxidant activities in different parts of chestnut fruits of different varieties[J]. Food and Fermentation Industries，2023，49(4)：138-144.

[44] 田甜，黄清泉，蒋明艳，黄月明，谢培德，黄婕.不同产地厚鳞柯果实品质差异分析[J].热带农业科学，2022，42(5)：46-52.TIAN Tian，HUANG Qingquan，JIANG Mingyan，HUANG Yueming，XIE Peide，HUANG Jie. Analysis on the fruit quality differences of Lithocarpus pachylepis from different producingareas[J]. Chinese Journal of Tropical Agriculture，2022，42(5)：46-52.

[45] KARAMAĆ M. Chelation of Cu(II)，Zn(II)，and Fe(II) by tannin constituents of selected edible nuts[J]. International Journal of Molecular Sciences，2009，10(12)：5485-5497.

[46] 关智晶，孙超.植物次生代谢的区室化研究进展[J].生物技术通报，2024，40(1)：1-11.GUAN Zhijing，SUN Chao. Research progress in the compartmentalization of plant specialized metabolism[J]. Biotechnology Bulletin，2024，40(1)：1-11.

[47] 武妍妍，史文石，石新如，陈荣荣，赵悦，赵佳冰，江泽平，王志伟，史胜青.板栗坚果营养物质和抗氧化成分综合评价[J].林业科学研究，2022，35(6)：12-22.WU Yanyan，SHI Wenshi，SHI Xinru，CHEN Rongrong，ZHAO Yue，ZHAO Jiabing，JIANG Zeping，WANG Zhiwei，SHI Shengqing. Comprehensive evaluation of nutrients and antioxidant components in nuts of chestnut[J]. Forest Research，2022，35(6)：12-22.

[48] 张恒，申春晖，陈锐帆，袁汕，傅志强，奚如春.基于3种数学方法的粤北油茶果实性状综合评价[J].中南林业科技大学学报，2022，42(11)：71-79.ZHANG Heng，SHEN Chunhui，CHEN Ruifan，YUAN Shan，FU Zhiqiang，XI Ruchun. Comprehensive evaluation of the fruit traits of Camellia oleifera in northern Guangdong based onthree mathematical methods[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology，2022，42(11)：71-79.

[49] GUO C H，ZHU Y. Comparative analysis of phytochemicals and antioxidant activities in seeds and sprouts of different varieties of radish (Raphanus sativus L.)：TOPSIS-entropy weight method[J]. Frontiers in Plant Science，2025，16：1531570.

Content profiles of mineral elements and bioactive substances and comprehensive evaluation of Wangmo chestnut(Castanea mollissima) kernels

ZHU Zhoujun1,XU Bin1,ZHAO Junru1,BAN Qiming2,WU Jianfeng1,WANG Yinxing2,GAO Chao3

(1College of Agroforestry Engineering and Planning,Tongren University/Guizhou Provincial Key Laboratory for Biodiversity Conservation and Utilization in the Fanjing Mountain Region,Tongren 554300,Guizhou,China;2Forestry Bureau of Wangmo County,Wangmo 552300,Guizhou,China;3Institute for Forest Resources & Environment of Guizhou,Guizhou University,Guiyang 550025,Guizhou,China)

Abstract: 【Objective】This study aimed to clarify the content characteristics of mineral elements and bioactive substances in the kernels of Wangmo chestnuts (Castanea mollissima Blume) and screen Wangmo chestnut resources with high nutritional value for subsequent breeding applications.【Methods】The20 superior Wangmo chestnut accessions were selected as test materials,and 13 key nutritional indices in their mature fruits were determined. These indices included 9 mineral elements (P,K,Ca,Mg,Fe,Mn,Zn,Cu,and B) as well as 4 bioactive and functional components (total phenolics,vitamin C,tannin,and flavonoids). Correlation analysis was first applied to explore the intrinsic associations between the 13 indices. Then,four complementary evaluation methods—Principal Component Analysis(PCA),weighted summation,entropy evaluation method,and entropy-weighting TOPSIS—were integrated to conduct multi-dimensional analysis and comparative quality assessment of the accessions. Additionally,Kendall’s coefficient of concordance test was employed to quantify the consistency of evaluation results across the three methods,ensuring the reliability of the screening outcomes.【Results】The results indicated that kernel quality varied significantly among the20 superior accessions,with substantial variations observed in both mineral elements and bioactive components. The coefficient of variation(CV) for mineral elements ranged from 9.32% to 80.19%,while that for bioactive components spanned 4.84% to 52.49%. Specifically,the CVs of Ca,Fe,Mn,Zn,Cu,B,total phenols,vitamin C,and tannin all exceeded 20%,reflecting high variability in these indices across accessions. In contrast,the CVs of P,K,Mg,and total flavonoids were below 20%,indicating relatively stable contents of these components. Regarding mineral elements,WM20 exhibited the highest P content (1 546.315 mg·kg-1),which was significantly higher than that of all other accessions (P＜0.05);its Ca content (467.952 mg·kg-1)showed no significant difference from WM28(459.937 mg·kg-1) but was significantly higher than that of the remaining accessions (P＜0.05);WM35 had the highest K content (8031.320 mg·kg-1),which was44.68%higher than the lowest value(WM2,5 550.941 mg·kg-1),and also maintained high levels of other macro elements (P,Ca,Mg);WM35 also recorded the highest Zn content (27.759 mg·kg-1),whereas WM4had the lowest(5.927mg·kg-1);WM31 possessed the highest Cu content(8.765mg·kg-1),significantly exceeding that of other accessions (P＜0.05);and WM23 had the highest B content(10.682 mg·kg-1),followed by WM35(9.371 mg·kg-1). For bioactive components:WM7 had significantly higher contents of total phenols (2.630 mg·g-1) and tannin (363.727 nmol·g-1) than all other accessions (P＜0.05);in contrast,WM5 had a notably lower total phenol content (0.857 mg·g-1),which was 67.4%lower than that of WM7,and WM31 had a lower tannin content (156.263 nmol·g-1),57.1%lower than WM7. The vitamin C content across accessions ranged from 0.068 to 0.449 mg·g-1,with WM28 having the lowest (0.068 mg·g-1),WM40 the highest (0.449 mg·g-1),and WM35 the second highest (0.417 mg·g-1). Correlation analysis revealed that vitamin C was highly significantly positively correlated with P and K (P＜0.01) and significantly positively correlated with Mg (P＜0.05);tannin was extremely significantly positively correlated with Fe and total phenols (P＜0.01) but significantly negatively correlated with Cu (P＜0.05);notably,total flavonoids showed no significant correlation with the other 12 nutritional indices. PCA extracted 5 principal components based on eigenvalue＞1,with a cumulative contribution rate of74.089%,indicating these components explained most of the variability in the original indices. Among them,vitamin C,P,B,Mn,Ca,and Fe were identified as key nutritional indices,as the cumulative variance contribution rate of the first three principal components reached 56.480%. Comprehensive evaluation via PCA highlighted WM35,WM23,WM36,WM20,and WM28 as accessions with superior overall quality. The entropy evaluation method,which quantifies index importance objectively,calculated the weight coefficients of the 13 indices in the order:Cu＞total phenols＞Zn＞B＞vitamin C＞Mg＞Mn＞total flavonoids＞Ca＞K＞Fe＞P＞tannin (tannin was treated as a negative index,while the other 12 were positive indices). This method screened5 core superior accessions:WM35,WM31,WM3,WM23,and WM40. The entropy-weighted TOPSIS method,which integrates entropy-derived weights to avoid subjective bias,constructed a weighted matrix,calculated the distance to the positive ideal solution (T+),distance to the negative ideal solution (T-),and relative closeness (C);its top 5 superior accessions were consistent with those identified by the entropy evaluation method. Kendall’ s coefficient of concordance test showed an extremely strong consistency between the entropy evaluation method and entropy-weighting TOPSIS (concordance coefficient=0.81,P＜0.05),while PCA exhibited slightly weaker consistency with the two methods (concordance coefficient=0.57,P＜0.05). For instance,WM6 ranked 8th in PCA but 10th in the entropy evaluation method and9th in the entropy-weighted TOPSIS method. Notably,the entropy-weighting TOPSIS effectively balanced the importance of different indices and the quality uniformity of individual accessions,demonstrating higher adaptability in comprehensive quality evaluation. The 5 accessions screened by this method all had consistently high contents of mineral elements and bioactive substances.【Conclusion】This study clarified the content variation characteristics of mineral elements and bioactive substances in the kernels of superior C. mollissima ‘Wangmo’ kernels,verified the applicability of the entropy-weighting TOPSIS method for the comprehensive evaluation of superior chestnut kernels,and screened out5 core superior germplasm resources. These findings provide a solid foundation for the nutritional quality enhancement and efficient utilization of Wangmo chestnut germplasm resources.

Key words: Castanea mollissima;Mineral elements;Bioactive substances;Principal component analysis(PCA);Entropy evaluation method;Entropy-weighting TOPSIS;Comprehensive evaluation

DOI: 10.13925/j.cnki.gsxb.20250579

中图分类号：S664.2

文献标志码：A

文章编号：1009-9980(2026)05-1157-16

收稿日期：2025-10-20

接受日期：2025-11-22

基金项目：铜仁学院博士科研启动基金（trxyDH2324）

作者简介：朱周俊，男，讲师，研究方向为经济林育种与栽培。E-mail：trxyngyzzj@163.com