一、材料与方法

材料与仪器

3个品牌（品牌A，品牌B，品牌C）的香菇炖鸡味、番茄牛腩味和红烧牛肉味方便面：市售。

电子舌，法国Alpha MOS公司。

试验方法

样品准备

准确称量6ｇ粉包、8g酱包、6g粉包和8g酱包样品，分别溶解于400mL热水中，4000 r/min离心20 min，冷却至室温，先用纱布过滤，再用普通滤纸抽滤，最后用0.45μm滤膜砂芯抽滤，取滤液备用。

电子舌分析

本试验采用法国α-ASTREE电子舌系统，使用前对传感器进行活化、校准和诊断，然后取80mL方便面调料滤液按顺序放入125mL电子舌烧杯中。电子舌参数：采样时间120s，清洗时间10s，采集周期1s，搅拌速率3 r/s，平行检测3次。

数据处理

测试数据用电子舌自带软件进行处理。采用PCA法对样品进行辨识分类，采用DFA对模型进行验证分析。

二、结果与讨论

电子舌对方便面调味粉包的响应信号曲线

品牌C香菇炖鸡味方便面调味粉包的响应信号曲线见图1。

由图1可知，每根传感器对同一方便面调味粉包的响应强度。传感器HA的响应信号值最大，传感器GA的响应信号值最小，各个传感器的响应强度顺序为HA＞ZZ＞CA＞BB＞JE＞JB＞GA。在0~20s内，传感器响应强度发生显著变化，20~30s内传感器响应强度上升缓慢，30s后传感器响应强度趋于平衡，说明电子舌在分析方便面调料样品时具有较好的稳定性，选取每个传感器的120s数值进行分析。

电子舌对方便面调味粉包的雷达指纹图谱
3种不同品牌（品牌A、品牌B、品牌C）香菇炖鸡味方便面调味粉包的雷达指纹图谱见图2。

由图2可知，方便面调味粉包在ZZ，CA，HA，JB传感器上的响应强度存在显著差异，在JE，BB，GA传感器上的响应强度无显著差异，说明所测定的香菇炖鸡味方便面调味粉包在5种味觉属性（鲜味、咸味、酸味、甜味、苦味）上均具有差异，其中鲜味和酸味上差异显著，在咸味、甜味和苦味上差异不显著。

电子舌对方便面调料的 PCA 分析

下面以香菇炖鸡味方便面调料为代表进行数据及图谱展示，由于篇幅问题，就不一一展示了。对3种不同品牌香菇炖鸡味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，对电子舌传感器响应值进行PCA分析，其结果见图3~图5。

由图3可知，PC1和PC2的贡献率分别为98.525%和1.131%，累积贡献率达99.656%，判别指数DI=84，区分度高。由图4可知，PC1和PC2的贡献率分别为94.148%和4.495%，累积贡献率达98.643%，判别指数DI=88，区分度比粉包高。由图５可知，PC1和PC2的贡献率分别为94.400%和4.935%，累积贡献率达99.335%，判别指数DI=94，区分度比粉包和酱包高。上述图中每个多边形代表每种样品的整体特性，相互连接的6个记号点分别代表此样品的6个重复样品，每个多边形之间的距离代表每种样品之间的整体差异性。上述数据表明PC1和PC2基本包含了原始数据的大多数信息，能够反映样品的整体信息。在PCA分析图中，不同品牌的方便面调料明显分为3个区域，相互间互不干扰，表明电子舌对不同品牌香菇炖鸡味方便面调料具有良好的区分效果，为电子舌定性系统的建立提供了可能。

电子舌对方便面调味的 DFA 分析

对3种不同品牌香菇炖鸡味方便面调味粉包、酱包、粉包和酱包混合后的风味进行电子舌检测，对电子舌传感器响应值进行DFA分析，其结果见图12~图14。

由图12可知，DF1和DF2的贡献率分别为98.423%和1.577%，累积贡献率达100%。由图13可知，DF1和DF2的贡献率分别为86.048%和13.952%，累积贡献率达100%。由图14可知，DF1和DF2的贡献率分别为83.883%和16.117%，累积贡献率达100%，前2个主成分包含了原始数据的全部信息。与PCA分析图相比，DFA分析图中样品分布更集中，离散度更小，样品间的区别更显著。PCA分析、DFA分析均能将样品显著地区分开，并且DFA区分效果更好，表明电子舌有足够的灵敏度区分这些不同品牌香菇炖鸡味方便面调料。

三、结论

电子舌技术是一种新型味觉分析检测技术，它操作简便、检测时间短、速度快、重复性好。本文以3种不同品牌不同口味方便面调料为研究对象，应用电子舌技术对调料的味感特征进行分析，对所得数据进行PCA分析和DFA分析。结果表明：PCA法和DFA法都能将不同样品显著区分开，并且DFA法区分效果好于PCA法，说明电子舌结合多元统计分析方法具有辨别不同品牌方便面调料的能力，可用于不同品牌方便面调料的种类辨别和品质评价。

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参考文献：申慧珊.电子舌技术对市售不同品牌方便面调料的滋味识别[J].中国调味品,2018,43(9):134-139.doi:10.3969/j.issn.1000-9973.2018.09.029.