任敬，問思恩，張軍燕，余斌

（1.陜西省水產(chǎn)研究所，陜西 西安 710086；2.大連海洋大學(xué)，遼寧 大連 116023）

依主成分分析法建立魚類食用品質(zhì)評價模型

任敬1,2，問思恩1，張軍燕1，余斌1

（1.陜西省水產(chǎn)研究所，陜西 西安 710086；2.大連海洋大學(xué)，遼寧 大連 116023）

采用主成分分析方法評價泥鰍Misgurnus anguillicaudatus、黃鱔Monopterus albus、鯽Carassius auratus、鯉Cyprinus carpio、烏鱧Channa argus、黃顙魚Pelteobagrus fulvidraco，和虹鱒Oncorhynchus mykiss等7種常見食用魚的食用品質(zhì)價值，對其17種氨基酸進行綜合評價。通過建立魚類食用品質(zhì)評價模型，構(gòu)造綜合評價函數(shù)計算綜合得分并排序，來反映該種魚類的食用品質(zhì)。結(jié)果顯示：虹鱒綜合得分最高，其次是鯽，而黃顙魚排在最末。通過主成分分析模型建立可量化的評價指標和新的評價方法，為魚類營養(yǎng)價值評價提供更為準確、客觀的方法。

魚類；氨基酸；主成分分析

蛋白質(zhì)是生物體的營養(yǎng)物和生命活動的基礎(chǔ)，是塑造一切細胞、組織結(jié)構(gòu)的重要組成成分。魚類肌肉蛋白含有豐富平衡的氨基酸，味道鮮美，是易消化的食品和滿足人類氨基酸需求的最適蛋白源[1]。魚類蛋白在提供優(yōu)質(zhì)蛋白的同時也滿足人們對食品多樣化的要求，測定其營養(yǎng)成分有助于準確評估魚類的食用品質(zhì)[2]。因此，建立一種客觀評價魚類食用品質(zhì)的方法極為重要。

主成分分析是一種將多個指標化為少數(shù)幾個綜合指標的統(tǒng)計分析方法，起到降維的作用，用少數(shù)幾個綜合指標來反映大量原始指標的主要信息，使問題簡單化[3]。主成分分析方法構(gòu)造綜合評價函數(shù)來分析數(shù)據(jù)，不僅克服了指標之間可能存在的信息重疊，也保留了原有數(shù)據(jù)的絕大部分信息，可以較為全面地綜合反映所要了解的信息。對各個主成分進行加權(quán)綜合克服了主觀因素的影響，保證綜合評價的客觀性和準確性。目前此方法已廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域，如采用主成分分析法建立的小米使用品質(zhì)評價分析[4]，對不同水稻品種（系）稻米品質(zhì)性狀分析[5]等。魚類中含有多種氨基酸，研究魚類的營養(yǎng)價值不能就單一的對一種或少數(shù)幾種氨基酸含量進行分析。借鑒以上研究，本文運用主成分分析方法建立一種客觀評價魚類食用品質(zhì)的方法，對系統(tǒng)研究魚類營養(yǎng)價值具有重要意義。

1 指標選取及方法

1.1 材料

本文以泥鰍Misgurnus anguillicaudatus、黃鱔Monopterus albus、鯽 Carassius auratus、鯉 Cyprinus carpio、烏鱧 Channa argus、黃顙魚 Pelteobagrus fulvidraco和虹鱒Oncorhynchus mykiss7種常見食用魚類的17種氨基酸作為指標，研究魚類的營養(yǎng)價值。

1.2 檢測方法

選取同種、同規(guī)格魚類背部兩側(cè)頭后至尾柄前去皮去骨肌肉混合，采用GB/T5009.124-2003方法，使用日本日立L-8900型全自動氨基酸分析儀進行氨基酸組成及含量的測定。

1.3 評價方法

采用SPSS17.0對選取的指標進行主成分分析，構(gòu)造綜合評價函數(shù)，綜合評判魚類的營養(yǎng)價值。

利用因子載荷矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根來計算特征根向量，即其中，zij為第j個特征根向量的第i個元素；aij為因子載荷矩陣第i行第j列的元素；λj為第j個因子對應(yīng)的特征根。根據(jù)主成分與特征根向量、原始數(shù)據(jù)向量的關(guān)系計算主成分，公式為Y=T'X，其中，T為特征根λ對應(yīng)的特征向量，X為原始數(shù)據(jù)向量。特征根歸一化即有其中 p 為所提取的主成分個數(shù)，記為 W=（ω1,ω2,…,ω）。構(gòu)造綜合評價函數(shù)為Z=W'Y[6]。

按綜合評價函數(shù)計算綜合得分后按大小排序，綜合得分越大，綜合質(zhì)量越好。

2 結(jié)果與分析

2.1 氨基酸組成及含量測定

結(jié)果見表1。

表1 不同魚類氨基酸含量（%）Tab.1 The amino acid contents（%）of various fishes in the experiment

2.2 主成分分析

表2的相關(guān)系數(shù)矩陣表明本研究中各個指標之間具有較高的相關(guān)性，說明方法選擇正確，適合運用主成分分析法進行數(shù)據(jù)分析。

主成分的特征值及貢獻率是選擇主成分的依據(jù)，特征值越大表示其所對應(yīng)的主成分變量包含的信息越多。實際分析過程中，往往采用累積方差貢獻率來選擇主成分的個數(shù)。前三個主成分的累積方差貢獻率達到96.214%（表3），即提取三個主成分所建立的模型可以解釋原始數(shù)據(jù)的96.214%，因此提取這三個主成分。

由圖1可知，因子1與因子2、因子2與因子3、因子3與因子4之間的特征值差值比較大，而其他特征值差值比較小，說明保留3個因子能包括絕大部分信息概況。

所提取主成分與原始數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)絕對值越大，對該主成分的代表性也越大。由表4可知，第一主成分與人類必需氨基酸的相關(guān)性較大，最大的為蘇氨酸THR，命名為必需氨基酸因子；第二主成分與胱氨酸CAS的相關(guān)性較大，命名為營養(yǎng)氨基酸因子；第三主成分也是人類非必需氨基酸相關(guān)性較大，命名為非必需氨基酸因子[7]。

表2 不同魚類氨基酸的相關(guān)系數(shù)矩陣Tab.2 Correlation matrix of amino acid contents in the different fishes

2.3 因子得分

由總方差解釋（Total variance explained）可以得出特征根為：λ=[13.681 1.890 0.785]T。

表3 總方差解釋Tab.3 Total variance explained

圖1 碎石圖Fig.1 A scree plot

表4 因子載荷矩陣Tab.4 Component matrixa

根據(jù)因子載荷矩陣和相關(guān)系數(shù)矩陣的特征根來計算特征向量矩陣。經(jīng)過SPSS17.0計算，得出特征向量矩陣T如表5。

根據(jù)主成分與特征根向量、原始數(shù)據(jù)向量的關(guān)系計算主成分值。計算結(jié)果如表6所示。由表6可知，必需氨基酸因子中，得分最高的魚類是虹鱒，最低的是黃顙魚；營養(yǎng)氨基酸因子中，得分最高的是泥鰍，最低的是鯽；非必需氨基酸因子中，得分最高的是黃顙魚，最低的是泥鰍。

表5 特征向量矩陣TTab.5 The eigenvector matrix T

表6 主成分值及綜合得分Tab.6 The principal component values and comprehensive score

2.4 綜合評價

通過特征根歸一化計算權(quán)重進行加權(quán)匯總，構(gòu)造魚類食用品質(zhì)綜合評價函數(shù)，計算主成分的綜合得分（表6）。綜合評價的排序為：虹鱒＞鯽＞鯉＞烏鱧＞黃鱔＞泥鰍＞黃顙。虹鱒綜合得分最高，黃顙魚最低。

3 討論

本研究對7種常見食用魚類的17種氨基酸進行主成分分析，提取3個主成分，計算主成分值。對單個主成分值進行排序，出現(xiàn)了3種排序結(jié)果。由此可以得出，用單個（表1）或同類指標來反應(yīng)整體信息，會產(chǎn)生偏差。對特征根“歸一化”，構(gòu)建評價模型計算綜合得分，通過分值排序來反應(yīng)該種魚類的食用品質(zhì)，結(jié)果具有唯一性，能較為綜合全面反映原始指標的信息。最終得出，虹鱒的綜合食用價值最高，其次是鯽，而黃顙魚排在最末。

此結(jié)果與黃權(quán)等[8]的研究結(jié)論存在差異。黃權(quán)等研究表明，烏鱧食用價值高于虹鱒。這可能與采樣地點、標本規(guī)格、性別、年齡、檢測方法等有關(guān)。魚類的氨基酸含量不僅與種類有關(guān)，也受到環(huán)境、餌料、攝食等因素的影響。找到影響每種氨基酸含量的主要因素，有待于后續(xù)進一步的研究。

不同檢測方法所測的氨基酸含量單位不盡相同，這樣勢必造成不同魚類食用品質(zhì)評價分析的困難，產(chǎn)生樣品重復(fù)測試的浪費或單位換算的誤差。建議按統(tǒng)一基酸含量單位寫進氨基酸測定的國家標準中。

在魚類食用品質(zhì)評價中，利用主成分分析法建立主成分分析模型，建立了一種客觀的評價方法，將多維問題簡單化，可為今后魚類食用品質(zhì)評價提供更為準確、客觀的方法。

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An Assessment Model of Food Quality in Fishes Based on a Principal Component Analysis Method

REN Jing1,2,WEN Si-en1,ZHANG Jun-yan1,YU Bin1
（1.Shanxi Fisheries Research Institute,Xi'an 710086,China;2.Dalian Ocean University,Dalian 116023,China）

In this paper,an assessment model based on the principal component analysis was used to evaluate food quality in 7 species of common food fishes including loach Misgurnus anguillicaudatus （Cantor）,ricefield eel Monopterus albus,crucian carp Carassius auratus,common carp Cyprinus carpio,Snakehead Channa argus Cantor,yellow catfish Pelteobagrus fulvidraco （Richardson）,and rainbow trout Oncorhynchus mykiss（Walbaum）and 17 kinds of amino acids.A fish food quality evaluation model was established to evaluate the comprehensive scoring and sorting,and to reflect the food quality of these fishes.Results showed that the maximal score was observed in rainbow trout,followed by crucian carp,and the minimal score in yellow catfish.Through the principal component analysis（PCA）model,a quantitative evaluation index has been established,and a new evaluation method is provided for assessment of food quality in fishes.

fish;amino acid;principal component analysis

TS254.7

A

1005-3832（2017）04-0023-05

2017-02-27

陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計劃項目；陜西省水產(chǎn)種質(zhì)資源平臺運行服務(wù)（2015FWPT-12）；秦巴山區(qū)冷水魚生態(tài)健康養(yǎng)殖技術(shù)集成與示范（2015KTCL02-12）.

任敬(1988-)，女，碩士在讀，助理工程師，從事漁業(yè)資源與環(huán)境、魚類營養(yǎng)學(xué)研究.

問思恩.E-mail:kyb029@sina.com