我国是牛肉生产大国，产量仅次于美国与巴西[1]。综合国家统计局及海关数据，2018年我国牛肉消费量为774.46万t，需求量较2017年同期增长3.68%，具有良好的行业前景。高温蒸煮、油炸、烘烤等传统烹饪方式在造成肉类口感下降和营养成分损失的同时，还伴有多环芳烃、杂环胺等有害物质的产生[2]。低温蒸煮温度一般控制在50～80 ℃，能较好地保留住牛肉的营养成分，符合当代人对膳食品质的高要求。Rinaldi等[3]研究表明，60～70 ℃的加热温度能抑制大部分细菌的生长，适用于鱼肉、牛肉、羊肉的烹饪加工。目前在市场上，因嫩度、多汁性较好而受消费者欢迎的牛肉熟制程度一般为五分熟和七分熟，其对应的加热中心温度分别为60～63 ℃、65～68 ℃，且中心温度达65 ℃，牛肉的大部分蛋白质(肌球蛋白及其亚基)已完全变性，具备了可食用性[4]。在低温蒸煮过程中，采用真空包装可避免食品在加工中的再污染，并极大降低挥发性风味成分、水分和营养物质的流失[5]。同时，通过精准控制温度和时间，使得烹饪产品具备较强的可复制性[6]。低温蒸煮技术在国内应用的时间不长，应用研究仍以水产品为主[7-8]，针对肉类的相关研究较少。因此，将低温蒸煮技术应用于牛肉产品的后期加工，并对其加工品质进行有效评估显得尤为重要。

目前，我国对牛肉的品质鉴别主要依靠感官评价，此法主观性强，对评价者的专业水平要求较高，误差较大，不易推广。为减少主观因素带来的较大误差，众多学者通常采用理化指标结合感官评定或模糊数学综合评判法进行各类产品的品质评价[9-10]。

关于牛肉的品质指标有很多，难以分清主次，而主成分分析(principal component analysis, PCA)法可将原来的评价指标重新组合，以较少的综合指标反映原始指标的主要信息，目前已广泛应用于食品质量评价领域[11-12]。本研究以澳洲西冷牛肉为研究对象，以100 ℃加热为对照，测定其在不同低温蒸煮环境中品质指标的变化情况，利用PCA法建立真空低温牛肉的品质评价模型，并对照模糊数学综合感官评分结果验证模型的可靠性，旨在为低温蒸煮产品评价方法的开发提供技术参考与理论依据。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

澳洲冰鲜西冷牛肉(婆罗门牛，12月龄)，排酸成熟72 h，南京力伊敦国际贸易有限公司；硫酸铜、硫酸钾、硫酸、硼酸、氢氧化钠、95%乙醇、盐酸、无水乙醚、石油醚、碘、碘化钾均为分析纯，国药集团化学试剂有限公司。

1.2 仪器与设备

MK- 301型热电偶接触式测温仪，杭州美控自动化技术有限公司；PHS- 3C型台式酸度计，上海力辰仪器科技有限公司；GTR16- 2型高速冷冻离心机，北京时代北利离心机有限公司；TMS- Pro型物性测定仪，美国FTC公司；SC- 80C型全自动色差计，北京康光光学仪器有限公司；HH- 6型电热恒温水浴锅，山东博科生物产业有限公司；BS210S(1/1000)型电子天平，北京赛多斯仪器系统有限公司；ZH型真空包装机，上海铸衡电子科技有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1 样品处理

剔除西冷牛肉表面筋腱、肌膜，将其切割成规格为5×5×1.5 cm3的整块肉样。将肉样分为5组，每组9块。参考王君翠[13]的方法，略作修改。先将热电偶温度探头插入未经真空包装的样品中心位置，按组分别置于温度为60、65、70、75、100 ℃的恒温水浴锅中进行加热，密封袋开口朝上。开始加热并计时，实时监控样品的中心温度变化，记录样品中心温度分别达到对应水浴温度时所需的加热时间，每个条件重复3次，取平均值。将测试肉样真空包装后，利用每组样品达到对应中心温度所需时间进行水浴加热，当肉样中心温度达到60 ℃(加热28～32 min)、65 ℃(加热46～50 min)、70 ℃(加热60～65 min)、75 ℃(加热82～86 min)和100 ℃(加热165～170 min)时，取出肉样，冷却至室温(20±2) ℃，待测。

1.3.2 嫩度的测定

选用肌肉嫩度仪进行牛肉样品嫩度的测定。将肉样用直径1.27 cm的圆形取样器沿与肌纤维平行的方向钻取肉样(避开筋腱)，孔样长度不少于2.5 cm，取样位置距离样品边缘不少于5 mm，两个取样的边缘间距不少于5 mm，剔除有明显缺陷的孔样，测定样品数量不少于3个，取样后立即测定。

1.3.3 保水性的测定

参照Zhou等[14]的离心方法，略作修改。取10.0 g左右的牛肉样品切碎(粒径1 mm3)，放入离心管中，记为Wa，置于转速为7 000 r/min的冷冻离心机中离心20 min，离心结束后将肉样取出，并用滤纸吸干样品表面水分并称重，记为Wb。按式(1)计算牛肉的保水性(water holding capacity,WHC)。

WHC=Wb/Wa×100%。

(1)

1.3.4 pH值的测定

参照文献[15]，采用pH仪测定。取10.0 g牛肉样品剪碎，加入90 mL pH值为7.0的蒸馏水，浸泡30 min，并不停搅拌，再用pH仪进行检测，待数值稳定后读数，测定样品数量不少于3个，取平均值。

1.3.5 色泽的测定

将便携式色差仪经白板校准(初始色值L*=0、a*=0、b*=0、C=0)，测定牛肉样品的L*值(亮度)、a*值(红度)、b*值(黄度)、C值(色彩强度)。将色差仪镜头垂直放置于牛肉表面测量，镜口紧贴肉面(不能漏光)。每个样品选取不同的截面测定3次，测量时将色差仪测定位置均匀分布牛肉肌肉表面，避开可见脂肪与筋腱，记录L*、a*、b*及C值(a*2+b*2)0.5。

1.3.6 蛋白质、脂肪与水分含量的测定

参照文献[16]，采用凯式定氮法进行牛肉中蛋白质含量的测定；参照文献[17]，采用酸水解法进行牛肉中粗脂肪含量的测定；参照文献[18]，采用直接干燥法进行牛肉中水分含量的测定。

1.3.7 感官评价方法

感官评价环境与正常消费环境相同，无异味、噪音。评定人员出入方便，评定区与制备区相隔离，通气良好，温度21～25 ℃，相对湿度55%～65%。感官评定小组由10位专业人士构成，小组成员均经培训与筛选后产生，具体评价标准见表1。

1.3.8 模糊数学综合评价

1)因素集的建立。品评者分别对牛肉样品的色泽(u1)、风味(u2)、多汁性(u3)、嫩度(u4)4个感官特性进行评分，得到样品的因素集为U ={U1，U2，U3，U4}。

2)评语集的建立。经过评定小组讨论，确定牛肉的评价等级为一级(v1)、二级(v2)、三级(v3)、四级(v4)、五级(v5)，得到评语集V={v1，v2，v3，v4，v5}。以100分为标准，各指标大于80分为一级，得分60～80分为二级，得分40～60分三级，得分20～40分为四级，得分小于20分五级。

3)权重集的确定。影响低温蒸煮牛肉感官品质的指标主要包括色泽、风味、多汁性、嫩度，本试验采用频数统计法来确定每个因素的权重，对参加评价因素的重要程度以1对1进行比较，重要的得1分，次要的得0分，自身比较得1分，具体权重结果见表2。

经计算，在综合评判中各因素所占比重分别是0.21、0.29、0.25、0.25。因此，权重系数X={0.21，0.29，0.25，0.25}。

4)模糊矩阵的确立。同时请10位评委根据评语集V对各个样品做出评判，统计各因素指标所得评语次数，并绘制成表，再将表中各数除以k值(k=10)，以获得4个因素对5项评语的隶属度R，按因素为行排列即得隶属度矩阵。依据模糊变换原理，得到模糊关系评价集Y=XR。最后引进综合评分矩阵T处理模糊关系评价集Y，根据感官评价的特殊性，设评价等级集K={k1，k2，k3，k4，k5}，得到低温蒸煮牛肉样品的模糊综合评价总分T=Y×K。

1.3.9 数据处理

所有数据用平均值±标准差表示。采用Microsoft Office Excel 2003软件与SPSS 17.0全因子模型对测试结果进行数据统计分析与主成分分析，差异显著水平P为0.05。

2 结果与分析

2.1 低温蒸煮过程中牛肉的品质指标分析

研究真空低温加热过程中牛肉品质指标的变化，结果见表3。嫩度是评价肉品质量的重要指标之一[17]，牛肉的嫩度大小主要与其蛋白结构在加热过程中的变化有关[19]。表3显示，以100 ℃为对照，在低温蒸煮过程中，牛肉的嫩度随温度的升高呈先增大后减小趋势，于70 ℃产生峰值，75 ℃又有明显减小(P<0.05)，与Palka[20]、孙红霞等[21]的研究结果一致。WHC在一定程度上影响肉的多汁性，当加热温度在60～65 ℃，牛肉的WHC有显著提高(P<0.05)，在65 ℃低温加热条件下牛肉的WHC高达86.71%，而在100 ℃常温加热条件下降低至76.32%。pH值是衡量牛肉品质的关键参数[22]，低温蒸煮对牛肉的pH值有显著影响(P<0.05)，在65 ℃加热条件下牛肉的pH值明显降低，到70 ℃又有明显升高，这可能与温度破坏稳定蛋白质结构的化学键使其在加热后酸性基团减少有关[23]。色泽是消费者在决定购买牛肉产品前首先考虑的重要属性，在65 ℃加热条件下牛肉的L*值显著高于其他样品组(P<0.05)。牛肉的红度a*值随加热温度的升高逐渐减小(P<0.05)，60 ℃与65 ℃加热条件下的牛肉样品具有较高的a*值，主要由于低温加热极大减少了对肌红蛋白的破坏[24]。低温蒸煮过程中牛肉黄度b*值的变化趋势与L*值基本保持一致，牛肉的b*值在65 ℃加热条件下达到最大，在70 ℃加热条件下减小至2.02。C值主要表示肌肉的色彩强度，65 ℃加热条件下的牛肉具有最好的色彩强度，而100 ℃对照组的牛肉色彩强度最差，显示随着加热温度的升高，牛肉逐渐变得黯淡、无光泽。随着加热温度的升高，热能的传递诱导蛋白质变性，蛋白质结合水被释放，导致水分含量逐渐降低，脂肪和蛋白质的相对含量稍有所增加，与Brugiapaglia等[25]的研究结果一致。

同列字母不同表示差异显著(P<0.05)，相同表示差异不显著(P>0.05)。

2.2 低温蒸煮牛肉品质评价模型的构建

变量的共同度可用来表示各变量中所含原始信息能被提取的公因子所表达的程度。利用主成分分析法提取变量的共同度，结果见表4。由表4可知，所有变量的共同度均在85%以上，信息损失较少，进一步显示了本试验提取的几个公因子对各变量的解释是较强的。

利用主成分分析法计算低温蒸煮牛肉的主成分因子特征值和方差贡献率，结果见表5。通常选取特征根大于1的成分与累积贡献率大于80%的主成分数目作为研究对象。由表5可知，第一主成分、第二主成分和第三主成分的特征根为5.809、2.462和1.381，均大于1，其累计贡献率分别达58.085%、82.708%和96.514%，能较好地反映出低温蒸煮牛肉品质指标构成的原始信息。低温蒸煮牛肉主成分的载荷矩阵与特征向量如表6。

根据第一、第二、第三主成分的特征根，结合载荷矩阵，计算出特征向量，结果见表6。分别将嫩度、WHC、pH值、L*、a*、b*、C、蛋白质、脂肪、水分含量等标准化后的数据记作X1～X10，可得主成分的表达式，见式(2)至式(4)。

F1=-0.188X1-0.332X2-0.151X3+0.233X4+
0.378X5+0.300X6+0.412X7-0.353X8+
0.337X9+0.370X10；

(2)

F2=0.247X1+0.237X2+0.481X3-0.527X4+
0.257X5-0.386X6+0.072X7+0.073X8+
0.347X9+0.166X10；

(3)

F3=0.665X1+0.300X2-0.438X3+0.018X4-

0.071X5+0.229X6+0.030X7+0.435X8+

0.168X9-0.004X10。

(4)

式(2)至(4)中系数为各品质指标的特征向量，F1、F2、F3为各主成分评分。以第一、第二、第三主成分初始特征根的方差贡献率βi(i=1,2,3)为加权系数，可得低温蒸煮牛肉的品质评价模型，见式(5)。

F=(0.580 85F1+0.246 23F2+0.138 05F3)/
0.965 14。

(5)

式(5)中系数为各主成分的方差贡献率。

载荷绝对值越大，对主成分的贡献越大[26]。由表6可知，第一公因子在X2、X5、X6、X7、X8、X9有较大载荷，主要从WHC、a*、b*、C、蛋白质、脂肪、水分等指标反映低温蒸煮牛肉的品质；第二公因子在X3、X4、X6有较大载荷，主要从pH值、L*、b*等指标反映低温蒸煮牛肉的品质；第三公因子在X1有较大载荷，主要从嫩度方面反映低温蒸煮牛肉的品质。

为进一步明晰各类品质指标在主成分中的作用，根据主成分载荷矩阵制作因子载荷图，结果见图1。由图1可知，PC1中的8种品质指标聚为4簇，蛋白质单独聚为一簇，脂肪和WHC聚为一簇，a*、C、水分聚为一簇，b*和L*聚为一簇。PC2中pH值单独聚为一簇，PC3中嫩度单独聚为一簇。综合看来，PCA将对低温蒸煮牛肉品质产生影响的指标分为6种，即蛋白质，脂肪和WHC，a*、C和水分，b*和L*，pH，嫩度等指标的共同作用构成了低温蒸煮牛肉的主要品质。

通过式(5)计算，可得低温蒸煮牛肉品质的综合评分，结果见表7。由表7可知，依据此品质评价模型，显示低温65 ℃加热条件下的牛肉综合评分最高，低温60 ℃次之，100 ℃加热的牛肉综合评分最低。从该模型得出低温蒸煮牛肉的综合评分与品质排序，显示综合评分与排序越高，牛肉的品质越好。因此，低温蒸煮牛肉的品质优劣对应的加热温度顺序为：65、60、70、75、100 ℃。本研究所采用的热加工方式主要模拟了低温产品的实际操作过程，与万红兵等[27]研究结果较为接近，通过比较加热(70～100 ℃, 0～180 min)处理牛肉嫩度的综合得分，发现当肉块中心温度高于80 ℃时，中心温度越高，牛肉的综合得分越低。

2.3 模糊数学感官评价结果

通过10名感官评价员在专门试验条件下对5组低温蒸煮牛肉样品进行4项指标的评价，将评价结果收集汇总并进行统计分析，得出感官评价结果，见表8。由表8可知，以60 ℃低温蒸煮牛肉的色泽v表示牛肉评价等级：v1、v2、v3、v4、v5分别表示一级、二级、三级、四级、五级牛肉。

为例，7人评80～100分，3人评60～80分，无人评60分以下，则得到U1 ={0.7，0.3，0，0，0}，同理可得U2 ={0.6，0.3，0.1，0，0}，U3 ={0.7，0.3，0，0，0}，U4 ={0.9，0.1，0，0，0}，从而得到4个单因素对5项评语的隶属度矩阵，即：

同理可得：

根据模糊变化原理，计算各样品对评价因素的综合隶属度Y=XR，得到评价结果如下：

Y1=XR1=|0.21 0.29 0.25 0.25|×

{0.721，0.25，0.029，0，0}

同理可得，Y2={0.875，0.125，0，0，0}，Y3={0.675，0.271，0.054，0，0}，Y4={0.625，0.229，0.146，0，0}，Y5={0.479，0.317，0.154，0.05，0}。

模糊综合评价总分T=Y×K，由第1个样品的Y1={0.721，0.25，0.029，0，0}和评价等级集K={90，70，50，30，10}，经计算得出：

60 ℃真空低温牛肉样品的综合评分T1=|0.721 0.25 0.029 0 0|×|90 70 50 30 10|=83.84

同理可得，T2=87.50，T3=82.42，T4=79.58，T5=74.50。

为便于分析，将低温蒸煮牛肉的模糊数学综合感官评分结果绘制成柱状图，如图2。

模糊数学感官评价法是通过运用模糊数学原理模拟人类判断问题的思维方式，综合考虑所有评定因素对总体效果的贡献，能够对产品质量作出准确、客观与科学的评价[28]。由图2可知，低温65 ℃加热条件下牛肉的感官评分最高，与其他加热组差异显著(P<0.05)；低温60 ℃与70 ℃加热条件下的牛肉感官评分无显著差异(P>0.05)。随着加热温度的升高，低温蒸煮牛肉的感官评分总体呈先升高后降低趋势，100 ℃牛肉的感官评分最低，表现为感官品质最差。低温蒸煮牛肉的感官评分由高到低对应的加热温度依次为：65、60、70、75、100 ℃，与品质评价模型的排序结果具有较好的一致性，显示基于主成分分析法得到的低温蒸煮牛肉品质评价模型是真实可靠的。

2.4 真空低温牛肉品质评价模型的验证

为验证品质评价模型的可靠性，将模型综合得分F与感官评分进行person相关性分析，结果见表9。由表9可知，利用品质评价模型获得的低温蒸煮牛肉综合得分与模糊数学感官评分的相关系数高达0.963，具有极显著相关性(P<0.01)，进一步证实了该评价模型的可靠性。

* 表示极显著相关(P<0.01)。

3 结 论

采用主成分分析(PCA)法对所有与牛肉品质相关的理化指标进行综合分析，建立了基于主成分分析法的低温蒸煮牛肉的品质评价模型。在该模型下，牛肉样品的综合得分为-1.783～1.834，与模糊数学综合感官评分的排序结果具有一致性。利用PCA法构建低温蒸煮牛肉的品质评价模型，可将多维问题简单化，并对不同烹饪加热产品质量评价方法的开发具有一定的指导意义。

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Construction and Analysis of Quality Evaluation Modeling for Beef with Sous Vide Cooking

MENG Xiangren, WANG Hengpeng, WU Peng, CHEN Shengshu, TU Mingliang, GAO Ziwu

(Tourism and Culinary Institute/Huaiyang Cuisine Industrialization Engineering Center of Jiangsu Province, Yangzhou University, Yangzhou 225000, China)

Abstract： Fresh sirloin beef was taken as research object, after vacuum packaging, it was heated to center temperature at 60 ℃ (lasting 28-32 min) , 65 ℃ (lasting 46-50 min) , 70 ℃ (lasting 60-65 min) and 75 ℃ (lasting 82-86 min) in water bath. And the control group was heated to 100 ℃ (lasting 165-170 min). The quality indicators such as tenderness, water retention, pH, color, protein, fat and moisture of each beef sample were measured, and the quality evaluation model of beef with sous vide cooking was constructed using principal component analysis (PCA). The results showed that the pH, color and moisture content of beef were significantly affected by heating temperature (P<0.05). Tenderness, water retention and color intensity of beef heated at 65 ℃ were optimal for shearing force of 12.82 N, water retention of 86.71%, color intensity of 7.33. The characteristic roots of the first, second and third principal components were greater than 1 by PCA method, and the cumulative contribution rate reached 96.514%, which could better reflect the original information of beef quality index. According to the model, the order of heating temperature corresponding to quality of beef with sous vide cooking were as follows: 65,60,70,75,100 ℃, having a good agreement and significant positive correlation with fuzzy mathematical sensory scores (P<0.01), which further confirmed the objective reliability of this model.

Keywords： sous vide cooking; beef; physical and chemical quality; evaluation model; principal component analysis; fuzzy mathematics

doi:10.3969/j.issn.2095-6002.2020.01.012

文章编号：2095-6002(2020)01-0088-09

引用格式：孟祥忍，王恒鹏，吴鹏，等. 低温蒸煮牛肉品质评价模型的构建与分析[J]. 食品科学技术学报，2020,38(1):88-96.

MENG Xiangren, WANG Hengpeng, WU Peng, et al. Construction and analysis of quality evaluation modeling for beef with sous vide cooking[J]. Journal of Food Science and Technology, 2020,38(1):88-96.

中图分类号： TS251.1

文献标志码：A

收稿日期： 2019-03-28

基金项目： 国家高技术研究发展计划项目(2013AA102505- 5)；江苏省社会科学基金项目(17GLD021)；扬州大学“青蓝工程”资助项目。

作者简介： 孟祥忍，男，副教授，博士，主要从事烹饪科学与动物源性食品营养加工方面的研究。

(责任编辑：叶红波)