櫻桃酒由櫻桃經過發酵等特定的工藝釀制而成，不僅含有櫻桃幾乎所有的營養成分，而且還具有獨特的色、香、味，深受消費者的青睞。本研究主要利用電子舌技術對不同品牌的櫻桃酒進行辨別，并通過 PCA、PLSR 法對感官屬性與不同傳感器的相關性進行了研究，為傳感器的篩選提及定量預測感官屬性供了一定的理論指導作用。
參考文獻：牛云蔚,張曉鳴,肖作兵,宋詩清,朱建才,顧永波.櫻桃酒感官評價與電子舌感官分析的相關性研究[J].食品工業科技,2012,33(16):105-107.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2012.16.066.
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材料與方法
材料與儀器
實驗酒樣分別來自 5 個不同的廠家，編號W1、W2、W3、W4、W5；電子舌系統 (型號:ASTREE), 法國 Alpha M.O.S 公司.
感官評價
采用定量描述性感官評價法。評價人員根據相關標準進行了培訓，分別對櫻桃酒的 4 種感官屬性（酸、甜、苦、澀）進行評價, 每個樣品重復評價 2 次。
數據處理
將由感官評定和電子舌分析得到的數據信息進行統計分析，主要包 PCA、DFA和 PLSR分析。相關數學統計分析由電子舌自帶軟件及 SPSS 統計分析軟件完成。
結果與討論
感官評定結果
對五種櫻桃酒的感官屬性(酸、甜、苦、澀)進行感官評定，結果如表 1 所示。由表 1 可知，W1 的酸味和澀感最強，但甜味值最低。W2 的苦味值最大，酸味值最小。W5 甜味值最大，而澀值最小。相比較而言，W3 和 W4 的味覺和口感強度均處于中等強度。
傳感器相應信號的 PCA 分析
對電子舌采集得到的數據進行 PCA 分析，其結果如圖 1 所示。主成分得分圖以散點圖為基礎，每個點代表一個樣品，點之間的距離代表樣品之間特征差異的大小。從圖 1 中可看出同一樣品不同批次的重復進樣構成一個獨立的組群，表示分析的重復性合格。主成分 1（PC1）和主成分 2（PC2）的累積方差貢獻率為 94.27%，這說明 PC1 和 PC2已經包含了較大的信息量，能夠反映樣品的整體信息，可將不同的櫻桃酒在 PCA 圖中明顯的區分開來。
傳感器相應信號的DFA 分析
將電子舌采集得到的數據進行 DFA 分析，結果如圖 2 所示。由圖 2 可知，DFA 對櫻桃酒樣品的累積區分指數達到了 99.297％(DF1 為 96.388％ ，DF2 為 2.909％)，DFA 法能夠對樣品間差異有更好的區分度，并且同一樣品組內的離散度也比 PCA 法(圖 1)的小，不同樣品組間的區分更明顯。
感官屬性與傳感器響應的相關性分析
對感官分析結果與電子舌數據進行PCA相關性分析，如圖3所示。主成份1和2反映了樣品的大都分信息，在圖上距離越近，說明樣品與傳感器的相關性越強。由圖3 可知，傳感器ZZ與澀、苦味的相關性較好，傳感器JB與酸味相關性較強，而傳感器HA、CA與甜味的相關性較好。
為了進一步確認感官分析結果與電子舌數據的相關性，對兩者進行PLSR分析， 7個不同的傳感器（ZA、BB、BA、GA、HA、JB、CA）作為X變量，感官屬性（酸、甜、苦、澀）作為Y變量,如 圖 4 所示。該 PLSR 模型的方差貢獻率為PC1=55%，PC2=42%。圖4是感官屬性與傳感器的相關性載荷圖，圖中的兩個橢圓，分別表示50%和100%的方差貢獻率。傳感器ZA、BB、BA、GA、HA、CA和感官屬性澀、和甜味位于兩個橢圓之間，說明該模型可以對這些變量具有更好的解釋能力。由圖4可知，傳感器ZZ與澀、苦味的相關性較好，傳感器JB與酸味相關性較強，而傳感器HA、CA與甜味的相關性較好。此相關性結果與圖3 PCA的相關性結果相符合。
結論
5個櫻桃酒樣品的不同感官屬性（酸、甜、苦、澀）大多數具有顯著性差異；PCA分析法和DFA分析法可用于不同酒樣味覺和口感特征的模式識別分析，能將不同樣品明顯的區別開來，說明ASTREE電子舌具有辨別不同酒樣的能力；通過PCA、PLSR對感官屬性與傳感器的相關性分析，表明傳感器ZZ與澀、苦味的相關性較好，傳感器JB與酸味相關性較強，而傳感器HA、CA與甜味的相關性較好。
來源：感官科學與評定 轉載請注明來源。參考文獻：牛云蔚,張曉鳴,肖作兵,宋詩清,朱建才,顧永波.櫻桃酒感官評價與電子舌感官分析的相關性研究[J].食品工業科技,2012,33(16):105-107.DOI:10.13386/j.issn1002-0306.2012.16.066.
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