外源酶制剂对烤烟烟叶化学品质的影响

樊文举; 高娟娟; 张建新

doi:10.19303/j.issn.1008-0384.2017.06.015

外源酶制剂对烤烟烟叶化学品质的影响

doi: 10.19303/j.issn.1008-0384.2017.06.015

西北农林科技大学食品科学与工程学院, 陕西杨凌 712100

基金项目:

生态烟叶关键技术研究与集成推广粤烟工05XM-QK[2014]015

详细信息

作者简介:
樊文举(1990-), 女, 硕士, 研究方向:农产品营养与安全(E-mail:fanwenjv@163.com)

通讯作者:
张建新(1959-), 男, 教授, 研究方向:农产品营养安全与标准化(E-mail:zhangjx59@foxmail.com)

中图分类号: TS424
计量
- 文章访问数: 1381
- HTML全文浏览量: 190
- PDF下载量: 107
- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2017-04-21
- 修回日期: 2017-05-15
- 刊出日期: 2017-06-28

Effect of Enzyme Treatment on Chemical Quality of Flue-cured Tobacco Leaves

College of Food Science and Engineering, Northwest A & F University, Yangling, Shaanxi 712100, China

摘要

摘要: 为探索外源酶制剂对烤烟烟叶化学品质的影响，以秦岭烟区主栽品种YN99烟叶为试验材料，设置中性蛋白酶、木瓜蛋白酶、风味蛋白酶、纤维素酶、果胶酶、糖化酶和α-淀粉酶等7种外源酶处理，每种酶设6个浓度水平，共42个酶处理。结果表明：外源酶制剂可有效提高烟叶中糖含量，降低总植物碱、总氮和淀粉含量。灰色关联度分析得出烟叶中化学品质最优的前10的处理依次是T5A6、T5A5、T1A2、T5A2、T5A3、T6A5、T6A4、T1A3、T6A3和T5A4，其中，经100、120 U·g^-1果胶酶（T5）处理的烟叶整体化学品质最优，各化学成分间的协调性较好，而经风味蛋白酶（T3）和α-淀粉酶处理的烟叶关联度排名较靠后，整体化学品质较差。聚类分析将42个不同酶处理分为4类，且经同一种酶处理的烟叶化学品质比较类似。
- 烤烟 /
- 化学品质 /
- 酶制剂 /
- 灰色关联度分析
Abstract: Effect of treatment by enzymes on the chemical quality of flue-cured tobacco leaves was studied. Leaves of YN99, the major tobacco variety cultivated in Mt. Qinling area, were used in the experimental treatments with 7 enzymes, including a neutral protease, papain, flavor protease, cellulase, pectinase, glucoamylase, and α-amylase, at 6 concentration levels. The results showed that the treatments effectively increased the sugar content, but decreased the total alkaloid, nitrogen and starch contents in the tobacco leaves. A grey correlation analysis indicated the 10 treatments that produced the greatest improvements on the tobacco chemical quality to be T5A6, T5A5, T1A2, T5A2, T5A3, T6A5, T6A4, T1A3, T6A3, and T5A4, in that order. The tobacco leaves treated by 100 and 120 U·g^-1 pectinase showed the most desirable and balanced result; whereas, those were exposed to the flavor protease or α-amylase did not fare well in all regards. A cluster analysis on the 42 treatment samples classified them into 4 categories showing similar chemical qualities when treated by a same enzyme.
- flue-cured tobacco /
- chemical quality /
- enzyme /
- grey correlation analysis

HTML全文

图 1 不同酶处理烟叶中总糖含量

Figure 1. Total sugar content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 2 不同酶处理烟叶中还原糖含量

Figure 2. Reducing sugar content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 3 不同酶处理烟叶中总氮含量

Figure 3. Total nitrogen content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 4 不同酶处理烟叶中总植物碱含量

Figure 4. Nicotine content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 5 不同酶处理烟叶中氮碱比

Figure 5. Ratio of total nitrogen to nicotine content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 6 不同酶处理烟叶中钾含量

Figure 6. Potassium content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 7 不同酶处理烟叶中氯含量

Figure 7. Chlorine content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 8 不同酶处理烟叶中钾氯比

Figure 8. Ratio of potassium to chlorine in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 9 不同酶处理烟叶中淀粉含量

Figure 9. Starch content in tobacco leaves treated with different enzymes

下载: 全尺寸图片幻灯片

图 10 不同处理烟叶聚类分析

Figure 10. Dendrogram of cluster analysis on tobacco leaves with different treatments

下载: 全尺寸图片幻灯片

表 1 试验设计

Table 1. Experimental design

酶种类	酶符号	酶用量/(U·g^-1)
酶种类	酶符号	A1	A2	A3	A4	A5	A6
中性蛋白酶	T1	25	50	75	100	120	160
木瓜蛋白酶	T2	25	50	75	100	120	160
风味蛋白酶	T3	25	50	75	100	120	160
纤维素酶	T4	25	50	75	100	120	160
果胶酶	T5	25	50	75	100	120	160
糖化酶	T6	25	50	75	100	120	160
α-淀粉酶	T7	25	50	75	100	120	160

下载: 导出CSV

表 2 烟叶中化学成分指标的关联系数和加权关联度

Table 2. Correlation coefficients and weighted correlation degree of chemical components in flue-cured tobacco leaves

处理	总糖	还原糖	总植物碱	总氮	氮碱比	钾	氯	钾氯比	淀粉	加权关联度	排名
T1A1	0.77	0.87	0.63	0.55	0.74	0.54	0.60	0.50	0.42	0.60	30
T1A2	0.83	0.81	0.96	0.81	0.67	0.79	0.60	0.68	0.49	0.68	3
T1A3	0.93	0.82	0.67	0.65	0.79	0.65	0.58	0.62	0.48	0.64	8
T1A4	0.80	0.72	0.69	0.57	0.67	0.53	0.57	0.55	0.47	0.59	32
T1A5	0.97	0.80	0.69	0.61	0.72	0.60	0.56	0.64	0.45	0.63	15
T1A6	0.85	0.71	0.55	0.82	0.52	0.58	0.57	0.59	0.41	0.58	35
T2A1	0.78	0.73	0.56	0.61	0.66	0.57	0.56	0.61	0.42	0.59	33
T2A2	0.78	0.66	0.64	0.69	0.93	0.66	0.57	0.66	0.43	0.63	12
T2A3	0.81	0.67	0.80	0.64	0.66	0.66	0.56	0.74	0.47	0.64	11
T2A4	0.75	0.72	0.73	0.66	0.71	0.64	0.58	0.59	0.41	0.61	21
T2A5	0.68	0.59	0.66	0.61	0.75	0.62	0.57	0.65	0.40	0.60	31
T2A6	0.90	0.75	0.61	0.69	0.87	0.64	0.63	0.52	0.41	0.63	13
T3A1	0.76	0.95	0.63	1.00	0.67	1.00	0.59	0.40	0.44	0.63	14
T3A2	0.84	0.91	0.65	0.90	0.78	0.73	0.55	0.38	0.46	0.61	23
T3A3	0.91	0.87	0.72	0.70	0.75	0.71	0.48	0.36	0.45	0.58	37
T3A4	0.90	0.77	0.72	0.65	0.71	0.54	0.45	0.35	0.42	0.54	40
T3A5	0.96	0.77	0.60	0.69	0.80	0.55	0.43	0.34	0.44	0.54	41
T3A6	0.91	0.86	0.66	0.67	0.83	0.48	0.41	0.33	0.42	0.53	42
T4A1	0.85	0.71	0.60	0.63	0.87	0.49	0.56	0.51	0.47	0.60	29
T4A2	0.82	0.67	0.67	0.59	0.72	0.52	0.61	0.46	0.50	0.60	28
T4A3	0.80	0.69	0.62	0.58	0.83	0.55	0.64	0.45	0.48	0.61	20
T4A4	0.98	0.75	0.56	0.58	0.70	0.60	0.65	0.47	0.48	0.62	18
T4A5	0.91	0.75	0.56	0.61	0.67	0.58	0.69	0.44	0.49	0.63	17
T4A6	0.87	0.77	0.55	0.59	0.62	0.52	0.71	0.42	0.42	0.61	24
T5A1	0.98	0.86	0.64	0.65	0.87	0.50	0.57	0.52	0.48	0.63	16
T5A2	0.73	0.63	0.75	0.70	0.73	0.55	0.57	0.57	1.00	0.67	4
T5A3	0.74	0.64	0.67	0.72	0.87	0.51	0.56	0.56	0.81	0.65	5
T5A4	0.75	0.67	0.66	0.69	0.86	0.57	0.56	0.64	0.64	0.64	10
T5A5	0.95	0.74	0.76	0.72	0.73	0.61	0.54	0.89	0.72	0.70	2
T5A6	0.88	0.72	0.86	0.94	0.78	0.60	0.53	1.00	0.67	0.72	1
T6A1	0.89	0.89	0.61	0.60	0.89	0.53	0.57	0.54	0.42	0.62	19
T6A2	0.84	0.70	0.57	0.61	0.73	0.63	0.57	0.64	0.42	0.61	25
T6A3	0.83	0.97	0.65	0.67	0.89	0.63	0.61	0.53	0.41	0.64	9
T6A4	0.85	0.92	0.59	0.59	0.91	0.65	0.58	0.60	0.47	0.64	7
T6A5	0.78	0.84	0.63	0.68	0.98	0.61	0.56	0.66	0.45	0.64	6
T6A6	0.72	0.81	0.62	0.69	0.89	0.52	0.58	0.51	0.41	0.60	26
T7A1	0.82	0.91	0.55	0.58	0.64	0.53	0.58	0.50	0.38	0.58	38
T7A2	0.91	0.76	0.65	0.58	0.73	0.60	0.57	0.59	0.39	0.61	22
T7A3	0.63	0.67	0.61	0.72	0.79	0.66	0.60	0.57	0.38	0.60	27
T7A4	0.65	0.72	0.59	0.62	0.86	0.54	0.57	0.54	0.38	0.59	34
T7A5	0.63	0.67	0.61	0.65	0.89	0.49	0.59	0.46	0.40	0.58	39
T7A6	0.64	0.69	0.63	0.65	0.93	0.47	0.58	0.46	0.40	0.58	36

下载: 导出CSV

参考文献(27)

[1]	谢剑平, 李志宏, 王彦亭.中国烟草种植区划[M].北京:科学出版社, 2010.
[2]	闫克玉, 赵献章.烟叶分级[M].北京:中国农业出版社, 2003.
[3]	魏春阳, 王信民, 蔡宪杰, 等.基于雷达图的烤烟外观质量综合评价[J].烟草科技, 2008, (12):57-60. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YCKJ200812015.htm
[4]	姬兴杰, 孟寒冬, 左璇, 等.河南烟区主要气候因子与烤烟烟叶化学成分的关系[J].中国烟草科学, 2017, 38(1):5-11. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGYV201701006.htm
[5]	刘佳, 戴林建, 王勇, 等.密度与施氮量对烤烟农艺性状及烟叶主要化学成分的互作效应[J].作物研究, 2017, 31(2):152-159. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZWYJ201702012.htm
[6]	毛凯伦, 郑璞帆, 李司童, 等.不同配比蚯蚓粪与酒糟对烤烟生长和品质的影响[J].华北农学报, 2017, 32(1):215-219. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HBNB201701034.htm
[7]	李亚伟, 孙榅淑, 许东亚, 等.豫中不同叶位和成熟度烟叶化学成分的叶片区域分布[J].江西农业学报, 2016, 28(10):41-45. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JXNY201610009.htm
[8]	张树堂.不同干燥制样方式对烟叶化学成分含量的影响[J].烟草科技, 2016, 49(4):26-29. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YCKJ201604005.htm
[9]	王克学, 王聪, 陈强, 等.热泵烤房对文山烟叶化学成分及其感官质量的影响[J].安徽农业科学, 2015, 43(5):246-247. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-AHNY201505094.htm
[10]	李亚飞, 常栋, 孙军伟, 等.酶调节剂对烟草氮代谢及其化学成分的影响[J].中国烟草科学, 2017, 38(1):29-34. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGYV201701005.htm
[11]	于建军, 马海燕, 杨寒文, 等.利用果胶酶降解烟叶中果胶的研究[J].江西农业学报, 2009, 21(3):136-138. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JXNY200903045.htm
[12]	徐秀红, 王传义, 刘昌宝, 等. "8点式精准密集烘烤工艺"的创新集成与应用[J].中国烟草科学, 2012, 33(5):68-73. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGYV201205015.htm
[13]	李星亮.烟草中淀粉含量测定[J].安徽农业科学, 2010, 38(15): 7818-7819. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-AHNY201630026.htm
[14]	邓君, 曹建昌, 周玉龙.灰色关联度法在烟叶化学成分综合评价中的应用[J].作物研究, 2014, 28(5):509-512. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZWYJ201405015.htm
[15]	张勇刚, 吴键, 项波卡, 等.基于改进模糊灰色关联分析法的烤烟化学品质评价[J].烟草科技, 2014, (10):83-86. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YCKJ201410019.htm
[16]	SONG G, LI D, DAI Y, et al. Grey dominance evaluation of neutral fragrance components and sensory quality in flue-cured tobacco[J]. Asian Journal of Chemistry, 2012, 24(11):4935-4938. http://en.cnki.com.cn/Article_en/CJFDTOTAL-XLXJ200403007.htm
[17]	刘浩, 段爱旺, 孙景生, 等.温室番茄节水调质灌水方案评价[J].排灌机械工程学报, 2014, 32(6):529-534. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-PGJX201406014.htm
[18]	李红峥, 曹红霞, 郭莉杰, 等.沟灌方式和灌水量对温室番茄综合品质与产量的影响[J].中国农业科学, 2016, 49(21):4179-4191. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZNYK201621012.htm
[19]	包勤, 张艳玲, 王爱国, 等. 2002-2013年间我国烤烟主要化学成分变化趋势及原因分析[J].烟草科技, 2015, (7):14-19. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-YCKJ201507003.htm
[20]	周恒, 许自成, 戴亚, 等.我国主产烟区烤烟总氮、总植物碱、氮碱比与感官质量的关系分析[J].江西农业学报, 2009, 21(7):18-21. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JXNY200907007.htm
[21]	李强, 周冀衡, 何伟, 等.中国烤烟含钾量的区域特征研究[J].安徽农业大学学报, 2010, 37(2):363-368. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ANHU201002041.htm
[22]	李彦平, 李淑君, 吴娟霞, 等. DTOPSIS法和灰色关联度法在新引烤烟新品种综合评价中的应用比较[J].中国烟草学报, 2012, 18(4):35-40. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGYB201204005.htm
[23]	高惠璇.应用多元统计分析[M].北京:北京大学出版社出版, 2005.
[24]	朱命阳. 种植密度对贵阳烤烟生理生态指标及其品质效应的影响研究[D]. 郑州: 河南农业大学, 2012. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10466-1013137642.htm
[25]	何邦华, 申晓锋, 陈兴, 等.利用果胶酶改善烟梗内在品质的研究(英文)[J]. Agricultural Science & Technology. 2013, 14(9):1299-1302. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HNNT201309022.htm
[26]	普元柱, 包秀萍, 王松峰, 等.风味蛋白酶降低烟叶中蛋白质含量的研究[J].食品工业, 2013, 34(8): 146-149. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SPGY201308050.htm
[27]	马海燕. 果胶酶和纤维素酶对烤烟中化学成分的影响[D]. 郑州: 河南农业大学, 2009. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10466-2009255516.htm