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运用多元统计分析确定葡萄酒感官特性的描述符


第7卷 第4期 2 0 0 7 年 8 月

中 国 食 品 学 报
Journal of Chinese Institute of Food Science and Technology

Vol. 7 No. 4 Aug. 2 0 0 7

运用多元统计分析确定葡萄酒感官特性的描述符
李 华 刘勇

强 郭安鹊 梁新红 康文怀 陶永胜
( 西北农林科技大学葡萄酒学院 摘要 陕西杨凌 712100 )

为简化、 筛选葡萄酒感官评价的描述符, 通过感官品评不同年 份 的 赤 霞 珠 干 红 葡 萄 酒 , 对 黑 醋 栗 、 椒 、 青

主成分分析结果表明, 5 个主成分的累计贡献率达 94.35%。 系统聚类 烟熏味等 48 个香气描述指标进行了分析。 薄荷、 桂皮) 、 蓝圆莓( 或李子干、 橡木、 熏 味 ) 、 椒 ( 或 黑 莓 ) 、 草 ( 或 覆 盆 烟 青 香 分析结果显示, 黑醋栗( 或红醋栗、 子) 、 胡椒 5 个香气词语指标可以反映赤霞珠干红葡萄酒香气感 官 特 性 的 绝 大 部 分 信 息 , 因 此 这 5 个 词 语 可 以 作为赤霞珠干红葡萄酒香气感官特性的描述符用于感官品评, 以提高感官分析的精确性和灵敏度。 关键词 文章编号 葡萄酒 描述分析 描述符 主成分分析 聚类分析

1009- 7848 ( 2007 ) 04- 0114- 06

葡萄酒的种类、 质量和风格是由葡萄品种、 产 地的气候和土壤等生态条件、栽培管理方式以及 各具特色的酿造工艺和陈酿方式来决定的。葡萄 酒的质量、风格决定于葡萄酒的香气等感官特 性[1]。 感官评价尤其是描述分析是确定和检验葡萄
4] 酒的感官质量与风格的有效手段 [2~ , 它可以促进


1.1

材料与方法
试验材料 酒样为 1994~ 1996 年和 2002~ 2005 年共 7 个

年份的河北昌黎产区的赤霞珠干红葡萄酒。

1.2

试验方法 经过筛选、 培训和考核, 确定出 28 名嗅觉灵

葡萄酒工艺等的改善, 指导人们如何鉴赏葡萄酒, 是目前仪器分析所无法取代的。 另外, 葡萄酒香气 具有区域性特点, 因此它是葡萄酒原产地保护的 重要依据 。根据葡萄酒香气感官特性的描述, 可 以分类葡萄酒, 并作为原产地保护的指标和依据。 描述符是描述分析的语言和工具 , 因此挑选出科 学合理的描述符具有重要的意义。多元统计分析 中主成分分析、聚类分析等数学工具能把众多的 描述语转化为较少的、 综合性较强的描述语, 并且 能够反映出原来多个描述语的信息, 从而筛选出 科学合理的描述符 。 国外在这些方面的研究起步 较早, 而国内在这方面的研究甚少。 本文通过感官品评不同年份的赤霞干红葡萄 青椒、 烟熏味等 48 个香气描述指标 酒, 对黑醋栗、 进行了分析。
[7] [6] [5]

敏的品尝员组成葡萄酒感官分析品评小组[8]。 用葡 萄 酒 标 准 香 气 ( Le Nez du Vin ) 强 化 培 训 品 尝 小
10] 组成员[9~ 。要求品尝员在标准品尝室对葡萄酒样

独立进行感官分析, 用尽可能多的词汇描述香气。 经汇总, 初步得到 48 个香气描述词( 见表 1 ) 。 随后对每一描述词的强度用 0~ 进行标度 [11] 5 ( 见图 1) , 并做成酒样评分表。要求品尝员对酒样 的香气进行感官分析, 用表 1 中的词汇进行描述, 并对香气强度评分。 然后对表格进行统计, 可得出 每 个 酒 样 每 一 描 述 词 被 数 及 的 次 数 ( f) 和 强 度 和 ( i) 。

没感觉



稍弱

平均

稍强






图1









描述词强度的标度图

收稿日期: 2006- 09- 20 基金项目: 国家自然科学基金项目( No. 30571281 ) 作者简介: 李华, 男, 1959 年出生, 教授

Fig.1

The scale of aroma intensity

第7卷 第4期

运用多元统计分析确定葡萄酒感官特性的描述符

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表1

各描述词汇的 M 值

Table 1
描述词 黑醋栗 青椒 烟熏味 李子干 胡椒 覆盆子 黑巧克力 红醋栗 干牧草 黑莓 桂皮 松露

The M- value of each descriptive term M值 0.227 0.221 0.217 0.216 0.216 0.201 0.193 0.166 0.162 0.152 0.129 0.120
描述词 可可 草莓 桉树 蘑菇 紫堇花 甘草 烤杏仁 烤面包 榨菜 椴花 酵母 蜂蜜

M值 0.538 0.483 0.396 0.376 0.289 0.273 0.272 0.253 0.245 0.240 0.227 0.227

描述词 香草 泥土味 樱桃 桑椹果 焦糖 咖啡 蓝圆莓 薄荷 皮革 青草 橡木 雪松

M值 0.103 0.099 0.089 0.086 0.085 0.077 0.070 0.051 0.050 0.020 0.020 0.015

描述词 黄油 苹果 麝香 绿豆汤 蜜枣 山楂花 黑醋栗芽孢 烤榛子 塑料味 臭椿 洋槐花 玫瑰花

M值 0.013 0.011 0.010 0.007 0.006 0.006 0.006 0.004 0.003 0.002 0.002 0.002



数据处理与结果分析
利用公式 M!FI 求出 每 个 描 述 词 的 几 何 平

根据平均值 M 的大小将描述词分级, 除去一 些 M 值相对较低( M﹤0.050 ) 的描述词。首次删减 计算 8 个酒样每个描述词 后可得到 33 个描述词。 的 M 值。 利用 DPS 系统软件( DPS v7.55 版) 进行主成 分分析, 分析数据见表 2[13]。

均值 M。算式中的 F 代表描述词实际被述及的次 数占该描述词所有可能被述及总次数的百分率; I 代表评价小组实际给出的一个描述词的强度和占 该描述词最大可能所得强度的百分率。
表2

贡献率和累计贡献率 9 个主成分的特征值、

Table 2
主成分 特征值 贡献率 /% 累计贡献率 /%

The eigenvalue , and cumulative contribution rate of 9 principal components 2 7.08 21.47 50.08 3 5.94 18.00 68.08 4 4.30 13.04 81.12 5 3.10 9.38 90.50 6 2.14 6.48 96.98 7 1.00 3.02 100.00 8 0.00 0.00 100.00 9 0.00 0.00 100.00

1 9.44 28.62 28.62

从表 2 可以看出, 前 6 个主成分的累计贡献 率达到 96.98% , 第 8、第 9 主成分的特征值都是

啡、 皮革、 青草、 雪松、 可可、 草莓、 蘑菇、 紫堇花、 甘 草、 烤面包、 榨菜、 李子干。需要注意的是“ 李子干” 这一香气词汇虽然没有体现酒样之间的 差 异 , 但 在评价酒样时维持了一个较高的 M 值, 应予保留[12]。 对保留的词汇继续进行主成分分析, 按照同样的 原理与方法进行词汇的筛选, 最后保留下来 13 个 描述词。主成分分析结果见表 4 、 5 。 表

0, 说明其主成分对总体几乎无贡献, 而这 些 特 征
值所对应特征向量中的一些指标所占的权重较大 ( ﹥0.610) , 如第 12 主成分中的 X( 31) 特征向量为 烤 0.904, 应予删除, 也就是说指标 X( 31) 即词语“ 杏仁” 不应用于赤霞珠干红葡萄酒香气的描述。同 理, 还要删除的描述词有: 樱桃、 桑椹果、 焦糖、 咖

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中 国 食 品 学 报
表3 特征向量

2007 年第 4 期

Table 3
描述符 因子 1

Eigenvector
因子 11 因子 12 因子 13 因子 14

...

因子 8

因子 9

因子 10

...

X( 1 ) X( 2 ) X( 3 ) X( 4 ) X( 5 ) X( 6 ) X( 7 ) X( 8 ) X( 9 ) X( 10 ) X( 11 ) X( 12 ) X( 13 ) X( 14 ) X( 15 ) X( 16 ) X( 17 ) X( 18 ) X( 19 ) X( 20 ) X( 21 ) X( 22 ) X( 23 ) X( 24 ) X( 25 ) X( 26 ) X( 27 ) X( 28 ) X( 29 ) X( 30 ) X( 31 ) X( 32 ) X( 33 )

0.160 0.056 0.283 0.286 0.137 0.023 0.151 0.115 0.009 0.078 0.007 - 0.211 0.047 - 0.063 - 0.061 0.038 0.322 0.246 0.246 - 0.126 0.141 - 0.259 0.218 - 0.150 0.052 0.247 0.052 - 0.030 - 0.165 0.301 0.245 0.199 - 0.098

0.257 - 0.214 - 0.059 0.324 0.074 0.038 - 0.065 - 0.243 - 0.030 0.090 0.250 - 0.003 - 0.337 - 0.118 0.670 - 0.007 - 0.005 0.001 0.009 0.197 0.011 - 0.019 - 0.022 - 0.018 - 0.001 0.052 0.022 0.020 0.129 - 0.008 - 0.002 - 0.023 0.027

0.026 0.002 0.108 - 0.044 0.082 - 0.064 0.434 - 0.152 - 0.178 - 0.186 - 0.175 0.371 0.167 0.141 0.075 0.046 0.009 0.008 0.039 0.187 0.034 - 0.011 0.483 - 0.002 0.048 - 0.082 0.086 - 0.002 0.429 0.011 0.000 - 0.007 0.022

- 0.029 0.001 - 0.383 0.159 0.450 0.073 - 0.089 - 0.172 0.006 0.487 - 0.142 0.113 0.391 0.052 - 0.079 - 0.296 - 0.030 0.004 - 0.002 0.119 0.016 - 0.023 - 0.015 - 0.173 - 0.069 0.066 - 0.063 0.052 - 0.002 0.008 0.018 - 0.025 0.017

0.399 0.577 - 0.282 - 0.265 0.059 0.084 - 0.152 0.029 - 0.258 - 0.171 - 0.049 0.072 - 0.068 - 0.337 0.019 - 0.010 - 0.014 0.141 - 0.014 0.150 - 0.021 - 0.003 0.000 0.013 - 0.015 0.011 0.000 - 0.023 - 0.004 - 0.003 0.188 0.149 - 0.017

0.133 0.195 - 0.009 0.012 0.016 0.054 0.020 - 0.005 - 0.028 0.079 - 0.064 0.006 - 0.073 0.021 - 0.026 0.113 0.073 0.091 0.120 - 0.001 0.140 - 0.013 0.001 - 0.080 0.114 0.083 0.007 0.065 - 0.046 0.097 - 0.904 0.036 0.027

0.277 - 0.217 - 0.310 0.010 - 0.028 - 0.182 - 0.072 0.088 0.053 - 0.346 - 0.098 - 0.090 0.300 0.207 0.143 0.001 0.078 0.007 0.092 - 0.230 0.074 0.435 - 0.076 - 0.038 0.217 0.330 0.040 - 0.030 0.059 0.011 0.020 0.082 - 0.011

- 0.037 0.107 0.076 - 0.026 0.159 0.073 - 0.250 - 0.213 0.014 0.030 - 0.063 - 0.213 0.149 0.105 0.080 - 0.003 0.127 0.058 0.129 - 0.091 0.140 - 0.062 0.070 0.804 0.047 - 0.069 0.102 0.038 0.103 - 0.012 - 0.007 - 0.055 0.035

表4

贡献率和累计贡献率 9 个主成分的特征值、

Table 4
主成分 特征值 贡献率 /% 累计贡献率 /%

The eigenvalue , contribution rate and cumulative contribution rate of 9 principal components 1 3.70 28.49 28.49 2 3.24 24.93 53.41 3 2.47 19.01 72.43 4 1.72 13.20 85.63 5 1.02 7.82 93.44 6 0.69 5.28 98.72 7 0.17 1.28 100.00 8 0.00 0.00 100.00 9 0.00 0.00 100.00

第7卷 第4期

运用多元统计分析确定葡萄酒感官特性的描述符

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表5

特征向量

Table 5
描述符 因子 1 因子 2 因子 3 因子 4

Eigenvector
因子 5 因子 6 因子 7 因子 8 因子 9 因子 10

X1 黑醋栗 X2 青椒 X3 烟熏味 X4 胡椒 X5 覆盆子 X6 红醋栗 X7 黑莓 X8 桂皮 X9 香草 X10 蓝圆莓 X11 薄荷 X12 橡木 X13 李子干

0.451 - 0.072 0.277 0.152 0.152 0.391 0.170 0.255 0.308 0.334 0.148 0.065 0.435

- 0.042 0.423 0.387 0.046 0.113 - 0.108 0.224 - 0.395 - 0.264 0.264 - 0.445 0.281 0.145

0.142 0.279 - 0.153 - 0.365 0.494 0.042 0.429 - 0.126 - 0.009 0.048 0.197 - 0.463 - 0.208

- 0.122 0.307 0.284 0.565 0.150 0.204 - 0.197 - 0.252 0.092 - 0.427 0.245 - 0.272 0.010

0.199 0.112 - 0.186 0.151 - 0.458 0.399 0.420 0.079 - 0.542 - 0.197 0.080 0.023 - 0.027

- 0.380 0.220 0.003 - 0.037 0.064 0.455 0.172 0.313 0.374 - 0.064 - 0.251 0.295 - 0.416

- 0.398 0.043 0.042 0.204 0.303 - 0.324 0.237 0.448 - 0.293 0.045 0.416 0.243 0.147

0.165 0.604 - 0.456 0.286 - 0.230 - 0.266 - 0.123 0.141 0.234 0.320 0.035 - 0.033 - 0.014

0.303 0.063 - 0.235 - 0.114 0.185 - 0.019 - 0.015 - 0.337 0.133 - 0.311 0.320 0.685 - 0.026

0.273 - 0.105 0.411 0.151 - 0.118 - 0.143 - 0.022 0.000 - 0.071 0.296 0.272 0.076 - 0.718

从表 4 可以看出, 前 5 个主成分的累计贡献 率达到 93.44%, 基本反映了原指标的信息。这 5 个 彼 此 不 相 关 的 综 合 指 标 涵 盖 了 删 减 后 原 有 13 个描述词的信息, 并且它们所代表的信息不重叠。 由表 5 可以看出, 第 1 主成分贡献率为 28.49% , 综合了黑醋栗 X1、 红醋栗 X6、 李子干 X13 3 个指标 的变异信息, 它们的特征向量值都在 0.390 以上, 主要反映赤霞珠干红葡萄酒中果香的种类。第 2 主 成 分 综 合 了 青 椒 X2、 熏 味 X3、 皮 X8、 荷 烟 桂 薄

黑醋栗 红醋栗 桂 皮 薄 荷 烟熏味 李子干 橡 木 蓝圆莓 胡 椒 青 椒 黑 莓 覆分子 香 草

0.00

0.18

0.36

0.55

0.73

0.91

X11 4 个 指 标 的 变 异 信 息 , 它 们 的 特 征 值 都 在 0.385 以上, 主要反映了赤霞珠干红葡萄酒中植物 类的香气。这两类主成分累计贡献率已达到 53.41% ,
涵盖了一半以上的信息量, 说明黑醋栗、 红醋栗、 李子干、 青椒、 烟熏味、 桂皮、 薄荷是所分析的赤霞 珠干红葡萄酒的特征香气, 即黑醋栗、 红醋栗、 李 子干、 青椒、 烟熏味、 桂皮、 薄荷是酒样的主要香气 描述词汇, 用来描述和区分不同香气类型的酒样。 第 3 主成分综合了覆盆子 X5、 黑莓 X7、 橡木 X12 3 个指标的信息。 4 主成分综合了胡椒 X4、 第 蓝圆莓

图2

指标的系统聚类分析结果

Fig.2

The result of systematic cluster analysis for index

别( 见图 2 ) 。桂皮 X8、 薄荷 X11、 黑醋栗 X1、 红醋栗 李 橡 X6 4 个 指 标 合 为 一 类 , 烟 熏 味 X3、 子 干 X13、 木 X12、 蓝圆莓 X10 4 个指标合为一类 , 青 椒 X2 和 黑莓 X7, 香草 X9 和覆盆子 X5 两两合为一类, 胡椒 X4 单独为一类。同聚一类的描述词之间具有密切 的相关性, 可以选用其中的 1 个词语作为葡萄酒 香气的描述符代替其它词语简化描述词。单为一 类的香气描述词具有相对独立性。 由此, 这几款赤 霞珠干红葡萄酒样香气感官分析的描述符为: ① 黑醋栗或红醋栗或薄荷或桂皮; ② 蓝圆莓或李子 干或烟熏味或橡木; ③ 青椒或黑莓; ④ 香草或覆盆 子; ⑤ 胡椒。

X10 两个指标的信息。第 5 主成分综合了香草 X9、 覆盆子 X5、 黑莓 X7 3 个指标的信息。 分析后可知, 这 5 个新的综合指标可以代替原来的 13 个指标。 将表 5 中前 5 个主成分的特征向量进行系统
聚类( 聚类距离为欧式距离, 聚类方法为类平均法

UPGA) , 当最长距离为 0.73 时可以划分为 5 个类

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中 国 食 品 学 报 讨论
感官分析( 特别是描述分析) 是评价葡萄酒质

2007 年第 4 期



酒与其它标准产品不同的是, 每个葡萄酒产区都 有自己独特的风格, 并且该风格决定于该产区的 葡萄品种、 气候和土壤条件。 这些葡萄酒的质量和 风格, 最终只有通过感官分析, 特别是描述分析方 法来确定。描述符的确立为赤霞珠葡萄酒指纹图 谱的建立奠定了基础, 进而为葡萄酒原产地保护 提供依据。

15] 量高低的重要方法 [14~ , 是任何先进仪器无法取代

的。 描述符是描述分析的工具, 对描述分析起着关 键性的作用。本研究采用主成分和聚类分析等数 学方法, 从 48 个词语中挑选出 5 个词语作为赤霞 珠干红葡萄酒香气感官特性的描述符。 另外, 葡萄









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Sensor y Char acter istic Descr iptor Deter mination of Wine by the Polyphyletic Statistical Analysis
Li Hua Liu Yongqiang Guo Anque Liang Xinhong Kang Wenhuai Tao Yongsheng

( College of Enology, Northwest A & F University, Yangling, Shanxi 712100 )

Abstr act

In order to simplify and select descriptor of the sensory evaluation, 48 description terms including black-

currant, green pepper, smoked , etc. were used to describe dry red wines of Cabernet Sauvignon with several vintages. Results of principal component analysis showed that the cumulative contribution rate of 5 principal components reached

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运用多元统计分析确定葡萄酒感官特性的描述符

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94.35% . Further research by systematic cluster analysis showed that 5 factors including blackcurrant ( or redcurrant or menthol or cinnamon) , bilberry ( or prune or oak or smoked ) , green pepper ( or blackberry) , vanilla ( or raspberry) , pepper could reflect the most information on aroma attributes of dry red wine of Cabernet Sauvignon. Therefore, the 5 terms as descriptor of aroma attributes could be used for sensory evaluation. It could improve the precision and sensitivity of the sensory evaluation. Key wor ds Wine
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Descriptive analysis Descriptor Principal component analysis Cluster analysis

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市场动态 美、 日心血管类保健食品现状与发展趋势
根据 2005 年世界卫生组织发布的资料显示, 心血管疾病高居全球死因首位。 一、美国心血管类保健食品市场逐年扩大 根据 2006 年美国心脏协会统计, 美国有高达 7 130 万成人具有一种或多种类型的心血管疾病, 其中年龄层大 于 65 岁以上的人口数达 2 740 万人。一般心血管疾病患者大都服用药物, 据 Nutrition Business Journal 调查, 2005 年美国心血管用药市场即高达 360 亿美元, 而预防心血管疾病的保健食品市场规模仅 35 亿美元 ( 胶囊锭状类约

10 亿美元, 食品型态者约 25 亿美元) 。虽然市场规模不及药物之 1/10 , 但近年来使用保健食品的人数逐年增加, 市
场亦逐渐扩大。 美 国 FDA 通 过 的 、 心 血 管 类 有 关 的 机 能 性 成 分 中 , 膳 食 纤 维 、 豆 蛋 白 、 物 固 醇 、 、 肪 酸 等 属 于 具 有 与 大 植 钾 脂 健 核 维 “ 重大科学上的认同( significant scientific agreement standard , SSA) ” 康 宣 称 ; 坚 果 、 桃 、 - 3 脂 肪 酸 、 生 素 B、 Ω 钙、 来自橄榄油之单元不饱和脂肪酸、 来自芥花油之不饱和脂肪酸、 玉米油等则为有条件健康宣称 ( qualified health 红 卵 皂 肌 甘 claims) 。 此 外 , 尚 有 许 多 以 锁 定 心 血 管 类 保 健 功 效 之 成 分 , 包 含 辅 酵 素 Q10 、 曲 、 磷 脂 、 苷 、 醇 、 蔗 原 素 ( policosanol) 、 大蒜、 七叶树( horse chestnut) 、 印度香胶树( guggul) 、 山楂( hawthorn ) 等。其中具有 SSA 健康宣称的机 能性成分在市场销售状况佳。根据 2005 年 Nutrition Business Journal 调查, 含有植物固醇和鱼油在内的膳食补充 品, 其销售金额最高, 约 2.52 亿美元; 辅酵素 Q10 次之, 第三为维生素 E 。而机能性食品中具有预防心血管疾病的 近年来谷类制品厂商如 General Mills、 产品, 则以谷类制品为多。 Kellogg 等重新塑造谷类制品健康形象, 而 2005 年

1 月起, 全谷物标识的推广, 让消费者易于选购, 使谷类制品大受欢迎。
二、日本心血管类特定用保健食品市场仍具发展潜力 根 据 日 本 厚 生 劳 动 省 资 料 , 截 至 2005 年 底 为 止 , 与 心 血 管 类 相 关 ( 包 含 胆 固 醇 86 项 、 性 脂 肪 与 体 脂 肪 31 中 项) 的特定用保健食品共核准 119 项, 投入厂商数约 50 家, 共创下 1 108.7 亿日元销售佳绩, 比 1997 年的 0.3 亿日 根据厚生省调查, 2000 年日本心血管疾病患者人数已达 2 200 万人。 随着饮食西化, 高龄族群人 元, 市场规模扩大。 数增加, 预期心血管疾病患者将向上攀升。 日本使用的机能性成分有大豆蛋白、 褐藻酸钠、 甲壳素、 洋车前子、 磷脂质结合大豆胜肽 ( CSPHP) 、 多元不饱和 儿茶素等。产品种类琳琅满目, 多数针对日本消费特性, 开发符合日常所需食品, 如绿茶、 味噌、 脂肪酸、 EPA、 DHA、 食用油、 沙拉酱、 涂抹酱、 咖啡等。特定用保健食品的销售额仅占整体保健食品市场一小部分, 未来仍有发展空间。 三、未来趋势 在素材 兼顾平价、 美味及机能的食品型态心血管类保健食品发展潜力大, 其中又以液态食品的发展倍受重视。 的利用上, 许多常见的抗 氧 化 物 , 例 如 辅 酵 素 Q10 、 生 素 E 、 胱 甘 肽 、 酚 类 、 等 , 除 了 保 护 心 血 管 之 外 , 亦 具 维 谷 多 硒 有其它保健功效, 未来随着高龄人口的增加, 将有可能被大量应用。同时, 一些高抗氧化能力的新素材将会被陆续 开发。 ( 消息来源: 《 食品市场资讯》 )

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