随着社会的不断发展，人们对食品安全与健康的要求越来越高，丰富功能性食品的种类、提高其安全性及健康因子的含量成为了目前食品领域的研究热点[1-2]。其中，番茄红素（lycopene）是诸多健康因子中较为重要的一种脂溶性类胡萝卜素（carotenoid）[3-4]，具有抗氧化、提高机体免疫力、防癌抗癌、保护心血管等功效，其抗氧化活性是β-胡萝卜素的2倍、维生素E的100倍[5-6]。由于人类和动物不能产生番茄红素[7]，因而果蔬（特别是木鳖果、番茄、胡萝卜、番石榴、芒果、西瓜、南瓜等）是机体获取番茄红素的重要来源[8-10]。
番茄（Solanum lycopersicum）是一种重要的功能性果蔬，不仅富含番茄红素而且含有能补充人体所需的大部分微量元素，其中千禧果是红色番茄中番茄红素含量最高的品种之一，番茄红素含量可高达350 μg/g[11-12]。芒果（Mangifera indica）果实中含有丰富的糖、蛋白质、粗纤维，而高胡萝卜素、番茄红素和维生素C含量是其主要特点[13-14]，LIANG M H等[15]研究发现，“台农1号”芒果品种果实中番茄红素（77 μg/g）及类胡萝卜素含量较高。南瓜（Cucurbita moschata Duch）作为一种高产量农作，其番茄红素含量高于一般蔬菜类作物[16-17]，密本南瓜更是富含氨基酸、矿物质、类胡萝卜素和番茄红素（约74 μg/g）等营养成分[18]。枇杷（Eri-obotrya japonica）因含有较为丰富的黄酮类、酚类和苦杏仁苷等活性成分，故具有润肺止咳与健胃等的功效[19]，其中“大五星”枇杷中的番茄红素含量（约37 μg/g）高于其他常见品种[20-21]。
复合果蔬酒是利用两种或多种水果或蔬菜酿造而成的低酒精度饮品，含有多种营养物质及保健功效，并以其特有的风味和品质深受消费者的喜爱[22-23]。因复合果蔬酒原料的风味特征存在一定的差异性，不同原料的使用比例是影响最终产品感官特性的重要因素之一[24]。模糊数学感官评价法是在传统感官审评方法的基础上进行优化，可获得更加客观、准确的结果[25]。基于此，本试验以感官评分及番茄红素含量作为评价指标，以番茄（千禧果）、芒果（台农1号）、南瓜（密本）、枇杷（大五星）为原料，采用模糊数学感官评价法结合D-最优混料设计[26-27]优化复合果蔬酒的主料配比，为番茄、芒果、南瓜和枇杷等果蔬资源的开发利用提供一定的参考价值及新型复合果蔬酒的研发提供指导作用。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
新鲜番茄（千禧果）、芒果（台农1号）、南瓜（密本）、枇杷（大五星）、蔗糖（食品级）：市售；酿酒酵母（Saccharomyces cerevisiae）CICC31482：宜宾职业技术学院菌种保藏中心；果胶酶（酶活105 U/mL）：上海杰兔工贸有限公司；偏重亚硫酸钾（分析纯）、维生素C（纯度≥99.0%）：桂林宝钻食品有限公司；其余试剂均为国产分析纯。
1.2 仪器与设备
BS210S型电子分析天平：北京赛多利斯天平有限公司；W-CJ-2FD型超净工作台：苏州净化设备有限公司；DHP-9162型电热恒温培养箱：上海一恒科学仪器有限公司；723型可见分光光度计：上海精密科学仪器有限公司；SPHs-3c型精密pH计：上海理达仪器厂；LXJ-IIB低速大容量多管离心机：郑州长城工贸有限公司。
1.3 试验方法
1.3.1 复合果蔬酒的酿造工艺流程[23]
新鲜果蔬→分选→清洗→去皮、去核、去梗→榨汁→酶解→过滤→混合→添加蔗糖、偏重亚硫酸钾与维生素C→巴氏灭菌→接种酿酒酵母→发酵→过滤→澄清→巴氏灭菌→成品
操作要点：挑选4种新鲜的果蔬（番茄、芒果、南瓜、枇杷），去皮、去核、去梗后，分别加入同质量的纯净水，榨汁，其中番茄汁、芒果汁、南瓜汁、枇杷汁中的番茄红素含量分别为（156.62±1.17）μg/mL、（31.43±0.95）μg/mL、（27.06±0.74）μg/mL和（15.39±0.41）μg/mL。按照20 U/g添加果胶酶澄清处理3 h，四层纱布过滤后按照试验所需的体积比进行混合。加入蔗糖调节可溶性固形物含量为22°Bx，加入偏重亚硫酸钾调节总酸含量为0.90%，并添加0.08%维生素C护色，巴氏灭菌（65 ℃、30 min）。待冷却后按体积分数接入5%经扩大培养后的酵母菌悬液（1.32×107 CFU/mL），23 ℃发酵7 d，经四层纱布过滤、硅藻土澄清与巴氏灭菌（65 ℃、30 min）后得到成品。
1.3.2 复合果蔬酒主料配比优化D-最优混料设计试验
通过前期单因素试验确定当主料配比为40%番茄汁、35%芒果汁、15%南瓜汁、10%枇杷汁时，复合果蔬酒的感官特性较好，其感官评分与番茄红素含量分别为84.23分与15.16 μg/mL。在此基础上，设定番茄汁（A）、芒果汁（B）、南瓜汁（C）和枇杷汁（D）为4个参数，其中，A+B+C+D=100%，以感官评分（Y）为响应值，采用Design Expert 8.0.6软件中的D-最优混料设计方法设计20组试验，编号为1～20，试验因素与水平见表1。
表1 复合果蔬酒主料配比优化D-最优混料设计试验因素及水平
Table 1 Factors and levels of D-optimal mixture design for optimization of the main ingredient ratio of compound fruit and vegetable wine
1.3.3 复合果蔬酒的感官评价方法
邀请10名具有高级品酒师职业资格证书的专业人士，参照GB/T 15038—2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》[28]并进行适当修改对复合果蔬酒进行感官评价，满分100分，具体评分标准见表2。
表2 复合果蔬酒的感官评分标准
Table 2 Sensory score standards of compound fruit and vegetable wine
1.3.4 感官评分模糊数学评价模型的建立[29-30]
（1）评价等级集V的确定
设评价等级集V。
V1代表优、V2代表良、V3代表中、V4代表差，对应分数分别为100、75、50、25。
（2）评价权重集X的确定
外观形态、香气、滋味、典型性是构成感官评价复合果蔬酒的因素。根据“主观赋权法”[29-30]和复合果蔬酒感官评分标准（表2）得到权重集X。
（3）模糊评定矩阵的建立[31]
10名感官评定员按外观形态、香气、滋味、典型性4个因素对复合果蔬酒逐一评价，统计各质量因素在每个等级中的票数，进行归一化得到复合果蔬酒的感官评价模糊关系矩阵R；然后对各组指标数据结果建立隶属度矩阵，根据模糊变换原理得出感官评分Y。
（4）评定结果
对各个模糊矩阵的结果进行赋值。将模糊向量单值化排序与赋值结果相乘后求和，最终得到每个试验组的得分[29-30]。
1.3.5 番茄红素含量的测定
番茄红素的提取工艺参照徐媛等[32]并略作修改：精确吸取10 mL复合果蔬酒（或果汁原料）于100 mL三角瓶中，加入15 mL体积分数95%的乙醇预处理30 min，4 ℃、12000r/min离心10min，所得沉淀物加入30mL石油醚，30℃、180 r/min避光浸提3.8 h；浸提后避光静置10 min，有机相即为番茄红素提取液。参照张连富等[33]的方法测定番茄红素含量。
1.3.6 复合果蔬酒理化指标的测定
总糖含量的测定：采用直接滴定法[34]；总酸含量的测定：采用电位滴定法[35]；酒精度的测定：采用密度瓶法[36]；干浸出物含量的测定：采用密度瓶法[28]。
1.3.7 数据处理
采用SPSS Statistics 20.0处理数据，采用Design Expert 8.0.6作图。
2 结果与分析
2.1 复合果蔬酒主料配比优化D-最优混料设计试验结果与分析
2.1.1 复合果蔬酒感官评分的模糊数学综合评判结果
10位感官评定专家分别对复合果蔬酒的外观形态、香气、滋味和典型性进行感官评定，试验号为1的复合果蔬酒的感官评定结果（各等级评定人数）见表3。
由表3可知，感官评定小组中有7位专家认为1号试验组的复合果蔬酒外观形态等级为优，2位认为等级为良，1位认为等级为中。所以R外观形态=（0.7，0.2，0.1，0），同理可得R香气=（0.6，0.1，0.1，0.2），R滋味=（0.7，0.1，0.1，0.1），R典型性=（0.6，0.2，0.1，0.1）。将上述指标转化为矩阵，即：
表3 1号试验组的复合果蔬酒的感官评分结果
Table 3 Sensory score results of compound fruit and vegetable wine No.1
根据模糊变化原理Y=X×R×VT，即试验号1复合果蔬酒的评价结果为：
将试验号为1的复合果蔬酒的数据模糊向量赋值得到其得分为83.63分，以该方法对20个试验小组进行综合模糊评判。
2.1.2 D-最优混料设计试验结果
以复合果蔬酒的感官评分（Y）为响应值，根据D-最优混料设计原理，通过Design Expert 8.0.6软件设计响应面法试验，考察番茄汁（A）、芒果汁（B）、南瓜汁（C）和枇杷汁（D）4个因素对复合果蔬酒感官评分的影响，结果见表4，方差分析见表5。
表4 复合果蔬酒主料配比优化D-最优混料设计及结果
Table 4 Design and results of D-optimal mixture design for optimization of main ingredient ratio of compound fruit and vegetable wine
表5 回归模型的方差分析
Table 5 Variance analysis of regression model
注：“*”表示对结果影响显著（P＜0.05）；“**”表示对结果影响极显著（P＜0.01）。
续表
经Design Expert 8.0.6软件对表4中的数据进行多元回归拟合，得到复合果蔬酒的感官评分（Y）的回归方程：
由表5可知，响应面模型极显著（P＜0.01），失拟项（P=0.245 8）不显著（P＞0.05），表明模型拟合程度较好、误差较小[37]，可以利用该响应面模型优化番茄汁、芒果汁、南瓜汁和枇杷汁的配比。由表5亦可知，交互项ABC对结果影响显著（P＜0.05），交互项AB、AC、BC、CD、ABD、ACD和BCD对结果影响极显著（P＜0.01），表明可以利用回归方程确定复合果蔬酒的感官评分。
各主料配比的交互作用对复合果蔬酒感官评分影响的响应面及等高线见图1。由图1知，因素A、B和C之间的交互作用对感官评分所形成的响应面坡度最为平缓，等高线趋于圆形，而因素B、C和D之间的交互作用对感官评分所形成的响应面坡度最为陡峭，等高线呈椭圆形，表明番茄汁、芒果汁和南瓜汁之间的交互作用对复合果蔬酒感官评分的影响最小，芒果汁、南瓜汁和枇杷汁之间的交互作用对复合果蔬酒感官评分的影响最大。该结果与表5方差分析所得结果一致。
图1 各主料配比间交互作用对复合果蔬酒感官评分影响的响应面及等高线
Fig.1 Response surface plots and contour lines of interaction between the main ingredient ratio on sensory score of compound fruit and vegetable wine
2.1.3 复合果蔬酒主料配比优化验证试验
在各主料的变化范围（表1）内，通过复合果蔬酒感官评分的回归方程得出感官评分前十的主料配比（分别编号为1#～10#），对这十组主料配比进行相应的复合果蔬酒酿造，然后对其进行感官评分并测定番茄红素含量，结果见表6。
表6 十种主料配比复合果蔬酒的感官评分与番茄红素含量
Table 6 Sensory score and lycopene content of compound fruit and vegetable wine with 10 main ingredient ratio
注：同一列不同小写字母表示差异显著（P＜0.05）。
由表6可知，复合果蔬酒感官评分实际值最高的是2#试样，为（96.07±0.63）分，其次是1#试样，为（95.93±0.50）分，再次是4#试样，为（95.80±0.50）分；3个试样的番茄红素含量最高的也是2#试样，且显著高于其他两个试样（P＜0.05）。复合果蔬酒番茄红素含量最高的是7#试样，为（19.57±0.52）μg/mL，其次是10#试样，为（19.44±0.58）μg/mL，再次是6#试样，为（19.32±0.48）μg/mL；3个试样的感官评分由高到低的顺序为7#＞6#＞10#。由此比较7#试样与22号试样的感官评分与番茄红素含量，发现7#试样的番茄红素含量较2#试样提高了5.73%，而感官评分降低了1.31%，故选择7#试样的主料配比作为富含番茄红素的复合果蔬酒主料配比，其主料配比为番茄汁39.8%、芒果汁36.2%、南瓜汁16.0%和枇杷汁8.0%。
四种富含番茄红素的果蔬汁按照7#试样的主料配比混合发酵后，虽然复合果蔬酒中番茄红素的含量较番茄汁（156.62μg/mL）、芒果汁（31.43μg/mL）及南瓜汁（27.06μg/mL）有所降低，但显著高于（P＜0.05）优化前复合果蔬酒中番茄红素的含量（15.16 μg/mL）。由于试验选用的番茄品种是千禧果，其番茄红素的含量大约是普通番茄的8～10倍[11]，故由千禧果作为其中一种主要原料所酿造的复合果蔬酒番茄红素含量也显著高于用普通番茄酿造的番茄酒（2～4 μg/mL）[38-39]。加之利用多种原料酿造的复合果蔬酒可以弥补单一原料酿酒在色、香、味及营养成分和保健价值方面存在的不足和缺陷[40]。因此，选用番茄红素较高的原料及原料之间适当的比例是酿造感官特性优良且富含番茄红素的复合果蔬酒的重要条件。
2.2 复合果蔬酒的理化指标
在最优主料配比条件下得到的复合果蔬酒的总糖含量为（9.27±0.19）g/L，总酸含量为（0.63±0.04）g/100 mL，酒精度为（8.57±0.22）%vol，干浸出物含量为（29.46±1.05）g/L，均符合QB/T 5476—2020《果酒通用技术》要求[41]。
3 结论
以感官评分及番茄红素含量为评价指标，采用模糊数学感官评价法和D-最优混料设计响应面试验得到复合果蔬酒的最优主料配比为番茄汁39.8%、芒果汁36.2%、南瓜汁16.0%和枇杷汁8.0%，在此基础上，采用复合果蔬酒的酿造工艺，可获得橙红透明、果香与酒香浓郁、滋味醇和的复合果蔬酒，其感官评分与番茄红素含量分别为（94.81±0.47）分与（19.57±0.52）μg/mL，各项理化指标均符合QB/T 5476—2020《果酒通用技术》要求。
[1]王晟.食品科学的现状与未来发展趋势[J].食品安全导刊，2020（6）：174-176.
[2]李兆丰，徐勇将，范柳萍，等.未来食品基础科学问题[J].食品与生物技术学报，2020，39（10）：9-17.
[3]阮丽，曾庆肖，周润芝，等.番茄红素生物活性及提取研究进展[J].食品安全导刊，2021（20）：171-172.
[4]朱原，张永英，朱海波，等.番茄红素生物学功能研究进展[J].食品研究与开发，2020，41（18）：202-207.
[5]修伟业，黎晨晨，王艺錡，等.番茄红素生物学功能研究进展[J].食品科技，2020，45（1）：322-325.
[6]潘晓威，叶剑芝，苏子鹏，等.番茄红素生物学功能研究进展及应用前景[J].现代农业科技，2018（1）：237-238.
[7]赵二劳，闫唯，郝丽琴，等.番茄红素提取技术及其功能活性研究进展[J].食品研究与开发，2017，38（8）：188-192.
[8]TORREGROSA-CRESPO J,MONTERO Z,FUENTES J L,et al.Exploring the valuable carotenoids for the large-scale production by marine microorganisms[J].Mar Drugs,2018,16(6):203.
[9]CHENG H M,KOUTSIDIS G,LODGE J K,et al.Lycopene and tomato and risk of cardiovascular diseases:A systematic review and meta-analysis of epidemiological evidence[J].Crit Rev Food Sci Nutr,2019,59(1):141-158.
[10]左兆云.番茄红素的生理功能及其在动物生产中的应用进展[J].中国畜牧杂志，2021，57（2）：40-45.
[11]王钊，李磊，杨玉阳，等.不同种类番茄中番茄红素含量及油脂烹制作用[J].中国调味品，2020，45（2）：64-67.
[12]张传伟，宋述尧，赵春波，等.不同品种番茄营养品质分析与评价[J].中国蔬菜，2011（18）：68-73.
[13]俞凯莉，赵志常，高爱平，等.芒果八氢番茄红素脱氢酶（PDS）基因的克隆与表达分析[J].分子植物育种，2021，19（7）：2200-2206.
[14]魏志远，高爱平.芒果营养与施肥技术研究进展[J].中国林副特产，2021（2）：98-99.
[15]LIANG M H,SU X G,YANG Z F,et al.Carotenoid composition and expression of carotenogenic genes in the peel and pulp of commercial mango fruit cultivars[J].Sci Hortic,2020,263:109072.
[16]SOJAK M J,JAROS M,GŁOWACKI S.Analysis of giant pumpkin(Cucurbita maxima) quality parameters in various technologies of convective drying after long-term storage[J].Dry Technol,2014,32(1):106-116.
[17]方瑞娜，崔鹏，姚新鼎，等.超声波辅助法提取南瓜中番茄红素的工艺研究[J].食品研究与开发，2016，37（7）：114-119.
[18]张迅，罗嘉妮，钟耕.不同粒度密本南瓜粉的物化特性及抗氧化性[J].食品科学，2017，38（21）：132-137.
[19]陆胜民，汪文浩，郑美瑜.枇杷生物活性成分及药理作用研究进展[J].生物技术进展，2013，3（6）：453-458.
[20]HONG M,CHI Z H,WANG Y Q,et al.Expression of a chromoplastspecific lycopene β-cyclase gene (CYC-B) is implicated in carotenoid accumulation and coloration in the loquat[J].Biomolecules,2019,9(12):874.
[21]CHAITER Y,RENNERT G,FISCHLER R,et al.Dietary intake of carotenoid isomers in Israel[J].Int J Vitam Nutr Res,2007,77(6):398-405.
[22]侯冬岩，李铁纯，回瑞华，等.几种果蔬酒中10种微量元素的ICP-MS分析[J].鞍山师范学院学报，2020，22（6）：22-25.
[23]王琪，刘琨毅，安江珊，等.响应面优化甜椒薄荷复合酒生产工艺[J].中国酿造，2021，40（4）：198-202.
[24]宋琳琳.复合果蔬发酵酒工艺研究[D].绵阳：西南科技大学，2019.
[25]钟凯，罗易萍，张天天，等.基于模糊数学法复合茯砖茶饮料配方优化及其香气品质分析[J].茶叶通讯，2021，48（1）：114-123.
[26]SARTESHNIZI R A,HOSSEINI H,BONDARIANZADEH D,et al.Optimization of prebiotic sausage formulation:Effect of using β-glucan and resistant starch by D-optimal mixture design approach[J].LWTFood Sci Technol,2015,62(1):704-710.
[27]YIN H F,CHEN Z G,GU Z X,et al.Optimization of natural fermentativemedium for selenium-enriched yeast by d-optimal mixture design[J].LWT-Food Sci Technol,2009,42(1):327-331.
[28]中国人民共和国国家质量监督检验检疫总局.GBT 15038—2006葡萄酒、果酒通用分析方法[S].北京：中国标准出版社，2006.
[29]王林.基于模糊数学法与D-最优混料设计优化青瓜紫薯川北凉粉配方[J].美食研究，2020，37（3）：59-63.
[30]张荣春.模糊数学感官评价法优化青团制作工艺[J].美食研究，2019，36（3）：36-40.
[31]LU Q,HE Y Q,LIU X F.Property assessment of steamed bread added with cellulase by using fuzzy mathematical model[J].J Texture Stud,2015,46(6):420-428.
[32]徐媛，王鲁峰，徐晓云，等.响应曲面法优化红葡萄柚番茄红素的提取工艺[J].食品科学，2010，31（22）：255-259.
[33]张连富，丁霄霖.番茄红素简便测定方法的建立[J].食品与发酵工业，2001，27（3）：51-55.
[34]中国人民共和国卫生部.GB/T 5009.1—2003食品卫生检测方法理化部分总则[S].北京：中国标准出版社，2004.
[35]中国人民共和国国家质量监督检验检疫总局.GB/T 12456—2008 食品中总酸的测定[S].北京：中国标准出版社，2008.
[36]中国人民共和国国家卫生和计划生育委员会.GB 5009.225—2016食品安全国家标准酒中乙醇浓度的测定[S].北京：中国标准出版社，2016.
[37]刘琨毅，串俊刚，王琪，等.响应面法优化柑橘枸杞复合果酒酿造工艺[J].中国酿造，2019，38（8）：199-204.
[38]陈兴思.番茄发酵产品研制[D].大连：大连工业大学，2015.
[39]OWUSU J.利用BV818型贝酵母制备番茄酒的研究[D].镇江：江苏大学，2013.
[40]刘瑜彬，黄剑钊，陈汉勇，等.蓝莓发酵酒生产工艺研究进展[J].中国酿造，2020，39（4）：23-27.
[41]中华人民共和国工业和信息化部.QB/T 5476—2020 果酒通用技术要求[S].北京：中国轻工业出版社，2020.