《食品科学》：中国农业科学院王凤忠研究员、李春梅副研究员等：大豆原料的传统豆制品加工适应性研究进展

大豆（

Glycine max

中国农业科学院农产品加工研究所的刘振君、李春梅*、王凤忠*等人系统综述大豆的感官、营养、加工品质以及生物活性成分对传统豆制品产品质量的影响，深入总结大豆原料的传统豆制品加工适应性评价体系和标准，以及加工用大豆关键筛选指标及阈值，旨在为筛选和培育具有特殊加工用途的专用大豆品种提供科学参考，进而推动我国大豆加工产业实现长期高质量发展。

1 大豆原料多维品质对传统豆制品质量的影响

1.1 大豆感官品质对传统豆制品质量的影响

1.1.1百粒质量对传统豆制品质量的影响

百粒质量是大豆感官品质评价、考种及育种的重要参数。张玉静比较了不同省市25 个大豆品种对豆腐品质的影响，发现大豆百粒质量与豆腐弹性呈显著负相关（r＝－0.45，P＜0.05），与回复力呈显著正相关（r＝0.44，P＜0.05）。Jin Xuehua等研究了黑龙江、吉林和安徽省35 个大豆品种对豆浆品质的影响，结果显示大豆百粒质量与豆浆得率呈显著正相关（r＝0.44，P＜0.05）。百粒质量低时，种皮占比大，因其不溶于豆浆，会降低豆浆可溶性固形物含量与得率，故低百粒质量、高种皮含量的大豆常用于纳豆、豆酱等发酵豆制品生产，而不适用于豆浆加工。

1.1.2 籽粒大小对传统豆制品质量的影响

大豆籽粒大小显著影响传统豆制品的加工类型与产品品质。小粒大豆（百粒质量＜15 g）相对表面积大，利于纳豆菌附着生长，水分和热量传递快，发酵时间短，常用于生产纳豆和豆酱等发酵豆制品。但因其种皮多，而种皮不参与豆腐生产，会对豆腐产量和质量产生负面影响，所以豆腐行业偏好大粒种子，如日本豆腐生产企业要求种子百粒质量＞20 g。

在豆浆和豆腐品质方面，Aziadekey等研究发现大粒大豆制备的豆浆中可溶性固形物含量更高（r＝0.90，P＜0.01），且籽粒大小与豆腐得率和内聚性呈极显著正相关（r分别为0.77和0.89，P＜0.01），Shih等研究亦表明籽粒越大，豆浆浓度和豆腐得率越高。但Wang等研究同一大豆品种不同粒型时发现，大粒（501 粒/100 g）和小粒（622 粒/100 g）对豆腐得率、硬度、内聚性无显著影响，说明籽粒大小并非影响豆腐得率和质构特性的唯一因素，大豆中的蛋白质、钙、植酸、脂肪和凝固剂等也会产生影响。

1.2 大豆营养品质对传统豆制品质量的影响

1.2.1蛋白质对传统豆制品质量的影响

大豆蛋白质量分数因品种不同在25.5%～51.4%波动。在豆浆方面，高蛋白质含量可增加豆浆得率，但不利于豆浆的感官表现。Poysa等比较了加拿大10 个大豆品种对豆浆品质的影响，结果表明大豆蛋白质含量与豆浆得率呈极显著正相关（r＝0.88，P＜0.01），与固形物含量呈极显著负相关（r＝－0.93，P＜0.01）。而Jin Xuehua和Ma Lei等研究发现，大豆蛋白质含量与豆浆总体可接受性、滋味呈显著负相关（r＝－0.31、－0.34，P＜0.05），与感官总分呈极显著负相关（r＝－0.50，P＜0.01），原因可能是多肽水解产生苦味及美拉德反应导致豆浆出现了不良颜色。此外，蛋白质含量与豆浆中己醛及挥发性风味物质总量呈显著正相关，可能会增加豆浆腥味。

在豆腐方面，大豆蛋白质含量会影响豆腐得率及质构特性。已有部分研究发现大豆蛋白质含量与豆腐得率、保水性、咀嚼性、弹性、回复力、硬度和紧实度呈显著或极显著正相关（r＝0.45～0.79，P＜0.05或0.01）。表明较高的大豆蛋白质含量可提高豆腐产率，且由其制作的豆腐，蛋白质间相互作用与凝胶体系黏结性增强，模拟口腔咀嚼时能量消耗增加，在外力作用下恢复原状的能力也更强。然而，宋莲军等发现大豆蛋白质含量与北豆腐硬度呈显著负相关（r＝－0.44，P＜0.05）。宋瑜研究显示70 个品种大豆的蛋白质含量与豆腐得率间无显著相关性。这种差异或因大豆品种、品质指标检测方法及豆腐制备工艺不同所致。

在干豆腐方面，大豆蛋白质含量可影响干豆腐得率及质构特性。孟悦研究显示东北地区25 个品种大豆的蛋白质含量与干豆腐湿基得率、剪切力呈显著正相关（r＝0.46、0.42，P＜0.05），与硬度呈显著负相关（r＝－0.44，P＜0.05）；陈泓宇发现20 个品种大豆的蛋白质含量与干豆腐湿基得率和粗脂肪含量呈显著正相关（r＝0.45、0.47，P＜0.05）。

1.2.2脂肪对传统豆制品质量的影响

脂肪是大豆籽粒的主要营养成分，质量分数为9.21%～27.0%。在豆浆方面，脂肪是影响其风味的主要因素。Jin Xuehua等研究发现，大豆脂肪含量与豆浆气味评分呈极显著正相关（r＝0.52，P＜0.01），随着脂肪含量增加和蛋白质含量降低，豆浆感官总分上升。当脂肪含量为20～24 g/100 g、蛋白质含量为36～40 g/100 g时，豆浆感官品质较好。Ma Lei等研究发现70 种大豆的脂肪含量与豆浆感官整体接受度呈显著正相关（r＝0.30，P＜0.05）。其他研究指出增加脂肪含量可抑制产品苦味。Metcalf等认为脂肪影响味觉的机制有两种：一是在滋味化合物和受体间形成屏障，降低味觉强度；二是增加水相中水溶性滋味化合物浓度，强化味觉感受。另外，脂肪能吸收并溶解脂溶性气味物质，改变不良风味物质含量，对气味形成起重要作用。

在豆腐方面，大豆脂肪含量与豆腐固形物含量、色泽L值呈极显著正相关（r＝0.71、0.51，P＜0.01），但与蛋白质对豆腐得率和质构的影响相反，脂肪含量与豆腐得率呈极显著负相关（r＝－0.57，P＜0.01），与硬度和紧实度呈显著负相关。这是由于大豆籽粒中脂肪和蛋白质含量呈显著负相关（r＝－0.67～－0.18）。在干豆腐方面，大豆脂肪含量与干豆腐弹性和剪切力呈显著正相关（r＝0.47、0.55，P＜0.05）。

1.2.3矿质元素对传统豆制品质量的影响

大豆中矿质元素总质量分数介于4.5%～6.0%，主要成分有钾、磷、镁、钙。已有研究表明，大豆中矿质元素主要影响豆腐、干豆腐和纳豆等传统豆制品的质构特性。宋莲军等研究发现河南省24 个品种大豆的灰分含量与北豆腐胶着性呈极显著负相关（r＝－0.56，P＜0.01），与咀嚼性呈显著负相关（r＝－0.47，P＜0.05），可能是矿质元素在蛋白凝胶形成时影响了蛋白质交联。王睿智研究大豆中6 种矿质元素对干豆腐物性的影响，发现大豆钙、镁、铁能显著影响干豆腐硬度和剪切力，钙、镁、铜、锰可提升干豆腐弹性，铜、锰、铁会增强干豆腐拉伸性，这些元素通过影响大豆蛋白流变、质构及持水性，进而影响干豆腐得率与质构品质。Yoshiokawa等比较15 个小粒大豆品种对纳豆品质的影响，通过纳豆与筷子粘连程度测量其感官黏性，发现除大豆锰与纳豆黏性无显著相关外，钙、锰、硼与纳豆外观、黏性、风味、质地及货架期均呈极显著负相关（r在－0.60～－0.29之间，P＜0.01）。

1.2.4氨基酸对传统豆制品质量的影响

氨基酸是大豆中一类重要的呈味物质，其含量为317～554 mg/g，以谷氨酸、天冬氨酸、丝氨酸、脯氨酸、亮氨酸和精氨酸为主。有研究指出，大豆氨基酸种类和含量影响豆腐的硬度、咀嚼性、韧性、感官味道和总体可接受性等产品品质。在质构方面，谷氨酸含量高、亮氨酸和酪氨酸含量低的大豆生产的豆腐产品质地更好。从风味角度来看，谷氨酸、甘氨酸和丙氨酸等甜味氨基酸更有益于豆腐整体风味，而酪氨酸的苦味对豆腐风味有负面影响。在总体可接受性方面，大豆丝氨酸、谷氨酸、丙氨酸、精氨酸和脯氨酸含量均与豆腐总体可接受性呈显著正相关（r＝0.32～0.38，P＜0.05）；酪氨酸含量与豆腐总体可接受性呈显著负相关（r＝－0.36，P＜0.05）。在此研究基础上，进一步通过对豆腐综合品质与大豆籽粒氨基酸含量的相关性分析发现，大豆中酪氨酸含量与豆腐综合品质呈极显著负相关（r＝－0.49，P＜0.01），可作为预测豆腐综合品质的关键氨基酸指标。

1.2.5脂肪酸对传统豆制品质量的影响

大豆脂肪酸含量为82.3～100 mg/g，以亚油酸为主（占比40.4%～63.9%），还含有油酸（13.3%～36.1%）、棕榈酸（10.2%～15.2%）、亚麻酸（3.9%～12.8%）和硬脂酸（2.6%～7.5%）等。在豆浆方面，豆腥味挥发性化合物主要源于磨浆时，脂肪氧化酶催化亚油酸等多不饱和脂肪酸产生不同气味阈值的挥发性风味物质。Yuan Shaohong等发现豆浆中己醛、反-2-己烯醛、顺-3-己烯醛和2-戊基呋喃均由此途径生成，且己醛与亚油酸含量呈显著正相关（r＝0.93，P＜0.05），Feng Xiaoxiao等研究表明亚油酸和亚麻酸是己醛和反-2-己烯醛的主要前体物质。

在豆腐方面，脂肪酸含量可影响其质构特性与风味品质。Wang Fang等分析了5 种主要大豆脂肪酸含量与豆腐质构特性和感官品质的相关性，发现大豆棕榈酸与豆腐弹性、内聚性和咀嚼性呈显著正相关（r＝0.29～0.33，P＜0.05），硬脂酸与豆腐硬度、咀嚼性、感官硬度和风味呈显著负相关（r＝－0.44～－0.32，P＜0.05），亚油酸与豆腐风味呈显著负相关（r＝－0.30，P＜0.05）。进一步研究表明，仅大豆亚油酸含量与豆腐综合品质呈极显著负相关（r＝－0.35，P＜0.05），可作为预测豆腐综合品质的关键脂肪酸指标。

1.3 大豆加工品质对传统豆制品质量的影响

1.3.1水溶性蛋白对传统豆制品质量的影响

水溶性蛋白是大豆蛋白的关键组分，对传统豆制品加工意义重大。研究显示，大豆水溶性蛋白含量与豆腐得率、保水性、回复力等质构特性呈显著正相关，与北豆腐、干豆腐硬度呈显著负相关，或因凝固剂作用使豆腐凝胶网络含水增多而变软。Wang Fang等还发现大豆水溶性蛋白含量除与豆腐硬度呈极显著负相关（r＝－0.47，P＜0.01）外，还与咀嚼性、风味呈极显著负相关（r＝－0.42～－0.38，P＜0.01），与感官色泽呈显著正相关（r＝0.29，P＜0.05），基于豆腐质量评价模型，其可作为预测豆腐综合品质的关键指标之一，且与豆腐综合品质呈极显著负相关（r＝－0.45，P＜0.01）。

1.3.2大豆7S和11S球蛋白对传统豆制品质量的影响

7S（β-伴大豆球蛋白）和11S（大豆球蛋白）是大豆水溶性蛋白的主要成分，会显著影响豆浆和豆腐品质。在豆浆方面，于寒松等研究表明，豆浆产率与大豆7S球蛋白含量呈显著正相关（r＝0.57，P＜0.05），与11S球蛋白含量呈显著负相关（r＝－0.51，P＜0.05），与11S/7S呈极显著负相关（r＝－0.69，P＜0.01）；豆浆稳定性与大豆7S球蛋白含量呈极显著正相关（r＝0.68，P＜0.01），与11S/7S呈显著负相关（r＝－0.49，P＜0.05），与11S球蛋白含量相关性不显著。因此，综合豆浆产率和稳定性，宜选择11S/7S较低的大豆品种制作豆浆。

在豆腐方面，豆腐产率与大豆11S球蛋白含量、11S/7S呈极显著正相关（r＝0.70～0.76，P＜0.01），与7S球蛋白含量呈显著负相关（r＝－0.59，P＜0.05）；豆腐硬度与大豆7S球蛋白含量呈显著负相关（r＝－0.51，P＜0.05），与11S球蛋白含量呈显著正相关（r＝0.59，P＜0.05），与11S/7S呈极显著正相关（r＝0.73，P＜0.01）。因此，综合豆腐产率和硬度，应选择11S/7S较高的大豆品种制作豆腐，Cai等进一步指出大豆11S/7S＞1.45更利于豆腐制作。Wang Fang等研究表明，大豆11S含量与豆腐弹性、咀嚼性、风味、滋味和总体可接受性呈显著正相关（r＝0.30～0.45，P＜0.05）；大豆7S含量与豆腐硬度和风味呈显著负相关（r＝－0.30～－0.29，P＜0.05），与内聚力呈显著正相关（r＝0.33，P＜0.05）；大豆11S/7S与豆腐硬度呈显著正相关（r＝0.34，P＜0.05），与风味和总体可接受性呈极显著正相关（r＝0.44～0.45，P＜0.01），并根据豆腐质量评价模型推断11S球蛋白可作为预测豆腐综合品质的关键指标之一。

1.3.3蛋白亚基组成对传统豆制品质量的影响

蛋白不同亚基组成直接决定大豆蛋白的功能特性。大豆7S球蛋是由α、α’和β亚基通过疏水作用与氢键形成的三聚体糖蛋白，乳化性强；大豆11S球蛋白是由酸性亚基A和碱性亚基B经疏水键和二硫键堆积成的六聚体，凝胶性强。在豆腐方面，大豆球蛋白亚基组成显著影响豆腐凝胶结构及强度。James等研究发现缺失11SA4亚基的大豆能显著增强豆腐硬度和持水力；Meng Shi等鉴定出8 个适合加工豆腐的大豆品系，指出大豆A3亚基是预测豆腐硬度的核心指标，其含量与豆腐硬度呈极显著正相关（r＝0.77，P＜0.001）；Poysa等研究发现A3亚基缺失的大豆品种难以形成豆腐凝胶，大豆A3亚基可增加豆腐硬度和韧性。此外，Wang Fang等研究表明，大豆11S的A亚基含量与豆腐滋味和总体可接受性显著正相关（r＝0.29～0.34，P＜0.05）；大豆7S的α亚基含量与豆腐硬度显著负相关（r＝－0.30，P＜0.05），与色泽显著正相关（r＝0.33，P＜0.05），大豆α’和α亚基含量与豆腐风味显著负相关（r＝－0.34～－0.33，P＜0.05），且根据豆腐质量评价模型推断大豆7S的α亚基可作为预测豆腐综合品质的关键指标之一，其含量与豆腐综合品质显著负相关（r＝－0.37，P＜0.05）。

在腐竹方面，Kong Xiangzhen等研究发现，腐竹形成过程中，豆浆里7S的β亚基和11S的B亚基比例渐少，7S的α、α’亚基和11S的A亚基比例增加。表明β亚基和B亚基更易参与腐竹成型，且因其在腐竹中难被蒸煮分离，对腐竹口感和质地贡献大。

1.3.4脂氧合酶（LOX）活性对传统豆制品质量的影响

大豆中的LOX是一种单一的多肽链蛋白质，占总蛋白含量的1%～2%，包括LOX-1、LOX-2和LOX-3 3 种同工酶，其中LOX-2是主要产味酶。LOX和过氧化氢裂解酶催化不饱和脂肪酸生成氧化产物，是传统豆制品产生豆腥味的主因。在一系列酶的作用下，大豆脂肪酸降解为醛、酮、醇、酸等有不良风味的挥发性物质。正常情况下，大豆中脂肪酸与LOX等活性物质隔离，完整大豆风味成分极少。但豆制品加工时细胞结构被破坏，LOX与多不饱和脂肪酸（如亚油酸、亚麻酸）接触，产生大量挥发性风味物质。此外，Boatright等研究发现，大豆LOX诱导的脂质过氧化会影响豆腐硬度，大豆蛋白中巯基被氧化后，豆腐硬度降低。

1.4 大豆生物活性成分对传统豆制品质量的影响

1.4.1皂苷对传统豆制品质量的影响

大豆皂苷是一组复杂且结构多样的齐墩果烷三萜类化合物，含量为0.6～6.2 g/100 g，主要包括A族、DDMP族、B族和E族4 类。A族皂苷是大豆苦涩味的主因，其C-22位末端糖的乙酰基直接导致苦味，且该皂苷多存于籽粒胚轴，豆浆生产中去除下胚轴可减轻苦涩味。此外，加工方式会影响A族皂苷的降解程度，常用全乙酰化与去乙酰化A族皂苷比值表征。Chitisankul等研究发现，生大豆与热加工大豆食品中主要的A族皂苷以完全乙酰化形式存在，平均含量分别为125.77、32.1 μmol/100 g（以干质量计），发酵大豆食品中仅22.06 μmol/100 g（以干质量计）；这3 类食品中完全乙酰化与去乙酰化A族皂苷的比例分别为10.61、2.28和0.34，发酵大豆食品中去乙酰化A族皂苷的比例最高，能有效降低不良风味。

1.4.2异黄酮对传统豆制品质量的影响

大豆异黄酮是酚酸和类黄酮的衍生物质，因其结构和功能与雌激素相近，有类雌激素的生理活性，能被肠道菌群激活，故又被称作植物雌激素。大豆中异黄酮总量为745～5 254 mg/kg，主要为糖苷型异黄酮。大豆异黄酮是豆浆、酸豆奶等豆制品产生苦涩味的主要成分，其中苷元型异黄酮生理活性更高，苦涩味也强于糖苷型异黄酮。在发酵时，糖苷型会转化为苷元型，导致酸豆奶苦涩味加重。此外，Ma Lei等研究发现大豆黄豆黄素是影响豆浆感官品质的主要异黄酮成分，其与豆浆的口感顺滑度、甜度、色泽、外观以及总体可接受度呈显著负相关（r＝－0.42～－0.24，P＜0.05）。这可能是因为黄豆黄素苦味阈值最低，并且作为天然色素会加深豆浆色泽。

1.4.3植酸对传统豆制品质量的影响

植酸亦称肌醇六磷酸，由肌醇环与6 个对称连接的磷酸基团组成，广泛存在植物中，是磷酸盐的主要形式，占总磷的60%～90%。因其含带高密度负电荷的磷酸基，螯合能力极强，在生物体内能螯合蛋白质与矿质元素，降低二者的生物利用率。大豆富含植酸，含量高于多数豆类。在豆腐方面，大豆植酸含量与豆腐硬度呈显著负相关，植酸含量高的大豆制作的豆腐通常更软。这是因为在豆浆中加入凝固剂（如CaSO4或MgCl2等）时，植酸凭借对二价金属阳离子的高效螯合，优先与凝固剂结合，形成不溶性植酸钙镁复合物。此过程缓冲了蛋白质在钙、镁离子诱导下的交联反应，降低了交联反应速率，使豆腐凝胶结构更致密，保水性更好，质地变软。另外，植酸可使豆腐保水性增加，进而提高豆腐得率。

1.4.4低聚糖对传统豆制品质量的影响

低聚糖是大豆中可溶性碳水化合物的统称，主要包括蔗糖、棉子糖和水苏糖。蔗糖是纳豆发酵的主要能量来源，还能提升豆浆和豆腐的甜味。提高总糖和蔗糖含量，有益于在纳豆制作时维持合适的发酵速率，改善纳豆和豆腐的口感与风味。棉子糖和水苏糖通常无法被单胃动物消化，其在肠道内发酵后会引发胀气、腹泻等不良反应，属于抗营养因子，不宜大量食用。但在味噌和纳豆的发酵生产过程中，棉子糖和水苏糖可被微生物消化，从而大幅降低其抗营养效果。

2 大豆原料的传统豆制品加工适应性评价体系

综合上述内容，大豆组分对传统豆制品有重要影响，籽粒外观、营养品质和生物活性成分在传统豆制品加工过程中既“各司其职”，又相互影响，因此仅运用相关性方法去分析原料多维品质指标与传统豆制品品质指标之间的相关性存在一定的局限性。近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，回归分析、主成分分析（PCA）以及机器学习等多元统计分析手段逐步应用于构建大豆原料的传统豆制品加工适应性评价体系。

2.1 回归分析

回归分析是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的统计方法，其中逐步回归通过逐步引入变量并剔除引发多重共线性的变量，从而减少自变量数量，简化预测流程。需留意的是，不同预测模型中，因所分析的大豆原料品质指标各异，影响传统豆制品品质的核心原料指标也有所不同（表1）。孟骏等基于大豆蛋白质和氨基酸组成构建豆浆甜度逐步回归预测模型，发现用大豆α亚基、苏氨酸、丝氨酸、蛋氨酸、酪氨酸构建的模型预测效果最佳，模型决定系数为0.747，平均相对误差为4.61%。而Ma Lei等基于大豆蛋白质、脂肪、可溶性固形物、脂肪酸和异黄酮组分建立豆浆6 种感官得分的逐步回归预测模型，发现豆浆甜度主要由大豆可溶性固形物、黄豆黄素和硬脂酸决定。高晓延建立了基于大豆原料组分与豆腐得率、质构特性、蛋白质和脂肪含量的逐步回归模型，9 个模型的决定系数在0.48～0.87之间。其中，豆腐湿基得率和硬度主要受大豆水溶性蛋白和植酸影响；豆腐保水性和蛋白质含量主要受大豆水溶性蛋白影响；豆腐黏聚性、咀嚼性和回复性主要受大豆脂肪影响。此外，Wang Fang等构建了豆腐综合品质的逐步回归预测模型，明确大豆原料蛋白质、水溶性蛋白、α亚基、11S球蛋白、亚油酸、谷氨酸和酪氨酸是影响豆腐综合品质的核心指标，模型决定系数为0.798，平均相对误差为3.48%。

回归分析能依据大豆原料的多维指标定量预测传统豆制品的单一或综合品质，可筛选出关键原料指标，简化豆腐品质预测过程。但因大豆与豆腐间相互关联、彼此影响的复杂变量关系，回归分析存在局限性，逐渐被PCA、机器学习等多元统计方法替代。

2.2 PCA

PCA是以降维为核心的统计分析方法，通过正交变换将一系列变量转变为一组线性不相关的PC，于更低的维度呈现数据特征。基于PCA的传统豆制品品质综合评价模型见表2。李笑梅等利用PCA从29 个品种的大豆与豆浆品质参数共14 个指标中提取出6 个PC，能解释豆浆综合品质的84.97%，并依据PCA综合得分，筛选出黑农85、黑农66和黑农71为豆浆加工专用品种。高晓延通过PCA从豆腐14 个品质指标中提取出5 个PC，可解释其综合品质的84.74%，借助PCA综合得分，筛选出中豆24为豆腐加工专用品种。

因子分析（FA）是PCA的拓展，更注重描述原始变量间的相关关系，提取的公因子不仅能降维，还易于解释。Chen Chen等通过FA提取出4 个因子方程，明确豆浆各项指标在综合品质中的占比，进而建立豆浆品质评价模型。宋瑜通过FA从豆腐12 个品质指标中提取出6 个相互独立的公因子，可解释豆浆综合品质的92.9%，依据因子综合得分，筛选出丰收19和黑龙江41等7 个豆腐加工专用品种。

由此可见，回归分析侧重建立大豆原料加工传统豆制品的适应性预测模型，而PCA和FA多用于对传统豆制品自身品质指标的综合分析，找出最能代表综合品质的核心指标，并通过综合评价筛选优势大豆品种。

2.3 机器学习

PCA是以降维为核心机器学习是人工智能的分支，可自动构建模型处理复杂关系，能从已知的大量复杂数据中学习并总结规律，从而预测未知的结果或趋势。按学习方式分为无监督学习、有监督学习、半监督学习和强化学习4 类。

2.3.1无监督学习

无监督学习仅含输入变量，通过标记输入变量确定数据的内在结构以作预测，常见于聚类和判别分析。徐婧婷等基于32 个东北大豆制作豆腐的得率、含水量、保水性和质构特性等将豆腐分为4 类，发现豆浆可溶性蛋白质量浓度＞26 mg/mL、大豆脂肪含量18～22 g/100 g、钙含量＞200 mg/100 g、磷含量＞700 mg/100 g的原料，能加工出得率高、质地软的豆腐。陈思等将68 个大豆制作的豆腐聚为4 类，认为制备豆腐应选蛋白质＞40%、豆浆蛋白＞3.5 g/100 g、蛋脂比＞2.3、11S/7S＞2.51、14 mg/g＜植酸＜20 mg/g、脂肪＜15.6 g/100 g、钙＞54.2 mg/100 g的大豆品种，可产出产量高、质构优、香味浓的豆腐，并构建了4 个判别函数，经验证其分类正确率达95.6%。Shi Xiaodi等将67 种大豆聚为3 类，并分析不同品种豆浆的风味特征，通过判别分析得到以大豆脂肪酸和蛋白质含量等8 个关键原料指标为自变量的2 个判别函数，可用于预测豆浆风味。

聚类分析在无监督下对研究对象分类，判别分析则是基于分类，依据确定对象的观测指标和所属类别判断未知对象类别，二者可对不同品质的豆制品进行分类，表征其大豆原料的加工性能。

2.3.2 有监督学习

有监督学习聚焦理解从输入到输出间的关系，以此提供更可靠精准的预测结果，常见算法有支持向量机、BP神经网络、遗传算法和随机森林等。车佳玲利用支持向量机算法建立大豆加工特性分类预测模型，相比判别分析，豆乳分类预测模型准确率从90.20%提升至98.40%，豆腐分类预测模型准确率由93.40%提高到100.00%，模型的便捷性也有所提升；并通过BP神经网络算法基于大豆原料指标优化豆浆和豆腐加工品质精准预测模型，对豆浆得率和总固形物等9个品质指标和豆腐得率和含水量等7 个品质指标的预测准确率较高，模型的平均相对误差均小于10%。金雪花通过BP神经网络建立了豆浆和豆腐加工品质的精准预测模型，对豆浆得率、黏度和综合感官评分，以及豆腐含水量、保水性等多项指标的预测准确度较高，各指标模型的平均相对误差均小于5%。

有监督学习算法构建的模型同时适用于传统豆制品加工品质的分类预测和定量预测，且模型的平均相对误差更低，预测效果更好。

2.3.3 深度学习

深度学习是机器学习的重要分支，具有自动提取特征的能力，通过信号传输与接收，自主组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示，以此区别于传统机器学习，为智能化决策提供数据支持。已广泛应用于语音识别、图像理解、预测建模等领域，但在大豆原料的传统豆制品加工适应性评价方面的研究较少。黄鑫基于10 种集成学习算法并以随机梯度下降为迭代方法，建立豆浆品质深度学习预测模型，模型预测准确性随训练次数提升，具有一定的反馈学习能力，极值优先训练策略的效果更好。Zhu Guoyin等建立了豆浆经济效益与理化特性深度学习预测模型，经45 轮随机梯度下降优化训练，对78%豆浆指标预测良好，模型相对误差绝对值≤20%，标准差≤40%，尤其可对豆浆得率等经济效益指标以及甜度等感官指标预测精准，相对误差绝对值小于10%。

总体而言，深度学习模型在定量批量预测上大幅提升了预测能力和效率，且随着训练数据库扩大，自我优化潜力增高，未来借助大数据训练模型将有助于更好预测传统豆制品质。国内外学者基于机器学习算法的传统豆制品品质定量预测及分类判别模型见表3。

3 专用大豆品质评价标准

评估大豆加工产品质量的指标体系和适用性标准是筛选专用原料的重要依据。目前，关于传统豆制品加工专用原料筛选已有部分报道，其中豆浆、豆奶类加工宜选择亚麻酸、油酸和亚油酸含量低、可溶性蛋白含量高、脂肪氧化酶缺失、无豆腥味、百粒质量＞20 g、粗蛋白含量36～40 g/100 g、粗脂肪含量20～24 g/100 g、灰分含量≤5.5 g/100 g的大豆品种。豆腐用大豆宜选择蛋白质量分数＞40%、豆浆蛋白含量＞3.5 g/100 g、蛋脂比＞2.3、11S/7S含量＞2.51、14 mg/g＜植酸含量＜20 mg/g、脂肪含量＜15.6 g/100 g、钙含量＞54.2 mg/100 g的品种。北豆腐用大豆应选择蛋白质量分数＞46%、水溶蛋白质量分数＞39%、植酸含量18～20 mg/g、11S蛋白质量分数＞49%的品种。纳豆用大豆应选择百粒质量＜13 g/100 g、粒径7 mm左右、粒形整齐划一、吸水能力强、脐色黄色或浅褐色的品种。豆豉用大豆应选择中小粒、种皮黑色或褐色、蛋白质含量低、糖分含量高、持水性能好和蒸煮特性优良的品种。味噌用大豆宜选择中、大粒（＞120 mg/粒），豆脐呈白色，浸泡时吸水能力强，结构柔软，煮熟的豆子呈明亮或浅黄色的品种。酱油用大豆应选择高蛋白含量和糖分含量的品种。

大豆食品加工原料专用化、标准化，是未来国产大豆发展的必然趋势。目前，我国已制定了有关高油大豆、高蛋白大豆、绿色大豆和豆浆用大豆4 项与传统豆制品行业相关的大豆原料国家和行业标准（表3）。GB 1352—2023《大豆》规定高油大豆以脂肪含量为依据，按脂肪质量分数≥22%、≥21%和≥20%分别划分为1级、2级和3级高油大豆，高蛋白大豆以蛋白质量分数作为划分依据，按蛋白质量分数≥44%、≥42%和≥40%分别划分为1级、2级和3级高蛋白大豆。与GB 1352—2023不同，NY/T 285—2021《绿色食品 豆类》对高油、高蛋白绿色大豆提出更高要求，规定脂肪质量分数≥21%为绿色高油大豆，蛋白质量分数≥42%为绿色高蛋白大豆。豆制品加工专用大豆目前仅针对豆浆用大豆制定了标准，LS/T 3241—2012《豆浆用大豆》规定豆浆用大豆的质量应符合蛋白质转移率≥25%、可溶性膳食纤维质量分数≥9%、总固形物转移率≥55%、蛋白质量分数≥40%、脂肪质量分数≥19%、水分质量分数≤13%、完整粒率≥99%、热损伤粒≤0.1%、杂质质量分数≤0.2%、无异色和异味。然而，现阶段我国针对大豆加工专用品种品质评价相关标准发行仍较少，尤其关于豆腐、豆腐干、腐竹等其他传统豆制品加工的专用大豆原料标准缺乏。

结 语

我国大豆品种资源丰富，但针对大豆原料的传统豆制品加工适应性研究还不够深入，传统豆制品产品质量与大豆原料品质间的关联机制尚不完全明确，加工专用大豆原料适应性评价筛选体系和标准仍不完善，严重制约了大豆加工业的健康发展。本文在总结前人研究的基础上，尝试给出如下可能的研究重点：1）大豆原料的传统豆制品加工适应性分子机制研究。深入研究大豆原料多维品质特征组分含量、组成及结构对传统豆制品品质的影响，揭示大豆原料多维品质指标与传统豆制品品质的关联性和作用机制，明确影响传统豆制品品质的大豆原料核心指标。2）基于深度学习的大豆原料的传统豆制品加工适应性评价体系研究。收集我国大豆主产区主栽大豆品种，建立不同品种大豆及其传统豆制品多维品质数据库，借助深度学习方法强大的数据分析能力和自动提取特征等优点，构建传统豆制品品质深度学习预测模型，增强对传统豆制品品质的预测效率、准确性及精确性，并搭建大数据关联的大豆原料的传统豆制品加工适应性评价体系与平台，为传统豆制品加工行业提供一套更为科学、高效且精准化的评价工具与决策支持系统。3）大豆加工专用品种品质评价标准制定。积极制定大豆加工适应性评价技术规范、不同传统豆制品加工大豆专用品种品质评价标准等标准体系，在此基础上，对我国现有的主栽大豆品种进行筛选，并对其加工适应性进行验证及大规模推广示范种植，以实现大豆的精准加工，增强我国大豆的国际竞争力，满足高品质传统豆制品的产业化需求。

作者简介

通信作者：

王凤忠，农业农村部食物与营养发展研究所所长，中国农业科学院农产品加工研究所首席科学家，国家大豆产业技术体系加工岗位科学家、农业农村部“神农英才计划”领军人才、中国农业科学院首批“转化英才”。兼任农业农村部农产品加工与贮藏重点实验室主任、农业农村部农产品加工标准化技术委员会主任委员、国家农产品加工技术研发体系主任。长期从事农产品多维时空品质评价、营养健康食品未来加工与精准营养、老年慢病膳食干预领域研究。围绕大豆、青稞等民生和特色农产品，开展品质评价及综合利用、生物活性物质及功能食品开发研究。原创性提出“时空多维品质评价”“三刀经济”等理论，主持国家重点研发计划等国家和省部级项目30余项，获省部级奖6 项；发表学术论文200余篇；授权专利70余项；制定标准10余项；获国级、省部级领导批示5 件；相关研究成果在30余家龙头企业成功转化。先后荣获中组部优秀“援藏干部”、农业农村部优秀共产党员、中国农业科学院“脱贫攻坚先进个人”等称号，所带团队被授予中央和国家机关“四强党支部”“青年文明号”等荣誉称号。

第一作者：

刘振君，农学硕士，2025年硕士毕业于河北工程大学，食品加工与安全专业。主要研究领域：农产品品质评价。

本文《 大豆原料的传统豆制品加工适应性研究进展 》来源于《食品科学》2025年46卷第15期381-392页，作者： 刘振君, 崔欣茹, 郭心茹, 杨锐, 范蓓, 刘贵巧, 李春梅, 王凤忠 。DOI: 10.7506/spkx1002-6630-20241224-208 。点击下方 阅读原文 即可查看文章相关信息。

实习编辑：安宏琳；责任编辑：张睿梅。点击下方阅读原文即可查看全文。图片来源于文章原文及摄图网