综合化学计量学、多元分析以及基于人工神经网络的建模方法，用于研究橄榄（Olea europaea L.）品种的果实品质、脂肪酸组成及生化特性

《LWT》：Integrative chemometrics, multivariate, and artificial neural network-based modeling of fruit quality, fatty acid composition, and biochemical traits in olive ( Olea europaea L.) cultivars

橄榄油油质受生化组成、脂肪酸谱及品种特性影响。本研究对22个橄榄品种进行综合评估，发现油酸含量（67.20%-77.50%）、酚类物质（125-284.83 mg CAE/kg）及不饱和脂肪酸比例（4.36-8.00）存在显著品种间差异。通过主成分分析（PCA）和人工神经网络（ANN）建模，揭示油质与脂肪酸组成、酚类含量呈正相关，与饱和脂肪酸及过氧化值负相关。ANN模型预测准确率达92.3%，筛选出'Savrani'等品种具有高油酸（75.80%）、高酚类（284.83 mg CAE/kg）及优良氧化稳定性。该研究为橄榄油品质优化和功能性品种选育提供了多维度分析框架。

　　在本研究中，科学家们对22种橄榄品种进行了系统评估，这些品种在统一的农业生态条件下生长，旨在深入了解橄榄油的质量与营养特性。研究中，通过多变量分析和化学计量学方法，评估了果实重量、油含量、总酚含量和抗氧化活性等关键指标，同时分析了脂肪酸组成和氧化稳定性。橄榄油的品质和营养价值不仅受到其化学成分的影响，还与橄榄品种的基因型和环境因素密切相关。因此，通过综合分析这些因素，可以优化品种选择，提高橄榄油的健康价值和稳定性。

橄榄油的化学成分是其质量评估的核心，其中脂肪酸组成是决定其营养和氧化稳定性的重要指标。研究发现，橄榄油中主要的脂肪酸包括油酸（C18:1，占比67.20–77.50%）、棕榈酸（C16:0，占比9.20–15.55%）和亚油酸（C18:2，占比7.20–13.50%）。油酸作为单不饱和脂肪酸（MUFAs）的主导成分，其高含量有助于提高橄榄油的抗氧化能力，并对降低低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C）和增加高密度脂蛋白胆固醇（HDL-C）具有积极作用。相比之下，多不饱和脂肪酸（PUFAs）虽然对健康有益，但其含量过高可能导致橄榄油的氧化稳定性下降。饱和脂肪酸（SFAs）如棕榈酸和硬脂酸则可能对心血管健康产生负面影响。这些脂肪酸的含量和比例在不同橄榄品种中存在显著差异，这表明品种选择对于橄榄油的品质具有决定性作用。

总酚含量是橄榄油抗氧化能力的重要指标，本研究中其范围为125.00–284.83 mg CAE/kg。酚类化合物具有抗氧化、抗炎和抗菌特性，对橄榄油的健康价值和保质期具有重要影响。研究发现，油酸与总酚含量之间存在强正相关（r = 0.88**），表明这两种成分在橄榄油的品质中具有协同作用。此外，油酸还与油含量和不饱和/饱和脂肪酸比（UFAs/SFAs）呈现正相关，而与棕榈酸、硬脂酸和亚油酸等饱和脂肪酸和多不饱和脂肪酸呈负相关，这进一步支持了油酸在提高橄榄油品质和健康价值中的关键作用。

研究还采用主成分分析（PCA）来揭示不同橄榄品种在多种参数上的变异模式。PCA结果显示，前两个主成分解释了总方差的60.68%，主要受油酸、总酚含量和油含量的影响。通过层次聚类分析（HCA），研究将橄榄品种分为四个主要集群，每个集群具有不同的组成特征。这些分析表明，橄榄油的品质和营养价值在不同品种之间存在显著差异，而这些差异可能受到遗传背景和环境条件的共同作用。

此外，研究还构建了一个基于人工神经网络（ANN）的预测模型，该模型使用了10个输入变量，包括果实重量、果实肉率、油酸、亚油酸、总酚含量、游离脂肪酸、过氧化值、UFAs/SFAs比、油含量和棕榈酸。模型在验证阶段达到了92.3%的预测准确度，R2为0.91，均方误差（MSE）为0.024。这一模型的建立有助于深入理解不同性状之间的复杂关系，并为橄榄油的品质预测提供数据驱动的工具。

研究还发现，某些橄榄品种如‘Savrani’、‘Memecik’、‘Ayval?k’、‘Halhal?’和‘?zmir Sofral?k’表现出优越的组成特性，包括高油酸含量、高酚类化合物和有利的不饱和指数。这些品种可能成为高营养价值橄榄油生产的关键材料。研究强调了关键生化标记物和组成性状作为橄榄油营养和氧化稳定性预测指标的重要性。通过这些发现，研究支持了基于证据的品种选择策略，以生产具有更高健康效益的优质橄榄油。

研究的综合分析不仅为精准育种和功能性食品开发提供了重要依据，还回应了公众对饮食脂肪质量日益增长的关注。这些结果有助于优化橄榄油的生产，提高其市场价值和健康效益。通过整合化学计量学技术和ANN建模，研究为揭示性状之间的相互作用和预测橄榄油质量提供了全面的框架。研究还表明，某些性状如油酸和游离脂肪酸是橄榄油质量的重要预测因子，这为未来的品种选择和育种计划提供了科学指导。

总体而言，本研究的成果不仅有助于橄榄品种的改良和可持续生产，还为功能性橄榄油的开发提供了新的视角。研究结果表明，橄榄油的品质和营养价值在不同品种之间存在显著差异，这些差异可以通过多变量统计和ANN建模进行有效分析。此外，研究还强调了在橄榄育种和生产过程中，综合考虑遗传和环境因素的重要性，以实现高质量和高健康效益的橄榄油生产。这些发现为未来研究提供了新的方向，特别是在如何利用先进的分析方法优化橄榄油品质和健康价值方面。