【研究意义】鲜食蕉（Musa nanalour）是亚热带与热带地区的主要水果［1］。我国将鲜食蕉分为香牙蕉（香蕉）、大蕉、粉蕉和龙牙蕉4种类型［2］。由于鲜食蕉属于呼吸跃变型果实，在采收后成熟过程中会出现呼吸高峰，成熟的过程将无法被抑制，只能减缓，果实硬度将快速下降，会出现果肉软化甚至腐烂的现象［3-4］。鲜食蕉成熟度是影响果实品质的重要因素，若采收过早会影响果实质量，若采收太迟则会影响果实贮藏期和货架期，并发生病害。不同成熟度鲜食蕉中含有的多酚、抗性淀粉、果胶等活性成分含量也有差异［5］。鲜食蕉成熟度是客户验收的重要指标，在果园采收和交货时需要对其进行检测［6］。【前人研究进展】目前鲜食蕉主要按照Loesecke［7］的方法，通过观察果皮颜色分成7个成熟阶段，但是因为光线和观察的角度不同，无法准确判断成熟度。现有研究利用无损技术对鲜食蕉的品质进行检测，如光谱技术［8］，但因仪器价格昂贵，且需要专业人士进行操作，所以在实际生产中有一定困难。【本研究切入点】鲜食蕉的质地是评价其品质的重要指标［5］。Rajkumar等［8］和 Soltani等［9］研究表明香蕉果实的硬度与成熟度有一定联系。鲜食蕉在成熟过程中，果肉质地不断软化，果实硬度不断下降，甜度不断增加。鲜食蕉质地变软主要是由于膨胀力丧失、淀粉降解和酶催化引起的细胞壁结构和成分的变化［10-11］。Kachru等［12］研究表明，青香蕉果实不同部位的物理性质存在一定差异。但目前尚未有学者对鲜食蕉在成熟过程中果实不同部位的变化进行研究，不同成熟度果实各部位的化学性质与功能成分含量也会有差异［13］，对食品工业中加工利用有较大影响。【拟解决的关键问题】通过研究香蕉和粉蕉成熟过程中果实不同部位的硬度变化，利用随机森林算法建立模型，预测香蕉和粉蕉成熟度，为适时采收与食品加工中快速分级检测提供理论依据，可提高鲜食蕉的利用率，并促进食品加工工业的发展。
1 材料与方法
1.1 试验材料
香牙蕉类鲜香蕉（Musa AAA group）采收于广东省汕尾市某果园，粉蕉类鲜香蕉（Musa ABB group）采收于广东省佛山市某果园。在香蕉与粉蕉果皮为青绿色时采收，数量各约为100根，采收前没有进行催熟与使用防虫药物处理，均在采摘当天运达实验室。
1.2 试验方法
1.2.1 采后处理 将采收后的香蕉和粉蕉运回实验室，曲轴落梳后分成单个蕉指，挑选大小均匀且没有机械损伤及病虫害的果实，用清水清洗后擦干表皮，晾干过夜。在室内（室温20～25℃、相对湿度40%～50%）放置至成熟，每天分别取3根颜色和大小相似的香蕉和粉蕉进行测量，直至果皮颜色出现大面积块状褐色时结束。
1.2.2 鲜食蕉成熟度的判定 参照Loesecke［7］方法，将香蕉和粉蕉按照果皮颜色划分成熟度。按照销售商、消费者的喜好，香蕉和粉蕉的货架期一般从果皮颜色大部分转为黄色开始，直至出现大块状褐色结束。为更准确地判断香蕉和粉蕉的成熟度，本研究将香蕉和粉蕉的成熟过程分成以下3个成熟度：（1）未成熟，果皮颜色全为绿色；（2）开始成熟，果皮颜色转为黄色、面积大于50%；（3）完全成熟，果皮颜色全为黄色，表面出现芝麻状的褐色斑点。
1.2.3 鲜食蕉果实硬度的测定 用GY-4型果实硬度计（直径3.5 mm）测量香蕉和粉蕉果实硬度（单位N）。将香蕉和粉蕉分成柄部（Stalk）、中部（Middle）、端部（Tip）3个部位（图1），将果实硬度计垂直于被测果实表面，分别在果实每个部位的3个不同平面测硬度，压头均完全压入果实中，屏幕所示读数即为果实硬度值，取平均值作为该部位的硬度。
图1 鲜食蕉果实柄部、中部、端部示意图
Fig. 1 Schematic of the stalk, the middle and the tip of banana
1.3 鲜食蕉成熟度随机森林模型的构建
根据相似性分析（ANOSIM）对香蕉和粉蕉成熟过程中果实3个部位的硬度进行分级，并利用随机森林建立成熟度预测模型。随机森林是根据决策树模型提出的集成学习算法，可以将数据分类与回归并进行预测［14-15］。根据香蕉和粉蕉成熟过程中果实3个部位的硬度，利用R语言分别建立香蕉与粉蕉随机森林模型以预测成熟度，并分别研究果实3个部位对成熟度随机森林模型的重要性。
2 结果与分析
2.1 香蕉、粉蕉成熟过程中果实硬度的变化
香蕉果实硬度变化情况如图2A所示。采后1～15 d，香蕉处于未成熟阶段，由于与细胞壁降解有关的β-D-木聚糖苷酶和α-L-阿拉伯呋喃糖苷酶活性均较低［16-17］，果实硬度变化较小。从采后16 d开始，香蕉处于开始成熟阶段，果实硬度开始快速下降；由于香蕉果实硬度下降与淀粉总含量、细胞壁果胶含量呈正相关，与淀粉酶和果胶甲基酯酶（PME）的活性呈负相关［4,10］，表明此阶段淀粉酶活性较高，为呼吸跃变储备能源物质［4］，PME活性达到最大值［10］。至采后21 d香蕉处于完全成熟阶段，果皮几乎完全变黄，并开始出现芝麻状的浅褐色斑点，果实硬度无明显变化，因为果实中的淀粉和细胞壁均已被完全水解，细胞结构已崩溃，细胞壁已粘合在一起，且无成型的淀粉颗粒［18］，细胞壁中多糖和果胶比淀粉先被完全水解［19］。本研究中，香蕉在成熟过程中果实硬度变化规律与侯俊才［20］研究结果相一致，与β-D-木聚糖苷酶和α-L-阿拉伯糖醛酸苷酶的活性变化呈正相关［16-17］。
粉蕉果实硬度变化如图2B所示，采后1～3 d，粉蕉处于未成熟阶段，果实硬度变化不明显。采后4 d，粉蕉果皮开始变黄，果实硬度开始下降。采后6～8 d，粉蕉果实硬度明显下降，下降速度不断提高并达最大值，这可能是由于达到乙烯释放量高峰，加速了淀粉水解［21］。从采后9 d开始，粉蕉已完全成熟，果实硬度无明显下降。本研究中，粉蕉在成熟过程中果实硬度变化规律与朱孝扬等［22］研究结果一致，粉蕉完全成熟后，可溶性固形物含量达到最大值，果实硬度达到最小值。
在相同条件的成熟过程中，香蕉和粉蕉果实硬度变化趋势相同，在未成熟阶段果实硬度无明显下降，在开始成熟阶段则快速下降，并在完全成熟时达到最小值，之后无明显变化。但粉蕉成熟时间比香蕉短，果实硬度下降速度较快，与李为为等［23］研究结果一致，粉蕉的呼吸速率和乙烯产量更高，贮藏期比香蕉短。由香蕉和粉蕉果实含有不同种类的可溶性固形物，说明不同种类的鲜食蕉果实中与降解淀粉和细胞壁相关酶的种类有差异［24］。
2.2 香蕉、粉蕉成熟过程中果实各部位硬度的变化
为研究香蕉和粉蕉成熟过程中果实不同部位的硬度变化规律，分别对果实柄部、中部、柄部3个部位的硬度进行分析。比较图3A和图2A可知，香蕉果实柄部、中部和端部的硬度变化趋势分别与总体果实硬度变化趋势一致。处于未成熟阶段的香蕉，果实中部的硬度明显高于两端，且柄部与端部的硬度差异较小（图3B）。可见，香蕉果实软化从两端开始，与Kojima等［25］研究规律一致，可能是因为果实两端淀粉酶活性较高［26］。采后20 d，香蕉处于完全成熟阶段，由于果实中淀粉和细胞壁已被完全水解［27］，所以果实3个部位的硬度几乎相同。
图2 香蕉（A）、粉蕉（B）成熟过程中果实硬度的变化
Fig. 2 Variation of fruit firmness of Musa AAA group banana（A） and Musa ABB group banana（B） during ripening
比较图4A和图2B可知，粉蕉果实柄部、中部和端部的硬度变化趋势分别与总体果实硬度变化趋势一致。粉蕉成熟过程中果实各部位的硬度具体变化如图4B。采后1 d，粉蕉果实两端的硬度高于中部。采后2～5 d，粉蕉果实两端的硬度低于中部，说明粉蕉果实软化也从两端开始，且果实两端的淀粉酶活性也可能高于中部。采后8 d，粉蕉果实各部位的硬度差异较小，说明粉蕉在完全成熟阶段果实各部位软化程度相同。
由此可知，鲜食蕉果实软化是从两端开始的，且完全成熟时果实各部位的软化程度相同。因为鲜食蕉果实软化机制不是单一的，仍需深入研究。因此，对香蕉在成熟过程中果实硬度变化与磷酸化酶活性、转化酶活性、α-淀粉酶活性、β-D-木聚糖苷酶活性、α-L-阿拉伯呋喃糖苷酶与乙烯释放量变化进行相关性分析［16-17,28-29］，结果见表1。
2.3 香蕉、粉蕉果实硬度与成熟度的关系
兰海鹏等［30］通过库尔勒香梨的硬度建立对成熟度评价的方程，本文利用相似性分析（ANOSIM）研究香蕉和粉蕉果实硬度能否评价成熟度。结果表明，利用相似性分析可将香蕉果实硬度分为3组（图5A），R＝0.9311，P＝0.001＜0.01，组间差异显著大于组内差异，说明香蕉分为3个成熟度，果实硬度存在明显差异，通过香蕉果实硬度可以评价成熟度。粉蕉果实硬度可分为2组（图5B），R＝0.9996，P＝0.001＜0.01，组间差异大于组内差异，说明粉蕉可分为2个成熟度。Yang等［31］研究发现，由于鲜食蕉中不同基因调控乙烯生物合成，导致果皮颜色变化和细胞壁降解，从而导致果实软化，使粉蕉按照果皮颜色与果实硬度进行成熟度分级存在差异，说明粉蕉成熟过程中果皮颜色与果实硬度变化的程度存在差异，且差异比香蕉大。
2.4 基于香蕉、粉蕉果实硬度变化规律建立成熟度随机森林模型
图3 香蕉成熟过程中果实各部位硬度的变化
Fig. 3 Variation of fruit firmness in each part of Musa AAA group banana during ripening
A：总体变化；B：具体变化
A: Overall change; B: Detailed change.
陈丽花等［32］根据香蕉催熟过程的生理变化建立了品质评价模型，孙海霞等［33］通过研究鲜枣硬度等建立了鲜枣内部综合品质指标的预测模型，本研究根据香蕉和粉蕉在成熟过程中果实3个部位的硬度建立随机森林模型确定能否准确预测成熟度。结果表明，香蕉成熟度随机森林模型可将果实硬度分为LM组、MM组和HM组（图6A），与相似性分析结果一致。香蕉成熟度随机森林模型的错误率为4.94%，其中HM组错误率为4.76%，模型将样本错误分在MM组；MM组错误率为20%，模型将样本错误分在LM组；LM组错误率为0%，说明此成熟度随机森林模型能将香蕉果实硬度准确分级，可用于预测成熟度。根据香蕉成熟度随机森林模型预测准确性的降低程度（Mean decrease accuracy），可判断香蕉果实3个部位的硬度对成熟度随机森林模型的重要性（图6B），本研究显示，香蕉果实中部硬度对模型影响最大，说明香蕉果实中部硬度更能反映自身成熟度。
粉蕉成熟度随机森林模型可将果实硬度分为LM组和HM组（图7A），与相似性分析结果一致，错误率为0%，说明此模型可将粉蕉果实硬度准确分级，可以用于预测成熟度。根据粉蕉成熟度随机森林模型预测准确性的降低程度，结果（图7B）表明，粉蕉果实柄部硬度对成熟度随机森林模型影响最大，其次为端部，说明粉蕉果实两端的硬度更能反映自身成熟度。
图4 粉蕉成熟过程中果实各部位硬度的变化
Fig. 4 Variation of fruit firmness in each part of Musa ABB group banana during ripening
A：总体变化；B：具体变化
A: Overall change; B: Detailed change.
表1 香蕉成熟过程中硬度与其他成熟有关指标的相关性［16-17,28-29］
Table 1 Correlation between the firmness and other maturity indexes of Musa AAA group banana during ripening
注：*表示显著相关，**表示极显著相关。
Note: * represents significant correlation, ** represents extremely significant correlation.
回归方程Regression equation其他与成熟相关指标Other indexes related to maturity相关系数r Correlation coefficient磷酸化酶活性Phosphorylase activity y ＝ -0.0003x + 0.0831 -0.96**转化酶活性Invertase activity y ＝ -0.0006x + 0.0861 -0.94*α-淀粉酶活性 α-amylase activity y ＝ -0.0013x + 0.1805 -0.88*β-D-木聚糖苷酶活性变化β-D-xylosidase activity y ＝ -3.0597x + 6.4309 -0.93**α-L-阿拉伯呋喃糖苷酶活性α-L-Arabinofuranosidase Activity y ＝ -3.0745x + 10.087 -0.63*乙烯释放量Ethylene production y ＝ -1.0849x + 95.747 -0.99**呼吸速率Respiration rate y ＝ -2.8774x + 206.49 -0.86
3 讨论
图5 香蕉（A）、粉蕉（B）果实硬度与成熟度的关系
Fig. 5 Relation between fruit firmness and maturity of Musa AAA group banana（A）and Musa ABB group banana（B）
图6 香蕉成熟度随机森林模型预测结果
Fig. 6 Result of maturity prediction of Musa AAA group banana by Random Forest
A：随机森林模型对香蕉果实硬度分类的结果；B：随机森林模型对影响香蕉成熟度选择的自变量重要性进行排序
A: Random Forest classification results of fruit firmness of Musa AAA group banana;B: Ranking of variable importance that associated with the maturity selection of Musa AAA group banana by Random Forest
图7 粉蕉成熟度随机森林模型预测结果
Fig. 7 Result of maturity prediction of Musa ABB group banana by Random Forest
A：随机森林模型对粉蕉硬度分类的结果；B：随机森林模型对影响粉蕉成熟度选择的自变量重要性进行排序
A: Random Forest classification results of fruit firmness of Musa ABB group banana;B: Ranking of variable importance that associated with the maturity selection of Musa ABB group banana by Random Forest
研究表明，鲜食蕉在采后成熟过程中，淀粉和可溶性糖含量、酶活性、色泽、硬度等都会发生变化［34］。鲜食蕉果实的硬度作为评价其成熟度的重要指标，不仅与自身甜度和食用口感有很大关系，还与成熟时产生的气味有关。庄军平等［18］研究表明，香蕉内果肉比外果肉先软化，说明香蕉果实软化是从中心开始、且呈放射状向外延伸的。然而，截至目前尚未有鲜食蕉成熟过程中果实不同部位硬度变化规律的研究。本研究结果表明，香蕉和粉蕉在成熟过程中果实柄部、中部和端部3个部位的硬度变化存在差异，果实柄部与端部的软化程度相似，且比中部先软化，但在完全成熟时果实各部位软化程度相同，说明鲜食蕉软化是从果实两端开始，果实各部位成熟不一致。由于鲜食蕉果实各部位细胞密度与大小、细胞壁果胶含量不同，导致硬度变化存在差异［19］。通过相关性分析初步研究造成鲜食蕉果实各个部位硬度差异的原因（表1），发现香蕉果实硬度变化与磷酸化酶活性、转化酶活性、α-淀粉酶活性、β-D-木聚糖苷酶活性、α-L-阿拉伯呋喃糖苷酶活性与乙烯释放量变化均呈显著负相关关系［16-17,28-29］（P＜0.05），其中果实硬度与乙烯释放量的相关性最高（r＝-0.99），可以推断出在香蕉成熟过程中，果实各部位中与淀粉和细胞壁水解相关的酶活性和乙烯释放量存在差异，导致果实各部位硬度变化不一致，为后续深入研究提供了参考。
成熟度对果蔬采后品质、加工利用和功能特性有显著影响，通过加工不同成熟度的果蔬可以满足当今精细化农业发展需求［35］。不同成熟度的香蕉在加工成香蕉粉后，其功能特性与适用人群有差异［36］。香蕉成熟度会影响出汁率，是加工过程中关键的影响因素［37］。由于鲜食蕉的成熟度对其加工利用中有较大影响，本研究根据香蕉和粉蕉在成熟过程中果实3个部位的硬度变化建立了随机森林模型来预测成熟度，两个模型的错误率分别为4.94%和0%，说明成熟度随机森林模型能准确预测香蕉和粉蕉的成熟度。进一步研究发现，香蕉果实中部的硬度与粉蕉果实两端的软化程度更能体现自身成熟度，为提高鲜食蕉在食品加工中的利用率提供了参考，可应用于预测鲜食蕉货架期，开发品质快速监测和分级系统，促进食品加工业发展。
4 结论
通过在香蕉和粉蕉成熟过程中分别测量果实柄部、中部、端部硬度发现，两种鲜食蕉果实硬度变化趋势相似，在开始成熟阶段果实硬度快速下降，直至完全成熟阶段果实硬度下降到最小值，但粉蕉成熟较快。在香蕉和粉蕉成熟过程中，果实3个部位的硬度变化趋势与整体变化趋势相同，但果实各部位变化之间存在差异，说明鲜食蕉果实各部位成熟情况不一致。利用相关性分析发现，香蕉果实硬度与降解淀粉和细胞壁相关的酶活性、乙烯释放量呈显著负相关关系，为研究鲜食蕉成熟过程中果实不同部位硬度变化差异的原因提供参考。利用相似性分析（ANOSIM）分别对香蕉和粉蕉成熟过程中果实3个部位硬度进行分级，再通过随机森林算法（Random Forest）分别构建香蕉和粉蕉成熟度随机森林模型预测成熟度，比较果实3个部位硬度对模型的影响。香蕉和粉蕉成熟度随机森林模型的错误率分别为4.94%和0%，此模型能准确预测香蕉和粉蕉成熟度，且香蕉果实中部与粉蕉柄部的硬度更能反映自身成熟度。
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