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牛油提炼于优质的牛脂肪组织，通常采用熬制法和酶解法炼制，并通过脱胶、脱酸、脱色和脱臭等工艺精炼而成。牛油因风味特殊，被广泛应用于食品工业中，并成为川渝地区传统火锅底料的必需油脂。不同工艺生产的牛油所呈现的风味类型不同，感官特性各异，而风味带来的感官感受往往是影响消费者喜好度的重要因素。
食品风味的呈现与风味物质的浓度和阈值有关，对风味起主导作用的被称为关键风味物质。在风味分析中，通常采用气味活度值(OAV)法来确定关键风味物质，该法已在各种食品风味分析中得到广泛应用。
适合项勾选法(Check-all-that-apply，CATA)是一种快速描述性感官分析方法，要求评价员从给定的感官描述词中勾选出适用于样品的所有能够感知到的感官属性。CATA与传统定量描述分析得到的结果一致性较高，在食品感官领域应用较广，结合消费者喜好度测试可以辅助识别喜好度驱动因素，并给予产品改良方向。
一、材料与方法
01实验材料
一、材料与方法
01实验材料
浓香牛油(酶解法制备);老火锅牛油(熬制法制备)
02样品处理
02样品处理
分别将浓香牛油与老火锅牛油置于60℃水浴锅中熔化，取50 g熔化油样于100 mL烧杯中，以随机3位数字编码，并于水浴锅中保温。
03感官描述词的产生
03感官描述词的产生
6名专家评价员与42名优选评价员组成评价小组。专家评价员嗅闻牛油后，结合相关文献独自产生描述词;将描述词进行整理、合并与删减，经由评价小组一致性讨论，保留通过率在50%以上的描述词、定义，并建立对应的参照样。
04样品评价
04样品评价
优选评价员独立评价两种油样，先采用9点喜好度给出整体喜好度打分，再采用CATA从1.3产生的感官描述词中勾选出所感受到的符合样品感官特性的描述词。此外，评价员还需选择心目中的理想牛油样品应该具有的感官性质。
二、结果与分析
01描述词比较
二、结果与分析
01描述词比较
从表1可以看出，“脂香味”“膻味”“腥味”“肉香味”“蘑菇味”和“干草味”的p值均小于0.05，说明评价员认为两种牛油在这些属性上有显著性差异。采用9点喜好度评价牛油样品，发现评价员对浓香牛油(5.88±1.78)与老火锅牛油的喜好度(5.90±1.62)无显著性差异(p=0.258>0.05)，且分值接近于“略微喜欢”(6分)，说明两种牛油在消费者心目中的喜爱程度一般且持平。
CATA数据的频次之和可以作为各感官描述词的强度，并进行后续的数据分析。图1为各感官描述词的使用频次。由图1可以看出，浓香牛油中的“脂香味”“焦香味”和“肉香味”，以及老火锅牛油中的“脂香味”“膻味”和“焦香味”，其使用频次均达70%以上，说明以上感官描述词强度较高，可被绝大多数消费者所感知。同时，与老火锅牛油相比，浓香牛油中的“焦香味”“肉香味”“酸败味”“蘑菇味”和“干草味”的使用频次相对较高，故上述风味在浓香牛油中表现得更为突出。
在理想牛油中使用频次较高的是“脂香味”“奶香味”“焦香味”和“肉香味”，该点与浓香牛油较为相似，而“腥味”(26%)“干草味”(24%)和“酸败味”(0%)的使用频次较低，表明消费者心目中喜爱的理想牛油应具有较浓郁的脂香味、奶香味、焦香味和肉香味，且没有酸败味。
02感官特征与喜好驱动分析
将牛油样品的所有感官描述词强度进行分析，得到样品与感官属性之间的关系，如图2所示。
由图2可看出，具有奶香风味的牛油是消费者所喜爱的，而酸败味是消费者难以接受的。
为了更加直观地了解评价员对牛油的喜好情况，明确消费者喜好度的驱动因素，将感官描述词与9点喜好度评分进行主坐标分析，得到喜好度与感观描述词之间的关系，见图3。由图3可知，距离“喜好度”较近的属性有“焦香味”“奶香味”“蘑菇味”和“干草味”，故在开发牛油产品时，应当对上述感官描述词加以考虑与重视。
03惩罚分析
惩罚分析常用于处理感官属性与整体喜好度之间的关系，通过计算平均落差(Mean drop)来反映各属性对样品的影响程度，并以此衡量感官属性的重要程度。平均落差为正值表示增加喜好，负值表示降低喜好，且数值大小与影响程度呈正相关。
与恰好度测试(Just-about-right)中的惩罚分析不同，CATA着重于真实样品(+)与理想样品(-)的比较。图4为牛油样品的惩罚分析情况。由图4可以看出，“奶香味”“清新味”“肉香味”“膻味”“腥味”和“蘑菇味”等感官属性对喜好度的改变在0.05水平上有显著影响，故在提升牛油喜好度时，应优先考虑上述属性。其中“奶香味”“清新味”和“肉香味”是理想牛油中需要优化的属性，“膻味”“腥味”和“蘑菇味”是浓香牛油和老火锅牛油中需要优化的属性。因此，在开发消费者喜爱的牛油产品时，可依据消费者所构想的理想牛油，适当增加奶香、清新与肉香等风味;或在浓香牛油与老火锅牛油的基础上，采取适当增加膻味，减弱腥味和蘑菇味的措施，以提升消费者的喜好度。
