156種常用食物寒熱屬性與營養(yǎng)素含量相關(guān)性的多元分析.pdf

1、目的：分析食物寒熱屬性與營養(yǎng)素(維生素、礦物質(zhì)和膳食纖維和氨基酸)之間的相關(guān)性、數(shù)量關(guān)系和依賴性；研究常用食物寒熱屬性的物質(zhì)基礎(chǔ)。 方法：首先采用整群抽樣的方法從《中華人民共和國藥典》、《中藥大詞典》、《食物本草學(xué)》、《食物成分表》和《食物藥物毒物》等典籍中選取156種常用食物(見附表1)作為研究樣本，以這156種常用食物的寒熱屬性及食物中維生素(維生素A、維生素C、維生素E、維生素M、硫胺素、核黃素、尼克酸、胡蘿卜素)、礦物質(zhì)

2、(鈣、磷、鉀、鈉、鎂、鐵、鋅、硒、銅)和膳食纖維和氨基酸的含量作為處理因素，利用統(tǒng)計學(xué)原理，研究這156種常見食物的寒熱屬性與食物中維生素(維生素A、維生素c、維生素E、維生素M、硫胺素、核黃素、尼克酸、胡蘿卜素)，礦物質(zhì)(鈣、磷、鉀、鈉、鎂、鐵、鋅、硒、銅)和膳食纖維和氨基酸的含量、差值或比值等因素的相關(guān)性。本課題使用SPSS 13.0統(tǒng)計分析軟件對樣本觀察值進(jìn)行統(tǒng)計描述與統(tǒng)計推斷。首先運(yùn)用單因素分析手段對因變量進(jìn)行初步的篩選，所有的

3、統(tǒng)計檢驗(yàn)均采用雙側(cè)檢驗(yàn)，顯著性檢驗(yàn)水準(zhǔn)取α=0.05(P<0.05將被認(rèn)為差別有統(tǒng)計學(xué)意義，反之則為差別無統(tǒng)計學(xué)意義)，把握度1-β≥0.80；在單變量分析和相關(guān)自變量分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)行多因素的逐步篩選，比如用logistic回歸分析(logistic regression analysis)、等級回歸分析(ordinalregression analysis)方法篩選與食物寒熱屬性相關(guān)的因素(膳食營養(yǎng)元素)。并探索運(yùn)用判別分析(dis

4、criminatory analysis)對變量或個體進(jìn)行分類，然后與文獻(xiàn)記載比較，從而得出有價值的信息。任何在單變量檢驗(yàn)中P值<α者，以及被認(rèn)為是具有生物學(xué)重要意義的變量(無論在單因素分析時是否有統(tǒng)計學(xué)意義)均應(yīng)成為多變量模型的候選變量。取P<,選>=0.10，P<,剔>=0.12<'[6]>。 結(jié)果：食物的寒熱屬性與營養(yǎng)素(維生素、礦物質(zhì)和膳食纖維和氨基酸)之間具有一定的相關(guān)性： 1采用多個獨(dú)立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(秩和

5、檢驗(yàn))方法，分析156種食物的18個可能與食物寒熱屬性有關(guān)的因素(x<,1>～x<,18>)。結(jié)果表明：膳食纖維、硫胺素、核黃素、尼克酸、磷、鉀、鎂、鐵、鋅、硒、銅等11個因素與食物屬性有顯著性相關(guān)(P<0.05)。 2對156種食物的18個可能與食物屬性有關(guān)的因素(營養(yǎng)元素)作等級回歸分析，以α=0.10水準(zhǔn)保留于回歸模型的變量有膳食纖維、維生素C、維生素E、鐵、硒、鎂、鋅和銅。 3對120種食物的氨基酸含量采用多個獨(dú)

6、立樣本的非參數(shù)檢驗(yàn)(秩和檢驗(yàn))方法進(jìn)行變量篩選，在α=0.05的顯著性水準(zhǔn)下，分析18個可能與食物寒熱屬性有關(guān)系的因素，結(jié)果表明：異亮氨酸、亮氨酸、賴氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、酪氨酸、蘇氨酸、纈氨酸、精氨酸、組氨酸、丙氨酸、天冬氨酸、谷氨酸、甘氨酸、脯氨酸、絲氨酸等16個因素與食物屬性有顯著性相關(guān)(P<0.05)。對120種食物的18種氨基酸按食物屬性進(jìn)行進(jìn)行分類作等級回歸分析，以α=0.10水準(zhǔn)保留于回歸模型的變量有亮氨酸、蛋氨酸、酪氨

7、酸、甘氨酸、異亮氨酸、賴氨酸。 結(jié)論：①在控制其它因素影響的前提下，以寒性為參照類，按寒性>平性>熱性。食物的膳食纖維、鎂、銅含量每增加一倍，則食物寒熱屬性提高一個或一個以上等級。而鐵、硒、鋅含量每增加一倍，則食物寒熱屬性降低一個或一個以上等級?？梢姡澄锏纳攀忱w維、鎂、銅含量對食物的寒性有貢獻(xiàn)，而食物中的鐵、硒、鋅含量對食物的熱性有貢獻(xiàn)。②部分氨基酸和個別維生素對食物的寒熱屬性也有較大的影響，營養(yǎng)素確實(shí)與食物的寒熱屬性有一定的