杜仲（Eucommia ulmoides Oliv.） 为杜仲科落叶乔木，全科一属一种，是第四纪冰川侵袭后留存于我国的孑遗树种，也是我国特有的经济树种和珍稀二级保护植物，具有很高的药用价值、营养价值和经济价值。杜仲雌雄异株，雄花簇生于当年生枝条基部，花量大，易于采集[1].目前对杜仲的研究多集中在皮、叶上，现代研究表明，杜仲雄花中富含与杜仲皮、叶相类似的有效成分，具有降压、降血脂、增强免疫力、抗肿瘤、抗菌、抗病毒、镇静、催眠、保肝利胆、提高人体免疫力等医疗保健作用[2].
氨基酸是构成生物体蛋白质及维持生命不可或缺的物质，具有营养、生理、生化等多种功能，能抗菌、抗溃疡、阵痛，人类摄取蛋白质的最终目标是取得机体所需的各种氨基酸[3].植物中氨基酸的含量、种类及比例是评价其营养和药用价值优劣的主要指标之一[4].已有研究结果表明，杜仲叶、皮中含有17种氨基酸，人体必需氨基酸6种，还含有婴儿生长必需的组氨酸，幼叶中氨基酸总量最高，为13. 33%[5].杜仲雄花茶含有18种氨基酸，氨基酸总量达21. 41% .杜仲花粉中氨基酸总量为21. 88g /100 g,是杜仲皮的4. 66倍，杜仲叶的1. 45 ~ 2. 57倍，充分说明杜仲雄花具有很高的营养价值和开发利用潜能[6,7].
杜仲雄花目前被批准为新食品原料，以杜仲雄花为原料开发出的茶制品、保健酒、功能饮料等产品在市场上倍受青睐[8].探究不同种质杜仲雄花氨基酸含量的变异规律并对其营养价值进行系统评价，可为进一步开发杜仲雄花资源奠定基础，但目前鲜有报道。本研究通过对193份杜仲雄花样品氨基酸含量与组成进行测定，并对其进行多样性分析，利用模糊识别法和氨基酸比值系数法对其营养价值和药用价值进行全面评价，以期为今后杜仲雄花资源开发利用和良种选育提供基础材料。
1材料与方法
1. 1试验材料
供试杜仲雄花样品共193份，均采自中国林业科学研究院经济林研究开发中心原阳试验基地杜仲基因库，基因库采用6株小区，定植行间距为3 m ×3 m.每份试验材料选取6株树，每株树均于2015年3月盛花期分别在树冠中部的东、西、南、北4个方向采摘雄花各约10簇，低温冷藏带回实验室，保存备用。
1. 2氨基酸测定
将采集的杜仲雄花样品于105 ℃杀青3 min,然后60 ℃烘干，粉碎过60目筛。称取0. 100 g杜仲雄花样品，置于10 m L安瓿瓶中，精密加入6 mol/L盐酸溶液10 m L,抽真空后封口，于110 ℃烘箱内水解24 h,取出冷却后过滤，定容至50 m L,从中取0. 5m L滤液脱酸，加入2 m L样品稀释液，过0. 45 μm微孔滤膜，用A300型氨基酸自动分析仪分析，进样量为20 μL.
1. 3评价方法
为评价分析杜仲雄花与市场上主要植物花粉氨基酸的营养价值，本研究利用模糊识别法与氨基酸比值系数法进行评比，其中银杏花粉、油松花粉、白皮松花粉、山茶花花粉、荞麦花粉氨基酸数据参引已发表文献[9-12].
1. 3. 1模糊识别法
设U为待评价的植物蛋白，根据兰氏距离法定义杜仲雄花蛋白与标准蛋白（FAO全鸡蛋蛋白）[13]的贴近度U（a,ui） ,即：
式中，ak（k = 1、2、3……7） 为标准蛋白的7种必需氨基酸含量；uik为第i个评价对象第k种必需氨基酸含量。本实验中，i = 1、2、3、4、5、6,分别代表杜仲雄花、银杏花粉、油松花粉、白皮松花粉、山茶花花粉、荞麦花粉。贴近度反应评价对象蛋白质质量与标准蛋白质的接近程度。贴近度的值越接近于1,其蛋白质营养价值相对越高[13].
1. 3. 2氨基酸比值系数法
采用联合国粮农组织 （FAO）/世界卫生组织（WHO） 提出的人体必需氨基酸模式[14]进行对比，并计算样品中必需氨基酸的比值（RAA）、氨基酸比值系数（RC） 和氨基酸比值系数分（SRC）。
RAA =待 评 蛋 白 质 中 某 必 需 氨 基 酸 含 量/（FAO/WHO） 模式中相应必需氨基酸含量；
RC =待评蛋白质中某必需氨基酸RAA /各种氨基酸RAA的均值；
SRC = 100-SRD × 100（SRD为RC的相对标准偏差）
RAA和RC的值越接近于1,表明该必需氨基酸的含量越接近FAO/WHO的推荐值，RC值最低者为第一限制性氨基酸；SRC的值越接近100,表明待评价蛋白质中各种必需氨基酸的含量越均衡，其营养价值就越高[15].
1. 4数据处理与分析
对氨基酸进行分类，包括总氨基酸（TAA）、人体必需氨基酸（EAA）、非必需氨基酸（NAA）、儿童必需氨基酸、鲜味氨基酸、甜味氨基酸、芳香族氨基酸、药用氨基酸[16].采用Excel计算各氨基酸的均值、标准差、变异系数及评价指标。聚类分析采用SPSS 20. 0软件，聚类分析过程中，先将数据标准化处理，然后采用欧式平方距离对193份杜仲种质进行系统聚类。对不同来源地和不同类群杜仲雄花氨基酸含量进行单因素方差分析和Duncan多重比较。
