隨著人們健康意識的不斷提高,對天然、安全、有效的養(yǎng)生保健產(chǎn)品的需求日益增長。玉靈膏因其獨特的養(yǎng)生價值備受關(guān)注,本研究旨在通過超快速氣相電子鼻技術(shù),對玉靈膏蒸制過程中氣味物質(zhì)進行系統(tǒng)分析,摸索玉靈膏蒸制過程中氣味物質(zhì)變化規(guī)律,并建立玉靈膏質(zhì)量快速判別模型,為優(yōu)化玉靈膏質(zhì)量控制及產(chǎn)業(yè)化推廣提供理論依據(jù)。
主要差異氣味化合物ROAV分析
以蒸制60h玉靈膏為樣品,對其中主要差異化合物進行ROAV分析。17種主要差異化合物中,山梨醛相對含量與嗅覺閾值比值最高,因此定義山梨醛ROAV為100.00,其他主要差異化合物ROAV分析結(jié)果見表2。由表2可知,山梨醛、異戊酸、2,3-戊二酮、2-乙基-3,6-二甲基吡嗪、巴豆醛、正辛醛、異丁醛、糠醛、5-甲基呋喃醛9種化合物ROAV≥1,表明其是對玉靈膏氣味貢獻最大;2-甲基丁醇、3-己醇ROAV≥0.1,表明其對玉靈膏風味起到一定修飾作用。而其他化合物ROAV≤0.1,表明其對玉靈膏氣味無貢獻。對玉靈膏氣味貢獻最大9種氣味化合物變化規(guī)律及相對含量進一步分析,篩選相對含量大于1%化合物,確定異丁醛、巴豆醛、2,3-戊二酮、糠醛、5-甲基呋喃醛5種揮發(fā)性化合物為玉靈膏中關(guān)鍵性氣味化合物,其中巴豆醛和糠醛是相對含量最高的兩種揮發(fā)性氣味化合物,其可能是玉靈膏蒸制過程中標志性氣味化合物。
化學計量學分析
PCA模型分析
DFA模型分析
SIMCA模型分析
來源：感官科學與評定，轉(zhuǎn)載請注明來源。文章封面圖片來源于創(chuàng)客貼會員。 參考文獻：王俊亮,查圣華,楊玉冰,等.基于超快速氣相電子鼻技術(shù)對玉靈膏蒸制過程中氣味物質(zhì)變化分析研究[J].食品安全質(zhì)量檢測學報,2025,16(21):66-73. 提醒：文章僅供參考，如有不當，歡迎留言指正和交流。且讀者不應(yīng)該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據(jù)文章內(nèi)容采取行動，因此導致的損失，此公眾號運營方不負責。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系小編。
氣味指紋圖譜結(jié)果
對蒸制0、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100、110、120h玉靈膏樣品進行分析，得到各不同蒸制時間玉靈膏樣品氣味色譜信息,由圖1~2玉靈膏指紋圖譜可知,不同蒸制時間玉靈膏樣品色譜信息在MXT-5色譜柱及MXT-1701兩根色譜柱上均有明顯差異,主要表現(xiàn)在不同色譜峰在不同蒸制時間上峰面積大小不同,說明不同蒸制時間玉靈膏樣品中揮發(fā)性氣味化合物在不斷發(fā)生變化。為快速篩選出樣品中含量差異較大且對風味貢獻程度大的成分,通過AlphaSoft數(shù)據(jù)處理軟件,根據(jù)色譜峰判別能力及峰面積大小篩選出玉靈膏主要差異氣味化合物,分析玉靈膏中主要差異氣味化合物變化規(guī)律,并建立PCA、DFA、SIMCA統(tǒng)計分析模型,實現(xiàn)對不同蒸制時間玉靈膏樣品快速判別。
對蒸制0、10、20、30、40、50、60、70、80、90、100、110、120h玉靈膏樣品進行分析，得到各不同蒸制時間玉靈膏樣品氣味色譜信息,由圖1~2玉靈膏指紋圖譜可知,不同蒸制時間玉靈膏樣品色譜信息在MXT-5色譜柱及MXT-1701兩根色譜柱上均有明顯差異,主要表現(xiàn)在不同色譜峰在不同蒸制時間上峰面積大小不同,說明不同蒸制時間玉靈膏樣品中揮發(fā)性氣味化合物在不斷發(fā)生變化。為快速篩選出樣品中含量差異較大且對風味貢獻程度大的成分,通過AlphaSoft數(shù)據(jù)處理軟件,根據(jù)色譜峰判別能力及峰面積大小篩選出玉靈膏主要差異氣味化合物,分析玉靈膏中主要差異氣味化合物變化規(guī)律,并建立PCA、DFA、SIMCA統(tǒng)計分析模型,實現(xiàn)對不同蒸制時間玉靈膏樣品快速判別。
主要差異氣味化合物定性及含量變化分析
通過AlphaSoft數(shù)據(jù)處理軟件自帶變量過濾功能,選取判別能力大于0.950,峰面積大于1000的色譜峰作為主要氣味差異化合物,并將其保留時間轉(zhuǎn)換為保留指數(shù),通過Arochembase數(shù)據(jù)庫檢索,分析不同蒸制時間玉靈膏樣品氣味差異。共篩選出丙酸甲酯、2-甲基丁醇、巴豆醛、糠醛等17種主要差異化合物,具體信息如表2。氣味描述分析信息為Arochembase數(shù)據(jù)庫中對檢索確定化合物的定性描述信息,主要氣味差異化合物相對含量通過色譜峰面積歸一法計算得到,嗅覺閾值為Arochembase數(shù)據(jù)庫中對檢索確定的化合物嗅覺閾值的說明。
通過AlphaSoft數(shù)據(jù)處理軟件自帶變量過濾功能,選取判別能力大于0.950,峰面積大于1000的色譜峰作為主要氣味差異化合物,并將其保留時間轉(zhuǎn)換為保留指數(shù),通過Arochembase數(shù)據(jù)庫檢索,分析不同蒸制時間玉靈膏樣品氣味差異。共篩選出丙酸甲酯、2-甲基丁醇、巴豆醛、糠醛等17種主要差異化合物,具體信息如表2。氣味描述分析信息為Arochembase數(shù)據(jù)庫中對檢索確定化合物的定性描述信息,主要氣味差異化合物相對含量通過色譜峰面積歸一法計算得到,嗅覺閾值為Arochembase數(shù)據(jù)庫中對檢索確定的化合物嗅覺閾值的說明。
表2 玉靈膏主要差異化合物分析
以蒸制60h玉靈膏為樣品,對其中主要差異化合物進行ROAV分析。17種主要差異化合物中,山梨醛相對含量與嗅覺閾值比值最高,因此定義山梨醛ROAV為100.00,其他主要差異化合物ROAV分析結(jié)果見表2。由表2可知,山梨醛、異戊酸、2,3-戊二酮、2-乙基-3,6-二甲基吡嗪、巴豆醛、正辛醛、異丁醛、糠醛、5-甲基呋喃醛9種化合物ROAV≥1,表明其是對玉靈膏氣味貢獻最大;2-甲基丁醇、3-己醇ROAV≥0.1,表明其對玉靈膏風味起到一定修飾作用。而其他化合物ROAV≤0.1,表明其對玉靈膏氣味無貢獻。對玉靈膏氣味貢獻最大9種氣味化合物變化規(guī)律及相對含量進一步分析,篩選相對含量大于1%化合物,確定異丁醛、巴豆醛、2,3-戊二酮、糠醛、5-甲基呋喃醛5種揮發(fā)性化合物為玉靈膏中關(guān)鍵性氣味化合物,其中巴豆醛和糠醛是相對含量最高的兩種揮發(fā)性氣味化合物,其可能是玉靈膏蒸制過程中標志性氣味化合物。
化學計量學分析
PCA模型分析
以篩選的主要差異化合物色譜峰作為傳感器,進行PCA分析,由圖3可知,主成分1貢獻率為57.968%,主成分2貢獻率為36.414%,主成分1與主成分2累計貢獻率為94.382%,因此主成分1與主成分2可以很好的代表玉靈膏樣品的實際情況。且PCA識別指數(shù)為96,說明不同蒸制時間玉靈膏揮發(fā)性氣味區(qū)分為有效區(qū)分,且區(qū)分效果較好,因此PCA可有效區(qū)分不同蒸制時間玉靈膏樣品。
為縮小組內(nèi)差異,擴大組間差異,在不同蒸制時間玉靈膏PCA及主要差異化合物的基礎(chǔ)上,根據(jù)篩選的主要差異化合物色譜信息,建立其DFA模型。由圖4可知,判別因子1貢獻率為65.975%,判別因子2貢獻率為25.618%,判別因子1與判別因子2之和為91.593%,說明DFA可以有效區(qū)分不同蒸制時間玉靈膏產(chǎn)品。利用AlphaSoft多元統(tǒng)計中DFA分析,投影未知樣品色譜信息,并對投影結(jié)果進行判定未知樣品歸屬。本研究投影未知樣品1(蒸制10h玉靈膏)、未知樣品2(蒸制30h玉靈膏)、未知樣品3(蒸制60h玉靈膏)、未知樣品4(蒸制90h玉靈膏)、未知樣品5(蒸制110h玉靈膏)圖譜信息到建立的DFA模型,投影結(jié)果如圖4中所示,對投影結(jié)果進行判定,未知樣品1~5分別屬于10組、30組、60組、90組、110組,且識別值均為100%,說明DFA對未知樣品判別能力較強。因此建立的DFA模型,可有效區(qū)分不同蒸制時間玉靈膏樣品,對未知蒸制時間玉靈膏樣品可快速判別其蒸制時間。
由圖5所示,以蒸制60h玉靈膏樣品為對照樣品組,其樣品均落在可接受區(qū)域內(nèi),而其他蒸制時間玉靈膏樣品則落在可接受區(qū)外。且驗證得分,即樣品識別率為92%,因此利用建立的SIMCA模型,可實現(xiàn)對蒸制時間玉靈膏樣品進行快速鑒定,如果以蒸制60h玉靈膏樣品為合格樣品,則其他蒸制時間玉靈膏樣品可快速判定為不合格樣品。
