梔子是一種廣受歡迎的功能性食品和天然色素的原料，來源廣泛，不同產(chǎn)品共用同一名稱的現(xiàn)象非常普遍。揮發(fā)性有機(jī)物（VOCs）是影響梔子果實(shí)風(fēng)味和品質(zhì)的重要因素。采用快速氣相電子鼻對6批不同來源的梔子果實(shí)進(jìn)行分析，研究梔子果實(shí)揮發(fā)性有機(jī)物的快速鑒別方法。
圖中不同顏色代表不同樣品。從氣相色譜疊加圖可明顯看出，兩根色譜柱的檢測結(jié)果總體相似。六個梔子果實(shí)樣品在保留時(shí)間和峰面積上存在差異。從譜圖可見，屈原梔子樣品在0~50s間的色譜峰普遍較高，且在100s附近存在特征峰。經(jīng)分析該峰發(fā)現(xiàn)，金溪梔子樣品在100s處的色譜峰高于其他五個樣品。梔子果實(shí)樣品在100~300s間的色譜峰高度相對較低。其中，屈原梔子樣品和樟樹梔子樣品的峰高在不同出峰時(shí)間顯著高于其他樣品。
通過分析原始譜圖可知，六個梔子果實(shí)樣品間的差異主要體現(xiàn)在峰高的變化上，即VOCs數(shù)量的差異。為進(jìn)一步驗(yàn)證樣品組間的差異，本研究首先采用PCA統(tǒng)計(jì)學(xué)方法揭示樣品組間VOCs的差異，確定差異色譜峰，并通過數(shù)據(jù)庫檢索對特定色譜峰進(jìn)行定性分析，從而準(zhǔn)確有效地揭示樣品組間VOCs的差異。
主成分分析（PCA）
對六個批次梔子果實(shí)樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA處理，得到主成分分析圖（如圖3所示）。橫縱坐標(biāo)分別代表PCA獲得的第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）的貢獻(xiàn)率。PCA模型顯示，PC1貢獻(xiàn)率為87.035%，PC2貢獻(xiàn)率為8.051%，兩者累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)95.086%，較好地反映了樣品的實(shí)際情況。電子鼻主成分分析圖的樣品識別指數(shù)達(dá)到96%，表明六個批次梔子果實(shí)樣品間存在VOCs差異。Heracles NEO超快電子鼻技術(shù)能有效區(qū)分梔子果實(shí)樣品。從圖中可見，樟樹梔子和東鄉(xiāng)梔子分布位置最近，兩組樣品整體氣味差異較小。屈原梔子遠(yuǎn)離其他五個樣品組，顯示出最大的VOCs差異。
化合物鑒定
遵循上述篩選，將符合條件的色譜峰保留時(shí)間（Rts）轉(zhuǎn)換為保留指數(shù)（RI），并在AroChembase數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行定性分析，以獲得各梔子果實(shí)樣品中可能存在的化合物及其性質(zhì)。感官描述信息及定性結(jié)果見表1和表2。為使色譜峰定性結(jié)果更準(zhǔn)確，本研究采用交叉驗(yàn)證法，通過分析MXT-5和MXT-1701兩根色譜柱的保留指數(shù)，再從數(shù)據(jù)庫中獲取結(jié)果。選取所有檢索化合物中相關(guān)系數(shù)最高的化合物作為結(jié)果顯示。
如表1所示，共鑒定出18種VOCs。為更直觀地比較不同產(chǎn)地梔子果實(shí)樣品中VOCs含量的差異，以VOCs為橫軸、平均峰面積為縱軸繪制了差異化合物含量柱狀圖（如圖5所示）。圖5數(shù)據(jù)顯示，梔子果實(shí)中VOCs的化學(xué)組成相對相似，但不同產(chǎn)地梔子果實(shí)的同一化學(xué)成分含量差異巨大，表明不同產(chǎn)地梔子果實(shí)品質(zhì)存在差異。從柱狀圖可見，最顯著的特征是屈原梔子，其甲酸甲酯、2-丙醇、丙烯腈、乙酸乙烯酯、乙酸和3-甲基丁醛等11種化合物含量最高，但己醛和月桂烯含量低于其他五個樣品。寧鄉(xiāng)梔子含量變化相對穩(wěn)定，其乙酸含量高于其他樣品。梔子果實(shí)中含量最高的化合物是己醛，其中金溪梔子樣品含量最高，其次是唐河梔子。金溪梔子中2,3-戊二酮、乙烷和1,1,2-三氯乙烷含量高于其他樣品，而樟樹梔子中月桂烯和β-水芹烯含量高于其他樣品。唐河梔子中2,3-戊二酮、乙烷、1,1,2-三氯乙烷和己醛含量相對較高，而其他化合物含量較低。東鄉(xiāng)梔子未表現(xiàn)出任何顯著高于其他梔子果實(shí)樣品的成分，其化合物含量普遍低于其他樣品。
判別因子分析（DFA）是一種確定個體所屬類別的統(tǒng)計(jì)分析方法。它通過兩個或多個已知類別的樣本數(shù)據(jù)優(yōu)化這種區(qū)分，最大化組間距離的同時(shí)確保用于定性判斷的組內(nèi)差異最小。在PCA基礎(chǔ)上進(jìn)行DFA，可通過減小組內(nèi)差異來擴(kuò)大組間差異，從而使不同產(chǎn)地的梔子果實(shí)樣品更易區(qū)分。結(jié)果如圖6所示。
從梔子果實(shí)樣品的判別因子分析圖可見，東鄉(xiāng)梔子和寧鄉(xiāng)梔子相對接近，唐河梔子和金溪梔子相對接近，樟樹梔子和東鄉(xiāng)梔子相對接近。屈原梔子與其他五個組分不在同一象限，且距離最遠(yuǎn)的組分氣味差異顯著。DFA結(jié)果與PCA結(jié)果略有不同，東鄉(xiāng)梔子與樟樹梔子的距離更近，但整體組分差異相似，進(jìn)一步驗(yàn)證了PCA結(jié)果。判別因子1（DF1）貢獻(xiàn)率為85.453%，判別因子2（DF2）貢獻(xiàn)率為8.593%，兩者累計(jì)貢獻(xiàn)率為94.046%，表明DFA模型能有效區(qū)分不同梔子果實(shí)樣品，判別效果較好。所得結(jié)果與PCA一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了PCA結(jié)果。
來源：感官科學(xué)與評定，轉(zhuǎn)載請注明來源。
參考文獻(xiàn)：YupingDai,DanHuang,YeHe,etal.ExploratoryStudyonDistinguishingDendrobiumStemandFiveSpeciesofDendrobiumUsingHeraclesNeoUltra-FastGasPhaseElectronicNose[J].
提醒：文章僅供參考，如有不當(dāng)，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(dǎo)致的損失，此公眾號運(yùn)營方不負(fù)責(zé)。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系小編。
氣相色譜圖分析
Heracles NEO超快氣相電子鼻配備兩個離子化檢測器，即MXT-5低極性色譜柱和MXT-1701中極性色譜柱。為了更準(zhǔn)確地比較樣品間的差異，本研究使用了這兩個檢測器。對色譜柱檢測結(jié)果進(jìn)行分析，并將所有梔子果實(shí)樣品的原始?xì)庀嗌V圖疊加，結(jié)果如圖1和圖2所示。圖中不同顏色代表不同樣品。從氣相色譜疊加圖可明顯看出，兩根色譜柱的檢測結(jié)果總體相似。六個梔子果實(shí)樣品在保留時(shí)間和峰面積上存在差異。從譜圖可見，屈原梔子樣品在0~50s間的色譜峰普遍較高，且在100s附近存在特征峰。經(jīng)分析該峰發(fā)現(xiàn)，金溪梔子樣品在100s處的色譜峰高于其他五個樣品。梔子果實(shí)樣品在100~300s間的色譜峰高度相對較低。其中，屈原梔子樣品和樟樹梔子樣品的峰高在不同出峰時(shí)間顯著高于其他樣品。
圖1 MXT-5氣相色譜疊加圖
圖2 MXT-1701氣相色譜疊加圖
通過分析原始譜圖可知，六個梔子果實(shí)樣品間的差異主要體現(xiàn)在峰高的變化上，即VOCs數(shù)量的差異。為進(jìn)一步驗(yàn)證樣品組間的差異，本研究首先采用PCA統(tǒng)計(jì)學(xué)方法揭示樣品組間VOCs的差異，確定差異色譜峰，并通過數(shù)據(jù)庫檢索對特定色譜峰進(jìn)行定性分析，從而準(zhǔn)確有效地揭示樣品組間VOCs的差異。
主成分分析（PCA）
對六個批次梔子果實(shí)樣品數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA處理，得到主成分分析圖（如圖3所示）。橫縱坐標(biāo)分別代表PCA獲得的第一主成分（PC1）和第二主成分（PC2）的貢獻(xiàn)率。PCA模型顯示，PC1貢獻(xiàn)率為87.035%，PC2貢獻(xiàn)率為8.051%，兩者累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)95.086%，較好地反映了樣品的實(shí)際情況。電子鼻主成分分析圖的樣品識別指數(shù)達(dá)到96%，表明六個批次梔子果實(shí)樣品間存在VOCs差異。Heracles NEO超快電子鼻技術(shù)能有效區(qū)分梔子果實(shí)樣品。從圖中可見，樟樹梔子和東鄉(xiāng)梔子分布位置最近，兩組樣品整體氣味差異較小。屈原梔子遠(yuǎn)離其他五個樣品組，顯示出最大的VOCs差異。
圖3梔子果實(shí)樣品的主成分分析
為進(jìn)一步分析不同樣品間VOCs的差異，在PCA圖基礎(chǔ)上增加了載荷圖（Loading）（如圖4所示）。將篩選色譜峰后得到的載荷圖與圖3的PCA圖進(jìn)行比較，可見兩圖中樣品的整體分布趨勢一致，表明篩選后的色譜峰具有代表性，能反映樣品的整體氣味。圖中標(biāo)記了主要貢獻(xiàn)的色譜峰，并根據(jù)色譜峰的保留指數(shù)在AroChembase數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行檢索。對這些色譜峰進(jìn)行定性分析，獲得了導(dǎo)致六個梔子果實(shí)樣品差異的化合物信息。
圖4 梔子果實(shí)樣品的主成分分析及載荷圖
化合物鑒定
遵循上述篩選，將符合條件的色譜峰保留時(shí)間（Rts）轉(zhuǎn)換為保留指數(shù)（RI），并在AroChembase數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行定性分析，以獲得各梔子果實(shí)樣品中可能存在的化合物及其性質(zhì)。感官描述信息及定性結(jié)果見表1和表2。為使色譜峰定性結(jié)果更準(zhǔn)確，本研究采用交叉驗(yàn)證法，通過分析MXT-5和MXT-1701兩根色譜柱的保留指數(shù)，再從數(shù)據(jù)庫中獲取結(jié)果。選取所有檢索化合物中相關(guān)系數(shù)最高的化合物作為結(jié)果顯示。
如表1所示，共鑒定出18種VOCs。為更直觀地比較不同產(chǎn)地梔子果實(shí)樣品中VOCs含量的差異，以VOCs為橫軸、平均峰面積為縱軸繪制了差異化合物含量柱狀圖（如圖5所示）。圖5數(shù)據(jù)顯示，梔子果實(shí)中VOCs的化學(xué)組成相對相似，但不同產(chǎn)地梔子果實(shí)的同一化學(xué)成分含量差異巨大，表明不同產(chǎn)地梔子果實(shí)品質(zhì)存在差異。從柱狀圖可見，最顯著的特征是屈原梔子，其甲酸甲酯、2-丙醇、丙烯腈、乙酸乙烯酯、乙酸和3-甲基丁醛等11種化合物含量最高，但己醛和月桂烯含量低于其他五個樣品。寧鄉(xiāng)梔子含量變化相對穩(wěn)定，其乙酸含量高于其他樣品。梔子果實(shí)中含量最高的化合物是己醛，其中金溪梔子樣品含量最高，其次是唐河梔子。金溪梔子中2,3-戊二酮、乙烷和1,1,2-三氯乙烷含量高于其他樣品，而樟樹梔子中月桂烯和β-水芹烯含量高于其他樣品。唐河梔子中2,3-戊二酮、乙烷、1,1,2-三氯乙烷和己醛含量相對較高，而其他化合物含量較低。東鄉(xiāng)梔子未表現(xiàn)出任何顯著高于其他梔子果實(shí)樣品的成分，其化合物含量普遍低于其他樣品。
表1 色譜峰定性結(jié)果和氣味描述
表2 色譜峰的平均峰面積
圖5 不同化合物含量的直方圖
判別因子分析(DFA)判別因子分析（DFA）是一種確定個體所屬類別的統(tǒng)計(jì)分析方法。它通過兩個或多個已知類別的樣本數(shù)據(jù)優(yōu)化這種區(qū)分，最大化組間距離的同時(shí)確保用于定性判斷的組內(nèi)差異最小。在PCA基礎(chǔ)上進(jìn)行DFA，可通過減小組內(nèi)差異來擴(kuò)大組間差異，從而使不同產(chǎn)地的梔子果實(shí)樣品更易區(qū)分。結(jié)果如圖6所示。
從梔子果實(shí)樣品的判別因子分析圖可見，東鄉(xiāng)梔子和寧鄉(xiāng)梔子相對接近，唐河梔子和金溪梔子相對接近，樟樹梔子和東鄉(xiāng)梔子相對接近。屈原梔子與其他五個組分不在同一象限，且距離最遠(yuǎn)的組分氣味差異顯著。DFA結(jié)果與PCA結(jié)果略有不同，東鄉(xiāng)梔子與樟樹梔子的距離更近，但整體組分差異相似，進(jìn)一步驗(yàn)證了PCA結(jié)果。判別因子1（DF1）貢獻(xiàn)率為85.453%，判別因子2（DF2）貢獻(xiàn)率為8.593%，兩者累計(jì)貢獻(xiàn)率為94.046%，表明DFA模型能有效區(qū)分不同梔子果實(shí)樣品，判別效果較好。所得結(jié)果與PCA一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了PCA結(jié)果。
圖6 不同梔子果實(shí)樣品的判別因子分析圖
本研究利用Heracles Neo超快氣相電子鼻技術(shù)分析六個批次梔子果實(shí)樣品的VOCs，建立了梔子果實(shí)快速檢測方法，共鑒定并分析了18種VOCs。經(jīng)驗(yàn)證，PCA和DFA兩個模型均發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)地梔子果實(shí)間存在明顯的VOCs差異。這使得基于氣味信息快速鑒別不同產(chǎn)地梔子果實(shí)成為可能。在六個批次梔子果實(shí)樣品中，屈原梔子與其他樣品差異最大，其甲酸甲酯、2-丙醇、丙烯腈等化合物含量較高，而己醛含量極低。金溪梔子和唐河梔子的VOCs相近，且金溪梔子中己醛和2,3-戊二酮含量較高。東鄉(xiāng)梔子、寧鄉(xiāng)梔子和樟樹梔子樣品的VOCs相對接近。唐河梔子中己醛含量較高，而寧鄉(xiāng)梔子中乙酸含量較高。乙酸、3-甲基丁醛、2,3-戊二酮和己醛可能是導(dǎo)致不同產(chǎn)地梔子果實(shí)VOCs差異的重要化合物。來源：感官科學(xué)與評定，轉(zhuǎn)載請注明來源。
參考文獻(xiàn)：YupingDai,DanHuang,YeHe,etal.ExploratoryStudyonDistinguishingDendrobiumStemandFiveSpeciesofDendrobiumUsingHeraclesNeoUltra-FastGasPhaseElectronicNose[J].
提醒：文章僅供參考，如有不當(dāng)，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(dǎo)致的損失，此公眾號運(yùn)營方不負(fù)責(zé)。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系小編。
