干酪風(fēng)味分析研究進(jìn)展

王磊，莫蓓紅*，劉振民，高海燕

1(乳業(yè)生物技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，光明乳業(yè)股份有限公司技術(shù)中心，上海乳業(yè)生物工程技術(shù)研究中心，上海，200436)2(上海大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，上海，200444)

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干酪風(fēng)味分析研究進(jìn)展

王磊1，莫蓓紅1*，劉振民1，高海燕2

1(乳業(yè)生物技術(shù)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，光明乳業(yè)股份有限公司技術(shù)中心，上海乳業(yè)生物工程技術(shù)研究中心，上海，200436)2(上海大學(xué) 生命科學(xué)學(xué)院，上海，200444)

摘要論述了干酪在風(fēng)味分析方面的研究近況，包括干酪風(fēng)味化合物的提取與定性定量測定方法，感官評價的方法并闡述了如何利用數(shù)據(jù)分析法在理化分析和感官分析之間建立聯(lián)系，從而加深對干酪風(fēng)味的理解。

關(guān)鍵詞干酪風(fēng)味；儀器分析；感官分析

干酪是原料乳經(jīng)發(fā)酵、濃縮和成熟而制成的一種高營養(yǎng)食品。干酪的成熟是一個極其復(fù)雜的生物化學(xué)過程，包含了大量的酶和化學(xué)反應(yīng)，因此干酪中蘊(yùn)含了多種風(fēng)味化合物，包括揮發(fā)性物質(zhì)和非揮發(fā)性物質(zhì)。揮發(fā)性物質(zhì)主要作用于人的嗅覺器官，是影響干酪香味的主要因素；非揮發(fā)性物質(zhì)主要作用于人的味覺器官，是影響干酪滋味的主要因素[1]。國內(nèi)外科學(xué)家一直以來希望將干酪風(fēng)味組分與人感官認(rèn)知建立聯(lián)系，從而推動干酪風(fēng)味控制技術(shù)的進(jìn)步。

儀器分析在風(fēng)味物質(zhì)的研究方面發(fā)揮著重要作用。以色譜和質(zhì)譜為基礎(chǔ)的風(fēng)味分析系統(tǒng)的發(fā)展已相對成熟，氣質(zhì)聯(lián)用(gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS)可以很好地對揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行分離與鑒定，另外，通過儀器的理化分析與感官分析結(jié)合，解決一般理化分析方法所不能解決的復(fù)雜生理感受問題，并對獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，從而綜合解釋干酪風(fēng)味對人的影響。

目前國內(nèi)外干酪風(fēng)味方面的研究在干酪科學(xué)中占據(jù)一席之地，國內(nèi)大多利用頂空(headspace，HS)和固相微萃取法(solid-phase microextraction，SPME)結(jié)合GC-MS對干酪的揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行測定。國外研究者已廣泛采用GC-MS、氣相色譜嗅覺測量法(gas Chromatography-olfactometr,GC-O)、電子鼻、電子舌和高效液相色譜法(high performance liquid chromatography，HPLC)并出現(xiàn)了近紅外光譜(near infrared spectrum，NIR)，核磁共振(nuclear magnetic resonance，NMR)等新的分析技術(shù)對干酪風(fēng)味進(jìn)行全面的分析。此外，感官分析的方法研究也越來越受到重視。本文希望通過對干酪風(fēng)味分析方法的總結(jié)和介紹，有助于國內(nèi)干酪產(chǎn)品的開發(fā)和品質(zhì)控制。

1干酪中風(fēng)味物質(zhì)的提取、分離與鑒定方法

1.1揮發(fā)性物質(zhì)

1.1.1揮發(fā)性物質(zhì)的提取

目前，有多種方法可以應(yīng)用于干酪揮發(fā)性物質(zhì)的提取，如高真空蒸餾技術(shù)，溶劑萃取法，同時蒸餾萃取法(simultaneous distillation extraction, SDE)，頂空補(bǔ)集法(HS)和固相微萃取法(SPME)。目前應(yīng)用比較廣泛的有頂空捕集法(HS)和固相微萃取(SPME)。

頂空捕集法(HS)，可分為靜態(tài)頂空捕集法和動態(tài)頂空捕集法(也叫吹掃捕集法，purge-and-trap)。靜態(tài)頂空捕集法由于靈敏度的限制，使得它在揮發(fā)性成分的應(yīng)用上受到了阻礙。動態(tài)頂空法是一種基于預(yù)濃縮和富集的技術(shù)。食品中的揮發(fā)性物質(zhì)被分離出來后(如利用加熱的方法)，被富集到冷的捕集器中或者被吸收到一個惰性吸附物上，隨后通過熱解吸或者合適的溶劑洗脫進(jìn)而對化合物進(jìn)行分析鑒定[2]。LOUISE等人利用動態(tài)頂空捕集法提取經(jīng)三種酵母菌發(fā)酵的干酪模型中的揮發(fā)性物質(zhì)，并與GC-MS結(jié)合，測得了56種化合物[3]。MAIKEN等人利用動態(tài)頂空與8W-GC-O結(jié)合對7個法國商業(yè)化未加工的半硬質(zhì)干酪進(jìn)行了測定[4]。但同時也應(yīng)注意到，頂空法所能提取到揮發(fā)物質(zhì)的最小檢測限在10-7g/L，然而質(zhì)譜的檢測限在10-5g/L，即提取到的化合物不能全部通過質(zhì)譜鑒定出來，這也使得該方法受到一定的限制[1]。

固相微萃取(SPME)。SPME是一種微型萃取裝置(如圖1)[5]，通過裝置中的萃取頭實(shí)現(xiàn)對樣品的風(fēng)味物質(zhì)的萃取。當(dāng)采集完成后，萃取頭可直接與氣相色譜(GC)，或者高效液相色譜(HPLC)聯(lián)用，實(shí)現(xiàn)采樣、提取、富集、分離、鑒定一體化。SPME操作簡單，快捷，方便。目前廣泛應(yīng)用于干酪揮發(fā)性物質(zhì)的提取上。張國農(nóng)，顧敏鋒等人利用SPME與GC-MS聯(lián)合檢測再制干酪中揮發(fā)性物質(zhì)，共檢測到了75種揮發(fā)性成分[6]。BEATRIZ等人同樣利用SPME與GC-MS聯(lián)合檢測母羊和山羊干酪中的揮發(fā)性物質(zhì)，共檢測到65種[7]。

1-SPME萃取頭；2-無菌針；3-支架；4-硅酮隔墊；5-彈簧；6-外套管;7-推桿圖1　商業(yè)化固相微萃取裝置Fig.1　Commercial solid-phase microextraction(SPME)

1.1.2揮發(fā)性物質(zhì)的分離與鑒定

目前，以氣相色譜為基礎(chǔ)的系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于干酪揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的分離與檢測。

氣相色譜自20世紀(jì)50年代問世以來不斷發(fā)展，對于物質(zhì)的分離較為成熟。其中與質(zhì)譜的聯(lián)用在鑒定揮發(fā)性物質(zhì)方面有著廣泛的應(yīng)用。MURTAZA，HUMA等人利用動態(tài)頂空與氣相色譜結(jié)合在不同鹽含量的切達(dá)干酪中測定出19種揮發(fā)性物質(zhì)[8]。HIROSHI等人用氣相飛行時間質(zhì)譜(gas chromatography/time-of-flight mass spectrometry，GC/TOF-MS)測定13個干酪樣品，鑒定出了44種風(fēng)味化合物[9]。

在與氣相色譜聯(lián)用中，氣相色譜嗅覺測量法(GC-O，GC-嗅探)逐漸得到重視。通過氣相色譜與人的嗅覺結(jié)合，可以從眾多的揮發(fā)性物質(zhì)中鑒別出關(guān)鍵香味成分。GC-O主要有3種分析方法：一種是不斷稀釋樣品以確定揮發(fā)性物質(zhì)閾值及香氣活性從而判斷揮發(fā)性成分對香味貢獻(xiàn)的稀釋分析法，如MARY等人對4種切達(dá)干酪用香味稀釋分析法(aroma extract dilution analysis，AEDA)分析香氣活性成分對風(fēng)味的貢獻(xiàn)大小，并用風(fēng)味稀釋度(flavor dilution，F(xiàn)D)量化[10]；一種是檢測某種濃度下待測樣品所能感受到的氣味強(qiáng)度的氣味具體量值估計(jì)法(Osme),如MICHAEL QIAN，CARA NELSON等人用AEDA和Osme對藍(lán)紋干酪的風(fēng)味成分的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行了評估，發(fā)現(xiàn)AEDA與Osme的結(jié)果有很高的相似性[11]；還有根據(jù)物質(zhì)出現(xiàn)的頻率來測定關(guān)鍵香味物質(zhì)。但這3種方法都有各自的局限性，如稀釋法工作量大，耗時長，量值估計(jì)法需要專業(yè)人員才能獲得準(zhǔn)確的結(jié)果，頻率法則無法檢出閾值低于感官檢測閾值的物質(zhì)。因此，需要根據(jù)實(shí)驗(yàn)的具體情況擇優(yōu)選擇[12]。

1.2非揮發(fā)性物質(zhì)

1.2.1非揮發(fā)性物質(zhì)的提取與分離

干酪中的水溶性提取物(water-soluble extract，WSE)主要賦予了干酪的滋味，其中主要含有非揮發(fā)性成分。非揮發(fā)性物質(zhì)主要由礦物質(zhì)鹽、乳酸、乳糖、氨基酸和小肽組成，而氨基酸和小肽是主要的滋味物質(zhì)。由于非揮發(fā)性物質(zhì)主要呈水溶性，干酪樣品可先通過加水提取，得到的含氮化合物再通過膜過濾或者高效液相色譜分離鑒定。

1.2.2非揮發(fā)性物質(zhì)的鑒定

高效液相色譜法(HPLC)是目前鑒定非揮發(fā)性物質(zhì)方面應(yīng)用較廣泛的一種方法。通過HPLC可以實(shí)現(xiàn)干酪中游離氨基酸和多肽的鑒定，而疏水性多肽又是苦味的主要來源。游離氨基酸則直接賦予了干酪的滋味，如甜味，苦味、鮮味等[13]。CAMILLA等人將動態(tài)頂空捕集法與RP-HPLC結(jié)合，對干酪粉的游離氨基酸進(jìn)行了測定，鑒定出了23種氨基酸[14]。但同時應(yīng)該注意到，人在咀嚼食品時所感受到的滋味是動態(tài)且復(fù)雜的過程，是滋味成分間以及與環(huán)境相互反應(yīng)的一種綜合結(jié)果，單靠HPLC對物質(zhì)定性檢測是很難說明滋味在口中的釋放情況。

人工口腔模型系統(tǒng)能夠很好地模擬食品在口腔中咀嚼時風(fēng)味的釋放情況，也能夠?qū)捉李l率、咀嚼時間，唾液的流動性等參數(shù)結(jié)合分析。口腔模型系統(tǒng)對風(fēng)味物質(zhì)有很高的敏感性，可與HPLC聯(lián)用對滋味物質(zhì)進(jìn)行分析[15]。另外，在風(fēng)味物質(zhì)提取方面，與溶劑輔助蒸餾法(solvent-assisted flavor evaporation，SAFE)、SPME和吹掃補(bǔ)集法在揮發(fā)性物質(zhì)提取上，人工口腔模型系統(tǒng)也具有很大優(yōu)勢[16]。

近年來，紅外光譜法(IR)和核磁共振(NMR)也逐漸應(yīng)用到干酪非揮發(fā)性成分的分析當(dāng)中。紅外光譜法是利用分子受到紅外光照射時，分子能級發(fā)生躍遷，在一定波長下則會出現(xiàn)相應(yīng)的吸收峰，根據(jù)峰的位置和形狀可以判斷分子的結(jié)構(gòu)進(jìn)而進(jìn)行物質(zhì)的分析。而傅里葉變換紅外光譜儀(Fourier transform infrared spectrometer，F(xiàn)TIR)具有掃描速度快，靈敏度高的特點(diǎn)，能夠有效的分析干酪中的非揮發(fā)物質(zhì)。CHEN和JOSEPH用切片樣品法預(yù)處理干酪，隨后用FTIR對樣品進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)了對脂肪和氨基酸的檢測[17]。除紅外光譜外，核磁共振技術(shù)也已應(yīng)用到干酪的滋味物質(zhì)檢測中。核磁共振利用物質(zhì)的原子核受到電磁輻射發(fā)生磁能級躍遷的現(xiàn)象，通過分析共振波譜鑒定物質(zhì)結(jié)構(gòu)。在食品風(fēng)味分析中，NMR可檢測化合物在干酪成熟工程中的形成及在咀嚼過程中的釋放情況，如LAURIANE等人用23Na NMR結(jié)合時間-強(qiáng)度法檢測評價員口中的鈉離子的遷移率[18]。NMR可以無損檢測樣品并具有快速，準(zhǔn)確的優(yōu)點(diǎn)，具有廣闊的發(fā)展前景。

目前，通過儀器分析方法得到幾種常見干酪的特征性風(fēng)味物質(zhì)見表1。

表1　干酪及其特征風(fēng)味物質(zhì)

2感官評價

2.1描述性分析

人們食用干酪時產(chǎn)生的感官感覺是干酪中風(fēng)味化合物作用于人體感覺器官的綜合結(jié)果，單靠儀器分析并不能解釋風(fēng)味物質(zhì)對人感官的刺激。因此，需要對干酪產(chǎn)品進(jìn)行感官評價，以解決風(fēng)味物質(zhì)帶給人的復(fù)雜生理問題。但同時由于個體的差異以及環(huán)境等因素的影響也使得感官評價缺乏客觀性，因此，現(xiàn)代感官分析與生理學(xué)、心理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)和理化分析聯(lián)合，以達(dá)到客觀，準(zhǔn)確地對人感官影響做出分析的目的[25]。目前應(yīng)用于干酪風(fēng)味分析方面的常用的方法有定量描述性實(shí)驗(yàn)(quantitative eescriptive analysis，QDA)，時間-強(qiáng)度實(shí)驗(yàn)(time-intensity，TI)和消費(fèi)者接受度實(shí)驗(yàn)。

定量描述性試驗(yàn)(QDA)是對干酪風(fēng)味做出全面完整的評價，并使用標(biāo)度來衡量各種感官特性的強(qiáng)度，最終以雷達(dá)圖譜的形式呈現(xiàn)的一種感官描述性方法。這就要求感官評價員具備豐富的干酪知識及感官評價方面的經(jīng)驗(yàn)，同時應(yīng)有良好的語言表達(dá)能力，需要良好的文學(xué)基礎(chǔ)。因此在進(jìn)行QDA前必須對評價員進(jìn)行篩選，培訓(xùn)，最終組成的專家小組通過討論，建立術(shù)語和詞匯，確定參比樣才能進(jìn)行感官評價[26]。SANTILLO，CAROPRESE等人對6個工廠制作的Caciocavallo干酪進(jìn)行感官評價，并繪制了雷達(dá)圖譜[27]。

但是單靠QDA是無法解釋干酪風(fēng)味在咀嚼過程中的動力學(xué)變化。隨著干酪不斷被咀嚼，本身的質(zhì)構(gòu)，氣味和滋味成分持續(xù)變化，再加上唾液的混合，使得感官品質(zhì)也在不斷變化當(dāng)中。通過時間-強(qiáng)度感官分析實(shí)驗(yàn)，得到品評曲線(如圖2)并與數(shù)理統(tǒng)計(jì)結(jié)合[28]，可以獲得比如最大強(qiáng)度持續(xù)時間，風(fēng)味消失的時間以及整個過程風(fēng)味強(qiáng)度的變化等參數(shù)。LAURIANE等人用時間-強(qiáng)度法對6種干酪在咀嚼過程中的5個時間點(diǎn)記錄風(fēng)味強(qiáng)度并結(jié)合NMR和數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析出了鈉離子在口中的遷移率[18]。該方法對于研究多種風(fēng)味物質(zhì)的相互作用具有重要意義。

a-最大強(qiáng)度值Imax；b-最大強(qiáng)度值出現(xiàn)時間tmax；c-最大強(qiáng)度持續(xù)時間Tmax；d-總強(qiáng)度Itotal；e-感覺發(fā)生的總時間Ttotal；f-延滯時間Tlay；g-感覺強(qiáng)度上升速率Rinc；h-感覺強(qiáng)度下降速率Rdec圖2　品評曲線參數(shù)分析示意圖Fig.2　Time-intensity curve

在進(jìn)行產(chǎn)品研發(fā)和市場推廣時，需要進(jìn)行消費(fèi)者接受度測試，即嗜好型感官評價。由于消費(fèi)者沒有經(jīng)過專業(yè)的培訓(xùn)，因此他們只需表達(dá)自己的喜好程度即可。測試對象應(yīng)涵蓋不同的年齡段或者不同地域的人群，一般人數(shù)在50人以上。而對于干酪的感官評價也受到個人的知識水平，經(jīng)驗(yàn)以及文化的影響。PATRICIA等人對低脂干酪進(jìn)行感官評定并與消費(fèi)者接受度測試建立起了聯(lián)系[29]。目前消費(fèi)者接受度測試面臨的困難是表述的模糊性。

2.2智能化感官分析

隨著傳感器技術(shù)的不斷進(jìn)步，諸如電子鼻，電子舌等現(xiàn)代儀器在食品分析方面的應(yīng)用越來越廣泛。電子鼻模擬人鼻的工作原理，通過不同的傳感器識別不同種類的物質(zhì)，進(jìn)而轉(zhuǎn)為電信號實(shí)現(xiàn)對氣味的分析。電子鼻的靈敏度很高，可達(dá)到10-9水平[30]，同時具有客觀性強(qiáng)，分析迅速，能夠?qū)崿F(xiàn)無損檢測等優(yōu)點(diǎn)。目前在干酪中主要應(yīng)用于產(chǎn)品分類鑒別，風(fēng)味的綜合分析，生產(chǎn)過程中的監(jiān)控，貨架期的檢測和干酪新鮮度的評估等[31]。然而，傳感器的種類也限制了電子鼻的檢測范圍，另外在檢測時也會出現(xiàn)信號漂移的現(xiàn)象。

類似于電子鼻，電子舌同樣模擬人舌的工作原理，將傳感器技術(shù)與數(shù)理統(tǒng)計(jì)程序結(jié)合來分析復(fù)雜的樣品。通過電子舌可以識別人的基本味覺，分析出樣品間的差異性，對樣品進(jìn)行分類和鑒別[32]，如LI, MA等人利用電子舌對添加切達(dá)干酪的酸奶的風(fēng)味變化進(jìn)行了分析，并對添加和未添加干酪的酸奶樣品進(jìn)行了很好的區(qū)分[33]。除此之外，電子舌也在加工監(jiān)控，新鮮度和貨架期評價等方面有著巨大的應(yīng)用前景[34]。但應(yīng)注意到，電子舌也存在著不足。例如價格昂貴，傳感器的使用壽命短等也制約著它在食品分析中的應(yīng)用。伴隨著科技水平的不斷提高，這些不足將很快彌補(bǔ)，未來感官分析技術(shù)也將朝著客觀化、精確化、智能化方向發(fā)展[35]。

3建立儀器分析與感官評價的聯(lián)系

建立感官評價與儀器分析結(jié)果之間的關(guān)系為風(fēng)味分析應(yīng)用到干酪的生產(chǎn)加工中奠定了基礎(chǔ)，從而為消費(fèi)者不斷提供高質(zhì)量的產(chǎn)品。建立二者之間關(guān)系的常用的方法是多元數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的方法，如聚類分析，偏最小二乘法回歸法(partial least squares method，PLS)以及主成分分析法(principal component analysis，PCA)等。其中偏最小二乘法回歸法(PLS)可以對風(fēng)味變量和對應(yīng)的一種或多種感官特性的所有組合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)歸納、對比，并可通過建立數(shù)據(jù)模型來對未知樣品的風(fēng)味和質(zhì)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測。如GONZLEZ-MARTN等人用優(yōu)化后的偏最小二乘法回歸法對干酪的感官風(fēng)味進(jìn)行了預(yù)測，以滿足市場日益變化的需要[36]。但應(yīng)注意，統(tǒng)計(jì)結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性取決于先前所獲得儀器分析結(jié)果和感官評定結(jié)果數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性。

另一種方法是主成分分析法(PCA)。干酪風(fēng)味物質(zhì)變量有幾十種甚至上百種，加上與感官評定變量和消費(fèi)者接受度測試的變量組合，想要衡量全部變量之間的關(guān)系是不現(xiàn)實(shí)的。利用PCA的方法考察變量間的相關(guān)性，去除多余重復(fù)的變量，建立不相關(guān)的具有代表性的新變量，從而實(shí)現(xiàn)了將多維變量降維，大大減少了數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。PCA可應(yīng)用在干酪分類鑒別[37]、研究加工條件對干酪成熟過程中化合物的影響[38]，風(fēng)味物質(zhì)與感官特性聯(lián)系等方面。

4結(jié)論與展望

本文論述了干酪中風(fēng)味物質(zhì)的提取和鑒定方法，并通過感官分析來闡述風(fēng)味物質(zhì)對人感官的影響，同時也提出利用統(tǒng)計(jì)模型來建立理化分析與感官評定之間的聯(lián)系。目前的研究還存在一定的待攻克難題，如儀器的靈敏度問題等。不過，隨著科技水平不斷提高，儀器化分析將會向高靈敏度，高精確度，全面綜合分析的方向發(fā)展，研究人員將更加深入的了解風(fēng)味物質(zhì)間的相互作用機(jī)理。隨著感官分析技術(shù)的不斷進(jìn)步，將進(jìn)一步揭示氣味和滋味間的相互作用，最終實(shí)現(xiàn)快速、全面、深入地分析和評價干酪的風(fēng)味。

干酪風(fēng)味在干酪科學(xué)乃至乳品科學(xué)中都是研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)，它的突破將對于干酪產(chǎn)品的開發(fā)，生產(chǎn)和缺陷控制都具有重要的意義。

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Research progress on cheese flavour

WANG Lei1,MO Bei-hong1*,LIU Zhen-min1,GAO Hai-yan2

1(State Key Laboratory of Dairy Biotechnology, Technical Center, Bright Dairy & Food Co.,Ltd.,Shanghai Engineering Research Center of Dairy Biotechnology, Shanghai 200436,China)2(College of Life Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China)

ABSTRACTThe research progress of cheese flavor, including the extraction of cheese flavor compounds and its qualitative and quantitative determination, several methods for sensory evaluation was discussed in this paper to establish relationship between physicochemical analysis and sensory evaluation by using data processing, so as to comprehend the cheese flavor deeply.

Key wordscheese flavor；instrument analysis；sensory analysis

DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201606040

基金項(xiàng)目：科技部國家十二五科技支撐計(jì)劃課題(2013BAD18B02)

收稿日期：2016-01-13，改回日期：2016-03-16

第一作者：碩士研究生(莫蓓紅為通訊作者，E-mail：mobeihong@brightdairy.com)。