基于煙絲揮發(fā)/半揮發(fā)性組分構(gòu)建卷煙果香風(fēng)格特征預(yù)測模型

李超，王明鋒，張志敏，張承明，王文元，李娥賢，秦云華

1云南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，卷煙產(chǎn)品質(zhì)量檢測中心，昆明市五華區(qū)紅錦路181號 650023；2 中南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，湖南長沙 410083；3云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院生物技術(shù)與種質(zhì)資源研究所，云南昆明 650223

基于煙絲揮發(fā)/半揮發(fā)性組分構(gòu)建卷煙果香風(fēng)格特征預(yù)測模型

李超1，王明鋒1，張志敏2，張承明1，王文元1，李娥賢3，秦云華1

1云南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司技術(shù)中心，卷煙產(chǎn)品質(zhì)量檢測中心，昆明市五華區(qū)紅錦路181號 650023；2 中南大學(xué)化學(xué)化工學(xué)院，湖南長沙 410083；3云南省農(nóng)業(yè)科學(xué)研究院生物技術(shù)與種質(zhì)資源研究所，云南昆明 650223

用GC-MS/MS檢測了80種國內(nèi)市售成品卷煙煙絲中73種揮發(fā)/半揮發(fā)性成分，通過因子分析和逐步線性回歸建立了卷煙果香風(fēng)格特征預(yù)測模型。研究發(fā)現(xiàn)：①7個公因子對原指標(biāo)的累積方差解釋率為87.77%；②含N或O原子的羰基化合物，環(huán)酮及長鏈羧酸類，烯醇，芐醇類化合物，D/L-薄荷醇等對果香風(fēng)格特征貢獻(xiàn)較大；③模型對于訓(xùn)練集果香評吸指標(biāo)具有較好的擬合效果，決定系數(shù)R2= 0.939，對測試集也具有較好的預(yù)測能力，平均絕對誤差（MAE）=0.1876，預(yù)測結(jié)果可以接受，適用于預(yù)測卷煙果香風(fēng)格特征。

果香風(fēng)格特征；GC-MS/MS；因子分析；逐步線性回歸

卷煙產(chǎn)品品質(zhì)的提升,關(guān)鍵在于感官品質(zhì)的提升，如何建立卷煙感官品質(zhì)的評價方法一直都是行業(yè)的研究熱點(diǎn)[1-4]。目前，卷煙感官品質(zhì)的評價主要是通過專家評吸來進(jìn)行，并已發(fā)布實(shí)施了相關(guān)國家和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)[5-6]。但由于評吸者存在主觀性[7-8]，評吸結(jié)果的重現(xiàn)性與穩(wěn)定性存在一定的不足[9-10]。感官特征與化學(xué)成分之間存在內(nèi)在聯(lián)系，不同化學(xué)組分會對卷煙感官特征產(chǎn)生不同程度的影響[11-14]。產(chǎn)品品質(zhì)特征的預(yù)測早先多見于食品的口味風(fēng)格判斷[15-16]，近年來，基于化學(xué)成分的卷煙感官評價方法研究也有了較多的報(bào)道。如吳寧寧等[10]通過煙絲提取物的 GC/MS 數(shù)據(jù)和主成分回歸（PCR）方法預(yù)測卷煙煙氣的感官特征；王明鋒等[17]通過相關(guān)分析和多元線性回歸（MLR）方法考察了影響卷煙感官舒適性的相關(guān)因素及應(yīng)用技術(shù)；林順順等[18]和沈?qū)幍萚8]分別采用偏最小二乘回歸（PLSR）方法研究煙葉常規(guī)化學(xué)等成分對市售卷煙感官品質(zhì)特征的影響。但上述研究多集中于研究煙葉的化學(xué)組分與感官的關(guān)系，且存在僅使用色譜圖數(shù)據(jù)點(diǎn)建模，無法構(gòu)建化學(xué)指標(biāo)含量與感官評吸結(jié)果數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)模型；分析指標(biāo)數(shù)量不足，無法全面綜合衡量化學(xué)指標(biāo)對某一感官特性的影響；統(tǒng)計(jì)方法缺乏內(nèi)外部驗(yàn)證，無法建立穩(wěn)健的校正模型，或所使用的模型并不適用于所研究體系等。

基于化學(xué)成分含量對卷煙感官品質(zhì)特征建模實(shí)際上可以理解為處理一種廣義灰色體系[19]，即一種復(fù)雜的多組分體系，且其影響因素不清晰，主要依靠已有的化學(xué)或物理方法所得的定量數(shù)據(jù)作為標(biāo)桿來分析，并以此建模。因此，本研究采用因子分析(Factor Analysis)降維[20-21]，并采用逐步線性回歸方式建模[22-23]，通過模型的構(gòu)建研究煙絲揮發(fā)性/半揮發(fā)性成分對卷煙果香特征指標(biāo)的影響，旨在為卷煙產(chǎn)品的配方設(shè)計(jì)、品質(zhì)提升和管控提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

80種國內(nèi)市售成品卷煙（盒標(biāo)焦油8~12 mg/支，盒標(biāo)煙堿0.6~1.2 mg/支，盒標(biāo)CO 9~13 mg/支，2015年分別購自昆明市、上海市、長沙市等市場）；水符合GB/T 6682中一級水的要求；無水乙醇、丙二醇、乙醚（色譜純，德國Merck公司）；73種揮發(fā)性有機(jī)化合物標(biāo)樣（具體見表2）（分析純或以上，美國Sigma公司）；萘（內(nèi)標(biāo)，純度99%，百靈威科技有限公司）。

1.2 試驗(yàn)儀器

Scion TQ三重四極桿氣質(zhì)聯(lián)用儀（德國Bruker公司）；HY-4往復(fù)式調(diào)速多用振蕩搖床（振蕩頻率調(diào)節(jié)為150 r/min，江蘇省金壇市友聯(lián)儀器研究所）；AT201電子分析天平（感量0.0001g，瑞士Mettler-Toledo公司）；5000μL移液器（德國Eppendorf公司）；Milli-Q超純水儀（美國Millipore公司）。

1.3 方法

1.3.1 標(biāo)準(zhǔn)工作溶液配制

分別稱取73種有機(jī)化合物標(biāo)樣各0.0050 g（或0.0100 g）于不同的50 mL（或100 mL）容量瓶中，用無水乙醇丙二醇混合溶液（無水乙醇：丙二醇 =9: 1）定容，配制成質(zhì)量濃度為100μg/mL的標(biāo)準(zhǔn)儲備液，搖勻后倒入棕色香精香料瓶中封存，同時放入4 ℃冰箱中冷藏備用。以乙醚為溶劑，采用上述標(biāo)準(zhǔn)工作儲備溶液制備系列標(biāo)準(zhǔn)工作溶液，該系列標(biāo)準(zhǔn)工作溶液至少配制5級，其濃度范圍應(yīng)覆蓋樣品中揮發(fā)性有機(jī)化合物的含量，其中內(nèi)標(biāo)萘濃度為1μg/mL。

1.3.2 樣品處理與分析

隨機(jī)取新開包的同一品牌的煙支進(jìn)行試樣制備，每個實(shí)驗(yàn)樣品制備3個平行樣。剝?nèi)ゾ頍熂埡蜑V嘴，取出煙絲，記錄重量，再分別放入3個100 mL錐形瓶中，作為試樣。在試樣中分別加入1 mL 60 μg/mL的內(nèi)標(biāo)萘、9 mL 乙醚，迅速蓋上蓋搖勻，置于震蕩搖床上震蕩2 h，用10 mL針筒取上層萃取液經(jīng)0.22μm微孔濾膜過濾，供GC-MS/MS（氣相色譜-質(zhì)譜/質(zhì)譜儀）分析，分析條件為：色譜柱：DB-5MS（30 m ×0.25 mm，0.25 μm，美國Agilent公司）彈性石英毛細(xì)管色譜柱；進(jìn)樣口溫度：250 ℃；載氣：He，恒流模式，柱流量 1 mL/min，進(jìn)樣量：1μL，分流比：10: 1；升溫程序：50 ℃（2 min），以5 ℃/min的速率升溫至250 ℃（20 min）；傳輸線溫度：250 ℃；電離方式：EI；離子源溫度：170 ℃；電離能70 eV；燈絲電流：80μA；全掃描監(jiān)測Full scan模式，掃描范圍：10~500 amu；多反應(yīng)監(jiān)測MRM模式。選擇IS(萘)作為內(nèi)標(biāo)物，其定量離子對為：128/101.9、碰撞能為：22eV。其他組分的定性、定量離子對，碰撞能選擇參數(shù)略。

對照標(biāo)樣的保留時間、定性離子對和定量離子對，確定試樣中的目標(biāo)化合物。當(dāng)試樣和標(biāo)樣在相同保留時間處（±0.2 min）出現(xiàn)，且各定性離子的相對豐度與濃度相當(dāng)?shù)臉?biāo)準(zhǔn)溶液的離子相對豐度一致，則判斷樣品中存在對應(yīng)的被測物。每個樣品平行測定3次。根據(jù)試樣中目標(biāo)化合物的定量離子峰面積計(jì)算樣品中揮發(fā)性及半揮發(fā)性有機(jī)化合物的含量。試樣中揮發(fā)性及半揮發(fā)性有機(jī)化合物的含量按式（1）進(jìn)行計(jì)算：

其中，Cs表示試樣中某一種特征物質(zhì)的含量，單位為mg/kg；As為試樣中揮發(fā)性或半揮發(fā)性有機(jī)化合物的峰面積，單位為U(積分單位）；Ai為內(nèi)標(biāo)物質(zhì)的峰面積，單位為U(積分單位）；Ci為加入內(nèi)標(biāo)物質(zhì)的量，單位為μg/mL；V為萃取溶液的體積；m為稱取煙絲質(zhì)量，單位為g；k為各揮發(fā)性或半揮發(fā)性有機(jī)化合物的標(biāo)準(zhǔn)工作曲線斜率；a為各揮發(fā)性或半揮發(fā)性有機(jī)化合物的標(biāo)準(zhǔn)工作曲線截距。經(jīng)測定，成品卷煙煙絲樣品的檢出限和定量限分別為0.0020～2.1596 mg/kg、0.0065～7.1987 mg/kg。

1.3.3 卷煙果香風(fēng)格特征評價

由云南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司卷煙產(chǎn)品質(zhì)量檢測中心組織10名國家級評煙委員組成的評吸小組對80種卷煙樣品的感官特征進(jìn)行評價[6]，主要考察對感官品質(zhì)具有重要影響之一的果香香氣風(fēng)格評吸特征，特征賦分范圍為 0~10 分，評價的最小計(jì)分單位為0.5分，取10人評吸結(jié)果的算術(shù)平均值，結(jié)果保留2位小數(shù)，作為卷煙果香感官評分?jǐn)?shù)據(jù)。

1.3.4 因子分析模型的建立

本研究由于涉及煙絲中73種揮發(fā)性/半揮發(fā)性成分含量的測定，指標(biāo)較多，所以考慮采用因子分析模型[24-25]來進(jìn)行降維。

1.3.5 數(shù)據(jù)分析

采用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件的數(shù)據(jù)處理模塊對不同煙絲揮發(fā)/半揮發(fā)性化學(xué)指標(biāo)與其果香感官評分進(jìn)行分析。采用因子分析和逐步線性回歸方法來探索不同卷煙果香風(fēng)格特征與其物質(zhì)基礎(chǔ)間的關(guān)系。

2 結(jié)果與討論

2.1 成品卷煙的果香風(fēng)格特征分析

果香風(fēng)格特征評分用變量y表示，指標(biāo)得分見表1。從表中可知，80種卷煙果香風(fēng)格特征的得分變化范圍為0.500~3.000分，品牌之間存在一定差異性。

2.2 成品卷煙煙絲化學(xué)成分含量描述統(tǒng)計(jì)

卷煙樣品煙絲化學(xué)組分總共包含73個指標(biāo)，每種組分用一個xn(n=1~73)變量表示，構(gòu)成化學(xué)成分X矩陣，各組分含量的描述統(tǒng)計(jì)參見表2。從表中可知，不同化學(xué)組分的含量在卷煙煙絲中的差異較大；對于同一組分，在不同品牌卷煙中其含量也存在較為明顯的差異。

表1 成品卷煙樣品的感官香氣風(fēng)格特征得分描述統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics for score of fi nished cigarette samples sensory aroma style features

表2 成品卷煙樣品煙絲中73種化學(xué)組分含量描述統(tǒng)計(jì)Tab.2 Descriptive statistics for 73 chemical components of fi nished cigarette samples mg/kg

續(xù)表2

2.3 成品卷煙煙絲揮發(fā)性/半揮發(fā)性化學(xué)成分的因子分析

對不同煙絲樣本進(jìn)行因子分析，計(jì)算前首先將10種未檢出物質(zhì)剔除。由于63種指標(biāo)間量綱及數(shù)值差異較大，所以從相關(guān)陣出發(fā)，采用主成分提取方法，首先對取樣足夠度進(jìn)行Kaiser-Meyer-Olkin及Bartlett檢驗(yàn)，計(jì)算結(jié)果顯示相關(guān)陣為非正定矩陣，說明存在不大于零的特征向量。采用變量逐步帶入篩選的方式來剔除對自變量陣X影響極小的變量，具體作法為，每次帶入X中的一個自變量進(jìn)行因子分析，考察相關(guān)陣是否為正定矩陣，如果不是正定矩陣則剔除該變量，反之則保留。通過計(jì)算，一共有34個變量進(jìn)入因子分析模型，并進(jìn)行最大方差法旋轉(zhuǎn)，迭代15次收斂。其取樣足夠度情況見表3，由于KMO= 0.775>0.5，且Bartlett sig. <0.0001，呈1%顯著性水平，說明樣本較適合于進(jìn)行因子分析。34個指標(biāo)共可提取7個公因子，其所能解釋原指標(biāo)的累積方差貢獻(xiàn)率為87.77%，說明在用所提取的7個因子來表征原始指標(biāo)特性的同時，可保留大部分信息。

表3 不同煙葉樣本的KMO和Bartlett檢驗(yàn)Tab.3 KMO and Bartlett test of different tobacco samples

通過因子得分系數(shù)矩陣可以列出不同煙葉各原始指標(biāo)通過線性組合而成的7個公因子的表達(dá)式，如公式（2），公式中χi為樣本中各指標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)化值，γi為因子的得分系數(shù)，F(xiàn)j為各因子的因子得分，i 的取值范圍為(1，34)。據(jù)公式計(jì)算各樣本的因子得分，并保存為新變量Fj，j= 1~7，可用以替代原指標(biāo)來衡量煙葉的品質(zhì)特征。

采用因子旋轉(zhuǎn)法（最大方差法）對7個公因子的實(shí)際意義進(jìn)行解釋，如表4所示。

表4 因子旋轉(zhuǎn)矩陣Tab.4 Factor rotation matrix mg/kg

續(xù)表4

2.4 果香風(fēng)格特征與煙絲揮發(fā)性/半揮發(fā)性化學(xué)成分的逐步線性回歸分析

2.4.1 逐步線性回歸模型的建立

將80種卷煙樣品隨機(jī)分為訓(xùn)練集（50種）和測試集（30種）兩個數(shù)集，以訓(xùn)練集樣品煙絲中34種化學(xué)組分的7個因子得分為自變量矩陣X，以樣品果香風(fēng)格特征得分指標(biāo)為因變量Y進(jìn)行逐步線性回歸分析，步進(jìn)法標(biāo)準(zhǔn)為：7個自變量x逐步進(jìn)入方程，考察方程有效性F的概率值P，當(dāng)P> 0.10時則剔除該變量，當(dāng)P≤ 0.05時則選擇進(jìn)入方程。通過篩選，公因子2、3、4、5、6合計(jì)5個變量進(jìn)入回歸方程。回歸方程的摘要參見表5，從表中可知，方程的決定系數(shù)R2= 0.939，調(diào)整決定系數(shù)R2’= 0.929，說明回歸方程的擬合效果優(yōu)良。

通過5個變量的標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)可以列出標(biāo)準(zhǔn)化回歸預(yù)測方程，即：Y = 0.254 X2- 0.596 X3+ 0.352 X4- 0.449 X5- 0.441 X6。將樣本的5個因子得分帶入方程即可求出相應(yīng)的果香評吸得分?；貧w方程的系數(shù)經(jīng)t檢驗(yàn)均顯著。

表5 回歸模型摘要Tab.5 Regression Model Summary

2.4.2 線性回歸模型的驗(yàn)證

將測試集（30種樣品）34種化學(xué)組分含量代入2.4.1中所建立的線性回歸模型中計(jì)算并預(yù)測果香評吸得分值Y，并與感官評吸結(jié)果對比作圖1，從圖中可以看出模型對測試集的預(yù)測效果較好，預(yù)測值與實(shí)際值在每個樣本上的誤差較小。預(yù)測值與實(shí)際評吸的MAE值（平均絕對誤差）為0.1876，說明所建立的模型對于果香這一感官品質(zhì)指標(biāo)具有較好的預(yù)測能力。

圖1 測試集果香風(fēng)格特征預(yù)測值與感官評吸值對比Fig.1 predictive value and sensory evaluation results of fruity style characteristics by test Set Model

3 結(jié)論

構(gòu)建了卷煙果香風(fēng)格特征預(yù)測模型，該模型擬合及預(yù)測效果優(yōu)良，決定系數(shù)R2= 0.939, 調(diào)整決定系數(shù)R2’= 0.929，測試集平均絕對誤差（MAE）=0.1876。該模型可指導(dǎo)加料配方的調(diào)整和生化處理，可為針對性調(diào)控卷煙果香風(fēng)格特性提供支撐。

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：LI Chao，WANG Mingfeng，ZHANG Zhimin, et al. Establishment of quantitative prediction model for fruit note of cigarette based on volatile/semi-volatile components in tobacco [J]. Acta Tabacaria Sinica, 2017, 23(1)

*Corresponding author. Email：qinyh@ynzy-tobacco.com

Establishment of quantitative prediction model for fruit note of cigarette based on volatile/semivolatile components in tobacco

LI Chao1，WANG Mingfeng1，ZHANG Zhimin2，ZHANG Chengming1，WANGWenyuan1，LI Exian3，QIN Yunhua1*
1 Cigarette Product Quality Inspection Institute, Technology Center, China Tobacco Yunnan Industrial Co., Ltd., Kunming 650023, China;2 Chemistry and Chemical Engineering College, Central South University, Changsha 410083, China;3 Institute of Biotechnology and Genetic Resources, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Kunming 650223, China

73 volatile/semi-volatile components in 80 cigarette brands sold in the market were detected by GC-MS / MS method to establish a prediction model for fruity style characteristic of cigarette by factor analysis and step-wise linear regression method. Results showed that①The cumulative variance interpretation rate of seven common factors to the original indicators was 87.77%. ②Carbonyl compound containing N or O atoms, cyclic ketones and long-chain carboxylic acids, alcohol, benzyl alcohol compound, D/L-menthol had greater contribution to fruity characters.③Regression model had good result for smoking fruity index of the training set, with determination coefficient R at 0.939. The model also had great predictive ability for smoking fruity index of the testing set, with mean absolute error at 0.1876 only. With accurate regression and prediction results, the model could be used as an objective method to predict sensory quality in cigarette.

chemical composition; fruity style characteristics; GC-MS/MS; factor analysis; step-wise linear regression

李超，王明鋒，張志敏，等. 基于化學(xué)組分的卷煙果香風(fēng)格特征定量預(yù)測模型構(gòu)建[J]. 中國煙草學(xué)報(bào)，2017,23（1）

云南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司2015年度科技項(xiàng)目“適用于卷煙產(chǎn)品質(zhì)量管控的分析檢測平臺搭建及應(yīng)用”（2015JC07）；云南中煙工業(yè)有限責(zé)任公司2013年度科技項(xiàng)目“紅塔集團(tuán)質(zhì)量監(jiān)督檢測實(shí)驗(yàn)室建設(shè)”（2013JC10）；中國煙草總公司2015年度科技項(xiàng)目高靜壓(HHP)技術(shù)在卷煙香精香料中的應(yīng)用研究（110201402036）

李超（1985—)，碩士，工程師，主要從事煙草化學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計(jì)研究，Email：super88man66@126.com

秦云華（1969—)，碩士，高級工程師，主要從事卷煙產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督工作，Email:qinyh@ynzy-tobacco.com

2016-07-13；< class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期：

日期：2017-02-13