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    典型品牌料酒風味物質(zhì)的氣相色譜/質(zhì)譜指紋圖譜構(gòu)建及主成分分析和聚類分析

    2019-04-25 00:52:30李茜云董穎娜吳榮暉
    分析科學(xué)學(xué)報 2019年2期
    關(guān)鍵詞:余弦指紋典型

    李茜云, 郭 明*,, 董穎娜, 吳榮暉

    (1.浙江農(nóng)林大學(xué)農(nóng)業(yè)與食品科學(xué)學(xué)院,浙江杭州 311300; 2.浙江農(nóng)林大學(xué)理學(xué)院,浙江杭州 311300)

    料酒主要由黃酒基酒和香辛料組成。隨著人們生活水平的提高和食品行業(yè)的快速發(fā)展,料酒市場快速發(fā)展,市場上的調(diào)味料酒種類越來越多元化[1]。生產(chǎn)料酒主要是釀造方法和配制方法,市場上的料酒良莠不齊,雖有行業(yè)標準(SB/T 10416-2007)規(guī)范,但由于其中風味成分復(fù)雜,很難通過簡單的感官評定和一般分析來判定風味成分的質(zhì)量是否達標。目前國內(nèi)已有一些料酒鑒定新技術(shù),如陳燕清等[2]利用小波變換-可見-近紅外技術(shù)來鑒別品牌料酒;李英等[3]采用電子舌、色度儀和高效液相色譜對料酒的品質(zhì)進行評價。這些技術(shù)方法對料酒的品牌鑒別和品質(zhì)評價具有重要的參考價值。

    指紋圖譜技術(shù)能全面表征藥材內(nèi)在的化學(xué)成分種類和數(shù)量,被廣泛應(yīng)用于中草藥等復(fù)雜成分的鑒定及質(zhì)量評價。料酒為類似于中藥的復(fù)雜體系,既有黃酒醇、酯、醛類等成分[4],又有香辛料中酚類、萜類等復(fù)雜成分[5,6]。應(yīng)用指紋圖譜技術(shù)可以全面反映料酒中的化學(xué)成分,提供豐富的鑒別信息,可有效對料酒的真實屬性及品質(zhì)進行評價[7],具有綜合、宏觀、模糊的非線性特點[8 - 10],但是基于實驗樣本量小、實驗條件和實驗設(shè)計有待優(yōu)化等條件限制,需要通過模式識別分析數(shù)據(jù)來驗證指紋圖譜構(gòu)建的可行性,結(jié)合化學(xué)計量學(xué)完善指紋圖譜體系以保證料酒的質(zhì)量品質(zhì)[11]。主成分分析和聚類分析為指紋圖研究中常見的兩種化學(xué)模式識別的方法,能以量化的形式對指紋圖譜的數(shù)據(jù)進行多維綜合的統(tǒng)計分析并實現(xiàn)樣本歸類,減少單個指標帶來樣本差異[12]。主成分分析[13]通過降維減少特征變量消除信息重疊,以較少互不相關(guān)的正交變量來表征料酒的多維信息[14],但是考慮到主成分分析僅對貢獻率較大的成分進行統(tǒng)計分析,可能會存在信息缺失的問題,因此采用聚類分析作為佐證。聚類分析[15]能根據(jù)料酒數(shù)據(jù)源的相似性對其進行分類,相對于指紋圖譜和主成分分析更加簡單、直觀且不會造成數(shù)據(jù)缺失。本文采用GC-MS聯(lián)用技術(shù)分析典型品牌料酒中醇、酯、萜等揮發(fā)性風味物質(zhì)成分,解析典型品牌料酒之間的共性,建立品牌料酒的指紋圖譜,并結(jié)合主成分分析和聚類分析從不同角度對料酒進行品牌分類和鑒別。所建立方法不僅適用于廠家自身產(chǎn)品的質(zhì)量評價[16 - 17],而且還可為市場質(zhì)檢提供參考。

    1 實驗部分

    1.1 儀器與試劑

    6890N-5975B安捷倫氣/質(zhì)聯(lián)用儀(安捷倫科技有限公司);MTN-2800W氮吹濃縮裝置(天津奧特賽恩斯);KQ-250B超聲波清洗儀(昆山市超聲儀器有限公司);1810D自動雙重純水蒸餾器(上海申生科技有限公司)。

    二氯甲烷(分析純,國藥集團化學(xué)試劑有限公司);無水Na2SO4(分析純,上海虹光化工廠)。

    14種典型品牌料酒樣品:購置10種市售浙江某典型品牌的不同類型料酒,分別為老酒料酒(5年)、蔥姜料酒Ⅰ、六年陳釀料酒、零添加料酒、蒸魚料酒、15°料酒、原釀五香料酒、蔥姜料酒Ⅱ、蔥姜料酒Ⅲ、料酒,按順序編碼為1~10號,這10種料酒用于建立標準指紋圖譜;購置4種市售不同批次的料酒,編碼11~14,利用建立的標準指紋圖譜評判這4種料酒的品質(zhì)。

    1.2 實驗條件

    1.2.1色譜條件色譜柱:Agilent HP-5毛細管柱(30 m×0.25 mm×0.25 μm);氦氣(99.999%)為載氣,恒定流速1.0 mL·min-1;進樣口溫度250 ℃,不分流進樣,進樣體積1 μL;升溫程序:初始溫度40 ℃,保持5 min;5 ℃·min-1升溫至60 ℃,保持2 min;4 ℃·min-1升溫至160 ℃,保持2 min;再以5 ℃·min-1升溫至250 ℃,保持3 min。

    1.2.2質(zhì)譜條件電子轟擊離子源(EI),離子源溫度230 ℃,電離能量70 eV,全掃描模式采集數(shù)據(jù),掃描范圍為40~500 amu。

    1.2.3樣品處理取10 mL料酒試樣于50 mL具塞玻璃管,加入二氯甲烷25 mL,超聲萃取20 min,經(jīng)分液漏斗得料酒有機相,重復(fù)提取兩次后合并。4 ℃條件下經(jīng)氮氣吹掃濃縮到5 mL后,加入無水Na2SO4,經(jīng)0.22 μm微孔濾膜過濾,備用。

    1.3 數(shù)據(jù)分析

    1.3.1共有峰的選擇將10種典型品牌的料酒導(dǎo)入到《中藥色譜指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)》中,設(shè)置S1為參照峰,根據(jù)各個成分相對保留時間的一致性進行峰匹配,以多點校正消除各圖譜的時間誤差,自動匹配后得到共有峰,并以平均數(shù)法生成對照指紋圖譜。

    1.3.2相似度評價將生成的對照指紋圖譜與典型品牌料酒的內(nèi)在共有峰進行相似性計算,以判斷料酒質(zhì)量的穩(wěn)定性和差異性。其中,夾角余弦法和相關(guān)系數(shù)法的計算如公式(1)和(2)所示。

    (1)

    式中:q為夾角余弦值;xKj、xLj為樣品K、L的第j個變量數(shù)據(jù),j取1,2,…,p;p為變量數(shù)。

    (2)

    1.3.3化學(xué)計量學(xué)的數(shù)據(jù)分析基于14種料酒的492個所有色譜峰面積的樣本數(shù)據(jù):運用SPSS 19.0統(tǒng)計軟件進行主成分降維,得到相關(guān)矩陣的方差貢獻率以及主成分的得分;運用SPSS 19.0進行系統(tǒng)聚類,以得到其樹狀圖。運用Origin 9.0對主成分得分作三維散點圖。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 方法學(xué)考察

    將樣品按1.2.3項下方法處理后,連續(xù)進樣5次。以保留時間為18.859 min的峰作為參照峰,計算得到共有峰相對保留時間的相對標準偏差(RSD)<0.54%,相對峰面積的RSD<2.7%,表明檢測系統(tǒng)的進樣精密度良好;將樣品按1.2.3項下方法處理后,分別在0、4、12、18、24 h依次進行檢測。以保留時間為18.859 min的峰作為參照峰,計算得到共有峰相對保留時間的RSD<0.18%,相對峰面積的RSD<2.3%,表明樣品溶液在24 h內(nèi)穩(wěn)定;將樣品按1.2.3項下方法處理5份,進樣5次。以保留時間為18.859 min的峰作為參照峰,計算得到共有峰相對保留時間的RSD<0.15%,相對峰面積的RSD<0.2%,表明其重復(fù)性試驗較好。

    2.2 10種典型品牌料酒指紋圖譜的建立

    將10種某典型品牌料酒按1.2.3項下方法處理后,Origin軟件中1~10號10種典型品牌料酒的總離子流色譜圖如圖1所示。由圖1可知,在59 min內(nèi),總出峰300多個,色譜峰較多,各個峰得到很好的分離,峰面積較大,峰形較好。利用中藥色譜指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)共提取確定29個共有峰,經(jīng)NIST 08 標準質(zhì)譜圖庫檢索以及人工圖譜解析(匹配度≤80%),再結(jié)合相關(guān)文獻,對各組分進行鑒定,確定影響此料酒的風味成分為醇、酯、醛、酚、烷、有機酸等化合物。鑒定的典型品牌料酒共有峰的詳細信息如表1所示。

    圖1 10種典型品牌料酒總離子流(TIC)色譜圖 Fig.1 TIC chromatograms of 10 kinds of cooking wine of typical brand The serial number(1-29)of 29 common peaks are the same as those table 1.

    表1 典型品牌料酒指紋圖譜共有峰組分分析結(jié)果

    (續(xù)表1)

    由表1可知,典型品牌料酒的29個共有峰的成分有醇類6種,酯類10種,脂肪酸2種,醛類2種,酰胺3種,酚類物質(zhì)2種,酮類物質(zhì)1種,雜烷物質(zhì)2種,萜類物質(zhì)1種。除黃酒的特征風味成分苯乙醇外,含量較高的有十二醛二甲縮醛(1.46%~6.941%)、琥珀酸單乙酯(1.77%~11.19%)、D-焦谷氨酸叔丁酯(0.60%~8.14%)和棕櫚酸(2.26%~4.68%)。典型品牌料酒主要揮發(fā)性風味成分是黃酒基酒發(fā)酵過程中有機酸與醇類物質(zhì)通過酵母酯化酶酯化作用生成的酯類物質(zhì)[18]和醛類物質(zhì)。棕櫚酸來自釀造過程中谷氨酸等氨基酸成分發(fā)酵產(chǎn)酸期生產(chǎn)的細胞膜脂肪酸[19]或是典型品牌料酒中添加的八角、丁香等香辛料的成分[20]。典型品牌料酒中檢測到的單萜烯物質(zhì)除冰片(龍腦)、α-松油醇外,還有桉葉油素、γ-萜品醇等,γ-萜品醇為姜的主要成分[21];月桂、花椒、姜等多種香料中均含有桉葉油素[22-24]。

    2.3 指紋圖譜特征峰的相對保留時間和相對峰面積

    比較共有峰,選定峰面積較大的(共有峰占總峰面積大于0.5%)13個共有峰作為指紋圖譜特征峰,苯乙醇作參照峰,將其保留時間和峰面積設(shè)定為1.0,計算其它特征峰的相對保留時間和相對峰面積。10種典型品牌料酒特征峰的相對保留時間和相對峰面積如表2所示。

    表2 10種典型品牌料酒指紋圖譜特征峰的相對保留時間和相對峰面積

    Note:S1~S10 are the GC-MS fingerprint of 10 kinds of cooking wine of typical brand;R is the standard fingerprint;(*)is the relative peak area,which is different from the relative retention time.

    2.4 10種典型品牌料酒指紋圖譜相似度分析

    10種典型品牌料酒指紋圖譜相似度分析,計算結(jié)果如表3所示。

    表3 10種典型品牌料酒GC-MS指紋圖譜相似度計算結(jié)果

    由表3可知,典型品牌料酒10個樣品的相關(guān)系數(shù)法和向量余弦夾角法的數(shù)值均≤0.9400,說明該品牌不同種類的料酒具有較好的相似性,表明這10種料酒的風味成分一致性較好,技術(shù)指標穩(wěn)定,能綜合、準確地反映典型品牌料酒的風味情況??梢宰鳛榕卸ㄔ摰湫推放屏暇频臉藴省?/p>

    2.5 典型品牌料酒標準指紋圖譜的品牌鑒別

    為了驗證指紋圖譜的合理性和應(yīng)用性。將4種未知品牌的料酒按1.2.3方法處理后,得到的譜圖和數(shù)據(jù)同標準指紋圖譜的峰形和特征峰的相似度數(shù)據(jù)比對,判定4種不詳廠家和品牌的料酒品牌和質(zhì)量盲評。結(jié)果如圖2所示。由圖2可知,從峰的總數(shù)與峰面積可看出,13號樣品的峰面積和峰的數(shù)目與標準樣品比較相似,11、12和14號樣品的峰的數(shù)目與峰面積與標準指紋圖譜存在一定差異。

    圖2 4種料酒與標準指紋圖譜的色譜圖對比 Fig.2 Comparison of chromatograms of 4 kinds of cooking wine with standard fingerprint The serial number(1-29)of 29 common peaks are the same as those table 1.

    圖3 前三個主成分的3D得分圖Fig.3 3D scores of the first three principal components

    對標準指紋圖譜與4種料酒的特征峰采用夾角余弦法和相關(guān)系數(shù)法進行計算,13號樣品的夾角余弦和相關(guān)系數(shù)為0.9947和0.9911,高于閾值0.9400,證實為該品牌的料酒。11號樣品的夾角余弦和相關(guān)系數(shù)僅為0.5504和0.0123,12號樣品的夾角余弦和相關(guān)系數(shù)為0.4843和0.2017,14號樣品的夾角余弦和相關(guān)系數(shù)為0.4093和-0.0549,3個檢測樣品均遠遠低于閾值0.9400,鑒別不是該典型品牌的料酒。這與指紋圖譜的判定結(jié)果完全相符。

    2.6 14種料酒主成分分析的品牌鑒別和分類

    將14種料酒通過中藥色譜指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)的匹配數(shù)據(jù)后,按照保留時間將樣品所有峰面積列出,沒有的色譜峰的峰面積為0,共得到492個所有色譜峰的相對峰面積。運用SPSS 19.0以所有色譜峰面積為變量進行主成分總體分析,通過降維[25]來弱化變量間自相關(guān)性引起的誤差從而得到互不相關(guān)的主成分的特征值、貢獻率、累計貢獻率[26]以及得分,從而實現(xiàn)對料酒品質(zhì)的綜合評價。降維得到的前3個主成分(累積貢獻率53.43%)的得分在三維空間的投影情況如圖3所示。

    圖3可將這14種料酒分為2類,1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、13為一類,11、12、14為另一類。即主成分分析和指紋圖譜的檢測結(jié)果一致。

    圖4 14種料酒聚類分析譜系圖Fig.4 Cluster analysis spectrum map of 14 kinds of cooking wine

    2.7 14種料酒聚類分析的品牌鑒別和分類

    以492個所有峰的相對峰面積為變量,運用SPSS 19.0軟件以余弦距離為度量標準,采用組間連接的方法對14個樣品進行聚類分析,再次對料酒進行品牌驗證。其結(jié)果如圖4所示。從圖4譜系圖可見,14種料酒在類間間距D=12.5時,14種料酒大致可以分為4類。第一類為3、7、8、1、4、2、10、9、5、6、13,第二類為11,第三類為12,第四類為14。以上結(jié)果驗證了指紋圖譜相似度的計算結(jié)果和主成分的計算結(jié)果,即10種典型品牌料酒和13為相同品牌,其他三種料酒不屬該品牌料酒。由此也驗證了指紋圖譜和主成分分析的合理性。

    3 結(jié)論

    采用品牌料酒標準指紋圖譜共有峰成分來確定料酒的風味物質(zhì),計算特征峰組的相似度均達到了0.9400以上,說明標準指紋圖譜的色譜圖和數(shù)據(jù)可以作為典型品牌料酒的質(zhì)量分析與鑒別的依據(jù)。中藥色譜指紋圖譜相似度評價系統(tǒng)能夠分析影響料酒的風味成分,主成分分析和聚類分析可以對品牌進行鑒定和分類,且主成分分析和聚類分析即使在共有峰很少或沒有共有峰的情況下,仍可以判別酒的真?zhèn)尾⒎诸悺?種方法相互印證、相互補充,使品牌鑒別和質(zhì)量評價更加可靠、更加全面、更加科學(xué)。

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