氣相色譜-嗅聞儀/質(zhì)譜儀檢測技術(shù)在食品香氣物質(zhì)分析中的研究進展

李超, 柯潤輝, 王明, 李春媛, 王逍, 陳嘉杰, 吳奕萱

1(中國家用電器研究院，北京，100037)2(中國食品發(fā)酵工業(yè)研究院有限公司，國家食品質(zhì)量監(jiān)督檢驗中心，北京，100015)3(國家農(nóng)產(chǎn)品保鮮工程技術(shù)研究中心，天津，300000)

對于很多食品而言，風味物質(zhì)的組成和含量決定著其品質(zhì)，即風味是評定食品感官質(zhì)量的重要指標。食品的香氣是指食品產(chǎn)生的各種揮發(fā)性化合物中一小部分具有致香活性的物質(zhì)[1]，是食品風味的重要組成部分。食品香氣的分離分析就是鑒定食品揮發(fā)性化合物中起主要作用的關(guān)鍵呈香成分，主要步驟包括香氣物質(zhì)的提取、分離分析和關(guān)鍵香氣物質(zhì)的鑒定3個方面。香氣物質(zhì)的分析測定不僅可以使人們獲得最基本的有關(guān)食品風味的化學信息，而且還可以為人們仿香、創(chuàng)香、合成新型的食品風味物質(zhì)提供科學依據(jù)。因此，從某一食品基質(zhì)的所有揮發(fā)性化合物中區(qū)分出關(guān)鍵香氣物質(zhì)成為風味分析的一項重要任務(wù)。

近幾十年來，食品香氣研究常用的檢測技術(shù)主要包括儀器檢測(如氣相質(zhì)譜儀)和感官檢測(如氣相色譜嗅聞儀)，它們被用來分析食品中香氣物質(zhì)的含量和強度大小。氣相色譜-質(zhì)譜儀(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)是鑒定香氣物質(zhì)的一種有效手段，但不能衡量各成分的氣味強度及對整體香氣的貢獻度，而氣相色譜-嗅聞(gas chromatography -olfactometry,GC-O)是將人類靈敏的嗅覺能力與儀器結(jié)合[2]，可以從氣味復雜的揮發(fā)性混合物中鑒別出香氣物質(zhì)[3]，解決MS在風味研究中的難題。GC-O/MS檢測技術(shù)正是結(jié)合了人的感官評價與MS的定性技術(shù)，可對各香氣物質(zhì)進行良好的定性與定量，已成為食品香氣研究的熱點領(lǐng)域[4-7]。近年來，樣品前處理技術(shù)的發(fā)展及全二維/多維氣相色譜、飛行時間質(zhì)譜等高分辨儀器的應用，更進一步提高了食品香氣分析的精確度[8-9]。

本文對近5年來國內(nèi)外GC-O-MS檢測技術(shù)在食品香氣分析領(lǐng)域中的相關(guān)研究進展進行回顧，以期對我國食品風味的進一步分析有所啟發(fā)和借鑒。

1 香氣物質(zhì)的提取

香氣物質(zhì)的提取是GC-O/MS分析的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，這一步驟是為了將所有的揮發(fā)性組分從復雜的樣品基質(zhì)中提取出來并富集。提取方法的不同會影響到香氣分析的結(jié)果，如果想得到比較全面的香氣信息，選擇合適的樣品制備方法至關(guān)重要。

1.1 同時蒸餾萃取

同時蒸餾萃取(simultaneous distillation extraction,SDE)是一種將水蒸氣蒸餾和有機溶劑抽提結(jié)合起來的方法，即首先從樣品中蒸餾出揮發(fā)性物質(zhì)，再使用低沸點溶劑萃取蒸餾液。蒲丹丹等[4]用SDE結(jié)合GC-O和GC-MS比較分析廣東和湖南兩種熟臘肉的揮發(fā)性氣味成分，揭示了兩地臘肉揮發(fā)性成分的主要差異在于酚類、酯類及醛類化合物種類和含量。ZHANG等[5]采用SDE-GC-O/MS分析不同工藝豆奶的特征香氣，確認(E)-2-癸醛、(E)-2-壬烯醛、2-乙酰-1-吡咯啉是豆奶中最重要的香氣物質(zhì)。此法適于提取半揮發(fā)性化合物，具有良好的重復性和較高的萃取量，但其高溫加熱的條件易造成樣品風味物質(zhì)的破壞或異味的生成，造成分析結(jié)果的不準確。

1.2 溶劑輔助風味蒸發(fā)

溶劑輔助風味蒸發(fā)(solvent assisted flavor evaporation,SAFE)是通過蒸餾裝置和高真空泵緊密結(jié)合，利用溶劑輔助樣品實現(xiàn)揮發(fā)性化合物和非揮發(fā)性化合物的高效分離。這種提取方式相對較溫和且熱敏性揮發(fā)物損失少，萃取物更接近樣品原有的自然風味。XU等[6]用GC-O/MS結(jié)合SAFE在草菇中檢出63個揮發(fā)性化合物，并首次發(fā)現(xiàn)草菇的關(guān)鍵香氣物質(zhì)二氫-β-紫羅蘭酮。FENG等[7]利用SAFE-GC-O/MS分析荔枝的香氣，并結(jié)合AEDA法鑒定出31種主要的香氣物質(zhì)。此法對復雜食品的痕量揮發(fā)物有良好的定性定量效果，但是裝置比較復雜，儀器的清洗比較費時。

1.3 固相微萃取

固相微萃取(solid phase micro extraction,SPME)是一種集采樣、萃取、濃縮和進樣于一體的無溶劑樣品微萃取新技術(shù)，僅需一根類似進樣器的固相微萃取裝置，通過萃取纖維上的固定相對揮發(fā)物吸附和濃縮，然后直接進樣分析。由于其方便、易于自動化、靈敏度高的特性，廣受食品分析工作者的青睞[10-12]。

1.3.1 傳統(tǒng)固相微萃取

傳統(tǒng)固相微萃取分為直接浸入和頂空萃取(high-space,HS)，適用于氣體、液體、固體中各類揮發(fā)性或半揮發(fā)性化合物的富集[9]，其中頂空提取物可以較為真實地反映樣品自然的風味。龍倩倩等[10]利用氣相色譜-嗅聞-質(zhì)譜儀結(jié)合HS-SPME研究西番蓮果汁揮發(fā)性物質(zhì)，得到醇類、酯類、酮類、烯類化合物等62種揮發(fā)成分，判定酯類化合物是其主要香氣貢獻者。XU等[11]使用HS-SPME結(jié)合GC-O/MS表征發(fā)芽6 d的鷹嘴豆、扁豆和黃豆粉的揮發(fā)性成分，共鑒定出124種揮發(fā)性成分，19種特有的香氣物質(zhì)。但該方法在定量過程中，易受樣品處理的影響，結(jié)果重復性差，且僅局限于易揮發(fā)性化合物的萃取。

1.3.2 SPME Arrow

最近推出的SPME Arrow相對于傳統(tǒng)的SPME具有更長、更粗、更堅韌的纖維頭，其纖維涂層表面積增加可附著更多的吸附材料，極大提高了吸附性能，改善了傳統(tǒng)SPME fiber(纖維頭)在使用過程中存在的極易斷裂、吸附容量較小等缺陷。

SONG 等[12]比較了SPME Arrow和SPME fiber對韓國魚露香氣成分的提取效果，結(jié)果發(fā)現(xiàn)SPME Arrow對醇、醛和吡嗪等香氣物質(zhì)的提取更高效。ZIEGLER等[13]把2種葡萄酒香氣物質(zhì)(1,1,6-三甲基-1,2-二氫萘(TDN)和2,10,10-三甲基-6-亞甲基-1-氧雜螺[4.5]癸-7-烯)用作目標化合物評估兩者的提取性能，也證實了SPME Arrow的優(yōu)越。所以，SPME Arrow的出現(xiàn)不僅豐富了樣品前處理手段的選擇，還有望與GC-O-MS結(jié)合更好應用于酒類的香氣分析。

1.4 攪拌棒吸附萃取

攪拌棒吸附萃取(stir bar sorptive extraction,SBSE)是分析痕量有機組分的一種優(yōu)勢技術(shù)。其工作原理類似于SPME萃取，但又擁有更大的吸附容量，能在自身攪拌的同時完成萃取濃縮[14]。ZHAO等[15]利用GC-O/MS結(jié)合SBSE定量分析云南香格里拉地區(qū)和寧夏賀蘭山地區(qū)兩種中國西拉葡萄酒的香氣特征，結(jié)果表明，代表水果香氣的特征化合物脂肪酸乙酯、乙酸乙酯和β-大馬士酮在賀蘭山西拉葡萄酒中顯示出更高的香氣活力值。SBSE針對含有水分的樣品萃取效果確實不錯，缺點是涂層上容易吸附水，對儀器有損傷。而且商品化涂層種類少，價格昂貴，選擇性差。

1.5 固相萃取整體捕集萃取

Monotrap是一種新興的、先進的吸附介質(zhì)，基于高比表面積的整體硅膠技術(shù)，可實現(xiàn)香氣物質(zhì)簡單快速的提取[16]。陳燕等[17]采用SDE、HS-SPME和Monorap三種萃取方式結(jié)合GC-MS對比分析了本格燒酒的香氣物質(zhì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)Monotrap法既能較多的提取到高沸點化合物，又能保證低沸點化合物的獲得，是酒中香氣物質(zhì)提取的有效方法。LU等[18]使用3種Mono Trap RCC18吸附劑評估了中美鰱魚肉特有的氣味物質(zhì)，共發(fā)現(xiàn)醛、醇、酮類等15種重要的氣味化合物。MonoTrap 吸附的化合物可以使用較大量的有機溶劑洗脫，能多次進樣，而且它還可以在不同儀器系統(tǒng)和色譜柱上面進行進樣，簡化了GC-O/MS分析的前處理。

1.6 多種前處理方法協(xié)同萃取

除了上面列舉的前處理方法外，動態(tài)頂空和吹掃捕集[19]、液液萃取和酸堿中性組分餾分[20]等技術(shù)也在食品香氣分析中有應用。為了使GC-O-MS分析結(jié)果更可靠、重復性更好，新型前處理方法蓬勃發(fā)展。但由于單一前處理技術(shù)并不總是能從復雜的樣品基質(zhì)中獲得全面部的香氣物質(zhì)，通常還需采取多種前處理方法協(xié)同對樣品進行萃取[17, 19-20]。SHEIBANI等[21]使用SDE和SPME結(jié)合GC-O/MS分析金選烏龍茶的香氣物質(zhì)，SDE法鑒定出45種香氣物質(zhì)，SPME法鑒定出41種香氣物質(zhì)。ALIM等[22]在研究酵母膏的香氣物質(zhì)時，呋喃、吡嗪、噻吩、噻唑和一些支鏈硫化物就是被SPME和SAFE協(xié)同提取的。

2 香氣的分離分析

食品香氣物質(zhì)的分離分析主要是依靠GC結(jié)合MS和嗅聞儀(olfactory)、火焰離子化檢測器(flame ionization detector,FID)、火焰光度檢測器(flame photometric detector,FPD)、脈沖式火焰光度檢測器(pulsed flame photometric detector,PFPD)等檢測器共同完成的。隨著現(xiàn)代分析儀器技術(shù)的發(fā)展，分離效果更高的多維/全二維氣相色譜技術(shù)和高分辨質(zhì)譜等技術(shù)也逐漸在本領(lǐng)域得到應用。

2.1 氣相色譜-嗅聞-質(zhì)譜儀

GC-O/MS檢測技術(shù)憑借GC-O和GC-MS的強大分析能力成為研究食品香氣的有力工具，但仍需要2次進樣才能對香味活性物質(zhì)定性定量。為了實現(xiàn)食品中香味活性物質(zhì)更方便、更快速的分析，又出現(xiàn)了一種集合GC-O、GC-MS兩種設(shè)備特性的新儀器氣相色譜-嗅聞-質(zhì)譜儀(gas chromatography-olfactometry-mass spectrometry，GC-O-MS)。在使用GC-O-MS儀器分析時，一次進樣便可同時達到嗅聞與MS分析的目的，實現(xiàn)香氣物質(zhì)的快速檢測。目前GC-O-MS也逐漸投入食品香氣研究，如豆奶[5]和西番蓮果汁[10]的香氣鑒定、黑大蒜的關(guān)鍵香氣物質(zhì)的表征[23]、臍橙果酒和臍橙蒸餾白酒的香氣物質(zhì)的比較[24]等。

2.2 GC-O-MS和其他檢測器聯(lián)用

在分析過程中，還發(fā)現(xiàn)存在部分物質(zhì)的含量低于GC-MS檢測限，但其閾值較低可通過GC-O明顯聞到其特征香氣。為了避免遺漏重要香氣成分，通常還選擇其他檢測器結(jié)合GC-O-MS共同分析。FID是一種高靈敏度通用型檢測器，而且響應快，對碳氫化合物敏感，適用于揮發(fā)性烴類和許多含碳化合物的高通量檢測。SANDNER 等[25]用GC-FID、GC-MS、GC-O分析肉桂芽的揮發(fā)性成分，發(fā)現(xiàn)了高含量的肉桂醛，其濃度可達40 mg/g。FPD和PFPD可選擇性檢測一些含硫、磷等具備香氣活性的化合物。ZHU等[26]采用GC-MS、GC-O結(jié)合GC-FPD分析3種烏龍茶湯中的揮發(fā)性物質(zhì)，共檢測到含硫化合物13種。PFPD擁有比FPD更低的檢測限，特別適于白酒里含硫和磷化合物的檢測[27]。但這2種火焰光度檢測器可能會受到烴類化合物淬滅的影響導致結(jié)果的不準，而硫化學發(fā)光檢測器(sulfur chemilecminescence detector,SCD)是目前公認的檢測硫最靈敏、選擇性最寬的檢測器，很少受到烴類化合物的干擾[28]。此外還有其他高靈敏度檢測器可供香氣活性成分的檢測，比如適用于分析氮、磷化合物的氮磷檢測器[29]。

2.3 多維/全二維氣相色譜

氣相色譜分析中化合物的共洗脫現(xiàn)象，使復雜樣品中單個氣味活性分子的識別變得復雜。多維氣相色譜(multi-dimensional gas chromatography,MDGC)是結(jié)合2個或多個色譜柱，通過多孔閥開關(guān)或無閥柱進行壓力平衡調(diào)節(jié)，實現(xiàn)正吹、反吹或切割等，為復雜揮發(fā)性混合物的分離提供了進一步的改進，有助于區(qū)分氣味影響化合物和背景干擾，是一種集樣品進行預處理、分離和富集3個功能于一體的技術(shù)，在痕量氣體分析中被廣泛應用[30]。全二維氣相色譜(comprehensive two-dimensional gas chromato -graphy,GC×GC)將相互獨立且分離機理不同的兩根色譜柱串聯(lián)，一維柱流出的每一個餾分經(jīng)調(diào)制器迅速傳送到二維色譜柱進一步分離，可在短時間內(nèi)提供更全面的香氣成分信息[31]。GC×GC的高靈敏度和高分辨率彌補了傳統(tǒng)一維色譜不能完全分離和峰容量不足的缺陷，使質(zhì)譜的定性更加精確，滿足食品香味物質(zhì)復雜化學混合物的分離分析[32]。

STEINGASS等[33]采用HS-SPME/GC×GC-qMS對早期綠色成熟階段、收獲后成熟階段和商業(yè)貨架期結(jié)束時的綠色成熟果實與完全成熟時收獲的空運菠蘿的揮發(fā)性成分比較，鑒定出酯、萜類、醇、醛、2-酮、游離脂肪酸和其他γ-和δ-內(nèi)酯等290多種揮發(fā)性成分。CAPOBIANGO等[34]首次使用MDGC和GC×GC耦合FID、MS和O分析SPME提取的香蕉酒揮發(fā)性成分，鑒定出香蕉酒特征香氣的主要組成成分為3-甲基丁烷-1-醇、3-甲基丁烷-1-醇乙酸酯、2-苯乙酸苯乙酯和苯乙醇。GC-O僅僅基于與商業(yè)數(shù)據(jù)庫匹配的MS來識別氣味活性化合物是不夠的，效率太低。多維/全二維氣相色譜可以極大地提高GC-O的分析能力，成為未來食品香氣研究領(lǐng)域的重大發(fā)展方向。

2.4 飛行時間質(zhì)譜

飛行時間質(zhì)譜技術(shù)(time of flight mass spectrometer,TOFMS)克服分辨率低的難關(guān)，有助于質(zhì)荷比(m/z)近似離子的區(qū)別和高精準定性，每進一次進樣都可以全譜采集樣本中所有的m/z離子，是掃描速度最快的質(zhì)譜。ZHOU等[35,36]采用GC×GC、TOFMS和GC-O相結(jié)合的方法表征鎮(zhèn)江香醋的香氣成分，初步鑒定出360個化合物，在數(shù)量上最豐富的是酮，還檢測到大量的酯、呋喃及其衍生物、醛和醇，其中約有一半的氣味活性物質(zhì)首次在鎮(zhèn)江香醋中被鑒定出。TOFMS與GC、GC×GC、MDGC聯(lián)用，表現(xiàn)出分辨率高、色譜結(jié)構(gòu)清晰等優(yōu)點，非常適用于分析食品中復雜揮發(fā)性成分[35]。

3 關(guān)鍵香氣物質(zhì)的鑒定

3.1 OAV法篩選關(guān)鍵香氣活性化合物

鑒定關(guān)鍵香氣時，常用到幾種GC-O分析方法包括時間強度法、芳香萃取稀釋法(aroma extraction dilution analysis,AEDA)、頻率檢測法等判斷化合物對整體風味的貢獻。但是嗅聞評價員的嗅覺偏差可能會造成分析結(jié)果的不可靠，因此引入香氣活力值(odor activity value,OAV)，即氣味成分的濃度與其氣味閾值的比值，定量表征食品中香氣物質(zhì)的貢獻度。OAV大于1表明該香氣物質(zhì)有利于整體香氣且值越高貢獻越大，此法被廣泛用于酒類、水果、肉類等領(lǐng)域[37]。

但是現(xiàn)有定量技術(shù)的局限性和嗅聞的偏差，可能會使OAV的計算并不十分精準。為了使得到的關(guān)鍵香氣結(jié)果更可靠，OAV有時不會單獨使用。陳光靜等[38]應用采用OAV結(jié)合氣味強度值在強異味薏米中鑒定出12種異味成分，分別為己醛、庚醛、2-庚烯醛、辛醛、反-2-辛烯醛、壬醛、反-2-壬烯醛、癸醛、2-癸烯醛、己酸、2-壬酮和 6-十一酮。ZHANG等[39]通過AEDA結(jié)合OAV表征皮蛋黃的關(guān)鍵氣味活性化合物，對具有FD因子≥16的22種氣味進行了定量，并計算它們的OAV，篩選出19種OAV≥1的氣味是對皮蛋黃的特征香氣有很大貢獻的。

3.2 香氣重組和缺失試驗進一步確認關(guān)鍵香氣化合物

此外，OAV 最大的化合物是不是關(guān)鍵香氣成分還需通過香氣重組(recombination)和缺失試驗(omission test)驗證。如果重組后的感官結(jié)果與原樣品不一樣或相似度不高，則需要重新鑒定；如果缺失某個化合物后會導致顯著的香氣變化，則認為該化合物為關(guān)鍵香氣物質(zhì)。

XIAO等[40]用AEDA-GC-O結(jié)合OAV法研究腐乳中的關(guān)鍵香氣物質(zhì)，通過香氣重組和缺失試驗證實，丁酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、己酸乙酯、(E,E)-2，4-癸二烯醛等OAV最大的成分對商業(yè)腐乳的特征香氣貢獻最大。LIU等[41]對北京烤鴨胸皮和胸肌中鑒定出的18種OAV大于1的香氣化合物進行重組，其感官評價表明己醛、庚醛、辛醛、壬醛、甲醛、2-糠基硫醇、二甲基三硫、1-辛烯-3-醇和(E,E)-2,4-十二烯醛對其特征香氣有顯著貢獻，而缺失試驗進一步表明2-糠基硫醇和二甲基三硫?qū)绝喌南銡庥酗@著的促進作用。但是重組香氣物質(zhì)較多，逐一缺失時，會造成工作量特別是聞香工作量太大。但為了探究關(guān)鍵香氣成分，仍需要計算OAV，并進行香氣重組與缺失試驗。

4 香味研究中的化學計量法

食品中揮發(fā)性成分復雜，在香氣分析過程中會產(chǎn)生大量的多指標結(jié)果，處理香氣物質(zhì)結(jié)構(gòu)和活性的關(guān)系變得非常重要?；瘜W計量分析法可以降低數(shù)據(jù)處理的復雜程度(如主成分分析)，幫助我們提取可靠有效的數(shù)據(jù)信息[42]。

NIU等[43]研究5種中國櫻桃酒的酯之間的感官相互作用，選擇櫻桃酒中7種酯類揮發(fā)性化合物進行添加/缺失試驗，主成分分析表明，這7種酯的添加對果味、花香、甜味和發(fā)酵香氣強度都有顯著影響。XU等[11]對扁豆和黃豌豆在6 d的發(fā)芽過程中揮發(fā)性成分的變化進行表征時，主成分分析和系統(tǒng)聚類分析從復雜的數(shù)據(jù)中分析出扁豆和黃豌豆粉具有相似的芳香屬性。XIAO等[44]利用GC-O/MS對6種茴香的關(guān)鍵香氣進行研究，偏最小二乘回歸分析發(fā)現(xiàn)麻辣、木質(zhì)、青草、發(fā)霉和清新的感官屬性與香氣物質(zhì)有很好的協(xié)同性，此外聚類分析根據(jù)6種茴香之間的相似性將之分成3個主要類群。

5 結(jié)論

GC-O/MS檢測技術(shù)作為一種有效分析食品香氣的工具，實現(xiàn)了香氣物質(zhì)的快速檢測以及關(guān)鍵香氣物質(zhì)的鑒定，被廣泛應用于產(chǎn)品不同產(chǎn)地、品種、工藝的香氣變化研究，為產(chǎn)品的品質(zhì)提高、工藝改進、產(chǎn)地溯源、真?zhèn)舞b別等提供理論支持。隨著新型樣品萃取富集技術(shù)和MDGC、TOFMS等高分離度、高分辨率儀器在食品香氣分析中的逐步應用，為發(fā)現(xiàn)更多的、更低濃度香氣物質(zhì)提供了可能，將極大推動食品風味學的發(fā)展。