HS-SPME-GC-MS結(jié)合OPLS-DA分析提取方法對(duì)牛油果油揮發(fā)性香氣化合物的影響

歐陽紅軍 劉義軍 袁源 靜瑋 張利 李積華

摘要：【目的】明確熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法3種提取方法對(duì)牛油果油揮發(fā)性香氣化合物的影響，為牛油果油的提取及開發(fā)利用提供數(shù)據(jù)支持。【方法】采用頂空固相微萃取—?dú)庀嗌V—質(zhì)譜（HS-SPME-GC-MS）結(jié)合偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）對(duì)熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油的揮發(fā)性香氣化合物進(jìn)行鑒定、組間區(qū)分及總體差異分析?！窘Y(jié)果】熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法3種提取方法所得牛油果油中共鑒定出80種揮發(fā)性香氣化合物，分別檢出40、40和45種揮發(fā)性香氣化合物，以碳?xì)漕?、醛類、酸類和醇類為主。熱榨法中碳?xì)漕?7種，占比45.68%;醛類5種，占比3.31%;醇類8種，占比9.39%;酸類3種，占比21.65%;水代法中碳?xì)漕?3種，占比28.87%;醛類14種，占比26.42%;醇類8種，占比15.92%;酸類2種，占比19.53%。超臨界二氧化碳萃取法中碳?xì)漕?1種，占比42.99%;醛類9種，占比12.77%;醇類4種，占比7.75%，酸類1種，占比20.23%?；诓煌Ｓ凸蜆悠分袚]發(fā)性香氣化合物的含量進(jìn)行OPLS-DA分析，實(shí)現(xiàn)熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油樣品的鑒別。3種提取方法所得牛油果油樣品的標(biāo)志差異性化合物有56種，超臨界二氧化碳萃取法有癸烷、甲苯等特有香氣化合物13種，水代法有2-庚烯-1-醇、1-辛烯-3-醇等特有香氣化合物16種，3種提取方法共有己醛、2-庚烯醛等18種香氣化合物。【結(jié)論】通過HS-SPME-GC-MS結(jié)合OPLS-DA找到牛油果油揮發(fā)性化合物的差異性，從而篩選出差異性形成的潛在物質(zhì)，可用于快速鑒別牛油果油的提取方法。

關(guān)鍵詞： 牛油果油;頂空固相微萃取—?dú)庀嗌V—質(zhì)譜（HS-SPME-GC-MS）;揮發(fā)性香氣;偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）;模型

中圖分類號(hào)： S609.9;TS225.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A 文章編號(hào)：2095-1191（2021）03-0779-10

HS-SPME-GC-MS coupled with OPLS-DA to analyze the effects of extraction methods on volatile aroma compounds of avocado oil

OUYANG Hong-jun1，2， LIU Yi-jun3，4，5*， YUAN Yuan3，4，5， JING Wei3，4，5，

ZHANG Li3，4，5， LI Ji-hua3，4，5

（1South Subtropical Crops Research Institute， Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences， Zhanjiang，Guangdong? 524091， China; 2Key Laboratory of Tropical Fruit Tree Biology， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Zhanjiang， Guangdong? 524091， China;3Agricultural Products Processing Research Institute， Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences， Zhanjiang， Guangdong? 524001， China; 4Key Laboratory of Tropical Crop Products Processing of Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Zhanjiang? 524001， China; 5Hainan Key Laboratory of

Storage & Processing of Fruits and Vegetables， Zhanjiang， Guangdong? 524001， China）

Abstract：【Objective】The effects of three methods（namely， hot pressing method， supercritical extraction method and aqueous extraction method on the volatile aroma compounds in avocado oil were clarified， which provided data support for the extraction anddevelopment of avocado oil. 【Method】Headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry（HS-SPME-GC-MS） coupled with orthogonalpartial least squares discrimination analysis（OPLS-DA） were used to identify the volatile aromas of avocado oil extracted by hot pressing method， supercritical carbon dioxide extraction and water extraction method， and to distinguish between groups and analyze the overall difference. 【Result】In total， 80 kinds of volatile aroma compounds were identified from avocado oil extracted by the three methods， and there were 40， 40 and 45 volatile aroma compounds? in the oil extracted by hot pressing method， supercritical carbon dioxide extraction and water extraction method respectively. They were mainly hydrocarbons， aldehydes， acids and alcohols. There were 17 kinds of hydrocarbons， 5 kinds of aldehydes， 8 kinds of alcohols and 3 kinds of acids in hot pressing method， accounting for 45.68%， 3.31%， 9.39% and 21.65%， respectively. There were 13 kinds of hydrocarbons， 14 kinds of aldehydes，8 kinds of alcohols，and 2 kinds of acids were identified in water extraction method， accounting for 28.87%，26.42%， 15.92%， 19.53%. There were 21 kinds of hydrocarbons， 9 kinds of aldehydes， 4 kinds of alcohols，1 kinds of acids in supercritical carbon dioxide extraction method， accoun-ting for 42.99%， 12.77%， 7.75%， 20.23%， respectively. OPLS-DA method was used to analyze the volatile aroma compounds produced by three avocado oil samples， which could effectively distinguish avocado oil samples obtained by three methods.There were 56 kinds of symbolic difference compounds existed in three samples， and 13 kinds of special components in supercritical carbon dioxide extraction， such as decane and toluene， and 16 kinds of special components in aqueous method， such as 2-heptene-1-ol and 1-octene-3-ol， and 18 kinds of common components in there methods， such as hexanal， 2-heptenal.【Conclusion】The differences of volatile aroma compounds are analyzed by HS-SPME-GC-MS combined with OPLS-DA， and the potential compounds that form differences are screened out. This method can be used to quickly identify the extraction methods of avocado oil.

Key words： avocado oil; headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry（HS-SPME-GC-MS）; volatile aroma; orthogonal partial least squares discrimination analysis（OPLS-DA）; model

Foundation item：Species Variety Resource Protection Project of Ministry of? Agriculture and Rural Affairs （125163006000 160004）;Central Public-interest Scientific Institution Basal Research Fund for Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences（1630122017014， 1630062020004）

0 引言

【研究意義】牛油果是我國(guó)重要的熱帶亞熱帶水果及木本油料作物（Tan，2019）。Hass作為最主要的品種，占世界總種植面積的80%，世界總產(chǎn)量1600多萬t（何國(guó)祥和陳海紅，2008;Ramírez-Gil et al.，2018）。牛油果主要由果皮、果殼和果肉組成，其中牛油果油是其果肉重要的營(yíng)養(yǎng)成分，且具有極高的食用價(jià)值和保健價(jià)值（Araújo et al.，2018）。牛油果油是采用壓榨法（沈輝和王梅，1999）、水代法（崔曉冰，2015）等方法從新鮮牛油果果肉中提取出的天然植物油，加工方式和成熟度等對(duì)其營(yíng)養(yǎng)組成和理化特性的影響存在一定差異。牛油果油的風(fēng)味是影響牛油果油品質(zhì)的重要指標(biāo)，提取方法對(duì)其香氣成分也存在影響，因此有必要對(duì)牛油果油的風(fēng)味進(jìn)行研究，為其加工提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】頂空固相微萃取與氣相色譜—質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)（HS-SPME-GC-MS）是研究和分析植物油脂揮發(fā)性物質(zhì)最常用的技術(shù)（陳宜，2019）。Cecchi和Alfei（2013）利用HS-SPME-GC-MS從特級(jí)初榨橄欖油中鑒定出48種揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)。Wei等（2013）利用HS-SPME-GC-MS從3種新疆產(chǎn)亞麻籽油中共鑒定出60種揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)。魏長(zhǎng)慶（2015）利用HS-SPME-GC-MS研究了不同胡麻品種和不同制備工藝對(duì)胡麻油香氣品質(zhì)的影響，并從胡麻油中鑒定出46種揮發(fā)性物質(zhì)。偏最小二乘判別分析（Orthogonal partial least squares discrimination analysis，OPLS-DA）是一種有監(jiān)督的判別分析統(tǒng)計(jì)方法（王璐等，2020），建立目標(biāo)對(duì)象與樣品類別之間的關(guān)系模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品類別的預(yù)測(cè)。王芳旭等（2016）利用四級(jí)桿串聯(lián)飛行時(shí)間質(zhì)譜及OPLS-DA分析國(guó)內(nèi)不同產(chǎn)地蒺藜果實(shí)之間以及果實(shí)與全草之間化學(xué)成分的差異，結(jié)果表明各產(chǎn)地蒺藜果實(shí)之間無顯著差異，而蒺藜果實(shí)與全草之間存在一定差異性。郭威等（2017）采用聚類分析結(jié)合OPLS-DA分析越南和中國(guó)產(chǎn)土茯苓化學(xué)成分的差異，并對(duì)樣品進(jìn)行產(chǎn)地鑒別，結(jié)果表明采用OPLS-DA分析樣品的指紋圖譜，既可從整體角度分析越南和中國(guó)土茯苓化學(xué)成分的異同，又可對(duì)兩者差異性化合物進(jìn)行辨識(shí)。鄺格靈等（2020）采用OPLS-DA區(qū)分四川保寧醋和山西老陳醋揮發(fā)性差異代謝產(chǎn)物的總體差異，結(jié)果表明，糠醛、乙酸乙酯、2，4-二叔丁基酚、醋酸、乙酸苯乙酯和苯乙醇6種風(fēng)味物質(zhì)是對(duì)2種食醋差異貢獻(xiàn)最大的潛在標(biāo)志物?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于牛油果油的研究主要集中于藥理學(xué)特性（Tan，2019），加工方法對(duì)其組成、理化特性和抗氧化特性等的影響（劉義軍等，2020），以及油脂無損鑒別方法研究（張鳳娟等，2020），而針對(duì)牛油果油香氣的研究較少，馬會(huì)芳等（2020）采用氣相色譜—離子遷移質(zhì)譜技術(shù)結(jié)合主成分分析法對(duì)熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法3種方法提取的牛油果油中揮發(fā)性香氣成分進(jìn)行鑒定與質(zhì)量評(píng)價(jià)，構(gòu)建了牛油果油香氣質(zhì)量評(píng)價(jià)模型。利用HS-SPME-GC-MS結(jié)合OPLS-DA分析不同提取方法對(duì)牛油果油揮發(fā)性香氣化合物的影響鮮見報(bào)道?！緮M解決的關(guān)鍵問題】采用HS-SPME-GC-MS對(duì)不同提取方法所得牛油果油中揮發(fā)性香氣化合物進(jìn)行鑒定，采用OPLS-DA建立牛油果油香氣中醛類、醇類等化合物與樣品之間的關(guān)系模型，實(shí)現(xiàn)樣品類別的預(yù)測(cè)，再以變量投影重要度（Variable importance for the projection，VIP）及譜系和heatmap分析找到能標(biāo)記差異的信號(hào)分子，從而篩選出差異形成的潛在標(biāo)志物，建立一種快速、簡(jiǎn)單、高效的牛油果油鑒別方法，為牛油果油的提取和開發(fā)利用提供數(shù)據(jù)支持。

1 材料與方法

1. 1 試驗(yàn)材料

牛油果從湛江市昌大昌超級(jí)購(gòu)物超市購(gòu)買，品種為Hass，產(chǎn)地墨西哥。主要儀器設(shè)備：氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用儀（GC-MS-QP2010 Plus，日本島津公司）、榨油機(jī)（OP101，深圳市億美康電子商務(wù)有限公司）和超臨界二氧化碳萃取儀（HSFE-5+1，江蘇高科制藥設(shè)備有限公司）。

1. 2 牛油果油制備

1. 2. 1 原料預(yù)處理 牛油果去皮去核后，將果肉切成厚度×長(zhǎng)度×寬度為1 cm×1 cm×1 cm的布丁，置于真空冷凍干燥機(jī)中干燥72 h，干燥溫度-40 ℃，真空度0.009 MPa，得到牛油果果丁。

1. 2. 2 熱榨法 利用單螺桿壓榨機(jī)對(duì)牛油果果丁壓榨制油，壓榨所得油渣混合物置于低溫高速離心機(jī)中，10000 r/min離心10 min去除其他雜質(zhì)，收集牛油果油置于4 ℃冰箱保存，編號(hào)為HP_O，用于檢測(cè)與分析。

1. 2. 3 超臨界二氧化碳萃取法 參考Corzzini等（2017）使用的萃取方法，采用萬能粉碎機(jī)將所得牛油果果丁粉碎，過40目篩，然后將牛油果果粉置于超臨界二氧化碳萃取儀中萃取，I級(jí)萃取溫度45 ℃、萃取壓力5 MPa，II級(jí)萃取溫度55 ℃、萃取壓力21 MPa，I級(jí)分離溫度50 ℃、分離壓力6 MPa，II級(jí)分離溫度30 ℃、分離壓力6 MPa，所得牛油果油靜置1 h排出油內(nèi)二氧化碳，然后置于低溫高速離心機(jī)中，10000 r/min離心10 min去除其他雜質(zhì)，收集牛油果油置于4 ℃冰箱保存，編號(hào)為SC_O，用于檢測(cè)與分析。

1. 2. 4 水代法 參考Werman和Neeman（1987）使用的油脂提取法，實(shí)際提取過程中對(duì)其參數(shù)進(jìn)行相關(guān)修改。牛油果去皮去核，收集新鮮果肉，稱取果肉1000 g，按照料水比1∶2打漿，所得漿液在膠體磨中研磨1 min，加入1∶2的水清洗機(jī)器，料漿與清洗液混合，攪拌均勻，調(diào)節(jié)pH 8.0，置于75 ℃水浴中低速攪拌1.5 h，再10000 r/min離心10 min，取上層油（含乳化層），置于4 ℃冰箱中冷藏24 h，然后低溫高速離心機(jī)10000 r/min離心10 min去除乳化層取上層清油，收集牛油果油置于4 ℃冰箱保存，編號(hào)為AQ_O，用于檢測(cè)與分析。

1. 3 HS-GC-MS分析

1. 3. 1 采樣條件 取0.2 g樣品置于20 mL頂空瓶中，將50 μm DVB/CAR/PDMS萃取頭于80 ℃下平衡吸附30 min，于250 ℃熱解吸5 min，同時(shí)啟動(dòng)一起采集數(shù)據(jù)。

1. 3. 2 GC條件 HP-5ms色譜柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm）;進(jìn)樣口溫度250 ℃;色譜柱采用程序升溫：起始柱溫60 ℃，保持2 min，以5 ℃/min升溫至220 ℃，保持10 min，載氣為氦氣;流速0.72 mL/min。

1. 3. 3 MS條件 EI電離源，電子能量70 eV，接口溫度250 ℃，離子源溫度230 ℃，質(zhì)量掃描范圍（m/z）35～500 u。

1. 4 統(tǒng)計(jì)分析

所有樣品平行測(cè)量3次，為確保數(shù)據(jù)的可重現(xiàn)性，3次平行試驗(yàn)均出現(xiàn)的化合物作為分析對(duì)象。所得數(shù)據(jù)采用NIST Chemical Structures庫(kù)（2014）和Wiley Library庫(kù)（9）進(jìn)行定性分析，采用峰面積歸一化法對(duì)揮發(fā)性有機(jī)化合物成分相對(duì)定量。采用Origin Pro、SIMCA 14.1和MultiExperiment Viewer進(jìn)行繪圖、數(shù)據(jù)處理及主成分分析。

2 結(jié)果與分析

2. 1 3種提取方法所得牛油果油中揮發(fā)性香氣化合物的組成和相對(duì)含量

由表1可知，3種不同提取方法所得牛油果油樣品共鑒定出80種揮發(fā)性香氣化合物，其中同分異構(gòu)體1對(duì)，熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油樣品中分別檢出40、40和45種揮發(fā)性香氣化合物。

由表1和圖1可知，熱榨法所得牛油果油中碳?xì)漕惢衔锓N類最多，為17種，占比也最大，為45.68%，化合物種類排序?yàn)樘細(xì)漕悾?7種）>醇類（8種）>醛類（5種）>酮類（4種）>酸類=酯類（3種），占比排序?yàn)樘細(xì)漕悾?5.68%）>酸類（21.65%）>醇類（9.39%）>醛類（3.31%）>酮類（2.65%）>酯類（1.62%）;超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油中碳?xì)漕惢衔锓N類最多，為21種，占比也最大，為42.99%，化合物種類排序?yàn)樘細(xì)漕悾?1種）>醛類（9種）>醇類（4種）>酯類（3種）>酮類（2種）>酸類（1種），占比排序?yàn)樘細(xì)漕悾?2.99%）>酸類（20.23%）>醛類（12.77%）>醇類（7.75%）>酯類（7.12%）>酮類（3.97%）;水代法所得牛油果油中醛類化合物種類最多，為14種，碳?xì)漕惢衔镎急茸畲?，?8.87%，化合物種類排序?yàn)槿╊悾?4種）>碳?xì)漕悾?3種）>醇類（8種）>酮類（5種）>酯類（3種）>酸類（2種），占比排序?yàn)樘細(xì)漕悾?8.87%）>醛類（26.42%）>酸類（19.53%）>醇類（15.92%）>酯類（4.38%）>酮類（3.77%）。

3種提取方法所得牛油果油中醛類和酯類化合物相對(duì)含量存在顯著差異（P<0.05，下同），水代法中醇類和碳?xì)漕惢衔锵鄬?duì)含量與其他2種提取方法存在顯著差異，熱榨法中酮類化合物相對(duì)含量與其他2種提取方法存在顯著差異，而3種提取方法所得牛油果油中酸類化合物相對(duì)含量間差異不顯著（P>0.05）（表1）。

由此推斷，3種不同提取方法所得牛油果油樣品的揮發(fā)性香氣化合物以碳?xì)漕悺⑷╊?、酸類和醇類為主，提取方法?duì)牛油果油揮發(fā)性香氣化合物種類和占比的影響較大，但種類數(shù)最多，含量并不一定最高。

2. 2 3種提取方法所得牛油果油中揮發(fā)性香氣化合物代謝組學(xué)差異分析結(jié)果

2. 2. 1 OPLS-DA建模與模型評(píng)價(jià) OPLS-DA模型中R2X和R2Y分別表示所建模型對(duì)X和Y矩陣的解釋率，Q2表示模型的預(yù)測(cè)能力，理論上R2和Q2越接近1.0說明模型越好，越低說明模型的擬合準(zhǔn)確性越差;通常情況下R2和Q2高于0.5（50%）較好，高于0.4即可接受，且兩者差值不應(yīng)過大（鄺格靈等，2020）。由圖2可知，模型中R2X=0.891，R2=0.987，Q2=0.978，其中R2X=0.891表明該模型能反映89.1%數(shù)據(jù)的變化，R2和Q2接近1.0表明該模型具有良好的可解釋度和擬合度。3組牛油果油樣品在OPLS-DA得分散點(diǎn)圖上聚類良好，組內(nèi)差異小，不同組間樣品實(shí)現(xiàn)完全分離。

為避免OPLS-DA模型能有效區(qū)分組間樣本，卻無法有效預(yù)測(cè)新樣本數(shù)據(jù)集時(shí)的過擬合現(xiàn)象，采用SIMCA 14.1中置換檢驗(yàn)（Permutation test）和交叉驗(yàn)證分析（CV-ANOVA）功能來驗(yàn)證模型的可靠性，置換檢驗(yàn)結(jié)果如圖3所示，圖中橫坐標(biāo)表示置換檢驗(yàn)時(shí)樣本的保留度，保留度等于1.0處的點(diǎn)即為原OPLS-DA模型所得的R2和Q2。置換檢驗(yàn)過程中，若所有R2和Q2均低于置換保留等于1.0的值時(shí)，且Q2點(diǎn)回歸線與橫坐標(biāo)交叉或小于0，一般認(rèn)為截距為負(fù)值，統(tǒng)計(jì)模型有效，沒有過擬合（黃浩等，2020）。由圖3可知，經(jīng)200次交叉驗(yàn)證后，模型Q2回歸線仍與橫坐標(biāo)交叉，且與縱坐標(biāo)交叉的截距小于0，說明模型沒有過擬合。同時(shí)交叉驗(yàn)證分析結(jié)果中顯著性概率值P=2.61×10-5<0.05，說明本研究建立的OPLS-DA模型穩(wěn)定可靠，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2. 2. 2 潛在差異性標(biāo)志物 VIP是OPLS-DA模型變量的權(quán)重值，可用于衡量各組分積累差異對(duì)各組樣本分類判別的影響強(qiáng)度和解釋能力，VIP值越大，貢獻(xiàn)率越大，通常VIP>1為常見的差異代謝物篩選標(biāo)準(zhǔn)（李遠(yuǎn)彬，2017）。由圖4可知，VIP>1的化合物有57種。為使分析結(jié)果更準(zhǔn)確，采用Kruskal-Wallis檢驗(yàn)對(duì)VIP>1的化合物進(jìn)行分析（Zhang et al.，2013），分析結(jié)果如表2所示，卡拉烯組分的概率值>0.05，不顯著，其余56種化合物的概率值<0.05，顯著。由此說明，3種提取方法存在較多的差異性標(biāo)志物，提取方法對(duì)牛油果油揮發(fā)性香氣化合物有較大影響。

2. 2. 3 不同提取方法所得牛油果油標(biāo)志差異性成分的層聚類分析 為進(jìn)一步分析提取方法對(duì)牛油果油揮發(fā)性香氣品質(zhì)的影響，在2.2.2基礎(chǔ)上對(duì)56種標(biāo)志差異性化合物做譜系和heatmap分析，以便更好地體現(xiàn)56種差異性化合物在不同牛油果油樣本中的變化趨勢(shì)。由圖5可知，通過層聚類分析可將牛油果油中香氣化合物分為四大類，I類以超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油為主的香氣化合物，II和IV類為3種提取方法所得牛油果油共有香氣化合物，III類以水代法所得牛油果油為主的香氣化合物。其中紅色框所示13種化合物為超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油的特有香氣化合物，分別為鄰二甲苯（46）、1，2，3-三甲苯（21）、癸烷（10）、乙酸己酯（7）、甲苯（8）、異戊醇（4）、間二甲苯（5）、甲基環(huán)己烷（2）、3-羥基-2-丁酮（19）、異戊醛（9）、1，3-丁二醇（6）、苯（3）和乙酸乙酯（20）;綠色框所示16種化合物為水代法所得牛油果油的特有香氣化合物，分別為苯甲醛（31）、2，4-壬二烯醛（32）、甲基庚烯酮（33）、愈創(chuàng)木烯（34）、2-辛烯-1-醇（40）、7-甲基-3-辛炔（38）、庚醛（41）、醋酸辛酯（37）、3-辛烯-2-酮（36）、2-癸烯醛（39）、葉醇（35）、正辛醛（49）、2-庚烯-1-醇（42）、4-癸烯醛（43）、廣藿香烷（47）和1-辛烯-3-醇（44）;黑色框中18種化合物為3種提取方法所得牛油果油共有香氣化合物，分別為古巴烯（55）、乙醇（25）、1，2，3，4，4a，7-六氫-1，6-二甲基-4-（1-甲基乙基）-萘（17）、γ-甲基-γ-己內(nèi)酯（15）、α-姜黃烯（12）、α-甜沒藥烯（14）、α-茂烯（13）、5-甲基-2-己酮（16）、δ-卡丁烯（22）、4-環(huán)己基-2-丁酮（24）、松油烯-4-醇（23）、γ-松油烯（54）、β-甜沒藥烯（48）、β-金合歡烯（57）、古巴烯（55）、己醛（51）、2-庚烯醛（52）和（E，E）-2，4-癸二烯醛（45），其中己醛（51）、2-庚烯醛（52）和（E，E）-2，4-癸二烯醛（45）的相對(duì)含量較高。

3 討論

3種提取方法所得牛油果油共鑒定出80種揮發(fā)性香氣化合物，以碳?xì)漕悺⑷╊?、酸類和醇類為主。其中熱榨法和超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油中碳?xì)漕惢衔锓N類最多，占比也最大;水代法所得牛油果油中醛類化合物種類最多，碳?xì)漕惢衔镎急茸畲?。本研究與陳金明（2018）的研究結(jié)果相比，二者均檢出丙二醇、戊醇、戊醛、己醛、庚醛、2-庚烯醛、壬醛、2-癸烯醛、乙酸和羥基丙酮10種相似組分，其余組分不同。由于其未列出油的品種、提取方法及化合物的保留時(shí)間等，因此難以分析存在差異的原因。

OPLS-DA與主成分分析方法（Principal component analysis，PCA）不同，PCA是一種掌握事物主要矛盾的統(tǒng)計(jì)分析方法，可從多元事物中解析出主要影響因素，揭示事物的本質(zhì)，簡(jiǎn)化復(fù)雜的問題，而OPLS-DA是一種有監(jiān)督的判別分析統(tǒng)計(jì)方法，其運(yùn)用OPLS-DA建立目標(biāo)產(chǎn)物與樣品類別之間的關(guān)系模型，以實(shí)現(xiàn)對(duì)樣品類別的預(yù)測(cè)。本研究運(yùn)用OPLS-DA建立牛油果油揮發(fā)性香氣化合物與3種提取方法的關(guān)系模型，可快速區(qū)分牛油果油提取方法。鄺格靈等（2020）對(duì)比了OPLS-DA與PCA用于四川保寧醋和山西老陳醋的鑒別，結(jié)果表明OPLS-DA能最大程度實(shí)現(xiàn)樣本的分離，便于更準(zhǔn)確地尋找2種醋的化學(xué)成分差異。

通過譜系和heatmap分析結(jié)果表明，3種提取方法所得的牛油果油在種類及相對(duì)含量上均存在明顯差異，3種提取方法有其特有香氣化合物，也有其特異性化合物。超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油中代表性化合物有石竹烯、香檸檬烯、3-羥基-2-丁酮、乙酸乙酯、乙酸、正己醇等，特有香氣化合物有乙酸乙酯、癸烷、乙酸己酯、異戊醇、3-羥基-2-丁酮、異戊醛等。水代法所得牛油果油中代表性化合物有石竹烯、香檸檬烯、正己醇、己醛、2-庚烯醛、壬醛、2-辛烯醛、2，4-癸二烯醛、5-癸烯-1-醇乙酸酯等，特有香氣化合物有2-癸烯醛、庚醛、苯甲醛、愈創(chuàng)木烯、3-辛烯-2-酮等。熱榨法所得牛油果油中代表性化合物有石竹烯、卡拉烯、正己醇、異辛烷、乙酸、香檸檬烯、β-甜沒藥烯等，特有香氣化合物有α-茂烯、對(duì)傘花烴、2，3-丁二醇、松油烯-4-醇、4-甲基-3-戊烯酸、γ-松油烯等。其中己醛、2-庚烯醛、（E，E）-2，4-癸二烯醛和β-甜沒藥烯等屬于3種提取方法的共性組分?；诓煌椭崛》椒墚a(chǎn)生特異性香氣化合物的特點(diǎn)，可用于提取方法的鑒別，共有成分可表征牛油果油的香氣特征。李梓銘等（2019）初步確定了E-2-辛烯醛和辛醛用于鑒別山茶籽油的加工工藝。由于本研究?jī)H對(duì)Hass品種進(jìn)行分析，未對(duì)其他品種進(jìn)行分析，因此后期需對(duì)不同品種所得牛油果油香氣做進(jìn)一步分析，確定其影響。

4 結(jié)論

不同提取方法所得牛油果油均有其特征香氣成分，通過OPLS-DA、VIP分布圖、Kruskal-Wallis檢驗(yàn)、譜系和heatmap分析能實(shí)現(xiàn)牛油果油種類的快速區(qū)分，且快速找到其差異性，HS-SPME-GC-MS結(jié)合OPLS-DA可應(yīng)用于對(duì)牛油果油的加工方法快速鑒別。

參考文獻(xiàn)：

陳金明. 2018. 頂空固相微萃取—?dú)赓|(zhì)聯(lián)用技術(shù)對(duì)鱷梨油及其酶解物香氣成分的比較分析[J]. 現(xiàn)代食品，（8）：105-109. doi：10.16736/j.cnki.cn41-1434/ts.2018.08.036. [Chen J M. 2018. A comparative study of aroma components of avocado oil and its enzymatic hydrolysates by headspace solid phase microextraction coupled with gas chromatography-mass spectrometry[J]. Modern Food，（8）：105-109.]

陳宜. 2019. 頂空固相微萃取—?dú)庀嗌V—質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)分析食用植物油的揮發(fā)性成分[J]. 福建輕紡，（4）：24-32. doi：10.3969/j.issn.1007-550X.2019.04.001. [Chen Y. 2019. Analysis of volatile components of edible vegetable oil by headspace solid phase microextraction coupled with gas chromatography-mass spectrometry[J]. The Light & Textile Industries of Fujian，（4）：24-32.]

崔曉冰. 2015. 油梨油的制備及油梨粕蛋白的提取和性質(zhì)研究[D]. 南昌：南昌大學(xué). [Cui X B. 2015. Extraction of avocado oil and protein extraction and properties analysis of avocado dregs[D]. Nanchang：Nanchang University.]

郭威，孫蓉，王亮，詹志來，金艷，楊濱，黃璐琦. 2017. 基于指紋圖譜和OPLS-DA的越南和國(guó)產(chǎn)土茯苓差異性化合物探索[J]. 中國(guó)實(shí)驗(yàn)方劑學(xué)雜志，23（14）：62-67. doi：10. 13422/j.cnki.syfjx.2017140062. [Guo W，Sun R，Wang L，Zhan Z L，Jin Y，Yang B，Huang L Q. 2017. Discrimination markers of Smilacis glabrae Rhizome from Vietnam and China based on fingerprint combined with OPLS-DA[J]. Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae，23（14）：62-67.]

何國(guó)祥，陳海紅. 2008. 世界油梨產(chǎn)銷概況及我國(guó)油梨發(fā)展前景[J]. 中國(guó)熱帶農(nóng)業(yè)，（2）：31-33. doi：10.3969/j.issn. 1673-0658.2008.02.016. [He G X， Chen H H. 2008. Over-view of world avocado production and marketing and prospects for Chinas avocado[J]. China Tropical Agriculture，（2）：31-33.]

黃浩，余鵬輝，趙熙，鐘妮，鄭紅發(fā). 2020. 不同季節(jié)保靖黃金茶1號(hào)工夫紅茶揮發(fā)性成分的HS-SPME-GC-MS分析[J]. 食品科學(xué)，41（12）：188-196. doi：10.7506/spkx1002-6630-20190721-265. [Huang H，Yu P H，Zhao X，Zhong N，Zheng H F. 2020. HS-SPME-GC-MS analysis of volatile components of congou black tea processed from Baojing Huangjincha 1 from different harvesting seasons[J]. Food Science，41（12）：188-196.]

鄺格靈，李樹，寧甜甜，趙國(guó)忠. 2020. 基于GC-MS指紋圖譜和多元統(tǒng)計(jì)學(xué)區(qū)分四川保寧醋和山西老陳醋的揮發(fā)性差異代謝產(chǎn)物[J]. 食品科學(xué)，41（16）：227-232. doi：10. 7506/spkx1002-6630-20190827-289. [Kuang G L，Li S，Ning T T，Zhao G Z. 2020. Differential volatile metabolites between Sichuan Baoning vinegar and Shanxi aged vinegar determined by GC-MS fingerprint and multiva-riate statistics[J]. Food Science，41（16）：227-232.]

李遠(yuǎn)彬. 2017. 基于色譜聯(lián)用技術(shù)的沉香標(biāo)志性差異成分分析研究[D]. 廣州：廣州中醫(yī)藥大學(xué). [Li Y B. 2017. Application of GC-MS and LCMS for screening and identification of different markets in agarwood[D]. Guangzhou：Guangzhou University of Chinese Medicine.]

李梓銘，庾廬山，黃軍，佘佳榮，湯萍，劉建兵，喻寧華，富冠豪，李紅愛. 2019. 不同加工方式茶籽油揮發(fā)性風(fēng)味成分聚類分析[J]. 食品工業(yè)科技，40（17）：276-279. doi：10. 13386/j.issn1002-0306.2019.17.045. [Li Z M，Yu L S，Huang J，She J R，Tang P，Liu J B，Yu N H，F(xiàn)u G H，Li H A. 2019. Cluster analysis of volatile flavor components of camellia seed oil in different processed methods[J]. Science and Technology of Food Industry，40（17）：276-279.]

劉義軍，卜夢(mèng)婷，譚戈，陳偉團(tuán)，陳心怡，張利，李積華. 2020. 不同提取方法對(duì)牛油果油理化特性、抗氧化性能及脂肪酸組成的對(duì)比研究[J]. 四川農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，38（2）：161-167. doi：10.16036/j.issn.1000-2650.2020.02.006. [Liu Y J，Bu M T，Tan G，Chen W T，Chen X Y，Zhang L，Li J H. 2020. Comparative study on physicochemical properties，antioxidant，activity and fatty acid composition of avo-cado oil by different extraction methods[J]. Jouranl of Sichuan Agricultural University，38（2）：161-167.]

馬會(huì)芳，劉義軍，涂行浩，曾瑩瑩，靜瑋，李積華，杜麗清. 2020. 基于主成分分析法構(gòu)建牛油果油香氣質(zhì)量評(píng)價(jià)模型[J]. 福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），49（5）：600-607. doi：10.13323/j.cnki.j.fafu（nat.sci.）.2020.05.005. [Ma H F，Liu Y J，Tu X H，Zeng Y Y，Jing W，Li J H，Du L Q. 2020. Evaluation model for the aroma quality of avocado oil from different extraction methods based on principal component analysis[J].Journal of Fujian Agriculture and Forestry University（National Science Edition），49（5）：600-607.]

沈輝，王梅. 1999. 壓榨法制取鱷梨食用油脂的研究[J]. 中國(guó)油脂，24（1）：12-14. doi：10.3321/j.issn：1003-7969.1999. 01.004. [Shen H，Wang M. 1999. Study on the preparation of edible avocado oil by pressing[J]. China Oils and Fats，24（1）：12-14.]

王芳旭，王鎮(zhèn)方，康利平，石明輝，孫欣光，趙陽，張潔，郭寶林，馬百平. 2016. 不同產(chǎn)地蒺藜及其不同藥用部位化學(xué)成分的比較研究[J]. 中草藥，47（6）：897-904. doi：10.7501/ j.issn.0253-2670.2016.06.007. [Wang F X，Wang Z F，Kang L P，Shi M H，Sun X G，Zhao Y，Zhang J，Guo B L，Ma B P. 2016. Comparative analysis on chemical constituents in different parts of Tritulus terrestris from different areas[J]. Chinese Traditional and Herbal Drugs，47（6）：897-904.]

王璐，劉然，邢爽，張怡，許保海. 2020. 草烏與生半夏、法半夏配伍UPLC/Q-TOF-MS離子流圖，OPLS-DA/PCS及差異化合物對(duì)比研究[J]. 四川中醫(yī)，38（1）：58-62. [Wang L，Liu R，Xing S，Zhang Y，Xu B H. 2020. Comparative study on UPLC/Q-TOF-MS ion flow diagram，OPLS-DA/PCS and differential compounds between Radix polygoni and Rhizoma pinelliae and Pinellia ternata and Pinellia ternate[J]. Journal of Sichuan Traditional Chinese Medicine，38（1）：58-62.]

魏長(zhǎng)慶. 2015. 新疆胡麻油特征香氣成分鑒別及其產(chǎn)生機(jī)制研究[D]. 無錫：江南大學(xué). [Wei C Q. 2015. Studies on characteristic aroma identification and generation mechanism of flax seed oil in Xinjiang[D]. Wuxi：Jiangnan University.]

張鳳娟，黃敏，劉振方. 2020. 基于激光拉曼光譜快速無損檢測(cè)牛油果油的研究[J]. 光散射學(xué)報(bào)，32（3）：288-294. doi：10.13883/j.issn1004-5929.202003014. [Zhang F J，Huang M，Liu Z F. 2020. Study on rapid non-destructive testing of avocado oil based on laser raman spectroscopy[J]. The Journal of Light Scattering，32（3）：288-294.

Araújo R G，Rodriguez-Jasso R M，Ruiz H A，Pintado M M E，Aguilar C N. 2018. Avocado by-products： Nutritional and functional properties[J]. Trends in Food Science & Technology，80：51-60. doi：10.1016/j.tifs.2018.07.027.

Cecchi T，Alfei B. 2013. Volatile profiles of Italian monovarie-tal extra virgin olive oils via HS-SPME-GC-MS：Newly identified compounds，flavors molecular markers，and terpenic profile[J]. Food Chemistry，141（3）：2025-2035. doi：10.1016/j.foodchem.2013.05.090.

Corzzini S C S，Barros H D F Q，Grimaldi R，Cabral F A. 2017. Extraction of edible avocado oil using supercritical CO2 and a CO2/ethanol mixture as solvents[J]. Journal of Food Engineering，194：40-45. doi：10.1016/j.jfoodeng. 2016.09.004.

Ramírez-Gil J G，Morales J G，Peterson A T. 2018. Potential geography and productivity of “Hass” avocado crops in Colombia estimated by ecological niche modeling[J]. Scien-tia Horticulturae，237：287-295. doi：10.1016/j.scienta.2018. 04.021.

Tan C X. 2019. Virgin avocado oil：An emerging source of functional fruit oil[J]. Journal of Functional Foods， 54：381-392. doi：10.1016/j.jff.2018.12.031.

Wei C Q，Xi W P，Nie X Y，Liu W Y，Wang Q，Yang B B，Cao D. 2013. Aroma characterization of flaxseed oils using headspace solid-phase microextraction and gas chromatography-olfactometry[J]. European Journal of Lipid Science & Technology，115（9）：1032-1042. doi：10.1002/ejlt.201200397.

Werman M J，Neeman I. 1987. Avocado oil production and chemical characteristics[J]. Journal of the American Oil Chemists Society，64（2）：229-232. doi：10.1007/BF0254 2007.

Zhang L，Zeng Z D，Zhao C X，Kong H W，Lu X，Xu G W. 2013. A comparative study of volatile components in green，oolong and black teas by using comprehensive two-dimensional gas chromatography-time-of-flight mass spectrometry and multivariate data analysis[J]. Journal of Chromatography A，1313：245-252. doi：10.1016/j.chroma.2013.06.022.

（責(zé)任編輯 羅 麗）