基于GC-IMS技術(shù)的香米共享風(fēng)味指紋譜構(gòu)建

陳 通，高曉惠，楊 菊，劉 萍，祁興普，程謙偉,

（1.廣西科技大學(xué)生物與化學(xué)工程學(xué)院，廣西柳州 545006；2.江蘇農(nóng)牧科技職業(yè)學(xué)院食品科技學(xué)院，江蘇泰州 225300）

香米因香味濃郁，經(jīng)濟(jì)價(jià)值高等特點(diǎn)，在國際稻米貿(mào)易中占有重要地位[1]。由于香米價(jià)格高于其他普通大米，部分生產(chǎn)者易受利益驅(qū)使在香米中添加低檔甚至劣質(zhì)大米，冒充出售以牟取暴利[2]。廣西作為我國優(yōu)質(zhì)大米的主要產(chǎn)地之一，其生產(chǎn)的特色香米也深受其害。因此，亟待開發(fā)一種香米品質(zhì)檢測(cè)的新方法，而風(fēng)味指紋圖譜為香米品質(zhì)信息的客觀可視化表征提供了可能[3]。

當(dāng)前，相關(guān)學(xué)者基于風(fēng)味物質(zhì)成分對(duì)大米品質(zhì)進(jìn)行了深入研究，其分析檢測(cè)方法也從傳統(tǒng)的感官評(píng)定[4?6]、理化指標(biāo)[7]等方法擴(kuò)展到光譜法[8]、色譜法[9]、核磁共振法[10]、電子鼻[11?13]以及氣相色譜-質(zhì)譜[14?16]（Gas Chromatography-Mass Spectrometry, GC-MS）等聯(lián)用分析技術(shù)。氣相離子遷移譜（Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry, GC-IMS）作為一種聯(lián)用分析技術(shù)，充分發(fā)揮了氣相色譜的高效分離效能與離子遷移譜的高靈敏度優(yōu)勢(shì)，通過配備自動(dòng)頂空進(jìn)樣裝備可實(shí)現(xiàn)固態(tài)、液態(tài)食品中痕量揮發(fā)性有機(jī)成分的定性、定量檢測(cè)，具有無需樣品預(yù)處理、簡便快捷、綠色無損以及重復(fù)性好的優(yōu)勢(shì)[17?19]。Zhang等[20]使用GC-IMS和GC-MS技術(shù)對(duì)正常大米和黃變米中的揮發(fā)性代謝產(chǎn)物進(jìn)行了研究，結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法實(shí)現(xiàn)了兩者的區(qū)分，篩選出的己醛、壬醛、辛醛、1-戊醇和2-戊基呋喃等物質(zhì)可作為大米黃變的潛在標(biāo)記，為大米黃變機(jī)理的研究提供了依據(jù)。Ju等[21]使用GC-IMS對(duì)大米品種鑒別與摻假檢測(cè)進(jìn)行了研究，結(jié)果表明：不同品種大米預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)到98.00%，摻假識(shí)別率達(dá)到97.30%，表明GC-IMS技術(shù)在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)大米品種與摻假大米方面具有一定的可行性。張志斌等[22]使用頂空固相微萃取技術(shù)結(jié)合GC-MS對(duì)4份貴州特色“香禾糯”品系材料與常規(guī)香稻大粒香的揮發(fā)性成分進(jìn)行了對(duì)比分析，結(jié)果表明：香稻中的主要揮發(fā)性物質(zhì)為烴類和醛類，不同品系香稻中的2-乙酰-1-吡咯啉、壬醛、庚醛、戊醛以及己醇等揮發(fā)性物質(zhì)含量差異顯著，表明所測(cè)特色香稻的揮發(fā)性物質(zhì)區(qū)別于已有常規(guī)香稻，為進(jìn)一步探究特殊香型產(chǎn)生的原理提供新思路。谷航等[23]使用GCIMS技術(shù)監(jiān)測(cè)了大米霉變過程中揮發(fā)性物質(zhì)的變化，并建立了大米霉變?cè)缙陬A(yù)警的判別模型，結(jié)果表明：大米在不同霉變過程中產(chǎn)生的揮發(fā)性物質(zhì)在種類和含量方面均存在顯著差異，結(jié)合主成分分析與KMeans算法可有效區(qū)分大米的霉變程度，表明借助GC-IMS技術(shù)對(duì)大米霉變程度進(jìn)行快速鑒定具有一定的可行性。綜上所述，國內(nèi)外關(guān)于GC-IMS技術(shù)在大米品質(zhì)分析中的應(yīng)用已有諸多報(bào)道，但研究方向多為揮發(fā)性物質(zhì)的定性、定量分析，而針對(duì)GCIMS二維圖譜的特征提取方法研究較少，未能實(shí)現(xiàn)指紋圖譜中特征峰的自動(dòng)化識(shí)別[24?27]。因此，開發(fā)一種簡便、快速、高效的GC-IMS二維圖譜特征提取方法，實(shí)現(xiàn)香米風(fēng)味品質(zhì)的快速無損分析具有重要意義。

本文以市場(chǎng)上典型的2類香米（廣西香米與五常香米）為研究對(duì)象，借助GC-IMS技術(shù)結(jié)合數(shù)字圖像處理研究二維共享風(fēng)味指紋譜的提取方法，并使用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法實(shí)現(xiàn)兩類香米的快速判別，以期實(shí)現(xiàn)GC-IMS圖譜特征峰的自動(dòng)選取，為類似聯(lián)用技術(shù)在關(guān)鍵特征變量提取過程中提供一種分析方法，也為區(qū)域特色食品、農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)地識(shí)別與保護(hù)提供新的判別方法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

采用線上購買和線下收集2種方式采集廣西和五常區(qū)域香米樣品共53個(gè)，其中五常香米25個(gè)，廣西香米28個(gè)，具體產(chǎn)地信息見表1。

表1 香米樣品的產(chǎn)地信息Table 1 Origin information for fragrant rice samples

AR124CN型電子分析天平 奧豪斯儀器（常州）有限公司；CTC PAL RSI多功能自動(dòng)頂空進(jìn)樣器 瑞士CTC Analytics AG公司；FlavourSpec?型GC-IMS分析儀 德國G.A.S公司。

1.2 實(shí)驗(yàn)方法

1.2.1 頂空進(jìn)樣條件 使用電子分析天平準(zhǔn)確量取5 g待測(cè)香米樣品置于20 mL頂空進(jìn)樣瓶中備用。孵育溫度：90 ℃；孵育時(shí)間：10 min；孵化轉(zhuǎn)速：500 r/min；頂空進(jìn)樣針溫度：90 ℃；進(jìn)樣體積：500 μL。

1.2.2 GC條件 色譜柱SE-30（15 m×0.53 mm，1 μm）；色譜柱溫：40 ℃；載氣：高純N2（純度≥99.999%）；載氣流量程序：初始2 mL/min，保持2 min，2～10 min內(nèi)線性增加至15 mL/min，10～20 min線性增加至100 mL/min，20～30 min線性增加至150 mL/min，總分析時(shí)間為30 min。

1.2.3 IMS條件 漂移管溫度：45℃；漂移管長度：9.8 cm；電場(chǎng)強(qiáng)度：500 V/cm；電離源：氚，正離子模式；漂移氣流量：150 mL/min。

1.3 數(shù)據(jù)處理

運(yùn)用Matlab R2019b（The Mathworks Inc.）和PRTools 5.1插件（Delft University of Technology Netherlands）對(duì)GC-IMS二維圖譜數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析處理。

2 結(jié)果與分析

2.1 香米二維圖譜分析

由于每個(gè)香米樣本對(duì)應(yīng)的GC-IMS數(shù)據(jù)為一組二維矩陣，因此，采取Matlab軟件對(duì)每類香米樣品對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行均值處理，即計(jì)算所有樣品矩陣每個(gè)元素位置對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)組的均值，以每類樣品GC-IMS的平均圖譜表征樣品的整體信息，并進(jìn)行可視化顯示。另外，由于每個(gè)樣品對(duì)應(yīng)的原始數(shù)據(jù)維度較大（3077×4500），因此，在盡可能保留原始圖譜中揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)特征峰的原則下，截取遷移時(shí)間為8.4870～16.2220 ms與保留時(shí)間78.3900～792.0900 s范圍內(nèi)的矩陣數(shù)據(jù)（1831×1161），結(jié)果如圖1～圖2所示。圖1為廣西香米樣品的平均GC-IMS圖譜，圖2為以圖1參比，五常香米樣品的GC-IMS平均圖譜對(duì)應(yīng)的矩陣與參比（即廣西香米平均圖譜）的差值圖譜。由圖可知，2類香米樣品含有部分相同的揮發(fā)性物質(zhì)成分，如圖1中虛線矩陣標(biāo)記處，該區(qū)域在圖2中對(duì)應(yīng)區(qū)域位置未出現(xiàn)特征峰（即差值接近0），表明2類樣品在該區(qū)域的揮發(fā)性風(fēng)味成分含量接近；2類香米樣品因條件差異（如產(chǎn)地氣候、品種等）導(dǎo)致其產(chǎn)生的風(fēng)味物質(zhì)成分也不盡相同，圖2中橙黃區(qū)域?yàn)槲宄Ｏ忝字邢噍^于廣西香米含有的含量較高的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)（如圖2中實(shí)線矩形框區(qū)域），而深藍(lán)色區(qū)域則與之相反（如圖2中箭頭標(biāo)記處）。綜上可知，2類香米樣品的揮發(fā)性風(fēng)味成分中不僅含有相同的風(fēng)味物質(zhì)，同時(shí)每一類香米樣品也含有其獨(dú)有的風(fēng)味物質(zhì)成分，而如何提取一類香米樣品中的共享風(fēng)味物質(zhì)成分實(shí)現(xiàn)判別分析需要進(jìn)一步借助化學(xué)計(jì)量學(xué)方法進(jìn)行處理。

圖1 廣西香米平均 GC-IMS 圖譜Fig.1 GC-IMS average map of fragrant rice in Guangxi

圖2 五常大米與廣西香米平均 GC-IMS 差值圖譜Fig.2 GC-IMS difference map of Wuchang rice and Guangxi rice

2.2 廣西香米共享風(fēng)味指紋譜提取

為實(shí)現(xiàn)廣西香米樣品中共享特征風(fēng)味信息的提取，首先采用自動(dòng)閾值分割方法進(jìn)行GC-IMS二維圖譜特征提取[28?29]，其效果如圖3所示。由圖可知，該香米樣品中共有54個(gè)特征區(qū)域被捕獲，采用該方法分別對(duì)兩類香米樣品進(jìn)行特征區(qū)域提取，并記錄識(shí)別出的特征區(qū)域質(zhì)心位置的特征值（即離子強(qiáng)度值）。然后，計(jì)算廣西香米樣品的質(zhì)心位置數(shù)據(jù)集合與五常香米樣品數(shù)據(jù)的差值，并采用非平面球形結(jié)構(gòu)元素進(jìn)行膨脹處理得到樣品的特征區(qū)域質(zhì)心差異密度膨脹處理圖，如圖4所示。使用差值數(shù)據(jù)表征是為了后期剔除廣西香米與五常香米共有的特征區(qū)域，而膨脹處理則為消除GC-IMS圖譜X軸的波動(dòng)，使得質(zhì)心相近的特征點(diǎn)被視為同一特征區(qū)域。圖4中通過顏色表可知橙紅區(qū)域?yàn)閺V西香米樣品特征區(qū)域質(zhì)心位置集合，而深藍(lán)色區(qū)域則為五常香米區(qū)域質(zhì)心位置集合。最后，再次采用自動(dòng)閾值分割方法對(duì)質(zhì)心數(shù)據(jù)集合進(jìn)行特征區(qū)域分割，即可篩選得到廣西香米樣品中共享特征區(qū)域質(zhì)心集合，結(jié)果如圖5所示。由圖可知，廣西香米樣品中共識(shí)別出了285個(gè)特征區(qū)域信息，以質(zhì)心位置對(duì)應(yīng)的離子強(qiáng)度值集合作為香米風(fēng)味品質(zhì)的表征變量進(jìn)行進(jìn)一步分析。

圖3 自動(dòng)閾值分割法提取圖譜特征峰Fig.3 Automatic threshold segmentation method to extract characteristic peaks from the map

圖4 特征區(qū)域質(zhì)心差異密度膨脹處理Fig.4 Treatment of centroid density expansion in characteristic areas

圖5 廣西香米共有特征區(qū)域質(zhì)心集合Fig.5 Centroid set of the common characteristic regions of fragrant rice in Guangxi

2.3 二次線性判別分析

為進(jìn)一步驗(yàn)證提取的特征峰的有效性，采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）對(duì)特征變量集合（即53樣品×285變量矩陣）進(jìn)行處理。為對(duì)比驗(yàn)證所述方法的有效性，同時(shí)提取原始圖譜中反應(yīng)離子峰（Reactive Ion Peak, RIP）值為8.10 ms、保留時(shí)間為78.3900～792.0900 s范圍內(nèi)的單一色譜圖為表征變量進(jìn)行分析，GC-IMS圖譜中反應(yīng)離子的峰強(qiáng)度變化可以用來測(cè)量組分的產(chǎn)物離子生成，即反應(yīng)離子峰強(qiáng)度的減少表明色譜柱的流出物中有分析物成分出現(xiàn)，該成分在漂移管反應(yīng)區(qū)內(nèi)產(chǎn)生了相應(yīng)的產(chǎn)物離子，2種特征提取方法判別分析結(jié)果分別如圖6和圖7所示。由圖6可知，提取的共享風(fēng)味指紋譜特征變量經(jīng)過PCA處理后，第1主成分貢獻(xiàn)率為93.26%，第2主成分貢獻(xiàn)率為5.74%，前2個(gè)主成分的累積貢獻(xiàn)率為99.00%，表明經(jīng)過PCA處理后原有的特征變量信息得到了保留；五常香米和廣西香米均有各自歸屬的區(qū)域，其中廣西香米樣品在圖6中呈狹長分布，而五常香米則呈橢圓狀聚集，結(jié)合表1香米區(qū)域信息可知，產(chǎn)生該現(xiàn)象的主要原因?yàn)椋簭V西區(qū)域采集的樣品來源于整個(gè)自治區(qū)范圍，區(qū)域跨度范圍大，不同地級(jí)市之間的樣品品質(zhì)存在一定的差異，而五常香米對(duì)應(yīng)的區(qū)域范圍較單一，其區(qū)域僅僅為五常地級(jí)市范圍；兩類香米在圖6中可明顯分為2類，而圖7中五常和廣西兩類香米樣品的歸屬邊界則明顯重合，表明單一的一維向量處理方法取得的判別效果不佳；以共享風(fēng)味指紋譜特征變量經(jīng)PCA處理后的前2個(gè)主成分得分?jǐn)?shù)進(jìn)行二次線性判別分析（Quadratic Discriminant Analysis, QDA），結(jié)果如表2所示，由于采集的香米樣品數(shù)量偏少，故未將樣品集劃分為校正集和預(yù)測(cè)集，僅將樣品集用于建立判別模型以驗(yàn)證分析方法的可行性。由表2可知，所有產(chǎn)地香米樣品的識(shí)別率均達(dá)到100%，表明該方法提取的特征指紋數(shù)據(jù)能夠表征廣西香米共有的風(fēng)味品質(zhì)信息。

圖6 質(zhì)心位置特征變量主成分得分圖Fig.6 Principal component score chart of characteristic variables from centroid position

圖7 RIP 特征變量主成分得分圖Fig.7 Principal component score chart of characteristic variables from reaction ion peak

表2 香米樣品QDA判別結(jié)果Table 2 Classification results of aromatic rice samples using quadratic linear discriminant analysis

3 結(jié)論

本研究采用GC-IMS對(duì)廣西香米和五常香米2類樣品的揮發(fā)性風(fēng)味成分進(jìn)行檢測(cè)，應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)方法結(jié)合數(shù)字圖像處理技術(shù)建立了一種廣西香米共享指紋圖的提取方法，并實(shí)現(xiàn)了2類樣品的準(zhǔn)確判別。結(jié)果表明，圖譜預(yù)處理結(jié)合圖譜自動(dòng)閾值分割方法可有效篩選特征風(fēng)味變量，提取一類樣品中的共享風(fēng)味物質(zhì)成分；同時(shí)，結(jié)合模式識(shí)別方法能夠?qū)崿F(xiàn)不同區(qū)域香米樣品的判別。該方法為類似GCIMS設(shè)備生成的二維圖譜的解析處理提供了一種研究思路，同時(shí)也為國內(nèi)區(qū)域香米的產(chǎn)地保護(hù)提供了一種新的分析方法和解決方案。