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    GC-IMS結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)分析8個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿揮發(fā)性成分差異

    2022-12-22 09:08:54史冠瑩趙麗麗蔣鵬飛王旭增王趙改
    食品科學(xué) 2022年22期
    關(guān)鍵詞:醛類香椿信號強(qiáng)度

    張 樂,張 雅,史冠瑩,趙麗麗,蔣鵬飛,王旭增,王趙改,*

    (1.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)副產(chǎn)品加工研究中心,河南 鄭州 450002;2.中牟潤鑫置業(yè)有限公司,河南 鄭州 451450)

    香椿(Toona sinensis(A.Juss.) Roem),又名香椿頭、椿樹,楝科香椿屬,多年生落葉喬木,起源于中國,已有2300多年的栽培歷史,自然分布于亞洲地區(qū)[1-2]。在我國亞熱帶至溫帶的28個(gè)省市自治區(qū)均有分布和種植,現(xiàn)有栽培面積200余萬畝,年產(chǎn)椿芽10余萬 t,年產(chǎn)椿木約60萬 m3,年產(chǎn)值超100億 元。由于其獨(dú)特的風(fēng)味和很高的營養(yǎng)價(jià)值,其嫩芽是中國最受歡迎的木本蔬菜[3]。此外,香椿還含有豐富的萜類、黃酮、皂苷、生物堿等功能性活性成分,具有良好的降血糖、抗炎、抗菌、抗病毒等種藥用價(jià)值[4-6]。香椿特征風(fēng)味是其最重要的感官品質(zhì)指標(biāo),決定其食用價(jià)值、商品價(jià)值及產(chǎn)業(yè)前景。香椿揮發(fā)性香氣組分復(fù)雜、種類繁多,包括萜烯類、醛類、醇類、酮類、酯類和含硫類等[7-8]。隨著色譜質(zhì)譜技術(shù)的發(fā)展,香椿揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)研究成為研究熱點(diǎn),主要集中在對其特征香氣物質(zhì)的提取、分離、質(zhì)譜分析以及品種、干燥方式、燙漂方式等關(guān)鍵香氣成分及差異等方面。目前已鑒定出100多種揮發(fā)性化合物,主要為硫化物、萜烯類、醛類等。Liu Changjin等[9]報(bào)道了2-巰基-3,4-二甲基-2,3-二氫噻吩(具有與煮熟香椿相似的氣味)和二-1-丙烯基硫化物(具有大蒜和洋蔥的氣味)是新鮮香椿(產(chǎn)地山西)總體香氣特征的重要化合物。Zhai Xiaoting等[10]利用氣相色譜-嗅聞(gas chromatography-olfactrometry,GC-O)和氣相色譜-質(zhì)譜(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)法的靜態(tài)頂空氣香氣稀釋分析以及香氣提取物稀釋分析鑒定了新鮮香椿和燙漂香椿中的香氣成分,確定了(E,E)-二-1-丙烯二硫化物和(E,Z)-二-1-丙烯二硫化物為關(guān)鍵香氣物質(zhì)。我國香椿種植區(qū)覆蓋多個(gè)省市,各地區(qū)氣候條件差異較大,例如,位于西南部的四川、貴州具有典型的亞熱帶季風(fēng)氣候特征,即高山、深谷和常年高濕,而位于北方的河南、山西則屬于溫帶季風(fēng)氣候,以及地形、土壤等使不同自然地生產(chǎn)出的香椿質(zhì)量不同。史冠瑩等[11]對不同產(chǎn)地香椿嫩芽主要營養(yǎng)成分、活性物質(zhì)及揮發(fā)性成分進(jìn)行分析,各產(chǎn)地差異較大。劉常金等[12]采用GC-MS技術(shù)對山東西牟紅香椿、河南焦作紅香椿、安徽太和黑油椿3 地方品種香椿的揮發(fā)性風(fēng)味成分進(jìn)行分析,結(jié)果表明,其主要噻吩類化合物、萜烯類化合物和酯類化合物的種類及相對含量均存在明顯差異。目前針對同一品種不同產(chǎn)區(qū)香椿主要揮發(fā)性有機(jī)化合物的鑒定和比較鮮見報(bào)道。

    鑒定食品中揮發(fā)性香氣化合物最常用的儀器分析技術(shù)有電子鼻、GC-MS、GC-O[13-14]等。GC-MS是目前分析香椿揮發(fā)性化合物最常用的技術(shù)手段,該技術(shù)在分析前通常需要進(jìn)行復(fù)雜的前處理,要求真空條件,檢測時(shí)間較長,另外過長的分離時(shí)間和過高的檢測溫度都容易導(dǎo)致目標(biāo)化合物結(jié)構(gòu)發(fā)生變化而無法檢出。氣相色譜-離子遷移譜(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)是一種新的分離檢測技術(shù),具有GC的高分離能力和IMS的快速響應(yīng)、高分辨、高靈敏度,且樣品幾乎不需要任何前處理[15-16]。已廣泛應(yīng)用于藥物檢測[17-18]、環(huán)境質(zhì)量[19-20]、食品風(fēng)味分析方面[21-22]。因此,本研究采用GC-IMS對8個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿中的揮發(fā)性有機(jī)化合物進(jìn)行檢測,同時(shí)結(jié)合主成分分析(principal component analysis,PCA)和基于偏最小二乘判別分析(partial least squaresdiscriminant analysis,PLS-DA)模型的變量重要性投影(variable importance in projection,VIP)方法對香椿中的關(guān)鍵香氣物質(zhì)進(jìn)行研究,建立8個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿揮發(fā)性香氣成分的指紋圖譜,實(shí)現(xiàn)香椿產(chǎn)地的快速識別,為香椿的品質(zhì)鑒定和產(chǎn)品開發(fā)提供理論依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 材料與試劑

    香椿,樹齡5 a,均為紅油香椿品種,分別于2021年3~4月份采自于我國8個(gè)地區(qū)(表1),陸地頭茬,選取新鮮、健壯、無機(jī)械損傷、長度15 cm左右的香椿嫩芽,早上七點(diǎn)之前采集完畢,快速預(yù)冷,運(yùn)至實(shí)驗(yàn)室,切碎后加液氮研磨,真空包裝在食品級聚乙烯塑料儲存袋中,在-80 ℃保存直到分析。

    正酮C4~C9國藥化學(xué)試劑北京有限公司;液氮鄭州博越商貿(mào)股份有限公司。

    表1 8個(gè)產(chǎn)地香椿樣品Table 1 Geographical origins and harvest dates of T. sinensis samples

    1.2 儀器與設(shè)備

    FlavourSpec GC-IMS聯(lián)用儀(配有分析軟件包括LAV和三款插件以及GC×IMS Library Search 1.0.3)德國G.A.S公司;WXT-5毛細(xì)管柱(15 m×0.53 mm,0.53 μm) 美國Restek公司;ME204E型電子天平梅特勒-托利多儀器(上海)有限公司;IKA A11研磨機(jī)艾卡(廣州)儀器設(shè)備有限公司。

    1.3 方法

    1.3.1 GC-IMS檢測

    參考Li Mengqi等[23]的方法并作適當(dāng)調(diào)整,精確稱取0.500 g香椿樣品于20 mL具有聚四氟乙烯隔墊密封的頂空瓶中,將頂空瓶40 ℃加熱孵化10 min,孵化轉(zhuǎn)速250 r/min;不分流頂空進(jìn)樣500 μL。進(jìn)樣針溫度80 ℃,進(jìn)樣前清洗時(shí)間30 s,進(jìn)樣后清洗時(shí)間6 min。

    GC條件:MXT-5柱(15 m×0.53 mm,0.53 μm);色譜柱溫度40 ℃;載氣為高純氮?dú)猓ā?9.999%)。載氣流速程序?yàn)槌跏?.0 mL/min,保持2 min,在2~10 min線性增至5.0 mL/min,在10~20 min線性增至50.0 mL/min,在20~30 min線性增至100.0 mL/min,然后停止流動(dòng),總運(yùn)行時(shí)間為30 min。

    IMS條件:漂移管長度98 mm;漂移管溫度60 ℃;漂移氣為氮?dú)猓兌取?9.999%);漂移氣流速150 mL/min;管內(nèi)線性電壓500 V/cm;放射源β射線(氚);正離子模式;光譜平均掃描次數(shù)12次。

    1.3.2 化合物的定性定量分析

    使用正酮C4~C9作為外標(biāo)計(jì)算揮發(fā)性化合物的保留指數(shù)(retention index,RI),通過GC×IMS Library Search軟件比對保留指數(shù)和GC-IMS庫中標(biāo)準(zhǔn)品的漂移時(shí)間(離子通過漂移管到達(dá)收集器所需時(shí)間(ms)),鑒定香椿中揮發(fā)性有機(jī)化合物(volatile organic compounds,VOCs)。揮發(fā)性化合物的強(qiáng)度根據(jù)所選信號峰的峰體積進(jìn)行分析。

    1.4 數(shù)據(jù)處理

    采用設(shè)備自帶的LAV(Laboratory Analyti ca lViewer)分析軟件和3 款插件(Reporter插件、Gallery Plot插件、Dynamic PCA插件)進(jìn)行樣品分析,以及GC×IMS Library Search軟件內(nèi)置的2014NIST數(shù)據(jù)庫和IMS數(shù)據(jù)庫對風(fēng)味物質(zhì)進(jìn)行定性分析,構(gòu)建揮發(fā)性有機(jī)物的差異圖譜和指紋圖譜。采用SPSS statistics 19軟件進(jìn)行方差分析,P<0.05,差異顯著,在https://www.metaboanalyst.ca/.網(wǎng)站上進(jìn)行PLS-DA,使用Origin 8.6繪圖。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 不同產(chǎn)區(qū)香椿中揮發(fā)性有機(jī)化合物GC-IMS分析

    使用Reporter插件生成了不同產(chǎn)地香椿中揮發(fā)性化合物的GC-IMS二維俯視圖,如圖1所示,橫坐標(biāo)1.0處紅色豎線為反應(yīng)離子峰(經(jīng)歸一化處理),反應(yīng)離子峰右側(cè)的每一個(gè)點(diǎn)代表一種揮發(fā)性化合物,顏色表示單個(gè)化合物的信號強(qiáng)度。紅色代表高強(qiáng)度,藍(lán)色代表低強(qiáng)度。由圖1可知,大多數(shù)信號出現(xiàn)在100~1 000 s的保留時(shí)間和1.0~1.7 s的漂移時(shí)間。8個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿中的揮發(fā)性有機(jī)物種類基本一致,但有些揮發(fā)性有機(jī)物含量差異較大,標(biāo)注的紅色區(qū)域內(nèi)揮發(fā)性有機(jī)物在湖北、陜西、安徽、河南、山西中含量較多,而在云南、四川、貴州中含量很低甚至不含。

    2.2 不同產(chǎn)區(qū)香椿中揮發(fā)性有機(jī)化合物定性和定量分析

    利用離子遷移時(shí)間和保留指數(shù)對揮發(fā)性有機(jī)化合物進(jìn)行定性鑒別。由于一些化合物以不同的濃度存在,產(chǎn)生了幾個(gè)信號,這些信號代表了相應(yīng)的二聚體甚至三聚體,具有相似的保留時(shí)間,但漂移時(shí)間不同[23]。在香椿樣品中共檢測到97個(gè)峰,通過軟件內(nèi)置的NIST 2014和IMS數(shù)據(jù)庫鑒定了66個(gè)化合物,如表2所示。檢測到8種化合物(乙酸乙酯、2-丁酮、2-戊酮、2-甲基丁醛、丙酸乙酯、2,3-戊二酮、丙酸、(E)-2-己烯醛)的單體和二聚體形式以及α-蒎烯的單體、二聚體、三聚體形式。因此,在香椿樣品中鑒定出56種化合物,包括11種醛類、8種醇類、8種酮類、4種含硫類和4種酸類、5種烯類、7個(gè)酯類以及主要由呋喃和吡嗪組成的9個(gè)其他類。揮發(fā)性化合物的定量分析由IMS系統(tǒng)計(jì)算的峰體積表示。如圖2所示,8個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿樣品含量最高的均為醇類,且占比均在30%以上,四川地區(qū)達(dá)39.93%,主要醇類物質(zhì)有2-己醇、苯乙醇。其次是醛類,除四川地區(qū)醛類占14.93 %,其他產(chǎn)區(qū)均在20%以上。醛類化合物主要來源于脂肪氧化,氨基酸反應(yīng)亦是重要來源,且醛類閾值很低[24],對風(fēng)味貢獻(xiàn)較大。醇類化合物一般來源于脂肪酸的二級氫過氧化物的降解或由羰基化合物還原生成[25]。

    圖1 8種香椿揮發(fā)性有機(jī)化合物的GC-IMS二維譜圖Fig. 1 Two-dimensional GC-IMS chromatograms of volatile components in T. sinensis samples

    表2 8個(gè)產(chǎn)地香椿樣品中揮發(fā)性有機(jī)物的GC-IMS結(jié)果比較Table 2 Comparisons of volatile components of eight T. sinensis samples detected by GC-IMS

    圖2 不同產(chǎn)區(qū)香椿揮發(fā)性香氣成分種類和含量Fig. 2 Types and contents of volatile components in T. sinensis from different regions

    2.3 不同產(chǎn)區(qū)香椿中揮發(fā)性成分的指紋圖譜分析

    雖然圖1顯示了不同產(chǎn)區(qū)香椿中揮發(fā)性化合物的變化趨勢,但對具體的揮發(fā)性化合物難以做出準(zhǔn)確的判斷。為更直觀且定量地比較不同產(chǎn)區(qū)香椿樣品中的揮發(fā)性化合物差異,采用GalleryPlot插件生成不同產(chǎn)區(qū)香椿中揮發(fā)性成分的指紋圖譜,如圖3所示。較亮的斑點(diǎn)表示揮發(fā)性化合物的濃度較高?;衔锏膯误w和二聚體由具有相同化合物名稱的不同柱表示。部分風(fēng)味物質(zhì)未準(zhǔn)確定性,以阿拉伯?dāng)?shù)字順序編號。

    A框?yàn)樗袡z測樣品共有的揮發(fā)性有機(jī)化合物特征峰區(qū)域,共22種化合物,其中定性15種,主要為醛類和醇類化合物,包括己醛、(E)-2-己烯醛-M/D、2-甲基丁醛-M、戊醛、庚醛、5-甲基糠醛、己醇、苯乙醇、異丙醇、α-蒎烯-M。醛類化合物揮發(fā)性強(qiáng),濃度高且閾值較低,是香椿中的重要的風(fēng)味化合物。研究表明醛類物質(zhì)一般是由脂質(zhì)水解形成游離脂肪酸,然后飽和、不飽和脂肪酸經(jīng)歷熱分解以形成氫過氧化物,并進(jìn)一步反應(yīng)形成[24]。這類化合物總體呈現(xiàn)脂香、果香、葉香、清香等。B框?yàn)楹幽系貐^(qū)樣品信號強(qiáng)度顯著高于其他地區(qū)的物質(zhì),有苯甲醛、糠醛、丁醛和3-甲基-2-丁醇等。C框?yàn)樗拇ǖ貐^(qū)樣品信號強(qiáng)度顯著高于其他地區(qū)的物質(zhì),主要為酮類、酯類和醇類,2-丁酮-D、2,3-丁二酮、2-戊酮-M、2,3-戊二酮-D、3-羥基-2-丁酮、丙酸乙酯-M、乙酸乙酯-D、丙烯酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、(Z)-乙酸己烯酯,以及4-甲基-1-戊醇、1,2-丙二醇、2,3-丁二醇。D框?yàn)橘F州地區(qū)樣品信號強(qiáng)度較高的物質(zhì)有丙酸-D、乙酸乙酯-M、(E)-2-戊烯醛、異戊酸甲酯、二丙基硫醚、2-甲基丁醛-M。E框?yàn)楹钡貐^(qū)樣品信號強(qiáng)度較高的物質(zhì)2-丁酮-M、2-乙基-5-甲基吡嗪、三甲基噻唑、2-乙酰基-1-吡咯啉、檸檬烯、松油烯。F框?yàn)樵颇系貐^(qū)樣品信號強(qiáng)度較高的物質(zhì)有α-蒎烯-T、β-羅勒烯、(E,E)-2,4-七烯醛、菲蘭烯等烯類物質(zhì)。G框?yàn)樯轿靼不盏貐^(qū)樣品信號強(qiáng)度較高的物質(zhì)有2,3-戊二酮-M、2-乙基呋喃、乙酸3-甲基丁酯、2-甲基丙酸、5-甲基-2-噻吩甲醛、正戊醇、α-蒎烯-D。表2中的定量結(jié)果也證實(shí)了這些分析。

    2.4 不同產(chǎn)區(qū)香椿樣品揮發(fā)性化合物的PCA

    圖3 不同產(chǎn)區(qū)香椿揮發(fā)性有機(jī)化合物指紋圖譜Fig. 3 Fingerprints of volatile organic compounds of T. sinensis from different regions

    PCA是一種多變量數(shù)據(jù)分析工具,用于分析帶有定量變量的多維數(shù)據(jù)集[26]。通過確定幾個(gè)PC因子代表原始樣本中許多復(fù)雜且難以找到的變量,然后根據(jù)PC因子在不同樣本中的貢獻(xiàn)率評價(jià)樣本之間的規(guī)律性和差異性[27]。它可以直觀地顯示不同樣品之間的差異,樣本距離越大,樣本差異越明顯。使用Dynamic PCA插件對不同產(chǎn)區(qū)的香椿揮發(fā)性化合物含量(信號峰體積)進(jìn)行PCA,并對數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化,如圖4所示。PC1、PC2、PC3的方差貢獻(xiàn)率分別為41%、20%和10%,各樣品之間存在一定的距離,根據(jù)PC1分值可以把8個(gè)香椿樣品分為2 組,四川和云南地區(qū)香椿樣品為一組,表明它們具有相似的揮發(fā)性化合物,這2個(gè)樣品在氣候條件方面也有相似的地理來源,均為亞熱帶季風(fēng)氣候,這可能有助于它們的揮發(fā)性化合物組成相似。其他6個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿樣品為一組,2 組樣品距離比較遠(yuǎn)。

    圖4 不同產(chǎn)區(qū)香椿樣品揮發(fā)性化合物的PCA圖Fig. 4 PCA plots for discriminating volatile compounds of T. sinensis from different regions

    2.5 不同產(chǎn)區(qū)香椿樣品揮發(fā)性化合物的PLS-DA

    PLS-DA與PCA一樣是通過降維將復(fù)雜數(shù)據(jù)直觀化,但PLS-DA是有監(jiān)督的分析,屬于模型的方法。有監(jiān)督的PLS-DA有助于高維數(shù)據(jù)的可視化、判別分析與代謝變化有關(guān)的潛在代謝物。該方法可以先對所需的觀察變量進(jìn)行分組,后根據(jù)組別性質(zhì)對數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,從而可以精確獲悉影響分組的關(guān)鍵變量[28]。另外,在PLS-DA中使用交叉驗(yàn)證和置換檢驗(yàn)可以評價(jià)模型的性能指標(biāo)。R2為模型的擬合能力,Q2為對模型預(yù)測能力的估計(jì),通過交叉驗(yàn)證進(jìn)行計(jì)算,以大于0.5為宜,越接近1越好。以定性的66個(gè)化合物為x變量,以不同產(chǎn)區(qū)香椿為y變量,進(jìn)行PLS-DA建立相關(guān)模型,模型的判別效果如圖5所示,R2=0.893 37,Q2=0.789 18,說明該模型穩(wěn)定性較好,未出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象,具有較好的預(yù)測能力[29],第1組為陜西、四川、云南的樣點(diǎn)(第1象限和第2象限),第2組為山西、河南、湖北、安徽、貴州的樣點(diǎn)(主要為第3象限以及第4象限)。

    圖5 PLS-DA計(jì)分圖Fig. 5 PLS-DA score plots

    為了進(jìn)一步表征不同產(chǎn)地香椿樣品揮發(fā)性化合物之間的差異,計(jì)算并檢驗(yàn)了PLS-DA模型的VIP得分,采用“大于1”的標(biāo)準(zhǔn),VIP值越大,說明在不同處理下該揮發(fā)性化合物的差異越顯著[30]。共篩選出12種(VIP>1)標(biāo)志揮發(fā)性化合物如圖6所示,其中VIP值大于4的(E)-2-己烯醛-D是最重要的區(qū)別因素,乙酸乙酯-D、苯酚、糠醛、苯乙醇等化合物VIP值大于2貢獻(xiàn)最大,丙酸乙酯-D、2-甲基丁醛-M、三甲基噻唑、3-甲基-2-丁醇、2-戊酮-M、4-甲基-1-戊醇尤為重要。(E)-2-己烯醛-D含量最高的為貴州,其次是陜西和湖北;乙酸乙酯-D含量較高的為四川和云南;糠醛含量最高的為河南,而其他省份含量特別低。Wang Cheng等[31]采用GC-MS檢測技術(shù)對新鮮香椿(陜西)和燙漂香椿樣品中揮發(fā)性化合物進(jìn)行分,通過OPLS-DA篩選出5種揮發(fā)性化合物的生物標(biāo)志為2-己烯醛、3,4-二甲基噻吩、石竹烯、β-蛇床烯、γ-古蕓烯。與本實(shí)驗(yàn)GC-IMS結(jié)果除了2-己烯醛外,均不相同。GC-IMS檢測結(jié)果與GC-MS結(jié)果呈現(xiàn)出一定的差異性,可能在于GC-MS技術(shù)檢測的多是大分子且含量較高的揮發(fā)性成分,且樣品必須經(jīng)過固相微萃取前處理和提取,而GC-IMS檢測出的大多為小分子、揮發(fā)性強(qiáng)且含量低的揮發(fā)性成分,且檢測時(shí)間短。故GC-IMS可以實(shí)現(xiàn)對不同產(chǎn)區(qū)香椿揮發(fā)性化合物的差異進(jìn)行快速分析。

    圖6 VIP得分Fig. 6 VIP scores of volatile compounds

    3 結(jié) 論

    采用GC-IMS技術(shù)對8個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿中揮發(fā)性化合物進(jìn)行有效的分離、檢測,共鑒定出56種化合物,包括11種醛類、8種醇類、8種酮類、4種含硫類和4種酸類、5種烯類、7種酯類以及主要由呋喃和吡嗪組成的9種其他類,醇類和醛類的相對含量較高,醇類占比均在30%以上,四川地區(qū)達(dá)39.93%。河南地區(qū)香椿樣品苯甲醛、糠醛、丁醛和3-甲基-2-丁醇信號強(qiáng)度顯著高于其他地區(qū),是該地區(qū)的標(biāo)志性物質(zhì)。云南地區(qū)香椿樣品α-蒎烯-T、β-羅勒烯、菲蘭烯等烯類物質(zhì)信號強(qiáng)度較高。貴州地區(qū)香椿樣品丙酸-D、乙酸乙酯-M、(E)-2-戊烯醛、2-甲基丁醛-M、二丙基硫醚信號強(qiáng)度較高。山西和安徽地區(qū)香椿樣品2,3-戊二酮-M、2-乙基呋喃、2-甲基丙酸、5-甲基-2-噻吩甲醛、正戊醇等信號強(qiáng)度較高。根據(jù)PCA可以把8個(gè)香椿樣品分為2 組,四川和云南地區(qū)香椿樣品為一組,其他6個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿樣品為一組,2 組樣品距離比較遠(yuǎn)。利用PLS-DA對8個(gè)產(chǎn)區(qū)香椿揮發(fā)性化合物進(jìn)行了判別分析,篩選出12種(VIP>1)標(biāo)志揮發(fā)性化合物,其中(E)-2-己烯醛-D、乙酸乙酯-D、苯酚、糠醛、苯乙醇是主要的差異物質(zhì)。不同產(chǎn)區(qū)香椿揮發(fā)性化合物存在較大差異,但其影響機(jī)理還不清晰有待進(jìn)一步研究。

    采用GC-IMS將香椿揮發(fā)性有機(jī)化合物進(jìn)行定性定量分析,構(gòu)建指紋圖譜,對比明顯,可以直觀看出各樣品各成分之間差異。PCA與PLS-DA均是通過降維將復(fù)雜數(shù)據(jù)直觀化,數(shù)據(jù)降維后所得綜合變量在二維空間即可表達(dá)原有變量的絕大部分信息,可以對所需的觀察變量進(jìn)行分組,直觀地觀察到組間和組內(nèi)樣品間的差異性,另外有監(jiān)督的PLS-DA可以精確判別影響分組的標(biāo)志揮發(fā)性化合物,從而實(shí)現(xiàn)香椿樣品區(qū)分和產(chǎn)地溯源。

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