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電子鼻與GC-MS融合技術(shù)的優(yōu)質(zhì)紅茶和缺陷紅茶香氣品質(zhì)評價
發(fā)布日期:2024-07-25
        工夫紅茶作為我國特有的紅茶品類,以其香高、色艷、味濃的特點深受消費者喜愛。如今,紅茶市場魚龍混雜,以次充好、虛假標注等現(xiàn)象屢見不鮮,嚴重損害消費者利益,因此,做好優(yōu)質(zhì)紅茶與缺陷紅茶的香氣品質(zhì)評價具有十分重要的意義。
        本研究以市售工夫紅茶為材料,通過專家感官評定篩選出優(yōu)質(zhì)工夫紅茶和缺陷工夫紅茶,基于GC-E-Nose和GC-MS融合技術(shù)結(jié)合正交偏最小二乘判別分析(OPLS-DA)對茶樣進行綜合研究,探明優(yōu)質(zhì)工夫紅茶與缺陷工夫紅茶的關(guān)鍵差異組分。
感官審評結(jié)果分析
        依據(jù)專家感官審評結(jié)果(表1)將14個茶樣分成兩類:優(yōu)質(zhì)紅茶組,用R表示(7個);缺陷紅茶組,用F表示(7個)。優(yōu)質(zhì)紅茶組香氣特征主要呈現(xiàn)甜香、甜花香等,從香氣評分來看,優(yōu)質(zhì)紅茶香氣評分均高于90分。缺陷紅茶組香氣主要表現(xiàn)為熟悶、不純、駁雜、青草氣強、火工偏高等,其評語中以“偏、透、欠”等傾向性強的副詞修飾較多,從香氣評分來看缺陷紅茶評分則低于85分,。綜上分析可知,兩類紅茶香氣品質(zhì)存在明顯差異性。
表1 工夫紅茶感官審評結(jié)果
基于GC-E-Nose的優(yōu)質(zhì)紅茶和缺陷紅茶揮發(fā)性組分
               揮發(fā)性成分定性定量分析
        Heracles II GC-E-Nose采用氣相色譜原理,采用RI結(jié)合AroChembase數(shù)據(jù)庫對化合物進行鑒定,共定性出36個化合物,主要包括醛類8個、烯烴類6個、酯類5個、酮類4個、醇類3個、雜環(huán)類物質(zhì)3個、硫化物2個、酸類2個、烷烴類2個和芳烴類1個。乙醇、乙醛、二甲基硫醚、乙酸乙酯、苯、二甲基二硫化物、異丁酸乙酯、3-己酮8個揮發(fā)性香氣化合物在2根色譜柱中同時檢出。綜上所述,兩組紅茶樣本采用GC-E-Nose技術(shù)得到1個44維的數(shù)據(jù)集用以表征其香氣品質(zhì)(表2)。
表2 基于GC-E-Nose技術(shù)的揮發(fā)性化合物定性結(jié)果
        OPLS-DA
        為了進一步考察兩組紅茶的分類情況,進行OPLS-DA。相較于PLS-DA,OPLS-DA添加了正交計算以消除與分類無關(guān)的信息,能有監(jiān)督地實現(xiàn)不同分組間樣品的有效分離?;贕C-E-Nose檢測的揮發(fā)性成分響應(yīng)峰面積數(shù)據(jù)集構(gòu)建OPLS-DA模型,其得分圖如圖1A所示,缺陷紅茶位于第2象限和第3象限,優(yōu)質(zhì)紅茶位于第1象限和第4象限,兩者分離趨勢明顯,模型R2Y=0.973,Q2=0.925,表明該模型具有較好的解釋能力和預測能力。置換檢驗(n=200)中R2和Q2的截距分別為0.426和-0.865,Q2截距<0,說明該模型不存在過擬合(圖1B)。結(jié)果表明,GC-E-Nose結(jié)合多元統(tǒng)計分析可實現(xiàn)缺陷紅茶與優(yōu)質(zhì)紅茶快速區(qū)分。
圖1 基于GC-E-Nose技術(shù)的工夫紅茶揮發(fā)性成分OPLS-DA

基于GC-MS技術(shù)的優(yōu)質(zhì)紅茶和缺陷紅茶揮發(fā)性組分表征
       
        揮發(fā)性組分定性定量分析

        為進一步深入比較兩組樣品的揮發(fā)性組分差異情況,采用GC-MS技術(shù)對兩組茶樣進行定性定量分析,共鑒定出73種揮發(fā)性組分。根據(jù)化學結(jié)構(gòu)可分為8類,包括醇類化合物12種、醛類化合物10種、烯烴類化合物9種、酯類化合物23種,酮類化合物11種,雜環(huán)類化合物4種,芳香烴類化合物3種和烷烴類化合物1種。不同類別的化合物在兩組紅茶中含量各異(圖2A、B),以其特定的含量配比形成優(yōu)質(zhì)紅茶和缺陷紅茶的品質(zhì)特征。醇類化合物相對含量最高,在優(yōu)質(zhì)紅茶中平均相對含量高于缺陷紅茶組平均相對含量,代表性物質(zhì)為苯乙醇、芳樟醇與香葉醇,呈現(xiàn)花香和甜香,為紅茶特征性香氣物質(zhì)。其次為醛類化合物。
圖2 基于GC-MS技術(shù)的工夫紅茶揮發(fā)性成分分析
        OPLS-DA
        以GC-MS鑒定的73種揮發(fā)性成分相對含量數(shù)據(jù)集為基礎(chǔ),建立了工夫紅茶香氣品質(zhì)分類OPLS-DA模型,結(jié)果如圖2C所示,缺陷紅茶樣品與優(yōu)質(zhì)紅茶樣品分別位于X軸的負半軸和正半軸,兩組間分離明顯(R2Y=0.951,Q2=0.930),存在可視化的差異,與GC-E-Nose模型結(jié)果較好地吻合。置換檢驗結(jié)果顯示,R2=0.356,Q2=-0.582(圖2D),回歸直線Q2與Y軸的截距小于0,表明模型未過擬合。該結(jié)果說明GC-MS結(jié)合多元統(tǒng)計分析可以實現(xiàn)缺陷紅茶和優(yōu)質(zhì)紅茶的準確分類。
基于GC-E-Nose和GC-MS融合技術(shù)的缺陷紅茶與優(yōu)質(zhì)
               紅茶揮發(fā)性組分表征為實現(xiàn)對工夫紅茶香氣品質(zhì)全面而綜合的分析,將上述提及的44維GC-E-Nose數(shù)據(jù)集與73維GC-MS數(shù)據(jù)集融合為一個117維數(shù)據(jù)集,并采用UV歸一化處理,以構(gòu)建基于電子鼻-GC-MS融合技術(shù)的工夫紅茶香氣品質(zhì)分類模型。融合數(shù)據(jù)OPLS-DA結(jié)果如圖3所示,優(yōu)質(zhì)紅茶組位于第1、4象限中,缺陷紅茶組位于第2、3象限中(圖3A),兩類茶樣分類明顯,組內(nèi)聚攏趨勢更強,其模型參數(shù)(R2Y=0.976,Q2=0.959)較單一GC-E-Nose或GC-MS技術(shù)的OPLS-DA模型有一定提升,模型擬合和預測能力更強。為了驗證該模型的準確性,對數(shù)據(jù)進行200次置換檢驗,結(jié)果顯示R2=0.434,Q2=-0.640(圖3B),說明該模型可靠,不存在過擬合現(xiàn)象。此外,依據(jù)變量投影重要性(VIP)>1和P<0.05的原則初步篩選缺陷紅茶與優(yōu)質(zhì)紅茶的關(guān)鍵差異性組分,共篩選出47個變量,其中34個變量來源于GC-MS,13個變量來源于GC-E-Nose(圖3C)。進一步地,基于VIP>1.6的原則,篩選出8個區(qū)分優(yōu)質(zhì)紅茶與缺陷紅茶的重要差異化合物(9個數(shù)據(jù)變量對應(yīng)8個物質(zhì)),包括二甲基硫醚(B3、B25)、β-紫羅酮(A59)、(3E)-4,8-二甲基壬-1,3,7-三烯(A20)、二氫獼猴桃內(nèi)酯(A64)、芳樟醇(A17)、苯乙醇(A19)、δ-辛內(nèi)酯(A41)和γ-壬內(nèi)酯(A45)。其中二甲基硫醚、(3E)-4,8-二甲基壬-1,3,7-三烯、芳樟醇3個物質(zhì)在載荷圖(圖3D)中更靠近優(yōu)質(zhì)紅茶組,其含量在優(yōu)質(zhì)紅茶組中更高,而β-紫羅酮、二氫獼猴桃內(nèi)酯、苯乙醇、δ-辛內(nèi)酯和γ-壬內(nèi)酯5個物質(zhì)則更靠近缺陷紅茶組,其相對含量在缺陷紅茶組中更高。
圖3 基于GC-E-Nose與GC-MS融合信息的工夫紅茶揮發(fā)性成分OPLS-DA模型

結(jié)論

        本研究依據(jù)專家感官審評結(jié)果將14個工夫紅茶樣品劃分為缺陷紅茶和優(yōu)質(zhì)紅茶兩類?;贕C-E-Nose與GC-MS技術(shù)分別獲得44維和73維的數(shù)據(jù)集,將其融合得到117維多元信息數(shù)據(jù)集用于缺陷紅茶和優(yōu)質(zhì)紅茶的分類判別表征?;谌诤闲畔⒔⒌腛PLS-DA模型可實現(xiàn)兩類紅茶的有效分類,且融合信息模型的擬合性能和預測性能優(yōu)于單一數(shù)據(jù)源GC-E-Nose。基于VIP>1.6和P<0.05共篩選出8個區(qū)分兩類紅茶的關(guān)鍵差異性組分,主要包括二甲基硫醚、β-紫羅酮、(3E)-4,8-二甲基壬-1,3,7-三烯、二氫獼猴桃內(nèi)酯、芳樟醇、苯乙醇、δ-辛內(nèi)酯和γ-壬內(nèi)酯。研究結(jié)果表明,基于GC-E-Nose和GC-MS融合技術(shù)結(jié)合多元統(tǒng)計分析可以實現(xiàn)缺陷紅茶和優(yōu)質(zhì)紅茶的快速、準確分類。

來源:感官科學與評定,轉(zhuǎn)載請注明來源。
參考文獻:王立磊,楊艷芹,謝佳靈,等.基于電子鼻與GC-MS融合技術(shù)的優(yōu)質(zhì)紅茶和缺陷紅茶香氣品質(zhì)評價[J].食品科學,2024,45(02):274-282.
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