基于烟丝挥发/半挥发性组分构建卷烟果香风格特征预测模型

李超，王明锋，张志敏，张承明，王文元，李娥贤，秦云华

1云南中烟工业有限责任公司技术中心，卷烟产品质量检测中心，昆明市五华区红锦路181号 650023；2 中南大学化学化工学院，湖南长沙 410083；3云南省农业科学研究院生物技术与种质资源研究所，云南昆明 650223

基于烟丝挥发/半挥发性组分构建卷烟果香风格特征预测模型

李超1，王明锋1，张志敏2，张承明1，王文元1，李娥贤3，秦云华1

1云南中烟工业有限责任公司技术中心，卷烟产品质量检测中心，昆明市五华区红锦路181号 650023；2 中南大学化学化工学院，湖南长沙 410083；3云南省农业科学研究院生物技术与种质资源研究所，云南昆明 650223

用GC-MS/MS检测了80种国内市售成品卷烟烟丝中73种挥发/半挥发性成分，通过因子分析和逐步线性回归建立了卷烟果香风格特征预测模型。研究发现：①7个公因子对原指标的累积方差解释率为87.77%；②含N或O原子的羰基化合物，环酮及长链羧酸类，烯醇，苄醇类化合物，D/L-薄荷醇等对果香风格特征贡献较大；③模型对于训练集果香评吸指标具有较好的拟合效果，决定系数R2= 0.939，对测试集也具有较好的预测能力，平均绝对误差（MAE）=0.1876，预测结果可以接受，适用于预测卷烟果香风格特征。

果香风格特征；GC-MS/MS；因子分析；逐步线性回归

卷烟产品品质的提升,关键在于感官品质的提升，如何建立卷烟感官品质的评价方法一直都是行业的研究热点[1-4]。目前，卷烟感官品质的评价主要是通过专家评吸来进行，并已发布实施了相关国家和行业标准[5-6]。但由于评吸者存在主观性[7-8]，评吸结果的重现性与稳定性存在一定的不足[9-10]。感官特征与化学成分之间存在内在联系，不同化学组分会对卷烟感官特征产生不同程度的影响[11-14]。产品品质特征的预测早先多见于食品的口味风格判断[15-16]，近年来，基于化学成分的卷烟感官评价方法研究也有了较多的报道。如吴宁宁等[10]通过烟丝提取物的 GC/MS 数据和主成分回归（PCR）方法预测卷烟烟气的感官特征；王明锋等[17]通过相关分析和多元线性回归（MLR）方法考察了影响卷烟感官舒适性的相关因素及应用技术；林顺顺等[18]和沈宁等[8]分别采用偏最小二乘回归（PLSR）方法研究烟叶常规化学等成分对市售卷烟感官品质特征的影响。但上述研究多集中于研究烟叶的化学组分与感官的关系，且存在仅使用色谱图数据点建模，无法构建化学指标含量与感官评吸结果数据的关联模型；分析指标数量不足，无法全面综合衡量化学指标对某一感官特性的影响；统计方法缺乏内外部验证，无法建立稳健的校正模型，或所使用的模型并不适用于所研究体系等。

基于化学成分含量对卷烟感官品质特征建模实际上可以理解为处理一种广义灰色体系[19]，即一种复杂的多组分体系，且其影响因素不清晰，主要依靠已有的化学或物理方法所得的定量数据作为标杆来分析，并以此建模。因此，本研究采用因子分析(Factor Analysis)降维[20-21]，并采用逐步线性回归方式建模[22-23]，通过模型的构建研究烟丝挥发性/半挥发性成分对卷烟果香特征指标的影响，旨在为卷烟产品的配方设计、品质提升和管控提供参考。

1 材料与方法

1.1 试验材料

80种国内市售成品卷烟（盒标焦油8~12 mg/支，盒标烟碱0.6~1.2 mg/支，盒标CO 9~13 mg/支，2015年分别购自昆明市、上海市、长沙市等市场）；水符合GB/T 6682中一级水的要求；无水乙醇、丙二醇、乙醚（色谱纯，德国Merck公司）；73种挥发性有机化合物标样（具体见表2）（分析纯或以上，美国Sigma公司）；萘（内标，纯度99%，百灵威科技有限公司）。

1.2 试验仪器

Scion TQ三重四极杆气质联用仪（德国Bruker公司）；HY-4往复式调速多用振荡摇床（振荡频率调节为150 r/min，江苏省金坛市友联仪器研究所）；AT201电子分析天平（感量0.0001g，瑞士Mettler-Toledo公司）；5000μL移液器（德国Eppendorf公司）；Milli-Q超纯水仪（美国Millipore公司）。

1.3 方法

1.3.1 标准工作溶液配制

分别称取73种有机化合物标样各0.0050 g（或0.0100 g）于不同的50 mL（或100 mL）容量瓶中，用无水乙醇丙二醇混合溶液（无水乙醇：丙二醇 =9: 1）定容，配制成质量浓度为100μg/mL的标准储备液，摇匀后倒入棕色香精香料瓶中封存，同时放入4 ℃冰箱中冷藏备用。以乙醚为溶剂，采用上述标准工作储备溶液制备系列标准工作溶液，该系列标准工作溶液至少配制5级，其浓度范围应覆盖样品中挥发性有机化合物的含量，其中内标萘浓度为1μg/mL。

1.3.2 样品处理与分析

随机取新开包的同一品牌的烟支进行试样制备，每个实验样品制备3个平行样。剥去卷烟纸和滤嘴，取出烟丝，记录重量，再分别放入3个100 mL锥形瓶中，作为试样。在试样中分别加入1 mL 60 μg/mL的内标萘、9 mL 乙醚，迅速盖上盖摇匀，置于震荡摇床上震荡2 h，用10 mL针筒取上层萃取液经0.22μm微孔滤膜过滤，供GC-MS/MS（气相色谱-质谱/质谱仪）分析，分析条件为：色谱柱：DB-5MS（30 m ×0.25 mm，0.25 μm，美国Agilent公司）弹性石英毛细管色谱柱；进样口温度：250 ℃；载气：He，恒流模式，柱流量 1 mL/min，进样量：1μL，分流比：10: 1；升温程序：50 ℃（2 min），以5 ℃/min的速率升温至250 ℃（20 min）；传输线温度：250 ℃；电离方式：EI；离子源温度：170 ℃；电离能70 eV；灯丝电流：80μA；全扫描监测Full scan模式，扫描范围：10~500 amu；多反应监测MRM模式。选择IS(萘)作为内标物，其定量离子对为：128/101.9、碰撞能为：22eV。其他组分的定性、定量离子对，碰撞能选择参数略。

对照标样的保留时间、定性离子对和定量离子对，确定试样中的目标化合物。当试样和标样在相同保留时间处（±0.2 min）出现，且各定性离子的相对丰度与浓度相当的标准溶液的离子相对丰度一致，则判断样品中存在对应的被测物。每个样品平行测定3次。根据试样中目标化合物的定量离子峰面积计算样品中挥发性及半挥发性有机化合物的含量。试样中挥发性及半挥发性有机化合物的含量按式（1）进行计算：

其中，Cs表示试样中某一种特征物质的含量，单位为mg/kg；As为试样中挥发性或半挥发性有机化合物的峰面积，单位为U(积分单位）；Ai为内标物质的峰面积，单位为U(积分单位）；Ci为加入内标物质的量，单位为μg/mL；V为萃取溶液的体积；m为称取烟丝质量，单位为g；k为各挥发性或半挥发性有机化合物的标准工作曲线斜率；a为各挥发性或半挥发性有机化合物的标准工作曲线截距。经测定，成品卷烟烟丝样品的检出限和定量限分别为0.0020～2.1596 mg/kg、0.0065～7.1987 mg/kg。

1.3.3 卷烟果香风格特征评价

由云南中烟工业有限责任公司卷烟产品质量检测中心组织10名国家级评烟委员组成的评吸小组对80种卷烟样品的感官特征进行评价[6]，主要考察对感官品质具有重要影响之一的果香香气风格评吸特征，特征赋分范围为 0~10 分，评价的最小计分单位为0.5分，取10人评吸结果的算术平均值，结果保留2位小数，作为卷烟果香感官评分数据。

1.3.4 因子分析模型的建立

本研究由于涉及烟丝中73种挥发性/半挥发性成分含量的测定，指标较多，所以考虑采用因子分析模型[24-25]来进行降维。

1.3.5 数据分析

采用SPSS 22.0统计学软件的数据处理模块对不同烟丝挥发/半挥发性化学指标与其果香感官评分进行分析。采用因子分析和逐步线性回归方法来探索不同卷烟果香风格特征与其物质基础间的关系。

2 结果与讨论

2.1 成品卷烟的果香风格特征分析

果香风格特征评分用变量y表示，指标得分见表1。从表中可知，80种卷烟果香风格特征的得分变化范围为0.500~3.000分，品牌之间存在一定差异性。

2.2 成品卷烟烟丝化学成分含量描述统计

卷烟样品烟丝化学组分总共包含73个指标，每种组分用一个xn(n=1~73)变量表示，构成化学成分X矩阵，各组分含量的描述统计参见表2。从表中可知，不同化学组分的含量在卷烟烟丝中的差异较大；对于同一组分，在不同品牌卷烟中其含量也存在较为明显的差异。

表1 成品卷烟样品的感官香气风格特征得分描述统计Tab.1 Descriptive statistics for score of fi nished cigarette samples sensory aroma style features

表2 成品卷烟样品烟丝中73种化学组分含量描述统计Tab.2 Descriptive statistics for 73 chemical components of fi nished cigarette samples mg/kg

续表2

2.3 成品卷烟烟丝挥发性/半挥发性化学成分的因子分析

对不同烟丝样本进行因子分析，计算前首先将10种未检出物质剔除。由于63种指标间量纲及数值差异较大，所以从相关阵出发，采用主成分提取方法，首先对取样足够度进行Kaiser-Meyer-Olkin及Bartlett检验，计算结果显示相关阵为非正定矩阵，说明存在不大于零的特征向量。采用变量逐步带入筛选的方式来剔除对自变量阵X影响极小的变量，具体作法为，每次带入X中的一个自变量进行因子分析，考察相关阵是否为正定矩阵，如果不是正定矩阵则剔除该变量，反之则保留。通过计算，一共有34个变量进入因子分析模型，并进行最大方差法旋转，迭代15次收敛。其取样足够度情况见表3，由于KMO= 0.775>0.5，且Bartlett sig. <0.0001，呈1%显著性水平，说明样本较适合于进行因子分析。34个指标共可提取7个公因子，其所能解释原指标的累积方差贡献率为87.77%，说明在用所提取的7个因子来表征原始指标特性的同时，可保留大部分信息。

表3 不同烟叶样本的KMO和Bartlett检验Tab.3 KMO and Bartlett test of different tobacco samples

通过因子得分系数矩阵可以列出不同烟叶各原始指标通过线性组合而成的7个公因子的表达式，如公式（2），公式中χi为样本中各指标变量的标准化值，γi为因子的得分系数，Fj为各因子的因子得分，i 的取值范围为(1，34)。据公式计算各样本的因子得分，并保存为新变量Fj，j= 1~7，可用以替代原指标来衡量烟叶的品质特征。

采用因子旋转法（最大方差法）对7个公因子的实际意义进行解释，如表4所示。

表4 因子旋转矩阵Tab.4 Factor rotation matrix mg/kg

续表4

2.4 果香风格特征与烟丝挥发性/半挥发性化学成分的逐步线性回归分析

2.4.1 逐步线性回归模型的建立

将80种卷烟样品随机分为训练集（50种）和测试集（30种）两个数集，以训练集样品烟丝中34种化学组分的7个因子得分为自变量矩阵X，以样品果香风格特征得分指标为因变量Y进行逐步线性回归分析，步进法标准为：7个自变量x逐步进入方程，考察方程有效性F的概率值P，当P> 0.10时则剔除该变量，当P≤ 0.05时则选择进入方程。通过筛选，公因子2、3、4、5、6合计5个变量进入回归方程。回归方程的摘要参见表5，从表中可知，方程的决定系数R2= 0.939，调整决定系数R2’= 0.929，说明回归方程的拟合效果优良。

通过5个变量的标准化回归系数可以列出标准化回归预测方程，即：Y = 0.254 X2- 0.596 X3+ 0.352 X4- 0.449 X5- 0.441 X6。将样本的5个因子得分带入方程即可求出相应的果香评吸得分。回归方程的系数经t检验均显著。

表5 回归模型摘要Tab.5 Regression Model Summary

2.4.2 线性回归模型的验证

将测试集（30种样品）34种化学组分含量代入2.4.1中所建立的线性回归模型中计算并预测果香评吸得分值Y，并与感官评吸结果对比作图1，从图中可以看出模型对测试集的预测效果较好，预测值与实际值在每个样本上的误差较小。预测值与实际评吸的MAE值（平均绝对误差）为0.1876，说明所建立的模型对于果香这一感官品质指标具有较好的预测能力。

图1 测试集果香风格特征预测值与感官评吸值对比Fig.1 predictive value and sensory evaluation results of fruity style characteristics by test Set Model

3 结论

构建了卷烟果香风格特征预测模型，该模型拟合及预测效果优良，决定系数R2= 0.939, 调整决定系数R2’= 0.929，测试集平均绝对误差（MAE）=0.1876。该模型可指导加料配方的调整和生化处理，可为针对性调控卷烟果香风格特性提供支撑。

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：LI Chao，WANG Mingfeng，ZHANG Zhimin, et al. Establishment of quantitative prediction model for fruit note of cigarette based on volatile/semi-volatile components in tobacco [J]. Acta Tabacaria Sinica, 2017, 23(1)

*Corresponding author. Email：qinyh@ynzy-tobacco.com

Establishment of quantitative prediction model for fruit note of cigarette based on volatile/semivolatile components in tobacco

LI Chao1，WANG Mingfeng1，ZHANG Zhimin2，ZHANG Chengming1，WANGWenyuan1，LI Exian3，QIN Yunhua1*
1 Cigarette Product Quality Inspection Institute, Technology Center, China Tobacco Yunnan Industrial Co., Ltd., Kunming 650023, China;2 Chemistry and Chemical Engineering College, Central South University, Changsha 410083, China;3 Institute of Biotechnology and Genetic Resources, Yunnan Academy of Agricultural Sciences, Kunming 650223, China

73 volatile/semi-volatile components in 80 cigarette brands sold in the market were detected by GC-MS / MS method to establish a prediction model for fruity style characteristic of cigarette by factor analysis and step-wise linear regression method. Results showed that①The cumulative variance interpretation rate of seven common factors to the original indicators was 87.77%. ②Carbonyl compound containing N or O atoms, cyclic ketones and long-chain carboxylic acids, alcohol, benzyl alcohol compound, D/L-menthol had greater contribution to fruity characters.③Regression model had good result for smoking fruity index of the training set, with determination coefficient R at 0.939. The model also had great predictive ability for smoking fruity index of the testing set, with mean absolute error at 0.1876 only. With accurate regression and prediction results, the model could be used as an objective method to predict sensory quality in cigarette.

chemical composition; fruity style characteristics; GC-MS/MS; factor analysis; step-wise linear regression

李超，王明锋，张志敏，等. 基于化学组分的卷烟果香风格特征定量预测模型构建[J]. 中国烟草学报，2017,23（1）

云南中烟工业有限责任公司2015年度科技项目“适用于卷烟产品质量管控的分析检测平台搭建及应用”（2015JC07）；云南中烟工业有限责任公司2013年度科技项目“红塔集团质量监督检测实验室建设”（2013JC10）；中国烟草总公司2015年度科技项目高静压(HHP)技术在卷烟香精香料中的应用研究（110201402036）

李超（1985—)，硕士，工程师，主要从事烟草化学、数理统计研究，Email：super88man66@126.com

秦云华（1969—)，硕士，高级工程师，主要从事卷烟产品质量监督工作，Email:qinyh@ynzy-tobacco.com

2016-07-13；< class="emphasis_bold">网络出版日期：

日期：2017-02-13