基于电子鼻和气相离子迁移谱对美人椒酱的风味分析

(四川旅游学院食品学院,四川成都 610100)

食品的气味主要由鼻腔上部的嗅觉上皮细胞感知,挥发性芳香物质通过刺激鼻腔内的嗅觉神经细胞而在中枢引起的一种感觉[1]。但个体差异、喜好、生理和心理状况等对嗅觉的影响较大,所以,依靠人的鼻子对食品气味进行辨别的稳定性和重复性较差。电子鼻是智能嗅觉识别系统,通过模拟人的生理嗅觉传感技术,将传感器阵列所获得的被分析物质的响应信号,再利用参数模型技术[2]把响应信号处理成坐标,从而形成指纹图谱,得到不同气味之间的差异,进而能避免生理嗅觉的缺陷,保证同一样品的稳定性和重复性[3]。目前,电子鼻在辣椒及其制品在风味检测方面得到广泛应用,如辣椒发酵后挥发性成分检测[4]、不同包装货架期线椒检测分析[5]、自发气调包装对辣椒贮藏品质的影响[6]、电子鼻在辣椒粉风味评价中的应用[7]、不同加工方式辣椒制品的品质研究[8]等。这说明电子鼻能够将辣椒及其制品从气味上快速区分开。

目前,对辣椒及其制品的风味成分分析的主流方法是气相色谱-质谱法(GC-MS)[9-11],但该方法对于像邻二甲苯和间二甲苯类型的同分异构体和极性相近的物质分辨率较差,且对低保留指数(RI)和痕量物质的灵敏度较低。气相-离子迁移谱是近年来出现的一种新型气相分离和检测技术[12-13],该项技术整合了GC-IMS在分离和检测方面的优势,形成具有高灵敏度、高分辨率、操作简便、分析高效等特点,特别适合于一些挥发性有机化合物的痕量检测。目前,国内外将GC-IMS用于食品检测分析的相关文献较少,且主要集中于植物油工艺[14]、植物油种类鉴别及掺假检测[15-17]、菌类风味成分分析[18]、鲜冻肉品储藏时间及解冻方式判别[19-20]、减肥类保健食品检测[21]、保鲜方式对水产品风味的影响[22]等方面,目前尚未见GC-IMS应用于辣椒酱的报道。

本研究以发酵前后和炒制前后不同加工工艺的6种美人椒酱为研究对象,采用电子鼻和HS-GC-IMS对样品进行挥发性风味成分分析,并对采集到的挥发性有机物(VOCs)数据进行主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA),将数据以可视化的方式表示出来,以期为辣椒酱不同加工工艺的识别提供一种新的检测方法。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

新鲜红美人椒、花椒、生姜、蒜 市售;白糖 太古糖业有限公司;食用油 秦皇岛金海食品工业有限公司;食盐 中盐长江盐化有限公司;北京二锅头酒(56°) 北京时代坊龙酒业有限公司。

FOX4000电子鼻(由18个金属氧化物传感器组成)、Alpha SOFTV12数据分析软件 法国Alpha MOS公司;FlavourSpec®食品风味分析仪(含CTC自动顶空进样器、Laboratory Analytical Viewer(LAV)分析软件、GC×IMS Library Search软件及软件内置的NIST数据库和IMS数据库对物质进行定性分析) 德国G.A.S公司;TP101电子数显食品温度计 世纪怡丰科技有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 样品准备 根据参考文献[23-24]和预实验,确定待测样品的制备工艺如下:

样品1:将新鲜红美人椒去柄洗净、沥干后,捣碎即得新鲜红美人椒酱。密封待测。

样品2:取55 g样品1、食用油64.21 g、油温248.5 ℃、炒制3.0 min,冷却后密封待测。

样品3:新鲜红美人椒180.0 g,凉开水800.0 mL,盐水比1.5∶10,自然发酵16 d后捞出沥干,捣碎,密封待测。

样品4:取55 g样品3、食用油64.21 g、油温248.5 ℃、炒制3.0 min,冷却后密封待测。

样品5:新鲜红美人椒180.0 g,凉开水800.0 mL,盐水比1.5∶10,花椒11.0 g,生姜80.0 g,白糖25.0 g,大蒜10.0 g,白酒10.0 g,自然发酵16 d后捞出沥干,捣碎,密封待测。

样品6:取55 g样品5、食用油64.21 g、油温248.5 ℃、炒制3.0 min冷却后密封待测。

1.2.2 电子鼻检测

1.2.2.1 样品处理 准确称取1.0 g样品于10 mL的顶空瓶中,加盖,密封,编号,待测。

1.2.2.2 分析参数 手动进样,顶空加热时间300 s,顶空温度70 ℃,载气为合成干燥空气,进样量为1500 μL,进样速度为1500 μL/s,数据采集周期为1.0 s,数据采集时间为120 s,数据采集延迟180 s,数据采集流量150 mL/min。平行测定5次,取后3次传感器在第120 s时获得的稳定信号进行分析。

1.2.3 气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)分析方法

1.2.3.1 自动进样器条件 孵化温度:60 ℃;孵化时间:30 min;进样方式:顶空进样;进样体积:200 μL;进样针温度:65 ℃;加热方式:振荡加热;振荡速度:500 r/min;不分流;清洗时间:5 min。

1.2.3.2 GC条件 色谱柱:FS-SE-54-CB-1;石英毛细管柱(15 m×0.53 mm,0.5 μm);色谱柱温度:50 ℃;载气:N2(纯度≥99.999%);载气流速:初始流速0～2 min,2 mL/min;2～10 min,2～20 mL/min;10～20 min,20～100 mL/min;20～30 min,100～150 mL/min;分析时间:30 min。

1.2.3.3 IMS检测条件 漂移管长度:98 mm;管内线性电压:500 V/cm;漂移管温度:45 ℃;漂移气:N2(纯度≥99.999%);漂移气流量:150 mL/min;放射源:β射线(氚,3H);离子化模式:正离子。平行测定3次。

1.2.4 数据处理 利用电子鼻的Alpha SOFTV12数据分析软件对捕获的美人椒酱风味数据进行PCA及DFA分析;利用FlavourSpec®配备的Laboratory Analytical Viewer(LAV)分析软件及GC×IMS Library Search定性软件对美人椒酱的VOCs 进行采集和分析;软件内置的NIST数据库和IMS数据库对物质进行定性分析。

化合物保留指数(RI值)计算方法:通过测试已知保留指数标品(2-丁酮、2-戊酮、2-己酮、2-庚酮、2-辛酮、2-壬酮)的保留时间,经FlavourSpec®自带的GC×IMS Library Search软件拟合出保留时间与保留指数RI的关系,再将美人椒酱HS-GC-IMS捕捉到的VOCs的保留时间转化为保留指数RI。

用Excel和Origin软件对数据进行统计和绘图。

2 结果与分析

2.1 电子鼻(E-nose)对不同加工方式的6种美人椒酱的风味响应

2.1.1 不同加工方式美人椒酱的雷达图 根据6种美人椒酱在各传感器上平行测定数据的平均响应值,建立雷达指纹图谱和传感器信号强度图,见图1。由图1可知,美人椒酱风味差异主要集中在T30/1、P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2等12根传感器上,表明电子鼻对采用不同加工方式的美人椒酱样品风味区分效果较好,尤其是在传感器P10/1、P40/1、T70/2、PA/2、P40/2、TA/2上,区分效果更佳。总体而言,电子鼻对未炒制的样品即样品1、样品3和样品5的响应信号较强;对炒制的样品即样品2、样品4和样品6区分度更佳;P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2对炒制前后的样品,即样品1和样品2、样品3和样品4、样品5和样品6区分度佳;炒制前的响应信号强于炒制后,说明经过热处理后,醇类化合物、硫化物、碳氢化合物等有机化合物有所损失。炒制前的三种样品在传感器P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/2、TA/2上的响应信号强度,样品5的响应信号均强于样品1和样品3;炒制后的样品在传感器 T30/1、P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2上的响应信号强度,按照样品2、样品4和样品6依次递增。以上说明,含香辛料自然发酵制备的样品风味更佳。

图1 电子鼻检测不同加工方式的6种美人椒酱的风味雷达图Fig.1 The radar fingerprint of the different processing methodsCapsicum frutescens L. sauce by E-nose

2.1.2 不同加工方式美人椒酱的PCA和DFA分析 由图2a可知,第一主成分(PC1)贡献率为83.96%,第二主成分(PC2)贡献率为13.108%,PC1与PC2的贡献率之和为97.068%,说明对原始数据进行线性变换和降维时,核心成分有效的保留,分析结果能反映出样品的总体特征[25]。样品1和样品2的主要差异在PC1,样品3和样品4的主要差异在PC2,样品5和样品6的主要差异在PC1。DFA将不同数据之间的差异扩大,缩小同类数据的差异。由DFA图可知,美人椒酱样品在DFA中能够更好的被区分。因此,电子鼻能将采用不同加工方式的美人椒酱样品的风味物质进行有效地区分,6种美人椒酱样品的风味物质存在明显差异。

图2 电子鼻对不同加工方式的6种美人椒酱风味的PCA和DFA图Fig.2 PCA and DFA chart of the different processing methods Capsicum frutescens L. sauce by E-nose

2.2 顶空气相-离子迁移谱(HS-GC-IMS)数据分析

2.2.1 美人椒酱的HS-GC-IMS分析 在进行HS-GC-IMS分析前,将样品冷至室温、密封、冷藏。分析时,采用顶空进样,最大程度地保留美人椒酱所产生的VOCs特征组分,避免由于外界条件如温度等的波动导致样品中易挥发物质的损失,以确保分析结果的稳定性和准确性。

图3为美人椒酱的HS-GC-IMS二维谱图,纵坐标为GC分离时VOCs 的保留时间,横坐标为IMS分离时VOCs相对于反应离子峰的漂移时间。反应离子峰右侧的每一个点代表一种VOCs,蓝色为背景,红色代表物质成分,颜色越深表示含量越高。从图3中可以看出不同加工工艺组样品内挥发性有机物可通过GC-IMS很好地分离,且可直观看出不同加工工艺下的VOCs差别,根据VOCs气相色谱保留时间和离子迁移时间对VOCs进行定性分析。美人椒酱在不同加工工艺过程中,共检测出103种VOCs,通过与内置的NIST 2014气相保留指数数据库和G.A.S的IMS迁移时间数据库进行二维定性,确定了38 种VOCs(见表1)。为了更为直观对比不同加工工艺间VOCs的差异,利用LAV软件的Gallery Plot插件,自动生成VOCs指纹图谱(见图5)。

图4为采用美人椒酱的HS-GC-IMS三维谱图,第三维坐标为VOCs在IMS中的离子峰强度。HS-GC-IMS根据样品中复杂的VOCs组分与色谱柱固定相之间的作用力强弱进行初步的GC分离,不同保留时间流出的组分以气态分子的形式被离子源软电离后形成分子离子群,由于组分离子在质量、碰撞截面和电荷数等因素上的差异,在环境气压下由周期性离子脉冲驱动先后进入线性漂移电场并获得不同的迁移速率并进行二次分离,通过获取离子漂移时间和离子峰强度可分别对各组分进行定性和定量分析。从图3和图4可以看出,采用不同加工工艺的美人椒酱的VOCs的差异主要表现在离子峰的位置、数量、强度及时间上。从图3和图4中明显地看出具有相同保留时间和漂移时间的VOCs,其斑点的有无和颜色的深浅表示物质的积累和分解程度,由此可看出美人椒酱样品由于加工方式的不同,VOCs的种类和浓度也随之变化。

图3 美人椒酱的HS-GC-IMS二维谱图比较Fig.3 Comparison of two dimensional HS-GC-IMS spectra of Capsicum frutescens L. sauce

图4 美人椒酱的HS-GC-IMS三维谱图比较Fig.4 Comparison of three dimensional HS-GC-IMS spectra of Capsicum frutescens L. sauce

2.2.2 美人椒酱中挥发性有机物(VOCs)变化分析 图5是利用仪器FlavourSpec®系统自带的LAV软件内置的Gallery Plot插件所建立的美人椒酱HS-GC-IMS谱图中VOCs的指纹图谱。每一行代表一个样品,每个样品平行测定3次,由该样品所含的全部挥发性有机物信号峰组成,每一列为同一保留时间及漂移时间下的有机物(不同样品中相同的物质)的信号峰。从图5中VOCs的离子峰排列可明显看出,平行测定的美人椒酱样品含有共有VOCs,仅区别于浓度大小,样品组内具有明显的相似性,不同加工工艺的美人椒酱样品含有对应时间内所特有的VOCs,样品组间则呈现出明显的差异。

图5 美人椒酱HS-GC-IMS谱图中VOCs的指纹图谱Fig.5 Fingerprints of VOCs in HS-GC-IMS spectrum of Capsicum frutescens L. sauce注:图5中的字母ABCD表示不同的区域,横坐标为化合物的编号,纵坐标为样品编号(每个样品平行测定3次)。

由图5可知,各样品的VOCs种类和浓度,组内相似度高。以原料美人椒酱样品1为参照,炒制后的样品2、样品4和样品6与样品1在VOCs的种类和浓度上有明显差异;以样品1为参照,发酵后的样品3和样品5与样品1在VOCs的种类和浓度也有明显差异;样品1和样品2,样品3和样品4,样品5和样品6相比,炒制前后的样品VOCs的种类和浓度间也有明显差异,进一步说明HS-GC-IMS可有效地区分采用不同加工工艺的美人椒酱。此外,样品5是在香辛料花椒、生姜、大蒜等作用下自然发酵的美人椒酱,无论是VOCs的种类还是浓度均高于其他5种样品,这说明,有香辛料参与发酵的美人椒酱风味最为特别。

由图5结合表1(化合物的编号与指纹图谱一致)可知,图5中A框(1～31号有机化合物)为样品5的特征峰区域,VOCs有:alpha-萜品醇、芳樟醇、丁香油酚、2-壬酮、麦芽酚、柠檬烯(单体和二聚体)、β-蒎烯、α-蒎烯、2-庚酮、2,5-二甲基吡嗪、呋喃酮/菠萝酮(二聚体)、2-乙酰基呋喃(二聚体)、三甲基吡嗪、2-庚酮(二聚体)、香蕉油/乙酸异戊酯等,这类挥发性有机物在其它几个样品中含量很少,进一步说明样品5的风味最为独特,这可能与在新鲜红美人椒发酵过程中,加入了香辛料花椒、生姜、蒜等协同作用有关。然而,将样品5炒制后即样品6中,样品5的特征峰几乎全部减弱甚至消失。B框(32～44号有机化合物)为样品1的特征峰区域,VOCs有:己醛(二聚体)、二甲基二硫醚、乙酸戊酯/香蕉油、2-己烯-1-醇(单体和二聚体)。但经过炒制和经过发酵后,己醛(二聚体)、二甲基二硫醚、乙酸戊酯/香蕉油、2-己烯-1-醇(单体和二聚体)等的浓度降低甚至消失。C框(45～73号有机物)为样品3和样品5共有的特征峰,可能是提供发酵风味的物质,检出的VOCs有:乙酸戊酯/香蕉油(二聚体)、乙酸异戊酯(二聚体)、3-戊酮、3-甲基丁酸;经过炒制后,该组特征峰亦减弱甚至消失。D框(74～88号有机物)为样品4和样品6的特征峰,检出的物质有:己醛、3-甲基丁醛、丙酮、2-甲基丙醇、甲硫基丙醛(单体和二聚体)、2-戊酮;样品4和样品6的特征峰相似,浓度亦接近,所以样品4和样品6风味相似。其原因可能为,炒制温度较高,样品3和样品5特征VOCs挥发或者发生了化学反应,从而减小了炒制后的样品4和样品6的差异。在6个样品中普遍存在的化合物有:乙酸乙酯、乙醇、2-丁酮和丁醛。

表1 美人椒酱的挥发性化合物的定性分析Table 1 Capsicum frutescens L.sauce’s volatiles components identified by GC-IMS

由图3～图5结合表1可知,随着加工工艺的改变,VOCs的指纹信息亦会改变。主要原因在于,VOCs会随着加工工艺条件的改变而变化(产生、消失或浓度改变),不同的VOCs的变化存在规律性,具体哪些VOCs发生了变化还有待使用标准品或其他分析仪器进行佐证。

2.2.3 美人椒酱中挥发性有机物(VOCs)的RI分布 由表2可知,FlavourSpec®可有效地捕捉低RI的VOCs信息,RI<1000占比80.59%,RI<1100占比94.18%。可能与FlavourSpec®采用较低温度的恒温升流模式有关,相对于GC-MS而言,GC-IMS孵化温度、进样温度及色谱柱的柱温均较低,在升流过程中,挥发性和半挥发性的有机物(VOCs)经GC预分离后可有效地被IMS捕捉并检测。因此,FlavourSpec®用于测试样品的VOCs有明显的优越性。

表2 美人椒酱HS-GC-IMS谱图中VOCs的RI分布Table 2 The RI distribution of VOCs in the HS-GC-IMS spectrum of Capsicum frutescens L. sauce

3 结论与讨论

通过试验证实,采用电子鼻(E-nose)和气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)联用技术,可以将采用不同加工工艺的美人椒酱区分开,说明发酵前后和炒制前后的美人椒酱的挥发性风味存在明显差异。因此,对比分析不同加工工艺下的样品挥发性有机物(VOCs)特征信息用于识别加工工艺的方法是可行的。利用电子鼻(E-nose)对不同加工工艺下的美人椒酱的挥发性风味物质进行指纹采集,再结合化学计量学分析法PCA和DFA,可以将采用不同加工工艺的美人椒酱区分开。GC-IMS将不同加工工艺的美人椒酱的VOCs进行指纹采集,对比分析HS-GC-IMS的二维、三维和指纹图谱可以将不同加工工艺的美人椒酱进行区分。由于目前IMS数据库在辣椒及其制品领域的数据库不完善,103种VOCs中只有38种物质的定性结果,剩余的65种VOCs有待进一步研究。

本试验属于新的分析检测技术在辣椒酱工艺检测中的创新性应用探试,并且E-nose和GC-IMS均能够将不同加工工艺下的样品区分开,所以有望将E-nose和GC-IMS 联用分析技术应用于不同加工工艺鉴别的可能性。但是由于GC-IMS技术起步较晚,标准的VOCs数据库不完善,若能完善数据库的VOCs信息并将GC-IMS与化学计量学方法结合,则该技术的应用领域将大为拓宽。