基于S-曲线法和OAV法研究食品中不同香韵相互作用

李霞 高阳 牛云蔚 朱建才 周国俊 杨君

摘要：通過S-曲线法和OAV法对食品中5种香韵（甜香、烤香、木香、酸香、果香）进行了相互作用机制的研究。结果表明，不同香韵相互作用时，原有香韵的阈值、OAV值都发生了改变。10组香韵混合物中有5组呈现掩盖作用，3组呈现加成作用，2组呈现协同作用。通过累加模型构建香气强度预测模型，不同香韵混合后，OI（Sum）与OI（Mea）两者均呈现出线性关系，R2均大于0.90，表明10组混合物均具有良好的拟合效果。通过香气模型预测各香韵种类不同比例等条件变化后的香气强度与掩盖程度，为食品香精配方实际加香后的理论香气强度与效果做出准确预测。

关键词：食品香韵；香气协同；S-曲线法；OAV法

中图分类号：TS207.3      文献标志码：A     文章编号：1000-9973（2023）05-0087-05

Abstract： The interaction mechanism of five aroma notes （sweet aroma， roasted aroma， fruity aroma， woody aroma and sour aroma） in food is studied by S-curve method and OAV method. The results show that the threshold value and OAV value of the original aroma notes change when different aroma notes interact with each other. Among the ten groups of aroma note mixtures， five groups show masking effect， three groups show addition effect， and two groups show synergistic effect. The prediction model of aroma intensity is established by additive model. After different aroma notes are mixed， OI （Sum） and OI （Mea） show linear relationship， R2 is greater than 0.90， indicating that all the ten groups of mixtures have good fitting effect. The aroma model is used to predict the aroma intensity and masking degree after the changes of various aroma note types and different proportions， so as to accurately predict the theoretical aroma intensity and effect of food flavor formula after the actual addition of aroma.

Key words： food aroma notes; aroma synergy; S-curve method; OAV method

收稿日期：2022-11-15

基金项目：浙江中烟工业有限责任公司科技项目（ZJZY2021C002）

作者简介：李霞（1981—），女，工程师，博士，研究方向：风味化学。

*通信作者：杨君（1972—），男，硕士，研究方向：风味化学。

近年来，人们对食品风味的要求逐渐提高，食品中的香气成分复杂，这些香气的形成不是各个化合物气味的简单加和，而是由这些化合物相互作用最终形成的[1]。由于不同香韵香气成分之间关联的复杂性和作用的多样性，很难客观、快速、有效地确定香气协调的食用香精组成与配方结构。目前只能借助于传统调香师经过不断的调香实验来对香气成分用量以及香韵构成进行优化。大多数食品都有着复杂的香韵结构，其香韵结构之间也有着复杂的相互作用机制。因此，探究食品中香气成分及其不同香韵结构之间的协同作用机制等科学问题，已经成为食用香精特征香气调控技术能否从实验室走向产业化、制约香精行业发展的关键瓶颈问题。

如今对食品香韵协同的主要研究方法有S-曲线法[2-3]、OAV法[4]、σ-τ图法[5]。Lytra等[6]采用了S-曲线法对3-羟基丁酸乙酯对映体在葡萄酒中的含量大小以及其对风味的影响进行了研究，其结果表明了这种酯对红酒香气的间接贡献，即增强了果香特征的感知，也就是其对水果香气产生了协同作用。张翼鹏等[7]采用了S-曲线法对西梅中的特征香气成分己醛、突厥烯酮、3-甲硫基丙醛、反-2-戊烯醛等进行了研究，其结果表明己醛、突厥烯酮、 3-甲硫基丙醛3种香气成分与溶液中的其他组分发生了协同作用，增强了混合液的香气，而反-2-戊烯醛会降低其混合液的香气浓度，与混合液的其他组分发生掩盖作用。Cameleyre等[8]研究了5种高级醇类对红酒果香感知的影响，揭示了这些高级醇类在数量和质量上都参与了掩盖葡萄酒中的果香感知。该方法扩展了体系范围，除研究二元体系外，还研究了香韵多元成分之间的相互作用，并以图形形式直观表现。因此，在研究香气成分相互协同作用时，S-曲线法具有明显的优势。

OAV法是通过将混合物的实测OAV值与理论OAV值做对比来判断混合物中各组分之间的相互作用。Guadagni等[9]利用OAV法考察了番茄汁体系与其香气成分甲基硫醚之间的相互作用，表明了甲基硫醚与番茄汁体系的协同作用。Culleré等[10]应用OAV法研究了9种醛类物质在葡萄酒氧化过程中对葡萄酒香气的影响，其结果表明这些醛类物质大多与葡萄酒中的香气成分有协同作用，而且添加的香气种类数越多，其协同作用或是掩盖作用也会越明显。

本文以酸香、甜香、木香、果香、烤香等常见食品中的香韵为研究对象，通过S-曲线法、OAV法研究不同香韵之间的相互作用；通过累加模型对香韵组合后的香气进行强度预测，以期为食用香精调配提供技术支持与理论指导。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

乙醇（分析级，99.7%）：国药集团化学试剂股份上海有限公司；愈创木酚、丁香酚、4-乙烯基愈创木酚、己酸、戊酸、乙酸、麦芽酚、乙基麦芽酚、呋喃酮、2-甲基吡嗪、2-乙酰基吡嗪、2，3-二甲基吡嗪、己酸乙酯、丁酸乙酯：纯度均大于99%，TCI公司；所用纯净水由美国Millipore公司Milli-Q净化系统制备。

1.2 实验方法

1.2.1 不同香韵阈值测定

利用S-曲线法测定阈值。感官评估在国际标准ISO 8589：2007 指导下建立的专业感官实验室进行。样品在受控室温 25 ℃下进行评估，使用帶盖棕色玻璃瓶，含有约 5 mL 液体，用3位数随机编码。感官小组由10 名成员组成，其中男性4名，女性 6 名，年龄在22～25 岁。小组成员从最高浓度开始，最高浓度的选取根据估计阈值或查阅文献的阈值浓度来进行适当的扩大。如果小组成员可以挑选出含有香气化合物的溶液，则对下一个较低浓度的样品进行同样的测试，依次稀释往下进行，稀释溶液为20%乙醇。记录小组成员的判断结果，并计算其检测概率。检测概率p为判断正确的人数与总人数之比。并结合校正公式计算校正后的检测概率，校正公式为P=（3p－1）/2（其中P为检测概率的校正值，p为实际测得的检测概率值），由 S-曲线拟合的浓度/响应函数：

P=1/（1+exp（－x－x0D）。

式中：x 为浓度对数值：logQ（Q 为物质浓度）；x0 为阈值对数值（P=0.5）；b=1/D为S曲线的斜率；P为检测概率。

最后通过Sigma Plot软件绘制物质浓度Q-检测概率P曲线，并根据S-曲线公式得出实测拟合S-曲线，定义纵坐标P=0.5时，对应的横坐标为阈值。

1.2.2 食品不同香韵间协同作用研究

1.2.2.1 S-曲线法研究协同作用

A、B混合后，通过公式：P（AB）=P（A）+P（B）－P（A）×P（B）计算P（AB），绘制log（浓度）-检测概率P曲线，并进行拟合。其中浓度为加和值，A、B浓度保持原比例。若评价小组实测混合物阈值的概率低于理论概率，则发生掩盖现象；若高于理论概率，则发生相互增强作用或协同作用；若等于理论概率，则不发生混合相互作用。

协同作用判定标准：D=实测阈值/理论阈值，当D>1时，掩盖作用；D=1时，无作用；0.5

1.2.2.2 利用OAV法研究协同作用

通过混合物的实测OAV与理论OAV的比值来判断混合物中组分间的相互作用。其中混合物的实测OAV是混合物浓度与混合物实测阈值的比值；理论OAV值是混合物中各个组分的OAV值之和。混合物实测阈值通过S-曲线测定，浓度为各组分浓度加和。若实测OAV与理论OAV相等，则为加成作用；若实测OAV高于理论OAV，则为协同作用；若实测OAV低于理论OAV，则为掩盖作用。

判别公式：A=理论OAV/实测OAV，当A<0.5时，协同作用；0.51时，掩盖作用。

1.2.3 香韵强度预测模型

本实验选择食品中常见的酸香香韵（乙酸、己酸、戊酸）、木香香韵（愈创木酚、丁香酚、4-乙烯基愈创木酚）、烤香香韵（2-甲基吡嗪、2-乙酰基吡嗪、2，3-二甲基吡嗪）、甜香香韵（麦芽酚、呋喃酮、乙基麦芽酚）、果香（己酸乙酯、丁酸乙酯）5个香韵混合物，每个成分配制5个不同浓度的样品（见表2）。感官小组依次测定并计算每个样品的平均香气强度（OI）。强度标准为1～12级，标准品为1-丁醇，对应的浓度见表1。按照所测定的香气物质的阈值，计算各个香气成分的活性值（OAV），计算对应的对数值，并计算OI与lnOAV（香气活性值的对数值）的关系，通过拟合构建线性模型。

香韵混合物通常由多种香气物质混合组成，且香气物质间普遍存在着相互作用。随着混合物中物质种类的增多，香气物质间的相互作用越复杂。所以，评价香气混合物的香气特征并非将其各组分进行简单加和。根据香气物质间相互作用表现出的规律，提出了一系列香气物质强度预测模型。

1.2.3.1 累加模型

根据表2所提供的浓度点，分别配制5个不同浓度的10组不同香韵混合物，感官小组依次测定各样品的香气强度，并计算平均强度值OI（Mea）。利用累加模型预测各样品的香气强度OI（Sum），累加模型根据混合物的总体香气强度等于各个组分单独存在时强度值的简单加和，计算公式：OI=OIa+OIb+OIc+…+OIn。以累加模型预测结果OI（Sum）为横坐标、感官测定结果OI（Mea）为纵坐标，将其拟合为线性模型。

1.2.3.2 香韵组合香气强度预测

首先建立5个香韵（酸香、木香、烤香、甜香、果香）的OI-lnOAV香气模型，再利用累加模型研究10组不同香韵结构（酸香与木香、酸香与烤香、烤香与木香、烤香与甜香、木香与甜香、酸香与甜香、果香与酸香、果香与木香、果香与烤香、果香与甜香）的香气强度预测模型。

2 结果与分析

2.1 不同香韵间协同作用研究

由表3 可知，食品中不同香韵相互作用时，原有香韵的阈值、OAV值都发生了改变，使得实测阈值和理论阈值、实测OAV和理论OAV存在偏差，两者之间的比值有大于1也有小于1。通过不同香韵协同作用研究，发现不同香韵之间主要具有加成或掩盖作用。

通过木香香韵（愈创木酚、丁香酚、4-乙烯基愈创木酚）与甜香香韵（麦芽酚、呋喃酮、乙基麦芽酚）的S-曲线图（见图1）可知，木香香韵和甜香香韵混合后，S-曲线向左移动，阈值变小，实测值与理论值分别为1.745 8，2.666 9 mg/kg，D值（实测阈值/理论阈值）为0.654 6，表明发生了加成作用。通过OAV法研究，A值（理论OAV/实测OAV）为0.795 5，表明发生了加成作用。两种协同方法计算公式不同，但结果相同，均表明甜香香韵与木香香韵之间的相互作用为加成作用。通过酸香香韵（乙酸、己酸、戊酸）与甜香香韵（麦芽酚、呋喃酮、乙基麦芽酚）的S-曲线图可以看出酸香香韵和甜香香韵混合后，S-曲线向左移动，阈值变小，实验值与理论值分别为3.811 5，12.921 1 mg/kg，D值（实测阈值/理论阈值）为0.295，表明发生了协同作用。通过OAV法研究，A值为0.255 2，表明发生了协同作用。S-曲线法和OAV法获得了相同的结果，说明酸香香韵与甜香香韵之间发生协同作用，导致两个香韵香气成分的挥发性能增强，挥发物含量升高。

在木香香韵（愈创木酚、丁香酚、异丁香酚）与酸香香韵（乙酸、己酸、戊酸）的S-曲线图（见图1）中，木香香韵和酸香香韵混合后，S-曲线向左移动，阈值变小，实测值与理论值分别为1.590 4，3.750 3 mg/kg，D值（实测阈值/理论阈值）为0.424，表明发生了协同作用。通过OAV法研究，A值为0.388，表明发生了协同作用。可以看出，S-曲线法和OAV法获得了相同的结果，即木香香韵与酸香香韵的混合发生协同作用。

在酸香香韵（乙酸、己酸、戊酸）与烤香香韵（2-甲基吡嗪、2-乙酰基吡嗪、2，3-二甲基吡嗪）的S-曲线图中，酸香香韵和烤香香韵混合后，S-曲线向右移动，阈值变大，实测值与理论值分别为0.937 6，0.010 2 mg/kg，D值（实测阈值/理论阈值）为91.921 6，表明发生了掩盖作用。通过OAV法研究，A值为6.419，表明发生了掩盖作用。可以看出，S-曲线法和OAV法获得了相同的结果，即酸香香韵与烤香香韵的混合，导致香气成分的挥发性能弱化，挥发含量降低，发生掩盖作用。

在甜香香韵（麦芽酚、呋喃酮、乙基麦芽酚）与果香香韵（己酸乙酯、丁酸乙酯）混合后S-曲线向右移动，阈值变大，D值为3.906 9，A值为3.931 4，表明发生了掩盖作用。酸香香韵与烤香香韵、酸香香韵与果香香韵、烤香香韵与果香香韵、木香香韵与果香香韵、果香香韵与甜香香韵混合后均为掩盖作用。其中掩盖作用较强的为酸香香韵与烤香香韵的混合物。酸香香韵与甜香香韵、酸香香韵与木香香韵混合后均为协同作用，酸香与甜香的协同作用较强，其余3组混合后均为加成作用。

2.2 香韵组合香气强度预测

以累加模型预测结果OI（Sum）为横坐标、感官测定结果OI（Mea）为纵坐标拟合成的不同香韵混合物线性模型（酸香与木香、酸香与烤香、烤香与木香、酸香与果香、酸香与甜香、烤香与甜香、烤香与果香、果香与木香、果香与甜香、木香与甜香）见图2。

不同香韵混合物对应的累加模型表达式中，lnOAV为香气活性值的对数值，OI为香气成分单独存在时的香气值，OI（Sum）为各香气成分单独存在香气强度简单加和值，OI（Mea）为香气成分混合后的强度测定值，见表4。

由以累加模型结果OI（Sum）为横坐标，感官测定结果OI（Mea）为纵坐标建立的两者之间的函数关系可以看出，不同的香韵两两混合之后，对于不同香韵混合物OI（Sum）与OI（Mea）两者均呈现出线性关系（R2均大于0.90，表明10组混合物均具有良好的拟合效果）。随着两者浓度的增大，混合物的香气强度也逐渐增强。如木香与甜香的累加模型为OI（Mea）=0.585 1×OI（Sum）-1.256 9（R2=0.999 1），烤香与木香的累加模型为OI（Mea）=0.578 0×OI（Sum）-0.670 2 （R2=0.998 5），酸香与果香的累加模型为OI（Mea）=0.527 4×OI（Sum）-0.749 4（R2=0.986 3）。在累加模型中，其中8组预测模型的R2高达0.99以上，木香与果香、酸香与果香的拟合效果相对较低。

3 结论

当前食品风味协同的研究热点以及难点在于探究香气化合物之间的协同机制并进行调控；如何从风味化合物的合成代谢途径作用机理等方面找出最合适的调控手段，如何在考虑到工业生产的效率、成本、设备等问题后将理论转化为实际产品同时使产品的质量风味得到提升以满足更多消费者的需求等。通过不同香韵物质间的相互作用研究，发现一般为掩盖或加成作用。不同香韵香气物质之间的相互作用研究，为实际生产中控制香气提供了理论支持。文章又通过累加模型构建 香氣强度预测模型，对总香气强度和各组分香气强度进行统计分析，能够获得不同香韵组合的香气强度预测模型，拟合效果较好。同时根据相对应组合的S-曲线法和OAV法协同作用结果，以它们之间的相互作用关系为基础，对于不同香韵，如酸香与果香之间的掩盖作用，通过香气模型预测各香韵种类不同比例等条件变化后的香气强度与掩盖程度，为食品香精配方实际加香后的理论强度与效果做出预测。

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