干酪風味分析研究進展

王磊，莫蓓紅*，劉振民，高海燕

1(乳業生物技術國家重點實驗室，光明乳業股份有限公司技術中心，上海乳業生物工程技術研究中心，上海，200436)2(上海大學 生命科學學院，上海，200444)

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干酪風味分析研究進展

王磊1，莫蓓紅1*，劉振民1，高海燕2

1(乳業生物技術國家重點實驗室，光明乳業股份有限公司技術中心，上海乳業生物工程技術研究中心，上海，200436)2(上海大學 生命科學學院，上海，200444)

摘要論述了干酪在風味分析方面的研究近況，包括干酪風味化合物的提取與定性定量測定方法，感官評價的方法并闡述了如何利用數據分析法在理化分析和感官分析之間建立聯系，從而加深對干酪風味的理解。

關鍵詞干酪風味；儀器分析；感官分析

干酪是原料乳經發酵、濃縮和成熟而制成的一種高營養食品。干酪的成熟是一個極其復雜的生物化學過程，包含了大量的酶和化學反應，因此干酪中蘊含了多種風味化合物，包括揮發性物質和非揮發性物質。揮發性物質主要作用于人的嗅覺器官，是影響干酪香味的主要因素；非揮發性物質主要作用于人的味覺器官，是影響干酪滋味的主要因素[1]。國內外科學家一直以來希望將干酪風味組分與人感官認知建立聯系，從而推動干酪風味控制技術的進步。

儀器分析在風味物質的研究方面發揮著重要作用。以色譜和質譜為基礎的風味分析系統的發展已相對成熟，氣質聯用(gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS)可以很好地對揮發性物質進行分離與鑒定，另外，通過儀器的理化分析與感官分析結合，解決一般理化分析方法所不能解決的復雜生理感受問題，并對獲得的數據進行統計學分析，從而綜合解釋干酪風味對人的影響。

目前國內外干酪風味方面的研究在干酪科學中占據一席之地，國內大多利用頂空(headspace，HS)和固相微萃取法(solid-phase microextraction，SPME)結合GC-MS對干酪的揮發性物質進行測定。國外研究者已廣泛采用GC-MS、氣相色譜嗅覺測量法(gas Chromatography-olfactometr,GC-O)、電子鼻、電子舌和高效液相色譜法(high performance liquid chromatography，HPLC)并出現了近紅外光譜(near infrared spectrum，NIR)，核磁共振(nuclear magnetic resonance，NMR)等新的分析技術對干酪風味進行全面的分析。此外，感官分析的方法研究也越來越受到重視。本文希望通過對干酪風味分析方法的總結和介紹，有助于國內干酪產品的開發和品質控制。

1干酪中風味物質的提取、分離與鑒定方法

1.1揮發性物質

1.1.1揮發性物質的提取

目前，有多種方法可以應用于干酪揮發性物質的提取，如高真空蒸餾技術，溶劑萃取法，同時蒸餾萃取法(simultaneous distillation extraction, SDE)，頂空補集法(HS)和固相微萃取法(SPME)。目前應用比較廣泛的有頂空捕集法(HS)和固相微萃取(SPME)。

頂空捕集法(HS)，可分為靜態頂空捕集法和動態頂空捕集法(也叫吹掃捕集法，purge-and-trap)。靜態頂空捕集法由于靈敏度的限制，使得它在揮發性成分的應用上受到了阻礙。動態頂空法是一種基于預濃縮和富集的技術。食品中的揮發性物質被分離出來后(如利用加熱的方法)，被富集到冷的捕集器中或者被吸收到一個惰性吸附物上，隨后通過熱解吸或者合適的溶劑洗脫進而對化合物進行分析鑒定[2]。LOUISE等人利用動態頂空捕集法提取經三種酵母菌發酵的干酪模型中的揮發性物質，并與GC-MS結合，測得了56種化合物[3]。MAIKEN等人利用動態頂空與8W-GC-O結合對7個法國商業化未加工的半硬質干酪進行了測定[4]。但同時也應注意到，頂空法所能提取到揮發物質的最小檢測限在10-7g/L，然而質譜的檢測限在10-5g/L，即提取到的化合物不能全部通過質譜鑒定出來，這也使得該方法受到一定的限制[1]。

固相微萃取(SPME)。SPME是一種微型萃取裝置(如圖1)[5]，通過裝置中的萃取頭實現對樣品的風味物質的萃取。當采集完成后，萃取頭可直接與氣相色譜(GC)，或者高效液相色譜(HPLC)聯用，實現采樣、提取、富集、分離、鑒定一體化。SPME操作簡單，快捷，方便。目前廣泛應用于干酪揮發性物質的提取上。張國農，顧敏鋒等人利用SPME與GC-MS聯合檢測再制干酪中揮發性物質，共檢測到了75種揮發性成分[6]。BEATRIZ等人同樣利用SPME與GC-MS聯合檢測母羊和山羊干酪中的揮發性物質，共檢測到65種[7]。

1-SPME萃取頭；2-無菌針；3-支架；4-硅酮隔墊；5-彈簧；6-外套管;7-推桿圖1　商業化固相微萃取裝置Fig.1　Commercial solid-phase microextraction(SPME)

1.1.2揮發性物質的分離與鑒定

目前，以氣相色譜為基礎的系統已廣泛應用于干酪揮發性風味物質的分離與檢測。

氣相色譜自20世紀50年代問世以來不斷發展，對于物質的分離較為成熟。其中與質譜的聯用在鑒定揮發性物質方面有著廣泛的應用。MURTAZA，HUMA等人利用動態頂空與氣相色譜結合在不同鹽含量的切達干酪中測定出19種揮發性物質[8]。HIROSHI等人用氣相飛行時間質譜(gas chromatography/time-of-flight mass spectrometry，GC/TOF-MS)測定13個干酪樣品，鑒定出了44種風味化合物[9]。

在與氣相色譜聯用中，氣相色譜嗅覺測量法(GC-O，GC-嗅探)逐漸得到重視。通過氣相色譜與人的嗅覺結合，可以從眾多的揮發性物質中鑒別出關鍵香味成分。GC-O主要有3種分析方法：一種是不斷稀釋樣品以確定揮發性物質閾值及香氣活性從而判斷揮發性成分對香味貢獻的稀釋分析法，如MARY等人對4種切達干酪用香味稀釋分析法(aroma extract dilution analysis，AEDA)分析香氣活性成分對風味的貢獻大小，并用風味稀釋度(flavor dilution，FD)量化[10]；一種是檢測某種濃度下待測樣品所能感受到的氣味強度的氣味具體量值估計法(Osme),如MICHAEL QIAN，CARA NELSON等人用AEDA和Osme對藍紋干酪的風味成分的貢獻大小進行了評估，發現AEDA與Osme的結果有很高的相似性[11]；還有根據物質出現的頻率來測定關鍵香味物質。但這3種方法都有各自的局限性，如稀釋法工作量大，耗時長，量值估計法需要專業人員才能獲得準確的結果，頻率法則無法檢出閾值低于感官檢測閾值的物質。因此，需要根據實驗的具體情況擇優選擇[12]。

1.2非揮發性物質

1.2.1非揮發性物質的提取與分離

干酪中的水溶性提取物(water-soluble extract，WSE)主要賦予了干酪的滋味，其中主要含有非揮發性成分。非揮發性物質主要由礦物質鹽、乳酸、乳糖、氨基酸和小肽組成，而氨基酸和小肽是主要的滋味物質。由于非揮發性物質主要呈水溶性，干酪樣品可先通過加水提取，得到的含氮化合物再通過膜過濾或者高效液相色譜分離鑒定。

1.2.2非揮發性物質的鑒定

高效液相色譜法(HPLC)是目前鑒定非揮發性物質方面應用較廣泛的一種方法。通過HPLC可以實現干酪中游離氨基酸和多肽的鑒定，而疏水性多肽又是苦味的主要來源。游離氨基酸則直接賦予了干酪的滋味，如甜味，苦味、鮮味等[13]。CAMILLA等人將動態頂空捕集法與RP-HPLC結合，對干酪粉的游離氨基酸進行了測定，鑒定出了23種氨基酸[14]。但同時應該注意到，人在咀嚼食品時所感受到的滋味是動態且復雜的過程，是滋味成分間以及與環境相互反應的一種綜合結果，單靠HPLC對物質定性檢測是很難說明滋味在口中的釋放情況。

人工口腔模型系統能夠很好地模擬食品在口腔中咀嚼時風味的釋放情況，也能夠對咀嚼頻率、咀嚼時間，唾液的流動性等參數結合分析。口腔模型系統對風味物質有很高的敏感性，可與HPLC聯用對滋味物質進行分析[15]。另外，在風味物質提取方面，與溶劑輔助蒸餾法(solvent-assisted flavor evaporation，SAFE)、SPME和吹掃補集法在揮發性物質提取上，人工口腔模型系統也具有很大優勢[16]。

近年來，紅外光譜法(IR)和核磁共振(NMR)也逐漸應用到干酪非揮發性成分的分析當中。紅外光譜法是利用分子受到紅外光照射時，分子能級發生躍遷，在一定波長下則會出現相應的吸收峰，根據峰的位置和形狀可以判斷分子的結構進而進行物質的分析。而傅里葉變換紅外光譜儀(Fourier transform infrared spectrometer，FTIR)具有掃描速度快，靈敏度高的特點，能夠有效的分析干酪中的非揮發物質。CHEN和JOSEPH用切片樣品法預處理干酪，隨后用FTIR對樣品進行分析，實現了對脂肪和氨基酸的檢測[17]。除紅外光譜外，核磁共振技術也已應用到干酪的滋味物質檢測中。核磁共振利用物質的原子核受到電磁輻射發生磁能級躍遷的現象，通過分析共振波譜鑒定物質結構。在食品風味分析中，NMR可檢測化合物在干酪成熟工程中的形成及在咀嚼過程中的釋放情況，如LAURIANE等人用23Na NMR結合時間-強度法檢測評價員口中的鈉離子的遷移率[18]。NMR可以無損檢測樣品并具有快速，準確的優點，具有廣闊的發展前景。

目前，通過儀器分析方法得到幾種常見干酪的特征性風味物質見表1。

表1　干酪及其特征風味物質

2感官評價

2.1描述性分析

人們食用干酪時產生的感官感覺是干酪中風味化合物作用于人體感覺器官的綜合結果，單靠儀器分析并不能解釋風味物質對人感官的刺激。因此，需要對干酪產品進行感官評價，以解決風味物質帶給人的復雜生理問題。但同時由于個體的差異以及環境等因素的影響也使得感官評價缺乏客觀性，因此，現代感官分析與生理學、心理學、統計學和理化分析聯合，以達到客觀，準確地對人感官影響做出分析的目的[25]。目前應用于干酪風味分析方面的常用的方法有定量描述性實驗(quantitative eescriptive analysis，QDA)，時間-強度實驗(time-intensity，TI)和消費者接受度實驗。

定量描述性試驗(QDA)是對干酪風味做出全面完整的評價，并使用標度來衡量各種感官特性的強度，最終以雷達圖譜的形式呈現的一種感官描述性方法。這就要求感官評價員具備豐富的干酪知識及感官評價方面的經驗，同時應有良好的語言表達能力，需要良好的文學基礎。因此在進行QDA前必須對評價員進行篩選，培訓，最終組成的專家小組通過討論，建立術語和詞匯，確定參比樣才能進行感官評價[26]。SANTILLO，CAROPRESE等人對6個工廠制作的Caciocavallo干酪進行感官評價，并繪制了雷達圖譜[27]。

但是單靠QDA是無法解釋干酪風味在咀嚼過程中的動力學變化。隨著干酪不斷被咀嚼，本身的質構，氣味和滋味成分持續變化，再加上唾液的混合，使得感官品質也在不斷變化當中。通過時間-強度感官分析實驗，得到品評曲線(如圖2)并與數理統計結合[28]，可以獲得比如最大強度持續時間，風味消失的時間以及整個過程風味強度的變化等參數。LAURIANE等人用時間-強度法對6種干酪在咀嚼過程中的5個時間點記錄風味強度并結合NMR和數據統計分析出了鈉離子在口中的遷移率[18]。該方法對于研究多種風味物質的相互作用具有重要意義。

a-最大強度值Imax；b-最大強度值出現時間tmax；c-最大強度持續時間Tmax；d-總強度Itotal；e-感覺發生的總時間Ttotal；f-延滯時間Tlay；g-感覺強度上升速率Rinc；h-感覺強度下降速率Rdec圖2　品評曲線參數分析示意圖Fig.2　Time-intensity curve

在進行產品研發和市場推廣時，需要進行消費者接受度測試，即嗜好型感官評價。由于消費者沒有經過專業的培訓，因此他們只需表達自己的喜好程度即可。測試對象應涵蓋不同的年齡段或者不同地域的人群，一般人數在50人以上。而對于干酪的感官評價也受到個人的知識水平，經驗以及文化的影響。PATRICIA等人對低脂干酪進行感官評定并與消費者接受度測試建立起了聯系[29]。目前消費者接受度測試面臨的困難是表述的模糊性。

2.2智能化感官分析

隨著傳感器技術的不斷進步，諸如電子鼻，電子舌等現代儀器在食品分析方面的應用越來越廣泛。電子鼻模擬人鼻的工作原理，通過不同的傳感器識別不同種類的物質，進而轉為電信號實現對氣味的分析。電子鼻的靈敏度很高，可達到10-9水平[30]，同時具有客觀性強，分析迅速，能夠實現無損檢測等優點。目前在干酪中主要應用于產品分類鑒別，風味的綜合分析，生產過程中的監控，貨架期的檢測和干酪新鮮度的評估等[31]。然而，傳感器的種類也限制了電子鼻的檢測范圍，另外在檢測時也會出現信號漂移的現象。

類似于電子鼻，電子舌同樣模擬人舌的工作原理，將傳感器技術與數理統計程序結合來分析復雜的樣品。通過電子舌可以識別人的基本味覺，分析出樣品間的差異性，對樣品進行分類和鑒別[32]，如LI, MA等人利用電子舌對添加切達干酪的酸奶的風味變化進行了分析，并對添加和未添加干酪的酸奶樣品進行了很好的區分[33]。除此之外，電子舌也在加工監控，新鮮度和貨架期評價等方面有著巨大的應用前景[34]。但應注意到，電子舌也存在著不足。例如價格昂貴，傳感器的使用壽命短等也制約著它在食品分析中的應用。伴隨著科技水平的不斷提高，這些不足將很快彌補，未來感官分析技術也將朝著客觀化、精確化、智能化方向發展[35]。

3建立儀器分析與感官評價的聯系

建立感官評價與儀器分析結果之間的關系為風味分析應用到干酪的生產加工中奠定了基礎，從而為消費者不斷提供高質量的產品。建立二者之間關系的常用的方法是多元數據統計的方法，如聚類分析，偏最小二乘法回歸法(partial least squares method，PLS)以及主成分分析法(principal component analysis，PCA)等。其中偏最小二乘法回歸法(PLS)可以對風味變量和對應的一種或多種感官特性的所有組合進行統計學歸納、對比，并可通過建立數據模型來對未知樣品的風味和質構進行預測。如GONZLEZ-MARTN等人用優化后的偏最小二乘法回歸法對干酪的感官風味進行了預測，以滿足市場日益變化的需要[36]。但應注意，統計結果的準確性和有效性取決于先前所獲得儀器分析結果和感官評定結果數據的完整性和準確性。

另一種方法是主成分分析法(PCA)。干酪風味物質變量有幾十種甚至上百種，加上與感官評定變量和消費者接受度測試的變量組合，想要衡量全部變量之間的關系是不現實的。利用PCA的方法考察變量間的相關性，去除多余重復的變量，建立不相關的具有代表性的新變量，從而實現了將多維變量降維，大大減少了數據的復雜性。PCA可應用在干酪分類鑒別[37]、研究加工條件對干酪成熟過程中化合物的影響[38]，風味物質與感官特性聯系等方面。

4結論與展望

本文論述了干酪中風味物質的提取和鑒定方法，并通過感官分析來闡述風味物質對人感官的影響，同時也提出利用統計模型來建立理化分析與感官評定之間的聯系。目前的研究還存在一定的待攻克難題，如儀器的靈敏度問題等。不過，隨著科技水平不斷提高，儀器化分析將會向高靈敏度，高精確度，全面綜合分析的方向發展，研究人員將更加深入的了解風味物質間的相互作用機理。隨著感官分析技術的不斷進步，將進一步揭示氣味和滋味間的相互作用，最終實現快速、全面、深入地分析和評價干酪的風味。

干酪風味在干酪科學乃至乳品科學中都是研究的重點和難點，它的突破將對于干酪產品的開發，生產和缺陷控制都具有重要的意義。

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Research progress on cheese flavour

WANG Lei1,MO Bei-hong1*,LIU Zhen-min1,GAO Hai-yan2

1(State Key Laboratory of Dairy Biotechnology, Technical Center, Bright Dairy & Food Co.,Ltd.,Shanghai Engineering Research Center of Dairy Biotechnology, Shanghai 200436,China)2(College of Life Science, Shanghai University, Shanghai 200444, China)

ABSTRACTThe research progress of cheese flavor, including the extraction of cheese flavor compounds and its qualitative and quantitative determination, several methods for sensory evaluation was discussed in this paper to establish relationship between physicochemical analysis and sensory evaluation by using data processing, so as to comprehend the cheese flavor deeply.

Key wordscheese flavor；instrument analysis；sensory analysis

DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ts.201606040

基金項目：科技部國家十二五科技支撐計劃課題(2013BAD18B02)

收稿日期：2016-01-13，改回日期：2016-03-16

第一作者：碩士研究生(莫蓓紅為通訊作者，E-mail：mobeihong@brightdairy.com)。