基于電子鼻和氣相離子遷移譜對美人椒醬的風味分析

(四川旅游學院食品學院,四川成都 610100)

食品的氣味主要由鼻腔上部的嗅覺上皮細胞感知,揮發性芳香物質通過刺激鼻腔內的嗅覺神經細胞而在中樞引起的一種感覺[1]。但個體差異、喜好、生理和心理狀況等對嗅覺的影響較大,所以,依靠人的鼻子對食品氣味進行辨別的穩定性和重復性較差。電子鼻是智能嗅覺識別系統,通過模擬人的生理嗅覺傳感技術,將傳感器陣列所獲得的被分析物質的響應信號,再利用參數模型技術[2]把響應信號處理成坐標,從而形成指紋圖譜,得到不同氣味之間的差異,進而能避免生理嗅覺的缺陷,保證同一樣品的穩定性和重復性[3]。目前,電子鼻在辣椒及其制品在風味檢測方面得到廣泛應用,如辣椒發酵后揮發性成分檢測[4]、不同包裝貨架期線椒檢測分析[5]、自發氣調包裝對辣椒貯藏品質的影響[6]、電子鼻在辣椒粉風味評價中的應用[7]、不同加工方式辣椒制品的品質研究[8]等。這說明電子鼻能夠將辣椒及其制品從氣味上快速區分開。

目前,對辣椒及其制品的風味成分分析的主流方法是氣相色譜-質譜法(GC-MS)[9-11],但該方法對于像鄰二甲苯和間二甲苯類型的同分異構體和極性相近的物質分辨率較差,且對低保留指數(RI)和痕量物質的靈敏度較低。氣相-離子遷移譜是近年來出現的一種新型氣相分離和檢測技術[12-13],該項技術整合了GC-IMS在分離和檢測方面的優勢,形成具有高靈敏度、高分辨率、操作簡便、分析高效等特點,特別適合于一些揮發性有機化合物的痕量檢測。目前,國內外將GC-IMS用于食品檢測分析的相關文獻較少,且主要集中于植物油工藝[14]、植物油種類鑒別及摻假檢測[15-17]、菌類風味成分分析[18]、鮮凍肉品儲藏時間及解凍方式判別[19-20]、減肥類保健食品檢測[21]、保鮮方式對水產品風味的影響[22]等方面,目前尚未見GC-IMS應用于辣椒醬的報道。

本研究以發酵前后和炒制前后不同加工工藝的6種美人椒醬為研究對象,采用電子鼻和HS-GC-IMS對樣品進行揮發性風味成分分析,并對采集到的揮發性有機物(VOCs)數據進行主成分分析(PCA)和判別因子分析(DFA),將數據以可視化的方式表示出來,以期為辣椒醬不同加工工藝的識別提供一種新的檢測方法。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

新鮮紅美人椒、花椒、生姜、蒜 市售;白糖 太古糖業有限公司;食用油 秦皇島金海食品工業有限公司;食鹽 中鹽長江鹽化有限公司;北京二鍋頭酒(56°) 北京時代坊龍酒業有限公司。

FOX4000電子鼻(由18個金屬氧化物傳感器組成)、Alpha SOFTV12數據分析軟件 法國Alpha MOS公司;FlavourSpec?食品風味分析儀(含CTC自動頂空進樣器、Laboratory Analytical Viewer(LAV)分析軟件、GC×IMS Library Search軟件及軟件內置的NIST數據庫和IMS數據庫對物質進行定性分析) 德國G.A.S公司;TP101電子數顯食品溫度計 世紀怡豐科技有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品準備 根據參考文獻[23-24]和預實驗,確定待測樣品的制備工藝如下:

樣品1:將新鮮紅美人椒去柄洗凈、瀝干后,搗碎即得新鮮紅美人椒醬。密封待測。

樣品2:取55 g樣品1、食用油64.21 g、油溫248.5 ℃、炒制3.0 min,冷卻后密封待測。

樣品3:新鮮紅美人椒180.0 g,涼開水800.0 mL,鹽水比1.5∶10,自然發酵16 d后撈出瀝干,搗碎,密封待測。

樣品4:取55 g樣品3、食用油64.21 g、油溫248.5 ℃、炒制3.0 min,冷卻后密封待測。

樣品5:新鮮紅美人椒180.0 g,涼開水800.0 mL,鹽水比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,自然發酵16 d后撈出瀝干,搗碎,密封待測。

樣品6:取55 g樣品5、食用油64.21 g、油溫248.5 ℃、炒制3.0 min冷卻后密封待測。

1.2.2 電子鼻檢測

1.2.2.1 樣品處理 準確稱取1.0 g樣品于10 mL的頂空瓶中,加蓋,密封,編號,待測。

1.2.2.2 分析參數 手動進樣,頂空加熱時間300 s,頂空溫度70 ℃,載氣為合成干燥空氣,進樣量為1500 μL,進樣速度為1500 μL/s,數據采集周期為1.0 s,數據采集時間為120 s,數據采集延遲180 s,數據采集流量150 mL/min。平行測定5次,取后3次傳感器在第120 s時獲得的穩定信號進行分析。

1.2.3 氣相色譜-離子遷移譜(GC-IMS)分析方法

1.2.3.1 自動進樣器條件 孵化溫度:60 ℃;孵化時間:30 min;進樣方式:頂空進樣;進樣體積:200 μL;進樣針溫度:65 ℃;加熱方式:振蕩加熱;振蕩速度:500 r/min;不分流;清洗時間:5 min。

1.2.3.2 GC條件 色譜柱:FS-SE-54-CB-1;石英毛細管柱(15 m×0.53 mm,0.5 μm);色譜柱溫度:50 ℃;載氣:N2(純度≥99.999%);載氣流速: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;分析時間:30 min。

1.2.3.3 IMS檢測條件 漂移管長度:98 mm;管內線性電壓:500 V/cm;漂移管溫度:45 ℃;漂移氣:N2(純度≥99.999%);漂移氣流量:150 mL/min;放射源:β射線(氚,3H);離子化模式:正離子。平行測定3次。

1.2.4 數據處理 利用電子鼻的Alpha SOFTV12數據分析軟件對捕獲的美人椒醬風味數據進行PCA及DFA分析;利用FlavourSpec?配備的Laboratory Analytical Viewer(LAV)分析軟件及GC×IMS Library Search定性軟件對美人椒醬的VOCs 進行采集和分析;軟件內置的NIST數據庫和IMS數據庫對物質進行定性分析。

化合物保留指數(RI值)計算方法:通過測試已知保留指數標品(2-丁酮、2-戊酮、2-己酮、2-庚酮、2-辛酮、2-壬酮)的保留時間,經FlavourSpec?自帶的GC×IMS Library Search軟件擬合出保留時間與保留指數RI的關系,再將美人椒醬HS-GC-IMS捕捉到的VOCs的保留時間轉化為保留指數RI。

用Excel和Origin軟件對數據進行統計和繪圖。

2 結果與分析

2.1 電子鼻(E-nose)對不同加工方式的6種美人椒醬的風味響應

2.1.1 不同加工方式美人椒醬的雷達圖 根據6種美人椒醬在各傳感器上平行測定數據的平均響應值,建立雷達指紋圖譜和傳感器信號強度圖,見圖1。由圖1可知,美人椒醬風味差異主要集中在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根傳感器上,表明電子鼻對采用不同加工方式的美人椒醬樣品風味區分效果較好,尤其是在傳感器P10/1、P40/1、T70/2、PA/2、P40/2、TA/2上,區分效果更佳。總體而言,電子鼻對未炒制的樣品即樣品1、樣品3和樣品5的響應信號較強;對炒制的樣品即樣品2、樣品4和樣品6區分度更佳;P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2對炒制前后的樣品,即樣品1和樣品2、樣品3和樣品4、樣品5和樣品6區分度佳;炒制前的響應信號強于炒制后,說明經過熱處理后,醇類化合物、硫化物、碳氫化合物等有機化合物有所損失。炒制前的三種樣品在傳感器P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/2、TA/2上的響應信號強度,樣品5的響應信號均強于樣品1和樣品3;炒制后的樣品在傳感器 T30/1、P10/1、P10/2、P40/1、T70/2、PA/2、P30/1、P40/2、P30/2、T40/2、T40/1、TA/2上的響應信號強度,按照樣品2、樣品4和樣品6依次遞增。以上說明,含香辛料自然發酵制備的樣品風味更佳。

圖1 電子鼻檢測不同加工方式的6種美人椒醬的風味雷達圖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醬的PCA和DFA分析 由圖2a可知,第一主成分(PC1)貢獻率為83.96%,第二主成分(PC2)貢獻率為13.108%,PC1與PC2的貢獻率之和為97.068%,說明對原始數據進行線性變換和降維時,核心成分有效的保留,分析結果能反映出樣品的總體特征[25]。樣品1和樣品2的主要差異在PC1,樣品3和樣品4的主要差異在PC2,樣品5和樣品6的主要差異在PC1。DFA將不同數據之間的差異擴大,縮小同類數據的差異。由DFA圖可知,美人椒醬樣品在DFA中能夠更好的被區分。因此,電子鼻能將采用不同加工方式的美人椒醬樣品的風味物質進行有效地區分,6種美人椒醬樣品的風味物質存在明顯差異。

圖2 電子鼻對不同加工方式的6種美人椒醬風味的PCA和DFA圖Fig.2 PCA and DFA chart of the different processing methods Capsicum frutescens L. sauce by E-nose

2.2 頂空氣相-離子遷移譜(HS-GC-IMS)數據分析

2.2.1 美人椒醬的HS-GC-IMS分析 在進行HS-GC-IMS分析前,將樣品冷至室溫、密封、冷藏。分析時,采用頂空進樣,最大程度地保留美人椒醬所產生的VOCs特征組分,避免由于外界條件如溫度等的波動導致樣品中易揮發物質的損失,以確保分析結果的穩定性和準確性。

圖3為美人椒醬的HS-GC-IMS二維譜圖,縱坐標為GC分離時VOCs 的保留時間,橫坐標為IMS分離時VOCs相對于反應離子峰的漂移時間。反應離子峰右側的每一個點代表一種VOCs,藍色為背景,紅色代表物質成分,顏色越深表示含量越高。從圖3中可以看出不同加工工藝組樣品內揮發性有機物可通過GC-IMS很好地分離,且可直觀看出不同加工工藝下的VOCs差別,根據VOCs氣相色譜保留時間和離子遷移時間對VOCs進行定性分析。美人椒醬在不同加工工藝過程中,共檢測出103種VOCs,通過與內置的NIST 2014氣相保留指數數據庫和G.A.S的IMS遷移時間數據庫進行二維定性,確定了38 種VOCs(見表1)。為了更為直觀對比不同加工工藝間VOCs的差異,利用LAV軟件的Gallery Plot插件,自動生成VOCs指紋圖譜(見圖5)。

圖4為采用美人椒醬的HS-GC-IMS三維譜圖,第三維坐標為VOCs在IMS中的離子峰強度。HS-GC-IMS根據樣品中復雜的VOCs組分與色譜柱固定相之間的作用力強弱進行初步的GC分離,不同保留時間流出的組分以氣態分子的形式被離子源軟電離后形成分子離子群,由于組分離子在質量、碰撞截面和電荷數等因素上的差異,在環境氣壓下由周期性離子脈沖驅動先后進入線性漂移電場并獲得不同的遷移速率并進行二次分離,通過獲取離子漂移時間和離子峰強度可分別對各組分進行定性和定量分析。從圖3和圖4可以看出,采用不同加工工藝的美人椒醬的VOCs的差異主要表現在離子峰的位置、數量、強度及時間上。從圖3和圖4中明顯地看出具有相同保留時間和漂移時間的VOCs,其斑點的有無和顏色的深淺表示物質的積累和分解程度,由此可看出美人椒醬樣品由于加工方式的不同,VOCs的種類和濃度也隨之變化。

圖3 美人椒醬的HS-GC-IMS二維譜圖比較Fig.3 Comparison of two dimensional HS-GC-IMS spectra of Capsicum frutescens L. sauce

圖4 美人椒醬的HS-GC-IMS三維譜圖比較Fig.4 Comparison of three dimensional HS-GC-IMS spectra of Capsicum frutescens L. sauce

2.2.2 美人椒醬中揮發性有機物(VOCs)變化分析 圖5是利用儀器FlavourSpec?系統自帶的LAV軟件內置的Gallery Plot插件所建立的美人椒醬HS-GC-IMS譜圖中VOCs的指紋圖譜。每一行代表一個樣品,每個樣品平行測定3次,由該樣品所含的全部揮發性有機物信號峰組成,每一列為同一保留時間及漂移時間下的有機物(不同樣品中相同的物質)的信號峰。從圖5中VOCs的離子峰排列可明顯看出,平行測定的美人椒醬樣品含有共有VOCs,僅區別于濃度大小,樣品組內具有明顯的相似性,不同加工工藝的美人椒醬樣品含有對應時間內所特有的VOCs,樣品組間則呈現出明顯的差異。

圖5 美人椒醬HS-GC-IMS譜圖中VOCs的指紋圖譜Fig.5 Fingerprints of VOCs in HS-GC-IMS spectrum of Capsicum frutescens L. sauce注:圖5中的字母ABCD表示不同的區域,橫坐標為化合物的編號,縱坐標為樣品編號(每個樣品平行測定3次)。

由圖5可知,各樣品的VOCs種類和濃度,組內相似度高。以原料美人椒醬樣品1為參照,炒制后的樣品2、樣品4和樣品6與樣品1在VOCs的種類和濃度上有明顯差異;以樣品1為參照,發酵后的樣品3和樣品5與樣品1在VOCs的種類和濃度也有明顯差異;樣品1和樣品2,樣品3和樣品4,樣品5和樣品6相比,炒制前后的樣品VOCs的種類和濃度間也有明顯差異,進一步說明HS-GC-IMS可有效地區分采用不同加工工藝的美人椒醬。此外,樣品5是在香辛料花椒、生姜、大蒜等作用下自然發酵的美人椒醬,無論是VOCs的種類還是濃度均高于其他5種樣品,這說明,有香辛料參與發酵的美人椒醬風味最為特別。

由圖5結合表1(化合物的編號與指紋圖譜一致)可知,圖5中A框(1～31號有機化合物)為樣品5的特征峰區域,VOCs有:alpha-萜品醇、芳樟醇、丁香油酚、2-壬酮、麥芽酚、檸檬烯(單體和二聚體)、β-蒎烯、α-蒎烯、2-庚酮、2,5-二甲基吡嗪、呋喃酮/菠蘿酮(二聚體)、2-乙酰基呋喃(二聚體)、三甲基吡嗪、2-庚酮(二聚體)、香蕉油/乙酸異戊酯等,這類揮發性有機物在其它幾個樣品中含量很少,進一步說明樣品5的風味最為獨特,這可能與在新鮮紅美人椒發酵過程中,加入了香辛料花椒、生姜、蒜等協同作用有關。然而,將樣品5炒制后即樣品6中,樣品5的特征峰幾乎全部減弱甚至消失。B框(32～44號有機化合物)為樣品1的特征峰區域,VOCs有:己醛(二聚體)、二甲基二硫醚、乙酸戊酯/香蕉油、2-己烯-1-醇(單體和二聚體)。但經過炒制和經過發酵后,己醛(二聚體)、二甲基二硫醚、乙酸戊酯/香蕉油、2-己烯-1-醇(單體和二聚體)等的濃度降低甚至消失。C框(45～73號有機物)為樣品3和樣品5共有的特征峰,可能是提供發酵風味的物質,檢出的VOCs有:乙酸戊酯/香蕉油(二聚體)、乙酸異戊酯(二聚體)、3-戊酮、3-甲基丁酸;經過炒制后,該組特征峰亦減弱甚至消失。D框(74～88號有機物)為樣品4和樣品6的特征峰,檢出的物質有:己醛、3-甲基丁醛、丙酮、2-甲基丙醇、甲硫基丙醛(單體和二聚體)、2-戊酮;樣品4和樣品6的特征峰相似,濃度亦接近,所以樣品4和樣品6風味相似。其原因可能為,炒制溫度較高,樣品3和樣品5特征VOCs揮發或者發生了化學反應,從而減小了炒制后的樣品4和樣品6的差異。在6個樣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 美人椒醬的揮發性化合物的定性分析Table 1 Capsicum frutescens L.sauce’s volatiles components identified by GC-IMS

由圖3～圖5結合表1可知,隨著加工工藝的改變,VOCs的指紋信息亦會改變。主要原因在于,VOCs會隨著加工工藝條件的改變而變化(產生、消失或濃度改變),不同的VOCs的變化存在規律性,具體哪些VOCs發生了變化還有待使用標準品或其他分析儀器進行佐證。

2.2.3 美人椒醬中揮發性有機物(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%。可能與FlavourSpec?采用較低溫度的恒溫升流模式有關,相對于GC-MS而言,GC-IMS孵化溫度、進樣溫度及色譜柱的柱溫均較低,在升流過程中,揮發性和半揮發性的有機物(VOCs)經GC預分離后可有效地被IMS捕捉并檢測。因此,FlavourSpec?用于測試樣品的VOCs有明顯的優越性。

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

3 結論與討論

通過試驗證實,采用電子鼻(E-nose)和氣相色譜-離子遷移譜(GC-IMS)聯用技術,可以將采用不同加工工藝的美人椒醬區分開,說明發酵前后和炒制前后的美人椒醬的揮發性風味存在明顯差異。因此,對比分析不同加工工藝下的樣品揮發性有機物(VOCs)特征信息用于識別加工工藝的方法是可行的。利用電子鼻(E-nose)對不同加工工藝下的美人椒醬的揮發性風味物質進行指紋采集,再結合化學計量學分析法PCA和DFA,可以將采用不同加工工藝的美人椒醬區分開。GC-IMS將不同加工工藝的美人椒醬的VOCs進行指紋采集,對比分析HS-GC-IMS的二維、三維和指紋圖譜可以將不同加工工藝的美人椒醬進行區分。由于目前IMS數據庫在辣椒及其制品領域的數據庫不完善,103種VOCs中只有38種物質的定性結果,剩余的65種VOCs有待進一步研究。

本試驗屬于新的分析檢測技術在辣椒醬工藝檢測中的創新性應用探試,并且E-nose和GC-IMS均能夠將不同加工工藝下的樣品區分開,所以有望將E-nose和GC-IMS 聯用分析技術應用于不同加工工藝鑒別的可能性。但是由于GC-IMS技術起步較晚,標準的VOCs數據庫不完善,若能完善數據庫的VOCs信息并將GC-IMS與化學計量學方法結合,則該技術的應用領域將大為拓寬。