HS-SPME-GC-MS結合OPLS-DA分析提取方法對牛油果油揮發(fā)性香氣化合物的影響

歐陽紅軍 劉義軍 袁源 靜瑋 張利 李積華

摘要：【目的】明確熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法3種提取方法對牛油果油揮發(fā)性香氣化合物的影響，為牛油果油的提取及開發(fā)利用提供數據支持。【方法】采用頂空固相微萃取—氣相色譜—質譜（HS-SPME-GC-MS）結合偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）對熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油的揮發(fā)性香氣化合物進行鑒定、組間區(qū)分及總體差異分析。【結果】熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法3種提取方法所得牛油果油中共鑒定出80種揮發(fā)性香氣化合物，分別檢出40、40和45種揮發(fā)性香氣化合物，以碳氫類、醛類、酸類和醇類為主。熱榨法中碳氫類17種，占比45.68%;醛類5種，占比3.31%;醇類8種，占比9.39%;酸類3種，占比21.65%;水代法中碳氫類13種，占比28.87%;醛類14種，占比26.42%;醇類8種，占比15.92%;酸類2種，占比19.53%。超臨界二氧化碳萃取法中碳氫類21種，占比42.99%;醛類9種，占比12.77%;醇類4種，占比7.75%，酸類1種，占比20.23%。基于不同牛油果油樣品中揮發(fā)性香氣化合物的含量進行OPLS-DA分析，實現熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油樣品的鑒別。3種提取方法所得牛油果油樣品的標志差異性化合物有56種，超臨界二氧化碳萃取法有癸烷、甲苯等特有香氣化合物13種，水代法有2-庚烯-1-醇、1-辛烯-3-醇等特有香氣化合物16種，3種提取方法共有己醛、2-庚烯醛等18種香氣化合物。【結論】通過HS-SPME-GC-MS結合OPLS-DA找到牛油果油揮發(fā)性化合物的差異性，從而篩選出差異性形成的潛在物質，可用于快速鑒別牛油果油的提取方法。

關鍵詞： 牛油果油;頂空固相微萃取—氣相色譜—質譜（HS-SPME-GC-MS）;揮發(fā)性香氣;偏最小二乘判別分析（OPLS-DA）;模型

中圖分類號： S609.9;TS225.1? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標志碼： A 文章編號：2095-1191（2021）03-0779-10

HS-SPME-GC-MS coupled with OPLS-DA to analyze the effects of extraction methods on volatile aroma compounds of avocado oil

OUYANG Hong-jun1，2， LIU Yi-jun3，4，5*， YUAN Yuan3，4，5， JING Wei3，4，5，

ZHANG Li3，4，5， LI Ji-hua3，4，5

（1South Subtropical Crops Research Institute， Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences， Zhanjiang，Guangdong? 524091， China; 2Key Laboratory of Tropical Fruit Tree Biology， Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Zhanjiang， Guangdong? 524091， China;3Agricultural Products Processing Research Institute， Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences， Zhanjiang， Guangdong? 524001， China; 4Key Laboratory of Tropical Crop Products Processing of Ministry of Agriculture and Rural Affairs， Zhanjiang? 524001， China; 5Hainan Key Laboratory of

Storage & Processing of Fruits and Vegetables， Zhanjiang， Guangdong? 524001， China）

Abstract：【Objective】The effects of three methods（namely， hot pressing method， supercritical extraction method and aqueous extraction method on the volatile aroma compounds in avocado oil were clarified， which provided data support for the extraction anddevelopment of avocado oil. 【Method】Headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry（HS-SPME-GC-MS） coupled with orthogonalpartial least squares discrimination analysis（OPLS-DA） were used to identify the volatile aromas of avocado oil extracted by hot pressing method， supercritical carbon dioxide extraction and water extraction method， and to distinguish between groups and analyze the overall difference. 【Result】In total， 80 kinds of volatile aroma compounds were identified from avocado oil extracted by the three methods， and there were 40， 40 and 45 volatile aroma compounds? in the oil extracted by hot pressing method， supercritical carbon dioxide extraction and water extraction method respectively. They were mainly hydrocarbons， aldehydes， acids and alcohols. There were 17 kinds of hydrocarbons， 5 kinds of aldehydes， 8 kinds of alcohols and 3 kinds of acids in hot pressing method， accounting for 45.68%， 3.31%， 9.39% and 21.65%， respectively. There were 13 kinds of hydrocarbons， 14 kinds of aldehydes，8 kinds of alcohols，and 2 kinds of acids were identified in water extraction method， accounting for 28.87%，26.42%， 15.92%， 19.53%. There were 21 kinds of hydrocarbons， 9 kinds of aldehydes， 4 kinds of alcohols，1 kinds of acids in supercritical carbon dioxide extraction method， accoun-ting for 42.99%， 12.77%， 7.75%， 20.23%， respectively. OPLS-DA method was used to analyze the volatile aroma compounds produced by three avocado oil samples， which could effectively distinguish avocado oil samples obtained by three methods.There were 56 kinds of symbolic difference compounds existed in three samples， and 13 kinds of special components in supercritical carbon dioxide extraction， such as decane and toluene， and 16 kinds of special components in aqueous method， such as 2-heptene-1-ol and 1-octene-3-ol， and 18 kinds of common components in there methods， such as hexanal， 2-heptenal.【Conclusion】The differences of volatile aroma compounds are analyzed by HS-SPME-GC-MS combined with OPLS-DA， and the potential compounds that form differences are screened out. This method can be used to quickly identify the extraction methods of avocado oil.

Key words： avocado oil; headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry（HS-SPME-GC-MS）; volatile aroma; orthogonal partial least squares discrimination analysis（OPLS-DA）; model

Foundation item：Species Variety Resource Protection Project of Ministry of? Agriculture and Rural Affairs （125163006000 160004）;Central Public-interest Scientific Institution Basal Research Fund for Chinese Academy of Tropical Agricultural Sciences（1630122017014， 1630062020004）

0 引言

【研究意義】牛油果是我國重要的熱帶亞熱帶水果及木本油料作物（Tan，2019）。Hass作為最主要的品種，占世界總種植面積的80%，世界總產量1600多萬t（何國祥和陳海紅，2008;Ramírez-Gil et al.，2018）。牛油果主要由果皮、果殼和果肉組成，其中牛油果油是其果肉重要的營養(yǎng)成分，且具有極高的食用價值和保健價值（Araújo et al.，2018）。牛油果油是采用壓榨法（沈輝和王梅，1999）、水代法（崔曉冰，2015）等方法從新鮮牛油果果肉中提取出的天然植物油，加工方式和成熟度等對其營養(yǎng)組成和理化特性的影響存在一定差異。牛油果油的風味是影響牛油果油品質的重要指標，提取方法對其香氣成分也存在影響，因此有必要對牛油果油的風味進行研究，為其加工提供基礎數據支撐。【前人研究進展】頂空固相微萃取與氣相色譜—質譜聯(lián)用技術（HS-SPME-GC-MS）是研究和分析植物油脂揮發(fā)性物質最常用的技術（陳宜，2019）。Cecchi和Alfei（2013）利用HS-SPME-GC-MS從特級初榨橄欖油中鑒定出48種揮發(fā)性風味物質。Wei等（2013）利用HS-SPME-GC-MS從3種新疆產亞麻籽油中共鑒定出60種揮發(fā)性風味物質。魏長慶（2015）利用HS-SPME-GC-MS研究了不同胡麻品種和不同制備工藝對胡麻油香氣品質的影響，并從胡麻油中鑒定出46種揮發(fā)性物質。偏最小二乘判別分析（Orthogonal partial least squares discrimination analysis，OPLS-DA）是一種有監(jiān)督的判別分析統(tǒng)計方法（王璐等，2020），建立目標對象與樣品類別之間的關系模型，以實現對樣品類別的預測。王芳旭等（2016）利用四級桿串聯(lián)飛行時間質譜及OPLS-DA分析國內不同產地蒺藜果實之間以及果實與全草之間化學成分的差異，結果表明各產地蒺藜果實之間無顯著差異，而蒺藜果實與全草之間存在一定差異性。郭威等（2017）采用聚類分析結合OPLS-DA分析越南和中國產土茯苓化學成分的差異，并對樣品進行產地鑒別，結果表明采用OPLS-DA分析樣品的指紋圖譜，既可從整體角度分析越南和中國土茯苓化學成分的異同，又可對兩者差異性化合物進行辨識。鄺格靈等（2020）采用OPLS-DA區(qū)分四川保寧醋和山西老陳醋揮發(fā)性差異代謝產物的總體差異，結果表明，糠醛、乙酸乙酯、2，4-二叔丁基酚、醋酸、乙酸苯乙酯和苯乙醇6種風味物質是對2種食醋差異貢獻最大的潛在標志物。【本研究切入點】目前國內外關于牛油果油的研究主要集中于藥理學特性（Tan，2019），加工方法對其組成、理化特性和抗氧化特性等的影響（劉義軍等，2020），以及油脂無損鑒別方法研究（張鳳娟等，2020），而針對牛油果油香氣的研究較少，馬會芳等（2020）采用氣相色譜—離子遷移質譜技術結合主成分分析法對熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法3種方法提取的牛油果油中揮發(fā)性香氣成分進行鑒定與質量評價，構建了牛油果油香氣質量評價模型。利用HS-SPME-GC-MS結合OPLS-DA分析不同提取方法對牛油果油揮發(fā)性香氣化合物的影響鮮見報道。【擬解決的關鍵問題】采用HS-SPME-GC-MS對不同提取方法所得牛油果油中揮發(fā)性香氣化合物進行鑒定，采用OPLS-DA建立牛油果油香氣中醛類、醇類等化合物與樣品之間的關系模型，實現樣品類別的預測，再以變量投影重要度（Variable importance for the projection，VIP）及譜系和heatmap分析找到能標記差異的信號分子，從而篩選出差異形成的潛在標志物，建立一種快速、簡單、高效的牛油果油鑒別方法，為牛油果油的提取和開發(fā)利用提供數據支持。

1 材料與方法

1. 1 試驗材料

牛油果從湛江市昌大昌超級購物超市購買，品種為Hass，產地墨西哥。主要儀器設備：氣相色譜質譜聯(lián)用儀（GC-MS-QP2010 Plus，日本島津公司）、榨油機（OP101，深圳市億美康電子商務有限公司）和超臨界二氧化碳萃取儀（HSFE-5+1，江蘇高科制藥設備有限公司）。

1. 2 牛油果油制備

1. 2. 1 原料預處理 牛油果去皮去核后，將果肉切成厚度×長度×寬度為1 cm×1 cm×1 cm的布丁，置于真空冷凍干燥機中干燥72 h，干燥溫度-40 ℃，真空度0.009 MPa，得到牛油果果丁。

1. 2. 2 熱榨法 利用單螺桿壓榨機對牛油果果丁壓榨制油，壓榨所得油渣混合物置于低溫高速離心機中，10000 r/min離心10 min去除其他雜質，收集牛油果油置于4 ℃冰箱保存，編號為HP_O，用于檢測與分析。

1. 2. 3 超臨界二氧化碳萃取法 參考Corzzini等（2017）使用的萃取方法，采用萬能粉碎機將所得牛油果果丁粉碎，過40目篩，然后將牛油果果粉置于超臨界二氧化碳萃取儀中萃取，I級萃取溫度45 ℃、萃取壓力5 MPa，II級萃取溫度55 ℃、萃取壓力21 MPa，I級分離溫度50 ℃、分離壓力6 MPa，II級分離溫度30 ℃、分離壓力6 MPa，所得牛油果油靜置1 h排出油內二氧化碳，然后置于低溫高速離心機中，10000 r/min離心10 min去除其他雜質，收集牛油果油置于4 ℃冰箱保存，編號為SC_O，用于檢測與分析。

1. 2. 4 水代法 參考Werman和Neeman（1987）使用的油脂提取法，實際提取過程中對其參數進行相關修改。牛油果去皮去核，收集新鮮果肉，稱取果肉1000 g，按照料水比1∶2打漿，所得漿液在膠體磨中研磨1 min，加入1∶2的水清洗機器，料漿與清洗液混合，攪拌均勻，調節(jié)pH 8.0，置于75 ℃水浴中低速攪拌1.5 h，再10000 r/min離心10 min，取上層油（含乳化層），置于4 ℃冰箱中冷藏24 h，然后低溫高速離心機10000 r/min離心10 min去除乳化層取上層清油，收集牛油果油置于4 ℃冰箱保存，編號為AQ_O，用于檢測與分析。

1. 3 HS-GC-MS分析

1. 3. 1 采樣條件 取0.2 g樣品置于20 mL頂空瓶中，將50 μm DVB/CAR/PDMS萃取頭于80 ℃下平衡吸附30 min，于250 ℃熱解吸5 min，同時啟動一起采集數據。

1. 3. 2 GC條件 HP-5ms色譜柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm）;進樣口溫度250 ℃;色譜柱采用程序升溫：起始柱溫60 ℃，保持2 min，以5 ℃/min升溫至220 ℃，保持10 min，載氣為氦氣;流速0.72 mL/min。

1. 3. 3 MS條件 EI電離源，電子能量70 eV，接口溫度250 ℃，離子源溫度230 ℃，質量掃描范圍（m/z）35～500 u。

1. 4 統(tǒng)計分析

所有樣品平行測量3次，為確保數據的可重現性，3次平行試驗均出現的化合物作為分析對象。所得數據采用NIST Chemical Structures庫（2014）和Wiley Library庫（9）進行定性分析，采用峰面積歸一化法對揮發(fā)性有機化合物成分相對定量。采用Origin Pro、SIMCA 14.1和MultiExperiment Viewer進行繪圖、數據處理及主成分分析。

2 結果與分析

2. 1 3種提取方法所得牛油果油中揮發(fā)性香氣化合物的組成和相對含量

由表1可知，3種不同提取方法所得牛油果油樣品共鑒定出80種揮發(fā)性香氣化合物，其中同分異構體1對，熱榨法、超臨界二氧化碳萃取法和水代法所得牛油果油樣品中分別檢出40、40和45種揮發(fā)性香氣化合物。

由表1和圖1可知，熱榨法所得牛油果油中碳氫類化合物種類最多，為17種，占比也最大，為45.68%，化合物種類排序為碳氫類（17種）>醇類（8種）>醛類（5種）>酮類（4種）>酸類=酯類（3種），占比排序為碳氫類（45.68%）>酸類（21.65%）>醇類（9.39%）>醛類（3.31%）>酮類（2.65%）>酯類（1.62%）;超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油中碳氫類化合物種類最多，為21種，占比也最大，為42.99%，化合物種類排序為碳氫類（21種）>醛類（9種）>醇類（4種）>酯類（3種）>酮類（2種）>酸類（1種），占比排序為碳氫類（42.99%）>酸類（20.23%）>醛類（12.77%）>醇類（7.75%）>酯類（7.12%）>酮類（3.97%）;水代法所得牛油果油中醛類化合物種類最多，為14種，碳氫類化合物占比最大，為28.87%，化合物種類排序為醛類（14種）>碳氫類（13種）>醇類（8種）>酮類（5種）>酯類（3種）>酸類（2種），占比排序為碳氫類（28.87%）>醛類（26.42%）>酸類（19.53%）>醇類（15.92%）>酯類（4.38%）>酮類（3.77%）。

3種提取方法所得牛油果油中醛類和酯類化合物相對含量存在顯著差異（P<0.05，下同），水代法中醇類和碳氫類化合物相對含量與其他2種提取方法存在顯著差異，熱榨法中酮類化合物相對含量與其他2種提取方法存在顯著差異，而3種提取方法所得牛油果油中酸類化合物相對含量間差異不顯著（P>0.05）（表1）。

由此推斷，3種不同提取方法所得牛油果油樣品的揮發(fā)性香氣化合物以碳氫類、醛類、酸類和醇類為主，提取方法對牛油果油揮發(fā)性香氣化合物種類和占比的影響較大，但種類數最多，含量并不一定最高。

2. 2 3種提取方法所得牛油果油中揮發(fā)性香氣化合物代謝組學差異分析結果

2. 2. 1 OPLS-DA建模與模型評價 OPLS-DA模型中R2X和R2Y分別表示所建模型對X和Y矩陣的解釋率，Q2表示模型的預測能力，理論上R2和Q2越接近1.0說明模型越好，越低說明模型的擬合準確性越差;通常情況下R2和Q2高于0.5（50%）較好，高于0.4即可接受，且兩者差值不應過大（鄺格靈等，2020）。由圖2可知，模型中R2X=0.891，R2=0.987，Q2=0.978，其中R2X=0.891表明該模型能反映89.1%數據的變化，R2和Q2接近1.0表明該模型具有良好的可解釋度和擬合度。3組牛油果油樣品在OPLS-DA得分散點圖上聚類良好，組內差異小，不同組間樣品實現完全分離。

為避免OPLS-DA模型能有效區(qū)分組間樣本，卻無法有效預測新樣本數據集時的過擬合現象，采用SIMCA 14.1中置換檢驗（Permutation test）和交叉驗證分析（CV-ANOVA）功能來驗證模型的可靠性，置換檢驗結果如圖3所示，圖中橫坐標表示置換檢驗時樣本的保留度，保留度等于1.0處的點即為原OPLS-DA模型所得的R2和Q2。置換檢驗過程中，若所有R2和Q2均低于置換保留等于1.0的值時，且Q2點回歸線與橫坐標交叉或小于0，一般認為截距為負值，統(tǒng)計模型有效，沒有過擬合（黃浩等，2020）。由圖3可知，經200次交叉驗證后，模型Q2回歸線仍與橫坐標交叉，且與縱坐標交叉的截距小于0，說明模型沒有過擬合。同時交叉驗證分析結果中顯著性概率值P=2.61×10-5<0.05，說明本研究建立的OPLS-DA模型穩(wěn)定可靠，具有統(tǒng)計學意義。

2. 2. 2 潛在差異性標志物 VIP是OPLS-DA模型變量的權重值，可用于衡量各組分積累差異對各組樣本分類判別的影響強度和解釋能力，VIP值越大，貢獻率越大，通常VIP>1為常見的差異代謝物篩選標準（李遠彬，2017）。由圖4可知，VIP>1的化合物有57種。為使分析結果更準確，采用Kruskal-Wallis檢驗對VIP>1的化合物進行分析（Zhang et al.，2013），分析結果如表2所示，卡拉烯組分的概率值>0.05，不顯著，其余56種化合物的概率值<0.05，顯著。由此說明，3種提取方法存在較多的差異性標志物，提取方法對牛油果油揮發(fā)性香氣化合物有較大影響。

2. 2. 3 不同提取方法所得牛油果油標志差異性成分的層聚類分析 為進一步分析提取方法對牛油果油揮發(fā)性香氣品質的影響，在2.2.2基礎上對56種標志差異性化合物做譜系和heatmap分析，以便更好地體現56種差異性化合物在不同牛油果油樣本中的變化趨勢。由圖5可知，通過層聚類分析可將牛油果油中香氣化合物分為四大類，I類以超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油為主的香氣化合物，II和IV類為3種提取方法所得牛油果油共有香氣化合物，III類以水代法所得牛油果油為主的香氣化合物。其中紅色框所示13種化合物為超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油的特有香氣化合物，分別為鄰二甲苯（46）、1，2，3-三甲苯（21）、癸烷（10）、乙酸己酯（7）、甲苯（8）、異戊醇（4）、間二甲苯（5）、甲基環(huán)己烷（2）、3-羥基-2-丁酮（19）、異戊醛（9）、1，3-丁二醇（6）、苯（3）和乙酸乙酯（20）;綠色框所示16種化合物為水代法所得牛油果油的特有香氣化合物，分別為苯甲醛（31）、2，4-壬二烯醛（32）、甲基庚烯酮（33）、愈創(chuàng)木烯（34）、2-辛烯-1-醇（40）、7-甲基-3-辛炔（38）、庚醛（41）、醋酸辛酯（37）、3-辛烯-2-酮（36）、2-癸烯醛（39）、葉醇（35）、正辛醛（49）、2-庚烯-1-醇（42）、4-癸烯醛（43）、廣藿香烷（47）和1-辛烯-3-醇（44）;黑色框中18種化合物為3種提取方法所得牛油果油共有香氣化合物，分別為古巴烯（55）、乙醇（25）、1，2，3，4，4a，7-六氫-1，6-二甲基-4-（1-甲基乙基）-萘（17）、γ-甲基-γ-己內酯（15）、α-姜黃烯（12）、α-甜沒藥烯（14）、α-茂烯（13）、5-甲基-2-己酮（16）、δ-卡丁烯（22）、4-環(huán)己基-2-丁酮（24）、松油烯-4-醇（23）、γ-松油烯（54）、β-甜沒藥烯（48）、β-金合歡烯（57）、古巴烯（55）、己醛（51）、2-庚烯醛（52）和（E，E）-2，4-癸二烯醛（45），其中己醛（51）、2-庚烯醛（52）和（E，E）-2，4-癸二烯醛（45）的相對含量較高。

3 討論

3種提取方法所得牛油果油共鑒定出80種揮發(fā)性香氣化合物，以碳氫類、醛類、酸類和醇類為主。其中熱榨法和超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油中碳氫類化合物種類最多，占比也最大;水代法所得牛油果油中醛類化合物種類最多，碳氫類化合物占比最大。本研究與陳金明（2018）的研究結果相比，二者均檢出丙二醇、戊醇、戊醛、己醛、庚醛、2-庚烯醛、壬醛、2-癸烯醛、乙酸和羥基丙酮10種相似組分，其余組分不同。由于其未列出油的品種、提取方法及化合物的保留時間等，因此難以分析存在差異的原因。

OPLS-DA與主成分分析方法（Principal component analysis，PCA）不同，PCA是一種掌握事物主要矛盾的統(tǒng)計分析方法，可從多元事物中解析出主要影響因素，揭示事物的本質，簡化復雜的問題，而OPLS-DA是一種有監(jiān)督的判別分析統(tǒng)計方法，其運用OPLS-DA建立目標產物與樣品類別之間的關系模型，以實現對樣品類別的預測。本研究運用OPLS-DA建立牛油果油揮發(fā)性香氣化合物與3種提取方法的關系模型，可快速區(qū)分牛油果油提取方法。鄺格靈等（2020）對比了OPLS-DA與PCA用于四川保寧醋和山西老陳醋的鑒別，結果表明OPLS-DA能最大程度實現樣本的分離，便于更準確地尋找2種醋的化學成分差異。

通過譜系和heatmap分析結果表明，3種提取方法所得的牛油果油在種類及相對含量上均存在明顯差異，3種提取方法有其特有香氣化合物，也有其特異性化合物。超臨界二氧化碳萃取法所得牛油果油中代表性化合物有石竹烯、香檸檬烯、3-羥基-2-丁酮、乙酸乙酯、乙酸、正己醇等，特有香氣化合物有乙酸乙酯、癸烷、乙酸己酯、異戊醇、3-羥基-2-丁酮、異戊醛等。水代法所得牛油果油中代表性化合物有石竹烯、香檸檬烯、正己醇、己醛、2-庚烯醛、壬醛、2-辛烯醛、2，4-癸二烯醛、5-癸烯-1-醇乙酸酯等，特有香氣化合物有2-癸烯醛、庚醛、苯甲醛、愈創(chuàng)木烯、3-辛烯-2-酮等。熱榨法所得牛油果油中代表性化合物有石竹烯、卡拉烯、正己醇、異辛烷、乙酸、香檸檬烯、β-甜沒藥烯等，特有香氣化合物有α-茂烯、對傘花烴、2，3-丁二醇、松油烯-4-醇、4-甲基-3-戊烯酸、γ-松油烯等。其中己醛、2-庚烯醛、（E，E）-2，4-癸二烯醛和β-甜沒藥烯等屬于3種提取方法的共性組分。基于不同油脂提取方法能產生特異性香氣化合物的特點，可用于提取方法的鑒別，共有成分可表征牛油果油的香氣特征。李梓銘等（2019）初步確定了E-2-辛烯醛和辛醛用于鑒別山茶籽油的加工工藝。由于本研究僅對Hass品種進行分析，未對其他品種進行分析，因此后期需對不同品種所得牛油果油香氣做進一步分析，確定其影響。

4 結論

不同提取方法所得牛油果油均有其特征香氣成分，通過OPLS-DA、VIP分布圖、Kruskal-Wallis檢驗、譜系和heatmap分析能實現牛油果油種類的快速區(qū)分，且快速找到其差異性，HS-SPME-GC-MS結合OPLS-DA可應用于對牛油果油的加工方法快速鑒別。

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（責任編輯 羅 麗）