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不同品種及產地西梅香氣成分差異性研究

2021-12-21 12:43:54張玎婕胡超朱遠洋楊龍彥胡志忠宋凌勇梁淼張峻松
食品研究與開發 2021年23期
關鍵詞:分析

張玎婕,胡超,朱遠洋,楊龍彥,胡志忠,宋凌勇,梁淼,張峻松*

(1.鄭州輕工業大學 食品與生物工程學院,河南 鄭州 450001;2.廣西中煙工業有限責任公司,廣西 南寧 530001)

西梅(Prunus salicina Lind)屬于薔薇科(Rosaceae)李屬(Prunus)歐洲李種,落葉小喬木,原產地為西亞和歐洲,近幾年開始進入國內市場,主要在新疆喀什、四川汶川等地引用栽培[1-3]。西梅中富含人體所需的維生素、礦物質、膳食纖維及抗氧化物質等營養元素,且不含脂肪和膽固醇,具有延緩機體和大腦衰老的功效,有“奇跡水果”之美譽[4-6]。西梅因具有獨特的風味,除鮮食外,還可以加工成果脯、罐頭、飲料、果醬等產品,具有較高的利用價值[5]。

但目前關于西梅的研究多為栽培技術[7-9]、授粉技術[10-11]、制干[12-14]等方面,對于西梅香氣成分的研究較少,張翼鵬等[15]基于氣相色譜-嗅覺(gas chromatography-olfactometry,GC-O)、香氣活性值(odor activity value,OAV)和S型曲線法研究了3個不同品種西梅的特征香氣,但其西梅產地均為國內,且未明確不同西梅香氣成分差異性的主要原因,因此本文以市售的4種國內外西梅為研究對象,通過同時蒸餾萃取法結合氣相色譜質譜聯用技術(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)對其香氣成分進行測定分析,利用主成分分析和聚類分析比較不同產地及品種西梅香氣成分組成的差異性,為西梅綜合利用和品質提升提供理論基礎和數據支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

4種不同產地及品種的西梅分別為美國加州西梅(γ1)、新疆喀什紅喜梅(γ2)、四川汶川女神(γ3)以及新疆喀什女神(γ4),每個品種選取大小均一、無損傷的果實,去核,攪碎制成果漿,用于香氣成分分析。

氯化鈉、無水硫酸鈉(分析純):天津市致遠化學試劑有限公司;二氯甲烷(≥99.9%,分析純):迪馬科技試劑有限公司;乙酸苯乙酯(≥98%,分析純):百靈威科技有限公司。

1.2 儀器與設備

數顯恒溫水浴鍋(HH-4型):金壇市醫療儀器廠;低溫冷卻循環泵(DLSB型):鄭州凱鵬實驗儀器有限公司;電熱套(SHSL型):上海樹立儀器有限公司;氣相色譜-質譜聯用儀(7890B GC/5977AMSD型):美國Agilent公司;電子天平(EL204):Mettler-Toledo儀器(上海)有限公司;同時蒸餾萃取裝置:安徽科騰試驗設備有限公司;AQ-180E多用途磨粉碎機:慈溪市耐歐電器有限公司。

1.3 試驗方法

1.3.1 香氣成分的提取與收集

稱取150 g(精確至0.001 g)西梅果漿,倒入同時蒸餾萃取裝置一端的1 000mL圓底燒瓶中,加入350mL蒸餾水和30 g氯化鈉,用電熱套加熱;裝置的另一端連接濃縮瓶,加入60 mL二氯甲烷,60℃水浴加熱,反應時間為2.5 h,取出萃取液轉入100 mL錐形瓶后加入適量無水硫酸鈉,常溫(25℃)下靜置過夜,濾液加入1 mL(0.214 mg/mL)乙酸苯乙酯內標溶液,將其在60℃水浴鍋中濃縮至1.0 mL,過0.45 μm有機濾膜后移至1.5 mL色譜瓶中,待上樣。

1.3.2 分析條件

1.3.2.1 色譜條件

色譜柱:HP-5MS毛細管柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm);載氣:氦氣;載氣流量:1.0 mL/min;進樣口溫度:280 ℃;進樣量:1 μL;分流比:5∶1;升溫程序:50 ℃,保持2 min,以4℃/min的速率升溫至280℃,保持20 min。

1.3.2.2 質譜條件

離子源:電子轟擊(electron impact ion source,EI)源;電子能量:70 eV;離子源溫度:230℃;四極桿溫度:150℃;傳輸線溫度:280℃;電子倍增器電壓:1 994 V;掃描模式:全掃描。

1.3.2.3 定性定量分析

全掃模式下,采用NIST14庫檢索,對樣品進行定性分析確定未知物,采用峰面積歸一化法進行半定量分析。

1.4 數據分析

使用SPSS25.0軟件對數據進行主成分分析(principal component analysis,PCA)以及聚類分析。

2 結果與討論

2.1 不同品種及產地西梅的香氣成分分析研究

4種不同產地及品種西梅香氣成分及含量分析結果見表 1,γ1、γ2、γ3、γ4 西梅的總離子流色譜圖見圖1~圖 4。

圖1 美國加州西梅(γ1)香氣成分總離子流色譜圖Fig.1 Total ion current chromatogram of the aroma components of prunes from California,USA(γ1)

圖2 新疆喀什紅喜梅(γ2)香氣成分總離子色譜圖Fig.2 The total ion chromatogram of the aroma components of Xinjiang Kashgar red prunes(γ2)

圖3 四川汶川女神西梅(γ3)香氣成分總離子流色譜圖Fig.3 The total ion current chromatogram of the aroma components of Sichuan Wenchuan goddess prunes(γ3)

圖4 新疆喀什女神西梅(γ4)香氣成分總離子流色譜圖Fig.4 The total ion current chromatogram of the aroma components of the goddess of Xinjiang Kashgar prunes(γ4)

表1 4種不同產地及品種西梅香氣成分及含量分析結果Table 1 Analysis results of aroma components and content of prunes from 4 different producing areas and varieties

續表1 4種不同產地及品種西梅香氣成分及含量分析結果Continue table 1 Analysis results of aroma components and content of prunes from 4 different producing areas and varieties

續表1 4種不同產地及品種西梅香氣成分及含量分析結果Continue table 1 Analysis results of aroma components and content of prunes from 4 different producing areas and varieties

由表1、圖1~圖4可知,來自不同產地及品種的西梅樣品中共檢測出103種香氣化合物,其中γ1西梅51種、γ2西梅73種、γ3西梅62種、γ4西梅63種。醛類物質在4種西梅香氣成分中所占比例均最大。4種西梅中共有的香氣成分為26種,包括醇類5種,即正己醇、正辛醇、芳樟醇、苯甲醇以及(E)-2-已烯-1-醇;酮類2種,即大馬士酮和3H-吡喃-2,6-二酮;醛類7種,即正己醛、糠醛、反-2-己烯醛、庚醛、正辛醛、苯乙醛以及壬醛;酯類1種,即柳酸甲酯;酸類7種,即苯甲酸、正壬酸、正癸酸、月桂酸、肉豆蔻酸、棕櫚酸、亞油酸;烯烴類1種,即d-檸檬烯;酚類1種,即2-甲氧基-4-乙烯基苯酚;氧化雜環類1種,即2,3-二氫苯并呋喃。

不同品種及產地西梅香氣成分相對含量的對比結果見圖5。

圖5 不同品種及產地西梅香氣成分相對含量的對比Fig.5 Comparison of relative content of aroma components of prunes from different varieties and producing areas

根據表1所得結論并結合圖5可知,在相同的分析條件下,不同產地以及品種的西梅中香氣成分的種類及其相對含量存在較大差異,張翼鵬等[15]的研究表明,葉醇、正己醇、大馬士酮、辛醛、庚醛、己醛、反-2-己烯醛、苯乙醛等為西梅的特征香味成分,并含有脂肪香、果香、花香、青香、甜香等主要香韻。

γ1西梅中醛類物質高達79.76%,其特征香氣成分正己醛、反-2-己烯醛的含量遠高于其他品種及產地,庚醛、正辛醛的含量僅為其他品種及產地的一半,且都具有青草、脂肪香氣[16-17];d-檸檬烯含量遠高于其他品種,達21.50 μg/g,具有柑橘、松木等令人悅人的氣息[18-20]。γ2西梅中除醛類外,醇類、酯類、酚類物質所占比例較大,正己醇所占含量較高,達13.98 μg/g,特征香氣成分苯乙醛的含量低于其他品種及產地,為6.64μg/g,兩者均具有特殊的花香、水果的甜香氣息[21-22];γ3、γ4西梅中大馬士酮所占含量較高,達10.18、10.72 μg/g,具有甜的果香、青香、花香、木香氣息[23];葉醇在γ4中含量最高,達 15.03μg/g,具有青香、綠葉香香氣[24];丁香酚、異丁香酚未在γ1西梅中檢出,在γ2、γ3、γ4西梅中均有檢出,其香氣柔和,類似丁香的氣息,具有清甜的辛香[25]。

2.2 不同品種及產地西梅香氣成分的主成分分析

利用SPSS25.0分析軟件對不同產區及品種的西梅中103種香氣成分進行主成分分析,得到特征值以及貢獻率見表2。

表2 3個主成分的特征值和貢獻率Table 2 The eigenvalues and contribution rates of the three principal components

由表2可知,主成分1的貢獻率為48.62%,主成分2的貢獻率為30.88%,主成分3的貢獻率為20.50%,3個主成分的累積貢獻率達100.00%,說明西梅中的103種揮發性香氣成分可以分別用主成分1、主成分2、主成分3進行主成分分析,其主成分載荷的矩陣見表3。

由表3可知,芳樟醇、月桂烯醇等36種物質在主成分1中有較高矩陣(|載荷|>0.8),即主成分1反映上述36種指標的信息;苯甲醇、對甲基苯異丙醇等9種物質在主成分2中有較高矩陣(|載荷|>0.8),即主成分2反映上述9種指標的信息;苯乙醛、2,4-二羥基-2,5-二甲基-3(2H)-呋喃-3-酮等 12種物質在主成分3中有較高矩陣(|載荷|>0.8),即主成分3反映上述12種指標的信息。

表3 主成分載荷矩陣Table 3 Main component load matrix

續表3 主成分載荷矩陣Continue table 3 Main component load matrix

根據表1中4個不同產地及品種西梅中103種香氣成分的含量、表2中前2個主成分的貢獻值和表3中103種香氣成分的載荷值計算出4種西梅的第一、二成分值,然后以103種香氣成分的第一主成分為X坐標,第二主成分為Y坐標,作散點圖,見圖6。不同品種及產地西梅的主成分散點圖見圖7。

圖6 103種香氣成分的主成分散點圖Fig.6 The main component dispersion point diagram of 103 flavor components

圖7 不同品種及產地西梅的主成分散點圖Fig.7 Distribution points of main ingredients of prunes from different varieties and origins

由圖7可知,4個品種西梅根據距離遠近分為3個區域,其中γ3西梅與γ4西梅可以視為較接近且與γ1、γ2西梅相距較遠,表明γ3西梅與γ4西梅中的香氣成分及其含量具有較高的相似性。

圖6結合圖7可知,γ1西梅的香氣成分主要集中在第一主成分的負半軸以及第二主成分的正半軸,按影響力大小依次為正己醛(A25)、2-己烯醛(A27)、苯甲酸(A66)、d-檸檬烯(A83)、氧化環己烯(A80)、2,6-二異丙基苯酚(A97)、5-烯丙基愈創木酚(A95)、芳樟醇(A7);γ2西梅的香氣成分主要集中在第一主成分、第二主成分的正半軸,按影響力大小依次為棕櫚酸(A74)、2,2′-亞甲基雙(4-甲基-6-叔丁基苯酚)(A101)、棕櫚酸乙酯(A54)、正己醇(A4)、亞油酸乙酯(A56)、硬脂酸乙酯(A60)、亞麻酸(A78);γ3西梅的香氣成分主要集中在第一主成分的正半軸,按影響力大小依次是壬醛(A36)、苯乙醛(A35)、環己烯(A83)、柳酸甲酯(A45)、3H-吡喃-2,6-二酮(A20)、月桂酸(A73);γ4西梅的香氣成分主要集中在第一主成分的正半軸以及第二主成分的負半軸,按影響力大小依次是糠醛(A26)、亞油酸(A77)、正壬酸(A68)、葉醇(A2)、α-松油醇(A14)、2-甲氧基-4-乙烯基苯酚(A94)。

2.3 不同品種及產地西梅香氣成分的聚類分析

不同品種及產地西梅中香氣成分聚類分析見圖8。

如圖8所示,在歐氏距離為2.5處,可將4個不同產區的西梅分為3類,第1類為γ3、γ4西梅,第2類為γ2西梅,第3類為γ1西梅。其中γ1為美國加州西梅、γ2新疆喀什紅喜梅西梅、γ3為四川汶川女神西梅以及γ4為新疆喀什女神西梅,結果表明,品種是造成西梅香氣成分差異性較大的原因之一。

圖8 不同品種及產地西梅中香氣成分聚類分析圖Fig.8 Cluster analysis of aroma components in prunes from different varieties and origins

3 結論

本文利用同時蒸餾萃取法結合氣相色譜質譜聯用法檢測分析了4種不同品種及產地西梅中的香氣成分,并通過主成分法及聚類法對其香氣成分進行分析,結果表明:不同品種及產地西梅中香氣成分主要包括醛類、酸類、醇類、酮類、酯類、烯烴類、酚類及含氮雜環類等物質,其中醛類物質為西梅的主要香氣成分,不同品種及產地間西梅的特征香氣成分含量存在較大差異。主成分分析表明,γ3西梅與γ4西梅中的香氣成分及其含量具有較高的相似性,而與γ1西梅、γ2西梅差異性較大。通過聚類分析可將4個不同品種的西梅分為3類,γ1西梅、γ2西梅、γ3西梅與γ4西梅,這與主成分分析結果基本吻合。主成分分析及聚類分析表明,品種是造成西梅香氣成分差異性較大的原因之一。

該研究可為探究不同品種及產地西梅間香氣成分的差異性、西梅綜合的利用和品質提升提供理論基礎和數據支撐。

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