豉香型白酒酒曲中酵母分离、选育和鉴定

以豉香型白酒酒曲为含菌样品.经分离得多种菌株,分别对其的发酵力、对糖的利用情况分析.确认X1、X2、X3、X4为主要功能性酵母菌.     

酱香白酒中两种异嗅物质鉴定的研究

采用GC-MS技术与感官品评相结合的方法分析了某酱香型白酒的嗅味物质。通过谱图比对及统计学分析,找出高锰酸钾处理前后酒样中具有显著性差异的物质,最终确定了白酒中臭味物质的主要组成。结果表明,二甲基二硫和二甲基三硫是白酒中主要的臭味物质,在异味酒样中的浓度分别为439.26μg/L和547.16μg/L。另外,从生产工艺的角度提出了防止白酒中臭味产生的措施。     

气相色谱质谱联用法测定白酒中4类风味物质

目的:探究不同香型白酒风味成分组成规律与差异。方法:建立了同时测定白酒中酯类、醇类、酸类、醛类等微量成分的气相色谱质谱联用法(GC-MS)。采用选择离子(SIM)模式,外标法定量,并通过质谱数据库匹配、日内及日间相对标准偏差等进行方法考察。结果:白酒中酯类、醇类、醛类、酸类的检出限为0.007~0.070 mg/L,定量限为0.020~0.200 mg/L,并且在0.000 5~5.0 g/L的范围内线性良好,相关系数R²≥0.998 5。在60%乙醇水溶液中分别添加低、中、高3个浓度水平的标准品进行准确度试验,4类风味物质的平均回收率为87.8%~107.4%,相对标准偏差为2.0%~7.4% (n=6)。结论:试验方法可用于白酒中多种类风味物质的定量分析。     

酱香型白酒缺陷酒中异嗅物质研究进展

白酒在酿造过程中不可避免会形成一定量的缺陷酒。缺陷酒的存在制约着优质白酒的产量,避免缺陷酒的产生已成为一个重大问题。本文就酱香型白酒的典型缺陷酒,以异嗅物质为主线,对异嗅物质的化学本质、检测方法、代谢微生物及其生物防控、风味优化方法进行了综述,以期对酱香型缺陷酒未来的深入研究提供参考。     

基于电子鼻对不同香型白酒的快速识别和分类

使用声表面波zNose4200型电子鼻对不同香型的白酒测试样品进行指纹图谱采集,并分析和比较白酒测试样品的指纹图谱。通过比较峰面积差异,对样品特征峰进行提取,分别运用主成分分析、典型判别分析和聚类分析建立识别模型。研究表明:3种香型6种白酒之间存在共性又有显著差异,利用采集的数据建立的指纹图谱模型能够很好的表达出不同香型白酒香味成分之间的关系。通过对不同香型白酒的特征比较,用提取的特征信息可以区分不同香型的白酒且区分正确率达100%。所以使用声表波型电子鼻在一定程度上为白酒的生产和销售过程中不同香型的白酒鉴定和分类,提供了技术支持。      

基于电子鼻和气相色谱-质谱联用技术分析不同品种苹果酒香气物质

以陕西白水的嘎啦、红星、瑞雪、瑞阳4种苹果为原料酿造苹果酒,采用电子鼻（E-nose）和顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用（HS-SPME-GC-MS）技术分析4种苹果酒香气物质。结果表明,电子鼻检测到4种苹果酒的香气特性差异较大,利用主成分分析（PCA）法和线性判别分析（LDA）法可完全将其区分开;HS-SPME-GC-MS共检测出76种挥发性香气物质,包括醇类11种、酯类43种、醛类7种、酮类3种、酸类7种、萜烯和其他5种;嘎啦、红星、瑞雪、瑞阳苹果酒分别有66种、43种、45种、47种香气物质,总含量分别为7.17 mg/L、7.08 mg/L、6.64 mg/L、7.56 mg/L,且4种酒共有特征香气物质包括：丁酸乙酯、2-甲基丁酸乙酯、乙酸异戊酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、癸酸乙酯。电子鼻结合HS-SPME-GC-MS分析可以成功区分不同品种苹果酿造苹果酒的挥发性成分。     

基于电子舌技术的豉香型白酒分类识别研究

豉香型白酒作为广东地产酒,是中国白酒十二大主流香型之一,深受粤港澳地区和东南亚地区群众的喜爱。该研究采用电子舌技术和多变量统计学方法相结合,对广东地产豉香型白酒的滋味品质评价分析。结果表明,电子舌对同一产地不同品牌的豉香型白酒做出了较好的分类判别。从味觉雷达图发现三个品牌的酸味、涩味、苦味指标存在一定差异,而在三个品牌的分类判别结果表明,线性判别分析法优于主成分分析法,9个批次的未知样品均能准确识别,表明该模型能够较好区分不同品牌的豉香型白酒。     

气相色谱-质谱联用和电子鼻用于鉴别鸡精调味品香气成分

以新鲜鸡精、久置鸡精和哈败鸡精为研究对象,采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术分析其挥发性风味成分,并利用感官评价和电子鼻技术对鸡精样品的风味属性进行评定,并采用主成分分析法和聚类分析法研究电子鼻对鸡精的区分能力,采用偏最小二乘法建立挥发性风味成分与嗅闻感官属性之间的相关性。结果表明,鸡精调味品共检测出53种挥发性风味成分,主要包括烯类3种、醇类6种、酮类4种、醛类12种、酯类6种、芳香族化合物3种、含硫化合物13种、杂环化合物4种和其他化合物2种;人工感官评价和电子鼻结果一致,认为新鲜鸡精与久置鸡精的风味更为接近,与挥发性风味物质含量结果相吻合;偏最小二乘法结果表明,有30种挥发性风味成分与嗅闻感官属性具有较好的相关性。研究结果表明气相色谱-质谱、电子鼻结合化学计量学方法可以综合评价鸡精调味品的嗅觉风味。     

两广地区8种大米酿制市售低度白酒的风味物质比对

目的 明确两广地区市售大米酿制低度白酒的风味差异。方法 采用气相色谱法、液相色谱法、气相色谱-质谱法和电子鼻, 分别对8种低度白酒(5种米香、2种豉香型白酒和1种韩国烧酒)进行香气物质、乳酸和整体风味定量比对。结果 韩国烧酒的主要风味物质及含量明显低于国产酒(P<0.05); 国产低度白酒间的主要风味物质分布差异也较大, 如醇(不含β-苯乙醇)酯比0.4~2.5、酯酸比0.20~0.51、乳酸乙酯:乙酸乙酯1.0~3.1、乳酸:乙酸0.66~2.01、β-苯乙醇23.6~51.4 mg/L; 在8个样品中共检出96种化合物, 再次确认了韩国烧酒风味组成简单与国产酒之间存在明显风味差异; 从国产酒鉴定出共有的6种醛、5种醇、1种酮、22种酯; 在2个豉香型样品中除鉴定出已知的特征烯醛、二元酸二乙酯外, 还检出苯甲酸异丁酯、反-2-辛烯酸乙酯、甲酸庚酯3种特有成分; 电子鼻分析显示硫化合物、烷类、氮氧化合物应是区分白酒的主要特征风味物质。结论 本研究证实了国产大米酿制的低度白酒间的风味存在较大差异, 为将来利用风味分析定向优化市售低度白酒提供了前期数据支持。     

基于电子鼻结合气相色谱-质谱联用技术解析不同产地马铃薯挥发性物质的差异

目的：探究不同品种马铃薯的挥发性成分与加工温度的关系,解析不同地理环境物种的差异。方法：用电子鼻分别检测常温、100、150 ℃处理后的马铃薯挥发性物质的差异,并对所获得的数据进行线性判别分析;然后进一步采用顶空固相微萃取法制备样品,利用气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS）联用法分析其挥发性物质的种类和含量。结果：产自浙江省宁波市的1号和2号马铃薯,产自甘肃省定西市的3、4、5号马铃薯气味存在明显的差异;经GC-MS鉴定,1、2、3、4号和5号马铃薯分别检出54、62、75、71 种和46 种成分,主要有醇类、烃类、醛类、酮类、酯类、呋喃类等物质。2-戊烷基呋喃、长链烷烃、苯乙醛为1号马铃薯的特征挥发性物质;2-戊烷基呋喃、2,2,3,3-四甲基丁烷、2-辛醇、苯乙醛、油酸-3-（十八烷氧基）-丙基酯为2号马铃薯的特征挥发性物质;1-辛烯-3-醇、3-甲基醋酸-1-丁醇、甲苯、2-甲基丁醛、苯乙醛、甲酸-2-乙基己酯、碳酸-异丁基-2-乙基己酯、2-戊烷基呋喃为3号马铃薯的特征挥发性物质;1-辛烯-3-醇、3-甲基醋酸-1-丁醇、碳酸-异丁基-2-乙基己酯、水杨酸甲酯、2-戊烷基呋喃为4号马铃薯的特征挥发性物质;1-辛烯-3-醇、水杨酸甲酯、2-戊烷基呋喃、3-甲基醋酸-1-丁醇为5号马铃薯的特征挥发性物质。结论：马铃薯品种不同,主要的挥发性成分种类及其相对含量有差异,不同产地的马铃薯挥发性成分也有差异。     

基于电子鼻和电子舌的白酒检测

研究利用电子鼻和电子舌技术快速检测白酒品质。以不同品牌、不同香型和不同比例掺假白酒为检测对象,采用主成分分析、线性判别分析和偏最小二乘法对电子鼻整体气味响应图谱和电子舌在1、10、100和1000Hz四个不同频段脉冲激发下的金、银、钨、钛四个工作电极组成的传感电极阵列响应信号进行分析。结果显示:电子舌对不同品牌和不同香型白酒的区分能力要优于电子鼻,且LDA的识别效果较PCA更好;利用偏最小二乘法建立的定量预测模型,在主成分数取5时,电子舌所建模型最优。用独立样品检验模型精度,模型预测值和参考值的相关系数为0.881。研究结果可为白酒生产和销售过程中的质量监控提供支持。     

基于气相离子迁移谱和电子鼻技术分析 核桃挥发性风味物质

为研究不同品种核桃挥发性风味物质的差异和核桃品种的区分方法,以5种核桃为研究对象,采用气相离子迁移谱（GC-IMS）和电子鼻（E-nose）技术结合主成分分析(PCA）、线性判别分析（LDA）和聚类分析,对核桃挥发性风味物质的组成及品种差异进行了研究。结果表明：GC-IMS技术结合聚类分析和E-nose技术结合LDA分析均能有效区分核桃品种;采用GC-IMS技术从5种核桃中分离出73种挥发性成分,鉴定出其中19种物质,主要有醇类、酮类、醛类和酯类,其中乙醇、2-甲基丙醇、1-戊醇、3-甲基-3-丁烯-1-醇、正己醇、2-庚酮、戊醛、己醛、庚醛、壬醛、苯甲醛和乙酸乙酯是区分核桃品种的关键物质; E-nose分析结果表明,W3C、W5C、W1C和W6S传感器在区分核桃品种上有较大贡献,LDA由于考虑了组间差距,对于核桃品种的区分相较PCA更为明显;两种风味分析技术相比较,GC-IMS可对挥发性物质进行定性和定量检测,E-nose虽不能鉴定挥发性物质的具体种类,但样品处理简单,可实现品种的快速区分。     

电子鼻系统及其在谷物检测中的应用进展

电子鼻技术是近年来迅速发展的气味检测技术之一,可应用于目前以食品安全为背景下的粮食储藏品质评价、农畜产品新鲜度检测和酒类鉴别等研究领域,属于食品工业中无损检测方法。针对国内外电子鼻技术在谷物研究中的应用现状,全文综述了电子鼻的起源、构成、气体传感器阵列和模式识别分析方法等内容,重点介绍从1997年至今,国内外利用电子鼻在谷物检测中的主要研究方向及有关研究结论。最后提出电子鼻的广阔应用前景,希望能为今后的相关研究提供参考依据。      

鸡肉品质劣变的电子鼻分析

利用电子鼻分别对0℃和10℃不同贮藏时间的鸡肉进行气味指纹分析,同时进行总挥发性盐基氮(TVBN)、菌落总数检测和感官评价。对气味指纹数据进行主成分分析(PCA)和判别因子分析(DFA),采用偏最小二乘法(PLS)构建电子鼻输出信号与TVBN、菌落总数和感官评分的关系曲线。结果表明,PCA和DFA分析能区分0℃和10℃下不同贮藏时间的鸡肉,通过电子鼻PCA和DFA分析获得的结果与其新鲜度具有较好的相关性。0℃样品的TVBN、菌落总数和感官评分实测值与PLS法得到的拟合值的相关系数分别为0.9920、0.9656和0.9812;10℃样品对应的相关系数分别为0.9873、0.9762和0.9880。利用电子鼻不仅能够区分开0℃和10℃下不同贮藏时间的鸡肉,而且可以对样品的TVBN、菌落总数和感官评分值进行预测。      

应用电子鼻和GC-MS比较牛肉不同部位的挥发性物质组成

实验的目的是探讨不同部位牛肉对不同加热温度的气味影响。实验运用电子鼻对60、120℃加热后不同部位的牛肉（牛腱子肉、牛后腿肉、牛前腿肉、牛肩肉和上脑牛肉）进行电子鼻检测,所得数据采用线性判别式分析法（LDA）分析,获得不同部位和不同温度下牛肉气味的指纹图谱;并进一步运用GC-MS分析导致气味差异的挥发性物质组成,结果表明:通过GC-MS分析,在60℃下,牛后腿肉,牛前腿肉,牛腱子肉,牛肩肉,上脑牛肉中分别鉴定出28、27、24、24、17种挥发性物质,120℃下,牛后腿肉,牛前腿肉,牛腱子肉,牛肩肉,上脑牛肉中分别鉴定出20、33、16、20、21种挥发性物质,而气味的差异主要由醛类和醇类物质的含量和组成所造成。      

顶空固相微萃取-气相色谱-质谱法分析馥郁香型白酒风味物质

目的建立馥郁香型白酒风味物质的顶空固相微萃取-气相色谱-质谱分析方法。方法采用顶空固相微萃取法(head space-solid phase microextraction,HS-SPME)和气相色谱-质谱联用法(gas chromatographymass spectrometry,GC-MS)萃取及分析馥郁香型白酒中的风味成分,考察了稀释倍数、加盐处理与否、萃取时间、处理温度和萃取头类型对风味物质分析的影响。结果馥郁香型白酒风味物质的顶空固相微萃取-气相色谱质谱法最佳条件为:50μm/30μm DVB/CAR/PDMS Stableflex(grey)固相微萃取头,预处理时间120 s,处理温度60℃,预振荡速度300 r/min,萃取时间2400 s,解析时间300 s,解析温度300℃,稀释倍数为5:1,氯化钠加入量约2 g。结论建立的方法快速、简单,可用于白酒风味物质的检测。     

基于电子鼻和气相色谱-质谱法结合相对气味活度值分析植物油对红油辣椒气味的影响

目的 为探究植物油对红油辣椒气味的影响。方法 采用电子鼻、气质联用技术(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)结合正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis,OPLS-DA)和相对气味活度值(Relative Odor Activity Value,ROAV)等分析方法探究不同品种的植物油对红油辣椒气味物质的影响。结果 电子鼻检测结果结合OPLS-DA分析表明不同品种的植物油制备的红油辣椒其整体气味轮廓差异明显。GC-MS检测结果表明5种植物油制备的红油辣椒共检测到101种挥发性物质,其中醇类29种、醛类30种、烃类12种、硫醚类3种、酯类6种、酸类2种以及其他化合物19种;醇类、醛类、硫醚类是红油辣椒的主要挥发性物质。ROAV分析表明A样品(精炼菜籽油)的关键性化合物是：苯乙醛、反-2-壬醛、二甲基硫醚;B样品(大豆油)的关键性化合物是：1-庚烯-3-酮、二甲基硫醚;C(花生油)、E(菜籽油)样品的关键性化合物是：二甲基硫醚; D(玉米油)样品的关键性化合物是：二甲基硫醚、(Z)-2-壬烯醛、1-辛烯-3-酮。结论 不同品种的植物油制备的红油辣椒的主要挥发性物质有一定差,二甲基硫醚是红油辣椒的共有关键性化合物。     

电子鼻检测虾新鲜度的研究

用电子鼻技术检测了虾在不同实验条件下挥发性成分的变化,考察了保存温度和时间对虾挥发性成分的影响。通过对在4℃保存5d、-10℃保存20d、-15℃保存60d的虾样品进行电子鼻检测得出:电子鼻输出信号随采集时间的延长而增加,对输出信号与采集时间的关系进行数据分析,发现电子鼻输出信号与采集时间呈线性关系,可以用其斜率表示各个样品的特征值;电子鼻输出信号的特征值随虾样品保存温度的升高而增加,也随保存时间的延长而增加。初步实验研究表明,在不同实验条件下,虾挥发性成分发生变化,电子鼻可检测到这些变化,可尝试用电子鼻技术评价虾新鲜度的变化。     

顶空气相色谱-质谱法测定白酒中的氰化物含量

目的建立顶空气相色谱-质谱法测定白酒中的氰化物含量的方法。方法优化顶空平衡温度、时间、pH值、氯胺T加入量,以顶空进样器注入气相色谱质谱联用仪进行分离检测,并应用该方法对市售的米香型、清香型、豉香型和浓香型4种香型的白酒进行加标后检测。结果白酒中的氰化物在0.001～0.2 mg/L线性范围内线性关系良好,回归系数r~2=0.9996,检出限为0.01mg/L(S/N≥3),定量限为0.03mg/L(S/N≥10),加标回收率在71.6%～116.2%之间,相对标准偏差(relative standard deviation, RSD)为1.3%(n=6)。结论该方法简便快捷,结果准确度高,相比国标中的气相色谱法,明显缩短了检测周期,提高了检测效率,可用于白酒中氰化物含量的测定。     

Aroma features of honey measured by sensory evaluation,gas chromatography-mass spectrometry,and electronic nose

To study the aroma features of different varieties of honey, five honey samples from different botanical origins were characterized by sensory evaluation, gas chromatography-mass spectrometry and electronic nose analysis. The sensory evaluation results gave a good reflection of the honey’s different aroma characteristics. A total of 55 volatile compounds were identified by headspace solid-phase micro-extraction followed by gas chromatography-mass spectrometry, and among these compounds, 13 were found in all of the honey samples. A number of differences were observed in the composition of volatile components from the five types of honey. Twenty-two compounds were selected as typical odor-active compounds which co-varied well with the five sensory attributes by partial least squares regression. The correlation results between the sensory profiles and electronic nose data showed that the electronic nose could give comparable results in predicting the sensory attributes of honey. In conclusion, the combination of sensory evaluation, gas chromatography-mass spectrometry analysis of volatile compounds, and electronic nose data with partial least squares regression analysis could be applicable for the overall analysis of aroma features for honey.