基于电子鼻和气质联用分析干燥方式对郫县豆瓣风味的影响

以郫县豆瓣为研究对象,采用电子鼻和气相色谱质谱联用(GC-MS)技术,结合化学计量学(PCA和CA)分析,探究烘烤、热风、微波和真空冷冻干燥对郫县豆瓣风味物质的影响。电子鼻分析表明冷冻干燥前后样品整体风味差异小,烘烤、热风和微波干燥前后差异大;气质联用共检测到75种挥发性物质,真空冷冻、烘烤、热风、微波干燥和未干燥样品分别为64、33、37、46和75种,共有化合物14种,特征风味物质分别是7、4、5、5和8种,且均检测到基本特征风味物质(异戊醛、芳樟醇、苯乙醇)。冷冻干燥样品特征风味物质最多,与未干燥样品接近,与电子鼻结果一致;不同干燥方式对郫县豆瓣风味产生不同影响,但不影响基本特征风味物质。     

电子鼻和电子舌数据融合在鱼香调味汁风味识别中的应用

为快速区分不同地域鱼香调味汁,实验以电子鼻、电子舌对4个不同地域的鱼香调味汁挥发性气味和滋味进行检测,对传感器采集到的数据进行方差、雷达图和主成分分析.研究结果表明,在电子鼻方差分析中,18根传感器中有17根的响应值对4个不同产地的鱼香调味汁差异显著(P<0.05),且雷达图和主成分分析均有助于区分不同产地的鱼香调味汁...     

基于电子鼻和气质联用比较分析花椒芽与香椿芽炒鸡蛋特征风味

基于电子鼻和固相微萃取-气相色谱/质谱联用技术研究花椒芽与香椿芽炒鸡蛋挥发性特征风味物质的异同。电子鼻分析表明花椒芽和香椿芽炒鸡蛋的风味指纹图谱相似,总体香味响应值区别不大。气质分析表明,烯烃类(69.370%)是花椒芽炒鸡蛋的特征挥发性风味物质,其中D-柠檬烯(34.973%)和月桂烯(17.656%)的相对含量较高;酯类(56.057%)是香椿芽炒鸡蛋的主要风味物质,其中相对含量较高的是乙酸乙酯(32.810%)和乙酸异戊酯(17.397%)。花椒芽和香椿芽炒鸡蛋中检测出18种相同的风味物质,其中D-柠檬烯、月桂烯、α-蒎烯等的相对含量比较高,因此花椒芽与香椿芽炒鸡蛋在风味上具有相似之处。花椒芽炒鸡蛋中的主要挥发性化合物D-柠檬烯和月桂烯具有较强的药理活性,据此推测花椒芽炒鸡蛋可能还具有一定的药理功能。由于前期实验结果表明两者能被人们接受的程度不存在显著差异,因此,花椒芽炒鸡蛋同样具有较好的研究意义和推广前景。该研究为综合利用花椒叶资源提供了食用开发花椒芽的资料参考。     

郫县豆瓣炒制后挥发性风味物质的分析

采用顶空固相微萃取(HS-SPME)法提取经过炒制的郫县豆瓣的挥发性风味物质,通过气相色谱-质谱联用(GC-MS)进行分析和鉴定。结果表明:炒制初期,郫县豆瓣的特征性风味物质异戊醛、苯乙醛、3-甲硫基丙醛、2-甲基丁酸乙酯、异戊酸乙酯还存在;而郫县豆瓣的特征性风味物质四甲基吡嗪、苯乙醇、芳樟醇、4-乙基愈创木酚、2-乙基苯酚部分特征风味物质已消失。郫县豆瓣炒制完成后,异戊醛、苯乙醛、3-甲硫基丙醛、2-甲基丁酸乙酯、异戊酸乙酯依然得以保留,但含量发生了变化。由此可见,郫县豆瓣炒制后特征风味物质发生了变化。炒制后检测出的风味物质共29种,具体每种成分对郫县豆瓣风味的影响有待进一步研究。     

利用电子鼻和气质联用研究腊肉挥发性风味物质的形成规律

为研究腊肉加工过程中整体风味的变化,用固相微萃取（SPME）结合气相色谱-质谱联用（GC-MS）对川味传统烟熏腊肉不同加工阶段样品中的挥发性风味物质进行了鉴定,并应用电子鼻和偏最小二乘回归（PLS）分析比较各加工阶段样品的整体风味。结果表明,在川味腊肉加工的6个阶段,共鉴定出挥发性风味成分183种,包括醛、酮、酯、醇、酸、酚、醚和杂环类等;随着加工的不断进行,挥发性风味物质的种类不断增加,从原料中的75种增加到成品中的116种,其峰面积也增加了近4倍;PLS分析和电子鼻可以很好地区分6个不同加工阶段的样品。因此川味腊肉加工过程中,无论是整体风味还是挥发性物质的种类和含量都会发生显著变化,其风味是在加工中逐渐形成的。      

利用电子鼻和气质联用研究腊肉挥发性风味物质的形成规律

为研究腊肉加工过程中整体风味的变化,用固相微萃取(SPME)结合气相色谱-质谱联用(GC-MS)对川味传统烟熏腊肉不同加工阶段样品中的挥发性风味物质进行了鉴定,并应用电子鼻和偏最小二乘回归(PLS)分析比较各加工阶段样品的整体风味。结果表明,在川味腊肉加工的6个阶段,共鉴定出挥发性风味成分183种,包括醛、酮、酯、醇、酸、酚、醚和杂环类等;随着加工的不断进行,挥发性风味物质的种类不断增加,从原料中的75种增加到成品中的116种,其峰面积也增加了近4倍;PLS分析和电子鼻可以很好地区分6个不同加工阶段的样品。因此川味腊肉加工过程中,无论是整体风味还是挥发性物质的种类和含量都会发生显著变化,其风味是在加工中逐渐形成的。     

一种郫县豆瓣颗粒调味品的开发及挥发性风味物质研究

为弥补郫县豆瓣缺乏在固体调味料方面应用的缺陷。将郫县豆瓣烘干粉碎以后经过造粒技术开发出郫县豆瓣颗粒,利用模糊数学结合响应面法优化得到郫县豆瓣颗粒最佳配方,并通过气相色谱-质谱联用技术(GC-MS)对其进行挥发性风味物质分析。结果表明,郫县豆瓣颗粒最佳配方为玉米淀粉添加量10%、含水量6.5%、豆瓣干粉添加量15.5%、食用盐25.0%、味精34.5%、麦芽糊精1.0%、白砂糖5.5%、食品用香精香料1.50%。在此优化条件下,郫县豆瓣颗粒的感官评分为90分。GC-MS分析结果表明,郫县豆瓣颗粒共检出82种挥发性香味物质,其中醇类23种、酯类9种、酸类10种、醛类24种、酚类6种、酮类7种及醚类3种。郫县豆瓣颗粒作为一种新型固体调味料,可以为菜肴提供酱香汁香。     

基于电子鼻和气质联用评价煮制方式对香菇汤挥发性风味物质的影响

用高温煮制(120 ℃ 20 min)、变温煮制(120 ℃ 10 min,后120~100 ℃变温煮制10 min)和传统常压煮制(100 ℃ 20 min)三种方式煮制香菇汤,利用电子鼻和顶空固相微萃取-气质联用仪(SPME-GC-MS)对香菇汤的挥发性风味成分进行测定。结果表明:高温煮制、变温煮制、传统常压煮制香菇汤中的主要挥发性风味物质分别有35种、34种和27种。高温煮制香菇汤中主要挥发性风味物质为烃类化合物(25.71%)和醇类(14.54%);变温煮制的香菇汤中主要挥发性风味物质为烃类化合物(29.63%)和醇类(18.10%);传统常压煮制香菇汤中主要挥发性风味物质为烃类化合物(13.60%)和含硫化合物(32.82%)。高温和变温煮制有助于挥发性风味化合物的形成,而传统常压煮制能够更好的保留香菇的特征挥发性风味成分(含硫化合物)。经电子鼻分析,三种方式煮制的香菇汤,可以从气味上进行较好的分离。因此,基于香菇汤特征风味的保留,传统常压煮制方式更适合用于香菇汤的生产。     

基于模糊数学与智能感官评价的鱼香调味汁配方优化研究

为优化鱼香调味汁的配方,实验以浓缩葱油、生姜精油、大蒜精油及泡辣椒和豆瓣混合物,代替鱼香调味汁中的香葱、生姜、大蒜和泡辣椒,采用单因素和正交实验,结合模糊数学感官评价确定其最佳工艺配方,并利用电子鼻和电子舌对感官评价结果进行验证。结果表明:在传统配方其他配料不变的基础上,浓缩葱油,生姜精油,大蒜精油及泡辣椒和郫县豆瓣(重量比7∶3)以14∶9∶7∶31重量比制备的鱼香调味汁感官评分最高,且与传统配方鱼香调味汁在滋味和香味上最为相似。实验结果为鱼香调味汁工业化生产提供一个可选方案,也为模糊数学感官评价模型结合电子鼻和电子舌评价食品风味质量提供理论支撑。     

郫县豆瓣特征香气物质的研究鉴定

以三种一级传统郫县豆瓣为研究对象,通过同时蒸馏萃取法（SDE）提取豆瓣中的挥发性化合物,再通过气质联用技术（GC-MS）对其进行定性定量分析,进一步采用气相色谱-嗅觉测量法（GC-O）及香气活性值法（OAV值）对郫县豆瓣中的特征香气物质进行鉴定。结果发现,在三种郫县豆瓣中共检测出112种挥发性物质,其中糠醛、异戊醛、3-甲硫基丙醛、芳樟醇、苯乙醇、4-乙基-2-甲氧基苯酚、十六酸乙酯对郫县豆瓣的贡献最大（OAV值＞1）,初步确定此七种香气化合物为一级传统郫县豆瓣中的特征香气物质。     

7种鱼香肉丝调料智能嗅觉识别

对川渝地区7种知名品牌的鱼香肉丝调料进行加热前后的电子鼻检测,结合感官评价和理化指标,将检测得到的数据进行主成分和聚类分析。结果表明:电子鼻能够将加热前后的7种鱼香肉丝调料进行有效区分;四川地区的鱼香肉丝调料在加热前表现出明显的相似性,加热后相似性降低;重庆地区的鱼香肉丝调料加热前后未表现出相似性;相对加热前,7种鱼香肉丝调料在加热后气味物质差异明显,可能与其使用的原材料及加热过程中理化反应有关。     

基于GC-MS和电子鼻技术的大米挥发性风味成分分析

以8种市售大米为研究对象,利用顶空固相微萃取气相色谱质谱联用技术(solid-phase microextraction,SPME/gas chromatography-mass spectrometer,GC-MS)和电子鼻分析了大米中的挥发性物质,旨在鉴定粳米和籼米的特有香气,并比较两者差异。实验结果表明:运用电子鼻技术和主成分分析(principal component analysis,PCA)能有效区分不同品种大米,粳稻和籼稻在挥发性成分上差异明显。在此基础上,通过GC-MS定性定量检测大米中的挥发性成分,籼米的挥发性成分(149种)多于粳米(94种),籼稻中挥发性物质最多的是茉莉香米,粳稻中挥发性物质最多的是稻花香米。壬醇、癸醇和2-乙基-1-己醇等醇类物质只存在于籼米中,而2-环己酮和2-癸酮等酮类物质只在粳米中检测到,可能是这些物质导致了两个大米种类香气的差异。粳米和籼米中的重要风味物质主要是醛类、酮类和醇类,如己醛、辛醛、壬醛、苯甲醛、2-戊基呋喃等物质在粳米和籼米中都存在,这些挥发性成分阈值小,对大米特征香气的形成起重要作用。研究结果可为大米的产地及品种鉴别提供一定的参考价值。     

基于电子鼻和电子舌技术分析发酵鲟鱼加工过程中风味的变化

采用电子鼻、电子舌技术分别对新鲜鲟鱼、腌制鲟鱼和发酵鲟鱼（5 d、10 d、20 d、25 d、35 d）的气味和滋味进行检测,并结合感官评价方法,分析发酵鲟鱼加工过程中气味和滋味的差异,以期探寻一种快速、便捷、准确鉴定鲟鱼发酵程度的方法。结果表明,电子鼻的17个传感器和电子舌的5个传感器对不同处理阶段和不同发酵时间鲟鱼样品的气味与滋味响应强度均有差异,不同处理阶段和不同发酵时间鲟鱼样品气味差异明显,滋味差异不明显,说明电子鼻可有效区分不同处理阶段和不同发酵时间的鲟鱼,而电子舌对鲟鱼的发酵过程区分效果欠佳。不同处理阶段鲟鱼的气味差异主要存在于烃类、酯类、醛类、硫化物和胺类等化合物上。感官评价可以从外在分析发酵鲟鱼的滋味和气味及肉质,与电子鼻分析结果一致。     

基于电子鼻与GC-MS技术研究萨兹酒花葡萄酒挥发性风味成分

采用电子鼻和气相色谱-质谱（GC-MS）联用技术,并结合化学计量分析方法分析添加不同浓度的萨兹酒花对葡萄酒挥发性风味的贡献。结果表明,通过采集各样品气味信息,电子鼻能够灵敏地检测到各酒样的香气差异,经主成分分析（PCA）,可以很好地区分不同浓度的萨兹酒花葡萄酒。添加0.8 g/L、1.0 g/L萨兹酒花葡萄酒风味较为接近,但与空白酒样有明显差异,萨兹酒花的加入能使葡萄酒风味产生变化。采用GC-MS进一步分析,共检测到24种香气成分,萨兹酒花的加入丰富了酯类物质种类,提高了酒样中酒花特征香气物质含量,整体萨兹酒花葡萄酒香气以花果香为主。对香气成分建模分析,得出添加0.5 g/L萨兹酒花葡萄酒香气品质最好。     

郫县豆瓣酱中生物胺含量和种类分析

为评估市售郫县豆瓣酱产品中生物胺的含量、种类以及产品的生物胺安全性,采用高效液相色谱法丹磺酰氯衍生检测了2大类21种郫县豆瓣酱中生物胺的含量和种类,并测定了样品中相关的品质指标。结果显示,21种郫县豆瓣酱中生物胺的总量范围在(86. 85±1. 99)～(611. 83±7. 16) mg/kg,腐胺、尸胺、组胺及酪胺是豆瓣中的主要生物胺。个别样品中的组胺、酪胺及β-苯乙胺的含量较高,超过了建议范围,特别是组胺和酪胺毒性较强,说明个别品牌豆瓣酱不完全在食用的安全水平之内。另外,红油豆瓣酱的生物胺总量高于传统郫县豆瓣酱,21种豆瓣酱中生物胺含量与品质指标之间的相关性较弱或不相关,组胺与酪胺的含量呈显著相关性。     

基于电子鼻和GC-MS分析黑果腺肋花楸酒香气特征与差异性

为深入了解黑果腺肋花楸酒的香气特征,对市售5种黑果腺肋花楸干酒（编号为D1～D5）、1种甜酒（编号为S6）、4种白酒（编号为L7～L10）和2种啤酒（编号为B11～B12）进行气相色谱-质谱联用（GC-MS）技术及电子鼻检测,并对结果进行线性判别分析（LDA）及聚类分析（CA）。结果表明,黑果腺肋花楸酒样品共检测出103种挥发性化合物,其中酯类42种,醇类21种,醛类7种,酮类6种,酸类10种,烯烃类4种。干酒、甜酒、白酒、啤酒分别检出挥发性物质64种、47种、31种、46种,干酒、白酒、啤酒共有成分占比分别为39.06%、22.58%、63.04%。电子鼻检测LDA结果与GC-MS检测CA结果显示,黑果腺肋花楸酒样品之间香气特征存在差异和共性,利用其挥发性香气成分的GC-MS及电子鼻检测结果进行区分和鉴别。     

电子鼻在酱油识别中的应用研究

采用电子鼻对9种酱油产品的气味进行识别区分研究。PCA分析发现9种酱油之间存在一定的差异,2#、4#、7#、8#、9#酱油样品之间差异较大。用LDA分析发现,1#、2#、3#酱油样品气味相似,7#、9#酱油样品气味也比较接近,其他酱油样品的气味能够完全区分。酱油的Loadings分析发现,2#传感器对第一主成分贡献率最大,8#、9#传感器对第二主成分贡献率比较大。     

基于电子鼻和气质联用技术的浓香型白酒分类

该研究分别利用电子鼻和气质联用(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)分析7种不同品牌浓香型白酒的差异。结果表明,电子鼻的S2、S6、S7和S9 4个传感器对不同品牌浓香型白酒具有较好的响应信号,经主成分分析(principal component analysis,PCA)筛选后可以作为浓香型白酒差异的特征指标来衡量。基于传感器信号,比较了PCA和线性判别对不同各品牌浓香型白酒的分类效果,PCA分析能够对不同品牌白酒进行较好区分。GC-MS分析表明,不同品牌浓香型白酒风味物质含量存在明显差异,而PCA分析中关系密切的样品在风味成分层面存在相似性。该研究提供了一种基于电子鼻、GC-MS技术和数理统计分析相结合的浓香型白酒分类方法,为浓香型白酒的快速质量分类方法的开发提供了理论和数据支撑。     

电子鼻判别酱油品质及酿造酱油添加比例研究

研究建立了四种不同品牌酱油的配制酱油电子指纹库,建立的指纹库能够正确识别原酿酱油、配制酱油和劣质酱油.在市场上任意选取两种不知名酱油去验证建立的指纹库,这四种指纹库均判别一种为原酿酱油,一种为配制酱油,其中老才臣和龙菲黄豆酱油配制酱油指纹库还能准确判定此两种酱油中酿造酱油添加的比例.