基于气相色谱-离子迁移谱法分析花生油中挥发性风味成分

目的 基于气相色谱-离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry, GC-IMS)技术建立花生油挥发性风味品质判定方法。方法 以7个厂家的198个花生油样品为研究对象, 采用GC-IMS技术对不同厂家、不同工艺的花生油样品的挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)组成进行分析。利用指纹图谱及动态主成分分析(principal component analysis, PCA)研究不同工艺对花生油挥发性风味品质的影响, 分析不同厂家花生油产品的调制情况。结果 共检出花生油中74种VOCs, 选取了花生油中响应强度共性较高的吡嗪类、呋喃类、糠醛类、噻唑类等15种挥发性物质进行深入分析, 其指纹图谱与PCA结果表明, 不同厂家及工艺的花生油有自己独特的挥发性风味成分, 组内聚类簇明显, 风味轮廓相似, 表明加工工艺稳定性较好; 组间无明显交叉, 风味轮廓界限分明。但花生油风味并不能简单地按照工艺来区分, 厂家加工工艺间的差异将导致VOCs种类和含量的不同。结论 GC-IMS可实现花生油挥发性风味品质简便、快速、准确、灵敏科学测定, 该研究能够为厂家产品工艺优化和油脂品质加工提供理论依据。     

基于气相离子迁移谱的发酵海带风味分析

为探讨海带发酵前后的风味变化,本研究使用乳酸菌、酵母菌及二者复合发酵共三种发酵方式,分别在4％、6％糖盐水中进行海带发酵,并以6种不同发酵条件下的海带样品为研究对象,利用气相-离子迁移谱(GC-IMS)联用技术,对海带发酵前后的挥发性风味有机物(VOCs)进行比较分析,建立不同条件下发酵海带的指纹图谱,同时对分离出的V...     

基于气相色谱-离子迁移谱对百里香挥发性成分的分析

采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)技术对百里香花、叶中的挥发性有机物分别进行定性分析、差异鉴别及定量检测.结果 表明,百里香花、叶中共检测出72种挥发性物质,定性识别出36种挥发性成分,包括醇类8种、醛类6种、酮类6种、萜类及其衍生物6种、酯类5种、酸类3种和杂环类物质2种.百里香叶中主要存在的是一些萜类物质及其...     

基于气相离子迁移谱对不同文冠果茶挥发性成分的分析

为探索文冠果叶茶与花茶加工风味变化差异,利用气相色谱-离子迁移（gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）法对文冠果鲜叶、叶茶、花茶中挥发性成分进行测定。结果表明,共检测出酮类、醛类、醇类、酯类、萜烯类等83种挥发性成分,鉴定出41种。文冠果鲜叶中酯类含量最高,叶茶中酮类含量最高,花茶中醛类含量最高。加工处理对各种茶的挥发性物质成分影响较大且表现不一,鲜叶加工后各类挥发性成分减少为原体积的55.48%～61.05%,其中酮类相对稳定、酯类减少最多;叶茶中正丁醇、（E）-β-罗勒烯等23种物质含量降至鲜叶含量的20%以下,而2-乙酰基呋喃、2,3-丁二醇、3-（甲基硫代）丙醛等含量提升。叶茶与花茶相比,叶茶中丁酮、乙酸叶醇酯、2,3-丁二醇及壬醛含量更高,花茶中过氧化乙酰丙酮、（2E,4E）-2,4-辛二烯醛等10种物质含量更高。     

基于气相离子迁移谱技术分析太和香椿的挥发性成分

为探究3种太和香椿挥发性成分差异,并建立一种香椿品种的快速鉴别方法,该研究采用气相色谱-离子迁移谱技术对3种香椿中的挥发性成分进行检测分析。根据各组分的保留时间和离子漂移时间,对检测出的物质进行定性分析,确定化合物名称。利用LAV软件中的Gallery Plot插件,构建香椿样品的挥发性成分指纹图谱,比较不同香椿样品的挥发性成分差异。定性分析结果显示,3种香椿中共鉴定出挥发性物质47种,相对含量最高的为醇类化合物,以2-己烯醇最高,表现为草木香和果香。由主成分分析图可以直观看出,3种不同香椿样品得到明显区分,不同样品间具有明显的归属区域。该研究可以为香椿的快速鉴定和分类提供了一种简单、快速的方法,具有较大的应用前景。     

不同产地大马士革玫瑰精油特征成分的气相离子迁移谱对比分析

目的分析平阴产大马士革玫瑰精油与保加利亚产大马士革玫瑰精油挥发性香成分,确定2者的特征性成分。方法利用气相离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)分析技术对不同产地玫瑰精油进行对比分析。结果两种不同玫瑰精油样品经GC-IMS技术分析可定性出,挥发性物质为54种单体及部分物质的二聚体,单体主要包括醇类、酯、酮类、醛类、烯烃类、酸类以及醚类。2个品种的玫瑰精油所含挥发性香成分在种类及含量上存在差异,且每种玫瑰品种精油都有其区别于其他品种的特征性指纹风味化合物。其中1,8-桉叶素(二聚物)、羟基丙酮、2,3-丁二醇、糠醛(二聚物)、3-戊酮、α-松油醇、1-丙醇、玫瑰醚、戊醛、α-苯甲醇、E,E-2,4-庚二烯醛、反-2-己烯醇、己醛、乳酸乙酯、2-苯乙醇、乙醛缩二乙醇等成分的有无及含量高低可作为区分DMSGI与DMSGII的参考依据。结论通过GC-IMS分析技术,可确定区分平阴产大马士革玫瑰精油与保加利亚产大马士革玫瑰精油的特征挥发性成分,可作为鉴别2者的依据。     

基于气相-离子迁移谱技术分析烤羊肉串的挥发性风味成分

为构建市售烤羊肉串特征风味指纹图谱,采用气相-离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)对5家烧烤店的市售烤羊肉串风味物质进行测定与分析.结果 表明:共检测鉴定出82种挥发性风味化合物,包括单体和二聚体,其中烤羊肉串样品共有的物质有:醛(戊醛、壬...     

基于气相色谱-离子迁移谱技术的花生油风味成分分析方法研究

基于气相色谱-离子迁移谱（gas chromatography ion mobility spectrometry, GC-IMS）技术对不同工艺、不同原料的花生油挥发性风味成分的检测方法进行了研究。通过GC-IMS采集分析,获得38个样品的完整 Gallery Plot指纹图谱,定性分析得到74种挥发性有机物（volatile organic compounds, VOCs）,利用Library Search 软件对15种响应强度较高的VOCs进行标记分析,得到其对应化合物信息;同时,采用Gallery Plot指纹图和动态主成分分析（PCA）,探究工艺和原料的差异对油脂VOCs的影响,并采用挥发性风味成分相似度验证了方法的准确性和重复性。结果表明,该方法能够实现不同工艺、不同原料花生油VOCs科学快速的分离测定,并且分析结果的准确度高、稳定性好,为食用油加工工艺的控制和优化以及产品一致性的评价提供了借鉴参考。     

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。     

基于气相离子迁移谱技术分析延安市不同县区的富士苹果挥发性成分的差异

目的 分析比较延安市不同区县富士苹果之间挥发性成分的差异。方法 采用气相离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)技术对延安市13个县区的晚熟富士苹果的挥发性成分进行分析,建立富士苹果的挥发性成分特征指纹图谱,并进行主成分法和聚类分析法分析。结果 在延安市13个县区富士苹果样品中共鉴别出的挥发性成分54种,主要有酯类、醇类、酮类、醛类和酸类等物质,各县区富士苹果的酯类和醇类物质占比较高,分别占总挥发性成分的48.98%~53.19%和13.04%~19.23%。13个县区富士苹果共有的挥发性成分有2-乙基呋喃、丙酸乙酯、甲酸异戊酯、乙酸己酯、乙酸异戊酯、2-甲基丁基乙酸酯等,这些物质共同奠定了延安富士苹果香气的总体基调,各县区富士苹果的挥发性成分的具体种类和含量各有不同。结论 本研究通过建立挥发性成分特征指纹图谱,明确了延安市不同区县富士苹果之间挥发性成分存在的差异。研究发现延安市宝塔区的富士苹果挥发性成分种类及含量较丰富,其特征性物质有巴豆酸乙酯、异丙醇、2,3-丁二酮、乙酸甲酯等。黄陵县富士苹果特有丁酸丙酯、丁酸甲酯等物质。宜川县富士苹果的特征性物质有反式-2-已烯醛、丁酸异戊酯、丁酸等。此外富县富士苹果中含量丰富的挥发性成与黄陵县富士苹果的部分挥发性成分一致。延川、洛川县、甘泉县、黄龙县和吴起县的富士苹果中含量丰富的挥发性成分较为相似;子长市、安塞区、志丹县、延长县的富士苹果中含量丰富的挥发性成分较为相似。结果表明GC-IMS技术在延安市富士苹果的挥发性成分的分析方面具有较好的应用价值,可用于不同县区富士苹果的风味识别和品质评价。     

基于气相离子迁移谱的不同产地枣果挥发性有机物指纹图谱分析

采用顶空气相离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS）技术对新疆环塔里木盆地3个红枣主产区、河南新郑和山西临县31个不同产地枣果特征风味成分进行分析。通过构建枣果GC-IMS风味指纹图谱,对比明显,可以直观看出不同产地枣果挥发性有机物的差异。新疆各产地灰枣和骏枣与其原产地枣果挥发性风味物质差异明显。与骏枣相比,灰枣中对香气贡献最大的挥发性有机物主要有1-辛烯-3-醇（D）、2-甲基丙酸、3-辛酮（D）、丁酸、羟基丙酮等物质;而骏枣中对香气贡献最大的挥发性有机物主要有丙醛、2-丙酮、3-甲基丁醛、辛醛（M）、壬醛（M）等物质。     

气相色谱-离子迁移谱分析乳制品挥发性风味化合物

采用气相色谱-离子迁移谱技术分析乳制品中挥发性风味化合物,样品包括2个品牌巴氏杀菌乳、5个品牌超高温瞬时灭菌乳和1个品牌复原乳,共检出29种化合物,主要有醛类、酮类、醇类、酯类及其他类,己酸甲酯、丁酸乙酯、乙酸异戊酯、乙酸乙酯、戊酸乙酯、1-戊醇、柠檬烯构成了巴氏杀菌乳中特征峰区域;糠醛、苯甲醛、4-甲基-2-戊酮、2...     

基于气相离子迁移谱黄酒产地识别的研究

为建立一种快速、准确的黄酒产地鉴别方法,本研究运用气相-离子迁移谱(Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry,GC-IMS)对不同产地的黄酒中的挥发性有机成分进行分析,构建黄酒产地信息的气味指纹图谱,并对不同产地的黄酒样品进行了判别和分类。采用二维差谱方法筛选16个有效特征峰作为表征黄酒产地差异信息的特征变量,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和线性判别分析(Linear Discriminate Analysis,LDA)方法建立判别模型。结果表明,选取的特征变量经PCA处理后前两个主成分的累积贡献率为96.07%,不同产地的黄酒样品在主成分分析图中均有对应的归属区域,以前2个主成分得分结合LDA方法可以有效的区分不同产地的黄酒样品,预测集中识别率高达94.44%。研究表明,GC-IMS技术结合化学计量学方法能够快速、准确、直观地区分不同产地的黄酒样品,为黄酒的鉴别和原产地保护提供了一种新的检测方法。     

气相离子迁移谱对山茶油掺假的检测

以掺假山茶油样为气相离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）检测对象,利用多维主成分分析（multi-way principal component analysis,MPCA）法和偏最小二乘（partial least squares,PLS）回归分析处理二维谱图数据,探索并建立一种山茶油纯度检测方法。对配制的不同比例3 种食用植物油的掺假油样进行GC-IMS检测,采用MPCA压缩并提取矩阵中的得分矩阵进行主成分分析,将提取的得分矩阵进行PLS分析,建立掺假量的定量预测模型。结果表明,MPCA处理后的主成分图可以明显区分山茶油样和掺入不同种类食用油的掺假山茶油样,且不同掺入比例组有其明显的归属区域;采用PLS对MPCA的得分矩阵进行回归分析,可实现对山茶油掺假比例的准确定量测定。该方法具有快速、准确、无损的特点,可应用推广到其他联用仪器的数据分析处理中,在食用油品质控制与评价方法中具有很大的应用前景。     

顶空气相色谱-离子迁移谱分析不同部位和品种猪肉的挥发性风味化合物

采用顶空气相色谱-离子迁移谱（headspace-gas chromatography-ion mobility spectrometry,HS-GC-IMS）对普通猪里脊、普通猪五花、普通猪后尖、黑猪后尖和土猪后尖这5?种不同类型猪肉样品的挥发性风味化合物进行测定与分析,比较不同部位和不同品种猪肉特征风味之间的差异。结果表明,不同部位猪肉中共鉴定出41?种挥发性化合物,主要包括醛类、酮类、醇类及其他类。不同种类猪后尖中共鉴定出29?种挥发性化合物,主要包括醛类、酮类、醇类、吡嗪类及其他类。里脊肉特征峰区域主要包括2,3-丁二酮、2,3-乙酰丙酮、2-丁酮,五花肉含有大量特有的或浓度相对较高的挥发性醛、醇类物质,其特征峰区域包括反-2-辛烯醛、反-2-庚烯醛、糠醇、3-辛醇、辛醛、壬醛、反-2-己烯-1-醇等,后尖肉中特有的挥发性物质较少,只有2-甲基吡嗪、2,5-二甲基吡嗪等化合物相对含量较高,且土猪后尖和黑猪后尖中吡嗪类化合物含量比普通猪后尖高。依据所建立的指纹图谱信息,结合主成分分析,不同部位和不同品种猪肉得到明显区分。GC-IMS技术简单、快速、无损,采用GC-IMS技术可为猪肉挥发性风味成分分析、品种识别、掺假鉴别等提供一定参考依据和理论基础。     

基于GC-IMS技术分析不同酵母菌发酵蓝莓酒风味物质

利用气相离子迁徙色谱分析四种商业活性干酵母(Lalvin K1、DV10、Angel ADT和UV43)发酵蓝莓果酒的挥发性成分,根据特征性风味成分指纹图谱及主成分分析探究风味差异.结果 表明,从蓝莓果酒中共检测出26种挥发性物质,包括一些物质的二聚体.主要有酯类、醇类物质,还有少量酸类、醛类、酮类等物质;其中乙酸乙酯...     

GC-IMS结合化学计量学分析8 个产区香椿挥发性成分差异

采用气相色谱-离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）技术研究8 个产区香椿挥发性成分差异。共鉴定出56 种化合物,醇类和醛类的相对含量较高。基于化学计量学主成分分析和偏最小二乘判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）可以很好区分8 个产区香椿样品。基于PLS-DA模型的变量投影重要性（variable importance in projection,VIP）得分对8 个产区香椿挥发性有机化合物进行判别分析,筛选出12 种（VIP＞1）标志挥发性化合物,其中(E)-2-己烯醛-D、乙酸乙酯-D、苯酚、糠醛、苯乙醇是主要的差异代谢物。不同产区香椿挥发性化合物存在较大差异。GC-IMS可以实现对不同产区香椿挥发性化合物的差异化快速分析,为香椿挥发性香气差异研究提供有益依据。     

基于GC-IMS技术结合多元统计模型分析不同色泽小米粥挥发性有机物差异

为探究不同色泽小米粥的风味特性,利用气相色谱-离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）分析市售不同色泽小米（黑、绿、白和黄）蒸煮后米粥的挥发性有机物差异。结果表明,不同色泽小米粥中共鉴定出48种挥发性有机物,其中醛类22种（占68.58%～80.66%）、酮类11种（占6.52%～9.89%）、醇类9种（占5.99%～14.91%）、呋喃类2种（占2.09%～5.66%）、酯类2种（占1.13%～1.72%）和醚类2种（占0.39%～0.69%）。不同色泽小米粥挥发性有机物以醛类、醇类和酮类为主,其次是呋喃、酯类和醚类。黑小米粥中醛类、酮类、酯类相对含量较高,绿小米粥中酮类相对含量最高;白小米粥中醇类和呋喃类相对含量最高;黄小米粥中醛类和酯类相对含量最高。主成分分析和欧氏距离分析显示,GC-IMS挥发性有机物数据可实现不同色泽小米粥样品的较好区分。通过正交偏最小二乘判别分析建立稳定性较好的预测模型,结合变量重要性投影（variable importance in projection,VIP）筛选出13种差异挥...     

基于GC-IMS和HS-SPME-GC-MS的不同处理方式分析黑枣挥发性成分

以壶瓶枣为原料,采用三蒸三制、外源美拉德反应液、三蒸三制＋外源美拉德反应液、外源多酚氧化酶、三蒸三制＋外源多酚氧化酶液5 种方式处理制备黑枣,利用气相离子迁移谱（gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS）技术和顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱（headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS）联用技术测定黑枣产品挥发性成分,并对结果进行主成分分析和聚类分析,分析不同处理对黑枣风味品质的影响。结果表明：不同处理方式得到的主要挥发性成分各不相同,GC-MS和GC-IMS两种检测方法检出的基础风味物质种类基本一致,共有风味物质为6～10 种。不同处理方式检测到6 种黑枣中均含有糠醛、庚醛、壬醛、正辛醛、冰醋酸。三蒸三制处理可以增加黑枣的风味。同时说明,GC-IMS技术可应用于快速鉴定和差异分析不同黑枣样品挥发性成分,为改进黑枣加工工艺及褐变机制提供理论依据。