儀器分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在黃酒感官評(píng)價(jià)中的應(yīng)用,職稱論文

儀器分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方法在黃酒感官評(píng)價(jià)中的應(yīng)用,職稱論文內(nèi)容摘要：介紹了一些儀器分析技術(shù)(主要是GC-MS技術(shù)、GC-O吸聞技術(shù)、電子鼻技術(shù)和電子舌技術(shù)等)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方式方法在黃酒感官評(píng)價(jià)研究中的應(yīng)用,以及儀器分析數(shù)據(jù)在進(jìn)行感官評(píng)價(jià)時(shí)具有客觀性、一致性等優(yōu)勢(shì)。結(jié)合傳統(tǒng)感官評(píng)價(jià)體系,指出以儀器分析技術(shù)集成化發(fā)展為基礎(chǔ)的定量化、標(biāo)準(zhǔn)化和科學(xué)化是將來(lái)黃酒感官評(píng)價(jià)發(fā)展的必然趨勢(shì)。本文關(guān)鍵詞語(yǔ)：黃酒;感官評(píng)價(jià);GC-MS;GC-O吸聞技術(shù);電子鼻;電子舌;化學(xué)計(jì)量學(xué)方式方法;ResearchProgressintheApplicationofInstrumentalAnalysisMethodsinSensoryEvaluationofYellowRiceWineAbstract：Someinstrumentalanalysismethods(mainlyincludingGC-MS,GC-Otechnique,electronicnoseandelectronictongue,etc.)coupledwithchemometricsmethodsinsensoryevaluationofyellowricewinewereintroduced.Theanalyticaldatabyinstrumenthadtheadvantagessuchasobjectivityandconsistencyinsensoryevaluation.Traditionalsensoryevaluationsystemcombinedwithinstrumentalanalysismethodsisthedevelopmenttrendinsensoryevaluationofyellowricewineinthefutureandmorequantitative,standardizedandobjectiveevaluationresultscouldbeachieved.黃酒是中華民族絢麗的傳統(tǒng)文化遺產(chǎn),與啤酒、葡萄酒并稱為世界三大釀造古酒。黃酒中含有豐富而復(fù)雜的成分,有醇類、酸類、酯類、羰基化合物和酚類等上百種物質(zhì)[1,2]。由于黃酒成分復(fù)雜,其質(zhì)量并不能通過(guò)某種成分的量化來(lái)具體表現(xiàn)出,它是各種成分的綜合反映,除理化指標(biāo)和衛(wèi)生指標(biāo)外,黃酒品質(zhì)的優(yōu)劣還受酒體香味、口味、風(fēng)格等感官指標(biāo)的影響,這些指標(biāo)的考察是由訓(xùn)練有素經(jīng)歷體驗(yàn)豐富的品酒師來(lái)完成,稱之為感官品評(píng)、感官評(píng)價(jià)、感官分析等[1,3]。感官分析技術(shù)是以人們的感覺器官為儀器,綜合心理學(xué)、生理學(xué)、物理學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等基礎(chǔ)學(xué)科,通過(guò)味覺、嗅覺、視覺將食品的一些重要感官性狀,比方色、香、味等感官特性進(jìn)行檢驗(yàn)和表述[4]。感官分析是食品質(zhì)量檢驗(yàn)中常用的,不可缺少的方式方法之一。盡管感官品評(píng)是國(guó)際上酒類鑒別慣用的手法和技術(shù),但品酒師的感官品評(píng)受環(huán)境條件、主觀因素、精神狀態(tài)和身體狀況的影響,其客觀性不夠。綜上原因,感官品評(píng)存在一定的模糊性和不確定性[4]。怎樣避免這方面不利因素,對(duì)此研究人員積極開發(fā)創(chuàng)新思路利用人的感官優(yōu)勢(shì)和儀器分析相結(jié)合的方式方法,在儀器分析數(shù)據(jù)與感官分析特征之間的關(guān)系上做了大量的探尋求索研究,儀器分析數(shù)據(jù)與某些感官結(jié)果間具有顯著的相關(guān)性,儀器分析數(shù)據(jù)能夠作為一種客觀、易于標(biāo)準(zhǔn)化的感官評(píng)價(jià)手段[5,6,7]。同時(shí)該方式方法又結(jié)合傳統(tǒng)品評(píng)員感官分析的經(jīng)歷體驗(yàn)數(shù)據(jù),因此比儀器分析數(shù)據(jù)更能綜合準(zhǔn)確反映黃酒的感官特性。儀器分析技術(shù)結(jié)合數(shù)據(jù)處理方式方法化學(xué)計(jì)量學(xué)在黃酒感官分析中的應(yīng)用,實(shí)現(xiàn)了將儀器分析技術(shù)與人工感官分析技術(shù)的有機(jī)結(jié)合,為其搭建了一個(gè)科學(xué)的評(píng)價(jià)平臺(tái),為感官分析的客觀化和標(biāo)準(zhǔn)化打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。1化學(xué)計(jì)量學(xué)在食品分析中的應(yīng)用化學(xué)計(jì)量學(xué)(Chemometrics)作為一門新興的化學(xué)分支學(xué)科,運(yùn)用數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)以及其他相關(guān)學(xué)科的理論和方式方法,優(yōu)化化學(xué)量測(cè)經(jīng)過(guò),并通過(guò)解析化學(xué)量測(cè)數(shù)據(jù)以最大限度地獲取化學(xué)及相關(guān)信息,它協(xié)助科學(xué)家說(shuō)明物質(zhì)的成分、構(gòu)造與其性能之間的復(fù)雜關(guān)系。華而不實(shí),主成分分析(PCA)、判別分析(DA)、聚類分析(CA)、偏最小二乘法(PLS)等應(yīng)用較多[8,9]。運(yùn)用當(dāng)代食品分析儀器進(jìn)行食品分析,必然會(huì)得到大量的復(fù)雜量測(cè)數(shù)據(jù),怎樣對(duì)這些量測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析以及從中提取所需的有用信息,是化學(xué)計(jì)量學(xué)在食品分析中應(yīng)用的關(guān)鍵[9,10]。1.1主成分分析(principlecomponentanalysis,PCA)主成分分析是把多個(gè)指標(biāo)化為幾個(gè)綜合指標(biāo)的一種統(tǒng)計(jì)方式方法。當(dāng)多指標(biāo)(變量)較多時(shí),在高維空間中研究樣品的分布規(guī)律就更為復(fù)雜。主成分分析采取一種降維的方式方法,找出幾個(gè)綜合因子來(lái)代表原來(lái)諸多的變量,使得這些綜合因子盡可能反映原來(lái)變量的信息量,而相互之間互不相關(guān),進(jìn)而到達(dá)簡(jiǎn)化的目的[9]。1.2偏最小二乘法(PartialLeastSquare,PLS)偏最小二乘法是一種多因變量對(duì)多自變量的回歸建模方式方法,是一種比擬完善的基于因子分析的多變量校正方式方法。它在考慮自變量的同時(shí)也考慮了因變量的作用,同時(shí)通過(guò)折衷各自空間內(nèi)的因子,使模型較好地同時(shí)描繪敘述自變量和因變量[11]。1.3聚類分析(clusteranalysis,CA)聚類分析是按物以類聚的原則將特性相近的變量或觀察單位進(jìn)行歸類,即在類似的基礎(chǔ)上收集數(shù)據(jù)來(lái)分類。聚類分析包括系統(tǒng)聚類方式方法、k均值聚類法、模糊K-均值聚類方式方法以及自組織(Kohonen)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[9]。1.4判別分析(discriminantanalysis,DA)判別分析是判別樣品所屬類型的一種統(tǒng)計(jì)方式方法,是在將已經(jīng)知道研究對(duì)象分成若干類型(或組別),并已獲得各種類型的一批已經(jīng)知道樣品的觀測(cè)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,根據(jù)某些準(zhǔn)則建立判別式,然后對(duì)未知類型的樣品進(jìn)行判別分析。判別分析有線性判別(LDA)、K-最鄰近法(KNN)、單類成分判別分析法(SIMCA)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)和支持向量機(jī)(SVM)等[12]。2儀器分析技術(shù)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)方式方法在感官評(píng)價(jià)中的應(yīng)用2.1氣相色譜-質(zhì)譜(GasChromatographic-MassSpec-tra,GC-MS)李博斌[13]等采用固相微萃取裝置進(jìn)樣,以GC-MS進(jìn)行定量定性分析,測(cè)定40個(gè)黃酒樣品中的揮發(fā)性物質(zhì),將其GC-MS分析數(shù)據(jù)和評(píng)酒師的感官評(píng)價(jià)相結(jié)合,采用DPS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析。結(jié)果表示清楚,苯甲酸乙酯、丁二酸二乙酯、苯乙酸乙酯和香氣評(píng)分呈正相關(guān),到達(dá)了顯著和極顯著水平;丁酸乙酯、己酸乙酯和香氣評(píng)分呈明顯的負(fù)相關(guān),并且到達(dá)了極顯著水平。在建立的多元回歸方程中,揮發(fā)性物質(zhì)與陳香感官評(píng)分間的相關(guān)系數(shù)較好,而與醇香感官評(píng)分間的相關(guān)系數(shù)較低。該研究將GC-MS與人工感官相結(jié)合,在黃酒揮發(fā)物質(zhì)和香氣品質(zhì)之間建立相關(guān)方程,并且可通過(guò)物質(zhì)的含量初步評(píng)價(jià)黃酒的香氣品質(zhì)。2.2氣相色譜-嗅聞儀(GasChromatographic-OlfactoryPort)GC-O吸聞技術(shù)是將氣相色譜(GC)結(jié)合嗅聞儀(OlfactoryPort)對(duì)樣品中揮發(fā)性組分進(jìn)行分析的一項(xiàng)技術(shù),是從復(fù)雜混合物中挑選出香味活性組分有效的方式方法。它的原理是一種基于色譜洗出液的感官評(píng)價(jià)方式方法,即在GC-MS基礎(chǔ)上在氣相色譜柱末端安裝分流口,使分離的揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)入嗅聞端,將人的鼻子作為檢測(cè)器,通過(guò)描繪敘述香味特征,記錄香氣物質(zhì)強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間來(lái)識(shí)別對(duì)總體香氣的奉獻(xiàn)。此技術(shù)中,經(jīng)過(guò)培訓(xùn)的聞香員類似于檢測(cè)器,直接對(duì)色譜分離的物質(zhì)進(jìn)行感官分析[14,15]。王麗華[16]等采用固相微萃取技術(shù)提取黃酒中的風(fēng)味物質(zhì),應(yīng)用GC-O吸聞技術(shù)強(qiáng)度法探尋求索性初步研究了黃酒中的呈香化合物。結(jié)果表示清楚,不同品種的黃酒微量成分對(duì)酒體風(fēng)味奉獻(xiàn)程度不同,并不是所有的微量成分都對(duì)黃酒風(fēng)味有奉獻(xiàn),只要一小部分香氣成分是構(gòu)成黃酒特有的、典型的香氣,即特征香氣化合物(Keyaromacompunds)。香氣強(qiáng)度、奉獻(xiàn)較大的風(fēng)味有10余種,主要有酸類、醇類、芳香族化合物、酯類等揮發(fā)性物質(zhì),如乙酸乙酯、正丙醇、異丁醇、3-甲基丁醇、己酸乙酯、苯甲醛、-苯乙醇、3-甲基丁酸、2-甲基丁醇、3-甲硫基丙醇等。2.3高效液相色譜(HighPerformanceLiquidChro-matography,HPLC)李博斌[17]等采用茚三酮柱后衍生高效液相色譜法測(cè)定38個(gè)黃酒樣品中的16種氨基酸,同時(shí)由3位國(guó)家級(jí)評(píng)酒師進(jìn)行感官品評(píng),分別按醇厚、清爽、柔和、異味4個(gè)指標(biāo)打分,采用DPS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析。結(jié)果表示清楚,黃酒中16種主要氨基酸與黃酒口味之間的相關(guān)性比擬大,有10種到達(dá)了極顯著水平,華而不實(shí)天門冬氨酸、蘇氨酸、絲氨酸、脯氨酸、甘氨酸、異亮氨酸、亮氨酸為正相關(guān),而蛋氨酸、組氨酸、精氨酸呈負(fù)相關(guān)。在建立的多元回歸方程中,氨基酸與感官口味評(píng)分間的相關(guān)系數(shù)較好。該研究將HPLC與人工感官相結(jié)合,通過(guò)定量關(guān)系的研究,能夠明確黃酒中氨基酸成分對(duì)黃酒口味感官的影響。2.4電子鼻(ElectronicNose)江濤[18]等開展應(yīng)用電子鼻技術(shù)替代人類嗅覺系統(tǒng)對(duì)黃酒的香氣進(jìn)行系統(tǒng)化評(píng)價(jià)的研究。實(shí)驗(yàn)選取市售年份不同的37個(gè)黃酒樣品,國(guó)家級(jí)黃酒評(píng)酒師對(duì)酒樣從醇香、陳香、焦香和異香4個(gè)方面進(jìn)行感官品評(píng)。同時(shí)運(yùn)用GC/Flash型電子鼻進(jìn)行測(cè)試,考察電子鼻檢測(cè)數(shù)據(jù)和人工感官分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性。采用判別因子分析法(DFA,DiscriminantFunctionAnalysis)對(duì)醇香、陳香、焦香的人工感官評(píng)分值進(jìn)行定性分類判別。隨機(jī)抽取人工感官評(píng)分為2、3、4、5分值的酒樣為未知樣品,然后以其余分值的樣品為標(biāo)準(zhǔn)樣為基礎(chǔ)建立醇香、陳香、焦香的偏最小二乘法(PLS)定量模型,未知樣電子鼻測(cè)得的數(shù)據(jù)在這里模型上進(jìn)行投影,預(yù)測(cè)其感官得分。交換上述建模和預(yù)測(cè)的樣品集,將上述未知樣換為標(biāo)準(zhǔn)樣,標(biāo)準(zhǔn)樣換為未知樣,進(jìn)行交互驗(yàn)證。結(jié)果表示清楚,利用電子鼻建立的定量模型預(yù)測(cè)平行性好、準(zhǔn)確度高,能夠在生產(chǎn)、鑒評(píng)經(jīng)過(guò)中替代品酒員而應(yīng)用于黃酒的香氣感官品評(píng),有效減少人為誤差。2.5電子舌(Electronictongue)周牡艷[19]等研究了電子舌在黃酒口味感官品評(píng)中的應(yīng)用。實(shí)驗(yàn)選取8個(gè)不同紹興廠家生產(chǎn)的半干型黃酒,每種酒取18個(gè)樣品,采用盲評(píng)方式,由3位國(guó)家級(jí)評(píng)酒師分別按醇和度、甜度、鮮爽度、酸度、協(xié)調(diào)性5個(gè)方面進(jìn)行打分。并運(yùn)用多頻脈沖電子舌進(jìn)行測(cè)試,考察電子舌檢測(cè)數(shù)據(jù)和人工感官分析數(shù)據(jù)的相關(guān)性,華而不實(shí)16個(gè)樣品用于建立上述5種口味感官指標(biāo)的偏最小二乘判別分析(PLS-DA)模型,剩余的2個(gè)樣品作為未知樣品用于預(yù)測(cè)評(píng)分并將未知樣品的人工感官數(shù)據(jù)和模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì),通過(guò)相對(duì)誤差來(lái)評(píng)判建立模型的可行性以及預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。研究結(jié)果顯示,甜度的模型預(yù)測(cè)情況最好,酸度和醇和度的模型預(yù)測(cè)情況也較好,而鮮爽度和協(xié)調(diào)性的模型預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和感官值相比有較大誤差,預(yù)測(cè)情況較差。表示清楚電子舌頭在某些感官指標(biāo)上和人的品評(píng)結(jié)果是類似的。2.6其他儀器分析方式方法李博斌[20]等采用陰離子交換色譜-積分脈沖安培檢測(cè)法測(cè)定38個(gè)黃酒樣品中5種糖(葡萄糖、異麥芽糖、異麥芽三糖、麥芽糖、潘糖),電感耦合等離子體質(zhì)譜儀(ICP-MS)檢測(cè)8種無(wú)機(jī)元素(Na、Mg、K、Ca、Mn、Fe、Cu、Zn),并由3位國(guó)家級(jí)評(píng)酒師進(jìn)行盲評(píng),分別按醇厚、清爽、柔和、異味4個(gè)方面打分,采用DPS軟件進(jìn)行多元線性回歸分析。結(jié)果表示清楚,在測(cè)定的5種糖分中,除麥芽糖和口味呈負(fù)相關(guān)外,其他4種均呈正相關(guān),但只要葡萄糖的相關(guān)性到達(dá)顯著水平;雖潘糖的相關(guān)性沒有到達(dá)顯著水平,但是其回歸系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)回歸均高于葡萄糖,講明潘糖對(duì)口感也有很好作用。在進(jìn)行數(shù)據(jù)計(jì)算的8種元素中,K和Ca呈正相關(guān),分別為顯著和極顯著水平,而Zn呈負(fù)相關(guān)。該研究將陰離子交換色譜、ICP-MS與人工感官相結(jié)合,通過(guò)定量關(guān)系的研究,能夠明確黃酒中糖和無(wú)機(jī)元素成分對(duì)黃酒口味感官的影響。3瞻望在黃酒工業(yè)化和自動(dòng)化的生產(chǎn)經(jīng)過(guò)中,需要精到準(zhǔn)確、客觀的質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo),而傳統(tǒng)感官分析僅提供定性和模糊的描繪敘述,這就需要將感官分析與當(dāng)代儀器分析技術(shù)相結(jié)合,建立兩者相關(guān)性數(shù)據(jù)庫(kù)模型,充分發(fā)揮儀器分析數(shù)據(jù)在進(jìn)行感官評(píng)價(jià)時(shí)具有客觀性、易于標(biāo)準(zhǔn)化的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)感官評(píng)價(jià)的定量化。結(jié)合傳統(tǒng)感官評(píng)價(jià)體系,對(duì)感官分析與儀器分析進(jìn)行相關(guān)性研究,以及定性與定量相結(jié)合的感官分析方式方法標(biāo)準(zhǔn)的制定是今后的發(fā)展方向。希望有更多更好的先進(jìn)儀器、方式方法參加到黃酒科研當(dāng)中,共同推動(dòng)感官分析技術(shù)進(jìn)步的同時(shí)也為我們國(guó)家黃酒豐富的風(fēng)味組分給予完好的詮釋。以下為參考文獻(xiàn)[1]吳雅仙.中國(guó)黃酒[M].上海:上海辭書出版社,2006.[2]王家林,張穎,于秦峰.黃酒風(fēng)味物質(zhì)成分的研究進(jìn)展[J].釀酒科技,2018(8):96-98.[3]中國(guó)國(guó)家質(zhì)量監(jiān)督檢驗(yàn)檢疫總局,中國(guó)國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化管理委員會(huì).GB/T13662黃酒[S].北京:中國(guó)標(biāo)準(zhǔn)出版社,2008.[4]Harry.T.1awlessHildegardeHeymann著,王棟譯.食品感官評(píng)價(jià)原理[M].北京:中國(guó)輕工業(yè)出版社,2001.[5]謝安國(guó),金水,渠琛玲,等.電子鼻在食品風(fēng)味分析中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J].釀酒科技,2018(1):71-73.[6]糜川清,郭安鵲,王華,等.感官分析及儀器分析在葡萄酒香氣研究中的應(yīng)用[J].食品科學(xué),2018,37(3):163-167.[7]張健,趙鐳,尹京苑,等.當(dāng)代儀器分析技術(shù)在白酒感官評(píng)價(jià)研究中的應(yīng)用[J].食品科學(xué),2007,28(10):561-564.[8]許祿,邵學(xué)廣.化學(xué)計(jì)量學(xué)方式方法[M].2版.北京:科學(xué)出版社,2004:90-175.[9]梁逸曾,俞汝勤.分析化學(xué)手冊(cè)(第特別冊(cè))化學(xué)計(jì)量學(xué)[M].2版.北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2000:332-333.[10]孫靈霞,陳錦屏,趙改名,等.化學(xué)計(jì)量學(xué)在食品分析中的應(yīng)用研究進(jìn)展[J].食品工業(yè)科技,2020(7):444-452.[11]TenenhausM,VinziVE,ChatelinYM,et.al.PLSpathmodeling[J].ComputationalStatisticsDataAnalysis,2005(48):159-205.[12]YukioTominaga.ComparativestudyofclassdataanalysiswithPCA-LDA,SIMCA,PLS,ANNsandk-NN[J].ChemometricsandIntelligentLaboratorySystems,1999,49(1):105-115.[13]李博斌,李祖光,劉興泉,等.