用蒸餾萃取法和電子鼻法分析蜜源植物的揮發性化合物

用蒸餾萃取法和電子鼻法分析蜜源植物的揮發性化合物

已有很多文獻報道，通過蒸餾萃取法分離蜂蜜中揮發物的研究。為避免蜂蜜中揮發性化合物在測定時受到糖類化合物的干擾，Bicchi等人提出了一個兩步法的方案：第一步先用丙酮對蜂蜜樣品進行萃取，第二步再將丙酮提取物在Likens-Nikerson同時蒸餾萃取裝置中進行蒸餾萃取。后來，Maignial等人對 Likens-Nikerson裝置進行了改進，采用常溫真空蒸餾，蒸餾溫度的降低大大減少了美拉德反應產物以及樣品在蒸餾過程中的分解變性。

Bouseta等人再次對改進后的Bicchi法進行優化，用二氯甲烷代替丙酮，并在惰性氣體保護下進行預萃取，氣相色譜測定結果表明，二氯甲烷提取的樣品與丙酮提取的樣品相比，由非酶褐變產生的呋喃衍生物明顯減少。Guyot等采用Bouseta改進過的方法發現酚類和苯衍生物能表征栗花和檸檬蜂蜜。隨后Guyot又用相同的方法區分同一科（杜鵑花科）不同蜂蜜種類（歐石楠和帚石楠）的揮發物成分。同時也鑒定出莽草酸路徑的衍生物，如4-羥基苯甲醛，4-氨基苯甲酸，香草酸甲酯等。

溶劑萃取方法包括直接萃取法和同時蒸餾萃取法并且通常用于蜂蜜揮發性化合物提取分析。Alissandrakis等人以柑橘蜂蜜為試材比較超聲波輔助溶劑萃?。║SE）和同時蒸餾萃取（SDE）方法，試圖在室溫下建立一種較為理想的提取方法。類似的方法已在酒中成功應用。該法在柑橘蜂蜜中產生了較低水平的脫氫芳樟醇（2,7-二甲基-1,5,7-辛二烯-3-醇），其由前體（E）-2,6-二甲基-6-乙酸基-2,7-辛二烯醛加熱產生。前體在柑橘的花中也有出現。在柑橘蜂蜜和柑橘花中發現的占主要成分的芳樟醇能作為表征此蜂蜜的化合物。并且，在四種分離蜂蜜風味物質的方法中（超聲波輔助提取,固相微萃取，水蒸餾法，同時蒸餾萃取法），超聲波輔助提取和固相微萃取方法有更好的表現。盡管超聲波輔助提取法具有很多的優越性，但在重現性上還有待于進一步提高。總的來說，惰性環境中二氯甲烷萃取，之后同時蒸餾萃取是分析蜂蜜中風味物質的一種有效方法。

Ampuero等人采用一個不同于GC和GC/MS的快速靈敏的電子鼻（MS-nose）技術來鑒別蜂蜜種類。并通過分析瑞士蒲公英蜜、檸檬蜜、刺槐蜜、栗花蜜、冷杉蜜和油菜蜜將固相微萃取（SPME），內針動態萃?。↖NDEX）（上述稱固相動態萃?。?，靜態頂空萃?。⊿HS）結合電子鼻技術進行分析比較。運用數據模型（主成分分析和判別分析）對檢測器響應值（特定離子的質量）進行加工處理，結果表明電子鼻與固相微萃取相結合的分析方法對測試樣品的判別準確率高達98%。并且在分析待測樣品時，感官分析和電子鼻分析有良好的線性關系，證明了其在判定蜂蜜源植物時是很有效的。

Lammertyn等采用了另一種快速靈敏，無損的電子鼻（zNoseTM）技術分析不同地理來源的蜂蜜（蕎麥，三葉草，橙花，洋槐，薄荷和胡蘿卜）。揮發物由SHS系統中針刺采樣瓶膜采樣。由于zNose是結合檢測器和常規GC分析儀的傳感器，其有兩種產生數據的方式：第一個是僅考慮一階導數的正值來比較不同的峰和峰面積（色譜法）；第二是考慮一階導數的正負值并將其作為光譜數據，分析每個樣品的完整光譜。數據用主成分分析（PCA）和典型判別分析（CDA）等統計學方法來處理。結果表明采用該法，風味物質的“指紋圖譜”能夠鑒別不同地理來源的蜂蜜并且能夠區分蜂蜜與純糖。

目前Linder等建立了一種名為ACMD（醫學數據的近似和分類）人工神經網絡，通過將電子鼻嗅到的不同類型的蜂蜜（混合蜜，冷杉蜜，蕎麥蜜和3種有垃圾池，油和消毒水味道的混合蜂蜜）信號進行分類來證明其在食物質量領域上的能力。采用德國WMA Airsense Analysentechnic GmbH,Shwerin的便攜式電子鼻設備。樣品的頂部空間通過10個不同的半導體氣體傳感器來測定。電阻中的改變使其產生了響應揮發物分子存在的10個信號。用三種不同的人工神經網絡從樣品中獲得信號并從氣流中獲得輔助信號，結果表明神經網絡ACDM在鑒別蜜源植物時是種更為精確的方法。

總的來說，電子鼻分析時無需鑒定出食物中的每種風味物質。它是另一種簡單靈敏快速的風味化合物鑒別方法。為確保此方法在鑒別蜂蜜上的可靠性，電子鼻方法仍有待進一步深入研究。

黃京平 郭偉華 編譯