基于電子鼻技術鑒別隴南初榨橄欖油

郭永躍 馬君義 呂孝飛 閆輝強 郭俊煒 鄧 煜

(西北師范大學生命科學學院1，蘭州 730070)(隴南市經濟林研究院油橄欖研究所2，武都 746000)

油橄欖(OleaeuropaeaL.)是世界著名的四大木本油料植物之一，原產于西班牙、希臘等地中海沿岸國家。1964年我國開始引種油橄欖，主要種植在白龍江低山河谷區、長江三峽低山河谷區、金沙江干熱河谷區等區域[1]。隴南武都屬于油橄欖最佳適生區，是我國四大油橄欖種植和加工基地之一[2]，年產鮮果3.8萬t，年產初榨橄欖油5 700 t。

物理壓榨提取的初榨橄欖油能夠有效保留鮮果中特有的風味物質和營養成分[3]。初榨橄欖油富含多酚及不飽和脂肪酸等成分，具有調節膽固醇、抗氧化、抗癌、美容等作用[4,5]。目前，國內外關于橄欖油的研究主要集中在功能特性、品質分析、摻假判別和產地溯源等方面[6]。電子鼻技術操作簡單、檢測速度快，在茶葉[7]、蜂蜜[8]、揮發油[9]與食用油[10]等品質分析、風味評價、真偽鑒別與質量控制等方面應用廣泛。市售初榨橄欖油多為混合品種和混合果實成熟度的初榨橄欖油，田維芬等[11，12]綜合運用電子鼻技術和GC-MS分析鑒別了橄欖油揮發性風味物質，Melucci等[13]采用閃蒸氣相色譜、電子鼻和化學計量學方法進行了特級初榨橄欖油的地理溯源判別研究，既快速又直接。但單品種初榨橄欖油在品質和價格方面更具競爭優勢，國產的單果系列特級初榨橄欖油‘Picholine’、‘Picual’、‘Hojiblanca’在紐約、洛杉磯等國際特級初榨橄欖油大賽中屢獲大獎。油橄欖品種、果實成熟度或成熟度指數、采收時間等是影響橄欖油品質的重要參數，本實驗以隴南10個品種油橄欖果實為研究對象，采用物理壓榨法提取橄欖油，通過電子鼻技術分析同一品種不同果實成熟度和不同品種同一果實成熟度的初榨橄欖油頂空氣體的信號響應值，對響應值進行Loadings負荷加載分析評判10個傳感器對初榨橄欖油揮發性風味物質的識別能力，進行線性判別分析(LDA)解析結果圖譜并構建數據模型以鑒別區分區分被試樣品，并通過歐氏距離分析(EDA)、相關性分析(CA)、馬氏距離分析(MDA)和判別函數分析(DFA)驗證模型的準確性，為橄欖果的采收，橄欖油的快速有效鑒別、品質評價、產地溯源和質量控制提供參考。

1 材料與方法

1.1 材料來源

10個品種不同成熟度的‘豆果’(S1)、‘阿爾伯薩拉’(S2)、‘科拉蒂’(S3)、‘恩帕特雷’(S4)、‘鄂植8號’(S5)、‘賀吉’(S6)、‘柯尼卡’(S7)、‘小蘋果’(S8)、‘皮瓜爾’(S9)、‘奇跡’(S10)油橄欖鮮果各2.5 kg于2018年9月至12月采自隴南市經濟林研究院大堡油橄欖品種示范園(海拔1 036～1 048 m；平均氣溫15.3 ℃，最高氣溫38 ℃、最低氣溫-7 ℃；相對濕度56.6%，年降水量468 mm，日照時數1 871 h；沙壤土質pH 7.9)。根據油橄欖果實成熟時果皮和果肉的顏色變化，將油橄欖果實的成熟度劃分為8個等級(M1：果皮呈深綠色；M2：果皮呈黃綠色；M3：<1/2的果皮轉為紅色；M4：>1/2的果皮轉為紅色；M5：果皮轉為黑色，但果肉為白色；M6：<1/2的果肉轉為紅色；M7：>1/2的果肉轉為紅色；M8：果肉全部轉為紅色)[14]。產自甘肅隴南果實成熟度指數分別為1.43、3.11、4.09的‘鄂植8號’初榨橄欖油，分別標注為N1、N2、N3；產自意大利托斯卡納、西班牙安達盧西亞、云南麗江、四川涼山、甘肅隴南的市售混合品種與混合果實成熟度的特級初榨橄欖油，分別標注為B1、B2、B3、B4、B5。

1.2 儀器與設備

Abencor油橄欖分析系統(包括錘磨機、熱攪拌機及離心機等)；PEN 3.5電子鼻氣體指紋分析儀(配有10個金屬氧化物傳感器，其中：W1C傳感器對芳香類與苯類化合物敏感，W5S傳感器對氮氧化合物敏感，W3C傳感器對氨類與芳香類化合物敏感，W6S傳感器對含氫化合物敏感，W5C傳感器對短鏈烷烴芳香類化合物敏感，W1S傳感器對烷烴類化合物敏感，W1W傳感器對硫化物敏感，W2S傳感器對醇類與醛酮類化合物敏感，W2W傳感器對含硫與含氯化合物敏感，W3S傳感器對脂肪酸族烷烴類化合物敏感)。

1.3 實驗方法

1.3.1 橄欖油的提取

準確稱取10個品種8個成熟度的油橄欖果實各800 g，在錘磨機中粉碎完成后將果肉混合均勻，稱取700 g混合物于融合罐中并放入融合攪拌器。在30 ℃和50 r/min的融合條件下融合60 min，之后加入30 mL 30 ℃水繼續融合30 min。將融合后的混合物置于5 000 r/min的離心機離心60 s，移取分離的油相和水相于250 mL的量筒中，再加入30 ℃的水50 mL，重復上述步驟兩次，收集離心后的油相和水相于同一量筒中，用30 ℃的水定容至刻度。靜置30 min，讀取油相的體積，記錄數據并移取油相于收集瓶中，密封并低溫保存。平行操作3組。計算出油率(w)：

1.3.2 電子鼻風味識別與區分

樣品氣體采集方法：分別量取10個品種8個果實成熟度的初榨橄欖油各15 mL于頂空進樣瓶中，蓋上瓶蓋，30 ℃下保溫30 min，取瓶內頂空氣體進行電子鼻檢測，每個樣品重復采集3次。

電子鼻測定條件：樣品采集時間為100 s，傳感器清洗時間120 s，調零時間5 s，進樣準備時間5 s，進樣流量300 mL/min。

1.3.3 數據處理與統計分析

采用電子鼻配套的WinMuster軟件對樣品數據進行線性判別式分析、歐氏距離分析、相關性分析、馬氏距離分析以及判別函數分析，并應用Origin 9.0軟件繪圖。

2 結果與分析

2.1 同一品種不同果實成熟度的初榨橄欖油鑒別

2.1.1 不同果實成熟度‘豆果’初榨橄欖油傳感器響應值分析

圖1為電子鼻10個傳感器對不同果實成熟度的‘豆果’初榨橄欖油響應值雷達圖，圖中不同形狀和顏色代表不同果實成熟度的初榨橄欖油。由圖1可知，4個傳感器(W5S、W2W、W1W、W1S)響應值在不同果實成熟度的初榨橄欖油中差異較大，其余6個傳感器(W1C、W3C、W6S、W5C、W2S、W3S)響應值差異較小，說明W5S、W2W、W1W、W1S傳感器對不同果實成熟度的初榨橄欖油頂空氣體的信號響應最敏感。

圖1 不同果實成熟度‘豆果’的初榨橄欖油電子鼻響應值雷達圖

進一步采用Loadings負荷加載分析評判10個傳感器貢獻率的大小(圖2)，傳感器的響應值正偏離或負偏離零越大，則該傳感器對樣品中揮發性成分的識別能力越強[15]。由圖2可知，Loadings分析總貢獻率為93.19%，大于70%，可以充分揭示樣品信息[16]。傳感器W5S、W2W、W1W、W1S在對主成分1和主成分2的識別上具有重要貢獻，其余6個傳感器對主成分1和主成分2的識別幾乎沒有貢獻，這與圖1所揭示的信息相呼應，表明W5S、W2W、W1W、W1S傳感器是區分同一品種不同果實成熟度初榨橄欖油的主要傳感器。

圖2 不同果實成熟度‘豆果’的初榨橄欖油電子鼻響應值Loadings分析圖

2.1.2 同一品種不同果實成熟度的初榨橄欖油LDA分析

LDA分析能夠使不同類別之間的數據點距離變大，同一類別數據點更加緊湊，相比主成分分析(PCA)能夠更好的區分樣品[17]。如圖3所示，通過WinMuster軟件對同一品種不同果實成熟度的初榨橄欖油傳感器響應值進行LDA分析，其總貢獻率分別為：93.49%、94.77%、86.57%、96.36%、92.98%、84.61%、88.45%、85.80%、83.12%和90.64%，均大于80%。10個品種初榨橄欖油各自風味信號值隨果實成熟度的增加不斷變化，表現為數據點分布在不同聚集區域。除S8果實M4、M6、M7、M8成熟度的初榨橄欖油數據點有所重疊，風味較為相似外，其余9個品種果實各自不同成熟度的初榨橄欖油數據點能夠顯著區分，風味差異較大。研究表明，利用電子鼻技術可以鑒別區分同一品種不同果實成熟度的初榨橄欖油。

圖3 同一品種不同果實成熟度的初榨橄欖油LDA分析圖

2.1.3 模型驗證與成熟度鑒別

分別取果實成熟度為M3、M5、M7的‘鄂植8號’初榨橄欖油新樣品，以及成熟度指數為N1、N2、N3的‘鄂植8號’初榨橄欖油進行電子鼻分析，驗證模型的準確性，結果如表1所示。通過EDA、CA、MDA與DFA方法均能很好地鑒別‘鄂植8號’果實M3、M5、M7成熟度的初榨橄欖油，模型對新樣品的識別確定性均大于96%，模型準確可靠[18]。同時，該模型無法鑒別出N1、N2、N3是‘鄂植8號’果實第幾成熟度的初榨橄欖油，反向驗證也表明該模型準確可靠。

表1 電子鼻對初榨橄欖油果實成熟度的判定結果

續表1

2.2 不同品種同一果實成熟度的初榨橄欖油鑒別

2.2.1 10個品種果實第6成熟度的初榨橄欖油傳感器響應值分析

圖4中不同形狀代表不同品種的初榨橄欖油。由圖4可知，4個傳感器(W5S、W2W、W1W、W1S)響應值在不同品種同一果實成熟度的初榨橄欖油中差異較大，其余6個傳感器響應值差異較小，說明W5S、W2W、W1W、W1S傳感器對不同品種初榨橄欖油頂空氣體的信號響應最敏感。

圖4 10個品種果實M6成熟度的初榨橄欖油電子鼻響應值雷達圖

Loadings負荷加載分析(圖5)顯示，總貢獻率為95.08%，傳感器W5S、W2W、W1W、W1S在對主成分1和主成分2的識別上具有重要貢獻，是區分不同品種同一果實成熟度初榨橄欖油的主要傳感器。

圖5 10個品種果實M6成熟度的初榨橄欖油電子鼻響應值Loadings分析圖

2.2.2 10個品種果實第6成熟度的初榨橄欖油LDA分析

圖6為10個品種果實成熟度為M6的初榨橄欖油LDA分析圖。LDA分析總貢獻率為94.81%，且10個品種初榨橄欖油數據點分布在不同聚集區域，能夠顯著區分。其中，S10初榨橄欖油數據點距離其他品種最遠，與其他品種風味差異最大，區分最顯著。因此，電子鼻技術能夠顯著區分不同品種同一果實成熟度的初榨橄欖油，這與鐘誠等[19]報道的利用電子鼻技術能夠顯著區分隴南6個品種果實同一成熟度的初榨橄欖油結果類似。但使用LDA法建立的模型鑒別未知品種同一果實成熟度的初榨橄欖油時還需運用新的樣品進一步驗證模型的準確性。

圖6 10個品種果實M6成熟度的初榨橄欖油LDA分析圖

2.2.3 模型驗證與品種鑒別

分別取S1、S2、S3、S5、S7果實M6成熟度的初榨橄欖油新樣品，以及B1、B2、B3、B4、B5初榨橄欖油進行電子鼻分析，驗證模型的準確性，結果如表2所示。由表2可知，通過EDA、CA、MDA與DFA方法均能很好地鑒別S1、S2、S3、S5、S7果實M6成熟度的初榨橄欖油，模型對新樣品的識別確定性大于96%，同時，模型對市售不同產地混合品種與混合果實成熟度的初榨橄欖油均無法鑒別，說明該模型準確可靠。

表2 電子鼻對初榨橄欖油果實品種的判定結果

3 結論

電子鼻技術操作簡單，檢測方便快捷，識別準確性高，運用電子鼻技術不僅可以對不同油脂的氣味信息進行比對分析，而且可以通過揮發性風味物質信息建立雷達圖和主成分分析模型與線性判別分析模型，直觀觀察不同油脂樣品間的區別，是針對油脂中揮發性成分整體信息的綜合評價。

本實驗利用電子鼻技術對同一品種不同果實成熟度和不同品種同一果實成熟度的初榨橄欖油進行了鑒別研究。響應值雷達圖與Loadings負荷加載分析表明，W5S、W2W、W1W、W1S等4個電子鼻傳感器對被檢樣品有較好的信號響應，是區分初榨橄欖油的主要傳感器。LDA模型能夠有效區分鑒別被檢樣品，其識別確定性大于96%，所建模型準確可靠，可用于同一品種不同果實成熟度和不同品種同一果實成熟度初榨橄欖油的識別。

單果系列初榨橄欖油具有市場競爭優勢，混合品種與混合果實成熟度的初榨橄欖油仍為市場銷售主體，本模型對混合品種與混合果實成熟度的初榨橄欖油尚無法鑒別，后續將進一步增加樣本量，優化模型構建，深化對LDA模型的可靠性和普適性研究，更好地服務橄欖果的采收，橄欖油的快速有效鑒別、品質評價、產地溯源和質量控制。