基于主成分分析的牛油火鍋底料揮發性風味物質評價模型的構建

晁仲昊,夏志強,陳剛,楊建,嚴芳,邱志強,姜萱,徐秀麗,鄒孝強*

1(食品科學與技術國家重點實驗室,國家功能食品工程技術研究中心,糧食發酵工藝與技術國家工程實驗室, 江南大學 食品學院,江蘇 無錫,214122)2(四川漫味龍廚生物科技有限公司,四川 眉山,620036)

火鍋是中國傳統的飲食方式,在飲食文化中占據重要位置,尤其是川渝特色火鍋深受廣大消費者喜愛。火鍋的特殊風味是吸引顧客的重要原因之一,一方面來源于特有的原料,例如添加的大量香辛料,另一方面,火鍋底料在加工過程中的理化反應也會產生大量風味物質,如美拉德反應形成的雜環、含氮類風味物質,焦糖化和含硫化合物的熱分解等[1]。目前市場上火鍋底料的品牌很多,不同火鍋底料因原料和工藝的不同,風味差異很大,前期有較多的學者在這方面進行了研究。但是,相同品牌的火鍋底料,根據面向的人群分為餐飲商用端(B端)和零售家庭端(C端),其中,B端產品面向餐飲或工廠,在保障食品安全的條件下更注重性價比、操作及品質的穩定性,而C端產品直接面向消費者,更注重消費者體驗,使用相對簡單,使得成本較高[2]。相同品牌的B端和C端產品加工工藝及配料比有一定的差異性,但其風味差異評價目前并未見報道。

火鍋底料風味的測定與比較是對火鍋底料進行風味評價的重要方式。食品中揮發性風味物質的提取方法包括超臨界流體萃取法、蒸餾法、固相萃取法、頂空分析法和固相微萃取法等[3],對提取物質的鑒定方法包括氣相色譜法、液相色譜法、氣質聯用技術、氣相色譜-吸嗅檢測技術以及電子舌等[4]。SUN等[5]通過固相微萃取,使用GC-MS等方法研究牛油火鍋的香氣,確定了影響牛油火鍋底料整體香味的關鍵香氣因子。近些年,一種新的風味物質提取技術—薄膜固相微萃取(thin film solid-phase microextraction,TFME)逐漸發展起來。相較于其他萃取方法,TFME具有較大的萃取相體積和吸附容量、預萃取平衡時間短等特點,能夠快速達到最終相平衡,有效分離待分析物并降低基質干擾[6]。此外,由于存在大量的萃取相、涂層方法和幾何形狀選項,TFME比傳統的頂空固相微萃取技術具有更高的通用性[7]。

傳統的火鍋風味評價方法主要為感官評定,這種方法多依賴于人,以人為主體獲取試驗材料,試驗結果往往受人的主觀意識的影響[8],準確性受到了一定程度的限制[9]。為了擺脫過于依賴主觀評價的缺點,通過對風味物質分析,建立數學評價模型,從而能夠科學、客觀、全面地對火鍋風味強度進行準確評價,提高和完善火鍋風味評價體系,通過火鍋底料中主要風味物質的濃度快速獲悉整體風味質量。在諸多數學模型中,主成分分析(principal component analysis,PCA)法是一種多元統計分析技術,使用一組元素較少的新數據向量近似代替和描述有許多元素的數據向量,同時保留原始數據的大部分信息[10],該法可較好地對風味進行評價。紀南等[11]使用PCA法對5種市售醬香型白酒的風味進行了排序,篩選出味最佳的種類。王振東等[12]利用PCA法對羊肉特征風味強度進行評價,將感官評價法得分與使用的評價模型評分建立相關性,發現兩者具有極顯著相關性,表明PCA法評價模型與感官評價法具有較好的一致性。郝旭東等[13]對4個地區大紅袍花椒主體風味同時進行了PCA和感官評定,兩者相關性達到了0.951,體現了主成分評價模型能夠較好評價香氣的優劣,因此可以將該模型的結果作為風味評價的依據。

本研究選取4種市場占有率較高品牌的B端和C端牛油火鍋底料產品,使用TFME和GC-MS對揮發性風味物質進行測定,構建PCA模型對火鍋底料產品中的風味物質組成進行評價,同時采用感官評定對結果進行驗證。

1 材料與方法

1.1 實驗材料和設備

4種品牌火鍋底料B端產品(包括火鍋底料和部分樣品的調味粉)、4種品牌火鍋底料C端產品,市售;C7～C30正構烷烴混合樣品,Sigma有限公司;PDMS/DVB薄膜固相微萃取裝置、7890A-5975型氣相色譜質譜聯用儀、Gerstel TDU型熱脫附裝置,安捷倫科技(中國)有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品的配制

為了使B端產品在食用過程中達到較為理想的風味和食用品質,不同的品牌在實際操作過程中會依照一定的比例對原料進行配制,因此為了模擬不同品牌的B端產品的配比,本文依照表1中火鍋底料、調味粉和水的不同比例稱取B端樣品,同時C端樣品按照料液比1∶4(g∶mL)進行配制。

表1 B端樣品的配制Table 1 Preparation of B-end samples

1.2.2 TFME

稱取混合后的B端和C端樣品,總質量保持在3 g左右,添加到頂空瓶中,放入活化后的TFME裝置,用PTFE/S瓶蓋密封。將頂空瓶放入加熱搖床上,80 ℃、250 r/min萃取60 min。萃取結束后,將萃取裝置插入熱脫附裝置內,于250 ℃解吸5 min,儀器自動采集數據。

1.2.3 GC-MS檢測方法

GC條件:色譜柱為HP-Innowax,載氣He,流速3.0 mL/min。升溫程序:色譜柱起始柱溫40 ℃,保持2 min,隨后以5 ℃/min升到250 ℃,然后在250 ℃下保持10 min。

MS條件:GC-MS接口溫度250 ℃;EI離子源;電子能量70 eV;離子源溫度230 ℃;掃描范圍:33～350m/z;溶劑延遲時間3 min。

1.2.4 感官評定

對8種火鍋底料樣品進行感官評定。按表1比例取B端的火鍋底料和水,同時按料液比1∶4取20 g的C端火鍋底料和80 mL水,使得8個樣品總質量在100 g左右。將樣品加入鍋中煮10 min,之后轉移到白色紙杯中,使用數字1～8隨機編碼,組織8名品評人員對火鍋底料進行感官評定,滿分100分,取平均值?；疱伒琢舷阄陡泄僭u價指標參照張麗珠[14]的綜合評價指標,修改后建立,具體指標見表2。

表2 火鍋底料香味評定表Table 2 Fragrance evaluation table of hotpot seasonings

1.3 數據分析

1.3.1 定性分析

由GC-MS得到的譜圖,經計算機在標準質譜數據庫(NIST 2014)的檢索進行匹配,根據該保留時間的可能性的大小,通過計算保留指數進行定性,篩選并確定最終物質。保留指數是在相同氣質條件下直接測定正構烷烴標準品C7～C30,根據樣品中測定物質的保留時間計算保留指數[15],按公式(1)計算。

(1)

式中:Ix,保留指數;tR,x,待測組分保留時間,min;n和n+1,分別為未知物流出前、后正構烷烴的碳原子數;tR,n和tR,n+1,分別為具有n和n+1個碳原子的正構烷烴的保留時間,min。

1.3.2 定量分析

采用面積歸一化法進行定量分析,求得各揮發性成分的相對含量。

1.3.3 PCA

通過Excel軟件進行實驗數據的匯總處理,得到的數據導入Minitab 19軟件中進行PCA,風味種類采用Origin 2018作熱圖分析,使用Excel對PCA數據進行計算并排序,使用SPSS軟件對PCA計算得到的特征向量進行畫圖,同時進行Pearson相關性分析。

2 結果與分析

2.1 不同品牌火鍋底料產品揮發性風味物質分析及對比

不同品牌火鍋底料B端和C端產品揮發性風味物質組成及相對含量結果見電子增強出版附件(https://doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.032785),4種火鍋底料B端產品共鑒定出154種揮發性風味物質,其中醇類29種、酚類6種、醚類3種、醛類28種、酸類7種、烴類30種、酮類15種、酯類23種、其他含氮含硫等雜環化合物13種。4種火鍋底料共有的物質包括桉葉油醇、反式-4-側柏醇、芳樟醇、反-4-(異丙基)-1-甲基環己-2-烯-1-醇、4-萜烯醇、α-松油醇、香芹醇、乙基麥芽酚、2-甲氧基-4-乙烯苯酚、草蒿腦、2-乙酰基吡咯、正己醛、正辛醛、E-2-庚烯醛、壬醛、反-2-辛烯醛、苯甲醛、5-甲基呋喃醛、反式-2-癸烯醛、橙花醛、反,反-2,4-癸二烯醛、棕櫚酸、α-蒎烯、α-側柏烯、莰烯、β-蒎烯、檜烯、月桂烯、α-松油烯、D-檸檬烯、γ-松油烯、(E)-β-羅勒烯、萜品油烯、姜烯、β-紅沒藥烯、δ-杜松烯、β-倍半水芹烯、α-姜黃烯、甲基庚烯酮、乙酸芳樟酯和乙酸松油酯共41種物質。

從4種火鍋底料品牌C端產品中共鑒定出158種揮發性風味物質,其中醇類26種、酚類11種、醚類8種、醛類20種、酸類10種、烴類37種、酮類9種、酯類22種、其他含氮含硫及雜環化合物15種。共同檢測出40種物質,包括:丙酮、α-蒎烯、α-側柏烯、莰烯、β-蒎烯、檜烯、α-水芹烯、月桂烯、α-松油烯、(D)-檸檬烯、2-戊基呋喃、γ-松油烯、(E)-β-羅勒烯、萜品油烯、正辛醛、2,5-二甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、甲基庚烯酮、壬醛、乙酸、4-側柏醇、α-古巴烯、苯甲醛、反-4-(異丙基)-1-甲基環己-2-烯-1-醇、芳樟醇、乙酸芳樟酯、β-石竹烯、4-萜烯醇、癸酸乙酯、糠醇、草蒿腦、乙酸松油酯、α-松油醇、姜烯、α-法呢烯、茴香腦、香葉醇、乙基麥芽酚、辛酸、4-甲基-5-羥乙基噻唑。

和B端產品的GC-MS結果相比,C端產品測定的揮發性風味物質數量略微增加,而在物質的種類上,醚類和烴類的數量明顯上升,醛類和酮類的數量明顯下降。各種樣品在原料品質、工藝和成品后續的處理方式上有些許差別,但這8種火鍋底料產品仍共同檢測出了25種揮發性風味物質,這些共同的風味物質可能來源于使用的相同原料種類。例如花椒中存在的大量芳樟醇、β-蒎烯、(D)-檸檬烯和乙酸芳樟酯[16]均可以在所有火鍋底料中找到,苯甲醛可能與加入的陳皮、肉桂、良姜、丁香等香辛料有關[17],烷烴類主要來源于脂肪酸烷氧自由基的斷裂,而萜烯烴廣泛存在于植物體內[18]。經研究,包括正辛醛、壬醛在內的脂肪醛存在于牛油原料中[19],這些脂質衍生醛是重要的二級脂質氧化產物[20],2,5-二甲基吡嗪廣泛存在于在火鍋底料中添加的豆豉[21]內。

同時,相同品牌的火鍋底料的揮發性風味物質在數量和含量上差距比較大。X1的B端和C端共同檢測出43種風味物質,X2則有46種,X3樣品有44種,X4共同檢測出60種。對于這種差距,可能的原因是調味粉的加入。調味粉的加入提高了部分物質的檢出含量,導致其占比提高,其他物質含量占比降低,并且可能會檢測出底料中并沒有的物質。同時水的加入可能會稀釋掉一部分風味物質,加入的比例不同可能會導致稀釋的程度不同。而對于火鍋底料,生產線及物料運輸、儲存要求的不同導致抗氧化劑、防腐劑等非風味的揮發性物質占比不同,因此實際的風味物質的占比差距很大?？紤]到成本等因素,原料的品質也會有些許差別,導致相同品牌熬制出的火鍋底料的風味物質的差別。

通過圖1熱圖分析可以清楚看出,B端產品中X2火鍋底料中的烴類物質和X3中的酚類物質占比尤其突出。對于不同的品牌,B端產品烴類物質的相對含量都比較多,表明烴類物質對于不同品牌的B端火鍋產品風味的形成都有著重要的影響。而在C端產品中,對于X1,醇類和醚類占比高于其他種類的物質;X2和X3均擁有很高含量的酚類物質;X4各項物質含量相對而言較為均衡,醚類含量較多,醇類、酸類、酮類以及其他類化合物含量較少。和B端產品相比,C端產品中烴類物質的占比有所下降;而對于X1的醇類和醚類物質、X2的酚類物質以及X3和X4中的酯類,B端產品中的占比明顯少于C端。

圖1 四種品牌火鍋底料風味成分種類分布熱圖Fig.1 Heat map of the distribution of flavor components in four brands of hotpot seasoning

2.2 PCA及風味評價

2.2.1 PCA

運用Minitab 19軟件對在B端和C端中檢測到化合物分別進行標準化處理,然后分別進行PCA,其特征值和方差貢獻率見表3。

表3 火鍋底料揮發性風味物質方差解釋Table 3 Explanation of total variance of volatile flavour compounds in hotpot seasonings

經過PCA,可以得到相應的主成分特征值以及特征向量。特征值就是相應的主成分的系數,其大小反映了主成分的影響力[22],一般選取累計貢獻率大于80%的主成分。經分析,前7種主成分的特征值均大于1,前5種主成分累計貢獻率為85.1%,7種主成分的累計貢獻率達到100%,能夠有效表達火鍋底料風味特征。特征向量即因子載荷矩陣,可以解釋每個變量對數據的變化做出的貢獻程度,以及解釋變量之間的關系[23],其分布如圖2所示。前5種主成分影響最大揮發性風味物質為正己醛(T26)、辛酸(T42)、2,6-二甲基-3,7-辛二烯-2,6-二醇(T18)、二烯丙基二硫醚(T209)和L-乳酸乙酯(T75)。正己醛是一種常見的揮發性油脂氧化分解產物[24],辛酸在牛油中大量存在[25],2,6-二甲基-3,7-辛二烯-2,6-二醇可以從辣椒[26]的揮發性物質中檢測出,二烯丙基二硫醚在大蒜[27]中含量豐富,而L-乳酸乙酯來源于發酵的豆豉[28]。

a-主成分1和主成分2載荷圖;b-主成分3和主成分4載荷圖; c-主成分5、主成分6和主成分7載荷圖圖2 PCA載荷圖Fig.2 Loading diagram of PCA

2.2.2 不同品牌的火鍋底料產品風味評價

以8個樣品共217個揮發性風味物質為指標,用X1,X2,…,Xi表示,使用PCA進行降維處理,通過線性組合形成新的指標。這些新指標F1,F2,…,Fj保留了原始指標的主要信息。這些指標相互獨立,作為第一主成分,第二個主成分等變量。根據計算得到的主成分特征值和特征向量構建綜合評價模型[29],如公式(2)所示:

Fj=v11×X1+v21×X2+…+vij×Xi

(2)

式中:vij,第i個物質的第j主成分對應的特征向量;Xi,標準化后樣品中第i個物質的含量;Fj,主成分值。綜合評價指數按公式(3)計算:

(3)

式中:GEI為綜合評價指數;λ為特征向量。

根據PCA模型得出4種品牌火鍋底料綜合得分值的結果,由表4可知,綜合得分由高到低進行排序,B端產品的結果為:X3>X1>X2>X4,C端產品的排序結果為:X1>X3>X2>X4,綜合得分值和感官評定結果均表明在這8個火鍋底料樣品中,相同品牌的C端產品的風味好于B端產品。揮發性風味物質在種類和含量上的差異,導致了樣品的總體風味的區別,進而影響了人們對樣品的感官評價,因此更佳的風味會是消費者選擇C端產品的一個重要原因。通過運用Pearson相關性分析方法對主成分綜合得分與感官評價結果進行分析,得出在B端和C端產品的風味評價中,這2種方法的結果相關性為極顯著(P<0.01),相關系數為0.908,說明構建的主成分綜合得分模型能夠較好的評價火鍋底料香氣的優劣。

表4 不同品牌火鍋風味評分Table 4 Comprehensive score of flavor of different brands of hotpot

3 結論

本研究采用了TFME及氣質聯用技術,對4種市場占有率較高的火鍋底料品牌的B端和C端產品進行了分析比較,B端產品共檢測有154種風味物質,其中醇類29種、酚類6種、醚類3種、醛類28種、酸類7種、烴類30種、酮類15種、酯類23種、其他類化合物13種;C端產品則有158種風味物質,8個樣品檢測出25種相同的風味物質。對于不同品牌的火鍋底料,熱圖分析發現烴類物質在火鍋風味的形成均起重要作用,而通過對相同品牌的B端和C端產品的風味物質對比,發現C端產品中烴類物質占比明顯較低。利用PCA對火鍋底料中的風味物質組成進行分析,結果表明7個主成分因子累積方差貢獻率達到100%,能有效表征火鍋底料風味物質信息。同時,通過構建PCA模型,計算綜合評價指數,對其風味進行評價,得到的結果為B端產品:X3>X1>X2>X4,C端產品:X1>X3>X2>X4,C端產品的風味明顯好于B端產品,與感官評定具有相似的結果。Pearson相關性分析發現主成分綜合得分與感官評價結果相關性為極顯著(P<0.01),相關系數為0.908,說明所構建的模型能夠有效地對火鍋底料進行風味評價。