文摘为了解大鲵肉烤制过程中挥发性风味物质,采用气相-离子迁移色谱(GC-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)分析了160℃下不同烤制时间(0、20、40、60、80 min)大鲵肉挥发性有机物的变化。结果表明,通过GC-IMS技术从不同烤制时间大鲵肉60个信号峰中鉴定出43种风味物质。与烤制前相比,大鲵肉烤制20 min后,醛类、醇类和酯类含量有所下降,而酮类、烯类、醚类含量有所增加;随着烤制时间从20增加到80 min,大鲵肉醇类、烯类、醚类含量逐渐降低,而酯类、酮类、醛类含量逐渐增加。采用正交偏最小二乘-判别法(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)建立了稳定性和预测能力较好的模型,从鉴定的43种风味物质中依据变量重要性投影(variable importance in the projection,VIP)筛选出14种潜在特征标志物(VIP>1),包括醇类4种(丁醇、桉叶油醇单体、戊醇二聚体和2,3-丁二醇)、醛类3种(己醛二聚体、异戊醛和反-2-戊烯醛)、酮类4种(甲基庚烯酮、2-丁酮、3-戊酮和2-戊酮)、烯类2种(α-葑烯和双戊烯)和酯类1种(乙酸乙酯)。主成分和聚类分析表明这些挥发性成分可用于不同烤制阶段大鲵肉的区分。该研究为今后大鲵烤制调理产品开发及质量控制提供了参考。
文摘采用气相色谱-离子迁移色谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)结合化学计量学对不同花生油掺伪量(0%、5%、10%、20%、30%、100%)的大鲵油中挥发性成分进行探究。结果表明,不同掺伪量大鲵油GC-IMS图谱中共鉴定出41种挥发性化合物,其中醛类21种、酮类6种、醇类4种、杂环类4种、酯类3种、含硫类2种、酸类1种。随着掺伪量的增加,醛类、杂环类、酸类和酯类化合物含量增加,而酮类、醇类和含硫类化合物含量减少。建立了挥发性成分与实际掺伪量偏最小二乘回归模型,校正集和验证集相关系数R^(2)值分别为0.9924和0.9882,表明建立的掺伪量预测模型较为可靠。主成分分析表明,前2个主成分累计贡献率为94.3%,说明不同掺伪量大鲵油可通过挥发性成分实现较好区分。通过偏最小二乘判别分析并结合变量投影重要度(variable importance for the projection,VIP)筛选出13种差异挥发性化合物(VIP>1),其中醛类7种、酮类3种、醇类1种、含硫类1种和及酯类1种。主成分和聚类分析结果表明这些差异挥发性成分也可用于不同掺伪量大鲵油的区分。该研究为无损、快速鉴别大鲵油真实性提供了参考方法。
