基于GC-MS与多变量分析方法的不同储藏期 大米挥发特征气味的分析

康文翠 林 颢 满忠秀

(江苏大学食品与生物工程学院，镇江 212013)

大米作为人类的主食之一，含有丰富的营养物质,是人体主要的热量来源,与人们的生活息息相关，其品质的好坏直接关系到国计民生[1]。大米在储存过程中会发生陈化和霉变，从而影响大米的食用性，其中霉变可通过调整自身水分含量使其得到控制，而陈化却伴随始终，无法消除[2]，因此需要对大米的陈化进行检测。赵迎等[3]通过建立新陈大米拉曼光谱判别模型，提供了一种新的快速判别稻谷新陈度的方法。郭玉宝等[4]为探究大米陈化过程中品质随时间的变化规律，利用的是快速粘度分析仪(RVA)和电子鼻。杨慧萍等[5]的研究表明不同温度和水分条件下大米陈化过程中脂肪酸值与气味有R=0.917的显著相关性关系。Tananuwong等[6]研究分析了有机香米在储藏期间的挥发性气体的变化。Bryant等[7]用顶空固相微萃取-气质联用方法分析了芳香和非芳香稻谷品种之间挥发性物质的差异。Sirisoontaralak等[8]用气相色谱质谱联用技术研究了辐照大米理化性质和香味的变化。大米在陈化过程中的挥发性成分能一定程度上代表其劣变的程度，人们常根据气味、色泽、质地等来判断大米是否陈化，但这种感官评定法有着主观性强，准确度低的不足。基于理化指标方面，车海先等[9]以比色法判定稻谷的新陈度，周延智等[10]利用酸碱指示剂在稻谷提取液中所显色的差别，通过肉眼快速定性稻谷的脂肪酸值来估计其陈化程度。而Setyaningsih等[11]采用愈创木酚快速检测法与气味感官评定能较好的实现新陈米的区分，以及袁贝等[12]通过红外光谱印证了大米陈化过程中有机化学物质的变化。

本研究根据挥发气体来探究对大米新鲜度的检测方法。采用GC-MS对两种不品种的大米(苏软香型米和武育粳米)在陈化过程中挥发性成分的分析，通过主成分分析结合方差分析检测不同品种大米陈化过程中的特征挥发气体，并采用线性判别分析和聚类分析等多种分析方法，建立一种对不同储藏时间的大米挥发性物质的简单而系统鉴定方法。

1 材料与方法

1.1 实验材料与设备

苏软香型米优选福临门苏北苏软香的大米，原粮产自素以优质稻米闻名的江苏鱼米之乡。武育粳米为苏常武育粳香型软米，产自地处江苏省南部隶属于常州市的武进。GC-MS气质联用分析仪，SPME萃取头(安谱，75 μm CAR/PDMS)，DB-WAX 弹性毛细管柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm)

1.2 样品制备

本实验所用的大米样品有苏软香型和武育粳两个品种，均在温度为20～25 ℃，湿度为30%～40%的自然环境下储藏时间分别为0、2、4、6、10个月，每个储藏期的大米各有10个样本，每个样本100 g。

1.3 实验方法

实验前，先将SPME萃取头(安谱，75 μm CAR/PDMS)在气相色谱的进样口于300 ℃老化至无杂峰。然后称取8.0 g大米样本置于15 mL的萃取瓶中，并加入10 μL， 2.424 g/L的4-甲基-2-戊醇作为内标，盖上盖子，固体NaCl的作用是促进大米中挥发性气体的挥发。将萃取瓶置于80 ℃恒温水浴中，振荡频率为250 r/min。将SPME萃取头通过瓶盖插入到样品的顶空部分，推出纤维头，顶空吸附30 min。吸附完成后，抽回纤维头，并将萃取头从萃取瓶中拔出，再将萃取头插入GC-MS仪的气相色谱进样口，推出纤维头，于250 ℃解吸5 min，完成样品的进样。

GC条件：DB-WAX 弹性毛细管柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm)，载气He流量0.8 mL/min，不分流，进样口温度250 ℃。柱温：起始温度35 ℃，以5 ℃/min升温至100 ℃，然后以3 ℃/min升温至200 ℃，再以10 ℃/min升温至220 ℃，保持15 min。

MS条件：接口温度230 ℃，离子源温度220 ℃，电离方式EI+，电子能量70 eV，扫描质量范围33～450 amu。通过HP-Chemstation System工作站采集和处理数据。

1.4 数据分析方法

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析，对于不同储藏时间的大米，挥发性成分种类和数量各不相同，但其之间可能存在某种依存关系，本研究将对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度[13-14]。

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是一种统计方法。通过正交变换将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分(Principal components，PCs)。利用主成分分析可以从大量的原始数据中提取有效的信息，从而直观的反映不同储藏时间大米样本的趋势[15-16]。

在已知研究对象分成若干类型，并已取得各种类型的一批已知样品的观测数据，在此基础上根据某些准则建立判别式，然后对未知类型的样品进行判别分类的一种分析方法，即为线性判别分析(LDA)[17]。LDA分析是在进行PCA分析之后，对GC-MS测定的挥发性物质进一步分析，进而反映不同储藏时间大米的差异情况。线性判别分析相比于主成分分析来说更加注重样品在空间中的分布规律及各样品间的距离分析[18-19]。

聚类分析是能够将一批样本按照它们在性质(变量)上的亲疏程度在没有先验知识的情况下自动进行分类的分析方法[20]。聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类[21]。本文在此原理的基础上，按照大米样本的储藏时间和种类分别依次由小类到大类进行聚类。

2 结果与分析

2.1 GC-MS的分析结果

2.1.1 苏软香型米和武育粳米主要挥发性成分含量的方差分析[22]

根据GC-MS的分析结果，得出从不同储藏时间的苏软香型米中共检测出的挥发性成分主要包括醇类、醛类、酮类、烷烃类、醚类、杂环类化合物。如表1是苏软香型米在存储过程中一些主要挥发性成分的相对含量的方差分析结果，可以看出各种挥发性物质的含量都在不断变化，有增多有减少。不同储藏期的苏软香型米中的壬醛和丙酮含量存在显著性差异，且呈现一定的规律性，在储藏时间为4个月时2-乙基己醇、壬醛、2-甲基丁醛、正己醛的含量都呈现一个过渡的趋势，随着时间的延长，醛类的含量有明显的增加，大米散发出新米没有的异味。对于武育粳米，如表2所示是其主要挥发性成分的方差分析结果。在存储过程中武育粳米产生的2-甲基丁醛物质的含量也呈现出一定的规律性，即由新米到4个月的陈米，2-甲基丁醛的含量显著降低，继续陈化后，在储藏到10个月的过程中，2-甲基丁醛含量逐渐增多，在此过程中，正己醛的含量表现出相反的规律变化，即以4个月储藏时间为过渡点，正己醛的含量先增多后减少。由此，2-甲基丁醛和正己醛可作为表征武育粳米不同储藏时间的标志性气体。

表1 苏软香型米不同储藏期的挥发性成分的差异方差分析表

表2 武育粳米不同储藏期的挥发性成分的差异方差分析表

不同的字母代表显著性差异；

2.1.2 苏软香型米和武育粳米在陈化过程中挥发性成分的种类变化

图1是苏软香型米和武育粳米在不同储藏时间内的各种挥发性成分的种类变化图。从图1中可以看出，2种米在陈化过程中通过GC-MS测得的挥发性成分种类是不断变化的，对于购买不久的苏软香新米，有着更多含量的醇类、醛类和烃类，其中直链高级醇有着草木味、水果味和花香味[23]，而相应的烃类为新大米的香味起一定的烘托作用。2个月的苏软香型米挥发性成分的种类和含量比其它储藏时间的都要少，随着时间的延长，醚类物质的种类增多，使大米有刺鼻的米糠味。对于武育粳米在其新鲜时，检测到的挥发性成分最多，有醇类、醛类、酚类、酯类、酮类、烷烃类、烯烃类、醚类、杂环类。随着储藏期的延长，武育粳米散发出的挥发性成分种类在减少且比苏软香型米的少。当在10个月的储藏期测出的挥发性成分种类有所增多，其中有9种烷烃类质和4种醚类物质，这也是和陈化的大米有着不悦的气味有关，说明大米在不同时间散发出不同的气味，而气味的浓烈和挥发性有机物质有关，而挥发性有机物质可能还与大米的种类有关。

注：1～12分别表示醇、醛、酚、酯、酮、烷烃、烯烃、酸、醚、苯环、杂环、其他等类的挥发性成分。

图1 不同储藏时间的大米挥发性成分的种类

2.2 挥发性成分间的相关性分析

为了了解不同储藏时间的大米其挥发性成分含量的相关性，本研究分别对苏软香型米和武育粳米在不同储藏时间的各个有机挥发性成分间含量进行相关性分析，通过相关系数R判断相关关系密切程度。苏软香型米的结果见表3，2个月的挥发性成分中2-乙基己醇和壬醛含量，2-甲基丁醛和丙酮含量相关性显著，储藏时间为4个月时，2-乙基己醇和正己醛含量也有显著相关性，相关系数R均大于 0.5。当储藏时间为10个月时，苏软香型米的挥发性成分中2-甲基丁醛和壬醛含量显著相关，且和丙酮含量成较高显著相关性，相关系数为0.644。可能因为丙酮是参与生物细胞进行呼吸作用代谢的TCA循环上的有机物质。如表4是武育粳米挥发性成分含量间的相关性分析结果。可以看出新米产生的2-乙基己醇和2-甲基丁醛，壬醛和正己醛其含量均存在相关性，而且此时的2-乙基己醇和丙酮，以及2-甲基丁醛和正己醛、丙酮含量间存在相关系数R大于0.6的显著相关性。这可能与武育粳米自身香味有关。当武育粳米储藏四个月的时候，其壬醛和2-乙基己醇、壬醛含量间相关性显著。

表3 不同储藏时间的苏软香型米挥发性成分含量之间的相关性分析

表4 不同储藏时间的武育粳米挥发性成分含量之间的相关性分析

*表示相关性显著，α<0.05；**表示相关性高度显著，α<0.01

2.3 主成分分析

将两种大米实验分析得到的挥发性成分作为输入分别各自进行主成分分析。得到主成分载荷因子图和主成分分析图。由2种米的每种挥发性气体的前3个主成分系数分别得到载荷因子图[24]，见图2和图3，可以看出对不同储藏时间的苏软香型米的贡献率较高的物质有壬醛，2-甲基丁醛，正己醛，2-戊基呋喃，而区分不同储藏时间的武育粳米比较重要的标志性化学物质有1-辛烯-3醇，正己醛，18-冠醚-6，丙酮，15-冠醚-5。

大米是一个组成复杂且具有活性的有机体，在储藏过程中依然进行着微弱的生命活动。在大米的主要成分中，脂肪和酶的变化最为显著，虽然脂肪比淀粉含量与蛋白质含量低得多，但在储藏期间大米品质陈化的主要原因却在于脂质物质的氧化[25]，由于脂质的进一步氧化，生成了低级的醛、酮化合物和饱和脂肪酸类。由于大米组分的这种复杂性，同时组分之间在储藏的过程中的相互作用，使得大米的稳定性及品质发生一定的变化，除了可以表现为气味和色泽、米粒结构方面的变化，同时也可以表现为大米的挥发性气味发生一系列的改变，这点与对不同储藏时间的苏软香型米和武育粳米的贡献率较高的物质有关。

图2 苏软香型米陈化过程中挥发性气体的前3个主成分系数的载荷因子图

图3 武育粳米陈化过程中挥发性气体的前三个主成分系数的载荷因子图

图4是不同储藏期(0、2、4、6、10个月)苏软香型米(a)和武育粳米(b)的挥发性气体的主成分分析图，累计方差贡献率分别达到了93.96%和94.44%，均大于90%，说明所受干扰较小，所这 3 个主成分能较好的反应原始高维矩阵的信息[26]，可以反映苏软香型米和武育粳米在各储藏时间的挥发性物质有所不同。从图4可知，不同储藏时间的苏软香型米和武育粳米基本都可通过主成分分析直接区分开。

图4 不同储藏期的苏软香型米(a)和武育粳米 (b)挥发性气体的主成分分析图

2.4 线性判别分析(LDA)

图5是苏软香型米(a)和武育粳米(b)在不同主成分数下的线性判别分析(LDA)识别率，从图5可以看出，模式的识别率随着主成分的增加而增加，对于苏软香型米，当主成分数为3时，模型即可取得良好的识别效果，训练集和预测集中LDA模型区分不同储藏时间的大米准确率分别为100% 和94.12%; 当主成分数为4时，模型的整体识别率最好，此时，模型对训练集和预测集中样本的识别率均为100%。在主成分数在为3时，训练集和预测集中LDA模型区分不同储藏时间的武育粳米准确率分别为93.94%和94.12%，当主成分数为为6时，模型对训练集和预测集中样本的识别率均达到100%。

图5 苏软香型米(a)和武育粳米(b)不同主成分 数下的LDA判别分析识别率

2.5 聚类分析

本研究采用欧式距离(Euclidean distance)判别变量间的相似性，即两样本之间的距离是各样本每个变量值之差的平方和的平方根，度量小类与小类间的亲疏程度采用离差平方和法(Ward ’Method)，以各个批次的大米编号作为自变量，以其陈化过程中壬醛，2-甲基丁醛，正己醛，2-戊基呋喃，1-辛烯-3醇，正己醛，18-冠醚-6，丙酮，15-冠醚-5的含量作为因变量，利用SPSS软件(16.0)进行聚类分析，结果见图6。

从图6的聚类分析可以看出，在距离5处，所有批次的大米被分为三个集合(cluster)(Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ)。第一类包含了SRX2-1～10、SRX4-1～10、SRX6-1～10、SRX10-1～10，分别代表了储藏期为2、4、6、10个月的苏软香型米，第二类包含了SRX0-1～10，即为苏软香型新米，第三类包含了WYJ0-1～10、WYJ2-1～10、WYJ4-1～10、WYJ6-1～10、WYJ10-1～10，表示的是储藏期分别为0、2、4、6、10个月的武育粳米。可以看出，基本上可以较为明显地区分开两种类型的大米，而储藏期为0个月的苏软香型米独立成为一类，可能与苏软香型新米气味单一有关，而且在上述GC-MS实验过程中，苏软香型新米在上述8种标志性挥发性物质中仅有2-甲基丁醛一种成分。在临界值为0.5处，样本可以被分为十个集合，基本上是各个储藏期的两种大米独自成一个集合，与主成分分析得到的结果一致，可以较好地区分开不同类型的不同储藏期的大米。在苏软香型米和武育粳米储藏到十个月的过程中，其自身的呼吸代谢、微生物、霉菌、虫蛀等问题都将引起大米品质的陈化，而对于苏软香型米和武育粳米两种不同种类的大米，其内部结构、理化形状及生物化学特性的不同决定着它们的储藏特点是会发生不同程度的陈化。除此之外，储藏时间越长，大米越易发生陈化。

图6 两种大米在不同储藏期的化学成分的系统聚类

3 结论

由GC-MS分析出的结果，看出苏软香型米和武育粳米在五个储藏期都分别检测出十二大类物质，包括醇类、醛类、酚类、酯类、酮类、烷烃类、烯烃类、酸类、醚类、苯环类、杂环类和其他类化合物。但两种大米在不同储藏时间的挥发性物质各不相同，其中苏软香型米中共检测出83种挥发性成分，武育粳米中检测出52种挥发性成分。通过主成分分析方法，可以基本区分开福临门苏北苏软香的大米和苏常武育粳香型软米两个品种的不同批次的大米，对于区分不同储藏时间的这两个品种的贡献率较高的物质分别有壬醛，2-甲基丁醛，正己醛，2-戊基呋喃；和1-辛烯-3醇，正己醛，18-冠醚-6，丙酮15-冠醚-5。通过建立LDA模型，分析得出两种米对训练集和预测集中样本的识别率最终均能达到100%。结合聚类分析，可以较好地将5个储藏时间的两种类型的大米分为3个集合，即苏软香型新米，苏软香型陈米和武育粳米，还可以得到不同储藏时间的大米的分类结果。

[1]金达丽,朱琳,刘先娥,等.大米储藏过程中理化性质及食味品质的变化[J]. 食品科技,2017,42(2): 165-169

JIN D L, ZHU L, LIU X E, et al. Changes of Physical and Chemical Properties and Eating Taste Quality during Storage of Rice [J]. Journal of Food Science and Technology, 2107, 42(2)165-169

[2]徐霞, 应兴华, 段彬伍.论大米的质量[J].中国粮油学报,2007, 22(1):105-107

XU X, YING X H, DUAN B W. Study the Quality of Rice [J]. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2007. 22(1):105-107

[3]赵迎, 李明, 肖兹兰,等.基于拉曼光谱快速鉴别新陈大米的方法研究[J]. 光谱学与光谱分析, 2016, 36 (10):303-304

ZHAO Y, LI M, XIAO Z L, et al. Rapid Identification of New Rice Based on Raman Spectroscopy [J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2016, 36(10):303-304

[4]郭玉宝, 韦莹莹, 屠康.基于黏度及气味评价稻米陈化劣变的程度[J]. 食品工业科技, 2013, 34(20):115-121

GUO Y B, WEI Y Y, TU K. Evaluation of the Degree of Deterioration of Rice Based on Viscosity and Odor[J]. Food Industry Technology, 2013, 34(2):115-121

[5]杨慧萍, 刘璐, 宋伟.不同储藏条件下粳稻谷脂肪酸值及气味变化关系的研究[J]. 中国粮油学报,2013, 28(6): 85-89

YANG H P, LIU L, SONG W. Relationship Between Fatty Acid Number and Smell of Japonica Rice under Different Storage Conditions [J]. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2103, 28(6):85-89

[6]Tananuwong K, Lertsiri S. Changes in volatile profiles of aroma compounds of organic fragrant rice during storage under different conditions [J]. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2010, 90 (10):1590-1596

[7]Bryant J, Mcclung A M. Volatile profiles of aromatic and non-aromatic rice cultivars using SPME/GC-MS [J]. Food Chemistry, 2011, 124(2):501-513

[8]Sirisoontaralak P, Noomhorm A. Changes to physicochemical properties and aroma of irradiated rice [J]. Journal of Stored Products Research, 2006, 42(3):264-276

[9]车海先, 张春林.比色法判定稻谷新陈度的探索[J].粮食与食品工业, 2012, 19(1): 55-56

CHE H X, ZHANG C L. Colorimetric Method to Determine the Newness of Rice[J]. Food and Food Industry, 2012, 19(1):55-56

[10]周延智, 谢茹.稻谷脂肪酸值快速检测方法的研究[J]. 农业机械,2012, 33(14):64-66

ZHOU Y Z, XIE R. Study on Rapid Detection of Fatty Acidity in Rice [J]. Journal of Agricultural Mechanization, 2012, 33(14):64-66

[11]Setyaningsih W, Saputro I.E. Pressurized liquid extraction of phenolic compounds from rice (Oryza sativa) grains [J]. Food Chemistry, 2016, 192(1):452-459

[12]袁贝, 邵亮亮, 张春丹.基于多种分析方法解析新陈大米的品质特性[J]. 中国粮油学报,2016,31(8): 1-4

YUAN B, SHAO L L, ZHANG C D. Analyze the Quality Characteristics of New Rice Based on Various Analytical Methods [J]. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2016, 31(8):1-4

[13]梁建秀.向量组的线性相关性的若干应用[J]. 高等数学研究,2015,18(6): 13-15

LIANG J X. Several Applications of Linear Correlation of Vector Groups[J]. Advanced Mathematics Research, 2015, 18(6):13-15

[14]陆建良, 梁月荣, 龚淑英,等.茶汤色差与茶叶感官品质相关性研究[J]. 茶叶科学,2002, 22(1): 57-61

LU J N, LIANG Y R, GONG S Y, et al. Study on Correlation between Color Difference of Tea and Sensory Quality of Tea [J]. Tea Science, 2002, 22(1): 57-61

[15]Guo H, Wang T, Louie P K K. Source apportionment of ambient non-methane hydrocarbons in Hong Kong: application of a principal component analysis/absolute principal component scores (PCA/APCS) receptor model [J]. Environmental Pollution, 2004, 129(3):489-498

[17]刘振通, 张鹏, 李江阔.生物保鲜纸对无核寒香蜜葡萄不同冷藏期的货架品质及风味物质的影响[J].食品科学,2017, 38(7):241-246

LIU Z T, ZHANG P, LI J K. Effects of Biological Preservation Paper on Shelf Quality and Flavor Substance in Non-core and Cold-scented Honey during Different Cold Storage Periods[J]. Food Science, 2017, 38(7):241-246

[18]张毅.主成分分析在综合评价中的应用[J].荆门职业技术学院学报,2005, 20(6): 62-64

ZHANG Y. Application of Principal Component Analysis in Comprehensive Evaluation[J]. Journal of Jingmen Technical College, 2005, 20(6):62-64

[19]Gomez A H, Wang J, Hu G, et al. Discrimination of storage shelf-life for mandarin by electronic nose technique [J]. LWT-Food Science and Technology, 2007, 40(4):681-689

[20]田宏, 熊月丰, 包斌,等.基于HS-SPME-GC-MS代谢组学技术分析不同系列白酒特征性化合物 [J]. 现代食品科技,2017,33(3): 317-322

TIAN H, XIONG Y F, BAO B, et al. Analysis of Different Series of Characteristic Compounds of Liquor Based on HS-SPME-GC-MS Metabonomics[J]. Modern Food Science and Technology, 2017,33(3):317-322

[21]周立华, 牟德华, 李艳.7种小浆果香气物质的GC-MS检测与主成分分析[J]. 食品科学,2017, 38(2):185-189

ZHOU L H, MOU D H, LI Y. GC-MS Detection and Principal Component Analysis of Seven Kinds of Small Berries Aroma Substances[J]. Journal of Food Science, 2017, 38(2):185-189

[22]杨小勇.方差分析法浅析——单因素的方差分析[J]. 实验科学与技术,2013,11(1):42-43

YANG X Y. Analysis of Variance Analysis-Single Factor Analysis of Variance[J]. Experimental Science and Technology, 2013, 11(1):42-43

[23]黄亚伟, 徐晋, 王若兰.HS-SPME/GC-MS对五常大米中挥发性成分分析[J]. 食品工业, 2016, 37(4): 1-4

HUANG Y W, XU J,WANG R L. Analysis of Volatile Components in Rice with Five Soybean by HS-SPME / GC-MS [J]. Journal of Food Industry, 2016, 37(4):1-4

[24]林海明, 杜子芳. 主成分分析综合评价应该注意的问题[J]. 统计研究, 2013, 30(8):25-31

LIN H M, DU Z F. Principal Component Analysis Comprehensive evaluation should pay attention to the problem [J]. Journal of Statistical Research, 2013, 30(8):25-31

[25]孙强, 孙铭丽, 张三元. 大米储藏特性探讨[J]. 中国稻米, 2009(1):39-42

SUN Q, SUN M L, ZHANG S Y. Discussion on the Storage Characteristics of Rice[J]. Journal of Chinese Rice, 2009(1):39-42

[26]韩斯, 孟宪军, 汪艳群,等.不同品种蓝莓品质特性及聚类分析[J]. 食品科学, 2015, 36(6): 141-143

HAN S, MENG X J, WANG Y Q, et al. Quality Characteristics and Cluster Analysis of Different Varieties of Blueberry[J]. Journal of Food Science, 2015, 36(6):141-143.