GC-IMS技术结合化学计量学方法在青稞分类中的应用

赵卿宇 沈 群

(中国农业大学食品科学与营养工程学院;植物蛋白与谷物加工北京市重点实验室;国家果蔬加工工程技术研究中心，北京 100083)

青稞(HordeumvulgareL.var.nudumHook.f.)是禾本科大麦属的一种禾谷类作物，因其内外颖壳分离，籽粒裸露，故又称裸大麦、元麦、米大麦，主要产自中国西藏、青海、四川、云南等地[1]。青稞具有适应性好、抗逆性强、产量稳定等优点，可食用、酿造或用作牧区牲畜越冬时的饲料。目前国内外对于青稞的研究主要集中在青稞的营养潜力、饲用价值、食品和工业利用等[2]，而作为青稞品质的另一重要特征指标—香气组分在国内外研究甚少，青稞的香气组分是一类非常复杂，数目庞大的物质，其化学性质、结构各不相同。

青稞香气组分提取常采用顶空固相萃取[3]和同时蒸馏萃取技术[4]，香气组分分析常用气相色谱-质谱联用法[5]。然而传统的GC-MS法存在同分异构体难以鉴别、操作复杂以及设备昂贵等缺点，难以在国内推广普及[6]，因此需要开发一种快速、灵敏、高通量和结果直观的鉴定方法。气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)作为一种新的联用技术，将气相分析技术的简易快捷与离子迁移谱的高分辨、高准确度分析有机融合。GC-IMS不仅克服了IMS分离效率差的局限性，而且充分发挥了气相色谱的超高分离效率和离子迁移谱的高灵敏性，该方法目前已成功应用于食品风味分析、品质检测等多个领域[7-9]。本研究采用GC-IMS技术结合化学计量学方法，对29种青稞的挥发性成分进行统计分析，并采用PCA和Fisher判别分析建立不同青稞的判别模型，以期为青稞风味物质的分离鉴定、指纹图谱的构建及风味物质的理论研究提供参考。

1 材料与方法

1.1 实验材料

29种青稞品种由西藏自治区农牧科学院提供，其中以X2DM开头的24种为藏大麦品种，剩余5种为藏青2000，藏青320，冬青18，苟籽粒和隆里。

1.2 仪器与设备

FlavourSpec 1H1-00053 型气相色谱-离子迁移谱：配CTC CombiPAL自动顶空进样装置；交联毛细管柱(15 m×0.25 mm×0.50 μm，德国)。

1.3 实验条件

顶空进样条件顶空孵化温度：95 ℃；孵化时间：17 min；加热方式：振荡加热，转速500 r/min；顶空进样针温度：98 ℃；进样量：500 μL，不分流模式；用高纯N2(纯度≥99.999%)推动和清洗顶空针；清洗时间： 0.5 min。

GC条件色谱柱类型FS-SE-54-CB-115 mI D:0.53 mm；柱温：40 ℃；运行时间：10 min；载气(高纯N2，纯度≥99.999%)；流速：初始5.0 mL/min，保持10 min后在5 min 内线性增至150 mL/min。

IMS条件漂移管长度：5 cm；管内线性电压：400 V/cm；漂移管温度：40 ℃；漂移气(高纯N2，纯度≥ 99. 999%)；流速：150 mL/min；IMS 探测器温度：45 ℃。

1.4 数据处理

GC-IMS 在正离子模式下通过有线网络传输并保存到计算机中，每张谱图平均扫描32 次，使用网格脉冲宽度为100 μs，重复率为21 ms，采样频率为150 kHz。对样品挥发性有机成分的指纹数据采用软件LAV 2.0.0和MatlabR2016b处理完成。

GC-IMS三维谱中特征峰选取原则GC-IMS三维谱中每个特征峰代表1种挥发性有机成分，以不同样品中特征峰的有无或者特征峰强度变化为原则，手动选择并以长方形标记特征峰所在区域，以该特征峰区域的峰强度(即特征区域离子强度的最大值)作为参数变量进行数据分析。

PCA分析和Fisher分类判别采用SPSS22.0软件和OriginPro9.0软件进行统计分析。

2 结果与分析

2.1 29种青稞GC-IMS谱图分析

如图1所示，随机选取三种藏大麦和藏青320、冬青18的GC-IMS谱图，直观观察样品谱图之间的区别。从直观上看，不同青稞在GC-IMS三维图谱上存在差异，具体体现在出峰位置、数量以及对应的峰强度。三种藏大麦样品之间比较相似，而藏青320、冬青与藏大麦之间的差别很大，这为后续青稞的分类提供了可能。

依据特征峰选取原则，通过GC-IMS将选取的青稞品种中不同有机挥发性物质对应的特征峰区域进行排序对照，得到如图2所示的指纹图谱。图2中X轴为选取的特征峰标识号，Y轴为样品编号。图2

图1 5种青稞的GC-IMS对比图

图2 29种青稞样品挥发性有机物指纹图谱对比

表1 分类模型结果表

注：1为藏大麦系列，2为非藏大麦系列。

每一行代表一个青稞样品中全部的挥发性有机物信息，每一列代表同一挥发性有机物在不同青稞样品中的信息，每一个点代表一种挥发性有机物，白色表示浓度较低，红色表示浓度较高，颜色越深表示浓度越高。通过GC-IMS分析得到的指纹图谱，可直观和快速看出29种青稞品种的完整特异性挥发性有机物以及样品之间挥发性有机物含量的差异。

由图2可知，29种青稞品种所含的香气组分种类基本相似，但含量差异较大。在24种以X2DM开头的藏大麦品种中，X2DM0052含有的特异性挥发有机物较多,其中紫色框中表示X2DM0052的特殊信号峰(含量比其他高)。另外5种青稞品种(藏青2000和320、冬青18、隆里和苟芝粒)中，绿色框中表示藏青2000的特殊信号峰(含量比其他高)；黄色框中表示藏青320的特殊信号峰(峰137含量比其他高很多，而其余两个比其他较高)；红色框中表示苟芝籽的特殊信号峰(含量比其他高)。

2.2 主成分分析

通过不同特征区域的排序对比可大致判别青稞品种，但仍受限于观察者的主观性，无法实现GC-IMS三维谱的数字化表达。故以选取的特征峰对应的峰强度值为特征参数变量进行主成分分析，得到图3。由图3可知，不同青稞品种的GC-IMS数据经PCA处理后，可以较好地区分部分类别的青稞品种。以X2DM开头的24种藏大麦样品在PCA图中横跨区域范围较大，这与样品采集自不同的区域有关，间接说明了GC-IMS对青稞产地鉴别的可能性。藏青2000、藏青320、苟籽粒与24种藏大麦样品可以明显区分，其中苟籽粒与藏大麦区别最大；冬青18和隆里则和藏大麦比较相似，无法做到有效区分。除此之外，还发现藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里彼此之间距离较大，说明五种青稞在香气组分上具有明显的差异。

图3 29种青稞的主成分分析

2.3 Fisher判别分析

Fisher判别法是先对样本进行方差分析，将样本的种类区分出，然后依据方差分析的结果进行线性判别分析，区分不同个体。Fisher线性识别作为一种分类方法已经被成功的应用在大米[10]、荞麦[11]、茶叶[12]等。Fisher判别的优势在于对分布、方差等都没有限制，应用范围较广，且依此法建立的判别方程可直接用手工计算的方法进行新观察对象的判别，非常方便。对29种青稞里面选取的特征峰对应的峰强度值进行Fisher分类识别，分别选择不同品种青稞中的80%样品作为训练集，20%作为预测集，建立分类模型，具体情况如表1所示。训练结果如表2所示，样品识别正确率为100%。为了全面的检测模型的预测能力，本研究选择结合预测集校检和留一交叉验证法对建立的模型进行验证，鉴别结果见表3。结果表明，预测集校验和留一交叉验证对模型的检测结果分别为85.71%、100%和92.68%、100%。预测结果都在85%以上，均达到了定性判别的要求，初步说明该模型稳健、可靠，能用于不同青稞品种区分。

表2 训练集识别结果

表3 Fisher判别函数验证结果

3 结论

采用GC-IMS联用分析技术结合化学计量学方法建立了一种简便、快速、准确的不同青稞种类判别方法。对青稞中的香气成分进行了分析，GC-IMS图谱清晰，对比明显。以GC-IMS三维谱中的特征峰强度作为表征青稞品质信息的特征参数，并使用化学计量学方法进行分类判别。结果表明，藏青2000、藏青320、冬青18、苟籽粒和隆里在香气组分上具有明显的差异，其中藏青2000、藏青320、苟籽粒与24种藏大麦可以明显区分，而冬青18和隆里则和藏大麦比较相似；建立Fisher判别分析模型，选择预测集校检和留一交叉验证法对建立的模型进行验证，训练集的识别率为100%，验证结果正确率均在85%以上，达到定性分析的要求，初步表明该模型稳健、可靠，能用于不同青稞品种区分。由此可见，依据青稞中香气成分信息对不同青稞进行分类和判别是可行的，GC-IMS技术可望发展成为快速高效的青稞指纹信息鉴别技术。