GC-MS指纹图谱结合化学计量学用于黄酒品种判别

张雪婧 张长勇 方志娟 张玲 丁洪流 叶湖

摘要 选择不同产地具有代表性的黄酒类型，采用气相色谱质谱联用法（GC-MS）分析黄酒中的挥发性成分，分析不同产地、不同酒型之间的差异，构建指纹图谱。通过主成分分析法建立共有模式，共筛选出17个共有峰，利用欧式距离算法进行相似度分析，显示3种不同类型的样品之间具有显著差异。再分别进行多元统计分析，建立样品分类识别模型。最后，通过聚类统计分析、神经网络分析，验证了该模型可以很好地将不同种类、不同产地的黄酒进行区分。

关键词 指纹图谱;化学计量学;黄酒;GC-MS;挥发性成分

中图分类号 TS262.4  文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2022）10-0169-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.10.038

Recognition of Chinese Rice Wine by GC-MS Fingerprint Combined with Chemometrics

ZHANG Xue-jing1，ZHANG Chang-yong2，FANG Zhi-juan1 et al （1.Suzhou Food Inspection and Testing Center，Suzhou，Jiangsu 215104; 2.Suzhou Product Quality Supervision and Inspection Institute，Suzhou，Jiangsu 215104）

Abstract The representative rice wine types from different origins were selected，the volatile components in rice wine were analyzed by gas chromatography-mass spectrometry，the differences between different origins and different wine types were analyzed，and the fingerprint was constructed.A common pattern was established by principal component analysis，and a total of 17 common peaks were screened out.Similarity analysis was carried out using the Euclidean distance algorithm，which showed that there were significant differences between the three different types of samples.Then multivariate statistical analysis was carried out to establish sample classification and recognition model.Finally，through HCA-heatmap analysis and self-organizing map clustering，the model was proved to be able to distinguish different types of Chinese rice wine from different origins.

Key words Fingerprint;Chemometrics;Chinese rice wine;GC-MS;Volatile components

基金項目 江苏省市场监督管理局科技计划项目（KJ196038）。

作者简介 张雪婧（1990—），女，江苏淮安人，工程师，硕士，从事食品科学与工程研究。通信作者，高级工程师，从事食品安全与质量控制研究。

收稿日期 2021-12-01

黄酒是我国历史上最古老的酒种，源于中国，且唯中国有之，与啤酒、葡萄酒并称为世界三大古酒[1]。黄酒在发酵过程中由酵母代谢生成有机酸[2]，这些有机酸类物质经过长时间的发酵与醇类物质产生香气成分，如己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯等[3]。随着人们物质文化生活水平的日益提高，消费者对黄酒的要求也不断提高，黄酒的营养价值和口感，尤其是形成黄酒风味的微量成分越来越受到消费者的普遍重视[4]。感官品评虽方便快捷，但其中不稳定的人为因素制约了这种方式的科学性。因此，需要寻求更科学、客观、有效的品质评价方法[5]。黄酒中成分的分析方法主要有气相色谱法、液相色谱法和气质联用法等[6]。单一的分析方法往往针对个别指标，不能整体反映黄酒的质量。因此，利用气相色谱质谱仪快速分析黄酒中的各种香气成分，建立相应的化学成分指纹图谱，同时结合化学计量学和多元统计方法分析，建立黄酒的品质评价体系尤为必要[7]。

化学计量学是一门将计算机科学、数学和统计学的系统理论和研究方法与分析化学和现代仪器分析紧密结合的化学分支学科[8-9]。多元统计分析方法有主成分分析法、聚类统计分析法、偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）等[10]。主成分分析方法是一种有效的数据降维方法，仅用部分主成分就能表达原有变量的重要信息[11]。聚类统计分析是一组将研究对象分为相对同质的群组的统计分析技术，以距离函数的规律进行模式分类，将相似的归为一类，不相似的归为一类[12]。PLS-DA是对多元线性回归模型的拓展[13]，是偏最小二乘回归的特殊形式，其采用二值化的Y矩阵进行回归，具有数据降维并提取特征信息的功能[14]。如刘秀明等[15]利用PLS-DA方法进行模式识别，实现了对香精质量稳定性的控制。笔者采用气相色谱质谱联用法（GC-MS）分析黄酒中的挥发性成分，构建指纹图谱;再结合化学计量学和多元统计方法分析，建立黄酒的品质评价体系，为黄酒品质控制、评价体系建立提供了新思路。

1 材料与方法

1.1 试验材料

1.1.1 试材。黄酒，选取无锡地区具有代表性的黄酒厂家生产的不同类型（清爽半干A、清爽半甜、玛咖）的黄酒各30批次、上海地区具有代表性的黄酒厂家生产的清爽半干型黄酒15批次（清爽半干B），样品存放于4  ℃冰箱中。

1.1.2 试剂。乙酸乙酯、乳酸乙酯、β-苯乙醇、3-甲硫基丙醇标准物质，BePure。

1.1.3 仪器与设备。

8890-5977B气相色谱质谱联用仪，安捷伦科技有限公司;7890-7697A气相色谱仪，安捷伦科技有限公司;Elix-Aduatage超纯水仪，美国密理博公司;ME204E电子天平，梅特勒-托利多公司。

1.2 试验方法

1.2.1 样品预处理。

取各黄酒样品10 mL，4 ℃，4 000 r/min离心15 min，处理好的样品装入进样小瓶待用。

1.2.2 黄酒中挥发性物质测定。采用气相色谱法测定黄酒中挥发性物质。色谱条件：色谱柱为CP-Sil 5 CB毛细管柱（30 m×0.53 mm×1.50 μm）;柱温升温程序：50 ℃ 保持5 min，20 ℃/min升至200 ℃，保持10 min;进样口温度200 ℃，进样量1 μL;分流比为1∶10;检测器为FID，温度250  ℃;载气为高纯N2，3.0 mL/min（恒流），尾吹27 mL/min;氢气30 mL/min，空气300 mL/min。

1.2.3 气相色谱-质谱测定。

1.2.3.1 色谱条件。色谱柱为VF-WAX（30 m×0.25 mm×0.25 μm）;流速1.0 mL/min;柱温升温程序：50 ℃ 保持2 min，20 ℃/min升至 220 ℃，保持1 min，5 ℃/min升至 280 ℃，保持5 min;進样口温度250 ℃;色谱-质谱接口温度280 ℃;离子源温度230 ℃;分流比为5∶1。

1.2.3.2

质谱条件。溶剂延迟6 min，电离方式为EI;电离能量70 eV，离子源温度230 ℃，质量扫描范围30～500 amu。

1.3 数据处理 数据处理采用ChemPattern软件[科迈恩（北京）科技有限公司]。

2 结果与分析

2.1 黄酒中挥发性物质测定

从选取的具有代表性的清爽半干型、清爽半甜型、玛咖型样品中挥发性物质含量（表1）可以看出，清爽半干型黄酒和清爽半甜型黄酒乙酸乙酯、乳酸乙酯、3-甲硫基丙醇的含量较为接近，而清爽半甜型黄酒中苯乙醇含量高于清爽半干型黄酒。玛咖型黄酒中乙酸乙酯含量在3种类型黄酒中最高，为85.42 mg/L，乳酸乙酯含量最低，为94.61 mg/L。由此可见，清爽半干型黄酒和清爽半甜型黄酒几种物质含量比较接近，玛咖型黄酒与其他两类型黄酒差异较大。

2.2 主成分分析

该研究选择清爽半干型A、清爽半甜型、玛咖型样品为训练样本，清爽半干型B作为测试集，对GC-MS色谱图进行去背景、积分等处理，分析色谱峰的共有性和保留时间的一致性。同时，基于最小二乘原则，利用主成分

分析法，从保留和概括原始指纹图谱信息的角度出发，生成

对照指纹图谱，确定共有峰，共有峰图谱如图1所示。结果显示，3种不同类型的黄酒生成共有峰17个，其中共有峰1、2、3、4、7、8、11、15特征性较强，分别为乙酸、糠醛、2，3-丁二醇、5-甲基-2-糠醛、苯乙醛、苯乙醇、丙三醇、5-羟甲基糠醛。

2.3 聚类统计分析

图2为清爽半干型A、清爽半干型B（测试集）、清爽半甜型、玛咖型4组黄酒的聚类统计分析热图。它按照不同对象之间的差异，利用欧式距离函数进行模式分类，将相似的归为一类，不相似的归为一类。热图的颜色代表归一化法下各个峰所占的面积百分比。从图2可以看出，8、13、9号峰在3种类型黄酒中区别较大，是区别3种类型黄酒的强特征峰。上述结果显示3种不同类型的黄酒被分开，清爽半干型A和B被归为一类，清爽半甜型和清爽半

干型由于生产工艺比较相似，归为相似度更近的一类。而玛咖型，由于与其他两类酒差别较大，被很好地区分开。该分析方法为黄酒类型的鉴别提供了依据，可直观地观察每个

样品中的共有峰在样本和自变量2个维度中所形成的聚类模式，以及其对聚类结果的影响，同时能够清楚地反映出样本或变量的亲疏关系。

以清爽半干型A、清爽半甜型、玛咖型样品为训练集，建立共有模式，进行主成分分析和人工神经网络分析，分析结果如图3所示。尽管28号、68号、55号样品偏离较大，但从图中可以看出，清爽半干型A、清爽半甜型、玛咖型3组样品被很好地分开，而清爽半干型B作为测试集，也与清爽半干型A分为一类。说明所建立模型结果可靠，能够很好地对这3种类型的黄酒进行区分。

2.4 化学模式识别

将清爽半干B类作为测试集，采用PLS-DA算法进行模式识别，测试结果如表2和图4所示。

从表2和图4可以看出，清爽半干型B类全部被识别，误识率为

0，识别率达100%。因此，所建立的模型能够提供一个稳定的评价标准，准确判定所选黄酒的类型。

3 结论

该试验采用气相色谱质谱联用法对不同类型（清爽半干型、清爽半甜型和玛咖型）的黄酒进行分析，研究其中的共性和差异。结果表明，3种不同类型的黄酒生成共有峰17个，其中具有代表性的为乙酸、糠醛、2，3-丁二醇、5-甲基-2-糠醛、苯乙醛、苯乙醇、丙三醇、5-羟甲基糠醛。不同类型的黄酒其含量也有显著差异。主成分分析结果表明，3种不同类型的黄酒可以很好地区分，自组映射人工神经网络结果也与此结果一致。以上海地区的清爽半干型黄酒为测试集，也显示预测分类结果正确率为100%，证明了模型识别模式的可靠性。

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