基于电子鼻气味指纹图谱快速鉴别茶籽油

方 芳, 田孜敬, 王耀耀, 刘 欣, 王建辉

(长沙理工大学食品与生物工程学院,长沙 410114)

茶籽油是从山茶科山茶属植物的成熟种子中提取的纯天然绿色高级食用油,是我国的特色健康食用油,被誉为“东方橄榄油”[1]。茶籽油富含不饱和脂肪酸(油酸质量分数74%～79%,亚油酸质量分数7%～13%,且不含芥酸)、维生素E、甾醇等多种功能性成分[2,3],不仅可以降血糖,还能够预防心血管疾病、增强人体免疫力[4,5]。茶籽油因其独特的风味和生理功能深受广大消费者喜爱。

风味是评价食品感官品质的重要指标。电子鼻操作简单、检测速度快,通过对待测样品的气味进行识别,得出样品的挥发性物质特点,根据样品的气味质量进行分析与鉴别。Wang等[6]通过多元统计分析与电子鼻和电子舌分析相结合,建立了追踪黑枸杞地理起源的可靠和简化方法;Adriana等[7]采用电子鼻技术结合线性判别分析(LDA),成功对添加到糖果中的苹果、草莓和葡萄香气进行分类;Letricia等[8]通过电子鼻技术结合主成分分析(PCA),能够对不同产地不同品种可可豆的挥发性物质进行了表征和分类。电子鼻在物质的风味评估、品质分析与真伪检测等方面已广泛应用。

目前,市面上销售的茶籽油主要以一级压榨茶籽油为主,但是存在不法商贩以溶剂浸提茶籽油假冒压榨茶籽油、以质量和口感稍差的大籽茶油冒充质量更好的小籽茶油、以茶籽枯饼二次浸出油冒充一次浸出茶油、以低价豆油或菜籽油掺假茶籽油等销售获利的行为,严重危害了消费者的合法权益和茶籽油的市场秩序。目前茶籽油的真伪鉴定主要是根据茶籽油的感官性质、酸价、过氧化值、溶剂残留量等理化指标进行检测分析;也可以通过高效液相色谱、气相色谱等仪器对茶籽油的脂肪酸含量与比例、挥发性香气成分、角鲨烯等特征物质进行定性定量分析。这些方法需要提前配制样品,对样品进行一系列具有污染性的前处理,而且部分特定指标只能进行粗略定性分析或半定量分析的情况,具有局限性。研究以不同产地、不同类型(大籽茶油和小籽茶油)、不同工艺(压榨油和溶剂浸出油)和不同质量(豆油掺假调和油和二次浸出油)的茶籽油为研究对象,对不同茶籽油的顶空气体进行电子鼻分析并结合化学计量学,建立茶籽油的快速无损鉴别的方法,以期为茶籽油快速识别与鉴定提供参考。

1 材料和方法

1.1 材料和试剂

大果油茶籽(湖南常德)、小果油茶籽(湖南长沙)、小果油茶籽(湖南常德)、小果油茶籽(湖南衡阳)、小果油茶籽(湖南株洲)、小果油茶籽(湖南益阳)、小果油茶籽(湖南湘潭)、市售精炼一级大豆油、正己烷。

1.2 主要仪器

HHS-21-8数显电热恒温水浴锅,RE201D旋转蒸发器,KQ-250DE超声清洗机,FW177万能粉碎机,TGL-16M台式高速冷冻离心机,101-2A电热鼓风干燥箱,PEN 3电子鼻气体指纹分析仪(配有10个金属传感器),ZYJ-9018全自动螺旋榨油机。

1.3 实验方法

1.3.1 茶籽油提取的工艺流程

热榨茶籽油:新鲜油茶果→后熟脱蒲→晾晒→干油茶籽→烘烤(120 ℃,30 min)→冷却→粉碎→压榨→收集油样→过滤→获得茶籽油样品。

浸提茶籽油:干油茶籽→粉碎→加入六号溶剂(料液质量比1∶4)→超声辅助浸提(80 ℃,2 h)→离心分离→收集上清液→旋转蒸发→收集样品→离心分离→获得茶籽油样品。

共制备10种不同类型茶籽油:L1,常德小果压榨茶籽油;L2,衡阳小果压榨茶籽油;L3,株洲小果压榨茶籽油;L4,湘潭小果压榨茶籽油;L5,益阳小果压榨茶籽油;L6,常德大果浸提茶籽油;L7,长沙小果浸提茶籽油;L8,常德小果浸提茶籽油;L9,常德小果茶籽枯饼浸提茶籽油;L10,掺假茶籽油(市售大豆油质量分数30%+常德小果压榨茶籽油质量分数70%),茶籽油检测前保存在质量分数4 ℃冰箱内。

1.3.2 电子鼻风味识别

样品气体采集方法参考前人方法[9,10]并进行了优化:分别量取10 mL茶籽油置于20 mL顶空瓶中,60 ℃加热30 min,达到顶空平衡后,进行样品检测,每个样品重复测定3次。

电子鼻测定条件:仪器预热30 min,用清洁空气清洗电子鼻传感器系统,至传感器信号归一化。样品采集时间为120 s,传感器清洗时间100 s,调零时间10 s,进样准备时间5 s,进样流量400 mL/min。只取平稳状态(58～60 s)数据进行分析,PEN3型电子鼻传感器敏感物质说明见表1。

表1 PEN3型电子鼻各传感器的性能描述

1.3.3 统计分析

使用软件SPSS 26对电子鼻响应值进行欧式距离(ED)分析、马氏距离(MD)分析和判别函数法(DFA)数据处理,使用软件Oringin 2019b进行单因素方差分析、PCA、LDA、系统聚类分析并绘图。

2 结果与分析

2.1 电子鼻传感器响应值分析

图1为电子鼻10个传感器对不同类型茶籽油的响应值雷达图[11]。由图1可知,电子鼻传感器W1S、W1W、W2S、W2W的响应值在不同类型的茶籽油中差异较大,其余传感器的响应值差异相对较小,说明W1S、W1W、W2S、W2W传感器对不同茶籽油顶空气体的信号响应最灵敏。

图1 不同茶籽油电子鼻响应值雷达图

进一步采用Loadings负载分析评判10个传感器贡献率的大小,传感器响应值偏离零距离越大,则传感器在样品中的识别作用越大[12,14]。由图2知,传感器W1S、W1W、W2S、W2W、W5S在茶籽油气味的识别中起重要作用。Loadings分析总贡献率为97.92%,其中,主轴1的贡献率为86.25%,这表明主轴1可以充分揭示样品绝大多数信息[15]。因此传感器W1S、W1W、W2S、W2W在识别不同类型茶籽油气味起到主要作用,这与图1所揭示的信息相呼应。

图2 不同茶籽油电子鼻响应值Loadings负载图

2.2 基于电子鼻技术对不同茶籽油的差异性分析

对10种实验室制茶籽油的电子鼻传感器数据进行Tukey检验的单因素方差分析,分析茶籽油电子鼻传感器响应值差异的显著性(P<0.05)[16,17]。从表2中可以看到,10个电子鼻传感器对茶籽油中挥发性成分的响应值存在显著性差异, 这为利用电子鼻区分不同产地不同工艺的茶籽油提供了可能性。传感器W5S、W3S对10种实验室制的茶籽油的挥发性成分的响应值没有显著性差异,原因可能是10种茶籽油都是由湖南省产出的油茶籽所制,受地理条件影响,茶籽油中的氮氧类和烷烃类挥发性化合物含量的差异不大,可能无法基于W5S、W3S传感器数据实现不同类型茶籽油的有效区分;10种茶籽油在传感器W1C、W3C、W2W、W2S、W5C的响应值存在显著性差异,可以对茶籽油的加工工艺(压榨茶籽油、浸提茶籽油)作出区分,其中只有传感器W5C可以对茶籽油样品作出掺假识别。总之,基于茶籽油电子鼻响应值的差异快速识别不同类型茶籽油具有一定的可行性。

表2 电子鼻各传感器对不同类型茶籽油的响应

2.3 不同茶籽油PCA分析

采用不同分类方法对10种实验室制茶籽油样品进行主成分分析(PCA)。图3a和图3b分别是不同产地的压榨茶籽油和不同产地的浸提茶籽油的PCA散点图,PC1和PC2的累计方差百分比分别为90.66%和99.47%,说明主成分PC1和PC2能够反映样品挥发性气味的绝大多数特征信息[18,19]。可以看出不同产地的茶籽油聚集在不同的区域,可以被成功区分。

图3 茶籽油不同分类的PCA散点图

图3c和图3d分别为同一产地不同质量和全部茶籽油,PC1和PC2的累计方差百分比分别为99.28%和97.41%。从图3c中可以看出不同质量的茶籽油聚集在不同的区域,只有掺假油样存在部分重叠,其他样品都可以被区分,这可能因为L1与L10气味相似,仅通过PCA无法有效区分;从图3d可以看出,不同加工工艺的茶籽油分布在不同区域,彼此间可以完全区分,但压榨茶籽油中存在的部分重叠[20]。研究表明,基于电子鼻技术的PCA在不同茶籽油样本之间存在部分重叠,但大多数样本可以被区分。

2.4 不同茶籽油LDA分析

为了更好地显示电子鼻数据,采用相同的分类方法对茶籽油样品进行了LDA分析。LDA是基于PCA的前8个PCs,它们包含了原始数据的绝大多数信息(>99%)[21]。LDA分析中的LD1和LD2分别表示在LDA转换得到的判别函数,累计方差的大小反映了LDA的可靠性,一般要求累计方差百分比在70%以上[22,23]。图4a和图4b分别是不同产地压榨茶籽油的和浸提茶籽油的LDA散点图,LD1和LD2的累计方差百分比分别为98.61%和100%,不同产地的茶籽油样品之间存在明显差距,利用电子鼻可以显著区分同一类型不同产地的茶籽油[24,25]。

图4 茶籽油不同分类的的LDA结果

图4c和图4d分别是同一产地不同质量的茶籽油和10种不同类型实验室制茶籽油,LD1和LD2的累计方差百分比分别为99.97%和99.75%。从图4c可以看出同一产地不同质量的茶籽油之间差异较大,分布在不同区域,可以被完全鉴别区分。从图4d中可以看出,不同类型的茶籽油聚集在不同的区域,L2与L10之间存在小部分重叠,其余类型的茶籽油差异较大,数据点均能够显著区分。

研究表明,PCA存在部分重叠,未能将不同类型的茶籽油完全区分;但基于PCA的LDA可以对不同类型的茶籽油进行有效区分。因此,基于电子鼻技术的LDA分析可以完全鉴别区分不同类型的实验室制茶籽油。

2.5 茶籽油风味的聚类分析

对全部实验室制茶籽油的电子鼻传感器响应值进行系统聚类分析[22,23]。从图5可以看出茶籽油电子鼻传感器分为两类,其中一类对茶籽油类型区分有较大贡献,主要为:W1S、W1W、W2S、W2W,其他一类对茶籽油类型区分有较小贡献。分析结果与电子鼻响应值Loadings负载分析一致;加工工艺极大地影响了茶籽油的气味差异,出现这一现象的原因可能是浸提茶籽油存在溶剂残留,导致不同工艺的茶籽油存在较大的气味差异。这为不同类型茶籽油的鉴别提供了基础,此结果与不同工艺茶籽油LDA的判断结果一致。

图5 茶籽油聚类分析热图

2.6 模型验证与茶籽油类型鉴别

分别取全体压榨茶籽油、浸提茶籽油、小果茶籽油、常德茶籽油和样品L10,运用判别函数法(DFA)对模型进行验证。运用欧氏距离(ED)、马氏距离(MD)、对样品进行鉴别[22,25]。结果如表3所示。

表3 电子鼻对不同茶籽油样品的判别结果

从表3可以看出,ED、MD、DFA均能对不同类型的茶籽油进行鉴别,模型能够对实验室制茶籽油进行有效识别,并且识别确定性大于95%,除了在常德茶籽油中ED模型存在一例错误识别,其余样品均可准确验证。

3 结论

电子鼻操作简便,具有足够的准确性,是一个区分不同类型茶籽油香气属性的有效工具。通过优化茶籽油的气体采集方法,使样品的顶空气体充分分布于顶空瓶中,便于收集茶籽油的风味的完整信息。基于电子鼻传感器数据对茶籽油挥发性物质建立主成分分析模型和线性判别分析模型,直观显示不同类型茶籽油样品间的差异,线性判别分析表明10种实验室制茶籽油之间的存在明显差异,可以有效区分。通过欧氏距离、马氏距离、判别函数法对样品进行有效鉴别,DFA模型的识别率大于99%,模型准确可靠,能够有效鉴别不同类型茶籽油。电子鼻结合多种数据分析方法所建立的气味分析技术对不同类型的茶籽油快速识别具有可行性,在茶籽油的快速有效鉴别、油脂掺假、产地溯源和品质分析等方面具有广阔的应用前景。