基于主成分分析的牛油火锅底料挥发性风味物质评价模型的构建

晁仲昊,夏志强,陈刚,杨建,严芳,邱志强,姜萱,徐秀丽,邹孝强*

1(食品科学与技术国家重点实验室,国家功能食品工程技术研究中心,粮食发酵工艺与技术国家工程实验室, 江南大学 食品学院,江苏 无锡,214122)2(四川漫味龙厨生物科技有限公司,四川 眉山,620036)

火锅是中国传统的饮食方式,在饮食文化中占据重要位置,尤其是川渝特色火锅深受广大消费者喜爱。火锅的特殊风味是吸引顾客的重要原因之一,一方面来源于特有的原料,例如添加的大量香辛料,另一方面,火锅底料在加工过程中的理化反应也会产生大量风味物质,如美拉德反应形成的杂环、含氮类风味物质,焦糖化和含硫化合物的热分解等[1]。目前市场上火锅底料的品牌很多,不同火锅底料因原料和工艺的不同,风味差异很大,前期有较多的学者在这方面进行了研究。但是,相同品牌的火锅底料,根据面向的人群分为餐饮商用端(B端)和零售家庭端(C端),其中,B端产品面向餐饮或工厂,在保障食品安全的条件下更注重性价比、操作及品质的稳定性,而C端产品直接面向消费者,更注重消费者体验,使用相对简单,使得成本较高[2]。相同品牌的B端和C端产品加工工艺及配料比有一定的差异性,但其风味差异评价目前并未见报道。

火锅底料风味的测定与比较是对火锅底料进行风味评价的重要方式。食品中挥发性风味物质的提取方法包括超临界流体萃取法、蒸馏法、固相萃取法、顶空分析法和固相微萃取法等[3],对提取物质的鉴定方法包括气相色谱法、液相色谱法、气质联用技术、气相色谱-吸嗅检测技术以及电子舌等[4]。SUN等[5]通过固相微萃取,使用GC-MS等方法研究牛油火锅的香气,确定了影响牛油火锅底料整体香味的关键香气因子。近些年,一种新的风味物质提取技术—薄膜固相微萃取(thin film solid-phase microextraction,TFME)逐渐发展起来。相较于其他萃取方法,TFME具有较大的萃取相体积和吸附容量、预萃取平衡时间短等特点,能够快速达到最终相平衡,有效分离待分析物并降低基质干扰[6]。此外,由于存在大量的萃取相、涂层方法和几何形状选项,TFME比传统的顶空固相微萃取技术具有更高的通用性[7]。

传统的火锅风味评价方法主要为感官评定,这种方法多依赖于人,以人为主体获取试验材料,试验结果往往受人的主观意识的影响[8],准确性受到了一定程度的限制[9]。为了摆脱过于依赖主观评价的缺点,通过对风味物质分析,建立数学评价模型,从而能够科学、客观、全面地对火锅风味强度进行准确评价,提高和完善火锅风味评价体系,通过火锅底料中主要风味物质的浓度快速获悉整体风味质量。在诸多数学模型中,主成分分析(principal component analysis,PCA)法是一种多元统计分析技术,使用一组元素较少的新数据向量近似代替和描述有许多元素的数据向量,同时保留原始数据的大部分信息[10],该法可较好地对风味进行评价。纪南等[11]使用PCA法对5种市售酱香型白酒的风味进行了排序,筛选出味最佳的种类。王振东等[12]利用PCA法对羊肉特征风味强度进行评价,将感官评价法得分与使用的评价模型评分建立相关性,发现两者具有极显著相关性,表明PCA法评价模型与感官评价法具有较好的一致性。郝旭东等[13]对4个地区大红袍花椒主体风味同时进行了PCA和感官评定,两者相关性达到了0.951,体现了主成分评价模型能够较好评价香气的优劣,因此可以将该模型的结果作为风味评价的依据。

本研究选取4种市场占有率较高品牌的B端和C端牛油火锅底料产品,使用TFME和GC-MS对挥发性风味物质进行测定,构建PCA模型对火锅底料产品中的风味物质组成进行评价,同时采用感官评定对结果进行验证。

1 材料与方法

1.1 实验材料和设备

4种品牌火锅底料B端产品(包括火锅底料和部分样品的调味粉)、4种品牌火锅底料C端产品,市售;C7～C30正构烷烃混合样品,Sigma有限公司;PDMS/DVB薄膜固相微萃取装置、7890A-5975型气相色谱质谱联用仪、Gerstel TDU型热脱附装置,安捷伦科技(中国)有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 样品的配制

为了使B端产品在食用过程中达到较为理想的风味和食用品质,不同的品牌在实际操作过程中会依照一定的比例对原料进行配制,因此为了模拟不同品牌的B端产品的配比,本文依照表1中火锅底料、调味粉和水的不同比例称取B端样品,同时C端样品按照料液比1∶4(g∶mL)进行配制。

表1 B端样品的配制Table 1 Preparation of B-end samples

1.2.2 TFME

称取混合后的B端和C端样品,总质量保持在3 g左右,添加到顶空瓶中,放入活化后的TFME装置,用PTFE/S瓶盖密封。将顶空瓶放入加热摇床上,80 ℃、250 r/min萃取60 min。萃取结束后,将萃取装置插入热脱附装置内,于250 ℃解吸5 min,仪器自动采集数据。

1.2.3 GC-MS检测方法

GC条件:色谱柱为HP-Innowax,载气He,流速3.0 mL/min。升温程序:色谱柱起始柱温40 ℃,保持2 min,随后以5 ℃/min升到250 ℃,然后在250 ℃下保持10 min。

MS条件:GC-MS接口温度250 ℃;EI离子源;电子能量70 eV;离子源温度230 ℃;扫描范围:33～350m/z;溶剂延迟时间3 min。

1.2.4 感官评定

对8种火锅底料样品进行感官评定。按表1比例取B端的火锅底料和水,同时按料液比1∶4取20 g的C端火锅底料和80 mL水,使得8个样品总质量在100 g左右。将样品加入锅中煮10 min,之后转移到白色纸杯中,使用数字1～8随机编码,组织8名品评人员对火锅底料进行感官评定,满分100分,取平均值。火锅底料香味感官评价指标参照张丽珠[14]的综合评价指标,修改后建立,具体指标见表2。

表2 火锅底料香味评定表Table 2 Fragrance evaluation table of hotpot seasonings

1.3 数据分析

1.3.1 定性分析

由GC-MS得到的谱图,经计算机在标准质谱数据库(NIST 2014)的检索进行匹配,根据该保留时间的可能性的大小,通过计算保留指数进行定性,筛选并确定最终物质。保留指数是在相同气质条件下直接测定正构烷烃标准品C7～C30,根据样品中测定物质的保留时间计算保留指数[15],按公式(1)计算。

(1)

式中:Ix,保留指数;tR,x,待测组分保留时间,min;n和n+1,分别为未知物流出前、后正构烷烃的碳原子数;tR,n和tR,n+1,分别为具有n和n+1个碳原子的正构烷烃的保留时间,min。

1.3.2 定量分析

采用面积归一化法进行定量分析,求得各挥发性成分的相对含量。

1.3.3 PCA

通过Excel软件进行实验数据的汇总处理,得到的数据导入Minitab 19软件中进行PCA,风味种类采用Origin 2018作热图分析,使用Excel对PCA数据进行计算并排序,使用SPSS软件对PCA计算得到的特征向量进行画图,同时进行Pearson相关性分析。

2 结果与分析

2.1 不同品牌火锅底料产品挥发性风味物质分析及对比

不同品牌火锅底料B端和C端产品挥发性风味物质组成及相对含量结果见电子增强出版附件(https://doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.032785),4种火锅底料B端产品共鉴定出154种挥发性风味物质,其中醇类29种、酚类6种、醚类3种、醛类28种、酸类7种、烃类30种、酮类15种、酯类23种、其他含氮含硫等杂环化合物13种。4种火锅底料共有的物质包括桉叶油醇、反式-4-侧柏醇、芳樟醇、反-4-(异丙基)-1-甲基环己-2-烯-1-醇、4-萜烯醇、α-松油醇、香芹醇、乙基麦芽酚、2-甲氧基-4-乙烯苯酚、草蒿脑、2-乙酰基吡咯、正己醛、正辛醛、E-2-庚烯醛、壬醛、反-2-辛烯醛、苯甲醛、5-甲基呋喃醛、反式-2-癸烯醛、橙花醛、反,反-2,4-癸二烯醛、棕榈酸、α-蒎烯、α-侧柏烯、莰烯、β-蒎烯、桧烯、月桂烯、α-松油烯、D-柠檬烯、γ-松油烯、(E)-β-罗勒烯、萜品油烯、姜烯、β-红没药烯、δ-杜松烯、β-倍半水芹烯、α-姜黄烯、甲基庚烯酮、乙酸芳樟酯和乙酸松油酯共41种物质。

从4种火锅底料品牌C端产品中共鉴定出158种挥发性风味物质,其中醇类26种、酚类11种、醚类8种、醛类20种、酸类10种、烃类37种、酮类9种、酯类22种、其他含氮含硫及杂环化合物15种。共同检测出40种物质,包括:丙酮、α-蒎烯、α-侧柏烯、莰烯、β-蒎烯、桧烯、α-水芹烯、月桂烯、α-松油烯、(D)-柠檬烯、2-戊基呋喃、γ-松油烯、(E)-β-罗勒烯、萜品油烯、正辛醛、2,5-二甲基吡嗪、2,6-二甲基吡嗪、甲基庚烯酮、壬醛、乙酸、4-侧柏醇、α-古巴烯、苯甲醛、反-4-(异丙基)-1-甲基环己-2-烯-1-醇、芳樟醇、乙酸芳樟酯、β-石竹烯、4-萜烯醇、癸酸乙酯、糠醇、草蒿脑、乙酸松油酯、α-松油醇、姜烯、α-法呢烯、茴香脑、香叶醇、乙基麦芽酚、辛酸、4-甲基-5-羟乙基噻唑。

和B端产品的GC-MS结果相比,C端产品测定的挥发性风味物质数量略微增加,而在物质的种类上,醚类和烃类的数量明显上升,醛类和酮类的数量明显下降。各种样品在原料品质、工艺和成品后续的处理方式上有些许差别,但这8种火锅底料产品仍共同检测出了25种挥发性风味物质,这些共同的风味物质可能来源于使用的相同原料种类。例如花椒中存在的大量芳樟醇、β-蒎烯、(D)-柠檬烯和乙酸芳樟酯[16]均可以在所有火锅底料中找到,苯甲醛可能与加入的陈皮、肉桂、良姜、丁香等香辛料有关[17],烷烃类主要来源于脂肪酸烷氧自由基的断裂,而萜烯烃广泛存在于植物体内[18]。经研究,包括正辛醛、壬醛在内的脂肪醛存在于牛油原料中[19],这些脂质衍生醛是重要的二级脂质氧化产物[20],2,5-二甲基吡嗪广泛存在于在火锅底料中添加的豆豉[21]内。

同时,相同品牌的火锅底料的挥发性风味物质在数量和含量上差距比较大。X1的B端和C端共同检测出43种风味物质,X2则有46种,X3样品有44种,X4共同检测出60种。对于这种差距,可能的原因是调味粉的加入。调味粉的加入提高了部分物质的检出含量,导致其占比提高,其他物质含量占比降低,并且可能会检测出底料中并没有的物质。同时水的加入可能会稀释掉一部分风味物质,加入的比例不同可能会导致稀释的程度不同。而对于火锅底料,生产线及物料运输、储存要求的不同导致抗氧化剂、防腐剂等非风味的挥发性物质占比不同,因此实际的风味物质的占比差距很大。考虑到成本等因素,原料的品质也会有些许差别,导致相同品牌熬制出的火锅底料的风味物质的差别。

通过图1热图分析可以清楚看出,B端产品中X2火锅底料中的烃类物质和X3中的酚类物质占比尤其突出。对于不同的品牌,B端产品烃类物质的相对含量都比较多,表明烃类物质对于不同品牌的B端火锅产品风味的形成都有着重要的影响。而在C端产品中,对于X1,醇类和醚类占比高于其他种类的物质;X2和X3均拥有很高含量的酚类物质;X4各项物质含量相对而言较为均衡,醚类含量较多,醇类、酸类、酮类以及其他类化合物含量较少。和B端产品相比,C端产品中烃类物质的占比有所下降;而对于X1的醇类和醚类物质、X2的酚类物质以及X3和X4中的酯类,B端产品中的占比明显少于C端。

图1 四种品牌火锅底料风味成分种类分布热图Fig.1 Heat map of the distribution of flavor components in four brands of hotpot seasoning

2.2 PCA及风味评价

2.2.1 PCA

运用Minitab 19软件对在B端和C端中检测到化合物分别进行标准化处理,然后分别进行PCA,其特征值和方差贡献率见表3。

表3 火锅底料挥发性风味物质方差解释Table 3 Explanation of total variance of volatile flavour compounds in hotpot seasonings

经过PCA,可以得到相应的主成分特征值以及特征向量。特征值就是相应的主成分的系数,其大小反映了主成分的影响力[22],一般选取累计贡献率大于80%的主成分。经分析,前7种主成分的特征值均大于1,前5种主成分累计贡献率为85.1%,7种主成分的累计贡献率达到100%,能够有效表达火锅底料风味特征。特征向量即因子载荷矩阵,可以解释每个变量对数据的变化做出的贡献程度,以及解释变量之间的关系[23],其分布如图2所示。前5种主成分影响最大挥发性风味物质为正己醛(T26)、辛酸(T42)、2,6-二甲基-3,7-辛二烯-2,6-二醇(T18)、二烯丙基二硫醚(T209)和L-乳酸乙酯(T75)。正己醛是一种常见的挥发性油脂氧化分解产物[24],辛酸在牛油中大量存在[25],2,6-二甲基-3,7-辛二烯-2,6-二醇可以从辣椒[26]的挥发性物质中检测出,二烯丙基二硫醚在大蒜[27]中含量丰富,而L-乳酸乙酯来源于发酵的豆豉[28]。

a-主成分1和主成分2载荷图;b-主成分3和主成分4载荷图; c-主成分5、主成分6和主成分7载荷图图2 PCA载荷图Fig.2 Loading diagram of PCA

2.2.2 不同品牌的火锅底料产品风味评价

以8个样品共217个挥发性风味物质为指标,用X1,X2,…,Xi表示,使用PCA进行降维处理,通过线性组合形成新的指标。这些新指标F1,F2,…,Fj保留了原始指标的主要信息。这些指标相互独立,作为第一主成分,第二个主成分等变量。根据计算得到的主成分特征值和特征向量构建综合评价模型[29],如公式(2)所示:

Fj=v11×X1+v21×X2+…+vij×Xi

(2)

式中:vij,第i个物质的第j主成分对应的特征向量;Xi,标准化后样品中第i个物质的含量;Fj,主成分值。综合评价指数按公式(3)计算:

(3)

式中:GEI为综合评价指数;λ为特征向量。

根据PCA模型得出4种品牌火锅底料综合得分值的结果,由表4可知,综合得分由高到低进行排序,B端产品的结果为:X3>X1>X2>X4,C端产品的排序结果为:X1>X3>X2>X4,综合得分值和感官评定结果均表明在这8个火锅底料样品中,相同品牌的C端产品的风味好于B端产品。挥发性风味物质在种类和含量上的差异,导致了样品的总体风味的区别,进而影响了人们对样品的感官评价,因此更佳的风味会是消费者选择C端产品的一个重要原因。通过运用Pearson相关性分析方法对主成分综合得分与感官评价结果进行分析,得出在B端和C端产品的风味评价中,这2种方法的结果相关性为极显著(P<0.01),相关系数为0.908,说明构建的主成分综合得分模型能够较好的评价火锅底料香气的优劣。

表4 不同品牌火锅风味评分Table 4 Comprehensive score of flavor of different brands of hotpot

3 结论

本研究采用了TFME及气质联用技术,对4种市场占有率较高的火锅底料品牌的B端和C端产品进行了分析比较,B端产品共检测有154种风味物质,其中醇类29种、酚类6种、醚类3种、醛类28种、酸类7种、烃类30种、酮类15种、酯类23种、其他类化合物13种;C端产品则有158种风味物质,8个样品检测出25种相同的风味物质。对于不同品牌的火锅底料,热图分析发现烃类物质在火锅风味的形成均起重要作用,而通过对相同品牌的B端和C端产品的风味物质对比,发现C端产品中烃类物质占比明显较低。利用PCA对火锅底料中的风味物质组成进行分析,结果表明7个主成分因子累积方差贡献率达到100%,能有效表征火锅底料风味物质信息。同时,通过构建PCA模型,计算综合评价指数,对其风味进行评价,得到的结果为B端产品:X3>X1>X2>X4,C端产品:X1>X3>X2>X4,C端产品的风味明显好于B端产品,与感官评定具有相似的结果。Pearson相关性分析发现主成分综合得分与感官评价结果相关性为极显著(P<0.01),相关系数为0.908,说明所构建的模型能够有效地对火锅底料进行风味评价。