不同品种及产地西梅香气成分差异性研究

2021-12-21 12:43张玎婕胡超朱远洋杨龙彦胡志忠宋凌勇梁淼张峻松
食品研究与开发 2021年23期
关键词:产地香气品种

张玎婕,胡超,朱远洋,杨龙彦,胡志忠,宋凌勇,梁淼,张峻松*

(1.郑州轻工业大学 食品与生物工程学院,河南 郑州 450001;2.广西中烟工业有限责任公司,广西 南宁 530001)

西梅(Prunus salicina Lind)属于蔷薇科(Rosaceae)李属(Prunus)欧洲李种,落叶小乔木,原产地为西亚和欧洲,近几年开始进入国内市场,主要在新疆喀什、四川汶川等地引用栽培[1-3]。西梅中富含人体所需的维生素、矿物质、膳食纤维及抗氧化物质等营养元素,且不含脂肪和胆固醇,具有延缓机体和大脑衰老的功效,有“奇迹水果”之美誉[4-6]。西梅因具有独特的风味,除鲜食外,还可以加工成果脯、罐头、饮料、果酱等产品,具有较高的利用价值[5]。

但目前关于西梅的研究多为栽培技术[7-9]、授粉技术[10-11]、制干[12-14]等方面,对于西梅香气成分的研究较少,张翼鹏等[15]基于气相色谱-嗅觉(gas chromatography-olfactometry,GC-O)、香气活性值(odor activity value,OAV)和S型曲线法研究了3个不同品种西梅的特征香气,但其西梅产地均为国内,且未明确不同西梅香气成分差异性的主要原因,因此本文以市售的4种国内外西梅为研究对象,通过同时蒸馏萃取法结合气相色谱质谱联用技术(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)对其香气成分进行测定分析,利用主成分分析和聚类分析比较不同产地及品种西梅香气成分组成的差异性,为西梅综合利用和品质提升提供理论基础和数据支撑。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

4种不同产地及品种的西梅分别为美国加州西梅(γ1)、新疆喀什红喜梅(γ2)、四川汶川女神(γ3)以及新疆喀什女神(γ4),每个品种选取大小均一、无损伤的果实,去核,搅碎制成果浆,用于香气成分分析。

氯化钠、无水硫酸钠(分析纯):天津市致远化学试剂有限公司;二氯甲烷(≥99.9%,分析纯):迪马科技试剂有限公司;乙酸苯乙酯(≥98%,分析纯):百灵威科技有限公司。

1.2 仪器与设备

数显恒温水浴锅(HH-4型):金坛市医疗仪器厂;低温冷却循环泵(DLSB型):郑州凯鹏实验仪器有限公司;电热套(SHSL型):上海树立仪器有限公司;气相色谱-质谱联用仪(7890B GC/5977AMSD型):美国Agilent公司;电子天平(EL204):Mettler-Toledo仪器(上海)有限公司;同时蒸馏萃取装置:安徽科腾试验设备有限公司;AQ-180E多用途磨粉碎机:慈溪市耐欧电器有限公司。

1.3 试验方法

1.3.1 香气成分的提取与收集

称取150 g(精确至0.001 g)西梅果浆,倒入同时蒸馏萃取装置一端的1 000mL圆底烧瓶中,加入350mL蒸馏水和30 g氯化钠,用电热套加热;装置的另一端连接浓缩瓶,加入60 mL二氯甲烷,60℃水浴加热,反应时间为2.5 h,取出萃取液转入100 mL锥形瓶后加入适量无水硫酸钠,常温(25℃)下静置过夜,滤液加入1 mL(0.214 mg/mL)乙酸苯乙酯内标溶液,将其在60℃水浴锅中浓缩至1.0 mL,过0.45 μm有机滤膜后移至1.5 mL色谱瓶中,待上样。

1.3.2 分析条件

1.3.2.1 色谱条件

色谱柱:HP-5MS毛细管柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm);载气:氦气;载气流量:1.0 mL/min;进样口温度:280 ℃;进样量:1 μL;分流比:5∶1;升温程序:50 ℃,保持2 min,以4℃/min的速率升温至280℃,保持20 min。

1.3.2.2 质谱条件

离子源:电子轰击(electron impact ion source,EI)源;电子能量:70 eV;离子源温度:230℃;四极杆温度:150℃;传输线温度:280℃;电子倍增器电压:1 994 V;扫描模式:全扫描。

1.3.2.3 定性定量分析

全扫模式下,采用NIST14库检索,对样品进行定性分析确定未知物,采用峰面积归一化法进行半定量分析。

1.4 数据分析

使用SPSS25.0软件对数据进行主成分分析(principal component analysis,PCA)以及聚类分析。

2 结果与讨论

2.1 不同品种及产地西梅的香气成分分析研究

4种不同产地及品种西梅香气成分及含量分析结果见表 1,γ1、γ2、γ3、γ4 西梅的总离子流色谱图见图1~图 4。

图1 美国加州西梅(γ1)香气成分总离子流色谱图Fig.1 Total ion current chromatogram of the aroma components of prunes from California,USA(γ1)

图2 新疆喀什红喜梅(γ2)香气成分总离子色谱图Fig.2 The total ion chromatogram of the aroma components of Xinjiang Kashgar red prunes(γ2)

图3 四川汶川女神西梅(γ3)香气成分总离子流色谱图Fig.3 The total ion current chromatogram of the aroma components of Sichuan Wenchuan goddess prunes(γ3)

图4 新疆喀什女神西梅(γ4)香气成分总离子流色谱图Fig.4 The total ion current chromatogram of the aroma components of the goddess of Xinjiang Kashgar prunes(γ4)

表1 4种不同产地及品种西梅香气成分及含量分析结果Table 1 Analysis results of aroma components and content of prunes from 4 different producing areas and varieties

续表1 4种不同产地及品种西梅香气成分及含量分析结果Continue table 1 Analysis results of aroma components and content of prunes from 4 different producing areas and varieties

续表1 4种不同产地及品种西梅香气成分及含量分析结果Continue table 1 Analysis results of aroma components and content of prunes from 4 different producing areas and varieties

由表1、图1~图4可知,来自不同产地及品种的西梅样品中共检测出103种香气化合物,其中γ1西梅51种、γ2西梅73种、γ3西梅62种、γ4西梅63种。醛类物质在4种西梅香气成分中所占比例均最大。4种西梅中共有的香气成分为26种,包括醇类5种,即正己醇、正辛醇、芳樟醇、苯甲醇以及(E)-2-已烯-1-醇;酮类2种,即大马士酮和3H-吡喃-2,6-二酮;醛类7种,即正己醛、糠醛、反-2-己烯醛、庚醛、正辛醛、苯乙醛以及壬醛;酯类1种,即柳酸甲酯;酸类7种,即苯甲酸、正壬酸、正癸酸、月桂酸、肉豆蔻酸、棕榈酸、亚油酸;烯烃类1种,即d-柠檬烯;酚类1种,即2-甲氧基-4-乙烯基苯酚;氧化杂环类1种,即2,3-二氢苯并呋喃。

不同品种及产地西梅香气成分相对含量的对比结果见图5。

图5 不同品种及产地西梅香气成分相对含量的对比Fig.5 Comparison of relative content of aroma components of prunes from different varieties and producing areas

根据表1所得结论并结合图5可知,在相同的分析条件下,不同产地以及品种的西梅中香气成分的种类及其相对含量存在较大差异,张翼鹏等[15]的研究表明,叶醇、正己醇、大马士酮、辛醛、庚醛、己醛、反-2-己烯醛、苯乙醛等为西梅的特征香味成分,并含有脂肪香、果香、花香、青香、甜香等主要香韵。

γ1西梅中醛类物质高达79.76%,其特征香气成分正己醛、反-2-己烯醛的含量远高于其他品种及产地,庚醛、正辛醛的含量仅为其他品种及产地的一半,且都具有青草、脂肪香气[16-17];d-柠檬烯含量远高于其他品种,达21.50 μg/g,具有柑橘、松木等令人悦人的气息[18-20]。γ2西梅中除醛类外,醇类、酯类、酚类物质所占比例较大,正己醇所占含量较高,达13.98 μg/g,特征香气成分苯乙醛的含量低于其他品种及产地,为6.64μg/g,两者均具有特殊的花香、水果的甜香气息[21-22];γ3、γ4西梅中大马士酮所占含量较高,达10.18、10.72 μg/g,具有甜的果香、青香、花香、木香气息[23];叶醇在γ4中含量最高,达 15.03μg/g,具有青香、绿叶香香气[24];丁香酚、异丁香酚未在γ1西梅中检出,在γ2、γ3、γ4西梅中均有检出,其香气柔和,类似丁香的气息,具有清甜的辛香[25]。

2.2 不同品种及产地西梅香气成分的主成分分析

利用SPSS25.0分析软件对不同产区及品种的西梅中103种香气成分进行主成分分析,得到特征值以及贡献率见表2。

表2 3个主成分的特征值和贡献率Table 2 The eigenvalues and contribution rates of the three principal components

由表2可知,主成分1的贡献率为48.62%,主成分2的贡献率为30.88%,主成分3的贡献率为20.50%,3个主成分的累积贡献率达100.00%,说明西梅中的103种挥发性香气成分可以分别用主成分1、主成分2、主成分3进行主成分分析,其主成分载荷的矩阵见表3。

由表3可知,芳樟醇、月桂烯醇等36种物质在主成分1中有较高矩阵(|载荷|>0.8),即主成分1反映上述36种指标的信息;苯甲醇、对甲基苯异丙醇等9种物质在主成分2中有较高矩阵(|载荷|>0.8),即主成分2反映上述9种指标的信息;苯乙醛、2,4-二羟基-2,5-二甲基-3(2H)-呋喃-3-酮等 12种物质在主成分3中有较高矩阵(|载荷|>0.8),即主成分3反映上述12种指标的信息。

表3 主成分载荷矩阵Table 3 Main component load matrix

续表3 主成分载荷矩阵Continue table 3 Main component load matrix

根据表1中4个不同产地及品种西梅中103种香气成分的含量、表2中前2个主成分的贡献值和表3中103种香气成分的载荷值计算出4种西梅的第一、二成分值,然后以103种香气成分的第一主成分为X坐标,第二主成分为Y坐标,作散点图,见图6。不同品种及产地西梅的主成分散点图见图7。

图6 103种香气成分的主成分散点图Fig.6 The main component dispersion point diagram of 103 flavor components

图7 不同品种及产地西梅的主成分散点图Fig.7 Distribution points of main ingredients of prunes from different varieties and origins

由图7可知,4个品种西梅根据距离远近分为3个区域,其中γ3西梅与γ4西梅可以视为较接近且与γ1、γ2西梅相距较远,表明γ3西梅与γ4西梅中的香气成分及其含量具有较高的相似性。

图6结合图7可知,γ1西梅的香气成分主要集中在第一主成分的负半轴以及第二主成分的正半轴,按影响力大小依次为正己醛(A25)、2-己烯醛(A27)、苯甲酸(A66)、d-柠檬烯(A83)、氧化环己烯(A80)、2,6-二异丙基苯酚(A97)、5-烯丙基愈创木酚(A95)、芳樟醇(A7);γ2西梅的香气成分主要集中在第一主成分、第二主成分的正半轴,按影响力大小依次为棕榈酸(A74)、2,2′-亚甲基双(4-甲基-6-叔丁基苯酚)(A101)、棕榈酸乙酯(A54)、正己醇(A4)、亚油酸乙酯(A56)、硬脂酸乙酯(A60)、亚麻酸(A78);γ3西梅的香气成分主要集中在第一主成分的正半轴,按影响力大小依次是壬醛(A36)、苯乙醛(A35)、环己烯(A83)、柳酸甲酯(A45)、3H-吡喃-2,6-二酮(A20)、月桂酸(A73);γ4西梅的香气成分主要集中在第一主成分的正半轴以及第二主成分的负半轴,按影响力大小依次是糠醛(A26)、亚油酸(A77)、正壬酸(A68)、叶醇(A2)、α-松油醇(A14)、2-甲氧基-4-乙烯基苯酚(A94)。

2.3 不同品种及产地西梅香气成分的聚类分析

不同品种及产地西梅中香气成分聚类分析见图8。

如图8所示,在欧氏距离为2.5处,可将4个不同产区的西梅分为3类,第1类为γ3、γ4西梅,第2类为γ2西梅,第3类为γ1西梅。其中γ1为美国加州西梅、γ2新疆喀什红喜梅西梅、γ3为四川汶川女神西梅以及γ4为新疆喀什女神西梅,结果表明,品种是造成西梅香气成分差异性较大的原因之一。

图8 不同品种及产地西梅中香气成分聚类分析图Fig.8 Cluster analysis of aroma components in prunes from different varieties and origins

3 结论

本文利用同时蒸馏萃取法结合气相色谱质谱联用法检测分析了4种不同品种及产地西梅中的香气成分,并通过主成分法及聚类法对其香气成分进行分析,结果表明:不同品种及产地西梅中香气成分主要包括醛类、酸类、醇类、酮类、酯类、烯烃类、酚类及含氮杂环类等物质,其中醛类物质为西梅的主要香气成分,不同品种及产地间西梅的特征香气成分含量存在较大差异。主成分分析表明,γ3西梅与γ4西梅中的香气成分及其含量具有较高的相似性,而与γ1西梅、γ2西梅差异性较大。通过聚类分析可将4个不同品种的西梅分为3类,γ1西梅、γ2西梅、γ3西梅与γ4西梅,这与主成分分析结果基本吻合。主成分分析及聚类分析表明,品种是造成西梅香气成分差异性较大的原因之一。

该研究可为探究不同品种及产地西梅间香气成分的差异性、西梅综合的利用和品质提升提供理论基础和数据支撑。

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