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基于CATA和GC-MS-O的不同牧場(chǎng)牛奶感官特性及香氣活性物質(zhì)分析
發(fā)布日期:2024-04-30
       近年來(lái)規(guī)模化牧場(chǎng)已成為生產(chǎn)主體,牛奶的規(guī)模化生產(chǎn)能夠保證奶牛、飼料、技術(shù)等的一致性,但不同地區(qū)的環(huán)境因素仍會(huì)造成牛奶中脂肪、蛋白質(zhì)等品質(zhì)指標(biāo)存在差異,進(jìn)而導(dǎo)致不同牧場(chǎng)牛奶之間的風(fēng)味差異。牛奶風(fēng)味是決定消費(fèi)者購(gòu)買與否的重要因素之一。目前關(guān)于牛奶風(fēng)味的研究大多集中在不同殺菌方式的比較方面,對(duì)于不同地區(qū)牧場(chǎng)牛奶風(fēng)味差異的研究較少。
        本研究以4個(gè)不同感官特性牧場(chǎng)的牛奶為研究對(duì)象,采用CATA法、GC-MS以及GC-MS-O聯(lián)用技術(shù)研究了牛奶的感官特征和揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)。采用單因素方差分析、對(duì)應(yīng)分析(CA)和偏最小二乘回歸(PLSR)等方法,分析影響不同牧場(chǎng)牛奶感官差異的香氣活性化合物,以期為實(shí)際乳品工業(yè)中的牛奶感官品質(zhì)的控制提供進(jìn)一步的理論參考。
        一、材料與方法
        01 材料與試劑
        從河北的6個(gè)牧場(chǎng)獲取6份牛奶樣品,通過(guò)初步感官評(píng)價(jià)(數(shù)據(jù)未顯示)篩選出4種感官差異較大的牛奶樣品,分別標(biāo)記為一牧、二牧、三牧、四牧(表1)。
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        02 揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的提取
        利用SPME-Arrow萃取頭進(jìn)行風(fēng)味化合物的萃取,并對(duì)提取工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。經(jīng)優(yōu)化后的條件:10g樣品置于40mL的頂空瓶中,向其中加入1g氯化鈉提高萃取效率,并向其中添加1μL質(zhì)量濃度為0.816mg/mL的2-甲基-3-庚酮作為內(nèi)標(biāo)。在45℃水浴鍋中平衡20min后,利用SPME-Arrow的萃取頭吸附30min,在GC-MS中解吸5min。
        03 GC-MS條件
        色譜條件:DB-WAX型毛細(xì)管柱(60m×0.25mm,0.25?μm),以氦氣作為載氣,設(shè)置恒定流速1.2mL/min。升溫程序:起始柱溫為40℃,以4℃/min升溫到230℃,維持2min。采用不分流模式。
        質(zhì)譜條件:電子電離(electronionization,EI)源,電子能量70eV;進(jìn)樣口溫度250℃,離子源溫度230℃,四極桿溫度150℃;全掃描模式,質(zhì)量掃描范圍m/z35~350。
        04 GC-MS-O條件
        采用配備嗅覺(jué)檢測(cè)端口的GC-MS。高純氮?dú)猓?9.99%)作為GC-O分析的載氣。嗅聞口與質(zhì)譜儀進(jìn)樣分流比1∶1,嗅聞口和傳輸線的溫度分別保持在230℃和250℃,在檢測(cè)口通入濕潤(rùn)的空氣。其他條件同1.3節(jié)GC-MS條件。由4名有牛奶感官經(jīng)驗(yàn)的小組成員進(jìn)行,針對(duì)牛奶香氣物質(zhì)對(duì)評(píng)價(jià)員進(jìn)行額外12h培訓(xùn)(每周3h,共4周)。嗅聞時(shí),實(shí)時(shí)記錄香氣化合物出現(xiàn)的時(shí)間、氣味特征以及氣味強(qiáng)度(aromaintensity,AI)。參考文獻(xiàn)方法并進(jìn)行調(diào)整,將AI分5個(gè)等級(jí),分別以0、1、2、3、4分的形式表示香氣強(qiáng)度,“0”表示未識(shí)別到任何氣味,“1”表示可以準(zhǔn)確識(shí)別氣味但持續(xù)時(shí)間短,“2”表示能快速識(shí)別氣味且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng),“3”表示能準(zhǔn)確快速識(shí)別氣味且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng),“4”表示能準(zhǔn)確快速識(shí)別氣味且持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)。如果2個(gè)及其以上的小組成員感知到氣味,就確定一個(gè)香氣活性物質(zhì)。
        05 定性定量分析
        采用NIST14譜庫(kù)、計(jì)算化合物的保留指數(shù)(retentionindex,RI)與文獻(xiàn)中的保留指數(shù)進(jìn)行對(duì)比以及比對(duì)嗅聞結(jié)果對(duì)牛奶中化合物進(jìn)行定性分析。RI計(jì)算:將正構(gòu)烷烴C7~C30與牛奶在相同的色譜條件下得出GC保留時(shí)間,根據(jù)公式計(jì)算待測(cè)物i的RI(tn<ti<tn+1):
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        式中:n為碳原子數(shù);tn為碳原子數(shù)為n的正構(gòu)烷烴的保留時(shí)間;tn+1為碳原子數(shù)為n+1的正構(gòu)烷烴的保留時(shí)間;ti為樣品i的保留時(shí)間。
        定量分析:內(nèi)標(biāo)半定量法,根據(jù)化合物及內(nèi)標(biāo)化合物峰面積比值計(jì)算各揮發(fā)性組分的濃度。對(duì)嗅聞得到的香氣活性物質(zhì)進(jìn)行內(nèi)標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)曲線法(內(nèi)標(biāo)為2-甲基-3-庚酮)精確定量。
        06 感官評(píng)價(jià)
        從北京工商大學(xué)學(xué)生中招募到50名未經(jīng)培訓(xùn)的消費(fèi)者(18名男性和32名女性,年齡19~25歲)完成CATA問(wèn)卷(圖1)。實(shí)驗(yàn)開始前,每個(gè)參與者都簽署了一份知情同意書,參與者均具有長(zhǎng)期飲用牛奶的習(xí)慣(每周至少5次)。并對(duì)招募的消費(fèi)者評(píng)價(jià)員進(jìn)行實(shí)驗(yàn)所需的流程介紹以及感官評(píng)價(jià)等基本知識(shí)培訓(xùn)。
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        CATA問(wèn)卷中的感官屬性在文獻(xiàn)及實(shí)驗(yàn)室感官評(píng)價(jià)專家小組討論確定的基礎(chǔ)上,再由10名消費(fèi)者集體討論,根據(jù)樣品本身的屬性以及參與者的語(yǔ)言習(xí)慣對(duì)描述詞進(jìn)行調(diào)整后最終確定。在回答完每個(gè)評(píng)估樣本的CATA問(wèn)題后,參與者還需要使用1~9分的享樂(lè)量表對(duì)樣品的總體喜愛(ài)程度進(jìn)行評(píng)分。
        將4份15mL的牛奶樣品置于30mL的品評(píng)杯中。樣本隨機(jī)3位數(shù)編碼呈送給參與者。期間還提供了無(wú)鹽餅干和瓶裝凈水清潔口腔。
        07 數(shù)據(jù)處理
        采用單因素方差分析比較GC-MS測(cè)得的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)的半定量及精確定量結(jié)果,并采用Tukey事后比較法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析(以P<0.05表示差異顯著)。CATA數(shù)據(jù)以感官屬性的頻率表示,通過(guò)具有顯著差異的氣味描述詞進(jìn)行CA,將氣味屬性的頻率和4個(gè)牛奶樣本之間的相關(guān)性可視化。使用PLSR,以探索CATA氣味感官屬性(頻率)與香氣活性物質(zhì)之間的關(guān)系。利用IBMSPSSStatistics23、SIMCA14及Origin2018等軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及圖像繪制。
        二、結(jié)果與分析
        01 牛奶樣品的感官分析
        50名參與者通過(guò)CATA問(wèn)卷對(duì)牛奶樣品的感官屬性進(jìn)行勾選,表2顯示了4個(gè)牛奶樣本的22個(gè)感官屬性描述詞的使用頻次,包括10個(gè)氣味、4個(gè)滋味、4個(gè)口感和4個(gè)外觀。其中描述氣味的奶香味、奶油味,描述滋味的甜味,描述口感的醇厚以及描述外觀的流動(dòng)性好為參與者勾選最多的描述詞,而氣味描述詞紙板味,滋味描述詞回味-澀味、口感描述詞顆粒感和外觀描述詞流動(dòng)性差則是勾選頻率最低的。由表3可知,4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品喜好度評(píng)分均存在顯著差異(P<0.05)。以上表明參與者傾向于使用奶香味、奶油味、甜味變量描述牛奶樣品的風(fēng)味,它們是牛奶中普遍存在的風(fēng)味屬性,也是消費(fèi)者所喜愛(ài)的風(fēng)味屬性。
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        此外,根據(jù)Cochran’sQ-test,在10個(gè)氣味屬性中,50位參與者能夠顯著區(qū)分4個(gè)牛奶樣品中的7個(gè)氣味屬性,分別為奶香味、奶油味、香甜味、奶腥味、塑料味、蒸煮味、金屬味,在回味-奶香味、氧化味和紙板味的氣味屬性上沒(méi)有顯著差異。利用CA將7個(gè)氣味屬性與來(lái)自4個(gè)牧場(chǎng)的牛奶樣品之間的關(guān)系可視化(圖2)。CA的結(jié)果顯示F1和F2的總解釋量為96.25%。一牧牛奶樣本位于第2象限,與奶油味和奶香味CATA變量呈正相關(guān),且喜好度評(píng)分最高(表3)。二牧位于第3象限,與香甜味有關(guān)。三牧則位于第1象限,其喜好度評(píng)分最低,與金屬味、塑料味呈正相關(guān),而四牧位于第4象限,與奶腥味、蒸煮味、氧化味等不愉快的氣味有較強(qiáng)的相關(guān)性。綜上所述,4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品感官差異明顯,未經(jīng)訓(xùn)練的小組成員可以很好地將其進(jìn)行區(qū)分。
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        02 4個(gè)牧場(chǎng)牛奶風(fēng)味物質(zhì)的GC-MS分析
        采用HS-SPME-Arrow-GC-MS初步分析造成4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品感官差異的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì),圖3A清楚地顯示了4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品的揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)數(shù)量,共鑒定出37種揮發(fā)性物質(zhì),包括酸類11種、酮類3種、醇類11種、醛類6種、酯類2種以及萜烯類2種、含硫化合物1種和酚類物質(zhì)1種。一牧和二牧的風(fēng)味物質(zhì)比三牧和四牧多,4個(gè)樣品被檢測(cè)出17種相同的成分。將4個(gè)樣品中風(fēng)味物質(zhì)的種類通過(guò)含量進(jìn)行比較,如圖3B所示。可以看出,一牧牛奶樣品風(fēng)味物質(zhì)釋放含量明顯高于其他3個(gè)牧場(chǎng),三牧和四牧樣本間的差異相對(duì)較小。其中一牧的酸類和酮類物質(zhì)含量最高,牛奶中的酸類物質(zhì)來(lái)源于脂肪分解、乳糖和氨基酸的降解,而牛奶中的揮發(fā)性脂肪酸一般是指含偶數(shù)碳的中短鏈脂肪酸,如丁酸、己酸、辛酸等。此外,酸類除了能夠作為揮發(fā)性物質(zhì)外,還是酮類化合物的前體物質(zhì),酮類主要由熱加工過(guò)程中的脂肪降解和游離脂肪酸經(jīng)氧化為β-酮酸后脫羧反應(yīng)產(chǎn)生。二牧中的醛類化合物含量在4個(gè)樣品中最高,牛奶中的醛類化合物主要來(lái)源于脂肪酸代謝、氨基酸轉(zhuǎn)氨作用或Strecker降解。醇類和酯類在所有樣品中均較少,牛奶中的醇類物質(zhì)可能來(lái)源于化學(xué)降解,也可能是由于微生物的活動(dòng)產(chǎn)生的,醇類的風(fēng)味閾值較醛類高,因此對(duì)風(fēng)味的影響較醛類物質(zhì)低。
        為更直觀地分辨4個(gè)牛奶樣品間的差異,基于其風(fēng)味物質(zhì)的定性定量結(jié)果,對(duì)樣品進(jìn)行主成分分析(principalcomponentanalysis,PCA)(圖3C),PC1和PC2分別解釋了55.6%和29.3%的方差,兩個(gè)PC總方差貢獻(xiàn)大于80%,可以基本反映樣品整體信息。不同樣品在PC1上有較大差異。三牧和四牧在PC1上投影較近,揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)較為相似,一牧、二牧則與上述兩個(gè)樣品相距較遠(yuǎn),表明揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)差別較大。與一牧相關(guān)的揮發(fā)性物質(zhì)最多,均存在PC1的負(fù)軸上,如中短鏈脂肪酸、2-庚酮、壬醛等。而二牧與3-己醇、辛醇、糠醛、苯乙烯、苯甲酸等物質(zhì)距離較近。三牧和四牧與2-戊醇、檸檬烯、己醛、苯乙酮等揮發(fā)性物質(zhì)聚集在一起。其中乙酸、丁酸、己酸、辛酸、癸酸、己醛、檸檬烯、苯乙烯在韓兆盛等的研究中也有發(fā)現(xiàn),因此,這可能是造成牛奶感官差異的風(fēng)味物質(zhì)。
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        03 4個(gè)牧場(chǎng)牛奶香氣活性物質(zhì)的GC-MS-O分析
        基于GC-MS從牛奶樣品中共鑒定出37種揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì),為進(jìn)一步確定引起4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品感官差異的主要香氣活性物質(zhì),本研究進(jìn)一步采用GC-MS-O技術(shù)從中分析出AI≥1的14種氣味活性物質(zhì),并通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)曲線計(jì)算這些香氣活性物質(zhì)在牛奶中的精確含量(表4),其中包括酸類7種(乙酸、丁酸、己酸、辛酸、壬酸、癸酸、十二酸)、酮類2種(2-庚酮和苯乙酮)、醛類2種(己醛和癸醛)、醇類1種(1-辛烯-3-醇)以及萜烯類2種(檸檬烯和苯乙烯)。
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        為更清晰地了解4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品香氣活性物質(zhì)濃度的異同,對(duì)4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品的14種香氣活性物質(zhì)的精確定量結(jié)果進(jìn)行熱圖和層次聚類分析,結(jié)果如圖4所示。橫向代表不同樣品間的濃度差異,縱向聚類結(jié)果代表14種成分間的濃度差異關(guān)系,熱圖顏色由藍(lán)至紅反映各成分濃度由低至高。4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品熱圖聚類分析結(jié)果顯示,一牧牛奶樣品聚為第一類,說(shuō)明一牧牛奶樣品的香氣活性物質(zhì)分布不同于其他3個(gè)牧場(chǎng),這主要與其短鏈脂肪酸含量顯著高于其他3個(gè)牧場(chǎng)有關(guān)(P<0.05)。它們分別為乙酸(AI=1.5,63.55?μg/kg)、丁酸(AI=2,22.31?μg/kg)、己酸(AI=2,51.06?μg/kg)、辛酸(AI=2.5,125.55?μg/kg)、壬酸(AI=1.5,8.79?μg/kg)、癸酸(AI=2.5,72.21?μg/kg),這些脂肪酸廣泛存在于牛奶中,其中丁酸在低濃度下具有較為濃郁的奶香味,此外,苯乙酮(AI=1,24.82?μg/kg)在一牧中的含量也最高,苯乙酮由苯基丙氨酸的β-氧化形成酮酸后經(jīng)脫羧生成,且苯乙酮與奶酪的香氣強(qiáng)度呈正相關(guān)。二牧聚為第二類,其中的十二酸(AI=1,27.72?μg/kg)和檸檬烯(AI=2.5,20.26?μg/kg)含量顯著高于其他牧場(chǎng)(P<0.05),這可能是引起差異的主要香氣活性物質(zhì),萜烯類化合物通常具有水果味、草本味或樹脂味,F(xiàn)ernandez-Garcia等報(bào)道了法國(guó)高原地區(qū)采集的牛奶中萜烯類濃度均高于平原地區(qū)。因此4個(gè)牧場(chǎng)牛奶樣品間萜類物質(zhì)濃度的差異可能是由于地區(qū)不同。三牧和四牧聚為第3類,表示其香氣活性物質(zhì)分布整體上沒(méi)有顯著差異,這與兩者的香氣活性物質(zhì)含量普遍偏低有關(guān)。但從表4的定量結(jié)果可以得出己醛(AI=2,52.89?μg/kg)和癸醛(AI=1,36.06?μg/kg)在三牧中的含量均最高,醛類化合物在低濃度時(shí),會(huì)產(chǎn)生令人愉悅的草本氣味,且1-辛烯-3-醇是嗅聞得到唯一的醇類物質(zhì)且僅在三牧中出現(xiàn),它具有典型的蘑菇香氣,超過(guò)適當(dāng)?shù)臐舛人剑瑫?huì)使牛奶有金屬味。以上聚類結(jié)果與圖3C結(jié)果一致,表明這14種香氣活性物質(zhì)是引起4個(gè)牧場(chǎng)牛奶感官差異的主要貢獻(xiàn)者。
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        04 牛奶樣品香氣活性物質(zhì)與感官特性的相關(guān)性分析
        基于PLSR的模型分析氣味CATA變量(Y變量)與香氣活性物質(zhì)(X變量)之間的相關(guān)性。PLSR結(jié)果如圖5所示。僅使用樣本間差異顯著的氣味CATA變量進(jìn)入模型。雙組分R2X(cum)值在0.630~0.807之間,R2Y(cum)值在0.788~0.968之間。PLSR模型中的Q2值用于揭示氣味屬性(Y變量)和化合物(X變量)之間的相關(guān)性。結(jié)果顯示:一牧奶香味和奶油味較為明顯,這是令人愉悅的氣味特征,與短鏈脂肪酸類化合物,如丁酸、己酸、辛酸、癸酸以及2-庚酮等相關(guān)性較大,艾娜絲等在分析全脂巴氏乳揮發(fā)性成分中得到了相似的結(jié)果;二牧具有香甜味,與檸檬烯相關(guān)性較大,也是令人愉悅的氣味;三牧具有塑料味、奶腥味、金屬味的氣味特性,其中金屬味與1-辛烯-3-醇相關(guān)性較大,與潘明慧等的研究結(jié)果一致。四牧的蒸煮味較強(qiáng),與苯乙烯、己醛的相關(guān)性較大,在Hedegaard等對(duì)3種不同脂肪酸組分的牛奶的研究中同樣也發(fā)現(xiàn)蒸煮味與己醛高度相關(guān)。此外,三牧和四牧喜好度評(píng)分較低,己醛、苯乙烯、1-辛烯-3-醇與其有較大的相關(guān)性,這些物質(zhì)可能是令人不愉快的氣味來(lái)源。
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        來(lái)源:感官科學(xué)與評(píng)定
        參考文獻(xiàn):韓顥穎,王亞?wèn)|,韓兆盛,王蓓,付翠霞,趙爽,喬琳雅,姚歡. 基于CATA和GC-MS-O的不同牧場(chǎng)牛奶感官特性及香氣活性物質(zhì)分析[J]. 食品科學(xué), 2024, 45(1): 143-149.
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