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特色应用(二) SPME-GC-MSMS研究不同储藏年份玉米风味物质差异

类别:行业新闻   来源:火狐体育nba在线观看    发布时间:2024-06-27 09:25:31  浏览:1

  特色应用(二) SPME-GC-MS/MS研究不同储藏年份玉米风味物质差异

  杆质谱联用技术(SPME-GC-MS/MS)对玉米中挥发性风味物质的种类和含量做多元化的分析,多元统计分析结果为,玉米的挥发性风味物质与储藏年限存在一定的相关性。由此可构建玉米储藏年份的分类模型,为玉米储藏品质的动态监测提供技术手段。

  研究成果以“SPME-GC-MS/MS结合多元统计分析不同储藏年份玉米风味物质差异”为题,已发表在《粮油食品科技》期刊。

  粮食在贮藏期间会受到温度、湿度、微生物等外因影响,其食用品质和营养价值也会随着储藏时间延长而发生改变。玉米是我国主要粮食作物之一,也是我国储备粮的重要组成。由于玉米原始水分含量相比来说较高,同时内部富含脂肪,其相较于其他粮食品种储藏稳定性较差,易发生品质劣变,进而影响其种用、食用和加工品质。因此在玉米收购入仓和轮换出库前对其储藏品质做评估十分必要,引起了研究人员的广泛关注。

  挥发性风味物质是影响玉米食用和加工的重要的因素之一,风味物质的类型、含量以及它们之间的相互作用共同决定着玉米的风味。玉米储藏过程中风味物质含量变化间接反映其品质改变,因此慢慢的变多的研究人员通过测定玉米中典型挥发性风味物质对其进行品质鉴别。已有多项研究之后发现玉米挥发性风味物质的种类和含量受不同储藏条件的影响,但尚未阐明不同储藏时间玉米的特征差异物质。

  固相微萃取技术能对含量较低的挥发性物质进行富集,在挥发性物质检测中具有方便、灵敏、高效的优点,在食品风味物质检验测试领域应用广泛。本研究以吉林地区2019—2022年收获玉米为研究对象,采用固相微萃取-气相色谱-三重四极杆质谱联用技术(SPME-GC-MS/MS)对玉米储藏过程中的风味物质进行仔细的检测,并结合主成分分析(PCA)和偏最小二乘法判别分析(PLS-DA)进行数据分析,阐明不同储藏年份玉米的特征差异物,建立玉米储藏年份判别模型。以期为玉米储藏品质的动态监测提供技术方法,更好地指导储备玉米科学储存与适时更新轮换。

  本研究采用固相微萃取-气相色谱三重四极杆质谱(GCMS-TQ系列),搭配专属型风味物质多反应监测(MRM)数据库,对玉米样品中的挥发性风味物质做多元化的分析。图1为某采收自2019年的玉米样品的总离子流图,共检出挥发性风味物质共129种,包括醛类、醇类、酯类、酮类、苯系物、杂环类、酸类、醚类、烃类和酚类化合物共10类。检出化合物中醛类物质种类最为丰富,共检出26种,其次为醇类物质和酯类物质,分别检出23种和17种。对不同储藏年份玉米中各类风味物质的相对含量进行分析,结果显示酸类物质在玉米中相对含量最高,是玉米中的主要挥发性风味物质。并发现不同储藏年份玉米中风味物质相对含量发生了变化,需进一步探究二者之间的相关性。

  为明确风味物质含量与玉米储藏年份之间的关系,对不同储藏年份玉米中的挥发性风味物质进行PCA分析。从图2(A)能够准确的看出,不同储藏年份玉米呈一定的聚类趋势。其中2019年和2022年储藏玉米区分度较为明显,表明该模型对储藏年份相差较大的样品区分能力较强。对不同储藏年份的样品组进行皮尔逊相关分析,结果如图2(B)所示,表明每个年份的样品组与其相应年份的样品组之间有很强的正相关性。

  2.  2019—2022年玉米风味物质的统计分析结果: (A) 主成分分析得分图; (B) 皮尔逊相关分析

  为进一步直观体现不同储藏年份玉米的风味物质特征,对检验测试的数据进行了PLS-DA分析。如图3(A)所示,4个储藏年份的样品分别聚为一类,表明不同年份间玉米的挥发性化合物差异显著。利用5倍交叉验证对PLS-DA模型的预测精确度和拟合度进行验证,结果如图3(B)所示,使用3个组分时,模型的R2=0.98,Q2=0.96,预测精确度为1.0,表明模型具有较好的预测能力。按照变量投影重要性(VIP)值大于1的标准,共筛选出47种关键差异化合物。

  进一步比较不同年份间玉米中挥发性风味物质的差异,可以看出有6种挥发性化合物出现规律性变化。其中,1-辛烯-3-醇、丁酸橙花酯和2-正戊基呋喃3种化合物含量随储藏时间的延长而减少(如图4(A)~(C));此外,DL-泛酰内酯、辛酸甲酯和2-乙酰基呋喃化合物的含量随储藏时间的延长而增加(如图4(D)~(F))。

  结论基于岛津固相微萃取-气相色谱三重四极杆质谱仪建立玉米中挥发性风味物质的分析方法,对2019至2022年收获东北地区玉米样品中挥发性风味物质进行检测,采用PCA和PLS-DA方法对不同储藏年份玉米的风味物质数据来进行分析,筛选出在不同年份的玉米间具有显著性差异的化合物,根据检出的差异化合物在不同储藏年份玉米中的含量分布构建分类模型,将为不同年份玉米的储藏品质动态监测提供参考,以更好指导储备玉米的科学储存与适时更新轮换,对保障国家粮食安全和节粮减损具备极其重大意义。

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