張雪婧 張長(zhǎng)勇 方志娟 張玲 丁洪流 葉湖

摘要 選擇不同產(chǎn)地具有代表性的黃酒類型，采用氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用法（GC-MS）分析黃酒中的揮發(fā)性成分，分析不同產(chǎn)地、不同酒型之間的差異，構(gòu)建指紋圖譜。通過主成分分析法建立共有模式，共篩選出17個(gè)共有峰，利用歐式距離算法進(jìn)行相似度分析，顯示3種不同類型的樣品之間具有顯著差異。再分別進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析，建立樣品分類識(shí)別模型。最后，通過聚類統(tǒng)計(jì)分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，驗(yàn)證了該模型可以很好地將不同種類、不同產(chǎn)地的黃酒進(jìn)行區(qū)分。

關(guān)鍵詞 指紋圖譜;化學(xué)計(jì)量學(xué);黃酒;GC-MS;揮發(fā)性成分

中圖分類號(hào) TS262.4? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2022）10-0169-03

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2022.10.038

Recognition of Chinese Rice Wine by GC-MS Fingerprint Combined with Chemometrics

ZHANG Xue-jing1，ZHANG Chang-yong2，F(xiàn)ANG Zhi-juan1 et al （1.Suzhou Food Inspection and Testing Center，Suzhou，Jiangsu 215104; 2.Suzhou Product Quality Supervision and Inspection Institute，Suzhou，Jiangsu 215104）

Abstract The representative rice wine types from different origins were selected，the volatile components in rice wine were analyzed by gas chromatography-mass spectrometry，the differences between different origins and different wine types were analyzed，and the fingerprint was constructed.A common pattern was established by principal component analysis，and a total of 17 common peaks were screened out.Similarity analysis was carried out using the Euclidean distance algorithm，which showed that there were significant differences between the three different types of samples.Then multivariate statistical analysis was carried out to establish sample classification and recognition model.Finally，through HCA-heatmap analysis and self-organizing map clustering，the model was proved to be able to distinguish different types of Chinese rice wine from different origins.

Key words Fingerprint;Chemometrics;Chinese rice wine;GC-MS;Volatile components

基金項(xiàng)目 江蘇省市場(chǎng)監(jiān)督管理局科技計(jì)劃項(xiàng)目（KJ196038）。

作者簡(jiǎn)介 張雪婧（1990—），女，江蘇淮安人，工程師，碩士，從事食品科學(xué)與工程研究。通信作者，高級(jí)工程師，從事食品安全與質(zhì)量控制研究。

收稿日期 2021-12-01

黃酒是我國(guó)歷史上最古老的酒種，源于中國(guó)，且唯中國(guó)有之，與啤酒、葡萄酒并稱為世界三大古酒[1]。黃酒在發(fā)酵過程中由酵母代謝生成有機(jī)酸[2]，這些有機(jī)酸類物質(zhì)經(jīng)過長(zhǎng)時(shí)間的發(fā)酵與醇類物質(zhì)產(chǎn)生香氣成分，如己酸乙酯、乙酸乙酯、乳酸乙酯等[3]。隨著人們物質(zhì)文化生活水平的日益提高，消費(fèi)者對(duì)黃酒的要求也不斷提高，黃酒的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值和口感，尤其是形成黃酒風(fēng)味的微量成分越來越受到消費(fèi)者的普遍重視[4]。感官品評(píng)雖方便快捷，但其中不穩(wěn)定的人為因素制約了這種方式的科學(xué)性。因此，需要尋求更科學(xué)、客觀、有效的品質(zhì)評(píng)價(jià)方法[5]。黃酒中成分的分析方法主要有氣相色譜法、液相色譜法和氣質(zhì)聯(lián)用法等[6]。單一的分析方法往往針對(duì)個(gè)別指標(biāo)，不能整體反映黃酒的質(zhì)量。因此，利用氣相色譜質(zhì)譜儀快速分析黃酒中的各種香氣成分，建立相應(yīng)的化學(xué)成分指紋圖譜，同時(shí)結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和多元統(tǒng)計(jì)方法分析，建立黃酒的品質(zhì)評(píng)價(jià)體系尤為必要[7]。

化學(xué)計(jì)量學(xué)是一門將計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的系統(tǒng)理論和研究方法與分析化學(xué)和現(xiàn)代儀器分析緊密結(jié)合的化學(xué)分支學(xué)科[8-9]。多元統(tǒng)計(jì)分析方法有主成分分析法、聚類統(tǒng)計(jì)分析法、偏最小二乘-判別分析（PLS-DA）等[10]。主成分分析方法是一種有效的數(shù)據(jù)降維方法，僅用部分主成分就能表達(dá)原有變量的重要信息[11]。聚類統(tǒng)計(jì)分析是一組將研究對(duì)象分為相對(duì)同質(zhì)的群組的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，以距離函數(shù)的規(guī)律進(jìn)行模式分類，將相似的歸為一類，不相似的歸為一類[12]。PLS-DA是對(duì)多元線性回歸模型的拓展[13]，是偏最小二乘回歸的特殊形式，其采用二值化的Y矩陣進(jìn)行回歸，具有數(shù)據(jù)降維并提取特征信息的功能[14]。如劉秀明等[15]利用PLS-DA方法進(jìn)行模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了對(duì)香精質(zhì)量穩(wěn)定性的控制。筆者采用氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用法（GC-MS）分析黃酒中的揮發(fā)性成分，構(gòu)建指紋圖譜;再結(jié)合化學(xué)計(jì)量學(xué)和多元統(tǒng)計(jì)方法分析，建立黃酒的品質(zhì)評(píng)價(jià)體系，為黃酒品質(zhì)控制、評(píng)價(jià)體系建立提供了新思路。

1 材料與方法

1.1 試驗(yàn)材料

1.1.1 試材。黃酒，選取無錫地區(qū)具有代表性的黃酒廠家生產(chǎn)的不同類型（清爽半干A、清爽半甜、瑪咖）的黃酒各30批次、上海地區(qū)具有代表性的黃酒廠家生產(chǎn)的清爽半干型黃酒15批次（清爽半干B），樣品存放于4? ℃冰箱中。

1.1.2 試劑。乙酸乙酯、乳酸乙酯、β-苯乙醇、3-甲硫基丙醇標(biāo)準(zhǔn)物質(zhì)，BePure。

1.1.3 儀器與設(shè)備。

8890-5977B氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用儀，安捷倫科技有限公司;7890-7697A氣相色譜儀，安捷倫科技有限公司;Elix-Aduatage超純水儀，美國(guó)密理博公司;ME204E電子天平，梅特勒-托利多公司。

1.2 試驗(yàn)方法

1.2.1 樣品預(yù)處理。

取各黃酒樣品10 mL，4 ℃，4 000 r/min離心15 min，處理好的樣品裝入進(jìn)樣小瓶待用。

1.2.2 黃酒中揮發(fā)性物質(zhì)測(cè)定。采用氣相色譜法測(cè)定黃酒中揮發(fā)性物質(zhì)。色譜條件：色譜柱為CP-Sil 5 CB毛細(xì)管柱（30 m×0.53 mm×1.50 μm）;柱溫升溫程序：50 ℃ 保持5 min，20 ℃/min升至200 ℃，保持10 min;進(jìn)樣口溫度200 ℃，進(jìn)樣量1 μL;分流比為1∶10;檢測(cè)器為FID，溫度250? ℃;載氣為高純N2，3.0 mL/min（恒流），尾吹27 mL/min;氫氣30 mL/min，空氣300 mL/min。

1.2.3 氣相色譜-質(zhì)譜測(cè)定。

1.2.3.1 色譜條件。色譜柱為VF-WAX（30 m×0.25 mm×0.25 μm）;流速1.0 mL/min;柱溫升溫程序：50 ℃ 保持2 min，20 ℃/min升至 220 ℃，保持1 min，5 ℃/min升至 280 ℃，保持5 min;進(jìn)樣口溫度250 ℃;色譜-質(zhì)譜接口溫度280 ℃;離子源溫度230 ℃;分流比為5∶1。

1.2.3.2

質(zhì)譜條件。溶劑延遲6 min，電離方式為EI;電離能量70 eV，離子源溫度230 ℃，質(zhì)量掃描范圍30～500 amu。

1.3 數(shù)據(jù)處理 數(shù)據(jù)處理采用ChemPattern軟件[科邁恩（北京）科技有限公司]。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃酒中揮發(fā)性物質(zhì)測(cè)定

從選取的具有代表性的清爽半干型、清爽半甜型、瑪咖型樣品中揮發(fā)性物質(zhì)含量（表1）可以看出，清爽半干型黃酒和清爽半甜型黃酒乙酸乙酯、乳酸乙酯、3-甲硫基丙醇的含量較為接近，而清爽半甜型黃酒中苯乙醇含量高于清爽半干型黃酒。瑪咖型黃酒中乙酸乙酯含量在3種類型黃酒中最高，為85.42 mg/L，乳酸乙酯含量最低，為94.61 mg/L。由此可見，清爽半干型黃酒和清爽半甜型黃酒幾種物質(zhì)含量比較接近，瑪咖型黃酒與其他兩類型黃酒差異較大。

2.2 主成分分析

該研究選擇清爽半干型A、清爽半甜型、瑪咖型樣品為訓(xùn)練樣本，清爽半干型B作為測(cè)試集，對(duì)GC-MS色譜圖進(jìn)行去背景、積分等處理，分析色譜峰的共有性和保留時(shí)間的一致性。同時(shí)，基于最小二乘原則，利用主成分

分析法，從保留和概括原始指紋圖譜信息的角度出發(fā)，生成

對(duì)照指紋圖譜，確定共有峰，共有峰圖譜如圖1所示。結(jié)果顯示，3種不同類型的黃酒生成共有峰17個(gè)，其中共有峰1、2、3、4、7、8、11、15特征性較強(qiáng)，分別為乙酸、糠醛、2，3-丁二醇、5-甲基-2-糠醛、苯乙醛、苯乙醇、丙三醇、5-羥甲基糠醛。

2.3 聚類統(tǒng)計(jì)分析

圖2為清爽半干型A、清爽半干型B（測(cè)試集）、清爽半甜型、瑪咖型4組黃酒的聚類統(tǒng)計(jì)分析熱圖。它按照不同對(duì)象之間的差異，利用歐式距離函數(shù)進(jìn)行模式分類，將相似的歸為一類，不相似的歸為一類。熱圖的顏色代表歸一化法下各個(gè)峰所占的面積百分比。從圖2可以看出，8、13、9號(hào)峰在3種類型黃酒中區(qū)別較大，是區(qū)別3種類型黃酒的強(qiáng)特征峰。上述結(jié)果顯示3種不同類型的黃酒被分開，清爽半干型A和B被歸為一類，清爽半甜型和清爽半

干型由于生產(chǎn)工藝比較相似，歸為相似度更近的一類。而瑪咖型，由于與其他兩類酒差別較大，被很好地區(qū)分開。該分析方法為黃酒類型的鑒別提供了依據(jù)，可直觀地觀察每個(gè)

樣品中的共有峰在樣本和自變量2個(gè)維度中所形成的聚類模式，以及其對(duì)聚類結(jié)果的影響，同時(shí)能夠清楚地反映出樣本或變量的親疏關(guān)系。

以清爽半干型A、清爽半甜型、瑪咖型樣品為訓(xùn)練集，建立共有模式，進(jìn)行主成分分析和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析，分析結(jié)果如圖3所示。盡管28號(hào)、68號(hào)、55號(hào)樣品偏離較大，但從圖中可以看出，清爽半干型A、清爽半甜型、瑪咖型3組樣品被很好地分開，而清爽半干型B作為測(cè)試集，也與清爽半干型A分為一類。說明所建立模型結(jié)果可靠，能夠很好地對(duì)這3種類型的黃酒進(jìn)行區(qū)分。

2.4 化學(xué)模式識(shí)別

將清爽半干B類作為測(cè)試集，采用PLS-DA算法進(jìn)行模式識(shí)別，測(cè)試結(jié)果如表2和圖4所示。

從表2和圖4可以看出，清爽半干型B類全部被識(shí)別，誤識(shí)率為

0，識(shí)別率達(dá)100%。因此，所建立的模型能夠提供一個(gè)穩(wěn)定的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，準(zhǔn)確判定所選黃酒的類型。

3 結(jié)論

該試驗(yàn)采用氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用法對(duì)不同類型（清爽半干型、清爽半甜型和瑪咖型）的黃酒進(jìn)行分析，研究其中的共性和差異。結(jié)果表明，3種不同類型的黃酒生成共有峰17個(gè)，其中具有代表性的為乙酸、糠醛、2，3-丁二醇、5-甲基-2-糠醛、苯乙醛、苯乙醇、丙三醇、5-羥甲基糠醛。不同類型的黃酒其含量也有顯著差異。主成分分析結(jié)果表明，3種不同類型的黃酒可以很好地區(qū)分，自組映射人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)果也與此結(jié)果一致。以上海地區(qū)的清爽半干型黃酒為測(cè)試集，也顯示預(yù)測(cè)分類結(jié)果正確率為100%，證明了模型識(shí)別模式的可靠性。

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