基于GC-MS指紋圖譜及化學(xué)模式識(shí)別分析河南不同產(chǎn)地香椿揮發(fā)性成分

趙麗麗，程菁菁，王趙改，史冠瑩，張 樂(lè)，王曉敏，蔣鵬飛，王旭增

（河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)副產(chǎn)品加工研究中心，河南 鄭州 450000）

香椿（Toona sinensis(A.Juss.) Roem）為楝科香椿屬落葉喬木[1]，是我國(guó)重要的特產(chǎn)木本風(fēng)味植物資源之一，已有2 300多年的栽培歷史[2]。香椿營(yíng)養(yǎng)價(jià)值豐富，具有顯著的抗氧化、抑菌、抗癌及降血糖活性[3-9]。此外，香椿因其濃郁的特征香氣而備受青睞，其所含有的獨(dú)特?fù)]發(fā)性成分是區(qū)別于其他蔬菜的關(guān)鍵，直接決定其食用價(jià)值、商品價(jià)值及產(chǎn)業(yè)前景[10]。河南為香椿的主栽產(chǎn)地，種植面積大，目前已在鄭州、中牟、登封、許昌、焦作、安陽(yáng)、駐馬店、桐柏等地形成千畝基地近20 個(gè)，已發(fā)展成我省“富民工程”的現(xiàn)代特色農(nóng)業(yè)[11-12]。但受栽培地區(qū)土壤、氣候等多種因素影響，不同地區(qū)香椿特有風(fēng)味存在差異，使其在深加工應(yīng)用領(lǐng)域受到一定程度的限制[13-15]，故快速有效鑒定香椿揮發(fā)性成分并獲取其產(chǎn)地信息，客觀評(píng)價(jià)并控制其質(zhì)量是亟需解決的問(wèn)題。

氣相色譜-質(zhì)譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）指紋圖譜是指樣品經(jīng)適當(dāng)處理后，采用GC-MS檢測(cè)得到的，能夠標(biāo)示樣品中各組分共有峰的圖譜[16]。該圖譜能夠?qū)⑹称分刑赜械膿]發(fā)性成分通過(guò)特定信息化處理，對(duì)食品進(jìn)行分析識(shí)別，具有整體性、全面性和唯一性，可用于產(chǎn)品產(chǎn)地溯源、真假識(shí)別及質(zhì)量?jī)?yōu)劣判別，目前已被廣泛應(yīng)用于茶葉、蜂蜜、葡萄酒及其他食品的氣味識(shí)別研究[17-18]。龍立梅等[19]采用頂空固相微萃?。╤eadspace solid phase microextraction，HS-SPME）與GC-MS聯(lián)用技術(shù)，建立不同等級(jí)信陽(yáng)毛尖茶GC-MS指紋圖譜，為綠茶的品質(zhì)區(qū)分和分等定級(jí)提供了一種客觀量化的方法選擇；王華堂等[20]采用HS-SPME和GC-MS聯(lián)用法，分別建立蜂龍眼蜜和意蜂龍眼蜜揮發(fā)性成分GC-MS指紋圖譜，為蜂蜜的科學(xué)評(píng)價(jià)提供參考；王紅廣等[21]采用HS-SPME與GC-MS聯(lián)用技術(shù)，構(gòu)建山西老陳醋香氣的GC-MS指紋圖譜，并借助聚類分析結(jié)合香氣風(fēng)味特性分析實(shí)現(xiàn)了對(duì)山西老陳醋的身份識(shí)別。

化學(xué)模式識(shí)別技術(shù)是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)、信號(hào)處理、數(shù)學(xué)算法等工具，從化學(xué)量測(cè)數(shù)據(jù)推理出物質(zhì)類的本質(zhì)屬性，進(jìn)而對(duì)物質(zhì)進(jìn)行識(shí)別和歸類的一門技術(shù)[22]。其能夠較好地迎合指紋圖譜整體性和模糊性的要求，分為無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別方法和有監(jiān)督模式識(shí)別方法2 類[23-24]。無(wú)監(jiān)督模式識(shí)別是指在無(wú)樣品類別信息的情況下，進(jìn)行學(xué)習(xí)或訓(xùn)練，獲取分類信息的方法；有監(jiān)督模式識(shí)別則是根據(jù)樣品特征和已知類別的樣品（訓(xùn)練集），用特定的方法或模型進(jìn)行學(xué)習(xí)或訓(xùn)練，從而建立分類模型，再根據(jù)獲取的分類模型和未知樣品的特征，對(duì)未知樣品進(jìn)行 分類[25]。其中無(wú)監(jiān)督的模式識(shí)別方法包括聚類分析（cluster analysis，CA）、主成分分析（principal component analysis，PCA）等。有監(jiān)督的模式識(shí)別方法包括簇類獨(dú)立軟模式法、判別分析、偏最小二乘判別分析（partial least squares-discriminant analysis，PLSDA）、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等[25]。目前，化學(xué)模式識(shí)別技術(shù)已被應(yīng)用于中藥及食品質(zhì)量控制方面。青旺旺等[26]采用GC指紋圖譜結(jié)合化學(xué)模式識(shí)別，實(shí)現(xiàn)了20 批沉香化氣片的區(qū)分，并發(fā)現(xiàn)造成不同批次樣品差異的主要標(biāo)記物，為科學(xué)評(píng)價(jià)與有效控制沉香化氣片的質(zhì)量提供了可靠參考。蔡瑋琦等[27]采用高效液相色譜指紋圖譜結(jié)合化學(xué)模式識(shí)別技術(shù)，將紅糖、白砂糖、赤砂糖、黑糖進(jìn)行有效區(qū)分，并找到了主要差異性成分。然而，目前國(guó)內(nèi)外鮮見(jiàn)使用GC-MS指紋圖譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)模式識(shí)別（PCA及CA）進(jìn)行香椿產(chǎn)地溯源的研究。

本研究擬以河南省不同地域來(lái)源的香椿嫩芽為對(duì)象，采用HS-SPME-GC-MS技術(shù)，首次將“中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)”引入香椿復(fù)雜風(fēng)味體系，構(gòu)建香椿揮發(fā)性成分GC-MS指紋圖譜，并結(jié)合化學(xué)模式識(shí)別分析，以期探索和建立一種判別香椿地理源的方法，為香椿的快速溯源、品質(zhì)控制和食品安全提供一定的理論依據(jù)和技術(shù)支撐。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

17 批次香椿樣品分別取自河南省8 個(gè)不同地區(qū)不同采收期，其中S1～S16 16 批次香椿樣品主要用于GC-MS指紋圖譜的構(gòu)建及化學(xué)模式識(shí)別，S17樣品用于方法驗(yàn)證，其具體產(chǎn)地和采集時(shí)間見(jiàn)表1；液氮購(gòu)自鄭州博越商貿(mào)股份有限公司。

表1 香椿樣品的來(lái)源Table 1 Sources of T. sinensis samples tested in this study

1.2 儀器與設(shè)備

7890A-5975C GC-MS聯(lián)用儀、HS-SPME裝置（包括手持式手柄、50/30 μm二乙烯基苯/碳分子篩/聚二甲基硅氧烷（divinylbenzene/carboxen/polydimethylsiloxane，DVB/CAR/PDMS）萃取頭、20 mL帶硅膠墊棕色頂 空瓶） 美國(guó)安捷倫公司；ME204E型電子天平 梅特勒-托利多儀器（上海）有限公司；IKA A11液氮研磨機(jī) 艾卡（廣州）儀器設(shè)備有限公司。

1.3 方法

1.3.1 HS-SPME條件

取新鮮香椿，添加適量液氮，使用液氮研磨機(jī)進(jìn)行粉碎。準(zhǔn)確稱?。?.00±0.003）g于20 mL帶有硅膠墊的棕色頂空瓶中，密封后于40 ℃水浴中平衡15 min，插入50/30 μm DVB/CAR/PDMS萃取頭，萃取頭距離樣品約1 cm，萃取30 min后取出萃取頭，插入GC-MS進(jìn)樣口解吸5 min，同時(shí)開(kāi)始采集保留時(shí)間和色譜峰強(qiáng)度等相關(guān)數(shù)據(jù)。

1.3.2 GC-MS聯(lián)用條件

GC條件：HP-5MS毛細(xì)管色譜柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm）；升溫程序：初溫40 ℃，保持3 min， 以5 ℃/min速率升溫至150 ℃，保持2 min，以8 ℃/min速率升溫至220 ℃，保持5 min；進(jìn)樣口溫度250 ℃；載氣He，流速1.0 mL/min；不分流進(jìn)樣。

MS條件：電子電離源；掃描方式為全掃描；離子源溫度230 ℃；四極桿溫度150 ℃；接口溫度250 ℃；溶劑延遲3 min；質(zhì)量掃描范圍m/z40～800；檢索圖庫(kù)為NIST 08.LIB。

1.3.3 方法學(xué)考察

精密度實(shí)驗(yàn)：取同一香椿供試樣品，按照1.3.2節(jié)條件，連續(xù)進(jìn)樣3 次，計(jì)算各共有峰保留時(shí)間和峰面積的相對(duì)標(biāo)準(zhǔn)偏差（relative standard deviation，RSD）。

重復(fù)性實(shí)驗(yàn)：取同一香椿樣品，平行準(zhǔn)備3 份供試樣品，按照1.3.2節(jié)條件，計(jì)算各共有峰保留時(shí)間和峰面積的RSD。

穩(wěn)定性實(shí)驗(yàn)：取同一香椿供試樣品，按照1.3.2節(jié)條件，分別于第0、12、24小時(shí)進(jìn)樣，計(jì)算各共有峰保留時(shí)間和峰面積的RSD。

1.4 數(shù)據(jù)處理

用標(biāo)準(zhǔn)圖譜進(jìn)行檢索分析、定性；將相似度大于800的峰作為確認(rèn)，用峰面積歸一法計(jì)算各組分的相對(duì)含量。8 個(gè)不同產(chǎn)地16 批香椿樣品的GC-MS分析結(jié)果，根據(jù)相對(duì)保留時(shí)間和峰面積選取共有峰，采用SPSS 19.0軟件進(jìn)行CA和PCA。

2 結(jié)果與分析

2.1 方法學(xué)考察結(jié)果

精密度實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，各共有峰保留時(shí)間的RSD均小于0.17%，峰面積的RSD均小于1.87%，表明儀器精密度良好。重復(fù)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，各共有峰保留時(shí)間的RSD均小于0.24%，峰面積的RSD均小于5.11%，表明該方法重復(fù)性良好。穩(wěn)定性結(jié)果表明，各共有峰保留時(shí)間的RSD均小于0.13%，峰面積的RSD均小于2.02%，表明供試品在24 h內(nèi)穩(wěn)定性良好。

2.2 香椿中揮發(fā)性成分的種類及相對(duì)含量

將從河南省8 個(gè)不同產(chǎn)地16 批次香椿嫩芽樣品中鑒別出的248 種揮發(fā)性成分進(jìn)行分類匯總，發(fā)現(xiàn)香椿嫩芽樣品中的揮發(fā)性成分主要分屬于醇類、含硫類、萜烯類、萜烯類氧化物、醛類、烷烴類、酯類、酸類、酮類和其他類。其中含硫類的相對(duì)含量最高，達(dá)52.84%；萜烯類和醛類的相對(duì)含量次之，分別為20.91%和17.67%；其他類別揮發(fā)性物質(zhì)的相對(duì)含量均小于3.5%（圖1）。

圖1 16 種香椿嫩芽中揮發(fā)性化合物的相對(duì)含量Fig. 1 Relative contents of volatile compounds in 16 samples of T. sinensis

2.3 指紋圖譜的構(gòu)建及共有模式的建立

中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)是通過(guò)數(shù)據(jù)處理軟件對(duì)多個(gè)中藥樣品指紋圖譜進(jìn)行峰匹配，提取共有峰后，利用相似度判定指紋圖譜間的相似程度[28]。劉江等[24]統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)指紋圖譜的建立，以色譜方法居多，且高效液相色譜和GC被認(rèn)為是制訂指紋圖譜標(biāo)準(zhǔn)的理想方法，GC更是在分析揮發(fā)性組分方面具有優(yōu)勢(shì)。由于香椿具有類似于中藥的復(fù)雜體系，因此應(yīng)用指紋圖譜技術(shù)可以有效表征香椿揮發(fā)性成分。

將河南不同產(chǎn)地16 批次香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的保留時(shí)間和峰面積數(shù)據(jù)導(dǎo)入“中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)（中國(guó)藥典委員會(huì)2004A版）”進(jìn)行圖譜分析，以樣品S1的色譜峰為參照峰，時(shí)間寬度設(shè)為0.10 s。為提高相似度結(jié)果的可靠性，將多個(gè)共有色譜峰的保留時(shí)間校正后進(jìn)行自動(dòng)匹配，生成對(duì)照指紋圖譜（R）和16 批次香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的GC-MS標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜 （圖2），共確認(rèn)出6 個(gè)共有峰，并通過(guò)NIST 08.LIB標(biāo)準(zhǔn)譜庫(kù)檢索，查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料，鑒定出該6 個(gè)共有峰的化學(xué)組成（表2）。結(jié)果表明不同產(chǎn)地香椿嫩芽揮發(fā)性成分的GC-MS指紋圖譜共有峰的相對(duì)保留時(shí)間差別較小，RSD在0.01%～0.31%之間，說(shuō)明16 批次香椿嫩芽樣品揮發(fā)性特征成分基本相同。但其共有峰的相對(duì)峰面積差別較大，RSD在33.71%～114.77%之間，表明16 批次香椿嫩芽揮發(fā)性物質(zhì)的主要特征成分含量差別較大，其主要受產(chǎn)地、生長(zhǎng)期等條件影響，該結(jié)果與王曉敏[15]、 楊慧[29]等的結(jié)果一致。

圖2 16 批香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的GC-MS指紋圖譜和對(duì)照指紋圖譜Fig. 2 GC-MS fingerprints of volatile components from 16 batches of T. sinensis tender buds and reference fingerprints

表2 16 批香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分GC-MS指紋圖譜中 6 個(gè)共有峰鑒定結(jié)果Table 2 Identification of six peaks common to GC-MS fingerprints of volatile components from 16 batches of T. sinensis tender buds

2.4 相似度分析

采用“中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)（中國(guó)藥典委員會(huì)2004A版）”，以樣品S1的色譜圖作為參照?qǐng)D譜，進(jìn)行相似度評(píng)價(jià)，結(jié)果見(jiàn)表3，參照?qǐng)D譜與其余15 批香椿嫩芽樣品圖譜相似度為0.198～0.992。樣品S2、S3與樣品S1最為接近，相似度大于0.99；樣品S6、S12、S14與樣品S1比較接近，相似度大于0.9；樣品S5、S7、S11、S13與樣品S1相似度大于0.8；樣品S9、S10、S16與樣品S1差異最大，相似度分別為0.198、0.495、0.512。因此，可以說(shuō)明同一產(chǎn)地、同一采收期的香椿揮發(fā)性成分最相似，不同生長(zhǎng)環(huán)境（高山、平原）的差異最顯著。

表3 共有模式下香椿嫩芽樣品的相似度評(píng)價(jià)結(jié)果Table 3 Similarity in volatile components among 16 batches of T. sinensis tender buds

2.5 化學(xué)模式識(shí)別

2.5.1 CA

CA法是一種常用的指紋圖譜技術(shù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法，對(duì)沒(méi)有樣本所屬類別信息的物質(zhì)，以分類圖形式進(jìn)行直觀的系統(tǒng)分析，適用于對(duì)大批量樣品進(jìn)行快速分類或身份識(shí)別[23]。將16 批香椿嫩芽樣品6 個(gè)共有峰的峰面積作為變量，得到16×6階原始數(shù)據(jù)，導(dǎo)入SPSS 19.0軟件進(jìn)行CA，采用組間連接法，以歐氏距離平方為分類依據(jù)，相似度越大，2 個(gè)樣品之間的距離越近[30]。

如圖3所示，當(dāng)類間距為25時(shí)，可將河南省不同產(chǎn)地16 批次香椿嫩芽揮發(fā)性成分聚為2 類，其中樣品S1、S2、S3、S5、S6、S7、S11、S12、S13、S14聚為第1類，樣品S4、S8、S9、S10、S15、S16聚為第2類。對(duì)照表1發(fā)現(xiàn)，第1類樣品多為頭茬，且產(chǎn)地均為平原，因此很好地聚為1 類；第2類樣品多為二茬，且許昌、信陽(yáng)2 個(gè)產(chǎn)地樣品均采自高山，因此聚為1 類。

圖3 香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的CA樹(shù)狀圖Fig. 3 Cluster analysis dendrogram of volatile components from T. sinensis buds

當(dāng)類間距為5時(shí)，根據(jù)第1類樣品之間的差異又可將其分為3 類，樣品S5、S7、S11、S12聚為1 類，均集中在河南東部地區(qū)；樣品S1、S3、S6、S13、S14為1 類，產(chǎn)地大多集中在河南西部地區(qū)；S2單獨(dú)聚為1 類。當(dāng)類間距為8時(shí)，根據(jù)第2類樣品之間的差異可將其分為3 類，樣品S9、S10均采自高山地區(qū)，被聚為1 類；樣品S4、S8、S15，其中S4、S8均為平原栽種，采收期相同，被聚為1 類；樣品S16采自高山地區(qū)，單獨(dú)聚為1 類。以上分析結(jié)果表明，在河南范圍內(nèi)，采收期及產(chǎn)地（地理位置、海拔高度等）對(duì)香椿嫩芽揮發(fā)性成分具有顯著影響。朱永清等[31]同樣采用HS-SPME-GC-MS方法研究了“巴山紅”香椿芽葉5 個(gè)不同發(fā)育時(shí)期揮發(fā)性物質(zhì)的組成特征，結(jié)果表明在不同發(fā)育時(shí)期揮發(fā)性組分的種類及相對(duì)含量具有明顯差異；王曉敏等[15]亦采用HS-SPME-GC-MS方法發(fā)現(xiàn)河南4 個(gè)產(chǎn)地香椿揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)呈現(xiàn)明顯地域差異性。因此，本研究所得結(jié)果與文獻(xiàn)結(jié)果一致，且與相似度評(píng)價(jià)結(jié)果一致。

2.5.2 PCA

PCA是一種能夠?qū)⒍鄠€(gè)變量通過(guò)線性變換選出較少個(gè)數(shù)重要變量的一種多元統(tǒng)計(jì)方法[32]。以河南不同產(chǎn)地16 批香椿嫩芽樣品6 個(gè)共有峰的峰面積為變量形成16×6階數(shù)據(jù)，將該數(shù)據(jù)導(dǎo)入SPSS 19.0軟件中，選擇分析-降維-因子分析，在描述中選擇系數(shù)、顯著性水平和行列式，在旋轉(zhuǎn)中選擇最大方差法，輸出載荷圖，使用正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行PCA，得到前3 個(gè)PC的特征值分別為2.196、1.630、1.050（均大于1），累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)81.257%，超過(guò)80%，說(shuō)明前3 個(gè)PC綜合了16 批香椿樣品揮發(fā)性成分的絕大部分原始變量信息，能代表樣品揮發(fā)性成分的主要特征（表4）。如圖4所示，以空間散點(diǎn)的距離分，樣品S1、S2、S3、S5、S6、S7、S11、S12、S13、S14的PC相較于其他樣品較為相近，聚為1 類；樣品S4、S8、S9、S10、S15、S16的PC較為相近聚為第2類，不同樣品的揮發(fā)性成分之間存在明顯差異，PCA可將河南不同產(chǎn)地香椿進(jìn)行有效區(qū)分，該結(jié)果與相似度評(píng)價(jià)及CA結(jié)果一致。

表4 PC總方差解釋Table 4 Eigenvalues and contributions to total variance of PC

圖4 香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的PCA得分圖Fig. 4 PCA score plot of volatile components in T. sinensis buds

PCA載荷反映了各變量對(duì)PC的貢獻(xiàn)大小和貢獻(xiàn)方向，其絕對(duì)值越大，表明該變量對(duì)PC的貢獻(xiàn)越大，正負(fù)反映方向[33]。如圖5所示。在PC1上，共有物質(zhì)2-己烯醛具有較高的正載荷，2,4-二甲基噻吩有較高的負(fù)載荷，說(shuō)明PC1反映2-己烯醛和2,4-二甲基噻吩提供得到的綜合信息。含硫類物質(zhì)一般具有較低的感知閾值（能夠感覺(jué)到有氣味的最小濃度）和較強(qiáng)的氣味，呈現(xiàn)出類似于大蒜、韭菜、洋蔥等刺激性氣味[34]，2,4-二甲基噻吩可能是由雙(1-丙烯基)二硫化物在經(jīng)過(guò)高溫加熱后首先轉(zhuǎn)化 為2-巰基-3,4-二甲基-2,3-二氫噻吩，再進(jìn)一步加熱降解所得[35-36]。醛類也是構(gòu)成香椿主要香氣特征的一大類 物質(zhì)[34]。Yang Wenxi[37]和Zhai Xiaoting[38]等采用分子感官技術(shù)均發(fā)現(xiàn)雙(1-丙烯基)二硫化物、己醛、反-2-己烯醛等為構(gòu)成新鮮香椿獨(dú)特氣味的主要貢獻(xiàn)化合物。在PC2上，共有物質(zhì)乙酸法呢醇酯表現(xiàn)出較高的正載荷，說(shuō)明PC2反映乙酸法呢醇酯提供得到的信息。同理，PC3反映2-甲基-3-亞甲基-環(huán)戊烷甲醛提供得到的信息，表現(xiàn)出較高的正載荷。由此可以說(shuō)明，2-己烯醛、2,4-二甲基噻吩、乙酸法呢醇酯及2-甲基-3-亞甲基-環(huán)戊烷甲醛是造成河南省不同產(chǎn)地不同采收期香椿嫩芽樣品中揮發(fā)性成分差異顯著的主要物質(zhì)。2-己烯醛、2-甲基-3-亞甲基-環(huán)戊烷甲醛賦予香椿青香和草香，2,4-二甲基噻吩賦予香椿硫磺及蒜臭類辛辣刺激性氣味，乙酸法呢醇酯賦予香椿花香，共同對(duì)香椿嫩芽的整體風(fēng)味起重要貢獻(xiàn)作用[39]。

圖5 香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的PCA載荷圖Fig. 5 PCA loading plot of volatile components in T. sinensis buds

通過(guò)累計(jì)方差貢獻(xiàn)率提取的3 個(gè)PC為綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)，計(jì)算得到河南省16 批香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的PC得分及綜合得分見(jiàn)表5。由表5可知，S16、S15香椿樣品的揮發(fā)性成分綜合得分最高。由于香椿獨(dú)特?fù)]發(fā)性成分是決定香椿品質(zhì)的關(guān)鍵影響因素，從香椿風(fēng)味的角度，可以說(shuō)明信陽(yáng)高山栽種的香椿嫩芽品質(zhì)最優(yōu)，這可能是由于信陽(yáng)高山氣候、土壤因子以及植被等綜合天然生態(tài)條件較適合香椿生長(zhǎng)的緣故。因此，在選擇加工原料來(lái)源時(shí)，可根據(jù)產(chǎn)品要求選擇適宜產(chǎn)地取材。

表5 標(biāo)準(zhǔn)化后PC綜合得分Table 5 Comprehensive scores of PC after standardization

2.6 方法驗(yàn)證

基于本實(shí)驗(yàn)建立的河南不同產(chǎn)地香椿揮發(fā)性成分GC-MS指紋圖譜及化學(xué)模式識(shí)別分析，將采集到的駐馬店三茬香椿樣品（編號(hào)S17）揮發(fā)性成分6 個(gè)共有物質(zhì)的GC-MS色譜峰峰面積數(shù)據(jù)代入SPSS 19.0軟件進(jìn)行CA。如圖6所示，樣品S17、S11、S12明顯聚為1 類，說(shuō)明樣品S17與樣品S11、S12歸屬于同一產(chǎn)地，能夠快速確定樣品S17來(lái)源于河南駐馬店。因此本實(shí)驗(yàn)建立的GC-MS指紋圖譜結(jié)合化學(xué)模式識(shí)別方法對(duì)于河南不同產(chǎn)地香椿樣品的快速溯源具有較強(qiáng)的指導(dǎo)意義和實(shí)用參考價(jià)值。

圖6 香椿嫩芽樣品揮發(fā)性成分的CA樹(shù)狀圖Fig. 6 Cluster analysis dendrogram of volatile components from T. sinensis buds

3 結(jié) 論

本實(shí)驗(yàn)將“中藥色譜指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)系統(tǒng)”引入香椿復(fù)雜風(fēng)味體系中，構(gòu)建了河南省8 個(gè)不同產(chǎn)地16 批次香椿嫩芽揮發(fā)性成分的GC-MS指紋圖譜，共確定出6 個(gè)共有峰，并鑒定出其化學(xué)成分分別為2-己烯醛、2,4-二甲基噻吩、2-甲基-3-亞甲基-環(huán)戊烷甲醛、β-紫羅蘭酮、1-氧阿司匹林[2.5]辛烷.5-5-二甲基-4-(3-甲基-1,3-丁二烯)、乙酸法呢醇酯。

根據(jù)中藥指紋圖譜相似度評(píng)價(jià)結(jié)果結(jié)合共有成分CA、PCA結(jié)果，發(fā)現(xiàn)河南省內(nèi)不同產(chǎn)地、采收期的香椿嫩芽揮發(fā)性成分存在較大的差異。不同產(chǎn)地和采收期對(duì)香椿嫩芽揮發(fā)性成分影響顯著，同一生長(zhǎng)期采收的樣品被很好地聚為一類，東部和西部、高山和平原栽種的樣品也能被很好地區(qū)分開(kāi)。此外，PCA找到了引起不同批次香椿嫩芽樣品間風(fēng)味差異的主要成分為2-己烯醛、 2,4-二甲基噻吩、乙酸法呢醇酯及2-甲基-3-亞甲基-環(huán)戊烷甲醛，同時(shí)發(fā)現(xiàn)信陽(yáng)高山種植的香椿揮發(fā)性成分綜合得分最高。最后通過(guò)CA對(duì)未知產(chǎn)地香椿進(jìn)行歸類，能夠快速鑒定出其產(chǎn)地來(lái)源。以上結(jié)果表明GC-MS指紋圖譜結(jié)合化學(xué)模式識(shí)別能夠明確不同生長(zhǎng)期、不同地域香椿品質(zhì)的差異，找出對(duì)香椿風(fēng)味具有貢獻(xiàn)的特征香氣成分，為香椿的快速溯源、品質(zhì)監(jiān)控和食品安全供應(yīng)提供一定的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。