基于電子鼻、HS-SPME-GC-MS和HS-GC-IMS評價不同制油工藝對大豆油品質及風味的影響

吳思雨，謝 萱，劉雨雯，孫樹坤,，陳 昊

（1.東北農業(yè)大學食品學院，黑龍江 哈爾濱 150030；2.黑龍江省綠色食品科學研究院，黑龍江 哈爾濱 150028）

大豆油是當今世界產量最大的食用油，屬半干性油[1]，富含亞油酸、棕櫚酸、油酸和亞麻酸等多種脂肪酸，是人體不飽和脂肪酸的重要來源，具有降低膽固醇、患癌率，預防心血管疾病以及提高免疫力等功效[2-3]。豆油因營養(yǎng)價值充足、原料來源豐富及應用廣泛等特點，在我國的食用油市場上占據著至關重要的地位。因此，積極開發(fā)新品類大豆油，在工藝及風味上豐富豆油的多樣性，對滿足國民對飲食質量的提高，改善食用油供應結構有著深遠意義。目前，電子鼻、頂空-氣相色譜-離子遷移譜（headspace-gas chromatography-ion mobility spectroscopy，HS-GC-IMS）和頂空-固相微萃取-氣相色譜-質譜（headspace-solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry，HS-SPME-GC-MS）聯用已廣泛應用于食品揮發(fā)性風味的研究。電子鼻是基于氣體傳感陣列模擬人類嗅覺系統(tǒng)的智能裝置，是一種用途廣泛、快速無損的風味分析方法，但無法分離鑒定樣品的風味成分；HS-GC-IMS是基于氣相中不同的離子在電場中遷移速率的差異對離子進行標識的一項分析技術，其優(yōu)點為分析時間短、簡單易操作等；HS-SPMEGC-MS是基于頂空固相微萃取、氣相分離、質譜測定相對分子質量的一種分析方法，該方法靈敏度高，但纖維頭易損壞[4]。

大量研究已表明，風味與油脂中的揮發(fā)性化合物的定性和定量密切相關，它是影響消費者選擇的重要因素。植物油的風味受植物品種、成熟度、貯藏條件和加工工藝等多種因素影響，尤其是加工工藝會顯著影響主要揮發(fā)性物質的組成及含量，從而導致植物油呈各式各樣的風味[5]。Dun Qian等[6]采用頂空-固相微萃取-氣相色譜-質譜-嗅聞（gas chromatography-mass spectrometryolfactometry，GC-MS-O）法測定了熱榨和冷榨花生油揮發(fā)性物質的差異，發(fā)現熱榨花生油的揮發(fā)性物質種類多于冷榨花生油，且花生經焙烤后產生了特有的吡嗪類物質；辛明航等[7]采用HS-GC-IMS及電子鼻對4 種提取方法的油莎豆油香氣特征進行分析，共鑒定出101 種揮發(fā)性化合物，共有成分22 種，得出電子鼻與HS-SPME-GCMS分析結果有良好的一致性；彭常梅等[8]采用HS-SPMEGC-MS方法比較5 種提取方法制得牡丹籽油的揮發(fā)性化合物，認為不同提取工藝對揮發(fā)性組分有較大影響，且己醛和棕櫚酸乙酯等是共有組分。周靖等[9]研究了不同制油工藝對番茄籽油品質的影響，發(fā)現壓榨工藝會增加油脂氧化程度，產生醛、酮、酸等揮發(fā)性化合物。然而，將冷榨法和浸出法結合起來制備濃香豆油，并采用HSGC-IMS分析大豆油揮發(fā)性化合物的研究鮮見報道。

因此，本研究采用冷榨-浸出法制備濃香豆油，將豆粕的香氣物質浸出以掩蔽冷榨大豆油固有的豆腥味，以期制備出高品質的三級濃香豆油，進而提高豆粕作為副產物的利用率。同時，選取單獨冷榨法和浸出法作為對照組，以探究制油工藝對豆油的品質及風味特征的影響。通過3 種不同檢測揮發(fā)性化合物的技術結合更加直觀的數據分析方法，客觀地評估3 種豆油風味之間的差異。

1 材料與方法

1.1 材料與試劑

黃豆由黑龍江省九三集團提供。

氯化鈉 中國國藥集團化學試劑有限公司；乙醚、三氯甲烷等（均為分析純）北京Macklin公司；堿性蛋白酶（200000 U/g）北京索萊寶科技有限公司；正構烷烴標準品2-丁酮、2-戊酮、2-己酮、2-庚酮、2-辛酮、2-壬酮（均為色譜純）上海阿拉丁生化科技股份有限公司。

1.2 儀器與設備

QYZ-230全自動液壓榨油機 山東省泰安市良君益友機械有限公司；LD4-2A低速離心機 北京醫(yī)用離心機廠；FA-1004電子天平 上海舜宇恒平科學儀器有限公司；PEN3型電子鼻 德國Airsense公司；HP-5MS色譜柱、氣相色譜儀質譜儀 美國Agilent公司；MXT-5色譜柱、FlavourSpec GC-IMS?聯用儀 德國Gesellschaft für Analytische Sensorsystem公司。

1.3 方法

1.3.1 三級大豆油的制備

冷榨法和浸出法制油工藝參照文獻[10]的方法并稍作修改。

1.3.1.1 冷榨型豆油

采用冷榨法制油，其工藝流程見圖1。

圖1 冷榨法制油工藝流程圖Fig.1 Flow chart of the production process for cold-pressed oil

1.3.1.2 浸出型豆油

采用浸出法制油，其工藝流程見圖2。

圖2 浸出法制油工藝流程圖Fig.2 Flow chart of the production process for leached oil

1.3.1.3 濃香型豆油

先冷榨制得鮮榨油；酶解豆粕方法參照文獻[11]并稍作修改。豆粕與水勻漿（1∶10（g/mL）），90 ℃滅酶15 min，冷卻至室溫后調節(jié)豆粕懸濁液至最適pH 8.0和最適溫度55 ℃，加入堿性蛋白酶（酶底比為1∶500）酶解3 h，沸水浴10 min滅酶，8000 r/min離心15 min取上清液，即為豆粕酶解液，最終酶水解度為13.76%；最后用鮮榨油浸出豆粕酶解液，制備濃香豆油，其工藝流程見圖3。

圖3 冷榨-浸提法制油工藝流程圖Fig.3 Flow chart of the production process for cold-pressed-leached oil

1.3.2 豆油品質的測定

1.3.2.1 理化指標

酸價的測定參照GB 5009.229—2016《食品中酸價的測定》中冷溶劑指示劑滴定法；過氧化值的測定參照GB 5009.227—2016《食品中過氧化值的制定》中滴定法；碘值的測定參照GB/T 5532—2008《動植物油脂碘值的測定》；水分的測定參照GB 5009.236—2016《動植物油脂水分及揮發(fā)物的測定》中沙?。姛岚澹┓?。

1.3.2.2 油脂色澤

參照文獻[12]方法并稍作修改。將豆油樣品搖勻，在容器中層吸取2 mL豆油于白色試驗皿中，用色差儀測得L（亮度）、a（黃度）、b（紅度）值，每種大豆油重復測定3 次。根據L、a、b值計算系數色調（Hue）和飽和度（Chroma），分別按式（1）和式（2）計算：

1.3.2.3 脂肪酸組成及含量

脂肪酸的測定參照GB 5009.168—2016《食品中脂肪酸的測定》中的外標法。

1.3.2.4 電子鼻

參照文獻[13]方法并稍作修改。取10 mL豆油樣品裝于20 mL頂空瓶中，加蓋密封后平衡30 min，待檢。用一根連接有聚四氟乙烯管的針頭吸收平衡后的頂空氣體，然后轉移到傳感器陣列上，自動調零時間和樣品準備時間均為5 s，400 mL/min的流速下以清潔干燥的空氣作為載氣，并記錄60 s內的風味數據，每個樣品重復3 次。選取56～59 s的數據用信號處理系統(tǒng)（WinMuster）進行主成分分析（principal component analysis，PCA）。電子鼻傳感器陣列的10 個傳感器性能如表1所示。

表1 PEN3型電子鼻傳感器對應的敏感物質Table 1 Performance description of PEN3 electronic nose sensors

1.3.2.5 HS-SPME-GC-MS

參照文獻[14]的方法并稍作修改。稱取10 mL樣品于頂空瓶中，加入飽和氯化鈉，壓蓋，置于80 ℃水浴中平衡20 min，再將已老化完成的DVB/CAR/PDMS型固相微萃取頭扎進頂空中，在80 ℃水浴中萃取30 min。進樣溫度設為250 ℃，解吸5 min。每種樣品進行3 次平行實驗。

GC條件：選用HP-5MS色譜柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm）；初始柱溫設為50 ℃，保持2 min，以5 ℃/min升至180 ℃，保持5 min，再以10 ℃/min升至250 ℃，保持5 min；進樣口溫度250 ℃，傳輸線溫度280 ℃；載氣（He）流速1.0 mL/min；不分流模式。

MS條件：離子源溫度為230 ℃；四極桿溫度150 ℃；電子能量70 eV；采用電子電離源，掃描范圍m/z40～600。

1.3.2.6 HS-GC-IMS

參照文獻[15]方法并稍作修改。將10 mL樣品置于80 ℃，孵化15 min，孵化轉速為500 r/min。頂空進樣針溫度80 ℃，進樣量為0.2 mL，不分流模式，清洗時間30 s。每種樣品進行3 次平行實驗。

GC條件：色譜柱選用MXT-5（15 m×0.53 mm，1 μm），柱溫設置為60 ℃，載氣（He，純度≥99.999%），初始流速為2 mL/min，保持2 min后，在10 min內增至10 mL/min，在20 min內線性增至100 mL/min。

IMS條件：漂移管長度為5 cm；管內線性電壓400 V/cm；漂移管溫度45 ℃，漂移氣（He，純度≥99.999%），流速150 mL/min，探測器溫度45 ℃。

1.4 數據處理

HS-SPME-GC-MS數據基于NIST的數據庫進行比對，僅保留匹配度大于80%的物質。揮發(fā)性物質的定量采用面積歸一化法計算，結果以百分數表示[6]。GC-IMS結果通過應用軟件內置的NIST數據庫和IMS數據庫進行對比，根據保留指數，選取匹配度大于80%的揮發(fā)性化合物，并查閱相關資料以鑒定檢出組分，按照面積歸一法計算各組分的相對含量。利用Reporter插件直接對比樣品之間的譜圖差異，通過Gallery Plot插件進行指紋圖譜對比。

利用Origin 2021軟件繪制理化指標差異性對比圖、雷達圖、聚類熱圖和PCA圖；利用SIMCA 14.1軟件進行正交偏最小二乘判別分析（orthogonal partial least squaresdiscriminant analysis，OPLS-DA），計算預測變量重要性投影（variable importance in projection，VIP）；并結合SPSS 25.0軟件進行單因素ANOVA、Spearman分析。

2 結果與分析

2.1 大豆油品質分析

2.1.1 理化性質

3 種豆油的理化性質如表2所示，其水分質量分數、酸價、過氧化值和碘值均符合國家標準。浸出型豆油的過氧化值為0.21 g/100 g，顯著高于其余兩種豆油（P＜0.05），可能是蒸炒工序對大豆熱損傷程度較深，脂肪氧化酶活性升高，生成的氫過氧化物更多，使油脂過氧化值升高[16]。冷榨型豆油的水分質量分數最低（0.07%），推測一方面是壓榨前對油料加熱減少了油料中的水分；另一方面是精煉工序能夠去除油脂中的雜質（包括水分）[17]。制油工藝對濃香型、浸出型、冷榨型豆油的酸價和碘值沒有顯著影響（P＞0.05），依次為0.19、0.14、0.17 mg/g和142、142、117 g/100 g。濃香型豆油可能因結合了冷榨和浸出兩種工藝，在理化性質方面顯示出中等水平。

表2 大豆油的理化指標Table 2 Physicochemical indexes of soybean oil

2.1.2 油脂色澤

如表2所示，3 種豆油均呈黃色但色澤存在顯著差異。濃香型豆油和浸出型豆油樣品的L值和b值顯著高于冷榨型豆油（P＜0.05），色澤呈明亮且較深的黃色；可能是精煉和脫膠工序提高了豆油亮度和透明度[18]；浸出型豆油a值顯著偏高（P＜0.05），表明其色澤偏紅。C值反映色彩飽和度，色度越大，顏色越鮮艷；H值為色調角，反映紅綠藍3 個基本色及之間的過渡顏色[12]。浸出型豆油的C值與H值均最高（P＜0.05），綜合5 個數值分析可以認為浸出型豆油色澤最深。一是可能有機溶劑將脂溶性色素（如類胡蘿卜素）浸出，使油脂黃色加深[17]；其次是三級大豆油未經脫臭處理，油中磷脂殘留導致油脂色澤加深[19]。

2.1.3 脂肪酸組成及含量

由表3可看出，3 種油所含脂肪酸種類相同，在檢出的脂肪酸中（相對含量＜0.0033%視為未檢出），均以亞油酸（43.96%～49.98%）為主，其次是油酸（20.28%～21.67%）、棕櫚酸（10.55%～12.13%）和α-亞麻酸（6.25%～7.44%），該結果與Liu Keshun等[20]測定的結果一致。除油酸以外，以上幾種脂肪酸在3 種豆油中含量均是濃香型＞浸出型＞冷榨型，表明濃香型豆油具有更高的營養(yǎng)價值。其余種類脂肪酸含量較低，但冷榨型豆油各類脂肪酸含量大體上低于其余兩種油，又因脂肪酸組成與食用油的氧化程度有關，推測是較低的榨油溫度和較少的工序使油脂得到更好的貯存，導致分解的脂肪酸較少[21]。

表3 大豆油中脂肪酸組成及其相對含量Table 3 Fatty acid profile of soybean oil

2.2 大豆油風味分析

2.2.1 電子鼻

電子鼻測定豆油的整體風味，用3 種豆油樣品的傳感器響應值繪制雷達圖（圖4a），其中10 個軸分別代表電子鼻的10 個傳感器[4]，3 種豆油樣品均對W1S的響應值最高，其次對W2S和W6S的響應值也較高，通過這3 個傳感器可以較好地區(qū)分不同制油工藝制得的豆油。結合表1可知，豆油中可能含烴類、醇類/羰基和氫化物類物質較多。還可觀察到濃香型豆油在主要軸上的響應值均明顯高于另外兩種豆油，說明其主要揮發(fā)性物質的含量更高，說明濃香型豆油風味更加濃郁。通過填充區(qū)域可以更直觀地看出浸出型豆油較另兩種豆油存在較大非重合區(qū)域，可能是浸出型豆油中含有殘留溶劑干擾的結果[7]。

圖4 不同制油工藝大豆油電子鼻雷達圖（a）和基于電子鼻不同制油工藝大豆油的PCA二維圖（b）Fig.4 Soybean oils produced by different processes: radar plot of electronic nose response data (a) and two-dimensional PCA (b)

2.2.2 基于電子鼻PCA

通過數據可視化結合數據處理手段可對風味數據進行更全面的分析。PCA是對原始數據降維處理的一種無監(jiān)督分析方法[22]。以電子鼻探頭響應值為參數變量，對3 種豆油的風味進行PCA。如圖4b所示，PC1和PC2的貢獻率分別為99.2%和0.7%，累計貢獻率為99.9%，說明PC1及PC2可以反映出絕大部分樣品信息。3 種豆油樣品的整體區(qū)分度較好，冷榨型豆油的組間差異性更大。濃香型豆油樣本均處于第4象限，即濃香型豆油樣本點在PC1上的得分大于PC2，且對PC1有正響應值，說明PC1與濃香型樣本密切相關；冷榨型豆油樣本處于第1、2、3象限，與濃香型豆油存在明顯區(qū)別，又觀察到該樣本集在PC2上的得分更高。因此，PC2與冷榨型樣本關系緊密；而浸出型豆油樣本處于第3、4象限，與濃香型豆油具有相似部分，結合PC1貢獻率可知，冷榨-浸出法可以生產出更具風味的豆油，這一結果與雷達圖一致。

2.2.3 HS-SPME-GC-MS

采用HS-SPME-GC-MS對豆油揮發(fā)性物質進行分析鑒定。由表4可知，共檢測出136 種揮發(fā)性化合物，其中酮類23 種、烷類21 種、醇類18 種、酯類15 種、胺類13 種、醛類8 種、烯類10 種、呋喃類5 種、酸類化合物3 種以及其他類20 種。醛類和醇類是大豆油的主要風味化合物，相對含量范圍分別為19.40%～24.63%和20.66%～29.10%。醛類物質主要通過兩種途徑產生：一是油脂種子細胞破碎過程中發(fā)生的脂質氧化，二是來自油酸、亞油酸和亞麻酸[6]。醇類、酮類化合物被認為來自脂肪酸的β-氧化[5,14]。從表4可以發(fā)現，濃香型豆油以4-甲基-1-戊烯-3-醇（11.20%）和反-2,4-癸二烯醛（10.00%）為主，前者無特征氣味，后者具有類似脂肪和瓜果的氣味特征，可能在大豆油香氣中起主要作用，推測來自亞油酸[23]；浸出型豆油以3-辛醇（6.21%）、2-甲基-2-己醇（8.66%）和反-2,4-癸二烯醛（10.3%）為主，其中具有蘑菇、草藥氣味特征的3-辛醇在3 種油中存在顯著差異（P＜0.05）；冷榨型豆油以4-甲基-1-戊醇（6.07%）、1-辛烯-3-醇（9.39%）和反-2,4-癸二烯醛（9.39%）為主，其中4-甲基-1-戊醇具有蘑菇和泥土的香氣，1-辛烯-3-醇具有堅果的香氣，可能是由于油中的不飽和脂肪酸被氧化酶氧化成氫過氧化物，在氫過氧化物裂解酶或氧化還原酶的催化下生成的[11]。其次，壬醛含量也較高，但在3 種油中沒有顯著差異，可能來自油酸氧化[23]。Lin Xiao等[24]研究了加熱過程中大豆油的揮發(fā)性化合物，同樣發(fā)現醛類和醇類是兩類重要風味化合物，大多數的醛類、醇類、酸類和酯類等是在較高的溫度下形成的。此外，酮類和呋喃類物質通常是高溫下油脂分解產生的，呋喃化合物通常被認為是美拉德反應的產物[25]。

2.2.4 基于HS-SPME-GC-MS聚類熱圖分析

為了進一步分析不同揮發(fā)性化合物對區(qū)分3 種豆油的貢獻率，根據P＜0.05且VIP＞1的標準[26]，篩選出91 種差異關鍵性風味化合物，將它們進行標準化后繪制成聚類熱圖。從圖5可清晰觀察到，不同制油工藝大豆油揮發(fā)物樣本塊分布的顯著差異。浸出型豆油關鍵性揮發(fā)物種類較多，其中3-辛醇、2-甲基-2-己醇、2-丙基呋喃、丙酸酐、(E,E)-3,5-辛二烯-2-酮等揮發(fā)物的相對含量較高。有研究在浸出型亞麻籽油的揮發(fā)性化合物中同樣測得(E,E)-3,5-辛二烯-2-酮，且相對含量也約為1%[5]，因此，部分揮發(fā)物可能是浸出型豆油殘留溶劑特有的風味物質[7]。冷榨型豆油關鍵性揮發(fā)物中2-甲基-3-丁炔-2-醇、4-甲基-1-戊醇、十二烷等的相對含量較高。袁桃靜等[4]測得2-正戊基呋喃、1-辛烯、十二烷等在大豆油中含量較高。而2-正戊基呋喃只在浸出型豆油中被檢測到，這可能是溶劑吹掃會使低沸點化學物質蒸發(fā)從而降低部分揮發(fā)物的濃度[5]。濃香型豆油相對含量最為突出的3 種關鍵性揮發(fā)物為4-甲基-1-戊烯-3-醇、丁酸、1-辛烯-3-醇。Weng Zebin等[11]用堿性蛋白酶酶解豆粕發(fā)現1-辛烯-3-醇、1-己醇是未處理豆粕主要揮發(fā)性成分，而(E,E)-2,4-壬二烯醛是酶解豆粕的主要揮發(fā)性成分之一。1-辛烯-3-醇相對含量顯著高于其他化合物，除脂肪氧化途徑之外，還可能是將豆粕中的香氣物質浸出。此外，濃香型豆油揮發(fā)物中(E,E)-2,4-壬二烯醛可能同樣來自酶解豆粕產生的揮發(fā)性化合物。從圖5中發(fā)現浸出型和冷榨型最先聚為一類，說明濃香型豆油在差異揮發(fā)物上顯著區(qū)別于其他兩種豆油。

圖5 基于HS-SPME-GC-MS不同制油工藝大豆油關鍵揮發(fā)性化合物聚類熱圖Fig.5 Heatmap of key volatile compounds in soybean oils produced by different processes based on HS-SPME-GC-MS

2.2.5 HS-GC-IMS

HS-GC-IMS利用不同離子遷移時間的差異分析不同制油工藝豆油的揮發(fā)性有機組分（volatile organic compounds，VOCs）[27]。HS-GC-IMS三維譜圖中X、Y和Z軸分別代表離子遷移時間、氣相色譜儀保留時間和峰強度[28]。由圖6a可知，不同制油工藝豆油樣品揮發(fā)性化合物的峰信號分布相似，但各樣品中的峰值信號強度不同，表明不同樣品中VOCs含量存在差異。

圖6 不同制油工藝下的大豆油HS-GC-IMS三維譜圖（a）、二維譜圖（直接對比）（b）、二維譜圖（差異對比）（c）和指紋圖譜（d）Fig.6 Soybean oils produced by different processes: three-dimensional GC-IMS spectra (a),two-dimensional spectra (direct contrast) (b),differential two-dimensional spectra (c),and fingerprint (d)

圖6b顯示，豆油中VOCs在不同制油工藝下的含量差異主要集中在黃框A、紅框B兩個區(qū)域，A區(qū)域為冷榨型豆油中存在顯著差異的VOCs。采用差異對比模式能夠直觀地比較不同豆油樣品VOCs差異，選取濃香型豆油樣品的譜圖作為參照，為其他豆油樣品導出二維俯視圖（圖6c）。紅色或藍色分別代表風味物質濃度高于或低于對照品[29]。圖6b、c共同說明GC-IMS能夠對大豆油VOCs進行識別和分離，通過圖6c可準確看出冷榨型豆油VOCs分布多于濃香型豆油?？偠灾鲂投褂秃蜐庀阈投褂惋L味具有相似之處，冷榨型豆油較另外兩種存在顯著差異，這與電子鼻的PCA結果相互印證。即使冷榨型豆油中檢出一些含量高于濃香型豆油的VOCs，但冷榨型豆油中大部分VOCs含量相對于濃香型豆油仍較低，這是因為冷榨型豆油在較低的加工溫度下，不利于風味化合物的形成[24]，故不易被檢出或被忽略，這就突顯了HS-GC-IMS對痕量物質檢測的靈敏性優(yōu)于HS-SPME-GC-MS[30]。

指紋圖譜中每行代表一個樣品，每列代表一個化合物，顏色由淺到深表示VOCs的含量由低到高[29,31]。選取38 種典型VOCs進行指紋圖譜比較，結果表明，不同制油工藝對豆油風味的影響顯著（圖6d）。A框中VOCs在3 種豆油中含量相近，其中己醛D、2-乙酰噻唑、1-庚醇、異丙醇、異亞丙基丙酮、乙醇和丙醛這幾種化合物濃度較高，可以被認為共有風味物質，濃度最高的己醛D具有新鮮、脂肪和草木的氣味特征，主要來自亞油酸的氧化[24]。B框和D框中的化合物為冷榨型豆油具有顯著差異的VOCs，多數為醇類和醛類，苯乙醛含量較低，用HS-SPME-GC-MS法并未檢測到，說明兩種檢測方法可以互為補充以描述豆油風味物質。C框是濃香型豆油的典型差異VOCs，其中2,3-丁二酮具有黃油、焦糖的氣味特征。因此，HS-GC-IMS更適合作為檢測不同制油工藝豆油痕量揮發(fā)性化合物差異的可視化分析方法[30]。

2.2.6 HS-GC-IMS檢出VOCs的定性分析

根據保留指數、保留時間和離子遷移時間對不同制油工藝豆油樣品的VOCs進行定性分析，結果如表5所示。部分化合物存在單體（M）和二聚體（D），具有相近保留時間和不同遷移時間[29]。在所有豆油樣品中共鑒定出84 種VOCs，因GC-IMS數據庫不夠完善，鑒定出的種類少于HS-SPME-GC-MS，主要包括醇類25 種、醛類16 種、酯類13 種、酮類11 種、酸類7 種、吡嗪類3 種、烯類3 種、呋喃類3 種等。吡嗪類物質在HS-SPME-GC-MS中并未檢測到，而HS-GC-IMS檢測到3 種豆油中吡嗪類物質相對含量在3.36%～4.30%，2-乙基-5-甲基吡嗪在3 種豆油樣品中具有顯著差異（P＜0.05），可能是大豆中的糖基和氨基酸在加熱條件下發(fā)生美拉德反應而生成[31]。此外，呋喃類物質相對含量在0.98%～1.16%，其中2-戊基呋喃含量較高，表現出果味和堅果味，可能由亞油酸生成[29]。

表5 GC-IMS分析不同制油工藝的大豆油Table 5 GC-IMS analysis of volatile compounds in soybean oils produced by different processes

2.2.7 基于HS-GC-IMS的OPLS-DA

OPLS-DA通過去除與Y不相關的矩陣X的變化篩選差異變量，是一種有監(jiān)督的判別分析統(tǒng)計[32]。本研究中主要用于不同制油工藝豆油樣品中關鍵風味物質的篩選與鑒別。以84 個共有VOCs作為自變量，不同制油工藝制得豆油樣品作為因變量，通過OPLS-DA得到載荷散點圖（圖7a），用以預測風味物質和不同制油工藝豆油樣品之間的關系。圖7a中p值（對應自變量）、q值（對應因變量）越大，表明對預測模型的貢獻越大，圖7a中3 種豆油被很好地區(qū)分開。同時，對呈現的R2（表示擬合優(yōu)度）和Q2值（表示預測準度）進行評估。本次分析中的自變量擬合指數（R2x）為0.937，因變量擬合指數（R2y）為0.999，R2接近1表示模型擬合效果優(yōu)秀[33]。置換檢驗用于模型的進一步驗證，只有在置換檢驗中成功的模型才可用于數據可視化和VIP分析[34]。經過200 次置換檢驗，結果如圖7b所示，橫坐標為置換保留度，模型預測指數Q2為0.987，Q2大于0.5表明模型預測良好，大于0.9表示預測優(yōu)秀。綜上說明，該模型不存在過擬合，模型驗證有效，認為該結果可用于濃香型豆油的風味鑒別分析。

圖7 基于GC-IMS不同制油工藝大豆油的OPLS-DAFig.7 OPLS-DA analysis of soybean oils produced by different processes based on GC-IMS

VIP值反映了變量貢獻度[34]，對VOCs含量的VIP大小進行排序得到圖7c，篩選出45 種貢獻較大的風味物質，紅色區(qū)域對應的編號為貢獻度較大的關鍵風味化合物。

2.2.8 3 種豆油中揮發(fā)性化合物與理化性質的相關性

探究3 種豆油中貢獻度較大的45 種VOCs與各理化性質之間的相關性關系，結果如圖8所示。紅、藍色分別代表正、負相關，相關性系數r的絕對值越高代表相關性越強。碘值與1-戊烯-3-醇和莰烯、過氧化值與2,3-丁二酮、酸價與2-甲基丙酸乙酯、1-丙硫醇D和1-丁醇、水分與2-甲基丙酸D、苯乙醛和正己醇等呈顯著負相關；碘值與2-甲基丙酸和正己醇D、酸價與2-己烯醛、水分與1-戊烯-3-醇、2-甲基丁酸和2-甲基-1-丁醇呈極強負相關（r＜－0.8）。碘值與異丙醇、過氧化值與乙酸丙酯、2-丙酮和異丙醇、酸價與2,3-丁二酮、丁醛D和2-呋喃甲醇、水分與2-甲基丙醛D、丙醛和丁酮等呈顯著正相關；過氧化值與2,3-戊二酮和丙酸、水分與異丙醇D、2-甲基丙醛和3-甲基-2-丁烯醛D呈極強正相關（r＞0.8）。這些結果表明，揮發(fā)性化合物與理化性質密切相關。

3 結論

本研究以理化特性、脂肪酸組成及含量和揮發(fā)性化合物為研究內容，對3 種不同制油工藝制得的三級大豆油的品質和風味進行評價。結果顯示，冷榨型豆油的水分質量分數最低，浸出型豆油過氧化值顯著偏高且油脂色澤最深，制油工藝對3 種豆油的酸價和碘值無顯著影響。3 種不同制油工藝制得的大豆油中脂肪酸種類一致，均以亞油酸為主，其次是油酸、棕櫚酸和α-亞麻酸，且均在濃香型豆油中含量最高，表明濃香型豆油營養(yǎng)價值更高。電子鼻、HS-SPME-GC-MS和HS-GC-IMS聯合使用，可以彌補各自的局限性，更全面地描述大豆油的風味特征。

風味研究共鑒定出213 種揮發(fā)性化合物，其在3 種制油工藝大豆油中化合物類別總體相似，但含量因工藝不同存在較大差異。醇類和醛類是大豆油風味化合物的主要貢獻類別，吡嗪類物質只在HS-GC-IMS中被檢測出，但相對含量較高，視為不可忽略的風味化合物貢獻類別。PCA可以直觀地區(qū)分3 種豆油，聚類分析發(fā)現濃香型豆油風味顯著區(qū)別于其他兩種豆油，OPLS-DA篩選出45 種貢獻較大的VOCs，并構建出可靠的用以預測濃香型豆油的模型。經過相關性分析發(fā)現，揮發(fā)性化合物與理化性質關系密切，可通過部分揮發(fā)性化合物含量反映大豆油的品質。本研究加深了對經不同制油工藝制得大豆油的理化性質、脂肪酸組成及揮發(fā)性風味物質的認識，為不同制油工藝豆油的鑒別提供了參考，對大豆油的風味品質控制和產業(yè)化具有參考意義。