气味指纹识别技术是指样品经过适当处理后,采用一定的分析手段,得到能够稳定、真实、全面反映样品特性的色谱、光谱以及其他图谱数据资料。指纹图谱的研究是建立在现代仪器分析基础上的,针对于不同的关注点,指纹技术可以应用不同的仪器分析手段,如气相色谱仪、质谱仪和气味指纹仪等对样品进行分析,以构建食品结构指纹、气味指纹图谱。此外还有电化学法、扫描电镜技术、计算机图像分析、化学振荡技术等。在实际应用中可根据需要选用一种或几种仪器来分析样品。
气味指纹图谱技术具有整体性和模糊性的特点,不需要测定产物或产品的各种化学成分,而只需要利用色谱等现代分析手段,反映其化学成分的含量和组成(比例),从宏观上进行分析以确定产物与产物间的差异。应用该技术研究食品气味产生的变化规律及其与品质变化的关系,将会在建立食品货架期预测模型中起到重要的作用。
气味指纹图谱技术在中药、白酒、葡萄酒、茶叶、烟草、香精香料等方面得到应用。韩永花等采用高效液相色谱法研究了酒大黄活血祛淤药理作用部位的指纹图谱,以大黄酸、大黄素、大黄酚作为参照物,样品之间的相似度在98%以上。研究所得的指纹图谱稳定性、重复性良好,可作为酒大黄活血祛淤药理作用部位的特征指纹图谱。郑岩等用气相色谱-质谱联用技术对10批酒样进行指纹图谱测定,采用指纹图谱计算软件进行计算,建立了贵州茅台酒的共有指纹图谱。结果表明,GC-MS法所建立的GC-MS指纹图谱不仅具有多成分同时定性的优势,而且有较好的重现性、精密度和稳定性,能够有效地应用于白酒的质量控制及真伪辨别。王丽鸳等利用针对茶多酚类、咖啡碱及黄酮(苷)类物质含量变化的2个高效液相色谱数据的多元信息融合,制作了滇青(晒青毛茶)、青饼和普洱茶(熟饼)3组茶样的化学指纹图谱,并用欧氏距离、相似性分析、聚类分析和主成分分析等方法进行判别分析,结果发现,青饼与普洱茶(熟饼)有明显差异,而与晒青毛茶相似,说明1~2年陈以内的青饼在化学成分上与普洱茶(熟饼)有着本质上的差异,而与晒青毛茶有很高的相似度,本质上还是属于绿茶。
二 气味指纹识别技术在食品货架期预测模型中的应用
固相微萃取结合气质联用技术
1.固相微萃取(solid-phasemicroextraction,SPME)的基本原理及应用
气味分析首先要处理样品,提取食品中的挥发性物质;提取之后,才用仪器分析的方法对提取物中的各种气味成分进行分离、鉴别和定量。传统的前处理技术有:液-液萃取法、固相萃取法、超临界流体萃取、吹扫捕集法等。这些方法操作程序繁琐,耗时耗人力;仪器设备复杂且昂贵,试验成本较高;需要使用大量的有机溶剂,污染环境,对人体造成潜在伤害。SPME克服了一些传统样品处理技术的缺点,无需有机溶剂,所需样品量少,成本低,灵敏度高,重现性及线性好,操作简单,方便快捷。SPME方法的原理是建立在样品在气相或液相与SPME涂层间分配平衡基础上的。它是通过萃取头上的涂层对样品中的有机分子或无机离子进行萃取和预富集。使用过程包括吸附和解吸附2个步骤。1990年,加拿大Waterloo大学化学系教授Pawliszyn发明SPME;1993年,美国的Supelco公司将其实现商品化。在短短的十几年里,SPME除了被应用于环境监测、农药分析、药物分析等领域外,更被广泛应用于食品风味分析。
2.GC-MS的基本原理及应用
气相色谱(gaschroma2tography,GC)法是利用不同物质在固定相和流动相分配系数的差别,使不同化合物从色谱柱流出的时间不同,以达到分离的目的。气相色谱在所有的分离技术中能够提供*佳的整体性能,很理想地适用于处理气相中的溶质,如挥发性化合物组合。质谱(massspectrometry,MS)法是利用带电粒子在磁场或电场中的运动规律,按其质荷比(m/z,质量和电荷的比)实现分离分析,测定离子质量及其强度分布。质谱技术是用于鉴别未知化合物*有效的手段之一[13]。1957年,Holmes等首次提出气相色谱和质谱联用(GC-MS),从而实现对复杂混合物的成分分析、杂质成分的鉴定和定量分析、目标化合物残留的定量分析。GC-MS在所有联用技术中发展*完善,应用*广泛。近年来对挥发性食品风味进行的大多数研究都依赖于GC-MS,以其作为主要分析手段。现在小型台式GC-MS已成为很多实验室的常规使用仪器。
3.SPME结合GC-MS在检测食品挥发性物质及预测货架期中的应用
SPME集采样、萃取、浓缩、进样为一体,与气质联用仪联用,试验效率高。固相微萃取-气质联用技术在食品风味和食品安全分析中有广泛的应用,其中也包括对预测食品货架期的研究。周围等应用SPME-GC-MS对影响苹果香气的成分进行了分析,分析了甘肃省主栽的5种不同品种桃果实的香气成分,并对影响试验的因素及参数进行了探讨、优化,确定出*佳试验条件。Soncin等初步研究了生鲜猪肉、鸭肉和鹅肉的挥发性物质。分析时,先取5g样品在30℃下平衡30min,再用100μmPDMS型萃取头在室温下萃取10min,然后以45℃(保持5min)、9℃(保持21。67min)、240℃(保持25min)的温度程序进行GC-MS分析。该试验每种肉样做4个平行,结果显示在猪肉的3个平行样品中有醇和酮类物质,但只在1个平行样品中有2-戊烷基;在猪肉气味中,源于脂肪过氧化反应而产生的内在化合物是*主要的化合物。Marsili基于固相微萃取,质谱仪和多变量分析技术预测经巴氏消毒的低脂和全脂巧克力牛奶的货架期,将样品贮藏在(7。2±0。5)℃下直至货架终点。结果表明,基于质量强度衰退的偏*小二乘法的预测模型可以预测样品货架期,其误差为1d左右,模型的相关性系数大于0。98。利用主成分分析技术,可以对由非微生物(铜和消毒杀菌剂)或由微生物因素引起的变质样品进行分类。
Plessas等在面包中添加不同食用菌后,用感官和SPME结合GC-MS技术研究了面包品质的区别及其货架期。结果发现,添加了K。marxianus和L。bulgaricus的发酵面包具有较复杂的芳香化合物,其货架期较长,且感官品质*好。Irene等将经高压处理的橘子汁贮藏在不同温度下,并用感官和SPME结合GC-MS技术研究橘子汁贮藏时间的长短。结果表明,经高压处理的橘子汁在10℃下贮藏了12周后,其气味还能被消费者接受。
三 小结
气味指纹图谱能较全面地反映食品品质的整体信息,较好地体现食品成分的复杂性和相关性,现代仪器分析技术的迅速发展为食品货架期预测模型的建立提供了可靠的技术手段。光谱、色谱检测手段的科学性、准确性与灵敏度的提高,以及电子鼻等先进仪器设备的开发与应用,将使指纹图谱在预测食品货架期中得到日益广泛的应用。可以预见,将气味指纹识别技术应用于食品货架期预测模型的建立,是今后食品品质分析的一个很好的发展方向。