隨著經濟的快速增長和人民生活水平的大幅提高，使得人們更青睞高品質的稻米。香氣作為大米食味品質中的重要組成部分對大米最終的品質呈現起著關鍵作用。大米香氣受多種因素影響，比較常見的有遺傳、種植、加工、貯藏等。 為探究4種我國東北代表性粳米的香氣組分差異，本研究通過HS-SPME-GC-MS和快速氣相電子鼻技術對4種粳米進行分析研究，通過OPLS-DA模型構建、關鍵香氣成分篩選、層次聚類分析（HCA）熱圖等方法初步揭示4種粳米香氣組分差異。 選用的粳米品種為五優稻4號（香米）、綏粳18（香米）、龍粳31（非香米）、鹽豐47（非香米），各品種樣品數量分別為10、8、11、4，共計33個樣品。 粳米樣品按照以下方式處理。稱取10.00g粳米于研磨機中研磨3次，研磨功率為60Hz，時間為5s，間隔為10s。取2.00g粉碎樣品于20mL磁吸螺旋蓋小瓶中。在空白瓶加入用乙醇稀釋10000倍的二辛（0.822g/mL）10μL用來外標定量。所有樣品設置3個平行，每3個樣品進行一次空白實驗。 色譜柱為RXI-5MS極性柱（RESTEK；30m×0.25mm內徑×0.25μm膜厚）。色譜柱升溫程序：柱初溫為30℃，保持4min，以5℃/min升溫至250℃，保持在250℃下3min。載氣為高純氦氣，流速為1.5mL/min，不分流。 稱取10.00g粳米于研磨機中研磨3次，研磨功率為60Hz，時間為5s，間隔為10s。取2.00g粉碎樣品于20mL磁吸螺旋蓋小瓶中。 孵化溫度70℃，捕集阱初始溫度40℃，捕集阱最終溫度250℃，進樣口溫度200℃，檢測器溫度260℃；孵化時間25min，孵化爐轉速500r/min，進樣體積5000μL，進樣體積流量125μL/s，進樣持續時間45s，捕集阱分流速率10mL/min，捕集持續時間50s，柱溫的初始溫度50℃，柱溫程序升溫方式1℃/s至80℃、3℃/s至250℃，保持21s；采集時間110s；FID增益12。 通過正構烷烴（C6~C16）進行校準，將保留時間轉化為保留指數，然后通過Kovats保留指數定性，在Arochembase數據庫中對化合物進行定性分析。 通過HS-SPME-GC-MS和快速氣相電子鼻對我國東北地區4種代表性粳米的揮發性成分及香氣組分進行分析鑒定，除去對香氣貢獻較小的烷烴和雜質，GC-MS共鑒定出24種香氣成分，包括醛類12種、酮類6種、雜環類3種、烯烴類2種、酯類1種（表1）；快速氣相電子鼻共檢測到82個主要峰，通過相關指數篩選和比對GC-MS數據后，共鑒定出13種香氣成分（表2），包括醛類8種、醇類2種、酮類2種、硫化物1種。通過GC-MS數據對比發現，4種粳米香氣組成類似，醛類化合物為粳米中的主要香氣組分，這與電子鼻鑒定數據一致，其中己醛、壬醛為醛類主導組分，其在較低濃度時具有水果、花香、柑橘樣的香氣。另外，五優稻4號中絕大多數香氣化合物含量均顯著（p≤0.05）高于綏粳18、龍粳31和鹽豐47。因此，五優稻4號相比其它3種粳米香氣更加濃郁，五優稻4號又稱稻花香2號，由五優稻1號和黑香稻異交而來，具有宜人的香氣。
正交偏最小二乘法-判別分析（OPLS-DA）模型構建 對基于HS-SPME-GC-MS和快速氣相電子鼻所得的4種粳米的主要香氣組分分別進行OPLS-DA分析。圖1中R2（X）=0.943，R2（X）越接近1，模型越穩定；R2（Y）=0.649，R2(Y)越大，模型的解釋能力越強，說明該模型可以解釋64.9%的數據；Q2=0.604，Q2＞0.5，說明模型的預測能力較強。由圖1可知，五優稻4號主要通過主成分1和龍粳31、鹽豐47進行區分，既能通過主成分1也能通過主成分2和綏粳18進行區分；綏粳18和龍粳31、鹽豐47主要通過主成分2進行區分；龍粳31和鹽豐47區分效果不明顯。圖2中R2（X）=0.689，R2（Y）=0.901，Q2=0.608。由圖2可知，五優稻4號主要通過主成分1和龍粳31進行區分，既能通過主成分1也能通過主成分2和綏粳18、鹽豐47進行區分；龍粳31和綏粳18、鹽豐47主要通過主成分2進行區分；綏粳18和鹽豐47區分效果不明顯。
在模型因子載荷圖中，離密集區越遠的變量對分類起著越關鍵的作用，同時結合24種香氣成分的VIP值，VIP可以量化每個變量對OPLS-DA模型的貢獻，一般認為VIP＞1的變量對分類起著關鍵的作用[20]。因此對基于GC-MS所得香氣組分的OPLS-DA模型因子載荷圖進行分析，共得出5種香氣成分VIP＞1，分別是丁酸丁酯、苯乙酮、甲氧基香茅醛、2-乙酰-1-吡咯啉（2-AP）、吲哚。由圖3可知，甲氧基香茅醛、2-AP和吲哚在五優稻4號中含量較高，甲氧基香茅醛具有新鮮的青草、葉香和鈴蘭花香氣，2-AP則是公認區分香米和非香米的標志物，具有爆米花般的甜香，較低濃度的吲哚具有茉莉、橙花樣鮮香，給人愉悅的感受；丁酸丁酯和苯乙酮在綏粳18中含量較高，丁酸丁酯具有甜潤的水果香氣，苯乙酮具有山楂花香氣；龍粳31和鹽豐47各香氣成分含量較低，香氣略顯寡淡。
對于VIP＞1的5種香氣成分在4種粳米中的含量差異進行非參數KruskalWallis檢驗。結果見表3，丁酸丁酯、苯乙酮、2-乙酰-1-吡咯啉、甲氧基香茅醛、吲哚在4種粳米中的含量均有極顯著差異（P≤0.01）。綜上，結合VIP＞1的變量和非參數KruskalWallis檢驗，鑒定出5種香氣成分是區分4種東北粳米的關鍵香氣成分，分別為丁酸丁酯、苯乙酮、2-乙酰-1-吡咯啉、甲氧基香茅醛、吲哚。
在電子鼻的模型因子載荷圖中，共得出38個峰面積VIP＞1，通過峰面積和相關指數的篩選，并與GC-MS的數據比對，分別得到8種和6種VIP＞1的香氣成分見表4。由圖4可知，乙醇、戊醛、戊醇、己醛、(E)-2-庚烯醛、二甲基三硫和辛醛在五優稻4號中含量較高，醇、醛類化合物在較低濃度情況下具有果香、甜味和草香，二甲基三硫具有肉、洋蔥香氣，進一步豐富了五優稻4號的香氣特征；庚醛和苯乙酮在綏粳18、鹽豐47中含量較高，庚醛在低濃度時具有水果香氣，苯乙酮具有山楂花香氣；龍粳31各香氣成分含量較低，香氣略顯寡淡。
圖4 OPLS-DA模型因子載荷圖（快速氣相電子鼻）
對于VIP＞1的14個峰面積在4種粳米中的含量差異進行非參數KruskalWallis檢驗。結果見表4，MXT-5柱共有6種香氣成分在4種粳米中的含量具有極顯著差異（p≤0.01），它們分別是苯乙酮、(E)-2-庚烯醛、戊醛、戊醇、己醛、辛醛；庚醛在4種粳米中的含量具有顯著差異（p≤0.05）；乙醇在4種粳米中的含量無顯著差異。MXT-1701柱共有4種香氣成分在4種粳米中的含量具有極顯著差異（p≤0.01），它們分別是二甲基三硫、戊醇、戊醛、己醛；辛醛、乙醇在4種粳米中的含量無顯著差異。綜上，結合VIP＞1的變量和非參數KruskalWallis檢驗結果，鑒定出8種香氣成分是區分4種東北粳米的關鍵香氣成分，分別為苯乙酮、(E)-2-庚烯醛、戊醛、戊醇、己醛、辛醛、庚醛、二甲基三硫。
通過對5種香氣成分熱圖繪制并進行HCA，如圖5所示，對于香氣成分的聚類主要為3類，Ⅰ區香氣成分為2-乙酰-1-吡咯啉，它只在五優稻4號和綏粳18中檢出，能較好的區分香米和非香米。2-AP被認為是香米中特有的香氣成分，提供強烈的爆米花香氣。Ⅱ區香氣成分為丁酸丁酯，它在部分五優稻4號樣品中有所缺失，在其它樣品中均有檢出。Ⅲ區香氣成分為吲哚、苯乙酮和甲氧基香茅醛，它們在4種粳米樣品中均有一定分布，除五優稻4號吲哚含量略高一些外無明顯差異，有研究表明香米中吲哚及其衍生物含量高于非香米。 對于品種的聚類主要為3類，Ⅰ區主要為龍粳31和鹽豐47，它們之間雖有一定交錯分布，但從4種關鍵香氣成分含量上看差異不大，均缺失2-AP。Ⅱ區為五優稻4號，它的2-AP含量較高，缺失丁酸丁酯。Ⅲ區為綏粳18和部分的五優稻4號，它們擁有較高的2-AP和較高的丁酸丁酯，且五優稻4號的2-AP含量高于綏粳18。 總體上看，五優稻4號和綏粳18能進行一定區分，龍粳31和鹽豐47區分效果較差，從香米非香米角度觀察，香米樣品和非香米樣品能較好區分，這與上述OPLS-DA模型結果一致。
基于快速氣相電子鼻數據所得關鍵香氣成分層次聚類分析 通過對8種香氣成分熱圖繪制并進行HCA，如圖6所示，對于香氣成分的聚類主要為3類。Ⅰ區化合物為(E)-2-庚烯醛，僅通過MXT-5檢出，能較好地區分五優稻4號、綏粳18和龍粳31、鹽豐47，它在五優稻4號中含量最高，綏粳18次之，而在龍粳31和鹽豐47中未檢出；與電子鼻不同的是在GC-MS中，4種粳米均檢出(E)-2-庚烯醛，但在含量的分布規律上與電子鼻基本一致。(E)-2-庚烯醛是在蔓越莓、柑橘和土豆中檢測到的香氣成分。Ⅱ區香氣成分有己醛、戊醇、戊醛，它們在兩個色譜柱中均有檢出，能對五優稻4號、綏粳18和龍粳31、鹽豐47進行一定區分，總體含量上五優稻4號大于其它三個品種粳米。己醛和戊醛為亞油酸氧化的產物，提供果香和甜香，醇類為不飽和脂肪酸氧化的副產物，由醛的進一步分解形成，但醇類的氣味閾值一般較高，對香氣的整體貢獻較小。Ⅲ區化合物為僅通過MXT-5檢出的苯乙酮、庚醛、辛醛和僅通過MXT-1701檢出的二甲基三硫，它們在4種粳米中的分布并無明顯差異。二甲基三硫等硫化物被認為是在烹飪過程中產生的特征揮發物，在一些常見的米制品如年糕和米酒中也均有檢出。 對于品種的聚類主要分為4類。Ⅰ區和Ⅱ區主要為龍粳31和鹽豐47，它們的香氣成分含量較其它兩個品種的粳米偏低。Ⅲ區為部分的五優稻4號，它在(E)-2-庚烯醛、己醛、戊醇、戊醛的含量上顯著高于其它樣品。Ⅳ區為部分五優稻4號和綏粳18，它們的(E)-2-庚烯醛、己醛、戊醇、戊醛含量低于Ⅲ區，高于Ⅰ區和Ⅱ區，其中Ⅳ區五優稻4號的樣品在上述成分的含量上又略高于同區的綏粳18。總體上看，通過HeraclesNEO快速氣相電子鼻所得數據分析，香米和非香米樣品區分效果較好，五優稻4號香氣組分含量高于其它3個品種的粳米，這與GC-MS檢測數據分析結果一致。
本研究以我國東北三省4種粳米為原料，通過HS-SPME-GC-MS和Heracles NEO快速氣相電子鼻兩種技術對4種粳米香氣組分進行分析。實驗結果表明4種粳米香氣組分構成類似，以己醛、壬醛為主的醛類為4種粳米的主要香氣組分；五優稻4號主要香氣成分含量顯著高于其它3個品種的粳米，擁有更加濃郁的香氣；通過OPLS-DA模型和HCA熱圖分析，香米和非香米的區分效果好于具體品種，且2-AP是區分香米和非香米的關鍵香氣成分。
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參考文獻：蔣森濤,段曉亮,張東等.基于GC-MS和快速氣相電子鼻對我國東北地區代表性粳米香氣組分分析[J/OL].中國糧油學報,1-13[2024-02-01].https://doi.org/10.20048/j.cnki.issn.1003-0174.000630.
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