大果沙棗味道獨特，食用鮮美，不僅具有止瀉利尿、降血脂血糖等生理功能，還含有蛋白質、氨基酸、鞣質等營養成分。由于不同的加工處理方式會產生不同的揮發性有機化合物，對食品的香氣成分、風味特性會造成明顯的影響。
本實驗采用頂空固相微萃取（HS-SPME）法結合GC-MS技術、電子鼻和氣相色譜-嗅聞（GC-O）分析香氣活力值（OAV）確定特征香氣物質，分析沙棗在不同預處理方式下的揮發性風味成分，后采用感官評價及快速氣相色譜型電子鼻對不同組樣品進行區分與驗證。旨在了解5種不同預處理方式（原果、干燥、烘焙、蒸、煮）對沙棗揮發性風味成分的影響。
HERACLES II快速氣相色譜型電子鼻；GC-MS聯用儀 采用HS-SPME-GC-MS聯用法分析5種加工方式處理后沙棗樣品中的香氣成分，每個樣品均平行測定3次。 OAV法：查閱揮發性成分在水中的閾值，根據風味物質的平均質量濃度與閾值之比計算OAV。OAV≥1的物質為特征香氣成分。 時間強度法（OSME）：選取5名嗅覺靈敏且具有一定經驗的研究人員描述并記錄所聞到的氣味特征及其強度。香氣強度等級采用5分制：0分表示未檢測到，3分表示氣味中等，5分表示氣味強烈。同一出峰位置有2次以上相似的氣味描述及其香氣強度值，最終香氣強度值取5名嗅聞人員的記錄的分數平均值。分別準確稱取2.0g不同方式處理后的沙棗樣品裝入頂空瓶內，室溫密封靜置30min，隨后插入電子鼻樣品盤中，進行香氣測定。 感官評價在標準感官實驗室進行，評價小組由10名經過ISO4121專業感官培訓后的評估員組成，分別為5名男性和5名女性，年齡均為24歲左右。分別取5種不同方式預處理后的沙棗樣品20.0g于棕色不透明玻璃瓶中，用隨機數字編碼記錄，呈遞給評估員進行感官品評。評價人員分別根據體積分數為新鮮的花、新鮮的橙子、綠色青草、未加鹽的生堅果、松木、蒸熟的南瓜、質量分數1%的己酸、新鮮蘑菇、質量分數1%的味精溶液作為參考物描述花香味、橙子味、青草味、堅果味、木質味、南瓜味、焦香味、酸臭味、蘑菇味、鮮味，共10種香氣描述術語。然后要求評估員對每個感官屬性的香氣強度按表1評分，每個樣品均重復評價3次，結果取平均值。
圖1表明，干燥后的揮發性物質相對于原果都有一定幅度的減少，例如醇類、酯類、酸類、萜烯類減少是由于干燥后烯烴類遭到破壞，同時可以看到沙棗中的醛類物質較多，尤其是在烘焙處理中含量最多，醛對棗果實的風味有顯著影響。
如表2所示，通過比較MS數據與NIST11譜庫、保留指數共檢出69種物質。從原果、干燥、烘烤、蒸及煮等處理后的沙棗果實中分別檢出8、23、22、29、21種揮發性化合物，主要包括、醇類、酸類、醛類、酯類、酮類、萜烯類物質以及呋喃、吡咯、吡啶、吡嗪、內酯等其他類物質。
為便于進一步分析判斷不同組的沙棗樣本中存在的各種特征香氣物質，通過OSME分別對不同預處理后的各組沙棗樣本分別進行了GC-O分析，各種預處理方式產生的特征香氣強度之間的相對標準偏差（RSD），結果見表3。結合表2的OAV，不同預處理后沙棗的特征香氣成分中分別有5、21、10、11、14種物質。其中，在原果沙棗中右旋萜二烯（OAV1，香氣強度1.06）物質對原果整體香氣貢獻最大，具有橙香味道的特征。在烘焙的沙棗中壬醛（OAV9，5.02）、反-2-辛烯醛（OAV1.2，3.26）、反-2,4-癸二烯醛（OAV36，2.82）對烘焙后沙棗的整體的香氣貢獻最大。在蒸、煮及烘焙處理后，由于美拉德、焦糖化等反應的發生生成其他特征香氣物質，放大了壬醛的香氣強度（原果0.01、烘焙5.02、干燥4.06、蒸3.80、煮2.78），己酸（原果2.54、烘焙2.70、干燥3.14、蒸3.86、煮4.62），己酸帶有一股酸臭味，在煮的處理后放大了酸臭味，成為了煮后沙棗的主要香氣，香葉基丙酮（原果1.66、烘焙2.94、干燥3.22、蒸2.98、煮0），說明在煮后沙棗中不含青草香氣，根據感官評估進一步數據分析，OSME鑒別得出的香味輪廓與其基本一致，表明OSME法能精確有效反映5種不同預處理后沙棗樣品的具體香味輪廓。
表3 經過不同預處理后的沙棗香氣活性物質GC-O分析
如圖2所示，與原果相比，干燥處理后的沙棗總體香氣強度變化不大，但在原有風味保留下，壬醛（4.06）、2-吡咯甲醛（4.88）2種醛類特征香氣成分香氣強度均有所增加，而蒸處理后放大原果基礎上的酸類香氣，例如己酸（3.86）、庚酸（2.74）、具有酸味屬性的檸檬醛（4.50），這些都會賦予沙棗不好的風味。沙棗經過烘焙處理后，苯乙醇（4.80，具有玫瑰香氣）、2-吡咯甲醛（4.88，具有咖啡香氣）、2-乙酰基吡咯（4.78，具有堅果香氣）等物質均增多，表明相比于原果，烘焙處理豐富了沙棗的香氣，這也與GC-MS分析結果相符。
圖2 沙棗經不同預處理后的特征香氣物質含量變化熱圖
10種描述詞被選取用于5種處理后沙棗的感官評價：花香、橙子味、青草味、堅果味、木質香、南瓜味、焦香味、酸臭味、蘑菇味、鮮味，根據描述繪制風味輪廓圖，結果如圖3所示。不同方式預處理后的沙棗在所有感官屬性上的香氣強度均存在顯著差異（0.01＜P＜0.05），其中花香味、堅果味、木質香、南瓜味、焦香味、酸臭味和蘑菇味這幾種感官屬性存在極顯著差異（P＜0.01）。
快速氣相色譜型電子產品鼻是基于仿生學原理，由傳感器傳感器陣列和模式識別系統組成，是一種新型電子分析儀器，其采用2根極性差異的色譜柱DB-5和DB-1701對氣味實現快速識別與解析，具備直觀簡便、重復性好等優勢，結果見圖4。原果和干燥處理后的樣品總體出峰情況比較相似，烘焙和蒸、煮處理后的樣品在各個出峰部位的峰面積顯然放大，說明各種香氣物質濃度含量及其總體香氣強度增加，與原果及干燥處理后相比具有一定差異。
主成分分析（PCA）不僅能降低原始數據的維度還可以保留分開樣本的可變性。由圖5可知，PC1、PC2的貢獻率分別為60.1%和25.3%，累計方差貢獻率為85.4%（＞85%），表明其可以有效反映原始數據的整體信息。烘焙和煮處理后的沙棗樣品位于PC1的負半軸，表明這烘焙、煮2類處理方式在PC1上差異明顯。原果、蒸、干燥處理后沙棗樣品在正半軸PC2上，烘焙和其他處理的沙棗樣品得到了較好的分離，其他4種處理方式位置區域接近，結果表明這4種預處理方式相互之間或許具有一些的相似之處。各樣品組別相互離散、無交叉，說明PCA能夠將不同方式預處理后的沙棗有效的區分開。因此，可以得出各個樣品組之間可通過電子鼻區分開并相互獨立，不同處理方式可以在不同程度上改變其沙棗的香氣成分。
PLSR是一種基于因子的多元回歸將數據分解為不同PC，并建立預測校準模型的方法。如圖6所示，位于同一象限的樣本之間相關性較強，感官屬性與同象限變量相互接近，具有正相關，與對角象限中的變量，具有負相關。PLSR模型解釋了63%的X變量和85%的Y變量。青草香、花香的屬性與壬醛（9）、2-壬酮（5）4-(2-呋喃基)-3-丁烯-2-酮（29）、壬醛（6）呈正相關、焦香的屬性與2,6-二甲基吡嗪（4）、糠醇（20）、2-吡咯甲醛（34）呈正相關，與己酸（25）、庚酸（11）、1-辛烯-3-醇（10）呈負相關，而這3種物質對蘑菇味和酸臭味的屬性具有正向影響，這些與感官評價結果中的感官評分具有很好的一致性（圖2）。
圖6 特征香氣強度相應值與感官特征參數的PLSR相關性分析載荷圖
以新疆特有的大果沙棗為研究對象，考察原果、烘焙、干燥、蒸、煮共5種不同預處理方式對其特征風味及感官特性的影響。通過GC-MS從處理后的沙棗中檢測出了69種化合物，在原果、干燥、烘焙、蒸及煮沸處理的沙棗中分別檢出8、23、22、29、21種揮發性化合物，其中醛類物質的數量和相對含量高于其他種類。通過進一步分析確定5種處理后的沙棗有14種揮發性物質為沙棗的特征香氣成分，其中(E,E)-2,4-癸二烯醛、壬醛、(E,E)-2,4-壬二烯醛、β-紫羅蘭酮等是沙棗的關鍵香氣成分。電子鼻能夠有效區分各沙棗樣品組之間的香氣差異，感官分析發現不同預處理后的沙棗在多個感官屬性上，香氣強度產生明顯差異，通過PLSR驗證不同預處理后的沙棗的10種感官屬性與34種特征香氣物質之間產生相關性。綜上，烘焙后的沙棗，在原有香氣的基礎上通過美拉德反應等過程生成的相關產物豐富了焦香、堅果香等風味。
