基于HS-GC-IMS分析陇南主栽品种初榨橄榄油的风味特征成分

旨在为我国甘肃陇南产区初榨橄榄油(VOO)的快速鉴别以及工业生产过程中的风味品质评价提供数据支撑和理论依据,采用HS-GC-IMS技术对甘肃陇南主栽品种莱星(LX)、佛奥(FO)、科拉蒂(KLD)、皮削利(PXL)、鄂植8号(EZ8)以及LX与KLD的混合品种(HH)6种VOO中的风味特征成分进行定性和差异分析。结果表明:6种VOO中共检测出39种风味特征物质,定性出22种,其中醛类(9种)、酮类(5种)化合物为主要的风味特征成分,此外还包括酯类(3种)、醇类(3种)、萜烯类(1种)和呋喃类(1种)等物质;6种VOO中含有的风味特征物质均存在不同程度的差异,其中,LX、KLD和HH中的风味特征物质较为相似,其2-甲基丁醛、3-甲基丁醛、(E)-2-戊烯醛、辛醛和2-正戊基呋喃含量较高,FO中的正戊醇、正己醛和3-戊酮含量较高,PXL中的(Z)-3-己烯乙酸酯、α-松油烯、2-己酮的含量较高,EZ8中的乙酸乙酯含量最高,HH中的2-丁酮、丙酮、(E)-2-庚烯醛的含量较高。综上,采用HS-GC-IMS可以有效检测VOO中的风味特征物质,定性出的风味特征物质可作为区分6种VOO的依据之一。

基于GC-IMS分析新疆不同寄主肉苁蓉挥发性物质

以新疆和田地区‘梭梭’和‘红柳’肉苁蓉为研究对象,采用气相离子迁移色谱(gas chromatography-ion mobility spectroscopy,GC-IMS)分析两种不同寄主肉苁蓉挥发性物质之间的差异。结果表明:GC-IMS共检测出35种挥发性物质,其中定性出27种挥发性物质,包括醛类8种、醇类5种、酯类4种、酮类1种,以醛、醇类物质为主。‘红柳’肉苁蓉和‘梭梭’肉苁蓉挥发性物质差异明显。二者主要差异物质为2-苯基乙醛、苯甲醛、(E)-2-庚烯醛、3-甲硫基丙醛、1-己醛、庚醛、3-甲基-2-丁烯醛、乙酸甲酯、乙酸己酯、1-己醇、乙酰妥英、异丁醇、乙酸乙酯。通过主成分分析可以有效区分两种不同寄主肉苁蓉,PC1和PC2累计方差贡献率达到91%。同时,通过构建挥发性物质聚类热图和指纹图谱等手段,为不同寄主肉苁蓉的鉴定和挥发性物质研究提供理论参考。

GC-IMS法比较不同酒龄猕猴桃酒特征香气物质差异

比较不同酒龄猕猴桃酒挥发性特征香气物质的差异,为建立不同酒龄猕猴桃酒的鉴别方法和进一步建立不同酒龄猕猴桃酒整体品质评价的新方法提供思路。对不同酒龄猕猴桃酒的挥发性物质,采用气相色谱-离子迁移谱(Gas Chromatography-Ion Mobility Spectrometry,GC-IMS)进行检测并比较成分变化,结合主成分分析(PCA)和“最近邻”指纹分析分析其挥发性物质的差异。GC-IMS指纹图谱显示,不同酒龄猕猴桃酒的挥发性物质存在差异,明确定性的挥发性物质有单体及部分物质的二聚体共29种;糠醛、3-甲基丁醛、2-甲基丁酸乙酯、异戊酸乙酯等可作为5年酒龄猕猴桃酒的特征挥发性物质;苯甲醛可作为4年酒龄猕猴桃酒的特征挥发性物质;乙酸丁酯、乙酸异丁酯、乙酸等可作为3年酒龄猕猴桃酒的特征挥发性物质。PCA和“最近邻”指纹分析结果显示,各组样品分离度良好。GC-IMS技术结合聚类分析方法证明不同酒龄猕猴桃酒所含挥发性物质存在差异,研究结果可为不同酒龄猕猴桃酒的辨识提供一定的思路。

基于GC-IMS技术解析青枣不同菌种发酵关键风味物质差异

目的:分析青枣不同菌种发酵样品中的主要风味物质及风味差异,为青枣发酵产品的发展提供理论依据。方法:以青枣为原料,分别加入活化后的不同乳酸菌发酵剂(接种量0.5%)和酵母菌(接种量0.5%)进行发酵,然后采用气相色谱-离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry,GC-IMS)技术、挥发性有机物定性分析(GC×IMS Library Search)、挥发性有机物的指纹图谱和动态主成分分析(principal component analysis,PCA)方法对青枣不同菌种发酵样品中的挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)进行对比分析。结果:青枣汁样品、枣汁酵母菌发酵产品和枣汁乳酸菌发酵产品三者风味相对差异较大。结论:鲜枣汁中6-甲基-5-庚烯-2-酮、2-辛酮、3-戊酮、2-甲基丁醛、E-2-庚烯醛、E-2-己烯醛、二甲基二硫醚、苯乙烯、苯、2-甲基-1-丁醇、1-丙醇、丁酸甲酯、丙酸、甲基吡嗪等物质的含量较高;枣汁酵母菌发酵产品中苯乙醛、2,3-二乙基-5-甲基吡嗪、1-辛烯-3-醇、Z-3-己烯-1-醇、2-辛醇、异丁醇、异戊醇、己醛、乙酸异戊酯、乙酸异丁酯、异丁酸乙酯、丙酸乙酯等物质的含量较高;枣汁乳酸菌发酵产品中己酸乙酯、甲酸乙酯、2-戊酮等物质的含量较高。

基于电子鼻与GC-MS技术的鲜、干鱼腥草的比较研究及腥味成分相关性分析

目的从气味和化学成分2个方面对鲜、干两类鱼腥草样本进行比较研究。方法采用电子鼻技术和气相色谱质谱联用技术分别对鲜、干两类鱼腥草样本的“腥味”和挥发性成分进行分析,采用雷达图、主成分分析(PCA)、正交偏最小二乘判别分析(OPLS-DA)等数据建模及可视化分析方法,对鲜、干两类鱼腥草样本进行比较,在此基础上采用相关性分析揭示化学成分表达与“腥味”指标间的相关性。结果电子鼻10种传感器检测指标的雷达图直观表达了鲜、干鱼腥草的“腥味”特征差异,通过建模分析(PCA、OPLS-DA)整体表征了鲜、干鱼腥草组间的气味差异并对两者进行了区分,筛选确定了W1W、W2W、W3C、W5C 4种主要差异传感器指标;GC-MS分析从鲜、干鱼腥草中共鉴定表征了90个挥发性成分,建模分析(PCA、OPLS-DA)整体表征了鲜、干鱼腥草组间的化学成分差异并对两者进行了区分,筛选得到35个主要差异成分;相关性分析结果表明d-柠檬烯、(±)-2-蒎烯、Beta-蒎烯、石竹素、(-)-spathulenol、正壬醛、(Z)-β-法呢烯、月桂烯、邻-异丙基苯为代表的9种物质,在鱼腥草“腥味”中起到重要影响。结论以上研究结果揭示了鲜、干两类鱼腥草的“腥气”特征及差异,为建立基于感官评价技术的鱼腥草质量评价体系以及鲜、干鱼腥草的质量控制提供参考。

基于化学模式识别分析的檀香GC-MS指纹图谱研究

目的建立檀香气相色谱-质谱(GC-MS)指纹图谱,为科学评价檀香质量提供技术参考。方法采用GC-MS法建立檀香指纹图谱,并对指纹图谱进行共有峰标记和相似度评价,以保留指数法鉴别、相对峰面积法定量共有峰,结合化学模式识别方法对檀香指纹图谱进行分析,同时采用逼近理想解排序法(TOPSIS)综合评价檀香质量情况。结果建立13批次檀香GC-MS指纹图谱,并确定17个共有峰,各批檀香样品相似度在0.746~0.971之间,主成分分析、聚类分析和正交偏最小二乘判别分析表明13批檀香样品可分成3类,通过变量权重重要性排序(VIP)图筛选出9个差异性指标成分。TOPSIS评分表明檀香S2的质量最优,S12的质量较差。结论GC-MS指纹图谱结合化学模式识别可为檀香快速分类及其质量评价提供新的思路和方法。

香菇挥发性成分SPME-GC-MS分析及特征指纹图谱的建立

采用顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术(SPME-GC-MS)对12个品种香菇挥发性成分进行分析,并结合聚类分析提取出42个共有香气特征成分,构建成香菇特征指纹图谱。同时图谱信息与样品共有峰信息进行相似性分析,得到其良好可靠性,且可设定相似度阈值为0.6来衡量其香气品质,或者甄别与香菇香气的差异程度;依据所建图谱信息,采用主成分分析对其他食用菌样品进行对照研究,显示香菇样品与其他食用菌样品均存在明显差异,表明该特征指纹图谱可用于香菇香气的鉴定和监控。

中药莪术GC-MS指纹图谱研究

目的研究中药莪术的GC-MS指纹图谱。方法运用GC-MS分析3种基原的18个莪术样品,所得TIC图谱采用“中药色谱指纹图谱计算机相似性评价系统”软件进行模式分析及相似度计算。通过质谱数据与文献对照检识出主要特征峰成分,并根据主要特征成分对18个样品进行SPSS聚类分析。结果3种基原18个莪术样品的相似度(全谱)计算结果较低;通过聚类分析结果可将莪术分为两类,温郁金和蓬莪术各为一类,广西莪术样品则无法成类。因此基于聚类分析结果,建立了温郁金和蓬莪术的指纹图谱共有模式,并分别具有较高的相似度,而广西莪术6个样品因成分差异较大,暂未建立指纹图谱共有模式。结论共有指纹图谱是多基原中药质量控制的基础,但多基原中药莪术GC-MS指纹图谱无法建立,提示不同基原莪术化学成分差异与药理作用的关系值得研究。

烟用香精的GC-MS指纹图谱

在卷烟生产中,烟用香精对卷烟的风格起着决定作用[1],所以稳定的烟用香精质量对卷烟内在品质的控制非常重要.目前,烟用香精的质量控制以物理指标[2]方法为主,对质量的变化反映不显著,给质量控制带来困难.……

GC-MS法结合聚类分析用于烟用香精质量控制的研究

[目的]建立烟用A#香精的GC-MS指纹图谱,为烟用香精质量控制提供新方法。[方法]采用GC-MS法结合聚类分析测定了8批次烟用A#香精。[结果]根据聚类分析结果,采用6批次烟用A#香精,建立了其GC-MS指纹图谱共有模式,显示23个共有峰。[结论]建立的A#香精GC-MS指纹图谱,色谱图中个峰分离度较好,特征明显,方法的精密度、重现性试验的RSD值均小于3%,可用于烟用香精的质量控制。

广防己挥发油的GC-MS指纹图谱研究

防己药材主要分粉防己和木防己两类,木防己包括广防己和汉中防己.广防己为马兜铃科植物广防己Aristolochia fangchi Y.C.WuexL.D.Chou.et S.M.Hwang的干燥根[1],习称"木防己"、"水防己",主产于广东、广西,具有祛风止痛、清热利水之功效[2].……

GC-MS结合聚类分析和PCA分析用于新疆小白杏杏仁油质量控制研究

采用GC-MS对新疆不同产区的15个小白杏杏仁油样品脂肪酸进行分析鉴定,以系统聚类和相似度法优选了13个样品,构建了新疆小白杏杏仁油脂肪酸指纹图谱,共定性12个组分,占总量的85.7%。依据所建立的指纹图谱信息,采用PCA分析法对其他13种不同油脂进行对照研究,显示各油脂样品与小白杏杏仁油均存在明显差异。表明该色谱指纹图谱可用于新疆小白杏杏仁油的鉴定与质量控制。

建立火场样品中汽油残留物ATD-GC-MS检验结果的评价方法

目的建立火场中汽油燃烧残留物ATD-GC-MS检验结果评价方法。方法将模拟燃烧样品用ATD-GC-MS法检验,检验结果通过对芳烃、烷烃、茚满、和萘系列的4个特征离子色谱图与已知汽油作比较,并利用向量夹角法计算样品与汽油色谱指纹图的相似度来对检验结果作评价。结果有汽油作助燃剂的模拟燃烧样品与汽油色谱指纹图的相似度一般大于90%,无汽油作助燃剂的样品则在60%以下。结论利用样品的4个特征离子色谱图与已知汽油作比较,并结合样品与汽油色谱指纹图相似度的计算,能对检验结果作出客观、可靠和准确的评价。

芜菁子挥发油GC-MS指纹图谱的建立

建立新疆芜菁子药材挥发油的GC-MS指纹图谱,为芜菁子药材的质量评价和鉴定提供基础数据。应用气相色谱-质谱联用技术对10批次芜菁子挥发油进行指纹图谱分析,采用指纹图谱软件及SPSS统计软件对10批次芜菁子挥发油的数据进行相似度评价及聚类分析。GC-MS指纹图谱符合技术要求,重现性、精密度和稳定性都较好,聚类分析结果可分为3大类。方法简单、准确可行,可为芜菁子药材的质量控制和鉴定提供了科学依据。

硅烷化GC-MS指纹图谱在卷烟品牌分析中的应用

采用硅烷化衍生化法结合气相色谱-质谱(GC-MS)法对卷烟烟丝中的主要化学成分进行检测,获得了21个卷烟样品的烟丝硅烷化GC-MS指纹图谱数据,并应用聚类分析和主成分分析法对烟丝硅烷化GC-MS指纹图谱数据进行综合评价。结果表明,该方法可用于不同品牌卷烟的比较和区分,硅烷化成分的含量分布特征能反映不同品牌卷烟的特性,可为卷烟品牌的风格表征、品质维护和真伪鉴别提供参考。

基于GC-MS建立花椒挥发油指纹图谱及在汉源红花椒鉴定中的应用

本研究建立了我国西部地区红花椒和青花椒挥发油气相色谱一质谱(GC-MS)指纹图谱,并将该方法应用到汉源红花椒产地鉴别中。采用水蒸气蒸馏法提取花椒挥发油,通过GC-MS技术建立花椒挥发油指纹图谱,通过挥发油成分差异分析、聚类分析法和主成分分析法对花椒样品进行分类分析。结果表明,青花椒挥发油含量是红花椒挥发油含量的1.45倍。挥发油主要成分为萜烯类、醇类和酯类物质。红花椒指纹图谱有8个共有峰,青花椒指纹图谱有11个共有峰。聚类分析和主成分分析结果相似,所有的青花椒被分为同一组,红花椒被分为2～3组,说明不同产地红花椒挥发油化学成分之间的差异性大于青花椒。汉源红花椒指纹图谱共有峰中有5种特有物质,即崖柏烯,乙酸松油酯,乙酸橙花酯,乙酸香叶酯和1-石竹烯,可作为汉源红花椒产地鉴别的依据。本实验为不同产地花椒产地鉴定提供了实验基础,为汉源花椒建立了特征指纹图谱。

缩泉丸挥发油GC-MS标准指纹图谱的建立

目的:建立缩泉丸挥发油GC-MS标准指纹图谱,分析缩泉丸挥发油的化学组成。方法:采用水蒸气蒸馏法提取挥发油,运用GC-MS联用技术进行分析,对质谱数据进行解析,以32号峰为内参,线性插值法获得全局校正图谱,计算均值,生成缩泉丸挥发油标准指纹图谱,不同批次之间以相关系数和夹角余弦进行相似度评价。结果:建立了缩泉丸挥发油标准指纹图谱,相似度结果均大于0.96;从缩泉丸挥发油中共鉴别出35个成分。结论:建立的标准指纹图谱准确可靠,可为GC-MS指纹图谱建立提供一个参考。

GC-MS在石油组分指纹信息分析中的应用

采用气相色谱-质谱的方法对胜利油田的原油组分进行了定性分析,同时利用碳优势指数、主碳峰和姥鲛烷与植烷的浓度之比等参数对原油指纹信息进行分析。通过组分分析,共定性了原油中的103种化合物,其中饱和链烷烃的质量分数为89.86%。通过指纹信息分析,确定了胜利油田原油的成熟度高(碳优势指数=1.026 7),母质类型好。原油沉积环境属于海相还原沉积环境(姥鲛烷与植烷之比<1)。

基于HPLC、GC指纹图谱及化学计量学的金莲花质量评价研究

目的:建立金莲花药材的高效液相色谱(HPLC)、气相色谱(GC)指纹图谱,运用化学计量学方法,对不同产地金莲花药材的化学成分差异进行分析,为金莲花全面质量控制和综合利用提供参考。方法:分别采用HPLC、GC法对27批不同产地的金莲花药材进行分析,建立相应的色谱指纹图谱。利用偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)对不同产地金莲花药材的成分差异进行比较。结果:金莲花HPLC指纹图谱有15个共有峰,指认出4个色谱峰。GC色谱指纹图谱有8个共有峰,确认了5个色谱峰。基于PLS-DA分析及变量权重重要性排序(VIP)值,标记出9个对差异贡献较大的成分。结论:此研究建立的HPLC及GC指纹图谱可为金莲花的整体质量评价及控制提供依据。

GC-MS指纹图谱结合多元统计方法用于香精质量差异分析

结合多元统计分析比较香精香料存在的质量差异从而对其质量进行控制。提取A、B、C 3类香精共198批样品的GC-MS指纹图谱,通过主成分分析(PCA)建立不同类样品共有模式,找出影响该类香精质量稳定性的化学成分;再对3类香精进行PCA分析找出造成不同组香精有差异的化学成分;结合偏最小二乘-判别分析(PLS-DA)方法对香精样品进行分类(P>0.05),将25批香精样品作为测试集进行基于PLS-DA算法的模式识别,3类香精识别率达到100%。该分析方法对香精质量控制提供依据,针对某一质量波动的成品香精,可通过对差别成分的调整进行质量控制。