1 樣品前處理方法
1.1 Heracles電子鼻檢測樣品制備每個樣品共做3個平行樣,分別稱量一定量牛奶樣品于電子鼻專用頂空瓶中，使用PTFE隔墊密封，將準(zhǔn)備好的樣品置于自動進樣器裝置上，待分析。
1.2 Astree電子舌檢測樣品制備
樣品準(zhǔn)備：取一定量的牛奶樣品，離心后,吸取濾液1 mL,定容到80 mL。分別取20 mL置于電子舌頭專用燒杯中，將準(zhǔn)備好的樣品置于自動進樣器裝置上，待分析。
2 檢測結(jié)果
2.1 Heracles電子鼻檢測結(jié)果
2.1.1原始數(shù)據(jù)
圖1 兩個樣品譜圖對比
2.1.2主成分分析
PCA是將采集到的氣味成分的種類和含量作為變量，通過向量變化以更直觀的形式體現(xiàn)樣品間的氣味組成差異，圖2為原始PCA圖（以所有色譜峰為變量）。第一主成分（PC1）與 第二主成分（PC2）的貢獻率之和達(dá)到了 99.6141%，能較為完整的代表樣品的全部信息；樣品間的差異主要反應(yīng)在橫軸上距離的遠(yuǎn)近（第一主成分貢獻率顯著 93.823%）。2個樣品在主成分分析圖上的區(qū)分指數(shù)達(dá)到（Discrimination Index）99，說明超快速氣相色譜電子鼻（Heracles）能夠基于氣味的差異，有效區(qū)分2個牛奶樣品。
圖2 原始PCA圖(以所有色譜峰為變量)
注：（常溫奶樣品編號記為T，鮮牛奶樣品編號記為MRC）
Discrimination power參數(shù)是根據(jù)化合物在不同組樣品中的分布計算得來， 若化合物的分布差異較大，例如某組含有此化合物而另外一組中未檢出此化合物，則計算出的Discrimination power越接近于1。若化合物在各組中分布較為均勻，則discrimination power 參數(shù)計算結(jié)果趨近于0。對于篩選出的差異化合物組分使用Arochembase數(shù)據(jù)庫進行檢索，嘗試定性和查找化合物的氣味屬性及閾值信息，可以衡量此化合物在氣味中的貢獻程度大小。
圖3 Discrimination Power功能
2.1.3 化合物定性及含量對比利用雙柱保留指數(shù)對上述化合物進行定性；由于FID檢測器為質(zhì)量型檢測器，出峰面積大則含量高，積分面積可直觀反映化合物在樣品中的相對含量高低。表1對各組分進行數(shù)據(jù)庫檢索定性。根據(jù)化合物的相對含量結(jié)合數(shù)據(jù)庫中的閾值信息，可以結(jié)合準(zhǔn)確含量等信息來計算樣品中重要化合物的氣味活度值(OAV)。
表2 2個牛奶樣品中重要差異性氣味化合物成分定性及分布對比
2.2 Astree電子舌檢測結(jié)果
2.2.1 主成分分析（PCA)
傳感器的信號被整合到可以通過多維統(tǒng)計工具計算的數(shù)據(jù)矩陣中，選擇所有傳感器的信號生成基于主成分分析（PCA）的滋味分布圖（圖4），它顯示了兩個樣品的味道的接近程度。從圖4可以看出：第一主成分 （PC1）與第二主成分（PC2）的貢獻率之和達(dá)到了99.99%，能很好地反映樣品的實際情況。樣品在電子舌主成分分析圖上的區(qū)分指數(shù)達(dá)到98，說明基于味覺上的差異能有效區(qū)分樣品。
圖4 樣品的滋味分布圖（注：1為常溫奶；2為鮮牛奶）
2.2.3 滋味評定（Taste Ranking）ASTREE電子舌還提供了一種對于樣品滋味進行評定的功能。Taste Ranking 功能可直接得到所有樣品之間的相對酸咸鮮的排序，此外還有標(biāo)準(zhǔn)添加模式，可對自定義的甜味，苦味，辣味，澀味等味道進行相對排序。
圖5滋味排序功能直接給出的酸、咸、鮮的相對排序
以電子舌所測的樣品相對的酸咸鮮排序數(shù)據(jù)，繪制基本的滋味雷達(dá)圖。
圖6 相對滋味排序雷達(dá)圖
電子舌的滋味排序結(jié)果如圖5所示：酸味：鮮牛奶②?常溫奶① ；
咸味：常溫奶①?鮮牛奶② ；
鮮味：常溫奶①?鮮牛奶② 。
3 結(jié)論
通過使用電子鼻和電子舌對兩種牛奶樣品進行檢測，發(fā)現(xiàn)電子鼻和電子舌可以有效區(qū)分兩種牛奶樣品，說明這兩種牛奶樣品無論在氣味上還是滋味上兩個樣品都存在明顯的差異。
儀器自帶的不同的模型可以達(dá)到不同的應(yīng)用目的，例如樣品區(qū)分、質(zhì)量控制、貨架期、模型人工感官進行感官得分預(yù)測等等。本次檢測由于只提供了兩種樣品，樣品數(shù)量有限，后期可收集更多樣品并結(jié)合感官的品評結(jié)果進行關(guān)聯(lián)性分析，結(jié)合輔助儀器或標(biāo)準(zhǔn)品從而更加準(zhǔn)確的確定風(fēng)味重要組成成分，并利用這些分析成果為優(yōu)化產(chǎn)品風(fēng)味和配方提供支持，或輔助優(yōu)化加工工藝、為產(chǎn)品質(zhì)量控制提供幫助。
來源：濟南感官分析研究中心，作者：曾紅艷，未經(jīng)授權(quán)禁止以任何形式轉(zhuǎn)載或摘抄。
提醒：文章僅供參考，如有不當(dāng)，歡迎留言指正和交流。且讀者不應(yīng)該在缺乏具體的專業(yè)建議的情況下，擅自根據(jù)文章內(nèi)容采取行動，因此導(dǎo)致的損失，本運營方不負(fù)責(zé)。如文章涉及侵權(quán)或不愿我平臺發(fā)布，請聯(lián)系處理。
