高家坤, 陸 瑋,2, 湯有宏,2, 唐 林,2, 姜 利,2, 周慶伍

(1.安徽古井貢酒股份有限公司，安徽亳州 236820；2.安徽省固態(tài)發(fā)酵工程技術(shù)研究中心，安徽亳州 236820)

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基于DRAUG和奇異值分解探究大曲中揮發(fā)性組分貢獻的規(guī)律

高家坤1, 陸 瑋1,2, 湯有宏1,2, 唐 林1,2, 姜 利1,2, 周慶伍1

(1.安徽古井貢酒股份有限公司，安徽亳州 236820；2.安徽省固態(tài)發(fā)酵工程技術(shù)研究中心，安徽亳州 236820)

[目的]研究大曲中占主要貢獻的風(fēng)味物質(zhì)，探究各風(fēng)味物質(zhì)間的相關(guān)性，為研究大曲及大曲酒中風(fēng)味物質(zhì)提供參考。[方法]從車間隨機選取12塊大曲作為樣品，應(yīng)用頂空-固相微萃取(HS-SPME)結(jié)合三重四級桿氣質(zhì)聯(lián)用(GC-QQQ)全掃描技術(shù)分析大曲中揮發(fā)性組分，以峰面積作為原始數(shù)據(jù)矩陣，使用DRAUG算法計算出數(shù)據(jù)中的主要組分數(shù)，然后使用奇異值分解計算出原始數(shù)據(jù)的特征值、特征向量，經(jīng)特征向量將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一系列主成分，對這些曲塊進行分類，最終以綜合得分的形式對各塊大曲進行排序。[結(jié)果] 大曲的主要風(fēng)味物質(zhì)主要指向2-戊基呋喃、酚類物質(zhì)、酯類物質(zhì)；供試樣品中B17號樣品風(fēng)味最好，B33號樣品風(fēng)味最差；酯類物質(zhì)間的相關(guān)系數(shù)大于0.8。[結(jié)論] 大曲的主要風(fēng)味物質(zhì)為酚類物質(zhì)、酯類物質(zhì)，酯類物質(zhì)間的相關(guān)性強。

大曲；頂空-固相微萃?。惶卣髦?；特征向量

大曲是以小麥為主的谷物原料通過生物發(fā)酵而得到，經(jīng)粗粉碎后加水壓成磚狀曲塊，人工控制在一定溫度、濕度下培育而成的生物制劑。大曲經(jīng)發(fā)酵后富含多種微生物，如芽孢桿菌、曲霉菌、釀酒酵母等；以及各種酶系，如糖化酶、蛋白酶等。利用大曲釀造白酒是我國白酒釀造的關(guān)鍵和區(qū)別于世界上其他知名蒸餾酒的重要技術(shù)特征[1]。大曲是白酒釀造過程中重要的微生物、酶類、香氣物質(zhì)和香氣物質(zhì)前體物質(zhì)的主要來源，其質(zhì)量直接關(guān)系到白酒的出酒率和品質(zhì)。因此，大曲本身就是一種香味物質(zhì)的富集物，所謂的曲香正是一種表現(xiàn)。因此，研究大曲的主要香味物質(zhì)，具有重要意義。

對于大曲中風(fēng)味物質(zhì)的研究，呂云懷等[2]使用頂空-固相微萃取(HS-SPME)分析了大曲中揮發(fā)性成分的種類，而該試驗從統(tǒng)計學(xué)的角度，采用化學(xué)計量學(xué)手段和HS-SPME技術(shù)提取中大曲中揮發(fā)性成分的主要信息。

筆者從釀酒車間隨機選取了12塊大曲作為樣品，應(yīng)用HS-SPME結(jié)合三重四級桿氣質(zhì)聯(lián)用(GC-QQQ)全掃描技術(shù)分析了大曲中揮發(fā)性組分[3-4]，以各樣本中解析出的揮發(fā)性組分峰面積作為原始數(shù)據(jù)矩陣，使用DRAUG算法計算出數(shù)據(jù)中的主要組分數(shù)，然后使用奇異值分解計算出原始數(shù)據(jù)的特征值、特征向量，經(jīng)特征向量將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為一系列主成分，對這些曲塊進行分類，最終以綜合得分的形式將結(jié)果展現(xiàn)出來，可為研究大曲及大曲酒中風(fēng)味物質(zhì)提供一定的參考。

1　材料與方法

1.1材料大曲樣品，古井貢酒制曲車間提供。挑選12塊大曲，序號分別以B5、B9、B15、B17、B25、B33、C6、C8、C33、C34、C42、C43表示，分別粉碎過40目篩，混合均勻。

50/30 μm DVB/CAR/PDMS 固相微萃取頭，手動SPME進樣器，20 mL頂空瓶，固相微萃取儀，Agilent 7000C三重四級桿氣質(zhì)聯(lián)用儀。

1.2方法

1.2.1頂空固相微萃取(SPME)條件。選取50/30 μm DVB/CAR/PDMS 固相微萃取頭，第1次使用時需于氣相色譜進樣口250老化1 h。

樣品處理：取8 g樣品溶于25 mL酒精度為10%的乙醇溶液中，浸泡過夜后，在10 000 r/min，15 ℃條件下離心15 min，取8 mL上清液于頂空瓶中，加入1 g鹽和磁子，置于加熱溫度50 ℃、轉(zhuǎn)速800 r/min的固相萃取儀下加熱平衡20 min，然后插入萃取頭，再萃取40 min，GC-QQQ進樣口解析7 min，進行全掃描分析。

1.2.2三重四級桿氣質(zhì)聯(lián)用儀(GC-QQQ)分析條件。氣相色譜條件：毛細管色譜柱為CP-Wax，規(guī)格50 m×250 μm×0.2 μm；手動無分流進樣，進樣口溫度230 ℃；程序升溫條件：初始溫度為35 ℃，以2 ℃/min的速率升溫到60 ℃，保持4 min，再以4 ℃/min的速率升溫到90 ℃，保持4 min，最后以6 ℃/min的速率升溫到195 ℃，保持15 min；載氣：高純度氦氣，流速為1 mL/min[5]。

質(zhì)譜條件：EI離子源，電子能量70 eV，質(zhì)量掃描范圍為30～500 amu，離子源溫度為230 ℃，傳輸線溫度為195 ℃。

1.2.3定性分析。檢出揮發(fā)性組分物質(zhì)的質(zhì)譜圖，通過與標準譜圖(Nist11.L)對比鑒定，可能性大于70%的予以確認。該試驗以峰面積粗略表示各物質(zhì)的含量，最終選擇出34種揮發(fā)性物質(zhì)作為大曲樣品的變量。

1.3數(shù)據(jù)處理方法主成分分析有多種數(shù)值計算方法，可采用計算協(xié)方差矩陣的特征向量，奇異值分解(Singular Value Decomposition，SVD)是其中一種普遍的算法，其基本原理是譜分解原理。主成分分析的最終效果是，對原始數(shù)據(jù)中的變量進行降維，在盡可能保留原始數(shù)據(jù)中信息的同時，獲得少數(shù)變量[6]。

DRAUG算法[7]的基本思路是構(gòu)造一個與原始數(shù)據(jù)矩陣相同大小、秩為1的矩陣，與原始數(shù)據(jù)矩陣相加，得到增廣矩陣。外加矩陣的信息干擾了原始數(shù)據(jù)矩陣中的主因子信息，而與隨機誤差有關(guān)的次要因子信息未受影響。對原始矩陣和增廣矩陣分別進行PCA，然后在不同因子水平下比較各自殘余矩陣的方差，如果不存在顯著性差異，說明殘余矩陣基本包含全部次要因子信息，此時的因子水平即是主因子數(shù)(主成分數(shù))。相比于其他的主因子數(shù)估計方法，DRAUG算法在信號重疊程度，組分的微量或痕量程度以及噪聲水平方面所能承受的極限較強，是一種較準確的主因子數(shù)計算方法。

該試驗首先使用DRAUG算法確定原始數(shù)據(jù)的主因子數(shù)，然后經(jīng)過奇異值分解，得到特征值和特征向量，由特征向量可判斷出各主成分所反映的指標物質(zhì)；將原始數(shù)據(jù)矩陣進行轉(zhuǎn)置，對轉(zhuǎn)置矩陣進行奇異值分解，根據(jù)得到的第1主成分、第2主成分，對大曲樣品進行分類；轉(zhuǎn)置矩陣奇異值分解后，根據(jù)得到的主成分向量和相應(yīng)的方差比(各因子貢獻率)，得到各樣品的綜合得分；使用相關(guān)性函數(shù)計算各物質(zhì)間的相關(guān)系數(shù)。

2　結(jié)果與分析

2.1特征組分構(gòu)造數(shù)據(jù)矩陣，矩陣的行向量為同一樣品、不同物質(zhì)的峰面積數(shù)據(jù)，列向量為同一物質(zhì)、不同樣品的峰面積數(shù)據(jù)，矩陣大小為12×34，使用DRAUG算法對其進行處理，rank = 6，stdrank = 0，再使用奇異值分解算法，計算荷載向量矩陣。表1中各列的荷載向量即各列向量，由表1可知，第1主成分(PC1)反映的組分指標主要有2-戊基呋喃、2,6-二叔丁基-1,4-苯二酚、2,6-二叔丁基-4-(1-)異丁基苯酚、2-甲基丁酸乙酯、2-辛酮、苯乙烯、2,5-二甲基-3-n戊基吡嗪、1-壬醛、石竹烯等，主要指向呋喃、酚類物質(zhì)、酮類物質(zhì)；第2主成分(PC2)反映的組分指標主要有棕櫚酸乙酯、己酸乙酯、十四酸乙酯、油酸乙酯、苯甲醛、亞油酸乙酯、十五酸乙酯、十二酸乙酯等，主要指向酯類物質(zhì)、醛類物質(zhì)；第3主成分(PC3)反映的組分主要有喇叭醇、3-甲基-1-丁醇、苯乙醇、5-甲基-2-己酮等，主要指向醇類物質(zhì)；第4主成分(PC4)反映的組分主要有3-辛醇、壬酸乙酯、13-甲基十四酸乙酯、癸酸乙酯。因此，可以初步判斷以上揮發(fā)性物質(zhì)為大曲的主要風(fēng)味物質(zhì)，主要指向2-戊基呋喃、酚類物質(zhì)、酯類物質(zhì)。

表1　34種物質(zhì)的特征向量

接下表

續(xù)表1

2.2樣品分類表2是12個大曲樣品的第1主成分、第2主成分數(shù)據(jù)，圖1是由12個大曲樣品的第1主成分為橫坐標，第2主成分為縱坐標，作散點圖而得。由圖1可知，12個大曲樣本可分為5簇，4號(B17)樣和其他樣品分開較遠，單獨為一簇，命為1簇；2號(B9)、7號(C6)、12號(C43)、10號(C34)樣比較接近，可分為一簇，命為2簇；1號(B5)、3號(B15)、9號(C33)、11號(C42)樣比較接近，命為3簇；8號(C8)單獨為一簇，命為4簇；5號(B25)、6號(B33)比較接近，命為5簇。

表2大曲樣品的第1、第2主成分數(shù)據(jù)

Table 2Data of the first and second principal component in Daqu samples

樣本名Nameofeachsample樣本號NumberofeachsamplePC1PC2B51號-100835440-91596604.70B92號190188398103744729.00B153號-64087226-86568199.10B174號844198154-39581104.20B255號-17007548217077910.33B336號-233845334-41346252.30C67號-66619100100361486.90C88號-117383907172255221.40C339號-133922256-84215743.40C3410號-49834633-3056777.05C4211號-74317077-127936287.00C4312號-2346609680861620.27

圖1　各樣品的分類Fig.1　Classification figure of each sample

2.3綜合得分以每個主成分所對應(yīng)的特征值占所提取的主成分總的特征值之和的比例作為權(quán)重，計算主成分綜合得分，再根據(jù)綜合得分值對12個大曲樣品進行排序，綜合得分越高，說明大曲風(fēng)味越好，由此可以對大曲風(fēng)味進行評定。由表3可得，B17號樣品得分最高，風(fēng)味最好，其次是B9號樣品，再其次是C43號樣品，得分最低的是B33號樣，該號樣大曲風(fēng)味最差。

表3　綜合得分排序

2.4物質(zhì)間的相關(guān)系數(shù)當相關(guān)系數(shù)小于0.3時，兩指標無相關(guān)；當相關(guān)系數(shù)介于0.3 ～ 0.5時，兩指標低度相關(guān)；當相關(guān)系數(shù)介于0.5 ～ 0.8時，兩指標顯著相關(guān)；當相關(guān)系數(shù)大于0.8時，兩指標高度相關(guān)。由表4可看出，酯類物質(zhì)間的相關(guān)系數(shù)較高，即相關(guān)性較強。也就是說，當同一樣品中某種酯含量較高時，其他酯類物質(zhì)的含量一般也會較高。

3　結(jié)論與討論

該試驗通過采用DRAUG算法來確定需提取的主成分個數(shù)，相比于僅按方差貢獻率來人為地判斷待提取的主成分數(shù)，解決了現(xiàn)有技術(shù)中的主觀性問題，從而使最終計算的綜合得分更加準確。根據(jù)對大曲樣品進行全掃描的定性數(shù)據(jù)，初步推斷出大曲中的主要風(fēng)味物質(zhì)為酚類物質(zhì)、酯類物質(zhì)，而且，酯類物質(zhì)的相關(guān)性較強。

該試驗僅是對大曲中揮發(fā)性組分進行定性的初步探究，后期會繼續(xù)采集樣本，對前期結(jié)果進行驗證，并嘗試建立定量方法，以對主要風(fēng)味物質(zhì)的判斷更加準確。

表4　物質(zhì)間的相關(guān)系數(shù)

[1] 邢鋼,敖宗華,王松濤,等.大曲揮發(fā)性成分動態(tài)變化研究[J].釀酒科技,2014(9):1-4，8.

[2] 呂云懷,王莉,汪地強,等.不同香型白酒大曲風(fēng)味物質(zhì)與其產(chǎn)品風(fēng)格特征關(guān)系的分析[J].釀酒科技,2012(7):72-75.

[3] 陳勇,陳澤軍,周瑞平,等.頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜法測定大曲中的揮發(fā)性組分[J].中國調(diào)味品,2013(2):70-75.

[4] 張春林,敖宗華,炊偉強,等.固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜法分析中高溫大曲發(fā)酵、貯存過程中揮發(fā)性風(fēng)味成分的變化[J].食品與發(fā)酵工業(yè),2011(4):198-203.

[5] 鄧靜,王遠興,陳赟喆,等.頂空-三重串聯(lián)四極桿氣-質(zhì)聯(lián)用法測定靖安白茶香氣成分[J].食品科學(xué),2013(22):115-118.

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Study on Contribution of Volatile Constituents in Daqu Based on DRAUG and SVD

GAO Jia-kun1, LU Wei1,2, TANG You-hong1,2et al

(1.Anhui Gujing Gongjiu Co., Ltd., Bozhou, Anhui 236820; 2.Anhui Research Center for Engineering Technology of Solid-state Fermentation, Bozhou, Anhui 236820)

[Objective] To study major flavoring compositions of Daqu and correlations between flavoring compositions to provide

for studies of Daqu and flavoring substances of Daqu liquor.[Method] Twelve blocks of Daqu were randomly selected from a workshop as samples, in which flavoring compositions were determined by headspace solid-phase microextraction(HS-SPME) and scan mode of gas chromatography coupled to triple quadrupole mass spectrometry (GC-QQQ).The original data matrix contained peak areas of volatile components tested.Afterwards, DRAUG was used to calculate the number of primary components in the initial data.Then SVD algorithm was used to calculate eigenvalues and eigenvectors of the initial data.Meanwhile, the data were translated into a series of principal components by eigenvectors.These blocks of Daqu were classified.Finally the composite score of every block of Daqu was sorted.[Result] 2-pentyl-furan, phenolics, and esters were main flavoring compositions of Daqu; sample B17 had the best flavor, and sample B33 had the worst flavor; the correlation coefficient between esters was greater than 0.8.[Conclusion] Major flavoring components in Daqu are phenolics and esters, and there is a substantial correlation between esters.

Daqu; HS-SPME; Eigenvalue; Eigenvector

高家坤(1970- )，男，安徽亳州人，助理工程師，從事白酒工業(yè)發(fā)酵研究。

2016-06-27

TS 261

A

0517-6611(2016)23-056-04