不同种类山东煎饼特征风味成分差异分析
不同种类山东煎饼特征风味成分差异分析樊 月1，刘 伟1，徐 芬1，黄艳杰1，张娜娜1，李 康1，张 泓1,2,3，胡宏海1,*
（1.中国农业科学院农产品加工研究所，农村农业部农产品加工重点实验室，北京 100193；2.合肥中农科泓智营养健康有限公司，中国农业科学院合肥食品营养与健康创新研究院，安徽 合肥 238000；3.中国农业科学院农产品加工研究所主食加工技术研究院，黑龙江 哈尔滨 151900）
摘 要：采用电子鼻、电子舌、固相微萃取-气相色谱-质谱（solid-phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry，SPME-GC-MS）联用、离子色谱仪、氨基酸分析仪等现代感官分析技术对5 种山东煎饼（小米煎饼、板栗煎饼、芝麻煎饼、核桃煎饼、杂粮煎饼）中挥发性和非挥发性风味物质进行比较分析，并结合相对气味活度值分析其关键风味化合物。结果表明：电子鼻、电子舌指纹图谱可以很好地区分5 种煎饼样品，其风味化合物组成有很大差异；在此基础上，利用SPME-GC-MS共分析出24 种挥发性风味化合物，主要包括醛类、醇类、烷烃类、酸类及芳香类等。其中小米煎饼、芝麻煎饼、杂粮煎饼中关键风味化合物为壬醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚，板栗煎饼中关键风味化合物为反式-2,4-癸二烯醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚，核桃煎饼中关键风味化合物为壬醛、反式-2-壬烯醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚。板栗煎饼中葡萄糖含量最高，小米煎饼中麦芽糖含量最高。各煎饼样品中，甜味氨基酸含量最高，其次为鲜味氨基酸，且所有样品中谷氨酸含量均最高。
关键词：山东煎饼；挥发性风味物质；非挥发性风味物质；关键风味化合物；现代感官分析
山东煎饼是一种具有地域特色的传统谷物食品，通常以小麦、玉米、小米、高粱等谷物为原料磨成面糊，摊制而成，一定程度上保留了籽粒的糊粉层、胚以及胚乳等营养成分丰富部分，属于全谷物制品，富含碳水化合物、膳食纤维、蛋白质、脂肪、维生素等多种人体必需的重要营养物质，对调节居民膳食营养结构、丰富谷物深加工产品种类等起重要作用。山东煎饼以薄而香闻名，种类多样，风味独特。风味作为食品感官特性指标之一，是重要的消费限制因素，与挥发性和非挥发性化合物的组成密切相关。原料组成、加工工艺等差异均会影响产品的最终风味，每种谷物均含有其独特的风味活性化合物和风味前体物质。在加工过程中，糖和氨基酸是生成挥发性风味化合物最重要的风味前体物质，均会引起风味变化。有相关研究表明，风味形成过程中，仅有限数量的芳香活性成分对其整体香气有贡献作用。
感官分析可从香气、滋味和喜好等方面对食品品质进行综合评价，是目前综合评价食品品质的最佳方法之一。人工电子鼻和电子舌是基于哺乳动物嗅觉和味觉机理的现代感官分析仪器，可快速精确表征食品样品整体品质和属性。随着传感器阵列技术的发展，电子感测能力不断增强，从而使食品样品的感官评价更快速、更可靠。气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）联用技术是食品工业中用于气味分析的传统方法，固相微萃取（solid-phase microextraction，SPME）法是将非极性纤维萃取头暴露于分析样品顶空部分或浸入其内部以对化合物进行富集提取的技术，可以得到富含低分子质量挥发性化合物的提取物，更高效地萃取挥发性风味化合物，提高分析检测的效率和准确性，具有灵敏度高、选择性与重现性好、便捷等优点，已广泛应用于食品风味的分析研究。
山东煎饼作为一种特色主食，对其风味研究报道较少。本实验应用现代感官分析技术（电子鼻、电子舌、SPME-GC-MS、离子色谱仪、氨基酸分析仪等）对5 种不同种类山东煎饼的挥发性和非挥发性风味物质进行分析检测，对比不同煎饼的风味差异性，建立不同种类山东煎饼的风味指纹图谱，以期为山东煎饼的风味检测、产品分类以及产品质量调控提供技术支撑。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
用于分析检测的煎饼样品分别为小米煎饼、板栗煎饼、芝麻煎饼、核桃煎饼、杂粮煎饼，均购自山东济南。葡萄糖、蔗糖、麦芽糖、果糖标准品及其他试剂均为国产分析纯。
1.2 仪器与设备
PEN3便携式电子鼻 德国Airsense公司；ASTREE电子舌 法国Alpha M.O.S公司；G1701 BA型GC-MS联用仪日本岛津公司；L-8900全自动氨基酸分析仪 日本日立集团；ICS-1600离子色谱仪 美国戴安公司。
1.3 方法
1.3.1 电子鼻检测
采用PEN3电子鼻对山东煎饼样品中的气味进行检测。PEN3电子鼻传感器阵列包括10 个金属氧化物传感器，分别为W1C（对芳香性化合物敏感）、W5S（对氮氧化合物敏感）、W3C（对氨类和芳香化合物敏感）、W6S（对氢气敏感）、W5C（对烯烃和芳香性化合物敏感）、W1S（对烃类物质敏感）、W1W（对硫化氢敏感）、W2S（对醇类物质敏感）、W2W（对芳香化合物和有机硫化物敏感）、W3S（对碳氢化合物敏感）。称取样品1 g于GC-MS小瓶中，密封后60 ℃平衡20 min。样品检测前，将经活性炭处理的清洁空气通入电子鼻传感器室内，排除残留气体，通气时间为30 min，保证传感器信号正常。样品在密封状态下通过顶空抽样方式检测，载气为空气，流速为300 mL/min，清洗时间为180 s，采样时间为60 s，选择第48秒时的响应值作为特征值进行分析，此时各个传感器的信号比较稳定，能够较好地代表气味的特征，每个样品重复3 次测定。
1.3.2 电子舌检测
采用ASTREE电子舌检测系统对山东煎饼样品中的滋味进行分析，该系统配有7 个传感器、1 个Ag/AgCl参比电极和自动采样器，传感器阵列浸入到样品溶液，在平衡态下收集响应信号进行统计分析。各传感器对样品中酸、甜、苦、咸、鲜等滋味物质敏感，但敏感程度各不相同。数据采集前，需进行电子舌检测系统自检、诊断和矫正等过程，以确保电子舌传感器响应信号的可靠性和稳定性，电子舌检测系统工作温度控制在25 ℃左右。称取不同部位样品4 g，加入50 mL超纯水浸提样品，60 ℃平衡20 min，室温12 000×g离心10 min，取30 mL滤液，加超纯水定容至100 mL，作为待测液。将待测液倒入容量为100 mL的烧杯中，数据采集序列为超纯水和待测液交替进行，为使传感器响应值趋于平稳，每个样品数据采集时间为120 s，选取第120秒时的响应值作为特征值进行分析。
1.3.3 SPME-GC-MS分析
采用G1701 BA GC-MS仪对山东煎饼样品中的挥发性气味成分进行定量分析。
SPME条件：在煎饼不同部位准确称取2.000 g样品切碎于顶空萃取瓶中，用已活化好的PDMS/DVB萃取头顶空吸附60 min，将萃取头插入GC进样口解吸5 min。每个样品重复实验2 次。
GC条件：HP-5MS毛细管柱（30 m×0.25 mm，0.25 μm）；进样口温度250 ℃，不分流模式进样；载气He，流速1.0 mL/min；升温程序：毛细管柱初温35 ℃，保持5 min，以5 ℃/min升至50 ℃，保持5 min，再以5.5 ℃/min升至220 ℃，保持5 min。
MS条件：GC-MS接口温度280 ℃，离子源温度230 ℃；离子化方式：电子电离源；电子能量70 eV；质量扫描范围m/z 30～550。
定性方法：通过与软件标准谱库进行数据对比，保留相似度大于80%的化合物。
1.3.4 关键风味化合物评价
对食品整体气味有显著贡献的小部分挥发性风味化合物称为关键风味化合物。气味活度值（odor activity value，OAV）是指不同风味化合物在水中的浓度（C）与其感官阈值（T）的比值，可用于评价其对整体气味的贡献作用，在一定范围内，OAV越大说明该物质对总体风味贡献越大。将OAV最大的香气组分作为标准，其他组分的OAV与之相比，进而定义了一个新参数-相对气味活度值（relative odor activity value，ROAV），并采用ROAV对检测到的挥发性风味化合物对整体气味的相对贡献进行量化，确定关键风味化合物。对总体气味贡献最大的化合物的ROAV以100计，其他风味化合物的ROAV按下式计算：
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式中：Cri和Ti分别为各挥发性物质的相对含量/%和相对应的感觉阈值/（µg/L）；Crmax和Tmax分别为对样品总体风味贡献最大组分的相对含量/%和相对应的感觉阈值/（µg/L）。ROAV越大的组分对样品总体气味的贡献作用越大：ROAV≥1，组分为样品中的关键风味化合物；0.1≤ROAV＜1，组分对样品的总体气味具有重要的修饰作用；ROAV＜0.1，组分对总体气味无贡献作用。
1.3.5 糖类物质检测
采用ICS-1600离子色谱仪对山东煎饼样品中的糖类物质进行检测。称取0.5 g样品于离心管中，加入9 mL纯净水，60 ℃平衡30 min，12 000×g离心10 min，过滤后备用。取50 μL滤液稀释1 000 倍后取5 mL进行测试。
离子色谱检测条件：Carbo PacTMPA20色谱柱（3 mm×150 mm，6.5 μm）；淋洗液：250 mmol/L NaOH；流速：0.5 mL/min；进样量：10 μL；色谱柱温：35 ℃；检测器：脉冲安培检测器，金电极；梯度洗脱条件：A为水，B为250 mmol/L NaOH溶液；0～20 min，94% A，6% B；20～25 min，94%～45% A，6%～55% B；25～35 min，45% A，55% B；35～45 min，45%～94% A，55%～6% B。
1.3.6 氨基酸检测
利用L-8900全自动氨基酸分析仪对山东煎饼样品中氨基酸含量进行测定。通过酸水解法对样品进行前处理，准确称取100 mg样品于水解管中，每个水解管中加入10 mL 6 mol/L HCl溶液，氮吹1 min排除管内空气，于110 ℃烘箱内水解24 h。取出水解后的样品冷却至室温，混匀后过滤，并使用纯净水定容至50 mL，每个待测溶液取1 mL，氮吹挥发溶剂，加入1 mL 0.02 mol/L稀盐酸进行复溶。用一次性针管取复溶后的样品1 mL过0.22 μm的滤膜并贮存于1.5 mL夹口小瓶中，封口备用。
2 结果与分析
2.1 电子鼻分析
电子鼻通过模仿哺乳动物嗅觉系统检测和识别复杂气味，已应用于新鲜度检测、质量检测和掺假检测等食品评价领域。图1是不同山东煎饼样品的经标准化处理后的电子鼻响应值雷达图，结果表明不同煎饼样品的W1W、W5S传感器响应值差异显著，说明各样品中的氮氧化合物和硫化氢类化合物存在显著差异，且板栗煎饼和芝麻煎饼的W1W、W5S传感器响应值最大。同时，对5 种不同山东煎饼的电子鼻响应值进行了主成分分析（principal component analysis，PCA），如图2所示。第1主成分贡献率为99.47%，第2主成分贡献率为0.44%，第1主成分和第2主成分的累计贡献率达到99.91%，几乎包含了样品的全部信息，可很好地表征各样品间的差异性。不同颜色区域代表不同煎饼样品的整体气味特性分布，不同区域间的距离表明样品间的差异性。由图2可以看出，利用电子鼻响应值主成分分析可很好地区分不同煎饼样品，差异显著，其中板栗煎饼和芝麻煎饼气味较类似，与核桃煎饼、杂粮煎饼和小米煎饼气味有较大差异。
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图1 不同山东煎饼的电子鼻响应值雷达图
Fig. 1 Radar chart of electronic nose responses to various kinds of Shandong pancakes
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图2 不同种类煎饼基于电子鼻建立的指纹图谱
Fig. 2 Principal component analysis plot of electronic nose responses to various kinds of Shandong pancakes
2.2 SPME-GC-MS分析
将提取的挥发性化合物与质谱数据库进行比较，识别出相似度超过80%的组分保留。如表1所示，共鉴定出24 种风味化合物，主要包括醛类、醇类、烷烃类、酸类及芳香类等化合物，这些化合物共同构成了山东煎饼的独特风味。不同山东煎饼样品中鉴定出的风味化合物种类和含量（离子峰面积百分比）差异较大。其中，小米煎饼中鉴定出10 种挥发性化合物，板栗煎饼中鉴定出15 种挥发性化合物，芝麻煎饼中鉴定出10 种挥发性化合物，核桃煎饼中鉴定出9 种挥发性化合物，杂粮煎饼中鉴定出9 种挥发性化合物，板栗煎饼样品中挥发性风味物质明显多于其他煎饼样品。不同山东煎饼中所鉴定出挥发性化合物的不同，是由于其原料组成不同所致。煎饼面糊的不同原料组分在摊制过程中会发生不同程度的脂质氧化反应和美拉德反应等。各煎饼样品中均检测出乙酸、癸酸、4-乙烯基-2-甲氧基苯酚，说明其是煎饼中常见的风味化合物。壬醛、十三醛、2,6,11-三甲基十二烷和正十三烷在所有检测样品挥发性化合物中含量最高。除板栗煎饼外，其他样品中均检测出壬醛，壬醛可能是由于面糊发酵过程中微生物的发酵作用产生；烷烃类物质主要来源于脂肪酸氧化及氨基酸的降解代谢过程。十三醛、反式-2,4-癸二烯醛、2-丙基-1-庚醇、糖醇、正癸醇和花生酸只在板栗煎饼样品中检测出，其他样品中均未检出，可能是由于板栗经烤制后生成更多的醛类和醇类物质。醇类都具有芳香、植物芳香等特殊香气，与其他成分间存在相乘作用，对风味产生有较大影响。2,4-癸二烯醛、邻苯二甲酸二异丁酯只在芝麻煎饼中检测出，反式-2-壬烯醛只在核桃煎饼样品中检测出，辛酸只在杂粮煎饼中检测出。脂质氧化可产生醛类、酮类化合物，如辛醛、己醛、壬醛、反式-2-壬烯醛等。氨基酸、肽和糖类作为前体物质参与美拉德反应，会产生吡嗪、吡啶、吡咯、呋喃类化合物，也会产生部分醛类和酮类等。
表1 5 种山东煎饼样品中挥发性风味物质SPME-GC-MS分析结果
Table 1 Identification and peak area percentages of volatile flavor compounds in five kinds of Shandong pancakes
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注：—.未检出。
2.3 ROAV分析
挥发性化合物对食品整体风味的最终贡献不仅取决于其浓度，而且取决于其气味阈值。当化合物的感觉阈值较低时，更容易被感知。在对不同山东煎饼中各挥发性化合物进行定性分析的基础上，结合表1中各挥发性风味化合物的离子峰面积比，以ROAV为参数，确定山东煎饼样品中关键风味化合物。如表2所示，小米煎饼、芝麻煎饼、杂粮煎饼中关键风味物质为壬醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚（ROAV≥1）。萘对芝麻煎饼、杂粮煎饼总体风味有修饰作用。板栗煎饼中关键风味化合物为反式-2,4-癸二烯醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚，十三醛、正癸醇、壬酸、萘、1-甲基萘对板栗煎饼总体风味有修饰作用。对核桃煎饼风味影响较大的化合物为壬醛、反式-2-壬烯醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚，萘对核桃煎饼总体风味有修饰作用。醛类可使食品香气更加醇厚，呈现油脂味、坚果味和青草味，多数醛类对风味起积极贡献作用。壬醛有令人愉快的香味，微量醛可使食品香气更加醇厚，反式-2-壬稀醛具有青香、脂香、西瓜样品味，反式-2,4-癸二烯醛具有脂香、青香、土豆样气味。4-乙基-2-甲氧基苯酚对所有煎饼样品总体风味具有较大贡献作用，酸类化合物阈值较高，对于总体风味贡献相对较小。
表2 5 种山东煎饼样品中挥发性风味物质及对应ROAV
Table 2 Relative odor activity values of volatile flavor compounds detected in five kinds of Shandong pancakes
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注：—.未查到或未检出。
2.4 电子舌分析
在电子舌体系中味觉物质的信号由传感器获得，并以类似人味觉感受方式检测出味觉物质，经数据分析处理获得最终结果。电子舌检测已应用于生物技术样品、食品样品、体液样品、药品样品等的分析检测。判别因子分析是一种通过重新组合传感器数据优化区分性的分类技术，其优点在于使组间距离最大的同时保证组内差异最小，使各个组间的重心距离最大。通过提取不同山东煎饼的电子舌传感器响应数据，以各传感器响应信号作为自变量进行判别因子分析，如图3所示，代表单一样品整体信息特征的四边形的4 个点分别代表4 个重复样品。第1主成分和第2主成分的累计贡献率达到99.98%，不同种类山东煎饼所在区域互不重叠，各样品差异性显著，其中，小米煎饼样品分布区域和其他样品距离较远，差异尤其明显。
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图3 5 种不同种类煎饼基于电子舌建立的味觉指纹图谱
Fig. 3 Discriminant factor analysis plot of electronic tongue responses to five different kinds of Shandong pancakes
2.5 糖类物质检测结果
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图4 5 种不同种类煎饼糖类物质质量分数
Fig. 4 Contents of glucose, fructose, sucrose and maltose in five different kinds of Shandong pancakes
食品的整体风味物质由挥发性香气化合物和非挥发性味觉化合物组成，均对其整体风味有贡献作用。小分子糖类物质对甜味味觉起主要作用，同时其还会与食品体系中的氨基酸发生美拉德反应，还原糖和氨基酸之间的美拉德反应是食品热加工过程中产生香味的最重要途径之一，大部分香味化合物产生于这一反应，美拉德反应是一个复杂反应，包括许多交叉反应和分解反应，并生成一系列芳香化合物如酮、醛、醇、呋喃、吡咯、吡嗪、硫化物等。制作煎饼的玉米、小米等原料含有淀粉和小分子糖类物质，煎饼制作过程中淀粉会发生部分水解生成小分子糖类物质。这些小分子糖类物质的组成对其甜味滋味有贡献。如图4所示，所有煎饼样品中共检测出葡萄糖、蔗糖、果糖和麦芽糖4 种小分子糖类物质，其质量浓度大小顺序为麦芽糖＞葡萄糖＞蔗糖＞果糖。其中，板栗煎饼葡萄糖质量浓度最高，其他煎饼样品中葡萄糖质量浓度差异不显著；小米煎饼中麦芽糖质量浓度最高，显著高于其他样品；各煎饼样品中蔗糖和果糖质量浓度无显著差异。
2.6 氨基酸检测结果
蛋白质水解与风味的形成密切有关，氨基酸和肽是美拉德反应的重要前体物质和增强剂。此外，氨基酸可直接影响味觉，尤其是甜、咸、酸、苦和鲜味的感官感知。天冬氨酸和谷氨酸具有鲜味，而苏氨酸、丝氨酸、脯氨酸、甘氨酸和丙氨酸则为食物增添了甜味，缬氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、酪氨酸和苯丙氨酸使食物呈现苦味。各氨基酸共同作用赋予煎饼的独特风味。如表3所示，5 种山东煎饼样品中各氨基酸含量没有显著性差异，各煎饼样品中，甜味氨基酸含量最高，其次为鲜味氨基酸，且所有样品中谷氨酸含量均最高，鲜味化合物通常会增强其总体风味和口感。
表3 5 种山东煎饼样品中氨基酸质量分数
Table 3 Amino acid composition of five kinds of Shandong pancakes%
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3 结 论
本研究对5 种不同山东煎饼的挥发性风味物质和非挥发性风味物质进行了全面的比较分析，电子鼻、电子舌指纹图谱可以很好地区分5 种煎饼样品，其风味化合物组成有很大差异，在此基础上，GC-MS共鉴定出24 种风味化合物，主要包括醛类、醇类、烷烃类、酸类及芳香类等化合物，其中，小米煎饼中鉴定出10 种挥发性化合物，板栗煎饼中鉴定出15 种挥发性风味化合物，芝麻煎饼中鉴定出10 种风味化合物，核桃煎饼中鉴定出9 种化合物，杂粮煎饼中鉴定出9 种风味化合物。醛类和4-乙基-2-甲氧基苯酚对煎饼整体风味的贡献作用较大，小米煎饼、芝麻煎饼、杂粮煎饼中关键风味化合物为壬醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚，板栗煎饼中关键风味化合物为反式-2,4-癸二烯醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚，核桃煎饼中关键风味化合物为壬醛、反式-2-壬烯醛和4-乙基-2-甲氧基苯酚。板栗煎饼中葡萄糖含量最高，小米煎饼中麦芽糖含量最高，蔗糖含量和果糖含量没有显著差异。各煎饼样品中，甜味氨基酸含量最高，其次为鲜味氨基酸，且所有样品中谷氨酸含量均最高。
参考文献：
胡广甫. 杂粮谷物营养成分分析及杂粮复合营养面条预混合粉研究. 郑州: 河南农业大学, 2018.
LUO K, ZHANG G. Nutritional property of starch in a whole-grainlike structural form. Journal of Cereal Science, 2018, 79: 113-117.DOI:10.1016/j.jcs.2017.09.006.
DAMMANN K W, HAUGE D, ROSEN R A, et al. 6-Consumption and consumer challenges of wholegrain foods//Fibre-rich and wholegrain foods. Cambridge: Woodhead Publishing, 2013: 120-149.DOI:10.1533/9780857095787.1.120.
刘文营, 乔晓玲, 成晓瑜, 等. 天然抗氧化剂对广式腊肠感官品质及挥发性风味物质的影响. 中国食品学报, 2019, 19(2): 206-215.DOI:10.16429/j.1009-7848.2019.02.026.
徐幸, 舒平, 张晓鸣. 偏最小二乘回归分析乳扇在贮藏期间挥发性物质与感官特性的关系. 现代食品科技, 2016, 32(12): 314-320.DOI:10.13982/j.mfst.1673-9078.2016.12.048.
HEINIO R L, NOORT M W J, KATINA K, et al. Sensory characteristics of wholegrain and bran-rich cereal foods: a review.Trends in Food Science & Technology, 2016, 47: 25-38. DOI:10.1016/j.tifs.2015.11.002.
THIELE C, GANZLE M G, VOGEL R F. Contribution of sourdough lactobacilli, yeast, and cereal enzymes to the generation of amino acids in dough relevant for bread flavor. Cereal Chemistry, 2002, 79(1):45-51. DOI:10.1094/CCHEM.2002.79.1.45.
BREDIE W L P, BOESVELD M, MARTENS M, et al. Modification of bread crust flavour with enzymes and flavour precursors.Developments in Food Science, 2006, 43: 225-228. DOI:10.1016/S0167-4501(06)80054-3.
高春艳, 吕盛璠, 赵文辉, 等. 仿生电子鼻在危险品检测中的应用.电子技术与软件工程, 2019(1): 85.
陈栋琳. 电子鼻/舌系统设计及气-味信息融合技术应用. 吉林:东北电力大学, 2015.
BANERJEE R, TUDU B, BANDYOPADHYAY R, et al. A review on combined odor and taste sensor systems. Journal of Food Engineering, 2016, 190: 10-21. DOI:10.1016/j.jfoodeng.2016.06.001.
DI ROSA A R, LENOE F, CHELI F, et al. Fusion of electronic nose, electronic tongue and computer vision for animal source food authentication and quality assessment: a review. Journal of Food Engineering, 2017, 210: 62-75. DOI:10.1016/j.jfoodeng.2017.04.024.
PICO J, MARTINEZ M M, BERNAL J, et al. Evolution of volatile compounds in gluten-free bread: from dough to crumb. Food Chemistry, 2017, 227: 179-186. DOI:10.1016/j.foodchem.2017.01.098.
吴江超, 郭玉霞, 赵群. 国内应用SPME-GC-MS技术在食品挥发性风味物质检测中的研究进展. 农产品加工, 2017(22): 62-64.DOI:10.16693/j.cnki.1671-9646(X).2017.11.046.
刘登勇, 周光宏, 徐幸莲. 确定食品关键风味化合物的一种新方法:“ROAV”法. 食品科学, 2008, 29(7): 370-374. DOI:10.3321/j.issn:1002-6630.2008.07.082.
李颖慧, 王辉, 杨延杰, 等. 应用电子鼻评价加工型辣椒果实辣度的方法. 中国调味品, 2018, 43(12): 146-150. DOI:10.3969/j.issn.1000-9973.2018.12.028.
马泽亮, 国婷婷, 殷廷家, 等. 基于电子鼻系统的白酒掺假检测方法. 食品与发酵工业, 2019, 45(2): 190-195. DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ts.018206.
赵天霞, 沈飞, 周曰春, 等. 小麦霉菌侵染程度电子鼻快速检测方法的初步研究. 中国粮油学报, 2019, 34(6): 135-140; 146.
罗凤莲, 夏延斌, 欧阳建勋, 等. 烹制加工对板栗挥发性物质的影响. 食品科技, 2013, 38(12): 64-68. DOI:10.13684/j.cnki.spkj.2013.12.015.
黄劲松, 陈建兵, 杨小红, 等. 褐变抑制剂对贮藏期间蘑菇的感官指标及挥发性香气的影响. 食品科学, 2008(7): 448-451.DOI:10.3321/j.issn:1002-6630.2008.07.103.
MAIRE M, REGA B, CUVELIER M E, et al. Lipid oxidation in baked products: impact of formula and process on the generation of volatile compounds. Food Chemistry, 2013, 141(4): 3510-3518.DOI:10.1016/j.foodchem.2013.06.039.
BIRCH A N, PETERSEN M A, HANSEN Å S. The aroma profile of wheat bread crumb inf l uenced by yeast concentration and fermentation temperature. LWT-Food Science and Technology, 2013, 50(2):480-488. DOI:10.1016/j.lwt.2012.08.019.
PICO J, BERNAL J, GOMEZ M. Wheat bread aroma compounds in crumb and crust: a review. Food Research International, 2015, 75:200-215. DOI:10.1016/j.foodres.2015.05.051.
HANSEN A, SCHIEBERLE P. Generation of aroma compounds during sourdough fermentation: applied and fundamental aspects.Trends in Food Science & Technology, 2005, 16(1): 85-94.DOI:10.1016/j.tifs.2004.03.007.
LEE J, KIM D H, CHANG P S, et al. Headspace-solid phase microextraction (HS-SPME) analysis of oxidized volatiles from free fatty acids (FFA) and application for measuring hydrogen donating antioxidant activity. Food Chemistry, 2007, 105(1): 414-420.DOI:10.1016/j.tifs.2004.03.007.
D’ACAMPORA ZELLNER B, DUGO P, DUGO G, et al. Gas chromatography-olfactometry in food flavour analysis. Journal of Chromatography A, 2008, 1186(1): 123-143. DOI:10.1016/j.chroma.2007.09.006.
赵泽伟, 丁筑红, 顾苑婷, 等. 基于SPME-GC-MS和电子鼻分析薏苡仁油加速氧化过程挥发性成分变化. 食品科学, 2019, 40(16):1-12. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20180917-176.
贾洪锋, 邓红, 何江红, 等. 电子舌在食品检测中的应用研究进展. 中国调味品, 2013, 38(8): 12-17. DOI:10.3969/j.issn.1000-9973.2013.08.004.
KUTYLA-OLESIUK A, ZABOROWSKI M, PROKARYN P,et al. Monitoring of beer fermentation based on hybrid electronic tongue. Bioelectrochemistry, 2012, 87: 104-113. DOI:10.1016/j.bioelechem.2012.01.003.
JANCZYK M, KUTYLA A, SOLLOHUB K, et al. Electronic tongue for the detection of taste-masking microencapsulation of active pharmaceutical substances. Bioelectrochemistry, 2010, 80(1):94-98. DOI:10.1016/j.bioelechem.2010.08.006.
MORRIS W L, SHEPHERD T, VERRALL S R, et al. Relationships between volatile and non-volatile metabolites and attributes of processed potato flavor. Phytochemistry, 2010, 71(14): 1765-1773.DOI:10.1016/j.phytochem.2010.07.003.
DENG Y, LUO Y, WANG Y, et al. Effect of different drying methods on the myosin structure, amino acid composition, protein digestibility and volatile profile of squid fillets. Food Chemistry, 2015, 171:168-176. DOI:10.1016/j.foodchem.2014.09.002.
Analysis of Characteristic Flavor Components in Different Kinds of Shandong Pancakes
FAN Yue1, LIU Wei1, XU Fen1, HUANG Yanjie1, ZHANG Nana1, LI Kang1, ZHANG Hong1,2,3, HU Honghai1,*
(1. Key Laboratory of Agro-products Processing, Ministry of Agriculture and Rural Affairs, Institute of Food Science and Technology,Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100193, China; 2. Hefei CAAS Hongzhi Nutrition and Health Co. Ltd.,Hefei Academy of Food Nutrition and Health Innovation, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Hefei 238000, China;3. College of Staple Food Technology, Institute of Food Science and Technology, Chinese Academy of Agricultural Sciences,Harbin 151900, China)
Abstract: The volatile and non-volatile flavor compounds in five kinds of Shandong pancakes (incorporated with millet,chestnut, sesame, walnut and coarse cereals, respectively) were analyzed and compared by electric nose, electric tongue,solid-phase microextraction coupled to gas chromatography-mass spectrometry (SPME-GC-MS), ion chromatography, and amino acid analyzer. The key flavor compounds were identified by relative odor activity value (ROAV). The results showed that the fingerprints of electronic nose and electronic tongue could clearly distinguish among the pancake samples. A total of 24 flavor compounds were identified by GC-MS, including aldehydes, alcohols, alkanes, acids and aromatic compounds.The key flavor compounds in pancakes incorporated with millet, sesame and coarse cereals were nonanal and 2-methoxy-4-vinylphenol. Trans-2,4-decadienoaldehyde and 2-methoxy-4-vinylphenol were the key flavor compounds in pancakes incorporated with chestnut. Nonanal, trans-2-nonylaldehyde and 2-methoxy-4-vinylphenol were the key flavor compounds in pancakes incorporated with walnut. The highest contents of glucose and maltose were found in pancakes incorporated with chestnut and millet, respectively. For all pancake samples, sweet amino acids were the most abundant class of amino acids, followed by umami amino acids, and glutamic acid was the most abundant amino acid.
Keywords: Shandong pancakes; volatile compounds; non-volatile compounds; key odorants; modern sensory analysis
收稿日期：2019-05-13
基金项目：“十三五”国家重点研发计划重点专项（2017YFD0400103）
第一作者简介：樊月（1993—）（ORCID: 0000-0002-0085-6859），女，硕士研究生，研究方向为现代食品质量检测技术。E-mail: fanyue199306@163.com
*通信作者简介：胡宏海（1975—）（ORCID: 0000-0003-4361-5470），男，研究员，博士，研究方向为农产品加工理论与技术。E-mail: huhonghai@caas.cn
DOI:10.7506/spkx1002-6630-20190513-132
中图分类号：TS213.4
文献标志码：A
文章编号：1002-6630（2020）12-0173-07
引文格式：樊月, 刘伟, 徐芬, 等. 不同种类山东煎饼特征风味成分差异分析. 食品科学, 2020, 41(12): 173-179. DOI:10.7506/spkx1002-6630-20190513-132. http://www.spkx.net.cn
FAN Yue, LIU Wei, XU Fen, et al. Analysis of characteristic flavor components in different kinds of Shandong pancakes.Food Science, 2020, 41(12): 173-179. (in Chinese with English abstract) DOI:10.7506/spkx1002-6630-20190513-132.http://www.spkx.net.cn
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