花果类香气成分协同作用研究

来源 :江南大学 | 被引量 : 2次 | 上传用户:david_jts
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花果类天然产物作为食品添加剂重要的部分,其特征香气深受人们的喜爱,而与之相关的香精香料产品已广泛应用于食品、医药、烟草、纺织、皮革、造纸等行业,与国民经济和人民生活紧密相关。目前国内自主开发的大多数花果类香精产品,其特征香气协调性、逼真性和天然感不够,严重制约了我国香料香精及其相关行业的快速发展。本论文通过实验研究和理论分析相结合的方法,以花果类(红枣、水蜜桃、苹果、玫瑰、薰衣草)为研究对象,利用气相色谱质谱技术,建立天然花果类微量关键香气成分的分析方法。同时基于协同作用的新方法,探究不同香韵及香气物质之间的相互作用,总结归纳出香气物质分子结构特点与协同效应之间的关系,找出不同香气物质协同效应的内在规律,从而实现对花果类特征香气的有效调控。本论文比较了固相微萃取(SPME)、热脱附(TDS)、水蒸气蒸馏三种方法研究红枣香气成分,发现SPME为最优方法,并从线性范围、检出限、定量限、回收率等角度考察SPME-GC-MS方法的可靠性,最终结果表明该方法能准确、有效的分析花果类中的香气成分。进一步,基于可视化的解卷积技术对红枣和玫瑰中的重叠峰进行拆分,如对丁二酮与戊醛、香茅醛与橙花醚等物性性质、保留时间接近的多个重叠峰进行了有效的分解。结果表明,采用可视化的解卷积技术可以从复杂基质中提取、纯化出单一组分,并构建干净的谱图,并大大提高了香气成分的匹配准确性。通过以上实验,构建了一种快速、准确分析花果类微量香气成分的新方法。基于上述新方法,本论文对花果类(红枣、水蜜桃、苹果、玫瑰、薰衣草)中香气成分进行了研究,发现红枣中己醛(354.68-764.28μg/kg)、苯甲醇(162.12-578.02μg/kg);水蜜桃中己醇(2442.54-17991.25μg/kg)、(E)-2-己烯醛(2169.55-7077.94μg/kg);苹果中(E)-2-己烯醛(1375.05-5450.04μg/kg)、己醛(1031.25-5302.63μg/kg);薰衣草中乙酸芳樟酯(513.11-882.36 mg/kg)、芳樟醇(389.82-522.35 mg/kg);玫瑰中己醇(128.34 mg/kg)、乙酸苯乙酯(115.14 mg/kg)是含量较大的香气成分。而通过GC-O和OAV分析,表明红枣中己醛(OAV:39-85;AI:8.7-9.4)、(E)-2-辛烯醛(OAV:32-70;AI:6.5-8.5),水蜜桃中4-甲基-4-巯基-2-戊酮(AI:3.2)、丙位癸内酯(AI:3.2),苹果中丁酸乙酯(OAV:85-613;AI:7.2-8.5)、3-甲基丁醛(OAV:2-7;AI:2.3-5.4),薰衣草中芳樟醇(AI:5.9-6.7)、乙酸芳樟酯(AI:6.2-7.7),玫瑰中乙位突厥烯酮(FD:256)、香叶醇(FD:256)是主要香气贡献成分。基于构建的花果类不同香气成分和香韵相互作用的新方法,研究了红枣、水蜜桃、苹果、玫瑰、薰衣草中香气成分之间的相互作用,发现结构相同或者香气接近成分之间更容易发生协同、加成作用,而不同香韵或者结构差异较大的香气成分之间往往发生掩盖作用。如2,5-二甲基吡嗪与2-甲氧基-3,5-二甲基吡嗪、己醛与反-2-己烯醛之间组合时,实验与理论阈值的比值均小于0.5,呈现出着强烈的协同作用;而2,5-二甲基吡嗪与反-2-己烯醛、丙位辛内酯与2,5-二甲基吡嗪、己醛与己酸之间组合时,表现出较大的实验阈值与理论阈值的比值,分别为3.83、3.38、2.24,表明它们之间存在着明显的相互掩盖效应。课题中采用Steven模型(n指数)研究香气成分之间作用关系,分析结果表明,香气成分的n差值在0-0.1之间时,基本表现为协同作用,如丙位癸内酯与丁位癸内酯(0.07)、香叶基丙酮与甲位香茅醇(0.06)、(E)-2-己烯醛与(E)-2-庚烯醛(0.04);而n差值大于0.1、小于0.2时,多数表现为加成作用,如己醇与乙酸乙酯(0.15)、叶醇与1-辛烯-3-酮(0.2)、乙酸熏衣草酯与丁酸己酯(0.14);而n差值大于0.2时,基本上表现为掩盖作用,如1-辛烯-3-醇与2-庚酮(0.26)、樟脑与4-松油烯醇(0.28)、3-巯基己醇与甲位香茅醇(0.3)。课题中采用优势香气模型研究了香气成分作用模式与主导性之间的关系,结果表明,不同相互作用组合之间的优势香气区域各不相同,作用模式与主导性具有高度一致的对应性。如2-壬酮与(E,E)-2,4-己二烯醛等相互之间存在掩盖作用,优势区域的大小、形状不对称,表明这两个香气成分在香气强度值和识别概率上存在强弱之分,同时正确识别这两个成分的概率大大降低;香茅醇和香叶醇等相互之间存在协同作用,各自的优势区域大小接近、形状对称,表明这两个香气成分具有等同的主导能力,同时正确识别这两个成分的概率高。实验中研究了香韵之间的相互作用,结果表明,不同香韵之间往往发生掩盖或者加成作用。如在S型曲线法中,果香与甜香、果香与烤香、甜香与青香等香韵组合时,比值分别为0.65、0.68、0.59,表明这些组合之间存在着较强的加成作用。而果香与酸香、甜香与酸香、青香与酸香之间进行组合时,实验阈值与理论阈值之间的比值较大,分别为1.58、2.57、1.58,表明它们之间存在着强烈的掩盖作用。
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