宋偉,胡婉君,徐宗季,劉兵,樊艷,倪陽,楊慧萍
(南京財(cái)經(jīng)大學(xué)/江蘇省現(xiàn)代糧食流通與安全協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210023)
湖南省主要早秈稻品種揮發(fā)性物質(zhì)種類及含量
宋偉,胡婉君,徐宗季,劉兵,樊艷,倪陽,楊慧萍
(南京財(cái)經(jīng)大學(xué)/江蘇省現(xiàn)代糧食流通與安全協(xié)同創(chuàng)新中心,南京 210023)
【目的】比較湖南省不同品種早秈稻主要揮發(fā)性物質(zhì)種類及其含量的差異,探討利用稻谷揮發(fā)性成分指標(biāo)對不同品種稻谷進(jìn)行表征和區(qū)分的可能性,為稻谷儲(chǔ)藏、稻米加工及其品質(zhì)管理提供參考?!痉椒ā坎捎庙斂展滔辔⑤腿『蜌赓|(zhì)聯(lián)用技術(shù)(HS-SPME/GC-MS)對早秈稻揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行定性和定量檢測,用主成分分析法(PCA)對稻谷中揮發(fā)性成分進(jìn)行分析?!窘Y(jié)果】12種稻谷共檢測出265種揮發(fā)性物質(zhì),根據(jù)質(zhì)量不小于80,篩選出125種主要物質(zhì),包括烴類56種,醇類12種,醛類13種,酮類14種,酸酯類19種和雜環(huán)類11種;其中烷烴類、烯烴類、芳香烴類、醇類、醛類、酮類、酸酯類和雜環(huán)類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的平均比例分別為26.907%、8.417%、7.308%、5.810%、9.628%、18.626%、13.926%和6.819%,變異系數(shù)分別為19.98%、38.22%、34.67%、41.12%、28.57%、38.81%、20.13%和34.33%。所有品種均檢測到高含量的6,10,14-三甲基-2-十五烷酮。某些品種含有獨(dú)特的物質(zhì),貝殼杉-15-烯只在株兩優(yōu)819和早優(yōu)中檢測到,僅有特早含有甜沒藥烯;異植物醇、四氫薰衣草醇和香茅醇分別是株兩優(yōu)819、特早和早優(yōu)特有的醇類物質(zhì);只有早秈87含有高含量的二羥基苯乙酮;苯甲酸三硅酯僅在早優(yōu)中出現(xiàn),中早39特有氯甲酸正壬基酯,僅在株兩優(yōu)819和早秈51-4中檢測到氯甲酸正辛酯。主成分分析結(jié)果表明:烯烴類、烷烴類、醛類和雜環(huán)類是稻谷揮發(fā)性物質(zhì)的主要影響因子,烯烴類、烷烴類、醛類和雜環(huán)類的貢獻(xiàn)率分別為35.878%、19.267%、18.727%、13.596%,累計(jì)貢獻(xiàn)率為87.467%。其中烯烴類可以區(qū)分品種湘矮45、湘早32、早秈87、早秈89、早秈51-4、株兩優(yōu)819、特早、中早39、早優(yōu);烷烴類可以鑒別品種早秈89、早秈87、早51-4和特早;醛類可以明顯區(qū)分出品種株兩優(yōu)819和早秈51-4;雜環(huán)類能鑒別品種早秈51-4、早秈24和特早。【結(jié)論】湖南省早秈稻的揮發(fā)性物質(zhì)種類和含量存在明顯差異,通過主成分分析可以找出稻谷特征揮發(fā)性物質(zhì)并區(qū)分不同品種稻谷。
湖南??;早秈稻;揮發(fā)性物質(zhì);主成分分析法
【研究意義】稻谷是主要糧食作物之一,全世界大約有一半人口以稻谷為主要糧食。影響稻谷品質(zhì)的因素有很多,包括內(nèi)因和外因。研究表明揮發(fā)性物質(zhì)(包括烴類、醛類、酮類、醇類、酸酯類、雜環(huán)類)是評價(jià)稻谷品質(zhì)的重要因子[1-7]。研究不同品種稻谷的揮發(fā)性物質(zhì),對不同品種稻谷的區(qū)分和稻谷品質(zhì)的判定有重要意義[8-11]?!厩叭搜芯窟M(jìn)展】近年來研究者大多利用電子鼻、氣質(zhì)聯(lián)用技術(shù)研究稻谷中揮發(fā)性物質(zhì)。宋偉等[12]、鄒小波等[13]基于電子鼻技術(shù)檢測稻谷的氣味變化來反映稻谷的霉變程度,具有一定的可行性;BRYANT等[14]利用SPME/GC-MS技術(shù)研究香米和非香米中揮發(fā)性成分,發(fā)現(xiàn)香米比非香米多一種物質(zhì)即2-乙酰-1-吡咯啉(2-AP);苗菁等[15]綜合固相微萃取和同時(shí)蒸餾兩種方法,提取出對米飯風(fēng)味起關(guān)鍵作用的10種物質(zhì);林家永等[16]用GC-MS分析稻谷揮發(fā)性物質(zhì),有醇類、醛類、酮類、酯類、烴類、有機(jī)酸類以及雜環(huán)類化合物等6大類物質(zhì),其中含量最多的是醛類?!颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】稻谷的揮發(fā)性物質(zhì)種類繁多,組成復(fù)雜,且各種化學(xué)成分相互影響,研究難度大;稻谷的產(chǎn)地、品種及儲(chǔ)藏條件等都會(huì)影響其揮發(fā)性物質(zhì)的種類和含量,因此僅靠個(gè)別品種的定性分析判別稻谷的品質(zhì)存在局限性,難以揭示不同品種稻谷揮發(fā)性物質(zhì)的種類、含量差異及其特有物質(zhì)。湖南省早秈稻種植面積大,產(chǎn)量高,但是得不到合理利用,目前很少有人對湖南省早秈稻品質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行較為系統(tǒng)的研究,本文對湖南省早秈稻進(jìn)行較為系統(tǒng)的研究,期望為湖南省早秈稻的利用提供理論基礎(chǔ)。主成分分析法是一種多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù),它可以簡化數(shù)據(jù)和揭示變量間的關(guān)系,主成分分析法可有效分析揮發(fā)性物質(zhì)[17-18]?!緮M解決的關(guān)鍵問題】利用主成分分析法尋求湖南省 12種早秈稻谷的主要揮發(fā)性物質(zhì)及不同品種稻谷揮發(fā)性物質(zhì)含量差異,旨在為稻谷品種判別和儲(chǔ)藏、稻米加工及品質(zhì)管理提供參考。
試驗(yàn)于2015年9月至2016年5月在南京財(cái)經(jīng)大學(xué)食品科學(xué)與工程學(xué)院糧食儲(chǔ)運(yùn)國家工程實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行。
1.1 材料與設(shè)備
1.1.1 試驗(yàn)樣品 從農(nóng)戶直接購買當(dāng)年剛收獲的早秈稻,其樣品信息見表 1。稻谷經(jīng)過除雜、過篩(除去輕雜、重雜、干癟、霉變谷粒等),自然攤晾至水分13.5%,備用。
1.1.2 儀器與設(shè)備 GC(7890A)-MS(5975C)氣質(zhì)聯(lián)用分析儀,美國安捷倫公司;H50/30 μm DVB/CAR/ PDMS固相微萃取頭,美國Supelco公司。
1.2 試驗(yàn)方法
1.2.1 樣品準(zhǔn)備 稱取 20.00 g樣品于頂空樣品瓶中,用錫紙做隔墊進(jìn)行加塞處理,于80℃的恒溫水浴中平衡1 h,再將萃取頭插入頂空樣品瓶中萃取50 min,之后于GC-MS進(jìn)樣口(250℃、不分流模式)解析5 min。
表1 樣品信息Table 1 The information of samples
1.2.2 稻谷揮發(fā)性物質(zhì)的 GC-MS測定條件 氣相色譜條件:HP-5MS毛細(xì)管柱(30 m×0.25 mm,0.25 μm);載氣為氦氣。柱初溫50℃,以8 ℃·min-1持續(xù)升溫至125℃,保持3 min后,以4 ℃·min-1升溫至165℃,再保持3 min,最后以10 ℃·min-1升溫至230℃,保持2 min后運(yùn)行時(shí)間2 min。采用無分流進(jìn)樣模式。
質(zhì)譜條件:接口溫度為280℃,離子源為EI,離子源溫度230℃,電子能量70 eV,掃描范圍(m/z)50—400 amu,采用全掃描采集模式。
1.2.3 稻谷揮發(fā)性物質(zhì)的定性和定量分析 樣品中各未知揮發(fā)性成分的定性由計(jì)算機(jī)檢索與NIST08標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)譜庫匹配得到,確認(rèn)揮發(fā)性化合物的化學(xué)成分,揮發(fā)性成分的定量分析采用峰面積歸一化法。
1.3 數(shù)據(jù)分析
應(yīng)用 SPSS17.0軟件對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行方差和主成分分析。
2.1 不同品種稻谷的揮發(fā)性物質(zhì)種類和含量
共檢測出265種揮發(fā)性物質(zhì),依物質(zhì)含量和出現(xiàn)頻次篩選出125種貢獻(xiàn)較大的物質(zhì),包括烴類56種,醇類11種,醛類14種,酮類14種,酸酯類19種,雜環(huán)類11種。具體見表2。不同品種早秈稻8大類物質(zhì)總含量結(jié)果見表3。
2.1.1 烷烴類 烷烴類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的19.968%—38.806%,平均含量為26.907%,變異系數(shù)為19.98%。其中出現(xiàn)頻次較高的有A1、A2、A3、A4、A6、A8、A9、A12、A13、A14、A20和A22等,含量較高的有A1、A2、A4、A6、A12、A13和A20等。
2.1.2 烯烴類 烯烴類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的3.9972%—14.575%,平均含量為8.417%,變異系數(shù)為38.22%。其中出現(xiàn)頻次較高的物質(zhì)有 B1、B2、B3、B4、B6和B12等,含量較高的有B2、B4和B6;其中B16只在株兩優(yōu)819和早優(yōu)中出現(xiàn),僅有特早中有B14。
2.1.3 芳香烴類 芳香烴類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的4.3356%—13.101%,平均含量為7.308%,變異系數(shù)為34.67%。其中出現(xiàn)頻次較高的有C1、C2、C3、C5、C6、C7和C9等,含量較高的有C2、C5、C6和C9。
2.1.4 醇類 醇類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的 1.3255%—9.5124%,平均含量為5.810%,變異系數(shù)為41.12%。其中出現(xiàn)頻次較高的有D1、D2、D3、D4、D6和D7等,含量較高的是D1、D2和D6。D8、D9分別是株兩優(yōu)819和特早特有的物質(zhì)。
2.1.5 醛類 醛類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的 5.6851%—3.1728%,平均含量為9.628%,變異系數(shù)為28.57%。其中出現(xiàn)頻次較高的有 F1、F2、F3、F4、F5、F6、F8、F9、F10和F11等,含量較高的有F1、F3、F4、F11、F8和F9等,F(xiàn)14是早優(yōu)特有的物質(zhì)。
2.1.6 酮類 酮類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的 10.682%—32.7489%,平均含量為18.626%,變異系數(shù)為38.81%。其中出現(xiàn)頻次較高的有G1、G2、G3、G4、G5和G8等,含量較高的物質(zhì)有G1、G2、G3和G5。其中所有品種均檢測到高含量的G5。只有早秈87中檢測到高含量的G14。
表2 不同品種早秈稻主要揮發(fā)性物質(zhì)分析Table 2 Main volatile compounds in indica rice
續(xù)表2 Continuedtable 2
續(xù)表2 Continuedtable 2
續(xù)表2 Continuedtable 2
續(xù)表2 Continuedtable 2
表3 不同品種早秈稻揮發(fā)性物質(zhì)總含量Table 3 The totlal content of volatile compounds from different varities of indica rice
2.1.7 酸酯類 酸酯類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的10.8322%—19.02%,平均含量為13.926%,變異系數(shù)為20.13%。其中出現(xiàn)頻次較高的有H1、H2、H5、H6、H10、H7、H9、H8、H12、和 H16,含量較高的有 H6、H10、H7、H9、H8、H12。H17只在早優(yōu)中檢測到,中早39特有H19,僅在株兩優(yōu)819和早秈51-4中檢測到H18。
2.1.8 雜環(huán)類 雜環(huán)類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的 4.423%—12.1777%,平均含量為6.819%,變異系數(shù)為34.33%。其中出現(xiàn)頻次較高的是J1、J2、J3、J4、J9和J10等,含量較高的有J1、J2、J3、J4和J10。
2.2 不同品種稻谷揮發(fā)性物質(zhì)的主成分分析
對稻谷的8類物質(zhì)進(jìn)行主成分分析,所得關(guān)系矩陣的特征值見表4,成分載荷矩陣見表5。由表4可知,4個(gè)主成分貢獻(xiàn)率分別為35.878%、19.267%、18.727%、13.596%,累計(jì)貢獻(xiàn)率為87.467%??梢娗?個(gè)成分足以說明該數(shù)據(jù)變化的趨勢,故取前4個(gè)主成分作為數(shù)據(jù)分析的有效成分。
由表5可知,對PC1貢獻(xiàn)最大的是烯烴類,稱其為烯烴因子;對PC2貢獻(xiàn)最大的是烷烴類,稱其為烷烴因子;對PC3貢獻(xiàn)最大的是醛類,稱其為醛類因子;對PC4貢獻(xiàn)最大的雜環(huán)類,稱其為雜環(huán)因子??偡讲?0%的貢獻(xiàn)率來自于 PC1和 PC2。故認(rèn)為烷烴類和烯烴類是稻谷的主要揮發(fā)性物質(zhì)。PCA法分析稻谷揮發(fā)性物質(zhì)結(jié)果見圖1。由圖1可知,PCA分析法使得12個(gè)品種得到明顯區(qū)分。
表4 4個(gè)主成分的特征值及貢獻(xiàn)率Table 4 Eigenvalues of four principal components and their contribution and cumulative contribution
表5 主成分載荷矩陣Table 5 Principal components loading matrix
圖2 樣品得分圖和烯烴類在主成分上的載荷圖Fig. 2 The score and load principal component analysis plots of the olefins from the samples
2.2.1 烯烴類 烯烴類物質(zhì)經(jīng)主成分分析后將稻谷樣品大致分布在4個(gè)區(qū)域,結(jié)果見圖2-a。3、4、6、10和12號樣品與其他稻谷樣品明顯區(qū)分開來。結(jié)合圖2-b可知,3、12號樣品與十一烯、十八烯和5-乙基壬烯關(guān)系密切;4、6和10號樣品與十二烯、十四烯、十五烯、十六烯和癸烯關(guān)系緊密;1、2、7和 9號樣品與1,13-十四二烯有明顯對應(yīng)關(guān)系。5、8和11號樣品沒有明顯的對應(yīng)烯烴類物質(zhì)。
2.2.2 烷烴類 烷烴類物質(zhì)經(jīng)主成分分析后將稻谷樣品大致分布在 4個(gè)區(qū)域,結(jié)果見圖 3-a。3、4、10和12號樣品明顯區(qū)分于其他稻谷樣品。3、12號樣品與十二甲基環(huán)六硅氧烷有明顯對應(yīng)關(guān)系;4、10號樣品與十二烷、十六烷、十甲基環(huán)五硅氧烷和2,6,10-三甲基十五烷關(guān)系密切。圖3可以明顯區(qū)分早秈87、早秈89、早優(yōu)和特早4個(gè)品種。
2.2.3 醛類 如圖4-a,醛類物質(zhì)經(jīng)主成分分析后將稻谷樣品大致分布在4個(gè)區(qū)域。6、10號樣品分別分布在第一、第四象限,明顯區(qū)別于其他10種樣品。結(jié)合圖4-b,6號樣品與十三醛、反-2-癸烯醛關(guān)聯(lián)較大;10號樣品與苯甲醛、癸醛和反-2,4-壬二烯醛密切相關(guān);其他品種稻谷檢測到這些物質(zhì)含量較少或無。圖4可以明顯區(qū)分株兩優(yōu)819和早51-4兩個(gè)品種。
2.2.4 雜環(huán)類 如圖5-a,雜環(huán)類物質(zhì)經(jīng)主成分分析后將稻谷樣品大致分布在4個(gè)區(qū)域。11號樣品與柏木腦有明顯對應(yīng)關(guān)系,由表2可知,11號樣品中檢測到的柏木腦含量最大;10、12號樣品與2-甲基萘有緊密聯(lián)系。根據(jù)柏木腦和2-甲基萘兩種物質(zhì),可以明顯區(qū)分早秈51-4、早秈24和特早3個(gè)品種。
3.1 不同品種稻谷的揮發(fā)性物質(zhì)
圖3 樣品得分圖和烷烴類在主成分上的載荷圖Fig. 3 The score and load principal component analysis plots of the alkanes from the samples
圖4 樣品得分圖和醛類物質(zhì)在主成分上的載荷圖Fig. 4 The score and loading principal component analysis plots of the aldehydes from the samples
圖5 樣品得分圖和雜環(huán)類物質(zhì)在主成分上的載荷圖Fig. 5 The score and loading principal component analysis plots of the heterocyclic substance from the samples
稻谷的揮發(fā)性物質(zhì)主要包括烴類、醇類、醛類、酮類、酸酯類和雜環(huán)類。其中對稻谷氣味貢獻(xiàn)最大的物質(zhì)主要有壬醛、癸醛、十一醛、反-2,4-壬二烯醛、(E)-2-壬烯醛、香葉基丙酮、beta-紫羅酮和壬酸等,低含量的這些物質(zhì)對稻谷氣味不會(huì)產(chǎn)生明顯的負(fù)作用,當(dāng)這些物質(zhì)含量高時(shí)會(huì)產(chǎn)生顯著的“陳糧”氣味。在剛收獲的稻谷中檢測到這些物質(zhì),應(yīng)該是由于剛收獲稻谷水分含量較高,堆在一起容易發(fā)熱,糧溫升高所致;或是SPME過程中脂肪酸降解和氧化的結(jié)果。
醛類物質(zhì)一般具有果香、花香、奶油及清香等令人愉悅的香味且閾值較低[19]。比如,壬醛具有柑橘味和花香,癸醛具有糖果香、柑橘香和臘味,十一醛呈現(xiàn)玫瑰香,反-2,4-壬二烯醛具有花果香和油脂香,反-2-壬烯醛具有黃瓜香[20-21],酮類物質(zhì)主要由蛋白質(zhì)降解或不飽和脂肪酸氧化產(chǎn)生,具有一些令人愉快的味道[22]。比如,香葉基丙酮具有木蘭香,beta-紫羅酮具有覆盆子的香氣[23],壬酸具有脂肪味[21],酯類物質(zhì)通常呈現(xiàn)類似于水果的香味,不同品種稻谷揮發(fā)性物質(zhì)種類和含量不同,其氣味會(huì)亦不同,稻谷的氣味應(yīng)是由多種揮發(fā)性成分之間相互影響的結(jié)果。其中 A2、A6、A20、A22、A27、B1、B2、B4、B5、B6、B8、B9、B10、B12、F1、F3、F6、F7、F11、F12、G3、H2、J3和J9等揮發(fā)性物質(zhì)的差異在一定程度上可以反映出稻谷氣味有別的信息。
3.2 不同品種稻谷揮發(fā)性物質(zhì)的PCA分析
PCA法是一種降維或把多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計(jì)分析方法,可較為全面的分析樣品揮發(fā)性物質(zhì)的組成和含量[24-27]。王培璇等[28]采用主成分分析了不同地區(qū)黃酒揮發(fā)性物質(zhì),發(fā)現(xiàn)對黃酒風(fēng)味貢獻(xiàn)較大的物質(zhì)有異丁醇、苯乙酸乙酯、乳酸乙酯、乙酸乙酯、苯乙醇和糠醛。GRIGLIONE等[29]對意大利4種香米和2種非香米的芳香物質(zhì)進(jìn)行了主成分分析,結(jié)果表明,庚醛/1-辛烯-3-醇和庚醛/辛醛的比值可以作為6種意大利大米品種的芳香品質(zhì)指標(biāo)。FRANK等[30]研究了紅色、黑色和非彩色的秈稻、粳稻的揮發(fā)性物質(zhì),主成分分析結(jié)果表明,與非彩色、紅米相比,黑米在脂肪酸甲基酯、自由脂肪酸、有機(jī)酸和氨基酸上表現(xiàn)更多水平。
稻谷中揮發(fā)性物質(zhì)種類繁多,采用主成分分析法研究不同品種早秈稻的揮發(fā)性物質(zhì),可以找出稻谷的主要揮發(fā)性物質(zhì),包括4個(gè)主成分,PC1(烯烴類)、PC2(烷烴類)、PC3(醛類)、PC4(雜環(huán)類)。從 PC1和 PC2兩個(gè)主因子得分圖上看到 12種稻谷分布在不同區(qū)域。繼續(xù)對4類物質(zhì)進(jìn)行PCA分析,通過主成分因子得分圖,找出品種對應(yīng)物質(zhì)以區(qū)分品種。
PCA法研究早秈稻揮發(fā)性物質(zhì)變化,有助于理解各揮發(fā)性成分在含量及氣味上的影響,但仍存在一些問題。影響稻谷氣味的除了主要呈味物質(zhì)外,還有其他含量極少但起作用的物質(zhì),在主成分分析中不能一一表達(dá),需要進(jìn)一步研究。
4.1 12種稻谷共檢測出265種揮發(fā)性物質(zhì),根據(jù)質(zhì)量不小于80,篩選出125種主要物質(zhì),包括烴類56種,醇類12種,醛類13種,酮類14種,酸酯類19種和雜環(huán)類 11種;其中烷烴類、烯烴類、芳香烴類、醇類、醛類、酮類、酸酯類和雜環(huán)類占揮發(fā)性物質(zhì)總量的平均比例分別為 26.907%、8.417%、7.308、5.810%、9.628%、18.626%、13.926%和6.819%。
4.2 所有品種均檢測到高含量的 6,10,14-三甲基-2-十五烷酮。貝殼杉-15-烯只在株兩優(yōu)819和早優(yōu)中檢測到,僅有特早含有甜沒藥烯;異植物醇、四氫薰衣草醇和香茅醛分別是株兩優(yōu) 819、特早和早優(yōu)特有的醇類和醛類物質(zhì);只有早秈87含有高含量的二羥基苯乙酮;苯甲酸三硅酯僅在早優(yōu)中出現(xiàn),中早39特有氯甲酸正壬基酯,僅在株兩優(yōu)819和早秈51-4中檢測到氯甲酸正辛酯。
4.3 烯烴類、烷烴類、醛類和雜環(huán)類是稻谷揮發(fā)性物質(zhì)的主要影響因子,累計(jì)貢獻(xiàn)率為87.467%。其中烯烴類可以區(qū)分品種湘矮45、湘早32、早秈87、早秈89、早秈51-4、株兩優(yōu)819、特早、中早39、早優(yōu);烷烴類可以鑒別早秈89、早秈87、早51-4和特早;醛類可以明顯區(qū)分出品種株兩優(yōu) 819和早秈51-4;雜環(huán)類能鑒別早秈51-4、早秈24和特早。因此,通過主成分分析可以找出稻谷揮發(fā)性物質(zhì)并對品種進(jìn)行區(qū)分
[1] CHAMPAGNE E T. Rice aroma and flavor: a literature review. Cereal Chemistry, 2008, 85(4): 445-454.
[2] 劉敬科, 鄭理, 趙思明, 熊善柏. 蒸煮方法對米飯揮發(fā)性成分的影響. 中國糧油學(xué)報(bào), 2007, 22(5): 12-15. LIU J K, ZHENG L, ZHAO S M, XIONG S B. Effect of cooking method on volatile compounds of cooked rice. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2007, 22(5): 12-15. (in Chinese)
[3] 楊慧萍, 喬琳, 李冬珅, 宋偉. 基于 GC-MS的粳稻谷糙米大米揮發(fā)性成分差異性研究. 食品工業(yè)科技, 2016, 37(3): 317-322. YANG H P, QIAO L, LI D S, SONG W. Study on the difference ofvolatile substances among the japonica brown rice white rice based on GC-MS. Science and Technology of Food Industry, 2016, 37(3): 317-322. (in Chinese)
[4] 宋偉, 張明, 張婷筠. 基于 GC/MS的儲(chǔ)藏粳稻谷揮發(fā)物質(zhì)變化研究. 中國糧油學(xué)報(bào), 2013, 28(11): 97-102. SONG W, ZHANG M, ZHANG T J. Study on the changes of volatile substances in the storage japonica based on GC-MS. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2013, 28(11): 97-102. (in Chinese)
[5] 宋偉, 張明, 甘小玉, 陸蕊. 儲(chǔ)藏粳稻揮發(fā)物質(zhì)與質(zhì)量指標(biāo)關(guān)系的回歸分析. 中國糧油學(xué)報(bào), 2014, 29(11): 97-103. SONG W, ZHANG M, GAN X Y, LU R. Regression analysis of relationship of quality indexes and volatile compounds in japonica rice during storage. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2014, 29(11): 97-103. (in Chinese)
[6] MAGA J A. Cereal volatiles: A review. Journal of Agricultural and Food Chemistry, 1978, 26(1): 175-178.
[7] LAOHAKUNJIT N, KERDCHOECHUEN O. Aroma enrichment and the change during storage of non-aromatic milled rice coated with extracted natural flavor. Food Chemistry, 2007, 101(1): 339-344.
[8] BRYANT R J, MCCLUNG A M. Volatile profiles of aromatic and non-aromatic rice cultivars using SPME/GC-MS. Food Chemistry, 2011, 124(2): 501-513.
[9] 郭亞娟, 鄧媛元, 張瑞芬, 張名位, 魏振承, 唐小俊, 張雁. 不同荔枝品種果干揮發(fā)性物質(zhì)種類及其含量比較. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2013, 46(13): 2751-2768. GUO Y J, DENG Y Y, ZHANG R F, ZHANG M W, WEI Z C, TANG X J, ZHANG Y. Comparison of volatile components from different varieties of dried Litchi. Science Agriculyura Sinica, 2013, 46(13): 2751-2768. (in Chinese)
[10] 梁靜, 楊冬梅, 田向榮, 謝文華, 李俊年. 永順顆砂貢米香氣成分的氣相色譜-質(zhì)譜分析. 食品科學(xué), 2014, 35(8): 236-239. LIANG J, YANG D M, TIAN X R, XIE W H, LI J N. GC-MS analysis of aroma compounds of Kesha Tribute Rice from Yongshun. Food Science, 2014, 35(8): 236-239. (in Chinese)
[11] GRIMM C C, BERGMAN C J, DELGADO J T. Screening for 2-acetyl-1-pyrroline in the headspace of rice using SPME/GC-MS. Journal of Agriculture and Food Chemistry, 2001, 49(1): 245-249.
[12] 宋偉, 謝同平, 張美玲, 馬寧. 應(yīng)用電子鼻判別不同儲(chǔ)藏條件下粳稻谷品質(zhì)的研究. 中國糧油學(xué)報(bào), 2012, 27(5): 92-96. SONG W, XIE T P, ZHANG M L, MA N. Distinguishing the quality of japonica rice stored at different storage conditions by using electronic nose. Journal of the Chinese Cereals and Oils Association, 2012, 27(5): 92-96. (in Chinese)
[13] 鄒小波, 趙杰文. 電子鼻快速檢測谷物霉變的研究. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào), 2004, 20(4): 121-124. ZOU X B, ZHAO J W. Rapid identification of moldy corn by electronic nose. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2004, 20(4): 121-124. (in Chinese)
[14] BRYANT R J, MCCLUNG A M. Volatile profiles of aromatic and non-aromatic rice cultivars using SPME/GC-MS. Food Chemistry, 2011, 124(2): 501-513.
[15] 苗菁, 蘇慧敏, 張敏. 米飯中關(guān)鍵風(fēng)味化合物的分析. 食品科學(xué), 2016, 37(2): 82-86. MIAO J, SU H M, ZHANG M. Analysis of the key flavor compounds in cooked rice. Food Science, 2016, 37(2): 82-86. (in Chinese)
[16] 林家永, 高艷娜, 吳勝芳, 王松雪. 頂空固相微萃取-氣質(zhì)聯(lián)用法分析稻谷揮發(fā)性成分. 食品科學(xué), 2009(20): 277-282. LIN J Y, GAO Y N, WU S F, WANG S X. Headspace solid phase microextraction coupled to GC-MS for analyzing volatile components in paddy. Food Science, 2009(20): 277-282. (in Chinese)
[17] 宋江峰, 李大婧, 劉春泉, 劉玉花. 甜糯玉米軟罐頭主要揮發(fā)性物質(zhì)主成分分析和聚類分析. 中國農(nóng)業(yè)科學(xué), 2010, 43(10): 2122-2131. SONG J F, LI D J, LIU C Q, LIU Y H. Principal components analysis and cluster analysis of flavor compositions in waxy corn soft can. Scientla Agricultura Sinica, 2010, 43(10): 2122-2131. (in Chinese)
[18] MAHATTANATAWEE K, ROUSEFF R L. Comparison of aroma active and sulfur volatiles in three fragrant rice cultivars using GC-Olfactometry and GC-PFPD. Food Chemistry, 2014, 154: 1-6.
[19] 王彥蓉, 崔春, 趙謀明. 固相微萃取與氣質(zhì)聯(lián)用法分析沙琪瑪中的風(fēng)味成分. 現(xiàn)代食品科技, 2011, 27(11): 1406-1409. WANG Y R, CUI C, ZHAO M M. Seperation and identification of volatile flaovrs sachima uisng Solid-Phase Microextraction Gas Chromatrograph-mass Spectrometry (SPME-GC-MS). Modern Food Science & Technology, 2011, 27(11): 1406-1409. (in Chinese)
[20] ZENG Z, ZHANG H, ZHANG T, TAMOGAMI A, CHEN J Y. Analysis of flavor volatiles of glutinous rice during cooking by combined gas chromatography-mass spectrometry with modified headspace solid-phase microextraction method. Journal of Food Composition and Analysis, 2009, 22(4): 347-353.
[21] KONG Z, ZHAO D. The inhibiting effect of abscisic acid on fragrance of Kam Sweet rice. Journal of Food and Nutrition Research, 2014, 2(4): 148-154.
[22] 馬良, 張乃建, 王若蘭. 玉米窩頭揮發(fā)性成分分析. 糧食與油脂,2015, 28(8): 42-44. MA L, ZHANG N J, WANG R L. Analysis of volatile compounds steamed corn bum. Cereals & Oils, 2015, 28(8): 42-44. (in Chinese)
[23] TANANUWONG K, LERTSIRI S. Changes in volatile aroma compounds of organic fragrant rice during storage under different conditions. Journal of the Science of Food and Agriculture, 2010, 90(10): 1590-1596.
[24] GUO Q, WU W, MASSART D L, BOUCON C, JONG S D. Feature selection in principal component analysis of analytical data. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2002, 61(1): 123-132.
[25] TIAN X Y, CAI Q, ZHANG Y M. Rapid classification of hairtail fish and pork freshness using an electronic nose based on the PCA method. Sensors, 2011, 12(1): 260-277.
[26] SEBZALLI Y M, WANG X Z. Knowledge discovery from process operational data using PCA and fuzzy clustering. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2001, 14(5): 607-616.
[27] 余莉, 張時(shí)龍, 李清超, 楊珊, 王昭禮, 吳憲志, 盧運(yùn), 趙龍. 主成分分析在蕓豆品種篩選中的應(yīng)用. 東北農(nóng)業(yè)科學(xué), 2016, 41(1): 91-96. YU L, ZHANG S L, LI Q C, YANG S, WANG Z L, WU X Z, LU Y, ZHAO L. Application of principal component analysis in the screening of Kidney Bean varities. Journal of Dongbei Agricultural Sciences, 2016, 41(1): 91-96. (in Chinese)
[28] 王培璇, 毛健, 李曉鐘, 劉蕓雅, 孟祥勇. 不同地區(qū)黃酒揮發(fā)性物質(zhì)差異性分析. 食品科學(xué), 2014, 35(6): 83-89. WANG P X, MAO J, LI X Z, LIU Y Y, MENG X Y. Comparative analysis of volatile components of Chineses rice wines from different areas. Food Science, 2014, 35(6): 83-89. (in Chinese)
[29] GRIGLIONE A, LIBERTO E, CORDERO C, BRESSANELLO D, CAGLIERO C, RUBIOLO P, BICCHI C, SGORBINI B. High-quality Italian rice cultivars: Chemical indices of ageing and aroma quality. Food Chemistry, 2015, 172: 305-313.
[30] FRANK T, REICHARDT B, SHU Q, ENGEL K H. Metabolite profiling of colored rice (Oryza sativa L.) grains. Journal of Cereal Science, 2012, 55(2): 112-119.
(責(zé)任編輯 趙伶俐)
Volatile Components of Main Indica Rice Cultivars from Hunan Province
SONG Wei, HU WanJun, XU ZongJi, LIU Bing, FAN Yan, NI Yang, YANG HuiPing
(Nanjing University of Finance and Economics /Collaborative Innovation Center for Modern Grain Circulation and Safety, Nanjing 210023)
【Objective】The volatile components of different indica rice varieties from Hunan province were investigated and compared to explore the possibility that using volatile compounds as indicators for characterization and differentiation of varieties, also for providing a reference for rice storage, processing and quality control.【Method】The head space-solid phase microextraction method was used to extract the volatile components from twelve varieties of indica rice and the extracted volatile substances were analyzed by gas chromatography-mass spectrometry method. The principal component analysis was adopted to analyze their flavors.【Result】A total of 265 volatile components were detected, 125 kinds of substances were screened according to the quality of notless than 80, including 56 kinds of hydrocarbons, 12 kinds of alcohols, 13 kinds of aldehydes, 14 kinds of ketones, 19 kinds of eaters, and 11 kinds of heterocylic compounds. The average percentage contribution of alkanes, olefin, aromatic hydrocarbons, alcohols, aldehydes, ketones, eaters and heterocylic compounds to the total were 26.907%, 8.417%, 7.308%, 5.810%, 9.628%, 18.626%, 13.926% and 6.819%, respectively. The coefficient of variation was 19.98%, 38.22%, 34.67%, 41.12%, 28.57%, 38.81%, 20.13% and 34.33%, respectively. High levels of 6, 10, 14-trimethyl-2-pentadecanone were detected in all species. Some varieties have unique substances, and Kauri-15-ene only existed in Zhuliangyou 819 and Zaoyou, Tezao has a special bisabolene. Isophytol, tetrahydrofurfuryl lavender alcohol and citronellol existed only in Zhuliangyou819, Tezao and Zaoyou respectively. Only Zaoxian87 contained high levels of dihydroxyacetophenone. Benzoicacid ester of silicon occurred only in Zaoyou, chloroformate n-nonyl ester was only detected in Zhongzao 39, and chloroformate n-octyl phthalate was detected only in Zhuliangyou 819 and Zaoxain 51-4. The results of principal component analysis showed that olefin, alkanes, aldehydes and heterocylic substances were the main influencing factors. The contribution rate was 35.878%, 19.267%, 18.727% and 13.596%, respectively, and the cumulative contribution rate was 87.467%. Samples (Xiangai45, Xiangzao32, Zaoxian87, Zaoxian89, Zaoxian51-4, Zhuliangyou 819, Tezao, Zhongzao39, Zaoyou) were distinguished except Zhuliangyou402, Tanliangyou83 and Zaoxian24 according to olefin. Zaoxian 87, Zaoxian89 and Zaoxian51-4 could be identified by alkanes. Zhuliangyou 819 and Zaoixan 51-4 were distinguished through aldehydes. Zaoxian 51-4 and Zaoxian 24 were identified in accordance with heterocyclic substance.【Conclusion】There are significant differences in volatile compositions and concentrations among 12 varieties of indica rice. Principal component analysis can identify specific substances and distinct paddy varieties.
Hunan province; indica rice; volatile compounds; principal component analysis
2016-05-13;接受日期:2016-08-08
國家糧食公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201313002)、江蘇省高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)
聯(lián)系方式:宋偉,E-mail:9119821011@njue.edu.cn。通信作者楊慧萍,E-mail:songweiy@sina.com