袁取予,高晨旭,趙沁雨,蘭天,鮑詩晗, 王家琪,孫翔宇,馬婷婷,*

1(西北農(nóng)林科技大學(xué) 食品科學(xué)與工程學(xué)院，陜西 楊凌，712100)2(西北農(nóng)林科技大學(xué) 葡萄酒學(xué)院，陜西 楊凌，712100)

分子感官科學(xué)，也稱感官組學(xué)，是由德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)的PETER SCHIEBERLE教授于2007年提出的概念，其基于食物中各香氣物質(zhì)的實際濃度進(jìn)行香氣重組研究，可用于評估由多種香氣成分混合形成的已確定成分的重組物能否模擬出氣味接收器反應(yīng)[1-3]。分子感官科學(xué)是一種依托于感官評價、檢測分析等技術(shù)的多學(xué)科交叉學(xué)科，包括分析化學(xué)、感官鑒評科學(xué)等[4]，其核心內(nèi)容是在分子水平上定性、定量描述分析，精確構(gòu)建食品的風(fēng)味重組物[5]。分子感官科學(xué)因能定性定量分析出食品中的香氣成分，準(zhǔn)確判斷食品的風(fēng)味及其變化，受到研究人員的高度重視。分子感官科學(xué)的概念提出時間較晚，但研究人員早已開展了針對該領(lǐng)域的研究，經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展，分子感官科學(xué)已成為食品風(fēng)味分析中頂級的系統(tǒng)應(yīng)用技術(shù)，如今廣泛應(yīng)用于水產(chǎn)品及其制品[6]、調(diào)味品[7]、酒類[8]等食品的香氣活性成分的研究。

1 數(shù)據(jù)來源及統(tǒng)計分析

有關(guān)發(fā)展感官科學(xué)的統(tǒng)計分析數(shù)據(jù)來源于Web of Science平臺，利用高級檢索，輸入檢索式(TS=“molecular sensory science” OR TS=“sensomics” OR TS=“GC-O” OR TS=“AEDA” OR TS=“stable isotope dilution analysis” OR TS=“stable isotope dilution assay”O(jiān)R TS=“aroma recombination”)，將數(shù)據(jù)庫限制在Web of Science核心合集，檢索出在1982—2021年期間發(fā)表的在標(biāo)題、摘要、作者與關(guān)鍵詞等部分涉及分子感官科學(xué)或感官組學(xué)內(nèi)容的相關(guān)研究文獻(xiàn)共2 442篇。

以這些文獻(xiàn)作為數(shù)據(jù)集，利用Web of Science、Excel、Bibliometric和Vosviewer等文本挖掘軟件工具的統(tǒng)計分析功能并進(jìn)行人工精煉，對這些文獻(xiàn)的研究方向、出版年份、國家、作者、機(jī)構(gòu)和關(guān)鍵詞等進(jìn)行統(tǒng)計分析，了解分子感官科學(xué)的發(fā)展歷程和趨勢，并通過文本挖掘軟件篩選出最主要的關(guān)鍵詞，突出研究熱點。得到其共現(xiàn)及研究趨勢演變情況如圖1所示。

2 統(tǒng)計結(jié)果分析

2.1 年代分布分析

對檢索所得的2 442篇文獻(xiàn)進(jìn)行針對年份的統(tǒng)計分析，可大致將分子感官科學(xué)的研究發(fā)展進(jìn)程大致分為3個階段：低速發(fā)展階段、加速發(fā)展階段和高速發(fā)展階段(圖2)。低速發(fā)展階段為1982—1997年，研究者對于該領(lǐng)域的研究剛起步，有關(guān)文獻(xiàn)刊登較少，僅共出版文獻(xiàn)98篇，年均只有6.1篇。而在1998—2007這10年加速發(fā)展階段，隨著人們對發(fā)展感官科學(xué)的重要性的認(rèn)識加深，更多的科研力量和資金隨即注入，此間出版文獻(xiàn)增加到486篇，達(dá)到年均48.6篇，接近低速階發(fā)展階段的8.0倍，分子感官科學(xué)領(lǐng)域取得了較快的增長速率。在2008年至今約13.4年間，由于分子感官科學(xué)的潛在市場和現(xiàn)實價值愈發(fā)明顯，各國家和研究人員對該領(lǐng)域的研究熱情高漲，共出版文獻(xiàn)1 661篇，年均發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)達(dá)到驚人的118.6篇，約為加速發(fā)展階段的2.4倍，低速發(fā)展階段的19.4倍。雖對該領(lǐng)域的研究起步較晚、時間跨度較小，文獻(xiàn)發(fā)表量也無法與最熱門的領(lǐng)域媲美，但以上數(shù)據(jù)充分說明了分子感官科學(xué)領(lǐng)域的發(fā)展是迅速而穩(wěn)健的，體現(xiàn)了分子感官科學(xué)的發(fā)展?jié)摿椭匾浴?/p>

a-國家共現(xiàn)及研究趨勢演變圖；b-作者共現(xiàn)及研究趨勢演變圖；c-機(jī)構(gòu)共現(xiàn)及研究趨勢演變圖；d-期刊共現(xiàn)及研究趨勢演變圖； e-關(guān)鍵詞共現(xiàn)及研究趨勢演變圖圖1 共現(xiàn)及研究趨勢演變情況Fig.1 Co-occurrence and evolution of research trends

圖2 分子感官科學(xué)發(fā)展3階段Fig.2 Three stages of development of molecular sensory science

2.2 地區(qū)分布分析

將以上文獻(xiàn)按國家或地區(qū)的不同進(jìn)行統(tǒng)計分析，得到各國每年發(fā)表文章數(shù)及合作關(guān)系如圖3所示。德國已總出版582篇，占總數(shù)23.8%，居分子感官科學(xué)研究的最前沿。同時，德國(慕尼黑工業(yè)大學(xué))也是分子感官科學(xué)這一概念的誕生地，且自1982—2017年間，多年為每年的文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)世界之最，只有少數(shù)幾年以微小的差距敗于美國，是全球研究分子感官科學(xué)最為深入的國家。其次是中國，迄今共發(fā)表441篇文獻(xiàn)，占18.1%。中國于1995年才發(fā)表第1篇相關(guān)文獻(xiàn)，在分子感官科學(xué)領(lǐng)域起步較晚，但隨著國家經(jīng)濟(jì)水平的提高和科研力量的壯大，近年來其文獻(xiàn)發(fā)表量迅速攀升，于2018年以較大的優(yōu)勢超過德國成為該年發(fā)表有關(guān)文獻(xiàn)最多的國家，并以年均發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)第一的地位持續(xù)至今，其發(fā)展?jié)摿κ挚捎^。文獻(xiàn)出版數(shù)排處于第三位的是美國，共出版文獻(xiàn)405篇，占比16.6%，于1982年發(fā)表第1篇有關(guān)文獻(xiàn)后至1989年的8年間是唯一在該領(lǐng)域發(fā)表文獻(xiàn)的國家，在各領(lǐng)域的科研力量一直位于世界前列，是在分子感官領(lǐng)域有力的競爭者。

a-各國每年發(fā)表文章數(shù)；b-各國合作關(guān)系圖3 各國每年發(fā)表文章數(shù)及合作關(guān)系Fig.3 Number of articles published each year by each country and the cooperation relationship

2.3 研究力量分布分析

以文獻(xiàn)作者作為分類依據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，得到主要作者具體情況，如圖4所示。目前對分子感官科學(xué)研究最頻繁的是德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)PETER SCHIEBERLE教授，參與發(fā)表164篇文獻(xiàn)，占2 442篇文獻(xiàn)的6.7%，是發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)第二的RYCHLIK MICHAEL的2.4倍，文獻(xiàn)平均被引次數(shù)為4.0次，是目前對該領(lǐng)域研究最為深入、最權(quán)威的專家。PETER SCHIEBERLE教授同時也是分子感官科學(xué)概念的提出者。處于第二位是RYCHLIK MICHAEL，參與發(fā)表67篇文獻(xiàn)，占2 442篇文獻(xiàn)的2.7%，文獻(xiàn)平均被引次數(shù)為4.5次。其后，THOMAS F.HOFMANN參與發(fā)表文獻(xiàn)53篇，GRANVGL MICHAEL參與發(fā)表文獻(xiàn)49篇，SONG Huanlu參與發(fā)表文獻(xiàn)42篇，SONG Huanlu也是中國發(fā)表相關(guān)文章最多，研究最為深入的專家之一。

圖4 作者發(fā)表文獻(xiàn)情況Fig.4 Literature published by the authors

值得注意的是，以上發(fā)表文章最多的3位作者均來自德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)。慕尼黑工業(yè)大學(xué)發(fā)表文獻(xiàn)達(dá)到256篇，占比達(dá)到10.6%，平均被引用次數(shù)為19.4次。其次是北京工商大學(xué)，發(fā)表文獻(xiàn)90篇，占總文獻(xiàn)數(shù)的3.7%，平均被引用次數(shù)為14.6次。主要機(jī)構(gòu)具體情況如圖5所示?？梢?，德國慕尼黑工業(yè)大學(xué)作為該領(lǐng)域創(chuàng)始機(jī)構(gòu)在分子感官科學(xué)領(lǐng)域的地位是超然的，文獻(xiàn)發(fā)表數(shù)幾近第二位的3倍，是如今在該領(lǐng)域最成熟的研究機(jī)構(gòu)。

圖5 主要機(jī)構(gòu)發(fā)表文獻(xiàn)情況Fig.5 Literature published by major institutions

2.4 期刊分布分析

經(jīng)過檢索統(tǒng)計，共有471種期刊刊登了分子感官科學(xué)相關(guān)文獻(xiàn)，其主要期刊如表1所示。Journal of Agricultural and Food Chemistry以503篇居首位，占20.6%，平均每篇文獻(xiàn)被引用42.2次；其次是Food Chemistry，共出版文獻(xiàn)194篇，占總文獻(xiàn)的7.9%；第三位是Flavour and Fragrance Journal，共出版102篇，占4.2%。分子感官科學(xué)的期刊分布情況與機(jī)構(gòu)相似，出版文獻(xiàn)數(shù)位于第一位的Journal of Agricultural and Food Chemistry以2.6倍的較大優(yōu)勢領(lǐng)先于第二位的Food Chemistry，從主要情況的分布情況可見，分子感官科學(xué)的研究目前主要服務(wù)于農(nóng)業(yè)、食品領(lǐng)域的風(fēng)味、香氣等方面。

表1 主要期刊發(fā)表文獻(xiàn)情況Table 1 Literature published in major journals

2.5 關(guān)鍵詞分析

利用文本挖掘軟件，對檢索得到的文獻(xiàn)關(guān)鍵詞進(jìn)行提煉整合，通過對覆蓋率較高的幾個關(guān)鍵詞，如鑒定、風(fēng)味、揮發(fā)性化合物、香氣成分、食品、酒等進(jìn)行分析理解，可以得出檢索得到的2 442篇文獻(xiàn)主要是對食品尤其是液體食品中的風(fēng)味成分進(jìn)行分析鑒定的結(jié)論。將這種性質(zhì)的關(guān)鍵詞剔除后，得到覆蓋面最廣的幾個關(guān)鍵詞為：氣相色譜-嗅聞技術(shù)(gas chromatography-olfaction，GC-O)、固相微萃取法(solid-phase microextraction，SPME)、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)(gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS)、穩(wěn)定同位素稀釋分析(stable isotope dilution analysis，SIDA)、香氣提取物稀釋分析(aroma extract dilution analysis，AEDA)、香氣活度值(aroma activity value，OAV)、稀釋法、提取、氣相色譜(gas chromatography，GC)、感官評定、香氣成分重組和質(zhì)譜(mass spectrometry，MS)。其中，AEDA是稀釋法的一種，稀釋法是GC-O的一種檢測方法，使GC和MS結(jié)合成GC-MS進(jìn)行檢測分析是一種運用比較成熟的手段，SPME是一種常用的提取食品中香氣成分的方法，感官評定常出現(xiàn)在香氣成分重組實驗中。

各主要關(guān)鍵詞按年份出現(xiàn)次數(shù)如圖6所示。作為關(guān)鍵詞，“AEDA”出現(xiàn)356次，覆蓋率14.6%；“GC-O”出現(xiàn)345次，覆蓋率達(dá)14.1%；“SIDA”出現(xiàn)251次，覆蓋率10.3%；“OAV”出現(xiàn)155次，覆蓋率6.3%；“GC-MS”出現(xiàn)135次，覆蓋率5.5%。以上陳述5個關(guān)鍵詞均屬于滋味或氣味活性物質(zhì)定性定量分析技術(shù)，因此，目前圍繞分子感官科學(xué)的研究熱點主要是針對其研究對象的研究方法。

圖6 每年各關(guān)鍵詞出現(xiàn)次數(shù)Fig.6 Number of occurrences of each keyword per year

3 分子感官科學(xué)的研究方法

風(fēng)味是用來評價食品質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，取決于食品中揮發(fā)性物質(zhì)的種類與含量。食品會產(chǎn)生大量揮發(fā)性成分，但其中只有少數(shù)產(chǎn)生的揮發(fā)性物質(zhì)能起到影響食品最終風(fēng)味的作用，且其含量及閾值很低[9]，因此，要想確定食品的風(fēng)味并在此基礎(chǔ)上對其進(jìn)行改良，不可避免的是對滋味活性物質(zhì)和香氣活性物質(zhì)的提取與分析，即用于分析揮發(fā)性成分的技術(shù)顯得至關(guān)重要。其中，GC-MS、GC-O、AEDA、SIDA、OAV和香氣成分重組及缺失實驗因能準(zhǔn)確定性定量出食品中的香氣成分[10-11]，受到各研究人員的青睞，是如今分子感官科學(xué)領(lǐng)域的研究焦點。

3.1 提取分離方法

要想對香氣成分進(jìn)行分析，首要要進(jìn)行的便是提取食品中香氣活性成分，但由于食品中的香氣成分含量極少且十分容易被破壞，不能采用尋常的提取方式，而需要注意對風(fēng)味物質(zhì)的保護(hù)，因此一般采取分離、濃縮的形式完成提取過程，以保證香氣物質(zhì)的含量于性質(zhì)。目前，常用的香氣成分提取方法有超臨界流體萃取技術(shù)[12]、溶劑輔助風(fēng)味蒸發(fā)法[13]、頂空固相微萃取法[14]和同時蒸餾萃取法[15]等。

3.2 GC-MS

GC具有極強(qiáng)的分離能力，可用于食品香氣成分的分離過程，但無法用于香氣物質(zhì)的定性分析，而MS對未知化合物有著靈敏的分析能力，但對被分析物質(zhì)的純度要求較高[16]，二者結(jié)合成GC-MS技術(shù)，可同時對香氣成分進(jìn)行定性和定量分析，特別是在SIM模式下，其靈敏度更高[17]，可廣泛用于對揮發(fā)性物質(zhì)的檢測與分析，但由于GC-MS只適用于分析揮發(fā)性成分含量較高的情況，在對含量低的揮發(fā)性成分進(jìn)行分析時無法達(dá)到令人滿意的準(zhǔn)確度，且無法用于確定單一揮發(fā)性成分對最終整體風(fēng)味的貢獻(xiàn)大小[9]，有時無法滿足對食品揮發(fā)性物質(zhì)定性定量研究的需求。

3.3 GC-O

GC-O于1964年由FULLER等[18]發(fā)明進(jìn)入科研人員的視界，ACREE等[19]在此基礎(chǔ)上將GC流出物與濕空氣或惰性氣體混合后送入嗅探儀進(jìn)行嗅探分析，在1984年，其又再次對其進(jìn)行改良，首次通過定量稀釋法確定香氣的強(qiáng)度，隨后在1987年，ULLRICH等[20]也采用定量稀釋法完成了類似的改良。這些改良的成功大大提高了GC-O對香氣活性物質(zhì)分析的效率和準(zhǔn)確度，使其得到廣泛的使用，成為新興的食品風(fēng)味活性成分分析技術(shù)，并隨著時代的推移，衍生出4種主要的檢測方法：稀釋法、強(qiáng)度法、時間-強(qiáng)度法及檢測頻率法。但由于GC-O適用于食品中香氣活性成分而不適用于的揮發(fā)性化合物定性分析[21]，可與GC-MS組成GC-O-MS以完成對揮發(fā)性化合物成分的提取與分析，如用于比較不同糖的香氣活性成分[22]、測定食品包裝材料中的異味物質(zhì)[23]和分析白酒中的香氣成分[24]。

3.4 AEDA

AEDA法是檢測GC-O的稀釋法中最常用、成熟的方法之一，通過不斷稀釋溶液，并利用GC-O對不同濃度溶液從高濃度到低濃度進(jìn)行檢測分析，直到在嗅聞口無法捕捉檢測到香氣成分為止[25-26]，能被GC-O檢測到的最低濃度的溶液對應(yīng)的稀釋倍數(shù)被稱為稀釋因子。每種揮發(fā)組分都對應(yīng)1個稀釋因子，稀釋因子越大，說明這種香氣物質(zhì)對應(yīng)的含量也越高，即可利用AEDA所得的稀釋因子對食品中的主要香氣成分的強(qiáng)度進(jìn)行排序[27]。

3.5 SIDA

隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和分析結(jié)果準(zhǔn)確度要求的提高，人們發(fā)現(xiàn)利用GC-MS對揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行痕量級研究時，由于基質(zhì)效應(yīng)，樣品中的非分析組分常常在對目標(biāo)成分分析的過程中造成顯著干擾[28]，嚴(yán)重影響最終實驗結(jié)果的準(zhǔn)確度，使研究無法順利進(jìn)行。為了解決這一問題，人們不斷尋找可能的解決方法，最終發(fā)現(xiàn)利用SIDA法進(jìn)行實驗時，加入的被同位素標(biāo)記的內(nèi)部標(biāo)準(zhǔn)補(bǔ)償了樣品在分析過程中的損失[29]，可以在很大程度上消除基質(zhì)效應(yīng)帶來的影響，這在TAN等[30]在對魚類中Cl-PAHs及其母體化合物定量、XIE等[31]在測定茶葉中的蒽醌、HOU等[32]在測定蜂蜜和蜂王漿中新煙堿類殺蟲劑和代謝產(chǎn)物等實驗中均可得到十分有力的證明。

3.6 OAV

GC-O值雖是一種廣泛應(yīng)用的可高效分析香氣物質(zhì)的貢獻(xiàn)強(qiáng)度的技術(shù)，但一方面存在不可避免的人為因素誤差，另一方面，所制樣品可能為水基質(zhì)，而GC-O是基于空氣基質(zhì)的，這同樣會帶來誤差，降低實驗的精確度[33]。OAV作為一種分析關(guān)鍵香氣成分的技術(shù)[34]，考慮了香氣成分和食物基質(zhì)之間的相互作用[35]，可補(bǔ)償特征香氣物質(zhì)[33]，減少上述GC-O技術(shù)導(dǎo)致的誤差帶來的影響，更準(zhǔn)確地衡量某一香氣成分對食品整體風(fēng)味貢獻(xiàn)程度[36-37]，提高實驗結(jié)果的可信度。對于某種香氣物質(zhì)來說，它對應(yīng)OAV為濃度與檢測閾值的比值[38]，OAV越大表明其對食品整體風(fēng)味的貢獻(xiàn)越突出，當(dāng)OAV>1時說明該香氣成分可直接影響整體風(fēng)味，是該食品的關(guān)鍵的香氣成分[39]。

3.7 香氣重組與缺失實驗

在利用GC-O、AEDA等技術(shù)對食品中的香氣成分進(jìn)行定性定量分析鑒定出關(guān)鍵香氣成分后，為進(jìn)一步提高實驗的可信度，采用香氣重組與缺失實驗對實驗結(jié)果進(jìn)行驗證，以保證結(jié)果的準(zhǔn)確度[40-41]。把OAV≥1的關(guān)鍵香氣成分按前期所測的濃度大小加入到重組基質(zhì)中組成重組模型[42]，即完全模擬樣品，需要注意的是，因為樣品中的非揮發(fā)性成分可能對香氣成分產(chǎn)生影響，通常對重組基質(zhì)進(jìn)行脫臭處理，保證實驗有唯一變量[43]。在香氣重組實驗中，需邀請大約10位受過專業(yè)訓(xùn)練的感官評定員分別品嘗完全模擬樣品和原樣，對設(shè)置的各項屬性指標(biāo)進(jìn)行評分，各屬性指標(biāo)最終得分表示為感官評定人員評分的平均值，并以此數(shù)據(jù)繪制模擬樣品和原樣的雷達(dá)圖，若二者圖形相似度高，則說明前期對香氣成分的鑒定較準(zhǔn)確[44]，否則表明錯誤地排除了對風(fēng)味有顯著貢獻(xiàn)的關(guān)鍵香氣成分。

在香氣重組實驗成功的基礎(chǔ)上可進(jìn)行香氣缺失實驗，以O(shè)AV從小到大的順序依次遺漏某一特定香氣成分作為缺失模擬樣品，準(zhǔn)備2份完全模擬樣品和1份缺失模擬樣品讓感官評定員進(jìn)行三角測試，記錄正確判斷出二者差異的人數(shù)，以此數(shù)據(jù)查詢?nèi)菧y試法檢驗表，判斷二者是否存在顯著性差異，若因缺失該香氣成分導(dǎo)致模擬樣品與原樣間存在顯著性差異[2, 45]，則說明這種香氣成分是關(guān)鍵香氣成分，會影響食品的整體風(fēng)味。

4 結(jié)語

通過對分子感官科學(xué)進(jìn)行文獻(xiàn)計量分析得知，分子感官科學(xué)因出現(xiàn)時間較晚，研究時間跨度較短，文獻(xiàn)發(fā)表量、研究者和研究機(jī)構(gòu)數(shù)量等方面在研究前期階段遠(yuǎn)不及其他食品熱門研究領(lǐng)域，但隨著生活水平的提高，人們對食品感官質(zhì)量要求不斷升級、分子感官科學(xué)表現(xiàn)出來的價值和重要性逐漸突出，分子感官科學(xué)成為了食品領(lǐng)域的研究熱點。同時，得益于世界各國的重視、理論知識的不斷完善和研究方法的發(fā)展進(jìn)步，分子感官科學(xué)領(lǐng)域在近年的投入和產(chǎn)出都有較快的增長，正迸發(fā)出強(qiáng)大的生命力。將其應(yīng)用于食品領(lǐng)域，對食品的風(fēng)味進(jìn)行鑒定分析，可評估食品關(guān)鍵香氣成分的含量及其變化情況，有利于保證食品感官質(zhì)量，在實際生產(chǎn)實踐過程中具有廣闊的應(yīng)用前景。