【摘 要】
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花椒一般即干燥成熟的青椒或花椒的果皮,各产地花椒的品质不一,造成产品价格差别很大,但随着人们生活水平的提升,消费者对农产品的原产地信息和真实性也更加重视。因此探索一种简单高效的花椒产地溯源技术并筛选出可用于产地判别的特征性物质,对花椒的产地保护和产品保护具有重要意义,也为花椒产品的进一步研究和利用奠定一定的理论和技术基础。本文对陕西、山东、四川和甘肃4省份共45个产地的花椒样品进行研究,对提取并检
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花椒一般即干燥成熟的青椒或花椒的果皮,各产地花椒的品质不一,造成产品价格差别很大,但随着人们生活水平的提升,消费者对农产品的原产地信息和真实性也更加重视。因此探索一种简单高效的花椒产地溯源技术并筛选出可用于产地判别的特征性物质,对花椒的产地保护和产品保护具有重要意义,也为花椒产品的进一步研究和利用奠定一定的理论和技术基础。本文对陕西、山东、四川和甘肃4省份共45个产地的花椒样品进行研究,对提取并检测花椒挥发性风味物质的方法进行优化,并采用食品中脂肪酸的测定方法（GB 5009.168-2016）对32个产地花椒的脂肪酸成分进行提取,进一步建立多种模型进行产地判别,通过筛选最佳的判别模型,实现不同省份花椒的区分,完成的主要研究内容和结果总结如下:1、以陕西省韩城花椒样品进行顶空（Head space,HS）试验参数的优化,通过考察不同色谱柱、取样量与分流比、加热温度、平衡时间的分离提取效果,建立了一种提取并检测花椒挥发性风味物质的方法;2、采用HS联合气相色谱-质谱联用技术（Gas Chromatography-Mass Spectrometry,GC-MS）,对陕西、山东、四川和甘肃省45个产地花椒的挥发性风味物质进行检测,通过自动质谱退卷积定性系统（AMDIS）结合Kováts保留指数（RI）分析,共得到99种挥发性风味物质,陕西、甘肃、山东和四川省样品分别为79、69、68和63种;3、基于GC-MS全谱数据,创建层次聚类分析（Hierarchical clustering analysis,HCA）、主成分分析（Principal component analysis,PCA）、正交偏最小二乘法（Orthogonal partial least squares,OPLS-DA）、偏最小二乘法（Partial least squares method,PLS-DA）、叠加偏最小二乘法（Superposition partial least squares,s PLS-DA）模型及随机森林（Random Forest,RF）模型,对不同省份花椒进行判别并确定关键性差异物质,其中OPLS-DA能够将45个产地的花椒分为4个省份。根据OPLS-DA模型中的变量重要性投影（Variable Importance in Projection,VIP）筛选出6种关键性差异物质,分别是胡椒酮、蒎烯、萜品烯、3-蒈烯、罗勒烯和α-水芹烯。RF模型的判别准确率为100%;4、在GB 5009.168-2016食品中脂肪酸的测定方法基础上,对陕西、山东、四川、甘肃省32个产地花椒的脂肪酸成分进行提取,用气相色谱法（Gas Chromatography,GC）对其进行分析,利用50、100、500、1000、2500和5000 mg/L共6个浓度梯度的37种脂肪酸甲酯混合标准品,绘制其标准曲线,采用外标法确定各组分的含量。4个省份样品共检测出16种脂肪酸,山东、四川、陕西和甘肃省分别为15、15、14和13种;5、基于不同省份花椒脂肪酸的种类和含量,进行单因素方差分析（One-Way ANOVA）和多重比较（Multiple Comparisions）分析其显著性差异,16种脂肪酸中有12种具有显著性差异。并利用多种模型进行判别分析。PCA模型表明,4省份花椒在脂肪酸组成方面具有相似性;OPLS-DA模型可以区分陕西和山东省的花椒;PLS-DA、s PLS-DA两种模型与HCA的判别结果一致;陕西、山东、四川和甘肃RF模型的判别准确率分别为91.67%、83.30%、66.70%和62.50%。热图和相关性分析说明各省份花椒脂肪酸的变化趋势与其产地具有一定的相关性。基于陕西、山东、四川和甘肃4省份花椒的挥发性风味物质和脂肪酸组分分析,通过筛选多种化学计量学分析方法,OPLS-DA和RF判别效果较好;而相较于花椒脂肪酸种类和含量的差异,挥发性风味物质的判别效果较好。
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