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基于電子鼻技術(shù)的櫻花花香測定方法的建立
發(fā)布日期:2024-11-06
        櫻花作為聞名世界的觀賞植物,種類豐富、分布廣泛、花期集中、觀賞價值高。本研究以山櫻花為試材,開展基于電子鼻技術(shù)的不同櫻花的種質(zhì)鑒定分析。
        基于電子鼻技術(shù)的櫻花花香測定條件篩選
        不同處理櫻花花香的電子鼻雷達圖分析
        圖1是基于電子鼻技術(shù)對山櫻花16個處理的櫻花香氣組成成分響應值構(gòu)建的雷達圖。從圖1可以看出,10個傳感器對櫻花香氣組分的響應存在顯著差異(P<0.01),響應值‘G/G0值’分布于0.9~29之間。W1C、W5S、W1S、W1W、W2W和W3S傳感器對櫻花香氣組分響應值較大,響應值從高到低依次為W1W、W2W、W5S、W1S、W3S、W1C,其余傳感器對櫻花香氣組分響應值較小(G/G0值≈1)。因此,優(yōu)選出W1C、W5S、W1S、W1W、W2W和W3S傳感器進行數(shù)據(jù)提取與分析。
圖1 不同處理山櫻花花香雷達圖
       不同因素對電子鼻響應特性的影響
       不同因素對電子鼻各傳感器(W1C、W5S、W1S、W1W、W2W和W3S傳感器)的影響見表1。從表3可知,不同因素對電子鼻測定櫻花花香的影響差異顯著,對電子鼻傳感器的響應影響從大到小依次是不同花期、樣量、采樣時間,在不同頂空平衡時間因素下電子鼻各傳感器響應極差均最小。從各因素的不同水平看,在不同頂空平衡時間因素中,水平1、4高于水平2、3;樣品量中水平4的電子鼻各傳感器響應值顯著高于其他水平,水平1、2、3差異不顯著;在不同花期因素下,除了W1S傳感器之外,其余傳感器在水平3時的響應值高于其他水平,且與其他水平差異極顯著;采樣時間中各水平差異不顯著。說明電子鼻對盛開時期的櫻花花朵且樣品量為4g時響應較大。
表1 不同因素對電子鼻傳感器響應特性的影響†不同處理櫻花花香主成分分析
        圖2是基于山櫻花香氣的電子鼻數(shù)據(jù)(W1C、W5S、W1S、W1W、W2W和W3S傳感器響應值G/G0)構(gòu)建的主成分分析圖(PCA)。第一主成分PC1的貢獻率為71.7%,第二主成分PC2的貢獻率為20.8%,總貢獻率達到92.5%,說明第一、第二主成分能很好地反映供試樣品的整體信息。從圖2可以看出,3、6、8和14號處理組合與其他處理組合的樣本點沒有重疊,由此可以區(qū)分出3、6、8和14號處理。結(jié)合圖1可知8號處理各傳感器的響應值顯著高于其他處理,且與其他處理差異極顯著。因此,8號處理,即A2B4C3D2處理組合(在12:00采集盛開時期的櫻花花朵4g,在頂空平衡30min后進行電子鼻測定)的表現(xiàn)最優(yōu),為電子鼻快速測定櫻花香氣的最優(yōu)組合。
圖2 不同處理的櫻花花朵香氣的PCA分析基于電子鼻技術(shù)的櫻花種質(zhì)區(qū)分
        基于主成分分析和線性判別分析法的櫻花種質(zhì)區(qū)分
        采用PCA和LDA法對3種櫻花進行分析(圖3),從圖3可以看出,不同種櫻花的樣本點沒有重疊,每種櫻花樣本點均有特定的分布區(qū)域。PCA結(jié)果顯示第一主成分PC1的貢獻率為99.33%,第二主成分PC2的貢獻率為0.49%,這兩個主要成分解釋了總方差的99.82%(圖3A),不同種質(zhì)區(qū)分度達到0.677~0.974。從LDA分析結(jié)果可以看出(圖3B),判別式LD1和判別式LD2的貢獻率分別為75.30%和23.95%,總貢獻率達到99.25%,稍低于PCA的總貢獻率(99.82%),但不同種質(zhì)區(qū)分度為1高于PCA分析的區(qū)分度,并且從LDA分析圖中發(fā)現(xiàn),每種櫻花樣本點相比于PCA樣本點更為集中。
圖3 不同櫻花電子鼻傳感器響應值的PCA分析和LDA分析
        載荷分析為了進一步確認電子鼻傳感器對櫻花花香揮發(fā)性成分響應值的貢獻大小,利用載荷分析(Loadings)分析傳感器在當前條件下的相對重要性。從圖4可以看出,第一主成分PC1的貢獻率為82.4%,第二主成分PC2的貢獻率為11.0%,總貢獻率為93.4%。傳感器W1W、W2W、W5S、W1S、W2S和W3S對第一主成分起正向貢獻作用,W6S對第二主成分起主要正向貢獻作用。W1C、W3C、W5C傳感器在第一主成分和第二主成分上均起負向貢獻作用。W1S和W3S主要是對烷烴類的物質(zhì)有較強的敏感度,W5S、W1W和W2W主要是對氮氧化合物及硫化物有主要的貢獻力度。這表明烷烴類、氮氧化合物及硫化物類可能是區(qū)分櫻花種與品種香型的主要成分。
圖4 不同櫻花電子鼻傳感器響應值的Loading分析
        基于電子鼻技術(shù)對不同櫻花揮發(fā)性成分進行檢測,大多數(shù)傳感器對高濃度的揮發(fā)性成分的反應值有明顯的線性對應關(guān)系。通過PCA分析和LDA分析發(fā)現(xiàn)基于最佳測定參數(shù)利用電子鼻技術(shù)進行櫻花種質(zhì)區(qū)分是可行的,3種櫻花區(qū)分均顯著。通過Loadings分析發(fā)現(xiàn),傳感器W1W、W2W、W5S、W1S、W2S和W3S對第一主成分起正向貢獻作用,W6S對第二主成分起主要正向貢獻作用,表明烷烴類、氮氧化合物及硫化物類可能是區(qū)分櫻花種質(zhì)香型的主要成分。
       來源:感官科學與評定,轉(zhuǎn)載請注明來源。
       參考文獻:熊青青,范俊俊,馬敬澤,等.基于電子鼻技術(shù)的櫻花花香測定方法的建立[J/OL].經(jīng)濟林研究,2024,(03):281-288[2024-11-01].
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