基于挥发性成分和多元统计分析法鉴别稻谷新陈度

作     者：郭瑞 李盼盼 张炜 王楠希 杨永坛 GUO Rui;LI Pan-Pan;ZHANG Wei;WANG Nan-Xi;YANG Yong-Tan

作者机构：国家粮食和物资储备局科学研究院 河南工业大学粮油食品学院 

出 版 物：《分析化学》 (Chinese Journal of Analytical Chemistry)

年 卷 期：2024年第52卷第9期

页      面：1244-1253页

核心收录：

学科分类：0832[工学-食品科学与工程（可授工学、农学学位）] 081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 083202[工学-粮食、油脂及植物蛋白工程] 0703[理学-化学] 

基　　金：中央级公益性科研院所基本科研业务费专项项目(No.ZX2407)资助~~ 

主　　题：稻谷 挥发性成分 气相色谱-三重四极杆质谱 多元统计分析 分类模型 

摘      要：本研究以2019～2023年份收获的稻谷为研究对象，采用顶空固相微萃取-气相色谱-三重四极杆质谱联用方法对稻谷的挥发性成分进行检测，结合标准质谱数据库及保留指数建立选择离子监测方法，通过内标法计算各个组分的含量。采用主成分分析和正交偏最小二乘法判别分析对挥发性化合物进行多元统计分析，筛选出与稻谷新鲜度相关的差异化合物，建立了基于挥发性成分分析的储藏稻谷鉴别模型。在不同年份收获的稻谷样本中共检出44种挥发性化合物，包括醛类、醇类、酮类、酸类、酯类、酚类和呋喃等。多元统计分析结果表明，根据挥发性化合物含量建立的正交偏最小二乘法判别分析模型，2023年收获的稻谷与2019～2022年收获的稻谷可显著区分为两类，进一步基于变量重要性投影（VIP）值大于1和单因素分析p值小于0.05，确定己酸和壬酸等12种化合物为差异化合物。本研究提出的基于挥发性成分分析的储藏稻谷分类模型可为稻谷新陈度判定提供理论依据。