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使用 GC-MS、電子鼻和電子舌結合化學計量學表征選定的市售烤羊肉串風味剖面

檢測樣品：烤羊肉串

檢測項目：風味滋味

方案概述：“渤海大學”基于電子鼻和電子舌技術，識別市售烤羊肉串的風味特征。采用HS-SPME-GC-MS、SPME-Arrow-GC×GC-TOF-MS和HS-GC-IMS分析知名餐廳制作的五種烤肉串，以確定其VOC特征，然后使用智能傳感技術進行表征。采用混合數據融合策略來提高風味識別的準確性。五種機器學習模型預測VOC的含量以及識別了烤羊肉串的不同品牌。

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更新時間2023年07月12日

上傳企業北京盈盛恒泰科技有限責任公司

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方案詳細說明相關產品清單

烤羊肉串在中國作為傳統食品因其獨特的風味和悠久的歷史而受到重視，中國擁有龐大、穩定的消費群體和蓬勃發展的燒烤行業。“渤海大學”基于電子鼻和電子舌技術，識別市售烤羊肉串的風味特征。采用 HS-SPME-GC-MS、SPME-Arrow-GC × GC-TOF-MS 和 HS-GC-IMS 分析知名餐廳制作的五種烤肉串，以確定其 VOC 特征，然后使用智能傳感技術進行表征。采用混合數據融合策略來提高風味識別的準確性。五種機器學習模型預測VOC的含量以及識別了烤羊肉串的不同品牌。本研究為識別市售烤羊肉串中 VOC 并揭示風味差異提供了有效方法，也為提高此類產品感官質量提供了策略。智能傳感技術和化學計量學的結合是食品工業和食品科學家表征和識別產品以及了解和改善燒烤過程中風味屬性的一種有前途的方法。

Characterization of selected commercially available grilled lamb shashliks based on flavor profiles using GC-MS, GC × GC-TOF-MS, GC-IMS, E-nose and E-tongue combined with chemometrics

發表期刊《Food Chemistry》（Q1，IF: 8.8），發表單位：渤海大學

主要檢測儀器：日本INSENT電子舌，德國AIRSENSE電子鼻等

實驗圖譜：

研究結論：

1、采用 HS-SPME-GC-MS、SPME-Arrow-GC × GC-TOF-MS 和 HS-GC-IMS 對 5 個品牌的市售羊肉串中的揮發性有機化合物進行了全面表征。總共鑒定出 198 種揮發性有機化合物（GC-MS 鑒定出 65 種，GC × GC-TOF-MS 鑒定出 141 種，GC-IMS 鑒定出 81 種）。

2、GC×GC-TOF-MS首次鑒定出烤羊肉串中的20種揮發性有機化合物，包括丙苯、1-乙基-3-甲基苯、1-乙基-4-甲基苯、1-丙烯基-苯、正丁基苯、1-甲基-4-丙基苯、(2-甲基-2-丙烯基)-苯、對(1-丙烯基)-甲苯、4-戊烯基苯、戊基苯、1,2,3,4-四氫萘、1-甲基-4-丁基苯、己基苯、1-甲基萘、庚基苯、2-甲基-5-戊基四氫呋喃、苯并呋喃、苯乙酮、8-羥基-2-辛酮和6-庚烯酸甲酯。GC-IMS首次檢測到7種揮發性有機化合物：2-丁氧基乙醇、5-甲基-2-呋喃甲醇、4-甲基-2-戊酮、甲基庚烯酮、苯甲酸甲酯、噻唑和2-乙酰呋喃。 GC-MS 還首次檢測到了三種揮發性有機化合物：二烯丙基二硫化物、(1-甲基庚基)-苯和 2-乙烯基萘。
3、使用數據融合策略將基于GC方法的數據和電子鼻、電子舌數據相結合。基于電子鼻數據，使用MDBN模型對市售羊肉串中八類揮發性有機化合物進行了定量預測，準確率均高于0.96。結合電子鼻、電子舌和基于GC方法的數據，基于羊肉串風味特征，MDBN模型以高精度（所有準確率均高于0.96）和穩定性（所有RMSE均低于0.10）識別了市售烤羊肉串的品牌。