大果沙枣味道独特，食用鲜美，不仅具有止泻利尿、降血脂血糖等生理功能，还含有蛋白质、氨基酸、鞣质等营养成分。由于不同的加工处理方式会产生不同的挥发性有机化合物，对食品的香气成分、风味特性会造成明显的影响。
本实验采用顶空固相微萃取（HS-SPME）法结合GC-MS技术、电子鼻和气相色谱-嗅闻（GC-O）分析香气活力值（OAV）确定特征香气物质，分析沙枣在不同预处理方式下的挥发性风味成分，后采用感官评价及快速气相色谱型电子鼻对不同组样品进行区分与验证。旨在了解5种不同预处理方式（原果、干燥、烘焙、蒸、煮）对沙枣挥发性风味成分的影响。
HERACLES II快速气相色谱型电子鼻；GC-MS联用仪 采用HS-SPME-GC-MS联用法分析5种加工方式处理后沙枣样品中的香气成分，每个样品均平行测定3次。 OAV法：查阅挥发性成分在水中的阈值，根据风味物质的平均质量浓度与阈值之比计算OAV。OAV≥1的物质为特征香气成分。 时间强度法（OSME）：选取5名嗅觉灵敏且具有一定经验的研究人员描述并记录所闻到的气味特征及其强度。香气强度等级采用5分制：0分表示未检测到，3分表示气味中等，5分表示气味强烈。同一出峰位置有2次以上相似的气味描述及其香气强度值，最终香气强度值取5名嗅闻人员的记录的分数平均值。分别准确称取2.0g不同方式处理后的沙枣样品装入顶空瓶内，室温密封静置30min，随后插入电子鼻样品盘中，进行香气测定。 感官评价在标准感官实验室进行，评价小组由10名经过ISO4121专业感官培训后的评估员组成，分别为5名男性和5名女性，年龄均为24岁左右。分别取5种不同方式预处理后的沙枣样品20.0g于棕色不透明玻璃瓶中，用随机数字编码记录，呈递给评估员进行感官品评。评价人员分别根据体积分数为新鲜的花、新鲜的橙子、绿色青草、未加盐的生坚果、松木、蒸熟的南瓜、质量分数1%的己酸、新鲜蘑菇、质量分数1%的味精溶液作为参考物描述花香味、橙子味、青草味、坚果味、木质味、南瓜味、焦香味、酸臭味、蘑菇味、鲜味，共10种香气描述术语。然后要求评估员对每个感官属性的香气强度按表1评分，每个样品均重复评价3次，结果取平均值。
图1表明，干燥后的挥发性物质相对于原果都有一定幅度的减少，例如醇类、酯类、酸类、萜烯类减少是由于干燥后烯烃类遭到破坏，同时可以看到沙枣中的醛类物质较多，尤其是在烘焙处理中含量最多，醛对枣果实的风味有显著影响。
如表2所示，通过比较MS数据与NIST11谱库、保留指数共检出69种物质。从原果、干燥、烘烤、蒸及煮等处理后的沙枣果实中分别检出8、23、22、29、21种挥发性化合物，主要包括、醇类、酸类、醛类、酯类、酮类、萜烯类物质以及呋喃、吡咯、吡啶、吡嗪、内酯等其他类物质。
为便于进一步分析判断不同组的沙枣样本中存在的各种特征香气物质，通过OSME分别对不同预处理后的各组沙枣样本分别进行了GC-O分析，各种预处理方式产生的特征香气强度之间的相对标准偏差（RSD），结果见表3。结合表2的OAV，不同预处理后沙枣的特征香气成分中分别有5、21、10、11、14种物质。其中，在原果沙枣中右旋萜二烯（OAV1，香气强度1.06）物质对原果整体香气贡献最大，具有橙香味道的特征。在烘焙的沙枣中壬醛（OAV9，5.02）、反-2-辛烯醛（OAV1.2，3.26）、反-2,4-癸二烯醛（OAV36，2.82）对烘焙后沙枣的整体的香气贡献最大。在蒸、煮及烘焙处理后，由于美拉德、焦糖化等反应的发生生成其他特征香气物质，放大了壬醛的香气强度（原果0.01、烘焙5.02、干燥4.06、蒸3.80、煮2.78），己酸（原果2.54、烘焙2.70、干燥3.14、蒸3.86、煮4.62），己酸带有一股酸臭味，在煮的处理后放大了酸臭味，成为了煮后沙枣的主要香气，香叶基丙酮（原果1.66、烘焙2.94、干燥3.22、蒸2.98、煮0），说明在煮后沙枣中不含青草香气，根据感官评估进一步数据分析，OSME鉴别得出的香味轮廓与其基本一致，表明OSME法能精确有效反映5种不同预处理后沙枣样品的具体香味轮廓。
表3 经过不同预处理后的沙枣香气活性物质GC-O分析
如图2所示，与原果相比，干燥处理后的沙枣总体香气强度变化不大，但在原有风味保留下，壬醛（4.06）、2-吡咯甲醛（4.88）2种醛类特征香气成分香气强度均有所增加，而蒸处理后放大原果基础上的酸类香气，例如己酸（3.86）、庚酸（2.74）、具有酸味属性的柠檬醛（4.50），这些都会赋予沙枣不好的风味。沙枣经过烘焙处理后，苯乙醇（4.80，具有玫瑰香气）、2-吡咯甲醛（4.88，具有咖啡香气）、2-乙酰基吡咯（4.78，具有坚果香气）等物质均增多，表明相比于原果，烘焙处理丰富了沙枣的香气，这也与GC-MS分析结果相符。
图2 沙枣经不同预处理后的特征香气物质含量变化热图
10种描述词被选取用于5种处理后沙枣的感官评价：花香、橙子味、青草味、坚果味、木质香、南瓜味、焦香味、酸臭味、蘑菇味、鲜味，根据描述绘制风味轮廓图，结果如图3所示。不同方式预处理后的沙枣在所有感官属性上的香气强度均存在显著差异（0.01＜P＜0.05），其中花香味、坚果味、木质香、南瓜味、焦香味、酸臭味和蘑菇味这几种感官属性存在极显著差异（P＜0.01）。
快速气相色谱型电子产品鼻是基于仿生学原理，由传感器传感器阵列和模式识别系统组成，是一种新型电子分析仪器，其采用2根极性差异的色谱柱DB-5和DB-1701对气味实现快速识别与解析，具备直观简便、重复性好等优势，结果见图4。原果和干燥处理后的样品总体出峰情况比较相似，烘焙和蒸、煮处理后的样品在各个出峰部位的峰面积显然放大，说明各种香气物质浓度含量及其总体香气强度增加，与原果及干燥处理后相比具有一定差异。
主成分分析（PCA）不仅能降低原始数据的维度还可以保留分开样本的可变性。由图5可知，PC1、PC2的贡献率分别为60.1%和25.3%，累计方差贡献率为85.4%（＞85%），表明其可以有效反映原始数据的整体信息。烘焙和煮处理后的沙枣样品位于PC1的负半轴，表明这烘焙、煮2类处理方式在PC1上差异明显。原果、蒸、干燥处理后沙枣样品在正半轴PC2上，烘焙和其他处理的沙枣样品得到了较好的分离，其他4种处理方式位置区域接近，结果表明这4种预处理方式相互之间或许具有一些的相似之处。各样品组别相互离散、无交叉，说明PCA能够将不同方式预处理后的沙枣有效的区分开。因此，可以得出各个样品组之间可通过电子鼻区分开并相互独立，不同处理方式可以在不同程度上改变其沙枣的香气成分。
PLSR是一种基于因子的多元回归将数据分解为不同PC，并建立预测校准模型的方法。如图6所示，位于同一象限的样本之间相关性较强，感官属性与同象限变量相互接近，具有正相关，与对角象限中的变量，具有负相关。PLSR模型解释了63%的X变量和85%的Y变量。青草香、花香的属性与壬醛（9）、2-壬酮（5）4-(2-呋喃基)-3-丁烯-2-酮（29）、壬醛（6）呈正相关、焦香的属性与2,6-二甲基吡嗪（4）、糠醇（20）、2-吡咯甲醛（34）呈正相关，与己酸（25）、庚酸（11）、1-辛烯-3-醇（10）呈负相关，而这3种物质对蘑菇味和酸臭味的属性具有正向影响，这些与感官评价结果中的感官评分具有很好的一致性（图2）。
图6 特征香气强度相应值与感官特征参数的PLSR相关性分析载荷图
以新疆特有的大果沙枣为研究对象，考察原果、烘焙、干燥、蒸、煮共5种不同预处理方式对其特征风味及感官特性的影响。通过GC-MS从处理后的沙枣中检测出了69种化合物，在原果、干燥、烘焙、蒸及煮沸处理的沙枣中分别检出8、23、22、29、21种挥发性化合物，其中醛类物质的数量和相对含量高于其他种类。通过进一步分析确定5种处理后的沙枣有14种挥发性物质为沙枣的特征香气成分，其中(E,E)-2,4-癸二烯醛、壬醛、(E,E)-2,4-壬二烯醛、β-紫罗兰酮等是沙枣的关键香气成分。电子鼻能够有效区分各沙枣样品组之间的香气差异，热点/活动发现不同预处理后的沙枣在多个感官属性上，香气强度产生明显差异，通过PLSR验证不同预处理后的沙枣的10种感官属性与34种特征香气物质之间产生相关性。综上，烘焙后的沙枣，在原有香气的基础上通过美拉德反应等过程生成的相关产物丰富了焦香、坚果香等风味。
