葡萄酒是世界上最古老、消费最广泛的传统酒精饮料之一[1]。颜色是葡萄酒的重要感官特征之一,不仅提供了葡萄酒的类型、酒龄、缺陷等重要信息,还影响着葡萄酒的整体质量,是消费者选择购买的重要参考指标[2]。葡萄酒中的多酚决定了许多感官特性,如外观、颜色、涩味、苦味、风味以及其在后续氧化过程中的稳定性(白葡萄酒中的褐变和红葡萄酒中的氧化)[3-4]。多酚物质的含量与组成已被列为评判葡萄酒品质优劣的重要参考依据[5]。
酿酒工艺和葡萄成分会影响在发酵浸渍期间多酚的提取,影响提取的主要酿酒因素是浸渍的持续时间和温度[6]、对皮盖的机械操作(打压)[7]、辅料的添加以及发酵过程中皮籽之间的比例[8]。大多数酚类化合物是在酿酒过程中的发酵浸渍阶段从葡萄籽和葡萄皮中提取的,葡萄皮和籽之间酚类结构特征和浓度的差异会影响葡萄酒的感官特性[9]。葡萄籽具有改善葡萄酒结构、增强陈酿潜力、防止葡萄酒氧化和稳定葡萄酒颜色的功能,在葡萄酒中具有重要地位[10]。葡萄籽中的酚类化合物最佳提取是确保葡萄酒质量的关键。然而,关于在酒精发酵浸渍过程中的不同阶段从葡萄醪当中进行不同比例的去籽处理对成品葡萄酒特性影响的研究还很少。
本实验以新疆天山北麓石河子产区‘赤霞珠’酿酒葡萄为试材,在酒精发酵期间当比重达到1.060和1.030时分别进行质量分数为10%、20%、30%的去籽处理,从而重组葡萄醪当中的皮籽比例,以探究不同皮籽比例对干红葡萄酒色泽及感官特性的影响,旨在探明基于皮籽比例控制的酿造工艺对葡萄醪当中的酚类物质构成做进一步的优化调整,以期为后续在葡萄酒当中展现出较为优质的色泽、口感以及风味的品质提升。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
选取新疆石河子市张裕巴保男爵酒庄2021年‘赤霞珠’酿酒葡萄为试材,种植基地所在地区的年平均温度为25.10～26.10 ℃,土壤pH值为8.00,均为沙质土壤。葡萄藤的树形均为“厂”字形,栽培方式为南北行向,自根苗,其树龄为9～11年,采用常规的田间管理方式,当‘赤霞珠’果实可溶性固形物含量达到21 °Brix时采摘。测得葡萄果实的百粒重为145.77 g,其中葡萄皮的质量为22.19 g,葡萄籽的质量为8.97 g,所得原葡萄皮籽质量比为2.47∶1。可滴定酸度(以酒石酸表示)为5.20 g/L,pH值为3.79。
果胶酶、F15酿酒酵母,法国Laffort公司;Folin-Denis试剂、Folin-Ciocalteu试剂(均为分析纯),厦门海标科技有限公司;p-DMACA、(+)-儿茶素(均为分析纯),上海麦克林生化科技有限公司;ABTS、无水碳酸钠、无水乙酸钠、没食子酸、芦丁(均为分析纯),上海源叶生物科技有限公司;DPPH、单宁酸(均为分析纯),北京酷来搏科技有限公司;无水乙醇、36.5%(质量分数)浓盐酸、过氧化氢、乙醛、氢氧化钠、甲醇、水杨酸、过硫酸钾(均为分析纯),天津市鑫铂特化工有限公司;亚硝酸钠、亚硫酸氢钠、硫酸亚铁(均为分析纯),天津永晟精细化工有限公司;偏重亚硫酸钾、三氯化铝、氯化钾(均为分析纯),天津市致远化学试剂有限公司。
1.2 仪器与设备
T6新世纪紫外可见分光光度计,北京普析通用仪器有限责任公司;LE204E/02电子天平、FE28 Five Easy Plus pH计,梅特勒-托利多仪器(上海)有限公司;DZKW-S-4电热恒温水浴锅,北京市永光明医疗仪器有限公司;DHG-9140A电热恒温鼓风干燥箱,上海齐欣科学仪器有限公司;BC/BD-320HK海尔卧式冷藏冷冻转换柜,青岛海尔特种电冰柜有限公司;PAL-2手持糖度计,日本ATAGO公司。
1.3 实验方法
1.3.1 葡萄酒的酿造
将采摘的‘赤霞珠’酿酒葡萄进行除梗破碎处理后,将其放置于20 L的不锈钢酿酒罐中进行酿酒实验(装填体积约为80%),入罐的同时向葡萄醪中添加80 mg/L偏重亚硫酸钾,30 min后加入200 mg/L果胶酶,在5 ℃条件下进行冷浸24 h后,接种200 mg/L的F15酿酒酵母,启动酒精发酵。发酵期间每日早晚进行2次压帽;每2 h测定温度和比重监测发酵进度,直至酒精发酵结束。在酒精发酵进程的1/3和2/3阶段分别为发酵的高峰期和下降期,并且葡萄醪当中的酒精含量也存在较大差异。当比重达到 1.060时,分别进行10%、20%、30%(质量分数,下同)的去籽处理(所酿葡萄酒分别表示为A1、A2、A3);当比重达到1.030时,分别进行10%、20%、30%的去籽处理(所酿葡萄酒分别表示为B1、B2、B3);当比重达到0.996时酒精发酵结束(所酿葡萄酒为对照组,表示为CK)。皮渣分离后在室温条件下进行自然苹乳发酵,苹乳发酵结束后将葡萄酒与酒泥进行分离,加入偏重亚硫酸钾后装瓶陈酿。在陈酿3个月后,对各处理酒样进行理化指标测定和感官质量评价,每个处理均设置3组生物学平行。
1.3.2 葡萄与葡萄酒基础理化指标的测定
测定葡萄可溶性固形物以手持折光仪计;葡萄酒发酵过程中的发酵醪液比重采用比重计进行测定;参照国标GB/T 15038—2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》测定酒样中的酒精度、总酸(以酒石酸计)、pH值和残糖等基础理化指标。每个处理重复测定3次。
1.3.3 葡萄酒颜色指标的测定
国际照明委员会Lab(International Commission on Illumination L*a*b*, CIELab)参数的测定参照兰圆圆等[11]的方法;葡萄酒颜色(wine color, WC)、总色素(total color of pigments, WCP)、聚合色素(polymeric pigment color, PPC)的测定参照郝笑云[12]的方法。所有指标均进行重复测定3次。
1.3.4 多酚类物质含量的测定
葡萄酒中总酚含量的测定采用Folin-Ciocalteu法[13];总黄烷-3-醇含量的测定采用p-DMACA-盐酸法[14];总类黄酮含量的测定参照常远[15]的方法;单宁含量的测定采用Folin-Denis法[16];总花色苷含量的测定采用pH示差法[17]。所有指标均进行重复测定3次,标准曲线方程见表1。
表1 多酚类物质标准曲线
Table 1 Polyphenols standard curve
多酚类物质标准曲线R2总酚y=0.001 2x-0.005 90.999 6总黄烷-3-醇y=0.008 9x+0.001 60.999 7总类黄酮y=0.312 7x+0.002 80.999 5单宁y=1.867 6x+0.0050.999 2
1.3.5 葡萄酒抗氧化能力测定
DPPH自由基、ABTS阳离子自由基清除能力的测定参照王舒伟[18]的方法;羟自由基清除能力的测定参照薛山等[19]的方法。所有指标均进行重复测定3次。
1.3.6 感官品鉴
1.3.6.1 葡萄酒样品处理
将陈酿3个月的酒样依次编号为1～7(分别对应代表为:A1、A2、A3、B1、B2、B3、CK),品评过程中将每款样品倒入国际标准品酒杯中并进行随机编码排序。
1.3.6.2 品评人员的选择
从新疆农业大学食品科学与药学学院的研究生和本科生中招募11名葡萄酒专业的感官评价员(6男5女,年龄20～27周岁)组成评价小组,均为葡萄酒专业人员并已获得中国酒业协会葡萄酒品酒师三级证书,具有良好的感官品鉴能力。
1.3.6.3 建立模糊数学综合评价级
参照国标GB 15037—2006《葡萄酒国家标准》从葡萄酒的外观、香气、口感和酒体4个方面进行品评并打分,期间进行独立评审,最后将品评打分结果按照优、良、中、差进行人数统计并汇总。根据葡萄酒感官质量评价标准(表2)分别对7款酒样进行模糊数学综合感官评价并建立评价级[20]。评价对象集P,代表进行感官评价的7款酒样集合,P={p1、p2、p3、p4、p5、p6、p7},其中p1～p7分别代表7款酒样,pi代表7款酒样的综合评价,其中i=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7。因素集及权重的确立:评价因素集Ei={u1、u2、u3、u4},u1～u4分别代表评价干红葡萄酒的4项评价指标,即{外观,香气,口感,酒体}。评价得分集S={s1、s2、s3、s4}={优,良,中,差}={85, 70, 60, 50}。权重集Y={y1、y2、y3、y4}={0.25, 0.25, 0.30, 0.20}。根据模糊数学变化原理利用矩阵乘法,将权重集合乘以模糊数学关系矩阵Ei,可以得到酒样对4个因素的综合隶属度Ri。
表2 葡萄酒感官质量评价标准
Table 2 Sensory quality scoring criteria for wine
因素等级评价标准外观(25%)优紫红或深红,澄清透明、有光泽、无悬浮物良紫红或深红,澄清透明、无明显悬浮物、略微沉淀中紫红或深红,轻微雾状和/或略失光差紫红或深红,明显浑浊和/或失光香气(25%)优具有典型的红色、黑色浆果香和生青味,酒香浓郁优雅,风格独特良具有红色、黑色浆果香和生青味,酒香良好,尚怡悦,风格良好中以果香为主,略有醇香,香气微弱差无明显的酒香和果香;不纯正,有刺鼻和令人不悦的味道口感(30%)优入口圆润、酸甜平衡、丰满醇厚;涩感、收敛感适中,余味悠长良入口酸度适宜,具有清爽感;较高的酒度;酸和单宁良好平衡;余味愉快中入口酸涩、带有粗糙感;酒体寡淡;无余味或辨别不出差入口不圆润,口感粗糙;具有辛辣感和苦涩味;余味不良酒体(20%)优风格典型,酒体饱满,肥硕圆润,平衡性好良有一定典型风格,酒体协调,整体良好中典型性一般,酒体寡淡,平衡性一般差无典型性,酒体失衡,整体质量差
1.4 数据处理与分析
数据重复3次并取平均值,使用Microsoft Excel 2019软件进行数据整理及统计;并用IBM SPSS Statistics 26.0统计软件进行差异显著性分析;应用Origin 2021软件进行绘图,并通过Metabo Analyst(https://www.metaboanalyst.ca/MetaboAnalyst/faces/home.xhtml)进行相关物质成分的偏最小二乘法-判别分析(partial least squares discriminant analysis, PLS-DA)。
2 结果与分析
2.1 不同皮籽比例对葡萄酒基础理化的影响
7款酒样的基础理化指标结果如表3所示,均符合GB/T 15038—2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》对于干型葡萄酒的规定,残糖含量均低于4 g/L。7款酒样的酒精度在10.43～10.67 %vol,总酸含量在7.06～7.17 g/L,残糖含量在3.69～3.73 g/L,pH值在3.72～3.77,各处理酒样相较于CK酒样的酒精度、总酸、残糖和pH值均无明显差异(P>0.05)。结果表明,在酒精发酵的不同阶段进行不同比例的去籽处理未对葡萄酒的基础理化指标产生显著影响,这与GUAITA等[21]的研究结果一致。
表3 葡萄酒基础理化指标
Table 3 Basic physical and chemical indicators of wine
组别酒精度/%vol总酸/(g/L)残糖/(g/L)pH值A110.59±0.16a7.13±0.26a3.71±0.10a3.72±0.09aA210.67±0.23a7.11±0.22a3.69±0.13a3.77±0.13aA310.57±0.21a7.09±0.15a3.73±0.26a3.74±0.07aB110.44±0.15a7.06±0.22a3.72±0.12a3.75±0.06aB210.43±0.26a7.12±0.21a3.73±0.18a3.72±0.12aB310.53±0.22a7.08±0.13a3.71±0.24a3.75±0.08aCK10.63±0.18a7.17±0.16a3.70±0.16a3.73±0.08a
注：同列不同小写字母代表差异显著(P<0.05)(下同)。
2.2 不同皮籽比例对葡萄酒色泽的影响
2.2.1 不同皮籽比例对葡萄酒CIELab颜色参数的影响
图1为7款酒样的CIELab指数,如图1-a和图1-c所示,B3的亮度及黄色色度表现性显著高于CK和其他处理酒样(P<0.05),其他去籽处理酒样的亮度及黄色色度表现性总体低于CK,B1的L*值最小为69.78,且黄色色度也最低(b*值最小为2.32),表明其酒体最暗,色泽最深;B3酒体亮度最高(L*值最大为81.53),且黄色色度也最高(b*值最大为4.41),表明其酒体最亮,色泽最浅。如图1-b所示,A3、B1、B2和B3酒体的红色色度表现性低于CK,而A1、A2酒体的红色色度表现性显著高于CK(P<0.05),其中A1酒样的红色色度最高(a*值最大为23.38),说明该处理能够增强葡萄酒的红色色度。如图1-d所示,A1的饱和度最高
值最大为23.60),B3的饱和度最低值最小为17.69)。这可能是由于葡萄皮和籽对葡萄酒多酚成分的贡献各不相同,种子原花青素的提取率在前期较慢但持续时间较长,并且需要在乙醇存在的情况下触发,黄烷-3-醇和原花青素及花青素的结合促进了聚合色素的形成从而表现出较强的增色效应[22-23]。但随着去籽比例的增加,葡萄酒中游离花青素和总花青素浓度及多酚含量不断降低[21],同时受抗氧化能力的影响,花青素和聚合色素更容易发生氧化、水合或聚合反应,乙醇浓度的增加导致辅色素减少,也会导致花青素的损失和葡萄酒色度的减弱[7]。如图1-e所示,B1和A1酒样的Hab值最小,酒体最接近紫红色或宝石红色,说明在比重达到1.030和1.060条件下去籽10%有利于酿造出色泽品质较高的干红葡萄酒。如图1-f所示,7款酒样的色差值均在0～10,均呈现紫红色。结果表明,去籽处理能显著影响葡萄酒的CIELab颜色参数值,这可能是由于去籽处理导致酒样中原花青素及花青素含量产生差异,花青素容易发生降解和氧化反应,而原花青素可以作为辅色素或通过与花青素发生共价反应结合,这将有助于葡萄酒颜色保持长期稳定性[21,23-24]。CK相较于去籽后的葡萄酒颜色更偏向于橙色(Hab值较大),酒体较亮、色泽稍浅(L*值较大),并且酒体的饱和度较高值较大),这可能是由于种子提取的原花青素形成了新的花青素;去籽后的葡萄酒红色更为浓郁(Hab值比CK小),这很可能是由于其存在更高含量的总花青素,这与LEE等[25]的研究结果一致。
图1 葡萄酒的CIELab参数值
Fig.1 CIELab parameter values for wines
注:同一指标不同样品间字母不同则代表差异显著(P<0.05)(下同)。
2.2.2 不同皮籽比例对葡萄酒WC、WCP、PPC的影响
葡萄酒WC值主要代表易于被氧化的不稳定花色苷含量[26]。如图2-a所示,A3酒样的WC值最低,相较于CK降低了11.04%;A1、A2和B1相较于CK分别提高了30.98%、1.84%和2.45%。结果表明,A1、A2和B1能够提高酒样中花色苷的稳定性。WCP值与葡萄酒中的花色苷含量紧密相关,对于新鲜的干红葡萄酒而言,游离花色苷是其酒体色泽的主要呈色物质[14,26]。如图2-b所示,A3酒样的WCP值最低,相较于CK降低了23.81%;B3酒样的WCP值最高,相较于CK提高了2.38%,说明该处理有利于葡萄酒色素物质的积累。PPC值表示单体花色苷与其他酚类物质发生聚合反应所生成的色素,对葡萄酒颜色的长期稳定性可以起到积极作用,这类色素通常比较稳定且对干红葡萄酒的陈酿潜力具有一定的预测作用[14]。如图2-c所示,A1和B1酒样的PPC值最高,相较于CK分别提高了38.84%和20.98%,而A2、A3、B2、B3和CK酒样的PPC值都比较低。结果表明,在相同比重条件下,随着去籽比例的增加,各处理酒样的WC值和PPC值呈现下降趋势,这可能与葡萄酒中多酚物质组成和含量有关。
a-WC值;b-WCP值;c-PPC值
图2 葡萄酒的WC、WCP、PPC值
Fig.2 WC, WCP, PPC values of wines
2.3 不同皮籽比例对葡萄酒多酚类物质含量的影响
如图3-a～图3-d所示,在比重达到1.060时进行30%去籽处理较20%、10%去籽处理的总酚含量分别下降11.54%和15.25%,总黄烷-3-醇含量分别下降21.79%和26.07%,总类黄酮含量分别下降26.54%和31.65%,单宁含量分别下降7.88%和15.93%;在比重达到1.030时进行30%去籽处理较20%、10%去籽处理的总酚含量分别下降4.61%和8.85%,总黄烷-3-醇含量分别下降2.44%和5.22%,总类黄酮含量分别下降0.76%和2.50%,单宁含量分别下降1.27%和3.88%。结果显示,在不同比重条件下,随着去籽比例的增加,总酚、总黄烷-3-醇、总类黄酮和单宁含量呈现下降趋势,且相较于CK显著降低(P<0.05);而在比重达到1.030时,这种下降趋势得到减缓。
a-总酚;b-总黄烷-3-醇;c-总类黄酮;d-单宁;e-总花色苷
图3 葡萄酒的酚类物质组成及含量
Fig.3 Phenolic composition and content of wines
如图3-e所示,在不同比重条件下进行去籽处理对总花色苷含量影响不大,相较于CK无显著变化(P>0.05)。
2.4 不同皮籽比例对葡萄酒抗氧化能力的影响
如图4所示,在比重达到1.060时进行30%去籽处理较20%、10%去籽处理的羟自由基清除率分别下降7.23%和11.89%,ABTS阳离子自由基清除率分别下降7.58%和13.17%,DPPH自由基清除率分别下降3.74%和8.12%;在比重达到1.030时进行30%去籽处理较20%、10%去籽处理的羟自由基清除率分别下降4.57%和6.79%,ABTS阳离子自由基清除率分别下降3.64%和7.18%,DPPH自由基清除率分别下降2.58%和4.65%。结果表明,在相同比重条件下随着去籽比例的增加,各处理酒样的羟自由基清除率、ABTS阳离子自由基和DPPH自由基清除率均呈现下降趋势,且相较于CK显著降低(P<0.05),而在比重达到1.030时,这种下降趋势得到减缓。在比重为1.030时去籽10%有利于酿造出抗氧化能力较高的干红葡萄酒。这可能是由于葡萄皮和籽之间存在酚类结构特征和浓度的差异,葡萄籽中酚类化合物的最佳提取对于确保葡萄酒质量至关重要[10],不同处理之间酒样抗氧化能力的差异可能是由于葡萄酒中酚类成分和含量存在不同,总酚含量的增加可能会导致其抗氧化能力的提升[6],并且花色苷物质的酰基和糖苷键的形成可提升分子结构稳定性,酒体中的花色苷和黄酮醇等物质含量存在差异也会影响葡萄酒的抗氧化活性[18,27]。
a-羟自由基清除率;b-ABTS阳离子自由基清除率;c-DPPH自由基清除率
图4 葡萄酒的抗氧化能力指标
Fig.4 Indicators of antioxidant capacity of wines
2.5 多酚类物质含量、CIELab参数、抗氧化能力等指标相关性分析
为探究多酚类物质含量、CIELab参数、抗氧化能力等指标与葡萄酒颜色的内在联系,将其进行皮尔逊相关性分析,结果如图5所示,结果表明,多酚类物质含量、CIELab参数与抗氧化能力等指标均存在相关性。呈极显著负相关(P<0.01)的有:L*和
和Hab;b*和
和
和WCP、总花色苷;WCP和PPC。呈显著负相关(P<0.05)的有:L*和
和Hab;PPC和总花色苷。呈极显著正相关(P<0.01)的有:L*和b*、Hab、WCP、总花色苷;a*和
和
和WC、PPC;Hab和WCP、总花色苷;
和PPC;WC和PPC;WCP和总花色苷;总酚和总黄烷-3-醇、总类黄酮、单宁、羟自由基清除率、ABTS阳离子自由基清除率、DPPH自由基清除率。呈显著正相关(P<0.05)的有:b*和总花色苷;WCP和总黄烷-3-醇、总类黄酮。这可能是因为葡萄籽质量占浆果质量的百分比是决定红葡萄酒最终酚类物质组成和含量的主要因素之一。在发酵浸渍过程中,葡萄皮和籽对葡萄酒多酚成分的贡献各不相同,葡萄籽可以释放出具有较低平均聚合度和较高没食子酰化程度的原花青素[21,28]。多酚的抗氧化和抗自由基活性可以影响葡萄酒的抗氧化能力,红酒的颜色主红酒的颜色主要由于花青素,而花青素的颜色还会根据pH值、SO2浓度和辅色素而变化,葡萄酒中的辅色素可以与花青素和多种有机分子(如酚酸、黄酮醇和黄烷醇)之间进行相互作用从而影响酒体的颜色;然而,花青素反过来又可以与其他分子,特别是黄烷醇(黄烷-3-醇单体和原花青素)反应,产生新的、更稳定的色素,这有助于红葡萄酒色泽的稳定性和清晰度;此外,花青素和其他小分子之间的环加成反应还可以产生一种新的花青素衍生色素(吡喃花青素)[7,28]。
图5 多酚类物质含量、CIELab参数、抗氧化能力等指标相关性热图
Fig.5 Heat map of correlation between polyphenol content, CIELab parameters, antioxidant capacity and other indexes
2.6 多酚类物质含量、CIELab参数、抗氧化能力等指标偏最小二乘法-判别分析
为了探究不同皮籽比例对‘赤霞珠’干红葡萄酒多酚类物质含量、CIELab参数及抗氧化能力等指标的影响,将处理组和对照组的样品分别进行PLS-DA分析,以筛选出不同处理间的特征指标。如图6-a、图6-c和图6-e所示,各个处理与对照的样品均可以明显的区分开,这表明不同处理与CK之间存在显著差异。以变量投影重要性(variable importance in the projection, VIP)评价指标的贡献,VIP>1的指标为特征指标。由图6-b可知,多酚类物质中特征指标为单宁和总黄烷-3-醇含量,其中单宁、总黄烷-3-醇的贡献明显大于总酚,说明单宁、总黄烷-3-醇含量在区分不同皮籽比例‘赤霞珠’葡萄酒中具有重要作用。由图6-d可知,CIELab参数中特征指标为
其中
的贡献明显大于a*、b*和
说明以
对不同皮籽比例‘赤霞珠’葡萄酒进行区分效果更好。由图6-f可知,抗氧化能力中特征指标为DPPH自由基清除率,其中DPPH自由基清除率的贡献明显大于ABTS阳离子自由基和羟自由基清除率。
a-酚类物质的得分图;b-酚类物质的投影重要性图;c-CIELab参数的得分图;d-CIELab参数的投影重要性图;e-抗氧化能力的得分图;f-抗氧化能力的投影重要性图
图6 酚类物质含量、CIELab参数、抗氧化能力的偏最小二乘法-判别分析图
Fig.6 Partial least squares-discriminant analysis plot of phenolic content, CIELab parameters, antioxidant capacity
2.7 不同皮籽比例对葡萄酒感官特性的影响
2.7.1 感官评价结果
7款酒样的模糊数学感官结果见表4,优、良、中、差依次赋予分值85、70、60、50分。
表4 陈酿3个月酒样模糊数学感官结果 单位:人
Table 4 Fuzzy mathematical densory results of wine samples aged for 3 months
编号外观(25%)香气(25%)口感(30%)酒体(20%)优良中差优良中差优良中差优良中差1(A1)53214520191033412(A2)41601910353036203(A3)72112720173024504(B1)72114610542044305(B2)45205420281037106(B3)15503611451153307(CK)3530263024502162
2.7.2 基于模糊数学的感官综合评价
根据品评打分得到感官综合评价结果和模糊数学评定矩阵,以1号(A1)酒样为例,综合隶属度R1如下:
R1=(0.25, 0.25, 0.30, 0.20)×
计算出酒样的模糊评价结果,经过加和后及得到每个样品的最终感官评分,如1号(A1)酒样最终感官评分R1=0.315×85+0.530×70+0.210×60+0.045×50=78.725;同理得2号(A2)、3号(A3)、4号(B1)、5号(B2)、6号(B3)、7号(CK)酒样的最终感官评分为:R2=78.075,R3=78.275,R4=82.375,R5=80.675,R6=78.300,R7=75.375。综合品评得分顺序为:R4>R5>R1>R6>R3>R2>R7。结果表明,在比重1.030时去籽10%的葡萄酒综合品评得分最高,而CK的综合品评得分最低。当比重达到1.060时进行去籽处理,随着去籽比例的增加,综合品评得分先降低再增加;当比重达到1.030时进行去籽处理,随着去籽比例的增加,综合品评得分逐渐减少。这可能是由于葡萄皮和籽对葡萄酒多酚成分的贡献各不相同,它们的特征与酒体的颜色、浊度、苦味、涩味、口感和余味等感官属性密切相关[7,29]。这可能是由于葡萄酒的感官特性受到了原花青素成分的影响,其平均聚合度和单体组成,特别是没食子酰化程度将会影响涩味感[21]。葡萄和葡萄酒中的苦味、涩味主要来源于单宁和黄烷-3-醇,其组成和含量的高低将影响葡萄酒酒体的丰满度和陈酿潜力,从葡萄籽中过度提取单宁通常被认为对葡萄酒品质不利,因为存在苦味(黄烷醇和原花青素)和涩味(大量没食子酰化形式的原花青素)分子[24]。来自果皮的原花青素比来自种子的原花青素提取得更早,因此延长浸渍时间将意味着提取更多的种子原花青素[7]。排籽浸渍并结合延长浸皮时间的方式,将会有效拉长酯化反应的时间,有助于生成更为丰富的酯类物质,在葡萄酒中能够表现出更为浓郁的干果味和甜香味[30]。去籽比未去籽的葡萄酒具有更浓郁的果香,这与BAUTISTA-ORT
N等[23]的研究结果一致。去籽较未去籽的葡萄酒苦味和涩味明显降低,这与
等[29]的研究结果一致。这可能是由于葡萄籽是低聚原花色素的重要来源,而葡萄皮是多聚原花色素的主要来源,但多聚原花色素在葡萄酒澄清处理和陈酿过程中,易与蛋白或多糖结合而沉淀下来。因此,决定葡萄酒中口感的原花色素主要来自于葡萄籽。
3 结论
本实验为探究在酒精发酵浸渍过程的不同阶段调整皮籽比例对葡萄酒色泽及感官特性的影响,以新疆天山北麓石河子产区‘赤霞珠’葡萄为试材,在比重达到1.060和1.030时,分别进行10%、20%、30%的去籽处理,所酿7款葡萄酒均符合国家标准。测定葡萄酒的基础理化、CIELab颜色参数、酚类物质的含量及抗氧化活性等指标,采用模糊数学法对葡萄酒的感官质量进行综合评价,针对结果进行差异性及偏最小二乘法-判别分析。结果表明,不同去籽比例处理未对葡萄酒的基础理化产生显著影响;随着去籽比例的增加,酒体偏向于黄色色调;对照组相较于去籽后的葡萄酒颜色更偏向于橙色,酒体较亮、色泽稍浅且饱和度较高;多酚类物质中特征指标为单宁和总黄烷-3-醇含量,CIELab参数中特征指标为
抗氧化能力中特征指标为DPPH自由基清除率。在不同比重条件下,随着去籽比例的增加,总酚、总黄烷-3-醇、总类黄酮和单宁含量及抗氧化能力呈现下降趋势,且相较于对照组显著降低;而在比重达到1.030时,这种下降趋势得到减缓,但在不同比重条件下进行不同比例的去籽处理对总花色苷含量影响不大。由感官评价结果得出:在比重为1.030时去籽10%的处理得出的综合品评得分相较于对照组提升9.29%,酒体表现出紫红色调、果味浓郁且苦涩感较低。综上,去籽处理可以有效调节酚类物质组成及含量,从而改善葡萄酒品质。在比重为1.030时去籽10%的条件下有助于生产出具有更浓郁的果香、较低的苦涩感和更高整体质量的葡萄酒。
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