香气是啤酒的重要感官特征之一,也是表征啤酒品质的重要指标,是饮用时最先被感知的特征之一。啤酒的香气来源于两方面,一方面来自麦芽[1]、啤酒花[2]等原料本身的香气物质,另一方面来自发酵过程中的酵母代谢产物[3]以及贮存过程中的产物[4]等。研究发现,淡色麦芽中的醛、酚、酮等化合物在酿造过程中损失较多,只有很少一部分会最终进入啤酒中,对淡色Lager啤酒香气贡献较低[5]。尽管如此,麦芽中的呋喃酮[6]等依旧是Lager啤酒中麦芽香气的主要贡献者。啤酒中的啤酒花香气主要来自啤酒花中的萜烯醇及酯类[7]等物质,如里哪醇、乙酸香茅酯、乙酸香叶酯、香叶醇等,占据啤酒花香气的70%左右。研究发现,萜烯类物质之间存在相互转化的机制,如ROBERTS等[8]在冷麦汁中添加单一萜类标准物质,而经发酵后在啤酒中发现香茅醇、香叶醇等多种萜烯类化合物。此外,啤酒花精油是啤酒花中香气物质的主要来源,虽然其仅占干啤酒花的0.5%～3%(干重),但物质种类多达400多种[9],如β-法尼烯、α-葎草烯等。另一方面,在发酵过程中,氨基酸的转氨、脱羧、脱氢还原等作用及糖代谢等途径也是啤酒中风味化合物形成的主要来源,如将麦汁中的缬氨酸、亮氨酸和异亮氨酸转化成异丁醇、异戊醇、活性戊醇等高级醇;通过辅酶A的催化作用,催化丙酮酸产生了辛酸、月桂酸、棕榈酸等脂肪酸,通过醇乙酰转移酶催化乙酰辅酶A生成游离脂肪酸,脂肪酸与醇类进行酯化反应,产生了部分乙酯类物质[10]。

研究表明,啤酒中香气物质的种类和含量是影响啤酒品质的关键因素[11],目前采用的常规分析手段主要有人工品评[12]、电子鼻[13]、电气舌[14]、气相色谱法[15]、气相色谱质谱联用方法[16]、气相色谱离子迁移谱[17]方法。由于传统一维分离技术的峰容量有限,对于一些复杂的混合物,可能存在共混和、峰重叠的情况,因此分离能力更强、峰容量更大的全二维气相色谱-飞行时间质谱技术被应用开来,其领域涉及白酒[18]、葡萄酒[19]、茶叶[20]等多方面。黄玲等[21]使用顶空固相微萃取-全二维气相色谱-飞行时间质谱(headspace solid phase microextraction-comprehensive two-dimensional gas chromatograph-time of flight mass spectrometer,HS-SPME-GC×GC-TOFMS)技术在在威代尔冰葡萄酒中检出953个色谱峰,定性出253种挥发性物质,其中醇类物质40种、酯类53种、芳香族化合物39种。伍琳等[22]采用HS-SPME-GC×GC-TOFMS技术在酱香型白酒中发现1 000余种物质,结合多元变量分析方法发现,不同等级酱香酒白酒中的差异物质主要体现在丁酸乙酯、乙酸乙酯、辛醛、己酸、乙酸等物质上,为产品风味调控优化、品质提升发挥了重要的作用。但二维气相色谱分析技术在啤酒产品风味分析应用方面的报道相对较少。

本研究以国内不同品牌的Lager啤酒为研究对象,在人工感官品评的基础上,通过HS-SPME-GC×GC-TOFMS分析技术,结合顶空气相色谱火焰离子化检测器法(headspace gas chromatography with flame ionization detection,HS-GC-FID)、顶空固相微萃取气相色谱-质谱联用技术(headspace solid phase microextraction gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS)技术对啤酒的香气物质进行定量分析,结合多元变量统计学方法及变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)值、气味活力值(odor activity value,OAV)、皮尔森相关性分析方法,筛选确定不同品牌的Lager啤酒产品中的特征风味化合物,以期为Lager啤酒风味感官品质调控提供参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

本研究所用啤酒样品(编号B1、B2、B3、B4、B5、B6)均从市场采购,具体样本信息详见表1。C7～C40正构烷烃标准品(色谱纯,纯度≥99.0%),北京标准物质研发中心;甲酸乙酯、乙酸异丁酯、二甲基硫、异丁醇、乙醛、正丙醇、丁酸乙酯、己醛、乙酸乙酯、乙酸异戊酯、正丁醇、异戊醇、己酸乙酯、己醇、辛酸乙酯、糠醛、乙酸辛酯、2,3-丁二醇、芳樟醇、1-辛醇、2-癸醇、癸酸乙酯、糠醇、异戊酸、柠檬醛、香茅醇、苯甲醛、乙酸苯乙酯、β-大马士酮、己酸、月桂酸乙酯、丁酸苯乙酯、3-苯丙酸乙酯、苯乙醇、异戊酸香叶酯、肉豆蔻酸乙酯、反式肉桂醛、辛酸、肉桂酸乙酯、菠萝酮、己酸苯乙酯、癸酸、月桂酸(所用标品纯度均大于97%),北京伊诺凯有限公司。

1.2 仪器与设备

HS-GC-FID分析：GH-300高纯氢发生器,北京佳分分析仪器技术有限公司;TurboMatrix 40型顶空进样器,德国Perkin Elmer股份有限公司;GC-AutoSystem XL气相色谱仪,德国Perkin Elmer股份有限公司。

HS-SPME-GC-MS分析：PAL Combi-xt型自动进样器,瑞士思特斯分析仪器有限公司;Clarus 680型气相色谱质谱联用仪,德国Perkin Elmer股份有限公司;50/30 μm DVB/CAR/PDMS SPME arrow,美国Sigma Aldrich公司。

HS-SPME-GC×GC-TOFMS分析：GC×GC-TOFMS 2000全二维气相色谱-飞行时间质谱仪,聚光科技(杭州)股份有限公司;1.1 mm×20 mm×120 μm SPME萃取头(DVB/CAR/PDMS),瑞士思特斯分析仪器有限公司;一维色谱柱DB-WAX (30 m×250 μm×0.25 μm)、二维色谱柱DB-17MS (2 m×180 μm×0.18 μm),美国Agilent科技有限公司。

1.3 实验方法

1.3.1 人工感官评价

参考苗俨龙等[23]的方法并稍作修改,由6名具有国家级啤酒品酒师资质的人员组成感官评价小组,从麦芽香、酯香、醇香、酒花香、花香、异香、喜好度7个维度的感官强度进行评价。感官评分标准如表2所示。

1.3.2 GC×GC-TOFMS分析

1.3.2.1 SPME条件

未除气啤酒样品5 mL和1.5 g NaCl置于20 mL顶空瓶中,聚四氟乙烯PTFE硅胶隔垫密封,在50 ℃下以450 r/min振荡孵化5 min,50 ℃下以450 r/min的转速振荡萃取40 min,250 ℃下解吸5 min。

1.3.2.2 GC×GC条件

40 ℃下保持2 min,以5 ℃/min升至230 ℃,保持5 min;高纯He(≥99.99%)为载气,恒定流速：1.0 mL/min,分流比5∶1;调制器的冷聚焦区温度-50 ℃,热释放区温度进行程序升温,温度始终高于柱温箱温度10 ℃;调制周期4.0 s。

1.3.2.3 TOFMS条件

EI离子源,电压70 eV,离子源和传输线均为250 ℃;采集质量数为30～700 amu,采集频率50 spectra/s。

1.3.3 GC-FID 分析

1.3.3.1 顶空进样条件

取5 mL未除气啤酒于20 mL顶空瓶中,炉温55 ℃保温30 min,进样前0.1 MPa加压1 min,进样0.04 min。

1.3.3.2 色谱条件

CP-WAX毛细管色谱柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm)。程序升温条件：40 ℃保持2 min,以10 ℃/min升温至60 ℃,再以20 ℃/min升温至120 ℃,再以40 ℃/min升温至230 ℃。氮气(纯度≥99%)作为载气,恒定流速：16 mL/min。检测器温度250 ℃。

1.3.3.3 定性及定量条件

采用标准品进行定性分析;以浓度为纵坐标,响应值为横坐标,采用标准品进行外标定量。

1.3.4 GC-MS分析

1.3.4.1 SPME条件

取8 mL啤酒于20 mL顶空瓶中,加入2.5 g NaCl及10 μL混合内标(1.56 g/L 2-辛醇、2.01 g/L 2-乙基丁酸),压盖密封后于55 ℃下振摇平衡15 min。萃取头预先于250 ℃下老化5 min,随即插入样品瓶吸附45 min,并于进样口热解吸5 min,解析温度250 ℃。

1.3.4.2 GC条件

CP-WAX毛细管色谱柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm),氦气(纯度≥99.99%)作为载气,恒定流速1.0 mL/min。程序升温条件：40 ℃保持3.0 min,以5 ℃/min升温至200 ℃,再以5 ℃/min升温至230 ℃,保持3.0 min。不分流进样。

1.3.4.3 MS条件

EI电离源,离子源温度230 ℃,电子能量70 eV,传输线温度240 ℃,质谱扫描范围为50～400 m/z。无溶剂延迟。

1.3.4.4 定性及定量分析

定性分析：根据C7～C40正构烷烃标准品的谱图结果计算各色谱峰保留指数(retention index,RI),并于NIST 20数据库中进行检索,选择匹配度大于800的组分作为定性结果。

定量分析：选择SIM离子监测模式及外标法定量。根据文献及定性结果配置混合标准溶液,以标品与内标峰面积之比为横坐标,浓度为纵坐标绘制标准曲线,计算R2及回收率。

1.4 数据处理

使用Excel 2021计算挥发性组分含量及方差分析;使用Origin 2022 Pro绘制雷达图、聚类热图、皮尔森相关性分析图;使用SIM-CA 14.1进行正交偏最小二乘-判别分析(orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA)。

2 结果与分析

2.1 感官品评

如图1所示,对于6位啤酒品评专家的品评雷达图,顺时针分析,6款啤酒产品的麦芽香区分明显,其中B6样品中的麦芽香气强度最高,样品B5次之,B4、B3和B2接近,评分最低的样品为B1。结合6款产品的原麦汁浓度可知,啤酒中的麦芽香强度与其原麦汁浓度的高低基本呈现正相关,与GU等[24]的研究结果相似,但B2和B3麦芽香结果相似的原因可能是酯醇等之间的相互影响;酒花香方面,B4最高,样品B6、B2、B3、B5次之,最低的为B1。研究发现,啤酒中的酒花香气强弱与酿造过程中酒花及酒花制品的添加量、添加时间相关[25]。酯香方面,B4最高,B6、B3、B5、B2接近,B1最低。酯香不仅与酯类物质含量相关,还与醇类、酸类物质之间的相互作用有着密切关系,李娜[26]研究表明,果香酯类与醇酸等之间的协同互作可对葡萄酒的香气产生积极影响。醇香方面,B6>B5,B1、B4次之,B2、B3最后,与酒精含量基本相似。此外,感官品评中B6、B5之间差异较大,B1～B4差异不显著,与酒精度差异相似,说明了感官品评在评估啤酒香气方面的准确性。此外,花香方面,感官强烈大小依次为B4>B6>B2>B1>B3>B5。花香的差异可能与呈现花香的风味物质相关,林睿等[27]发现在啤酒中添加茶叶酿造,月桂酸乙酯、乙酸苯乙酯、月桂醇、正癸醛和壬醛会对花香的呈现具有重要贡献作用。异香方面B5>B1>B6>B4>B2>B3,异香的突出可能与其发酵过程产生的醛及硫化物相关。总体上而言,B1异香明显,喜好度不高;B2酒花香突出,B3各香气强度比较均衡;B4酒花香、花香、酯香突出,喜好度高;B5麦芽香、异香较高,花香淡薄,喜好度中等;B6麦芽香、花香突出。

2.2 GC×GC-TOFMS分析结果

为对啤酒中的香气化合物的种类和含量做全面分析,参考YAN等[28]的方法,本研究采用HS-SPME的提取方式,结合GC×GC-TOFMS对6款啤酒产品中的风味化合物进行了分析。如图2所示,从全二维谱图可以看出,6种啤酒产品的风味轮廓整体相似,仅在所示位置之间存在主要差异。

此外,为进一步解析Lager啤酒产品的风味,对6款Lager啤酒中的挥发性物质种类及化合物差异进行统计分析,详见图3所示,6款Lager啤酒产品B1～B6中测得挥发性物质分别为520、520、519、522、518、513种,产品间的差异物质主要有酒石酰胺、6-乙基喹啉等沸点较高、挥发性不强、呈味特征不明显的化合物。本研究还发现,Lager啤酒中存在罗勒烯、白铃兰醇、桃醛等未有报道的化合物,其中对于罗勒烯,KONG等[29]发现其具有典型的百合花香气;桃醛又名γ-十一内酯是一种典型的内酯香料,具有强烈的桃子香气。王红丽等[30]发现一种酿酒酵母在发酵海带去腥的过程中,产生的主要香气成分便包括桃醛。啤酒中这些新物质的发现对于啤酒香气的构建具有重要参考意义。

采用峰面积归一化的半定量分析方法计算各啤酒不同类别的峰面积,6款Lager啤酒产品间含有的化合物主要包括含N化合物、醇类、酯类、酸类、烷烃类、酮类、含S化合物、含O杂环化合物、醛类、烯烃、醚类、酚类、芳香族、炔烃及其他共计15种类别化合物。在含N、S化合物及烷烃类化合物方面,B6样品的含量最高,B1最低,均与其酿造原麦汁浓度高低有一致性。在醇类物质含量方面,B2

2.3 GC-FID、GC-MS综合分析结果

为准确分析啤酒中风味化合物含量差异,本研究采用HS-GC-FID和HS-SPME-GC-MS方法定量测定了啤酒中61种化合物,其中酯类24种、醇类14种、醛类10种、酸类6种、酮类3种、酚类2种,含S及含O杂环化合物各1种,结果如附表1(https：//doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.040624)所示。

由附表1所示,从风味物质含量来看,6种Lager啤酒中不同物质的含量差异较大,其中含量较高的醇类如异戊醇、正丙醇、苯乙醇等,含量分别达50、18、35 mg/L左右,在酒的香气物质中占比较大。含量较低的醇类,如2-癸醇,含量仅为70 μg/L左右。酯类物质中,含量较高的物质为呈现清新果香的乙酸乙酯、呈现香蕉果香的乙酸异戊酯,含量分别为14、2.2 mg/L左右。除这几种常见酯类物质之外,啤酒中还存在着一些含量较低的其他酯类,如乙酸芳樟酯、乙酸香叶酯等,最高含量仅为56.61、21.03 μg/L,低于其阈值68.4和150 μg/L[31-32],但陶永胜等[33]研究表明,这些酯类物质可以影响分子之间的相互作用,从而促进增强酯香的表达。检测到的酸类物质中,包括丁酸、异戊酸、己酸、辛酸、癸酸,含量为0.5～3 mg/L,醛类物质如壬醛、癸醛,仅为5 μg/L左右,而乙醛为3 mg/L左右。在此之外,还检测到有一些含量极低,但阈值也极低的物质,如β-大马士酮,其阈值仅为9 ng/L左右,对于整体的香气的构建具有非常重要的作用。不同啤酒之间风味物质也不同,如B6的乙酸异丁酯是B1的7.5倍左右,B4的芳樟醇含量是B6的80倍,这些物质可能是影响其风味的关键因素。

采用欧氏距离并将数据标准化后进行聚类分析,绘制啤酒聚类热图(图4),可明显区分六类啤酒,B1和B6差异最大,其中B1的正丁醇、1-辛醇、壬酸乙酯、柠檬醛等化合物要高于其他啤酒产品、甲酸乙酯、丁酸乙酯、癸醛、己醛等化合物要低于其他啤酒产品。B2的苯甲酸乙酯、乙酸辛酯、异戊酸香叶酯、乙酸香茅酯、乙酸芳樟酯处于较高含量,2-癸醇、2-壬酮等处于较低含量。B3甲酸乙酯、丁酸乙酯等处于较高含量,B4芳樟醇、乙酸芳樟酯、β大马士酮等含量较高,B6产品乙酸异丁酯、苯乙醇等众多化合物均高于B1～B5,与其原麦汁浓度较高相关。这些物质含量的差异对其风味的影响需进一步分析。

2.4 风味物质与感官属性的关系

OPLS-DA是一种数据可视化的分析模型,旨在区分不同类别的样本,并识别影响组别分类的关键变量。为分析Lager啤酒产品间的关键风味化合物代谢差异,本研究采用OPLS-DA结合VIP值,筛选一维和二维结果之中VIP值>1的的化合物,结果如图5所示,在一维色谱技术下,分析出啤酒中差异代谢物为：异戊醇、苯乙醇、正丙醇、乙酸乙酯、异丁醇、乙醛、月桂酸、乙酸异戊酯。但一维可能存在代谢物含量太低而检测不出的情况,而在灵敏度非常高的二维色谱分离下,除上述物质包含在内,还体现了一些仅在二维结果中的微量物质的差异,如(E)-β-金合欢烯、9-癸烯酸乙酯、壬酸、安息香醛、β-大马士酮等共计100余种,说明了全二维技术在啤酒风味分析中的巨大优势。注意到,二维差异物质还包括含N化合物之间的差异,如乙烯亚胺、2,3-丁二醇硝酸盐等,详见表3。这些化合物的差异一部分是由于酿造原料差异造成的,如张海鹏等[34]便发现不同种类麦芽的总氮和α-氨基酸态氮差异显著,另一部分是由于发酵工艺的不同所造成的[35]。

为进一步深入挖掘不同品牌啤酒之间的挥发性物质差异及其与风味感官之间关系,对一维及二维结果结合感官评价打分情况进行化合物匹配识别,如图6所示。从模型拟合度来看,二者模型自变量拟合指数R2(x)分别达到83.5%、63.1%,且所有样本点均处于95%置信区间内,模型可信度足够;从分布来看,一维和二维均显示不同样品之间有明显差异,且样品分布相似,但因二维检测物质更多,灵敏度更高,能将风格相近的B2和B4明显区分,说明在样品类型区分方面,二维色谱分析的相对定量结果相比于一维的定量有着巨大的优势。

从香气物质与感官属性来看,由图6-a可知,B1的异香位置与苯甲醛、柠檬醛、壬醛等醛类物质接近,B5的异香位置与己醛接近,说明异香差异与这些醛类物质差异相关,苯甲醛的OAV处于0.5～1,可能是其与其他醛类发生了明显的协同作用;同理,B2与B4的酒花香差异与芳樟醇、香茅醇、乙酸芳樟酯含量差异等相关;花香、酯香与甲酸乙酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、癸醛、丁酸乙酯相关,甲酸乙酯与其他酯类之间可能存在着协同效应;B6的麦芽香与菠萝酮、2-乙酰呋喃相关;醇香与异丁醇含量相关;整体喜好度结果与花香、酯香的高低密切相关。由图6-b可知,麦芽香还与2,3-丁二醇硝酸酯及1,2-丙二醇硝酸酯等的含量相关。

为了验证模型的可靠性,将上述两者OPLS-DA模型进行200次置换实验,结果如图7所示,模型预测指数R2分别达到0.992 5、0.997 7,说明模型可充分反映样本信息;Q2与Y轴截距为负,说明模型没有存在过拟合,此结果可用于不同品牌啤酒的鉴别及特征香气属性分析。

但研究发现,啤酒产品中整体风味物质差异并不能完全代表啤酒产品的感官差异,一是部分物质阈值较高,如异戊醇、正丙醇的阈值高达40、800 mg/L,对酒体风味贡献不大,二是不同风味物质之间存在着明显的协同或者抑制作用,还需结合OAV进行分析,OAV是指风味物质的含量与其阈值的比值,反映了风味物质在酒体中的相对贡献。根据各化合物的阈值,计算各化合物的OAV,筛选6款啤酒中OAV>1的化合物分别为：菠萝酮、苯乙醇、柠檬醛、己酸苯乙酯、β-大马士酮、乙酸苯乙酯、异戊酸香叶酯、乙酸乙酯、芳樟醇、乙酸异戊酯、辛酸乙酯、香茅醇、乙酸芳樟酯、壬醛、4-乙烯基愈创木酚、丁酸乙酯、癸醛、异丁醇、辛酸、丁酸苯乙酯、正己醇等共计21种。将21种化合物的OAV与感官属性绘制皮尔森相关性分析图,如图8所示,根据相关性数字大小,发现菠萝酮与麦芽香相关,还与部分酯类发生了相关性,可能是其之间发生了协同作用;芳樟醇、乙酸芳樟酯与酒花香相关;异丁醇与醇香相关、乙酸苯乙酯、乙酸乙酯、辛酸乙酯、苯乙醇、癸醛与花香、酯香相关;柠檬醛、壬醛等与异香相关,喜好度与酒花香、花香、酯香相关。与OPLS-DA结果相似,但仍有部分差异,这些差异可能是物质之间的相互作用而引起的。

3 结论

本研究采用感官品评结合HS-GC-FID,HS-SPME-GC-MS和HS-SPME-GC×GC-TOFMS仪器分析的方法,基于OPLS-DA和VIP值及OAV结合皮尔森相关性分析,对市售6款Lager啤酒产品中的风味化合物差异进行分析研究,结论如下：

a)基于感官品评,初步判断几种啤酒的香气差异,结果发现,B2和B4酒花香突出、B6麦芽香、花香更加强烈,B5、B1异香较为明显,B3香气比较均衡。

b)采用HS-SPME-GC×GC-TOFMS技术,进行了定性及半定量分析,6款Lager啤酒产品B1-B6检出风味化合物数量依次为520、520、519、522、518、513种,其中含N化合物含量最高,并首次在Lager啤酒中发现罗勒烯、白铃兰醇、桃醛等物质,对于啤酒香气研究有重要意义的化合物。

c)采用HS-GC-FID、HS-SPME-GC-MS技术,共定量检出61种香气成分,其中酯类24种、醇类14种、醛类10种、酸类6种、酮类3种、酚类2种、含S及含O杂环化合物各1种,发现不同品牌啤酒的风味物质含量差别较大。

d)基于HS-GC-FID,HS-SPME-GC-MS等定量结果,OPLS-DA发现,一维结果显示6款啤酒差异物质主要为：异戊醇、苯乙醇、正丙醇、乙酸乙酯、异丁醇、乙醛、月桂酸、乙酸异戊酯;二维结果显示6款啤酒的差异物质达100余种,除上述物质外,还包括乙烯亚胺、2,3-丁二醇硝酸酯、(E)-β-金合欢烯、罗勒烯等其他化合物。与一维色谱相比,二维色谱识别的化合物种类更多,因此能分析出风格相近的2款产品B2和B4之间的风味物质差异。

e)通过一维数据OAV值结合OPLS-DA方法及皮尔森相关性分析发现,啤酒麦芽香与菠萝酮的含量相关,酒花香与芳樟醇、乙酸芳樟酯的含量相关,花香、酯香与乙酸乙酯、辛酸乙酯、乙酸苯乙酯等的含量相关,醇香高低与异丁醇的含量相关,异香与柠檬醛、壬醛的含量相关。通过二维结合OPLS-DA还发现,麦芽香还与2,3-丁二醇硝酸酯,1,2-丙二醇硝酸酯等含N化合物相关。

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Characteristic aroma components of Lager beer based on multidimensional chromatographic technique

GUO Qi1,2, WANG Yuhai3, CHEN Ming3, JIANG Wei1,2, WANG Deliang1,2, SUN Zhiwei1,2, GE Jiawei1,2,4, HAO Jianqin1,2*

1(China National Research Institute of Food &Fermentation Industries, Beijing 100015, China) 2(International Joint Research Center of Quality and Safety of Alcoholic Beverages, Beijing 100015, China) 3(Guangzhou Zhujiang Brewery Co.Ltd., Guangzhou 510310, China) 4(School of Food Science and Pharmacy, Xinjiang Agricultural University, Urumqi 830091, China)

Abstract In this study, the characteristic aroma compounds of six domestic brands of Lager beer were analyzed by manual sensory evaluation, headspace gas chromatography flame ionization detector method (HS-GC-FID), headspace-solid phase microextraction gas chromatography-mass spectrometry (HS-SPME-GC-MS), and headspace solid phase microextraction-comprehensive two-dimensional gas chromatograph-time of flight mass spectrometer (HS-SPME-GC×GC-TOFMS).The HS-SPME-GC×GC-TOFMS were used to comprehensively detect and semi-quantitatively analyze the aroma compounds in the six beers, and 520, 520, 519, 522, 518, and 513 substances were detected respectively, and aroma compounds, such as loreleiene, baihtuellitol, peach aldehyde, etc., were detected for the first time in the Lager beers.A total of 61 aroma components, including 24 esters, 14 alcohols, 10 aldehydes, 6 acids, 3 ketones, 2 phenols, and 1 S-containing and 1 O-containing heterocyclic compound, were quantified by HS-GC-FID and HS-SPME-GC-MS.Combined with the method of multivariate statistical analysis, the main different substances were found to be isoamyl alcohol, phenylethanol, and ethyl acetate by one-dimensional chromatography, and the relative quantitative results by HS-SPME-GC×GC-TOFMS further indicated that the different substances were also reflected among N-containing compounds such as 2,3-butanediol nitrate and other compounds totaling 100 compounds, such as (E)-β-acacaciazulene and loreleiene.In addition, through multivariate statistics, odor activity value, and Pilsen correlation analysis, it was found that the level of beer malt aroma was correlated with the content of bromeutone, hop aroma was correlated with the content of linalool and linalyl acetate, the level of floral aroma and ester aroma was correlated with the content of ethyl acetate, ethyl caprylate, and phenylethyl acetate, the content of mellow aroma was correlated with the content of isobutanol, and the content of isofragrance was correlated with the content of citral and nonanal.It was also found that malt was also associated with N-containing compounds such as 2,3-butanediol nitrate and 1,2-propanediol nitrate by two-dimensional binding orthogonal partial least squares discriminant analysis.

Key words beer;aroma components; gas chromatography with flame ionization detection (GC-FID); GC-MS; comprehensive two-dimensional gas chromatograph-time of flight mass spectrometer (GC×GC-TOFMS); multivariate statistical analysis

DOI：10.13995/j.cnki.11-1802/ts.040624

引用格式：郭琪,王玉海,陈明,等.基于多维色谱技术的Lager啤酒特征香气成分解析[J].食品与发酵工业,2025,51(12)：327-336.GUO Qi,WANG Yuhai,CHEN Ming, et al.Characteristic aroma components of Lager beer based on multidimensional chromatographic technique[J].Food and Fermentation Industries,2025,51(12)：327-336.

第一作者：硕士研究生(郝建秦教授为通信作者,E-mail：haojianqin@163.com)

基金项目：国家大麦青稞产业技术体系项目(CARS-05-01B)

收稿日期：2024-07-31,改回日期：2024-10-25