啤酒在全球是仅次于水和茶饮料的第三大消费性饮品[1]。传统的啤酒是由大麦芽、啤酒花、酵母和水4种原料酿造。然而,在啤酒生产过程中往往会添加辅料,如大米、小麦和玉米等,以调节口感、色泽或者降低成本。由于生产过程中使用原料的不同,导致酿造的啤酒在口感和风味上存在较大差异。使用麦芽作为唯一碳源,酿造出的啤酒口感更加丰富醇厚,香气更加浓郁。相比之下,大米的添加使得啤酒口感更加清爽、易饮。无论是全麦芽啤酒还是添加大米辅料的啤酒,都代表着啤酒酿造的不同风格和传统。对于啤酒爱好者来说,根据自身喜好,选择不同类型的啤酒,体验不同的口感和风味很重要。因此,解析不同原料啤酒的特征风味对产品质量优化及新产品开发等存在重要意义。
风味化合物的种类和含量是衡量啤酒品质的重要指标。啤酒中含有不同含量的化合物如醇类、酯类、醛类、酮类、有机酸和含氮类等,这些化合物赋予啤酒特定的风味,从而形成最终啤酒的感官特性[2]。目前,使用GC-MS可以同时测量各种挥发性化合物,如醚、酯、酸、醛、酮、醇、硫化合物、烷烃化合物、杂环化合物和芳香族化合物[3]。不久前,KAMIYA等[4]使用顶空-固相微萃取(headspace solid phase microextraction,HS-SPME)-GC-MS技术建立一种啤酒中酒花香气化合物(β-月桂烯、芳樟醇和香叶醇)定量方法。CUCU等[5]首次将搅拌棒吸附萃取(stir bar sorptive extraction,SBSE)前处理技术应用于啤酒样品风味化合物的提取,并结合气相色谱-飞行时间质谱(gas chromatography-time of flight mass spectrometry, GC-TOFMS)对窖藏啤酒样品进行了详细的香气分析。全二维气相色谱-飞行时间质谱技术(two-dimensional gas chromatography-time-of-flight mass spectrometry, GC×GC-TOF-MS)由2根极性不同的色谱柱串联组成,调制器连续不断地将一维色谱柱上分离的化合物转移到二维色谱柱中并再次分离,能够改善化合物共流出对定性定量的影响。由于GC×GC-TOF-MS技术具有分析速度快、灵敏度高、鉴定出挥发性组分多等优点,该技术已在各种不同香型的白酒等复杂香气组分中得到广泛应用[6-7]。
为明确不同原料啤酒挥发性组分特征,本研究采用HS-SPME结合GC-GC×TOF-MS技术,结合感官品评专业组结果,对比分析全麦啤酒和大米辅料啤酒中风味组分差异,构建正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least-squares discrimination analysis,OPLS-DA)确定全麦啤酒和大米辅料啤酒的差异风味物质。研究结果可为啤酒质量评价体系的完善提供参考,为后续啤酒新产品的开发、品质提升以及发酵机理的研究提供有效的技术支撑。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
1.1.1 实验样品
实验样品使用2款不同原料的啤酒：全麦啤酒和添加大米辅料啤酒,2款啤酒在糖化、发酵工艺、酵母及啤酒花选择无任何区别,样品由华润雪花啤酒(武汉)有限公司提供。每款啤酒提供3个不同批次包装规格样品,具体样品信息见表1。
表1 样品信息表
Table 1 Sample information
编号原料(质量分数)规格、包装厂家A1麦芽75%+大米25%500 mL、易拉罐华润雪花啤酒(武汉)有限公司A2麦芽75%+大米25%500 mL、易拉罐华润雪花啤酒(武汉)有限公司A3麦芽75%+大米25%500 mL、易拉罐华润雪花啤酒(武汉)有限公司B1麦芽100%500 mL、易拉罐华润雪花啤酒(武汉)有限公司B2麦芽100%466 mL、玻璃瓶华润雪花啤酒(武汉)有限公司B3麦芽100%466 mL、玻璃瓶华润雪花啤酒(武汉)有限公司
1.1.2 试剂
C7～C25直链正构烷烃标准溶液,美国Sigma公司。
1.2 仪器与设备
Agilent 7890B气相色谱仪、一维色谱柱：DB-WAX(30 m×0.25 mm×0.25 μm)、二维色谱柱柱：DB-17MS(1.2 m×0.25 mm×0.15 μm),美国安捷伦公司;SSM1820固态热调制器、带HV系列调制柱,雪景电子科技(上海)有限公司;EI-0610 TOF飞行时间质谱仪、EI源,广州禾信仪器股份有限公司;PALRTC多功能自动进样器,广州智达实验室科技有限公司;SPME三相萃取头(2 cm 50/30 μm DVB/CAR/PDMS),美国Supelco公司。
1.3 实验方法
1.3.1 样品前处理
在20 mL顶空瓶中加入5 mL冷啤酒样品,用带有聚四氟乙烯硅胶隔垫的磁性金属盖密封,待检测。
1.3.2 HS-SPME方法
通过多功能自动进样系统,采用DVB/CAR/PDMS固相微萃取头,对顶空瓶中的样品进行顶空萃取。样品在50 ℃下以450 r/min振荡孵化5 min,然后在50 ℃ 下,以450 r/min振荡萃取30 min,萃取结束后于250 ℃进样口解析5 min,每个样品重复测量3次。
1.3.3 GC×GC-TOFMS仪器条件设置
a)GC×GC条件。升温程序：起始温度40 ℃,保持3 min,以4 ℃/min升温至250 ℃保持10 min。载气：高纯氦气,恒流模式,流速1.4 mL/min。进样口温度设定为250 ℃。SSM 1820调制器：HV系列调制柱,进口热区偏置始终高于柱箱30 ℃,出口热区偏置始终高于柱箱120 ℃,全二维分析调制周期4 s。
b)TOFMS条件。电子轰击离子源(electron impact,EI)温度230 ℃,质谱传输线温度250 ℃,电离电压-70 V,采集质量数为41～400 amu,采集频率100 谱/s,检测器电压1 650 V。
1.3.4 定性与定量
定性：定性质谱数据经Canvas数据处理软件自动进行峰检测和合并,积分信噪比为10。去除柱流失等无效峰并手动合并个别拖尾峰,根据NIST20谱库(National Institute of Standards and Technology)进行匹配,选取正向相似度最高的化合物,且在相同的色谱条件下测得的C7～C25正构烷烃标准溶液的保留指数(retention index,RI),对挥发性化合物进行对比,筛选RI相差小于50的化合物,建立化合物峰列表,使用Refine工作站对每个样品进行化合物分类。
定量：采用峰面积归一化法,以样品中被测组分经校正过的峰面积占样品中各组分经校正过的峰面积之和的比例来表示样品中各组分的含量。
1.3.5 感官描述方法
邀请10名国家级啤酒评委(其中男性∶女性=4∶6,年龄30～45岁)组成感官评价小组。首先进行描述词初筛,根据筛选得到的描述词设计品评表格。采用9点标度法,打分标准：0分(无感知)、1～3分(弱、短、微量)、4～6分(中等)、7～9分[强、长(明显、突出、典型]。小组成员依据品评表及打分标准对样品进行描述词强度打分,最终得到感官品评结果。
1.4 数据处理
使用Excel 2019进行数据处理和绘图,通过SIMCA14.1构建OPLS-DA模型,并计算各组分变量权重值(variable importance in the projection,VIP),VIP值>1筛选差异性化合物,通过在线网站https：//www.chiplot.online绘制聚类热图,使用Origin 2021绘制雷达图。
2 结果与分析
2.1 不同原料啤酒挥发性化合物鉴定
通过HS-SPME-GC×GC-TOFMS分别对添加大米辅料啤酒A1、A2、A3和全麦芽啤酒B1、B2、B3进行分析,GC×GC-TOFMS总离子流图(total ion chromatogram,TIC)见图1。横轴为一维保留时间(retention time,RT),纵轴为二维保留时间,TIC响应信号强度用颜色表示,蓝色到红色代表信号相对由弱到强。大米辅料啤酒A1、A2、A3整体色谱轮廓图较为类似,全麦啤酒B1、B2、B3 较为类似,从图中框选一维色谱柱 15～35 min出峰时间的局部轮廓图显示的组分数量可知,全麦啤酒与大米辅料啤酒色谱轮廓图在组分数量和峰面积大小均存在差异。
a-A1;b-B1;c-A2;d-B2;e-A3;f-B3
图1 六种啤酒 GC×GC-TOF-MS 色谱图
Fig.1 GC×GC-TOF-MS chromatogram of six beer samples
对6种啤酒所测到的挥发性化合物进行定性分析,大米辅料啤酒A1、A2、A3和全麦芽啤酒B1、B2、B3分别定性出218、213、206、243、215和207种挥发性化合物,根据其结构特征分为18类(表2),包括酯类、醇类、醛类、萜类、酮类、烷烃、烯烃、酸类、呋喃类、含氮类、含硫类、含卤素类、酚类、缩醛、炔烃、芳香烃、醚类、其他类。其中,酯类物质是啤酒中检测到的种类数最多的一类化合物,其次是醇类、萜类、酮类。结果表明,除4号样品化合物种类数较高外,其他样品在挥发性化合物种类数量上无明显差异。
为进一步分析酒样中各类别组分含量间的差异,采用面积归一化法对18个类别组分的峰面积百分比进行对比分析。由图2可知,6种啤酒样品中酯类峰面积占比均最高,说明酯类物质在该方法中响应最高,其次是醇类,此外,醛类、酮类、酚类、含硫类、醚类、萜烯类及其他等物质也占有部分比例,与前人研究的检测结果较为一致[2]。迄今为止,已知对啤酒品质产生影响的物质主要有醇类、醛类、酸类、酯类和酮类等,这些物质是评价啤酒品质的一个重要指标[8]。对比发现,添加了大米辅料的啤酒的酯类、醛类化合物含量高于全麦啤酒,全麦啤酒醇类、酸类化合物含量高于大米辅料啤酒。酯类化合物是啤酒的重要风味物质,也是啤酒香气的主要载体。啤酒中酯类的生成是一个复杂的过程,这其中可能与菌株[9]、麦汁浓度[10]、糖谱[11]、麦汁氮含量[12]、麦汁充氧[13]和发酵温度[14]等因素有关。原麦汁浓度较高的麦汁酿造生产的啤酒酯类化合物含量明显升高,出现严重不协调的溶剂味和水果味。PALMER等[10],20 °P原麦汁浓度较10.5 °P的麦汁酿造的啤酒中乙酸乙酯和乙酸异戊酯的含量均增加了4倍。麦汁糖谱组成对酯类的形成影响也比较大,有研究报道[11],葡萄糖和果糖含量高的麦汁比麦芽糖含量高的麦汁发酵容易产生更多的乙酸酯类。麦汁的品质将会直接影响啤酒品质,由于大米高淀粉,低蛋白的特性,导致添加大米糖化后的麦汁原麦汁浓度升高,糖谱组成发生变化,麦汁C∶N降低等等一系列结果,这种变化可能是导致大米辅料啤酒酯类化合物含量升高的原因。醇类化合物是评价啤酒品质的一个重要指标,其中高级醇赋予啤酒柔顺饱满的口感。高级醇主要来自2个途径,一种是通过氨基酸的异化经Ehrlich机制形成,另一种是先经过糖代谢途径,后经氨基酸的合成途径形成[15]。因大米辅料啤酒在糖化时添加大米辅料补充碳源,导致麦汁中可溶性氮及氨基酸比例有所减少,故大米辅料啤酒中醇类化合物含量减少。高级醇含量过低会导致啤酒风味不协调,过高则会带来奇怪味道,甚至会危害身体健康。醇酯比在3～5时啤酒整体风味相对协调且不易“上头”。酸类化合物不仅可作为缓存体系调节啤酒pH,还可以与其他风味成分相互作用,适当含量的酸类化合物可以提升啤酒口感特性,使其更加爽口。2款啤酒共同检出丙酮酸、己酸、辛酸等物质,其中丙酮酸酸味特征表现为咸味以及饲料味,己酸和辛酸对啤酒口感起重要影响[16]。啤酒中的有机酸部分来自于麦芽和发酵过程中酵母代谢[2],麦芽使用量的减少会降低啤酒中酸类化合物的含量,麦汁组分的改变也有可能是酸类化合物含量变化的原因。醛类物质普遍具有强烈的气味特征[17],新鲜啤酒中的醛类化合物主要形成于麦汁或酵母酿造过程醛类。6种啤酒样品共检出17种醛类化合物,其中糠醛、苯乙醛和反-2-壬烯醛综合影响啤酒老化味,导致啤酒产生焦糖、面包以及纸板味[18]。啤酒中反-2-壬烯醛含量很低,但其阈值也很低,因此对啤酒风味有很大影响。十二醛是酵母Y274酿造啤酒的主要醛类风味化合物,呈现麦芽味[19]。氨基酸作为酵母生长和代谢醛类化合物的重要来源,大米辅料的引用势必会降低麦汁中氨基酸的含量,进而抑制酵母正常生长发酵,这种改变可能是导致大米辅料啤酒中醛类化合物较高的原因。啤酒中萜烯类和萜醇类化合物来源于啤酒花。在麦汁煮沸时添加啤酒花,高温条件会使麦汁中的萜烯类化合物的含量远低于其阈值,因此不影响啤酒香气,而萜醇类化合物亲水性较强,因此可以保留在啤酒中。6种啤酒样品检测出里那醇、月桂烯醇、4-萜烯醇、α-萜烯醇、橙花叔醇、β-桉叶醇、α-毕橙茄醇,里那醇和橙花叔醇赋予啤酒浓郁的酒花香气[2]。啤酒中含氮杂环类物质主要来源于麦芽,包括吡嗪、吡咯和吡啶类化合物。样品中检测出2-乙酰吡咯,具有焦糖、坚果面包香气[20],该物质全麦啤酒含量高于大米辅料啤酒,说明麦芽使用量的减少,导致啤酒中麦芽特征香气物质含量降低。
表2 六种啤酒挥发性化合物种类数
Table 2 Types of volatile compounds in six beer samples
种类A1A2A3B1B2B3酯类616364616058醇类524947585249醛类141112141313萜类777544酮类141915191314烷烃151414151414烯烃222211酸类444666呋喃443443含硫类988101110含氮类1079151011含卤素类433444酚类444543缩醛443443炔烃111222芳香烃7751154醚类444666其他类221222总计218213206243215207
2.2 不同原料啤酒挥发性化合物统计学分析
相比于主成分分析,有监督的OPLS-DA模型分析能够更好地实现分组样品更好的分离,分析样品间差异较大的物质。图3-a为OPLS-DA得分图,该模型R2Y为0.994,Q2为0.98,表明该模型可以很好地对样品数据进行预测。由图3-a得知,2组样品都置于95%的置信区间内,A组样品集中于图中左侧区域,B组样品集中于右侧区域,说明不同原料啤酒间的挥发性组分呈现明显的差异,OPLS-DA可以很好地分开2种不同酿造原料的啤酒。通过置换检验功能验证模型的可靠性,模型经过200次交叉验证,结果如图3-b所示,R2和Q2的截距分别为0.448和-0.856,Q2<0,说明模型没有过拟合,模型验证可靠。
图2 六种啤酒样品挥发性化合物相对含量
Fig.2 Relative content of volatile compound in six beer samples
a-挥发性组分OPLS-DA得分图;b-200次置换检验图
图3 两种不同原料啤酒挥发性组分差异性分析
Fig.3 Difference analysis of volatile compound in beer with two raw materials
注：图中A、B分别表示A1、A2、A3,B1、B2、B3组样品,每组样品做3次平行(下同)。
OPLS-DA模型的VIP值是变量重要性因子,可以衡量各组分差异对各组样本分类判别的影响强度和解释能力,VIP值越大,变量在不同样本之间差异越显著,一般认为VIP值>1,表示该化合物是区分组间分类的差异性化合物[21]。在构建OPLS-DA模型的基础上计算VIP值,结果见图4,VIP值>1的化合物有34种,具体信息见表3。包括酯类(8)、醛类(6)、酮类(6)、醇类(5)、呋喃(3)、含氮类(2)、含硫类(2)、萜类(1)、酚类(1),其中异佛尔酮VIP值最大,对各组啤酒样本的区分贡献最高,赋予啤酒樟脑、薄荷香气[22]。
聚类热图对数据进行归一化处理,通过颜色来直观地表征化合物含量的大小,并对样本进行聚类,观察不同样本之间数据的相似性。将34差异化合物数据进行归一化处理后制作差异性聚类热图(图4)。由图4可以看出,全麦啤酒和大米辅料啤酒间具有显著性差异,在全麦啤酒中,相对含量较高的化合物包括酯类(γ-壬内酯、γ-己内酯、3-乙酸苯基丙酯等)、醛类(糠醛、苯乙醛、苯甲醛)、呋喃(2-乙酰基呋喃、2-乙烯基呋喃、3-苯基呋喃等)、醇类(糠醇、己醇)、酮类(甲基庚烯酮、大马士酮、异佛尔酮等)和含氮类(2-吡咯烷酮、2-吡咯甲醛)。在大米辅料啤酒中,相对含量较高的化合物包括醛类(反-2-壬烯醛、壬醛、辛醛)、酯类[苯甲酸乙酯、异丁酸香叶酯、(Z)-3-辛烯-1-基乙酸酯]、月桂烯、薄荷酮、苯酚和苯甲醇。水果香主要是酯类化合物赋予,而花香香气化合物主要是带苯环的酯类化合物和萜烯类化合物,从结果可以分析出大米辅料的添加降低了大多数香气化合物的含量,导致其成品酒在整体香气上不如全麦芽啤酒。其原因可能是大米能提供大量糖分用于发酵,但其转化过程中并不会产生丰富的风味化合物,会使啤酒的风味变得更加单一,麦芽不仅提供糖分,还提供酵母所需的氨基酸,促进酵母的健康发酵,后续可进一步对化合物来源以及代谢途径进行深入研究。
图4 两种不同原料啤酒挥发性组分VIP值
Fig.4 VIP value of volatile compound in beer with two raw materials
表3 差异性化合物信息表
Table 3 Information of differential compounds
序号化合物类型气味描述来源12-乙烯基呋喃呋喃芳香味∗2月桂烯萜类胡椒、香料、辛辣∗3噻唑含硫类坚果、吡啶、肉质∗42-甲基四氢呋喃-3-酮酮类坚果、甜味、溶剂∗5辛醛醛类汗臭[22]64-亚甲基己酸甲酯酯类 —7甲基庚烯酮酮类柑橘、柠檬、苹果∗8己醇醇类酒精、树脂、果味、花∗9壬醛醛类脂肪臭[22]101-辛烯-3-醇醇类生、腥的、泥土味∗11糠醛醛类杏仁、甜味、烤面包、焦糖味[23]122-乙酰基呋喃呋喃香脂、甜香、焦糖、坚果、烟香味[2]13苯甲醛醛类杏仁香、坚果味[22]142-甲硫基乙醇含硫类硫磺∗15反-2-壬烯醛醛类纸板、甜瓜、黄瓜[18]16里那醇醇类花香、清香、辛香、柑橘香[2]174-环戊烯-1,3-二酮酮类 —18异佛尔酮酮类樟脑、薄荷香∗19(Z)-3-辛烯-1-基乙酸酯酯类 —20苯乙醛醛类杏仁味[22]21糠醇醇类燃烧味、苦味∗22苯甲酸乙酯酯类花香、果香∗23γ-己内酯酯类焦糖、甜味、奶油∗24薄荷酮酮类薄荷∗252-甲酸苯乙酯酯类玫瑰香∗26异丁酸香叶酯酯类桃子、杏、玫瑰、甜∗27大马士酮酮类草莓香、玫瑰香、蜂蜜气味∗283-苯基呋喃呋喃 —29苯甲醇醇类浆果、玫瑰、花香、甜、∗303-乙酸苯基丙酯酯类香辛料、花香∗31苯酚酚类酚味、药香味∗322-吡咯甲醛含氮类霉味、咖啡味∗33γ-壬内酯酯类椰子味∗342-吡咯烷酮含氮类 —
注：“—”表示没有气味描述,“*”表示通过https：//cosylab.iiitd.edu.in/flavordb在线网站检索。
样品聚类结果显示,6种啤酒样品大致聚为两类,大米辅料啤酒归为一类,全麦啤酒归为另一类。其中3种大米辅料啤酒间差异较小,3种全麦啤酒间略有差异,其中B3组样品2-乙酰基呋喃、糠醛、2-乙烯基呋喃等化合物含量低于其他2组全麦啤酒,但总体来说,不同原料酿造出的啤酒挥发性组成差异很大。
2.3 不同原料啤酒感官品评分析
为了更好地分析全麦啤酒与大米辅料啤酒的差异,感官评价小组对6种啤酒进行初步品评,筛选出11种气味描述和6种滋味描述,设计出品评打分表。由感官评价小组针对每款酒体的气味和滋味进行打分,打分结果取10位评委的平均值,结果如表4所示。
为了便于比较和分析不同原料啤酒,根据打分结果绘制评价打分雷达图(图5)。由图5-a的香气评价结果可知,全麦啤酒具有突出的的麦芽香、焦糖味、太妃糖味,而大米辅料啤酒中存在较轻香蕉、划火柴味以及纸板味,结合挥发性组分检测结果可知,全麦啤酒中具有较高含量的呋喃酮、吡喃酮、吡咯等杂环化合物,对焙烤味和焦糖味具有直接贡献[20];大米辅料啤酒中的香蕉味,可能主要与酯类物质有关,反-2-壬烯醛则对纸板味具有直接贡献[18]。由图5-b的口感评价结果可知,全麦啤酒的酸味更重,这可能与检测出的酸类物质含量更高有关;醇厚度更高,口感更加饱满,可能与啤酒中的有机酸、多糖,总氮含量以及黏度有关[24];大米辅料啤酒口感更加干爽,可能与检测的含硫类组分存在一定的相关性[25]。
图5 六种啤酒差异性化合物聚类热图
Fig.5 The clustering heatmap of differential compounds in six beer samples
表4 六种啤酒感官评价结果表 单位：分
Table 4 Sensory evaluation results of six beer samples
类别感官描述A1A2A3B1B2B3气味啤酒花1.41.511.41.41.6香蕉1.410.910.91.1熟苹果10.60.411.10.7麦穗香0.60.50.81.11.31.1麦芽香3.22.92.73.843.6蜂蜜0.30.30.10.10.20.2焦糖味、焦香麦芽味0.50.20.20.60.90.9太妃糖0.30.10.10.60.80.7酵母味0.911111划火柴0.50.41.10.60.30.3纸板0.50.30.40.71.50.9滋味酸1.10.80.81.10.80.8细腻苦1.11.11111杀口力3.63.83.83.73.93.6醇厚度3.13.23.14.34.54.2干爽2.12.22.21.91.91.9饱满3.132.73.83.83.5
3 结论
本文采用HS-SPME-GC×GC-TOFMS对大米辅料啤酒和大米辅料啤酒的风味组分进行了解析,大米辅料啤酒A1、A2、A3和全麦啤酒B1、B2、B3测得挥发性化合物种类分别有218种、213种、206种、243种、215种和217种,其中包括酯类、醇类、醛类、萜类、酮类、烷烃、烯烃、酸类、呋喃类、含氮类、含硫类、含卤素类、酚类、缩醛、炔烃、芳香烃、醚类、其他类,共计18个类别。大米辅料啤酒中酯类、醛类化合物较高,全麦啤酒中醇类、酸类、含氮类化合物较高,大米辅料的应用导致其麦汁的原麦汁浓度升高,糖谱组成发生变化,麦汁C∶N降低,可能是出现以上结果的原因。2款啤酒检出的丙酮酸、己酸、辛酸等酸类化合物对啤酒口感有重要影响,糠醛、苯乙醛和反-2-壬烯醛综合影响着啤酒老化风味,含量过高会给啤酒带来焦糖、面包和纸板味。啤酒中萜烯类、萜醇类化合物如里那醇和橙花叔醇赋予啤酒浓郁酒花香。全麦啤酒中麦芽香气物质2-乙酰吡咯含量远高于大米辅料啤酒,麦芽的添加量是啤酒中麦芽香气物质含量高低的重要因素。OPLS-DA分析显示出大米辅料啤酒和全麦啤酒的挥发性组分差异显著,VIP值筛选出34种差异性化合物。热图结果表明全麦啤酒中γ-壬内酯、糠醛、糠醇等共23种差异性化合物含量更高,大米辅料啤酒中反-2-壬烯醛、壬醛、辛醛等共11种差异性化合物含量更高。结合感官品评,全麦啤酒麦芽香、焦糖味、太妃糖和纸板味更突出,口感纯厚度更高、更加饱满,这与全麦啤酒鉴定中醛类、含氮化合物较多等具有一致性。大米辅料啤酒中香蕉味、划火柴味更突出,口感更加干爽,这与鉴定出酯类、含硫类化合物含量较多有关。
a-气味;b-滋味
图6 六种啤酒感官评价雷达图
Fig.6 The radar chart of sensory evaluation in six beer samples
本文解析了不同原料啤酒挥发性组分,辩述了不同酿造原料啤酒挥发性组分差异的原因及原料对啤酒香气、口感的影响,为啤酒新产品品质提升以及发酵机理的研究提供理论指导。鉴于本研究的啤酒酿造原料种类较少,后续可研究玉米、糖浆、青稞、大麦、小麦等啤酒酿造原料对啤酒挥发性组分的影响,建立啤酒酿造原料酿造啤酒的风味数据库,可为消费者对啤酒类型的选择提供更明确的指导。
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