香气是葡萄酒品质评价的核心指标之一,显著影响消费者的购买决策[1]。发酵型香气的生成主要发生在葡萄酒发酵阶段[2]。在这一过程中,酵母菌通过代谢葡萄中的糖类和氨基酸等营养物质,生成酯类、醇类、萜烯类以及脂肪酸类等关键香气成分[3]。其中,萜烯类化合物是葡萄酒品种香气的重要来源[4]。依据单萜的浓度,可以将葡萄分为芳香型和非芳香型[5]。非芳香型葡萄单萜含量低,其香气成分多以无活性的糖苷结合态形式存在,需依赖酶解或酸水解作用释放,这一特性使其香气品质更易受酿造工艺与气候条件影响[6]。‘托凯’(Tocai Friulano)是意大利弗留里地区广泛种植的典型非芳香型白葡萄品种,其酿造的葡萄酒以显著的矿物感、温和的酸度及独特的果香和花香著称[7]。2012年,甘肃武威民勤某酒庄首次将‘托凯’葡萄引入中国种植,但关于‘托凯’葡萄在国内的酿造特性及香气特征尚未开展相关研究。此外,全球气候变暖导致葡萄成熟期提前[8],糖分增加及酸度降低,香气物质的积累变弱[9],这对非芳香型葡萄酒的香气提升构成了更大的挑战。因此,探索提升非芳香型葡萄酒香气品质的技术路径,成为当前葡萄酒酿造研究的重要方向。
非酿酒酵母(non-Saccharomyces yeasts)在调控葡萄酒风味与增强香气复杂性方面展现出独特潜力[10]。在酒精发酵初期,葡萄汁中天然存在的非酿酒酵母可启动发酵过程,并通过其高酶活性与特异性代谢途径促进萜烯类、高级醇及酯类等挥发性香气物质的合成,从而提升葡萄酒的感官品质[11-12]。然而,非酿酒酵母大多难以独立完成酒精发酵,需与酿酒酵母(Saccharomyces cerevisiae)混合发酵以优化风味特性[13]。葡萄汁有孢汉逊酵母(Hanseniaspora uvarum)是葡萄酒产区常见的优势非酿酒酵母,其胞外酶(如β-葡萄糖苷酶、酯酶等)活性较高,能够显著提升葡萄酒的香气复杂性,对葡萄酒的香气产生积极影响[14]。WANG等[15]发现H.uvarum与S.cerevisiae共发酵显著增加了赤霞珠葡萄酒中酯类(如乙酸乙酯、乙酸异戊酯)和萜烯类化合物(如芳樟醇、橙花醇)的含量,赋予葡萄酒更丰富的果香和花香。成文等[16]从野生毛葡萄中分离出H.uvarumCL1,发现其具有高产酯能力,可以赋予葡萄酒明显的果香和酒香。GAO等[17]研究发现,含有较高活性的β-葡萄糖苷酶的H.uvarum与S.cerevisiae顺序发酵可以显著提升干红葡萄酒的酯类与萜类化合物含量,进一步丰富了葡萄酒的香气复杂性。然而,目前关于H.uvarum的应用研究大多集中在红葡萄酒上,白葡萄酒中的应用研究较少。此外,不同菌株对葡萄酒香气的改善效果差异显著,其菌剂资源开发和其在酿造过程中的香气调控作用仍需系统研究。
为了提升干白葡萄酒的整体品质,对葡萄酒的香气成分和口感特征进行系统分析和全面评估至关重要。GC-MS作为常用的挥发性化合物分析手段,能够对葡萄酒中的香气成分进行精确定性和定量分析[18],但无法直接反映葡萄酒的整体香气特征以及消费者的感官体验。人工感官评价虽然常用于评估葡萄酒的品质,但也存在主观性强、易受外界因素干扰等缺点[19]。近年来,电子鼻和电子舌等智能感官技术迅速发展,能够获得相对完整的食品感官特征[20]。电子鼻通过模拟人类嗅觉的传感器阵列,能够快速检测葡萄酒的气味特征,实现对葡萄酒香气的整体评价[21]。电子舌则通过模拟人类味觉的传感器阵列,对葡萄酒的口感特征进行分析[22]。这些技术具有检测速度快、成本低、操作简单、客观性强等优点,能够为葡萄酒的香气和口感分析提供快速、客观的数据支持[23]。将GC-MS、电子鼻、电子舌与人工感官评价相结合,能够克服单一技术的局限性,为葡萄酒的品质控制和风味优化提供更全面、准确的分析结果。
因此,本研究选取3株本土H.uvarum菌株分别与商业S.cerevisiae X16进行顺序接种,酿造‘托凯’干白葡萄酒。通过分析葡萄酒的理化指标、挥发性化合物,并结合电子鼻、电子舌以及人工感官评价,综合评估本土H.uvarum菌株对‘托凯’干白葡萄酒品质的提升效果。同时,本研究是国内首次对‘托凯’葡萄发酵特性及感官品质进行系统报道,为‘托凯’葡萄在中国产区的推广及特色酒开发提供数据参考。
1 材料与方法
1.1 材料与试剂
1.1.1 葡萄原料
2024年8月采摘于甘肃武威民勤的‘托凯’,还原糖含量为231.8 g/L,可滴定酸(以酒石酸计)含量为5.50 g/L,pH值为3.55。
1.1.2 酵母菌株
商业S.cerevisiae X16,法国LAFFORT公司;本土H.uvarum菌株HU1、HU3和HU4均由本课题组从甘肃武威民勤产区的自然发酵葡萄醪中分离获得。其中,HU1菌株分离自‘赤霞珠’自然发酵葡萄醪,HU3和HU4菌株分离自‘托凯’自然发酵葡萄醪。这些菌株均表现出高产β-葡萄糖苷酶和酯酶的特性(相关数据尚未公开)。通过26S rDNA D1/D2区序列分析鉴定,HU1、HU3和HU4菌株分别与H.uvarum模式菌株KT922418.1、EU809444.1和EU809447.1具有100%的序列相似度。菌株现保藏于甘肃农业大学葡萄酒酿造微生物实验室。
1.1.3 培养基与试剂
YPD液体培养基(g/L):葡萄糖20、蛋白胨20、酵母浸粉10;WL(Wallerstein Laboratory)营养琼脂培养基:称取80.25 g WL营养琼脂培养基,溶于1 L 蒸馏水。所有培养基均于121 ℃灭菌20 min。
NaCl(分析纯,99%),天津市百世化工有限公司;偏重亚硫酸钾,法国LAFFORT公司;2-辛醇(色谱纯)及其他26种用于挥发性化合物分析的标准品,美国Sigma-Aldrich贸易有限公司。
1.2 仪器与设备
GI54DWS立式自动蒸汽灭菌器,致微(厦门)仪器有限公司;H2050R高速冷冻离心机,长沙湘仪离心机仪器有限公司;WINESCAN S20 FLEX多功能葡萄酒分析仪,福斯华(北京)科贸有限公司;TRACE1310-ISQ气相色谱-质谱仪,美国Thermo Scientific公司;PEN3电子鼻,德国AIRSENSE公司;TS-5000Z电子舌,日本INSENT公司。
1.3 实验方法
1.3.1 菌株活化
商业S.cerevisiae活化:将商业S.cerevisiae X16干粉以0.25 g/L的接种量溶于10倍体积的无菌水中,37 ℃活化30 min。
H.uvarum菌株活化:将HU1、HU3和HU4活化后的单菌落分别接入YPD液体培养基,28 ℃培养48 h,随后以2%(体积分数)接种量转接至新鲜YPD培养基。
1.3.2 发酵实验
‘托凯’葡萄除梗破碎、压榨后,加入偏重亚硫酸钾50 mg/L,在4 ℃下澄清24 h。之后,取上清液分装至10 L玻璃发酵罐(装液量70%)。处理组分别接种HU1、HU3和HU4,36 h后再接种X16,依次标记为THU1-SC、THU3-SC、THU4-SC;对照组仅接种商业S.cerevisiae X16,标记为TSC。菌株的初始接种量达到1×106 CFU/mL,发酵温度控制在16～18 ℃,每日监测酵母生长动态和发酵进程。当发酵液比重降至0.990并连续3 d保持稳定,同时残糖量不高于4 g/L,判定发酵完成并取样,样品用于后续理化指标、挥发性化合物和电子鼻的测定。之后将酒样在恒温酒窖中静置保存,待酒样澄清后进行感官评价。
1.3.3 酵母生长动态监测
采用平板计数法监测酵母生长动态:在发酵过程中,每隔24 h取样一次,直到发酵结束。将酒样进行梯度稀释,取适量稀释液均匀涂布于WL营养琼脂培养基。28 ℃培养72 h后,根据菌落形态区分菌种:H.uvarum呈扁平深绿色,S.cerevisiae呈白色带浅绿色,分别统计其数量。
1.3.4 理化指标测定
利用多功能葡萄酒分析仪,测定酒样中的乙醇体积分数,残糖、甘油、总酸、挥发酸、苹果酸、乳酸含量及pH值。
1.3.5 挥发性化合物测定
挥发性化合物的测定参照LIANG等[24]的方法进行。8 mL酒样、2.5 g NaCl和10 μL内标(2-辛醇,820.7 mg/L)置于20 mL顶空瓶中,加入磁力搅拌子并密封,40 ℃水浴平衡30 min后顶空萃取30 min。采用TG-WAX色谱柱(60 m×0.25 mm,0.5 μm);程序升温:40 ℃保持5 min,3.5 ℃/min升至180 ℃并维持15 min;载气(He)流速1 mL/min,不分流;电子电离源(electron impact,EI)70 eV;进样口240 ℃、传输线180 ℃、离子源250 ℃;质量扫描范围50～350 m/z。
香气化合物先经NIST17.0、Wiley数据库初筛,再结合谱图及C6～C22正构烷烃保留指数(retention index,RI)定性分析;定量分析采用内标-标准曲线法:利用26种纯度≥98%标准品建立标准曲线,见电子版增强出版附表1(https://doi.org/10.13995/j.cnki.11-1802/ts.044079,下同),以目标化合物的峰面积与内标物峰面积之比计算浓度。无标准品的化合物,以化学结构相似且分子质量相近的标准品曲线进行定量。气味活性值(odor activity value,OAV)按化合物浓度与其在葡萄酒中的阈值之比计算,用以评价香气贡献。
表1 PEN3电子鼻传感器信息
Table 1 Information of PEN3 electronic nose sensor
编号传感器名称敏感物质S1W1C苯类、芳香族化合物S2W5S氮氧化合物S3W3C氨类、芳香族化合物S4W6S氢化物S5W5C烷烃,芳香族化合物S6W1S甲烷S7W1W硫化物S8W2S醇类、芳香S9W2W芳香成分、有机硫化物S10W3S长链烷烃
1.3.6 电子鼻和电子舌测定
使用PEN3电子鼻对不同酒样的整体气味特征进行评估,电子鼻传感器信息见表1。参照LAN等[25]的方法并略作修改,将15 mL酒样置于25 mL样品瓶中,在25 ℃下平衡10 min后进行检测。检测过程中,载气流速为300 mL/min,检测时间为100 s,清洗时间为200 s。使用电子舌评估不同酒样的整体味觉特征。参考ZHANG等[26]的方法并略作修改,取70 mL酒样于样品杯中,用TS-5000Z电子舌测定酸味、苦味、涩味、苦味回味、涩味回味、鲜味、丰富度、咸味。
1.3.7 感官评价
参考杨婕等[27]的方法稍作调整。感官小组由10名葡萄酒专业人员组成。感官评价严格遵循《赫尔辛基宣言》或同等标准所规定的伦理原则,确保所有参与者的权利、隐私和安全。在感官评估之前,小组成员使用酒鼻子(Le Nez du Vin®)进行为期一个月的严格训练,确保香气识别准确率达到95%。感官评分采用10分结构化评分量表,具体评分标准见附表2。
表2 不同发酵处理酒样的理化指标
Table 2 Physicochemical parameters of wine samples under different fermentation treatments
理化指标TSCTHU1-SCTHU3-SCTHU4-SC乙醇含量/%12.95±0.03a12.68±0.00c12.71±0.01b12.64±0.02d总酸含量/(g/L)7.50±0.02b7.07±0.01d7.40±0.02c7.82±0.03a挥发酸含量/(g/L)0.63±0.01b0.56±0.01c0.66±0.01a0.55±0.01c还原糖含量/(g/L)0.24±0.01d0.62±0.02b0.67±0.01a0.53±0.01cpH值3.45±0.00c3.57±0.01a3.50±0.01b3.37±0.01d苹果酸含量/(g/L)2.71±0.01a2.71±0.02a2.72±0.01a2.71±0.02a乳酸含量/(g/L)0.04±0.01a0.03±0.01ab0.02±0.01ab0.02±0.01ab甘油含量/(g/L)8.52±0.04d8.85±0.06b8.82±0.01c8.91±0.03a
注：不同小写字母表示差异显著(P<0.05)。
1.4 数据处理
利用SPSS 26.0进行单因素方差分析(one-way analysis of variance,ANOVA)及邓肯多重比较检验(P<0.05);使用GraphPad Prism 10.1.2进行绘图;采用TBtools绘制热图;使用Origin 2021进行主成分分析(principal components analysis,PCA);使用SIMCA 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 发酵过程与酵母生物量监测
发酵进程通过比重法监测(图1)。对照组TSC的比重于第1天～第4天快速下降,发酵速率较高;第5天后降幅趋缓,发酵逐渐减速直至终止。处理组THU1-SC、THU3-SC和THU4-SC在第1天比重变化不明显,随后比重下降速率加快,直至完成发酵。TSC和THU1-SC于第11天完成发酵,THU3-SC和THU4-SC于第12天完成。
图1 发酵过程中比重变化
Fig.1 Changes in speci
c gravity during fermentation
酵母生物量变化如图2所示。对照组TSC中S.cerevisiae X16的生物量于第4天达到峰值(4.1×107 CFU/mL),第12天仍维持在9.7×106 CFU/mL。处理组中,S.cerevisiae和H.uvarum的生物量变化趋势与对照组相似,均呈先升后降。各处理组中的H.uvarum生物量均于第3天达到最大值(1.5×107～2.7×107 CFU/mL)。发酵末期,菌株HU3与HU4于第10天已无法检出,菌株HU1至第11天才无法检出。表明不同菌株的胁迫耐受性存在差异,HU1菌株耐受性较强。
a-TSC;b-THU1-SC;c-THU3-SC;d-THU4-SC
图2 发酵过程中酵母生物量监测
Fig.2 Yeast biomass monitoring during fermentation
2.2 基本理化指标对比分析
各酒样残糖含量均低于4 g/L,表明酒精发酵完全(表2)。已有研究表明,部分非酿酒酵母如H.uvarum[28]、美极梅奇酵母(Metschnikowia pulcherrima)[29]、库德里阿兹威毕赤酵母(Pichia kudriavzevii)[30]等具备降低葡萄酒乙醇体积分数的特性。本研究中,与TSC对照组相比,采用H.uvarum与S.cerevisiae顺序发酵酒样的乙醇体积分数降低了0.24%～0.31%,甘油质量浓度显著提高(0.30～0.39 g/L),这与非酿酒酵母在发酵过程中将糖转化为其他副产物,如甘油和有机酸等代谢特性一致[31]。甘油含量的增加有助于提升酒体的甜味以及圆润度[32]。酒样的总酸质量浓度为7.07～7.82 g/L,pH值为3.37～3.57。挥发酸质量浓度(0.55～0.66 g/L)均远低于1.2 g/L,符合国家标准GB/T 15037—2006《葡萄酒》。苹果酸含量组间无显著差异,乳酸含量极低,远低于葡萄酒发生苹果酸-乳酸发酵后常见的乳酸累积水平,证实酒样未发生苹果酸-乳酸发酵。
2.3 挥发性香气化合物分析
2.3.1 挥发性香气化合物种类和浓度分析
从酒样中共鉴定出77种挥发性化合物,包括14种脂肪酸乙酯、6种乙酸酯、9种其他酯类、17种高级醇、11种萜烯类、4种苯衍生物、8种脂肪酸、4种羰基化合物及4种其他化合物(附表3)。图3-a呈现了不同酒样中挥发性化合物的差异。分析表明,57种化合物为所有酒样共有,另有5种化合物为3个处理组所特有。THU3-SC的挥发性化合物种类最为丰富(72种),显著高于对照组TSC(66种);THU1-SC(69种)和THU4-SC(67种)次之。与对照组相比,H.uvarum处理增加了香气化合物的种类和浓度(图3)。
a-不同酒样挥发性化合物的分布;b-不同酒样挥发性化合物的含量
图3 不同酒样挥发性化合物的分布和含量
Fig.3 Distribution and content of volatile compounds in different wine samples
注:不同小写字母表示差异显著(P<0.05)。
酯类(包括脂肪酸乙酯、乙酸酯及其他酯)是葡萄酒关键香气物质,能赋予酒体愉悦的花香与果香特征[33]。本研究共检出29种酯类化合物,总量为2 181.54(TSC)～3 152.38 μg/L(THU1-SC)。与TSC对照组相比,处理组脂肪酸乙酯(丁二酸二乙酯、丁酸乙酯、9-癸烯酸乙酯和月桂酸乙酯等)显著积累(附图1-a)。其中,9-癸烯酸乙酯在THU1-SC、THU3-SC和THU4-SC中的含量分别是TSC的3.58倍、2.72倍和1.51倍;月桂酸乙酯仅在处理组中检出。THU1-SC和THU3-SC中癸酸乙酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、十一烷酸乙酯、十四酸乙酯及7-辛烯酸乙酯的含量较TSC显著提升。这表明H.uvarum与S.cerevisiae顺序发酵可显著促进脂肪酸乙酯的积累,与阎贺静等[34]的研究结果一致。乙酸酯方面,THU1-SC和THU3-SC的含量显著低于TSC,而THU4-SC与对照组无统计学差异(图3-b和附图1-b)。但值得注意的是,THU3-SC中乙酸异戊酯含量是TSC的1.31倍,赋予葡萄酒典型的香蕉香气;THU4-SC中乙酸异丁酯和乙酸乙酯分别是对照组的1.61倍和1.09倍。其他酯类分析显示(图3-b和附图1-c),TSC中仅检出3种,总质量浓度仅1.86 μg/L;而处理组中不仅种类更丰富(THU1-SC检出6种,THU3-SC和THU4-SC各检出7种),总质量浓度也有所提升(15.73～18.02 μg/L)。这表明H.uvarum可以增加酯类物质种类与浓度,提升葡萄酒的香气复杂度与典型性。
高级醇是葡萄酒香气轮廓的重要组成部分,对香气复杂性具有显著影响[35]。本研究中,处理组的高级醇总量较对照组呈现不同程度的提升(图3-b),这可能是因为H.uvarum促进了Ehrlich途径,合成了更多的高级醇[36]。正戊醇是所有酒样中浓度最高的高级醇,其在处理组中浓度显著高于对照组(附图1-d)。此外,3-甲基-1-戊醇(一种具有青草香气的C6醇)在处理组中检出量明显增加,分别为对照组的5.46倍(THU1-SC)、8.55倍(THU3-SC)、6.64倍(THU4-SC)。
萜烯类与苯衍生物作为葡萄酒中重要的芳香活性物质,对品种香气和典型性具有重要贡献[37]。萜烯具有较低的感官阈值,对葡萄酒品种香气的形成起着关键作用[38]。已有研究表明,H.uvarum具有高β-葡萄糖苷酶活性,可促进萜烯类化合物的生成[17]。研究发现,H.uvarum顺序接种显著提升了葡萄酒的萜烯总量,THU1-SC、THU3-SC和THU4-SC分别是TSC的1.41、1.51、1.30倍。其中,香茅醇的增幅最为显著,TSC仅0.54 μg/L,处理组达19.63～26.29 μg/L,为酒体贡献柠檬、桃及玫瑰等典型果香。酒样中共检测出4种苯衍生物(附图1-f),其总质量浓度为1 408.79～1 720.37 μg/L,且处理组浓度显著高于对照组。其中,苯乙醇在处理组中显著富集,与刘宇等[28]的研究结果相似。苯乙醇由苯丙氨酸脱羧反应生成[39],具有玫瑰香气,还作为群体感应信号,在酵母菌相互作用中发挥重要作用[40]。
脂肪酸是葡萄酒香气的重要贡献者,其具有的脂肪、水果及干酪等气味特征可提升葡萄酒的香气复杂性[41]。本研究共检出8种脂肪酸,总质量浓度为187.82(TSC)～239.32 μg/L(THU3-SC),其中正丁酸和庚酸仅在处理组中检测出。如附图1-g所示,处理组中正己酸和2-甲基丁酸呈现显著富集趋势。此外,酒样中检测出4种羰基化合物和4种其他类化合物(附图1-h、附图1-i),总质量浓度为114.45～140.89 μg/L,虽含量较低,但对香气轮廓具有修饰作用。
2.3.2 挥发性香气化合物的PCA
OAV是香气浓度与其阈值之比,用以衡量该化合物对葡萄酒整体香气的贡献强度[42]。OAV>1的化合物被认为是主要的风味贡献者,而0.1
A1-乙酸乙酯;A2-反-2-己烯酸乙酯;A3-癸酸乙酯;A4-己酸乙酯;A5-辛酸乙酯;A6-9-癸烯酸乙酯;B1-乙酸己酯;B2-乙酸异戊酯;B3-乙酸乙酯;C1-里哪醇;C2-香叶醇;C3-大马士酮;D1-苯乙醇;D2-乙酸苯乙酯;E1-正己酸;E2-辛酸;F1-癸醛。
图4 酒样主要挥发性化合物(OAV>0.1)的PCA
Fig.4 PCA of major volatile compounds (OAV>0.1) in wine samples
PC1和PC2的累计贡献率达82.7%,模型聚类效果良好,能有效表征酒样香气特征。各样本在图中分布于不同象限,呈现显著分离。其中,TSC与乙酸苯乙酯、乙酸己酯、里哪醇、大马士酮呈正相关;THU1-SC与丁酸乙酯、癸酸乙酯、己酸乙酯、辛酸乙酯、9-癸烯酸乙酯等脂肪酸乙酯相关,赋予酒体浓郁的果香;THU3-SC与丁酸乙酯(苹果、草莓)、己酸乙酯(青苹果、果香、草莓)、癸醛(甜香、柑橘味)等相关性较强;THU4-SC则与乙酸乙酯、辛酸、苯乙醇密切相关,可能增强酒体甜香、果香及花香特征。表明3株H.uvarum菌株对‘托凯’干白葡萄酒挥发性化合物的影响存在显著差异。WANG等[15]在研究不同来源的H.uvarum菌株对赤霞珠葡萄酒的影响时也观察到了类似的现象。这表明不同菌株对香气化合物合成的影响差异很大,这可能与不同菌株细胞内的风味酶活性高低有关[44]。
2.3.3 关键差异挥发性化合物筛选
以17种OAV>0.1的挥发性化合物作为因变量,不同酒样(TSC、THU1-SC、THU3-SC和THU4-SC)作为自变量,采用OPLS-DA分析筛选关键差异挥发性化合物(图5)。如图5-a所示,各酒样在得分图中呈现显著分离,表明不同处理组间挥发性特征存在明显差异。模型拟合参数显示:自变量拟合指数(R2x)为0.999,因变量拟合指数(R2y)为0.999,预测能力指数(Q2)为0.998,说明模型的拟合程度好,预测能力较强。200次置换检验结果(图5-b)显示R2=0.061 3、Q2=-0.737,Q2回归线与Y轴截距小于0,表明模型未过拟合。以上结果充分验证了OPLS-DA模型的可靠性,可有效表征不同酒样间挥发性化合物的差异特征。
a-OPLS-DA分析;b-200次置换检验
图5 不同酒样的OPLS-DA模型及其验证模型
Fig.5 OPLS-DA model and its validation model for different wine samples
变量重要性投影(variable importance in projection,VIP)值是衡量各变量对分类贡献程度的重要指标,VIP值越大表明其对组间差异的贡献越显著[45]。通常认为VIP值>1的变量具有关键判别能力。结合OAV>0.1,VIP值>1的标准,共筛选出6种关键差异挥发性化合物(图6),分别为:己酸乙酯、癸酸乙酯、乙酸异戊酯、苯乙醇、乙酸乙酯和辛酸乙酯。其中,乙酸乙酯和己酸乙酯属于THU1-SC的核心标志物;乙酸乙酯和苯乙醇是THU3-SC的核心标志物;乙酸异戊酯和癸酸乙酯是THU4-SC的核心标志物。这些挥发性化合物对不同处理酒样的风味特征区分具有决定性作用,可作为表征酒样差异的核心标志物。
图6 关键差异挥发性化合物
Fig.6 Key differences in volatile compounds
2.4 电子鼻和电子舌分析
为客观评估不同发酵处理对葡萄酒整体气味和味感特征的影响,采用电子鼻和电子舌对各酒样进行分析,结果如图7所示。
a-电子鼻-PCA图;b-电子鼻-雷达图;c-电子舌-PCA图;d-电子舌-雷达图
图7 不同酒样的电子鼻和电子舌分析
Fig.7 Analysis of e-nose and e-tongue of different wine samples
电子鼻的分析结果如图7-a和图7-b所示。PCA(图7-a)中前2个主成分累计贡献率达99.7%,各酒样分布区域明显不同,表明其挥发性气味特征差异显著。雷达图显示(图7-b),10个传感器对各酒样的响应强度存在显著差异(P<0.05)。其中,W5S、W1S、W1W和W2W响应值较高,表明氮氧化合物、烷烃、硫化物和芳香化合物等对酒样的气味贡献较大。TSC响应强度普遍较低,未表现出特异性气味特征。THU1-SC在多个传感器(W5S、W6S、W1S、W1W、W2S、W2W和W3S)中响应值最高,表明其含有较多氮氧化合物、硫化物、醇类、芳香化合物及长链烷烃。THU3-SC在W1C、W3C和W5C传感器中响应值最高,表明该酒样中苯类、氨类、烷烃和芳香化合物含量较高。THU4-SC的响应值处于中等水平,且在W5S、W1W和W2W传感器中响应值较强,表明该酒样中氮氧化合物、硫化物和芳香化合物含量较多。
电子舌的分析结果如图7-c和图7-d所示。PCA(图7-c)显示,前2个主成分累计贡献率达96.7%,且各酒样在图中无重叠区域,表明各酒样的味感特征差异显著。所测8种风味(酸味、苦味、涩味、苦味回味、涩味回味、鲜味、丰富度和咸味)中,酸味和咸味为主导风味(图7-d)。TSC在酸味、苦味回味、涩味回味和咸味上响应最强,丰富度和鲜味上最弱。3个处理组(THU1-SC、THU3-SC和THU4-SC)在丰富度上无显著差异。THU3-SC在涩味和鲜味上表现突出;THU4-SC在苦味上响应最强。
2.5 感官分析
对酒样进行感官评价,结果如图8所示。各酒样均澄清透亮,处理组与对照组在澄清度上无显著差异。香气方面,处理组酒样的花香、果香和复杂性均显著优于对照组TSC。其中THU1-SC花果香尤为浓郁,与挥发性化合物和电子鼻的分析结果一致。口感方面,处理组酒样在酒体平衡性、味感结构、圆润度及余味方面均优于对照组,THU4-SC在味感结构和圆润度方面评分最高。整体协调性评价显示,处理组酒样得分显著高于对照组,品评人员偏好顺序为:THU1-SC>THU3-SC>THU4-SC>TSC。表明接种H.uvarum可显著提升葡萄酒感官品质,尤以HU1菌株在香气与协调性方面优势最佳。
图8 感官评分雷达图
Fig.8 Sensory evaluation radar chart
3 结论
本研究以‘托凯’葡萄为原料,采用3株本土H.uvarum菌株(HU1、HU3和HU4)与商业S.cerevisiae X16进行顺序接种发酵,系统分析了酵母生长动态、葡萄酒理化指标、挥发性化合物成分,并结合电子鼻、电子舌和感官评价综合评估酒样品质。结果表明,H.uvarum菌株在发酵中后期仍保持良好的存活性和代谢活性。与单一S.cerevisiae发酵相比,顺序接种发酵酒样的乙醇含量降低0.24%～0.31%,甘油含量提高0.30～0.39 g/L,口感更圆润。不同H.uvarum菌株均显著增加了挥发性化合物的种类与浓度,增强了酒样的花香、果香及香气复杂性。通过多变量分析筛选出己酸乙酯、癸酸乙酯、乙酸异戊酯、苯乙醇、乙酸乙酯和辛酸乙酯6种关键差异挥发性成分。电子鼻与电子舌分析进一步证实处理组在气味和味感特征上与对照组差异显著,尤其在芳香类、含硫及含氮化合物响应和丰富度、鲜味指标上表现突出。感官评价表明,接种H.uvarum的酒样在香气浓郁度、味感结构和整体协调性方面均优于对照组,品评人员偏好顺序为:THU1-SC>THU3-SC>THU4-SC>TSC。本研究证实本土H.uvarum菌株可有效提升‘托凯’干白葡萄酒的感官品质,为非芳香型葡萄酒的风味强化及本土酵母资源开发提供了理论依据和数据支持。
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