香椿[Toona sinensis (A.Juss.) Roem]为楝科香椿属(Toona)树种，是我国特有的珍贵多功能树种。香椿在我国分布非常广泛，从北到南均有其踪迹，其种植中心区域为黄河流域和长江流域之间。香椿树本身具有绿化功能，嫩芽可以作为蔬菜食用，树皮、根皮、种子可入药，具有较高的经济价值[1-2]。安徽省太和县种植香椿的历史非常悠久，唐代时即被作为贡品，故太和县生产的香椿又被称为“贡椿”，2019年获批国家农产品地理标志产品。目前，太和县主要种植的香椿主要依据芽叶的颜色不同来区分，当地习惯将芽叶颜色偏紫的称为黑油椿[Toona sinensis (A.Juss.) Roem ‘Heiyouchun’]、偏红的称为红油椿[Toona sinensis (A.Juss.) Roem ‘Hongyouchun’]，偏绿的称为青油椿[Toona sinensis (A.Juss.) Roem ‘Qingyouchun’]，其中以黑油椿风味、口感最佳[3-4]。

近年来，随着香椿产业规模的不断扩大，研究学者对香椿的研究也逐渐深入，主要集中在种质资源分类、功能性成分提取、营养特性和加工过程中特征风味变化规律等方面。ZHAN等[5]采用SSR标记技术对29个中国香椿居群的遗传多样性和亲缘关系进行分析，并将29个居群划分为2个遗传谱系，为香椿的种质资源保护和人工育种奠定了基础。XU等[6]从香椿芽乙酸乙酯提取物中分离鉴定了8种黄酮类化合物，并考察了其抗氧化和抑制α-葡萄糖苷酶活性的能力，结果表明，香椿芽中的黄酮类化合物均具有显著的抗氧化作用和α-葡萄糖苷酶抑制活性。ZHAI等[7]采用气相色谱-嗅闻(gas chromatograph-olfactometry，GC-O) 技术和气相色谱-质谱联用(gas chromatograph-mass spectrometry，GC-MS)技术相结合的分析方法鉴定了香椿主要风味物质，并研究了不同干燥方式对不同颜色香椿风味物质的影响，结果表明，热风干燥的香椿的平均气味活性值最低，真空冷冻干燥的平均气味活性值最高，而太阳能干燥居中。然而，现有报道中对安徽特色香椿资源的品质分析研究非常少见。因此，本研究分析安徽省太和县主栽的3种香椿挥发性成分差异，以期为安徽特色香椿的快速鉴定、加工利用和品种定向选育提供理论依据。

气相色谱离子迁移谱(gas chromatography-ion mobility spectrometry, GC-IMS)技术是一种新的食品挥发性成分分析手段，它将离子迁移谱技术和气相色谱技术结合，相比GC-MS、GC-O等食品挥发性成分检测技术，具备了高灵敏度和高分离度的双重特性[8-9]。近几年，随着GC-IMS技术的日益成熟，研究学者将其应用在食品挥发性成分分析方面的研究报道越来越多，主要有食品挥发性组成分析[10-11]、食品参伪检测[12-14]、加工工艺对食品风味的影响[15]等方面。目前，关于香椿中挥发性成分分析的研究主要采用GC-MS、GC-O等检测技术[16-18]，而应用GC-IMS技术对香椿挥发性成分进行分析的研究尚未见报道。

本研究以太和县主栽的3种香椿为研究对象，采用GC-IMS技术分析鉴定香椿样品的挥发性物质组成，对比3种香椿的挥发性成分差异，建立特征挥发性组分指纹图谱，可为安徽特色香椿资源的开发利用和品种快速分类鉴定提供理论数据和有效手段。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

试验用香椿原料采自太和县苗圃场。3种香椿原料均按照代表性原则于4月初在香椿嫩芽刚萌发时采样。采集后当天，液氮速冻，并迅速转移到-80 ℃ 冰箱保存备用。具体样品编号信息见表1。

1.2 仪器与设备

ME204电子显示天平，梅特勒-托利多(上海)仪器有限公司；Flavour Spec®气相色谱-离子迁移谱联用仪配CTC PAL RSI自动顶空进样器，德国G.A.S公司。

1.3 实验方法

1.3.1 样品处理

香椿自然解冻后，切碎，待测。

1.3.2 GC-IMS条件

顶空进样条件：孵育温度40 ℃；孵育时间10 min；孵化转速500 r/min；进样针温度85 ℃；进样量500 μL。

GC条件：色谱柱FS-SE-54-CB-1柱(15 m×0.53 mm,1 μm)；柱温60 ℃；分析时间35 min；载气：高纯氮气(纯度≥99.999%)；流速：初始为2 mL/min，保持2 min，2～20 min线性增加至100 mL/min后，保持20 min。

IMS条件：漂移管温度45 ℃；漂移气：高纯氮气(纯度≥99.999%)；漂移气体流速150 mL/min；IMS检测器温度45 ℃。

1.4 数据处理

运用仪器配套的分析软件(laboratory analytical viewer，LAV)和3款插件(Reporter、Gallery Plot、Dynamic PCA)对样品数据进行分析。运用LAV分析软件查看分析样品谱图；运用Reporter和Gallery Plot插件对比不同样品谱图差异和构建指纹图谱；运用Dynamic PCA插件进行主成分分析(principal component analysis,PCA)，获得样品分类图。

运用GC-IMS Library Search软件内置的NIST数据库和IMS数据库对样品中检测到的挥发性物质进行定性分析。

2 结果与分析

2.1 三种香椿中挥发性成分气相离子迁移谱图对比

采用GC-IMS分析方法对3种不同类型的太和香椿中的挥发性物质进行检测分析，结果见图1和图2。图1为运用LAV软件和Reporter插件分析获得的香椿挥发性成分三维谱图。图1中，横坐标代表离子漂移时间，纵坐标代表气相色谱的保留时间。图1中的垂直线高度代表挥发性物质峰值的强度，离子峰两侧的每个点代表一种物质。峰的颜色代表每种挥发性物质相对含量，颜色越深代表此种物质在香椿中所有挥发性成分中的相对含量越高，反之则相对含量越低[19]。

图2是将GC-IMS三维谱图投影到二维平面的俯视图，能够直观看出3种不同种类的太和香椿挥发性物质的差异。由图2可以看出，香椿中的挥发性物质可以通过GC-IMS技术实现很好的分离，3种不同的太和香椿在GC-IMS特征谱信息上呈现了一定的差异(图2中红色框所示)，且同一种物质的相对含量也出现了较明显差异(图2中黄色框所示)。孔宇等[16]采用气相色谱-嗅闻-质谱联用法分析比较了不同种源色型香椿的挥发性物质差异，发现不同色型的香椿中挥发性成分具有明显差异。由此可以推测，本研究中的3种香椿在挥发性成分上存在差异可能是由于研究样本属于不同品种的香椿，其遗传信息、代谢物合成途径等内在因素略有不同，导致3种香椿的挥发性物质含量存在一定差异。

2.2 三种太和香椿中挥发性物质定性分析

运用GC-IMS Library Search软件，根据气相色谱保留时间和离子漂移时间，对香椿中检测出的挥发性物质进行鉴定。使用6种正酮C4-C9作为外标物质，计算每种物质的保留指数，再与软件内置NIST数据库和IMS数据库进行比对匹配，从而鉴定出样品中挥发性物质组成。在香椿样品中共计检测出挥发性物质74种，经数据库比对，鉴定出47种(单体和二聚体仅统计1次)，详细物质信息见表2。由表2可以看出，被鉴定出的挥发性物质包括醛类7种、酯类5种、酮类5种、醇类11种、酸类4种、杂环类10种，呋喃类2种，醚类2种，萜烯类化合物1种。3种香椿的挥发性物质中醇类化合物的相对含量最高，其次是杂环类和酯类。2-己烯醇在3种香椿中的相对含量均超过30%。2-己烯醇在自然界的植物中广泛存在，具有浓郁的果香、蔬菜香和青草香。由此可以推测，3种太和香椿在风味上更多表现为1种青香、酯香。这与张杰[20]结果基本一致。此外，3个香椿品种中共鉴定出7种含硫化合物，其相对含量分别为：黑油椿(11.9%)、红油椿(13.22%)、青油椿(12.74%)。根据文献报道[21]，这些化合物具有较低的气味阈值，是香椿特殊风味的重要贡献者。

2.3 三种太和香椿中挥发性物质指纹图谱构建

为了能够直观地比较样品间挥发性化合物差异，利用设备自带的LAV软件中的GalleryPlot插件，生成3种太和香椿的挥发性化合物指纹图谱(图3)。图中，横轴为样品中检测出的挥发性物质，其中数字表示化合物未被鉴定出；纵轴为香椿样品(每行为1个样品的指纹图谱，每个样品做2个重复)；每个圆点代表一种挥发性物质，点颜色的深浅和点面积代表物质的相对含量，颜色越深、面积越大表示该物质的含量越高[22]。

图中B区红色框标注出的为黑油椿样品中特征挥发性物质，主要有1,2-丙二醇、2-乙基苯酚、1-辛烯-3-醇、苯甲酸甲酯、2-乙基呋喃、2-正戊基呋喃、3-羟基-2-丁酮、α-侧柏烯等，这些物质在黑油椿中的相对含量明显高于其他2种香椿，尤其是α-侧柏烯，其相对含量明显高于青油椿和红油椿样品。图中R区红色框中标出的是红油椿样品中特征挥发性成分，主要有丙烯醛、2-己烯醇、丙酸、己酸、2,5-二甲基噻吩、甲基乙基硫醚、糠基硫醇、四氢噻吩等，这些物质在红油椿中的相对含量明显高于其他2种香椿。图中G区红色框标出的是青油椿样品中特征挥发性成分，主要有5-甲基糠醛、乙酸乙酯、γ-壬内酯、1-辛烯-3-酮、5-甲基-2-呋喃甲醇、苯甲醇、乙酸、2-甲基噻吩、苯酚、4-乙基愈创木酚、二乙二醇二甲醚等，这些物质在青油椿中的相对含量明显高于其他2种香椿。由图3可以看出，3种香椿的挥发性组分相似度较高，其挥发性成分从物质种类上看并无差异，但是某些组分在样品中的相对含量存在较明显的差异。这可能是由于3种香椿的遗传背景、生长条件和种植方式均存在较大的相似度造成的。赵丽丽等[23]发现，产地相同的香椿在风味物质组成上具有较高的相似度。

2.4 三种香椿中挥发性物质主成分分析PCA

PCA是一种降维数学统计方法，通过对变量的高维数组进行降维处理，在根据主成分因子在各样品中的贡献率来评价样本之间的规律性和差异性，能够更加直观地看出样品之间的差异[24]。本研究以3种香椿样品的气相离子迁移谱数据为变量，采用仪器自带的Dynamic PCA插件对数据进行主成分分析，结果见图4。图4中，不同颜色的点代表不同种类的香椿样品，颜色相同的点代表同一种香椿样品。由图4可以看出，第一主成分(PC1)贡献率为58%，第二主成分(PC2)贡献率为36%，PC1和PC2累计贡献率为94%，说明主成分分析的降维处理保留了各样品挥发性物质中的主要信息，分析结果有效[25]。由图4还可以看出，相同种类的香椿样品聚在一起，表示试验的重复性较好，而不同种类的香椿样品间隔较远，且没有重叠区域，说明采用GC-IMS技术结合主成分分析法能够很好地从挥发性物质组成上判别和区分3种太和香椿。

2.5 相似度分析

采用仪器自带的LAV软件对3种香椿样品进行相似度分析，结果见表3。由表3可知，同种香椿的重复样品之间挥发性组分信息的相似度均在90%以上，3种不同种类的香椿其挥发性组分相似度也在70%以上。相似度最高的样品是青油椿和红油椿样品，其平均相似度接近80%，相似度最低的样品是青油椿和黑油椿，其平均相似度为72.75%。

3 结论

本文采用GC-IMS技术分析了安徽省太和县主栽的3种香椿中挥发性成分的差异，并且构建了不同香椿特征风味物质的指纹图谱。结果表明，采用GC-IMS技术分析香椿中挥发性成分，共计检测出74种化合物，与数据库匹配后鉴定出化合物47种，主要包括醛类、酯类、酮类、醇类、酸类、杂环类、呋喃类、醚类、萜烯类化合物，其中醇类物质最多。通过仪器自带的GalleryPlot和Dynamic PCA插件构建3种香椿挥发性成分特征指纹图谱，并对数据进行PCA分析，可以直观看出不同香椿挥发性成分的差异。本研究可为安徽特色香椿的品质评价、种类区分和掺假鉴别提供一种快速、有效的手段，对香椿资源利用和定向育种具有较高的理论参考意义。

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Analysis of volatile compounds of Taihe Toona sinensis based on gas chromatography-ion mobility spectroscopy

YANG Song1,2,GUO Jiagang1,WU Yuhan1,ZHU Qian1,DU Jingjing1,JIANG Jian1*,DING Zhien2,3*

1(Institute of Agro-products Processing, Anhui Academy of Agricultural Sciences, Hefei 230031, China)2(School of Forestry & Landscape Architecture, Anhui Agricultural University, Hefei 230036, China)3(Department of Biological and Food Engineering, Bozhou University, Bozhou 236800, China)

ABSTRACT The aim of this study was to explore the differences of volatile components in three types of Toona sinensis from Taihe and to establish a rapid method of classifying the marking variety of the Toona sinensis. In this study, the characteristic flavors of three types of Toona sinensis were analyzed by gas chromatography-ion mobility spectrometry(GC-IMS). Specifically, qualitative analysis was conducted on the detected substances and the name of the compounds according to the retention time and ion drift time of each volatile component.Furthermore, three Toona sinensiss samples were selected to establish volatile components fingerprints based on the results of clustering analysis by Gallery Plot in Laboratory Analytical Viewer software.The results of the qualitative analysis showed that a total of 47 volatile odorants were identified in three types of Toona sinensis, and the highest relative content of volatile components were alcohols among which 2-hexenol was the highest, which showed herbaceous aroma and fruit aroma.Additionally, three Toona sinensis could be clearly distinguished through theprincipal component analysis (PCA) results,and each sample could be exhibited an obvious region in the plots.In conclusion, the presented method was proved to be a simple and rapid method of the classification and identification of Toona sinensis, which has a great application prospect.

Key words Toona sinensis; gas chromatography-ion mobility spectrometry; rapid identification; volatile components; fingerprint

第一作者：硕士，副研究员(江舰研究员和丁之恩教授为共同通信作者，E-mail：hkycJJ@163.com;448316056@qq.com)

收稿日期：2021-08-16，改回日期：2021-10-08

DOI:10.13995/j.cnki.11-1802/ts.028916

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