【摘 要】
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目的:建立一种偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discrimination analysis,PLS-DA)评价啤酒爽口性的方法。方法:基于顶空固相微萃取(headspace solid-phase microe
【机 构】
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青岛啤酒股份有限公司啤酒生物发酵工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)项目(2013AA102109),青岛创业创新领军人才计划项目(13-cx-15).
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目的:建立一种偏最小二乘-判别分析(partial least squares-discrimination analysis,PLS-DA)评价啤酒爽口性的方法。方法:基于顶空固相微萃取(headspace solid-phase microextraction,HS-SPME)结合气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)联用检测啤酒中爽口性相关指标转化为数据矩阵,利用SIMCA-P软件进行PLS-DA。结果:不同爽口性的啤酒在得分图中能够明显区分。根据载荷图显示爽口性较差的样品集DA(1)中敏感特征变量为辛酸乙酯、癸酸乙酯及乙酸异戊酯等酯类化合物。选取50个样本为校准集,建立PLS-DA模型,4个爽口性不同的啤酒样本模型的回归相关系数分别为0.861、0.798、0.765、0.812,样品辨别率为92%。利用建立的PLS-DA模型对27个未知样品进行预测,不同爽口性样品的预测均方根误差分别为0.183、0.321、0.523、0.323,准确识别率为74.07%。结论:HS-SPME-GC-MS结合PLS-DA法是一种简单、快速、有效评价啤酒爽口性的方法。
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