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基于气相色谱-质谱联用与偏最小二乘-判别分析的啤酒爽口性评价
被引量：
11
1
作者
陈华磊
杨朝霞
+3 位作者
王成红
闫鹏
张宇昕
李梅
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期228-232,共5页
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-ma...
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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关键词
啤酒爽口性
顶空固相微萃取
气相色谱-质谱法
偏最小二乘法-判别分析
特征组分
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职称材料
题名
基于气相色谱-质谱联用与偏最小二乘-判别分析的啤酒爽口性评价
被引量：
11
1
作者
陈华磊
杨朝霞
王成红
闫鹏
张宇昕
李梅
机构
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
出处
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第6期228-232,共5页
基金
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)
文摘
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。
关键词
啤酒爽口性
顶空固相微萃取
气相色谱-质谱法
偏最小二乘法-判别分析
特征组分
Keywords
beer crispness
headspace solid-phase microextraction(HS-SPME)
gas chromatography-mass spectrometry(GC-MS)
partial least squares-discriminant analysis(PLS-DA)
characteristic components
分类号
O657.63 [理学—分析化学]
TS262.5 [轻工技术与工程—发酵工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于气相色谱-质谱联用与偏最小二乘-判别分析的啤酒爽口性评价
陈华磊
杨朝霞
王成红
闫鹏
张宇昕
李梅
《食品科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
11
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