作者：刘秀明¹, 王艳芳², 李超¹, 马明³, 王家俊¹, 段焰青¹

作者单位：1. 云南中烟工业有限责任公司技术中心, 昆明, 650231;
2. 科迈恩(北京)科技有限公司, 北京, 100080;
3. 中国烟草总公司郑州烟草研究院, 郑州, 450001

关键词：香精;GC-MS;指纹图谱;多元统计分析;差异分析

摘要：

结合多元统计分析比较香精香料存在的质量差异从而对其质量进行控制。提取A、B、C 3类香精共198批样品的GC-MS指纹图谱，通过主成分分析（PCA）建立不同类样品共有模式，找出影响该类香精质量稳定性的化学成分；再对3类香精进行PCA分析找出造成不同组香精有差异的化学成分；结合偏最小二乘-判别分析（PLS-DA）方法对香精样品进行分类（P0.05），将25批香精样品作为测试集进行基于PLS-DA算法的模式识别，3类香精识别率达到100%。该分析方法对香精质量控制提供依据，针对某一质量波动的成品香精，可通过对差别成分的调整进行质量控制。

Quality variance analysis of flavors by GC-MS fingerprint and multivariate statistical

LIU Xiuming¹, WANG Yanfang², LI Chao¹, MA Ming³, WANG Jiajun¹, DUAN Yanqing¹

1. Technology Center, China Tobacco Yunnan Industrial Co., Ltd., Kunming 650231, China;
2. Chemmind Co., Ltd., Beijing 100080, China;
3. Zhengzhou Tobacco Research Institute of CNTC, Zhengzhou 450001, China

Abstract: Multivariate statistical analysis was proposed to compare the quality differences of flavor for controlling of quality. The fingerprint of 198 flavor samples was extracted based on Gas Chromatograph- Mass Spectrometer technology. Type A, B and C flavor of model were built through principle component analysis(PCA), respectively, the chemical compositions affecting the quality stability of the flavor were found; The chemical constituents of different groups of fragrances were identified by PCA analysis. The samples were classified clearly combined with partial least squares discriminant analysis (PLS-DA), then 25 flavor samples were used as validation samples for pattern recognition(P>0.05), the recognition rate was 100%. This method provide a basis for quality control of flavors, and the quality can be controlled by adjusting the difference components for quality fluctuation flavors.

Keywords: flavors;GC-MS;fingerprint;multivariate statistical analysis;variance analysis

2018, 44(6): 42-47  收稿日期: 2018-03-06;收到修改稿日期: 2018-04-25

基金项目: 云南中烟工业有限责任公司科技项目（2018CP04）；2015年云南省技术创新人才项目（2016HB009）

作者简介: 刘秀明(1985-),女,云南宣威市人,工程师,硕士,主要从事烟用香精香料研究工作。

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