摘要:為了提高蜂蜜中揮發(fā)性成分的頂空固相微萃?。╤ead space-solid phase micro extraction,HS?SPME)效率,以便利用氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀(gas chromatograph-mass spectrometer,GC?MS)對(duì)其進(jìn)行更精確的定性與定量分析,以棗花(Ziziphus jujuba Mill.)蜂蜜揮發(fā)性成分的色譜圖總峰面積作為考察指標(biāo),采用Plackett-Burman(PB)設(shè)計(jì)和響應(yīng)面(response surface methodology,RSM)對(duì)棗花蜂蜜的萃取條件(萃取溫度、萃取時(shí)間、樣品量、去離子水添加量、氯化鈉添加量和攪拌速度)進(jìn)行優(yōu)化。結(jié)果發(fā)現(xiàn),萃取溫度、萃取時(shí)間和樣品量對(duì)色譜圖總峰面積影響顯著。優(yōu)化后的萃取條件為萃取溫度68.5 ℃、萃取時(shí)間51.6 min、取樣量5.1 g,在最優(yōu)萃取條件下,色譜圖總峰面積可達(dá)2.20×109 mAU·min-1。以上研究結(jié)果為蜂蜜中揮發(fā)性成分的進(jìn)一步定性與定量分析提供一定的方法性指導(dǎo)。
關(guān)鍵詞:棗花蜂蜜;揮發(fā)性成分;頂空固相微萃??;Plackett-Burman設(shè)計(jì);響應(yīng)面分析
doi:10.13304/j.nykjdb.2023.0384
中圖分類(lèi)號(hào):S896.1
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
文章編號(hào):1008?0864(2025)01?0181?12
蜂蜜是由蜜蜂(Apis mellifera L.)采集蜜源植物的花蜜或蜜露后,將其儲(chǔ)存于巢房中,并經(jīng)脫水、發(fā)酵和成熟等過(guò)程形成的一種天然甜味物質(zhì)[1]。天然蜂蜜中含有多種揮發(fā)性物質(zhì),其主要由蜜源植物的香氣物質(zhì)和蜜蜂的代謝產(chǎn)物組成。不同種類(lèi)的蜂蜜揮發(fā)性物質(zhì)組成不同,而且蜂蜜的產(chǎn)地、季節(jié)、儲(chǔ)存條件、加工方式等因素都會(huì)影響揮發(fā)性物質(zhì)的組成和含量[2]。因此,對(duì)蜂蜜中揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行分析和鑒定可以作為蜂蜜質(zhì)量評(píng)價(jià)和鑒別的重要依據(jù)[3]。
常見(jiàn)的蜂蜜揮發(fā)性成分萃取技術(shù)包括固相微萃取(solid phase microextraction,SPME)、頂空固相微萃?。╤eadspace-solid phase microextraction,HSSPME)、溶劑萃取、超臨界流體萃取法(supercritical fluid extraction,SFE)等。SPME是一種基于無(wú)溶劑樣品預(yù)處理的技術(shù),通過(guò)注射器內(nèi)石英纖維表面上的特殊固相涂層,對(duì)樣品揮發(fā)性成分進(jìn)行萃取和富集[4?5]。HS?SPME 結(jié)合了頂空技術(shù)和SPME技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)加熱使樣品揮發(fā)性成分進(jìn)入氣相空間,然后使用SPME纖維吸附和富集揮發(fā)性成分,最后將纖維送入氣相色譜儀進(jìn)行分析[6]。研究表明,使用HS?SPME對(duì)蜂蜜中揮發(fā)性物質(zhì)進(jìn)行提取,再結(jié)合氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用(gaschromatography-mass spectrometry,GC-MS)分析,在蜂蜜中檢測(cè)到的揮發(fā)性物質(zhì)多達(dá)93種,主要為醇類(lèi)、酮類(lèi)、醛類(lèi)、羧酸類(lèi)、萜烯類(lèi)、烴類(lèi)、苯和呋喃衍生物等化合物[7-9]。Neggad等[10]利用HS-SPME結(jié)合GC-MS分析7種不同蜜源植物蜂蜜中的揮發(fā)性成分發(fā)現(xiàn),各組蜂蜜樣品的揮發(fā)性成分存在較大差異,可以作為鑒定蜜源植物和蜂蜜產(chǎn)地的特定標(biāo)志。Igor等[11]利用HS-SPME法和超聲波萃取法對(duì)馬哈利櫻桃(Prunus mahaleb L.)蜂蜜中的揮發(fā)性成分進(jìn)行萃取,再結(jié)合GC-MS分析發(fā)現(xiàn),香豆素可作為該種蜂蜜的潛在生物標(biāo)志物。為更準(zhǔn)確、高效地萃取蜂蜜中揮發(fā)性成分,分析其組成和含量,需對(duì)萃取條件進(jìn)行優(yōu)化。以往的研究多采用逐因子試驗(yàn)來(lái)改變1個(gè)因素以比較各因素選定水平的優(yōu)劣,但這種方法無(wú)法提供未考察區(qū)域的信息。相比之下,Plackett-Burman(PB)法可以通過(guò)較少的試驗(yàn)次數(shù)篩選出對(duì)試驗(yàn)結(jié)果最重要的因素[12]。在PB設(shè)計(jì)中,每個(gè)因素都被分配到2個(gè)水平,通常為高水平和低水平,然后在每個(gè)試驗(yàn)中選擇其中1種水平,通過(guò)對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的分析篩選出對(duì)蜂蜜揮發(fā)性成分含量最具影響的因素[13-15];然后通過(guò)響應(yīng)面(response surface methodology,RSM)法對(duì)篩選出的因素進(jìn)行優(yōu)化,通過(guò)對(duì)響應(yīng)變量的測(cè)定和分析,建立響應(yīng)變量與試驗(yàn)因素之間的數(shù)學(xué)模型,利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)模型進(jìn)行分析和求解,從而確定最佳的萃取條件,以獲得最高的揮發(fā)性成分含量[16-18]。
本研究將PB 法和RSM 法相結(jié)合,對(duì)棗花蜂蜜揮發(fā)性成分的HS?SPME萃取條件進(jìn)行優(yōu)化,以確定蜂蜜樣品揮發(fā)性成分的HS?SPME萃取最佳條件,為其揮發(fā)性成分進(jìn)一步高效、準(zhǔn)確的分析提供方法性指導(dǎo)。
1 材料與方法
1.1 樣本采集與處理
棗花蜂蜜樣品于2022年6月采集于甘肅省臨澤縣養(yǎng)蜂場(chǎng)(39°15′26″N、100°16′44″E)。采樣時(shí)養(yǎng)蜂場(chǎng)周?chē)闹饕_(kāi)花植物為棗樹(shù),且處于盛花期,種植面積約30 hm2。樣品采集后密封,在室溫下輕搖10 min至均勻狀態(tài),備用,其基本理化指標(biāo)如表1所示。
1.2 儀器與試劑
試驗(yàn)儀器包括電子天平(AR5120,美國(guó)Ohaus公司)、氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀(7890A GC/5975C MS,美國(guó)Agilent 公司)、手動(dòng)固相微萃取裝置、50/30 μm 萃取纖維頭(DVB/CAR/PDMS,美國(guó)Supelco 公司)、加熱磁力攪拌器(PC-420D,美國(guó)Corning公司);氯化鈉為分析純,購(gòu)自國(guó)藥集團(tuán)化學(xué)試劑有限公司。
1.3 萃取纖維老化
50/30 μm DVB/CAR/PDMS 固相微萃取纖維頭在首次使用時(shí)需在氣相色譜圖的進(jìn)樣口老化,溫度為270 ℃,時(shí)間為1 h,直至空載時(shí)色譜圖無(wú)干擾峰出現(xiàn),之后每使用8~10次需老化1次[19]。
1.4 頂空固相微萃取
準(zhǔn)確稱(chēng)取一定質(zhì)量的蜂蜜樣品于15.0 mL頂空瓶中,在預(yù)先設(shè)定好溫度的加熱磁力攪拌器上平衡一定的時(shí)間,將老化好的固相微萃取針插入樣品瓶中大約1 cm處(不要接觸到樣品,以免污染針頭),推出萃取頭,在設(shè)定溫度下頂空吸附預(yù)制時(shí)間,收進(jìn)萃取頭后,拔出針頭,迅速插入氣相進(jìn)樣口(萃取頭每次插入襯管的長(zhǎng)度需保持不變,確保試驗(yàn)的可重復(fù)性),250 ℃下解析一定時(shí)間。
1.5 GC-MS 分析條件
GC 條件:HP-5MS 毛細(xì)管色譜柱(30 m×250 μm,0.25 μm);升溫程序:初始溫度40 ℃,保持2.0 min,然后以4 ℃·min-1 的速率升溫到160 ℃,保持2.0 min,再以10 ℃·min-1 升溫至250 ℃,保持5.0 min;進(jìn)樣口溫度250 ℃;載氣為高純度氦氣(純度≥99.999%);恒流流速1.5 mL·min-1;壓力11.962 psi;整個(gè)模式采用不分流進(jìn)樣[8, 20?21]。
MS 條件:電子電離(electron ionization,EI)源,離子源溫度230 ℃,電子能量70 eV,傳輸線溫度280 ℃,四極桿溫度150 ℃,溶劑延遲3 min,掃描質(zhì)荷比(m/z)范圍55~500[8, 22]。
1.6 單因素試驗(yàn)設(shè)計(jì)
1.6.1 萃取溫度優(yōu)化
分別將萃取溫度設(shè)置為40、50、60、70和80 ℃,固定萃取的樣品量為5.0 g、去離子水添加量為0.5 g、氯化鈉添加量為0.3 g、攪拌速度為650 r·min-1、萃取時(shí)間為50 min,以色譜圖總峰面積作為衡量指標(biāo),比較不同萃取溫度對(duì)棗花蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的影響。
1.6.2 萃取時(shí)間優(yōu)化
分別將萃取時(shí)間設(shè)置為20、30、40、50 和60 min,固定萃取的樣品量為5.0 g、去離子水添加量為0.5 g、氯化鈉添加量為0.3 g、攪拌速度為650 r·min-1、萃取溫度為60 ℃,以色譜圖總峰面積作為衡量指標(biāo),比較不同萃取時(shí)間對(duì)棗花蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的影響。
1.6.3 樣品量?jī)?yōu)化
分別將萃取樣品量設(shè)置為2.0、3.0、4.0、5.0和6.0 g,固定萃取的去離子水添加量為0.5 g、氯化鈉添加量為0.3 g、攪拌速度為650 r·min-1、萃取溫度為60 ℃ 、萃取時(shí)間為50 min,以色譜圖總峰面積作為衡量指標(biāo),比較不同的樣品量對(duì)棗花蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的影響。
1.6.4 去離子水添加量?jī)?yōu)化
分別將萃取時(shí)的去離子水添加量設(shè)置為0.0、0.5、1.0、2.5和5.0 g,固定萃取的樣品量為5.0 g、氯化鈉添加量為0.3 g、攪拌速度為650 r·min-1、萃取溫度為60 ℃、萃取時(shí)間為50 min,以色譜圖總峰面積作為衡量指標(biāo),比較不同去離子水添加量對(duì)棗花蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的影響。
1.6.5 氯化鈉添加量?jī)?yōu)化
分別將萃取時(shí)的氯化鈉添加量設(shè)置為0.0、0.3、0.6、0.9和1.2 g,固定萃取的樣品量為5.0 g、去離子水添加量為0.5 g、攪拌速度為650 r·min-1、萃取溫度為60 ℃、萃取時(shí)間為50 min,以色譜圖總峰面積作為衡量指標(biāo),比較不同的氯化鈉添加量對(duì)棗花蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的影響。
1.6.6 攪拌速度優(yōu)化
分別將萃取時(shí)的攪拌速度設(shè)置為350、500、650、800和950 r·min-1,固定萃取的樣品量為5.0 g、去離子水添加量為0.5 g、氯化鈉添加量為0.3 g、萃取溫度為60 ℃、萃取時(shí)間為50 min,以色譜圖總峰面積作為衡量指標(biāo),比較不同攪拌速度對(duì)棗花蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的影響。
1.7 Plackett-Burman 試驗(yàn)設(shè)計(jì)
基于前期單因素試驗(yàn)結(jié)果,確定萃取溫度(A)、萃取時(shí)間(B)、樣品量(C)、去離子水添加量(D)、氯化鈉添加量(E)和攪拌速度(F)6個(gè)因素作為考察因素,以色譜圖總峰面積作為衡量指標(biāo),每個(gè)考察因素取2個(gè)水平,即低水平(-1)和高水平(+1),通過(guò)Plackett?Burman試驗(yàn)設(shè)計(jì)(表2),篩選顯著影響蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的因素。
1.8 Box-Benhnken 響應(yīng)面設(shè)計(jì)
以Plackett?Burman 法篩選得到的顯著影響蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的因素為基礎(chǔ),即萃取溫度(A)、萃取時(shí)間(B)和樣品量(C),應(yīng)用Box-Benhnken 中心組合試驗(yàn)設(shè)計(jì)的方法進(jìn)行響應(yīng)面分析,試驗(yàn)因素與水平設(shè)計(jì)如表3所示,以色譜總峰面積作為響應(yīng)值,優(yōu)化蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取參數(shù)[23?24]。
1.9 數(shù)據(jù)處理
所有試驗(yàn)重復(fù)3次。氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用儀數(shù)據(jù)使用軟件Qualitative Analysis 10.0(美國(guó)Agilent公司)進(jìn)行積分,統(tǒng)計(jì)總峰面積。使用GraphpadPrism 9.0(美國(guó)GraphPad 公司)軟件制圖,利用Minitab 16.0(美國(guó)Minitab公司)軟件進(jìn)行Plackett-Burman試驗(yàn)設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)分析,利用Design-Expert(美國(guó)Stat-Ease公司)軟件進(jìn)行響應(yīng)面分析,使用SPSS 27.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)的整理與分析。
2 結(jié)果與分析
2.1 萃取條件對(duì)棗花蜂蜜中揮發(fā)性成分萃取效果的影響
2.1.1 萃取溫度
棗花蜂蜜揮發(fā)性成分在不同萃取溫度下的萃取效果如圖1 所示。萃取溫度為40 ℃時(shí),萃取纖維吸附待測(cè)組分較少,色譜圖總峰面積偏?。惠腿囟葟?0 ℃升至60 ℃的過(guò)程中,峰面積總體呈先減小后增大趨勢(shì),可能是萃取溫度的升高加快了物質(zhì)的擴(kuò)散和對(duì)流,使氣相中組分含量升高[25];當(dāng)萃取溫度為60 ℃時(shí),頂空瓶環(huán)境達(dá)到平衡,萃取纖維處于飽和狀態(tài),總峰面積達(dá)到最大值,且顯著大于40、50和70 ℃處理。隨著溫度繼續(xù)升高至80 ℃,總峰面積呈減小趨勢(shì),可能是沸點(diǎn)低的物質(zhì)在與沸點(diǎn)高的物質(zhì)競(jìng)爭(zhēng)中損失,導(dǎo)致萃取纖維的吸附能力降低,某些揮發(fā)性成分脫附[26?27]。綜上所述,60 ℃為最佳萃取溫度,因此選擇50、60、70 ℃進(jìn)行萃取溫度響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)。
2.1.2 萃取時(shí)間
萃取時(shí)間是萃取達(dá)到平衡所需的時(shí)間,由揮發(fā)性成分的分配系數(shù)、擴(kuò)散速率、樣品基質(zhì)、體積、萃取纖維頭的膜厚、吸附能力以及涂層的物理化學(xué)性質(zhì)等因素共同決定。棗花蜂蜜揮發(fā)性成分在不同萃取時(shí)間下的萃取效果如圖2所示。當(dāng)萃取時(shí)間為20~50 min時(shí),揮發(fā)性成分很容易富集到固定相涂層上,吸附量迅速增加,總峰面積隨萃取時(shí)間的延長(zhǎng)逐漸增大[27],其中30 min時(shí)的總峰面積顯著大于20 min時(shí);40 min時(shí)的總峰面積與20和30 min時(shí)無(wú)顯著性差異;當(dāng)萃取時(shí)間為50 min時(shí),頂空瓶?jī)?nèi)環(huán)境達(dá)到平衡,萃取處于飽和狀態(tài),總峰面積達(dá)到最大值,顯著大于其他萃取時(shí)間;當(dāng)萃取時(shí)間為50~60 min時(shí),總峰面積隨萃取時(shí)間的延長(zhǎng)逐漸減小,可能是萃取時(shí)間過(guò)長(zhǎng),原本被吸附的組分出現(xiàn)解吸附現(xiàn)象,使萃取效果降低[26]。綜上,50 min為最佳萃取時(shí)間,因此選擇40、50、60 min 進(jìn)行萃取時(shí)間響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)。
2.1.3 樣品量
棗花蜂蜜揮發(fā)性成分在不同樣品量下的萃取效果如圖3所示。當(dāng)樣品量為2~5 g時(shí),由于樣品量小,頂空體積相對(duì)較大,揮發(fā)性成分易析出,但因揮發(fā)性成分含量較少?gòu)亩鴮?dǎo)致總峰面積偏小[28];樣品量從5 g升至6 g,峰面積呈現(xiàn)下降趨勢(shì),此過(guò)程可能是頂空體積變小,揮發(fā)性成分含量增加,使得含量高的揮發(fā)性成分吸附較多而其他成分未被吸附[29];當(dāng)樣品量為5 g時(shí),頂空瓶環(huán)境達(dá)到平衡,萃取纖維處于飽和狀態(tài),總峰面積最大,不同樣品量處理組間均存在顯著差異。綜上所述,5 g為最佳樣品量,因此選擇4、5、6 g進(jìn)行樣品量響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)。
2.1.4 去離子水添加量
棗花蜂蜜揮發(fā)性成分在不同去離子水添加量下的萃取效果如圖4所示。去離子水添加量為0.0~5.0 g時(shí),色譜圖總峰面積呈先升高后降低趨勢(shì),各處理組間存在顯著差異,其中去離子水添加量為0.5 g時(shí),色譜圖總峰面積最大。這是由于蜂蜜為粘稠狀液體,加入一定量的水,可使粘度下降,有利于揮發(fā)性成分的釋放[27];隨著去離子水添加量的繼續(xù)增加,蜂蜜中揮發(fā)性成分被稀釋?zhuān)偡迕娣e隨之下降。綜上,0.5 g為最佳去離子水添加量,因此選擇0.0、0.5、1.0 g進(jìn)行去離子水添加量響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)。
2.1.5 氯化鈉添加量
萃取過(guò)程中鹽離子可以增加揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)在頂空瓶上空的含量,使其富集在萃取纖維上的量增多[26]。棗花蜂蜜揮發(fā)性成分在不同氯化鈉添加量下的萃取效果如圖5 所示。當(dāng)氯化鈉添加量從0.0~1.2 g時(shí),總峰面積的變化趨勢(shì)隨氯化鈉添加量的增加存在一定的起伏,其中當(dāng)氯化鈉添加量為0.3 g時(shí),總峰面積最大,顯著高于除添加量為0.0 g外的其他處理。這可能是氯化鈉的過(guò)量添加影響了基質(zhì)黏度,從而降低了揮發(fā)性成分的擴(kuò)散速度,產(chǎn)生鹽析負(fù)效應(yīng),使萃取纖維上富集的物質(zhì)減少[30]。綜上所述,0.3g為最佳氯化鈉添加量,因此選擇0.0、0.3、0.6 g進(jìn)行氯化鈉添加量響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)。
2.1.6 攪拌速度
棗花蜂蜜揮發(fā)性成分在不同攪拌速度下的萃取效果如圖6 所示。攪拌速度從350 r·min-1 升至650 r·min-1 的過(guò)程中,峰面積總體呈現(xiàn)升高的趨勢(shì),500 和650 r·min-1 條件下的總峰面積顯著大于350 r·min-1 處理,但500 與650 r·min-1處理間差異不顯著。這可能是由于蜂蜜樣品的粘度較大,攪拌可促進(jìn)體系的均勻化,有利于揮發(fā)性成分的釋放,從而提高對(duì)揮發(fā)物的檢測(cè)效率[31]。隨著攪拌速度升至950 r·min-1,總峰面積呈先減小后上升的趨勢(shì),且950 r·min-1時(shí)的總峰面積與500 和650 r·min-1 處理間差異不顯著,但950 r·min-1易造成HS-SPME裝置的穩(wěn)定性變差,所以650 r·min-1為最佳攪拌速度。因此,選擇650 r·min-1為響應(yīng)面優(yōu)化試驗(yàn)的中點(diǎn)。
2.2 關(guān)鍵影響因素的確定
以單因素試驗(yàn)結(jié)果為基礎(chǔ),確定Plackett?Burman試驗(yàn)的因素和水平。由于峰個(gè)數(shù)和主要揮發(fā)性成分峰面積的變化與總峰面積的變化基本保持一致,只是在個(gè)別物質(zhì)略有差異,因此以總峰面積為判定指標(biāo)即響應(yīng)值(Y)來(lái)分析蜂蜜中揮發(fā)性成分的萃取效果,從而篩選得到對(duì)其影響顯著的因素。由表4和表5可知,萃取溫度、萃取時(shí)間和樣品量對(duì)總峰面積影響顯著;樣品、去離子水、氯化鈉的添加量及攪拌速度對(duì)總峰面積無(wú)顯著影響。因此,選用萃取溫度、萃取時(shí)間和樣品量作為響應(yīng)面分析的影響因素。
2.3 Box-Behnken 響應(yīng)面分析
響應(yīng)面分析方案及結(jié)果如表6所示。試驗(yàn)共有15個(gè)試驗(yàn)點(diǎn),其中試驗(yàn)號(hào)1~12為析因試驗(yàn),13~15為中心試驗(yàn),重復(fù)3次,用以估計(jì)試驗(yàn)誤差。
2.3.1 模型建立及顯著性檢驗(yàn)
利用DesignExpert軟件,對(duì)表6的數(shù)據(jù)進(jìn)行二次多項(xiàng)式回歸擬合,以色譜總峰面積(Y)為響應(yīng)值,得到二次多元回歸方程如下。
Y=2.151×109+1.882×108A+3.725×107B+4.892×107C+8.547×107AB+2.106×107AC-1.437×108BC-1.201×108A2-3.059×108B2-2.524×108C2 (1)
對(duì)模型進(jìn)行方差分析,結(jié)果(表7)表明,一次項(xiàng)A 為極顯著,B 和C 均不顯著;交互項(xiàng)均不顯著;平方項(xiàng)B2極顯著,C2顯著,A2不顯著;模型F=6.54,P=0.026,表明模型是顯著的;模型的相關(guān)系數(shù)為0.921 7,說(shuō)明自變量與因變量之間的回歸關(guān)系顯著,有助于降低試驗(yàn)誤差。因而擬合度良好,試驗(yàn)誤差小,可以用于SPME 萃取條件優(yōu)化的理論預(yù)測(cè)。
2.3.2 因素間交互作用的影響
根據(jù)回歸分析結(jié)果,各因素間交互作用對(duì)總峰面積的影響作如圖7~9所示。3組交互作用的響應(yīng)面坡度都相對(duì)平緩,表明其可以忍受處理?xiàng)l件的變異,而不影響響應(yīng)值的大小。等高線圖表示在同一橢圓型區(qū)域內(nèi),總峰面積相同;在橢圓形的區(qū)域中心,總峰面積最大,由中心擴(kuò)散至邊緣則總峰面積逐漸變小[32]。同時(shí)等高線的形狀可反映交互效應(yīng)的強(qiáng)弱,橢圓形表示兩因素間交互作用顯著,而圓形則不顯著[33]。由圖7可知,樣品量為5 g時(shí),隨著萃取溫度的升高,總峰面積緩慢增加;隨著萃取時(shí)間的延長(zhǎng),總峰面積呈先增加后有所減少的趨勢(shì),表明兩者的交互作用不顯著。由圖8可知,萃取時(shí)間為50 min時(shí),隨著萃取溫度的升高,總峰面積緩慢增加;隨著樣品量的增加,總峰面積呈先增加后有所減少的趨勢(shì),表明兩者的交互作用不顯著。由圖9可知,萃取溫度為60 ℃時(shí),隨著萃取時(shí)間的延長(zhǎng),總峰面積呈迅速增加后略有減少的趨勢(shì);隨著樣品量的增加,總峰面積呈迅速增加后略有減少的趨勢(shì)。在較長(zhǎng)萃取時(shí)間與較低樣品量區(qū)域和在較高樣品量與較短萃取時(shí)間區(qū)域,總峰面積較高,且由響應(yīng)曲面投影的等高線圖為橢圓,表明萃取時(shí)間與樣品量間的交互作用較顯著,與表7的結(jié)果一致。
2.3.3 萃取條件的優(yōu)化及模型驗(yàn)證
通過(guò)Expert-design軟件預(yù)測(cè)出基于HS?SPME的蜂蜜揮發(fā)性成分萃取條件優(yōu)化后為:萃取溫度68.49 ℃,萃取時(shí)間51.59 min,樣品量5.09 g,在此條件下響應(yīng)面模型預(yù)測(cè)的總峰面積為2.24×109 mAU·min?1。
為了驗(yàn)證方法的可靠性與重現(xiàn)性,采用優(yōu)化后的萃取條件進(jìn)行揮發(fā)性成分的HS-SPME驗(yàn)證試驗(yàn)??紤]到試驗(yàn)操作的實(shí)際條件,將萃取的最優(yōu)條件修正為:萃取溫度68.5 ℃、萃取時(shí)間51.6 min、樣品量5.1 g。在此條件下進(jìn)行4次試驗(yàn),得到總峰面積為2.20×109 mAU·min?1,與模型預(yù)測(cè)值之間的相對(duì)誤差較?。?.13%~1.84%),說(shuō)明該模型可較好地用于優(yōu)化蜂蜜揮發(fā)性成分固相微萃取的萃取條件。
3 討論
揮發(fā)性成分是蜂蜜中的重要組成部分,對(duì)于蜂蜜的香氣、口感和品質(zhì)有著重要影響。通過(guò)對(duì)蜂蜜中揮發(fā)性物質(zhì)萃取條件的優(yōu)化可以更深入了解蜂蜜的化學(xué)成分和特性,有助于蜂蜜的質(zhì)量控制和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。
本研究以棗花蜂蜜為試驗(yàn)材料,以氣相色譜峰中的總峰面積、峰個(gè)數(shù)和主要揮發(fā)物質(zhì)峰面積為觀察指標(biāo),通過(guò)Plackett-Burman設(shè)計(jì),篩選出顯著影響棗花蜂蜜揮發(fā)性成分HS-SPME萃取的3個(gè)因素,分別為萃取溫度、萃取時(shí)間和樣品量,這一結(jié)果為后續(xù)的研究提供了重要參考,有助于減少試驗(yàn)次數(shù)并提高研究效率。其中,萃取溫度的高低影響揮發(fā)性成分的釋放和溶解;而萃取時(shí)間的長(zhǎng)短則關(guān)系到萃取效率和成分的穩(wěn)定性;樣品量的選擇也是關(guān)鍵,它直接影響萃取液的濃度和成分的溶解度。本研究利用響應(yīng)面法進(jìn)一步確定最優(yōu)萃取條件為萃取溫度68.5 ℃ 、萃取時(shí)間51.6 min、樣品量5.1 g。在此最佳條件下,總峰面積可達(dá)2 204 894 036 mAU·min?1。經(jīng)試驗(yàn)驗(yàn)證后,預(yù)測(cè)結(jié)果與驗(yàn)證結(jié)果較吻合,說(shuō)明回歸方程可以較好地應(yīng)用于蜂蜜揮發(fā)性成分HS-SPME萃取效率的預(yù)測(cè)。篩選出的最優(yōu)萃取溫度與蔡秋萍等[8]的研究結(jié)果相符合,既能充分地體現(xiàn)蜂蜜揮發(fā)性物質(zhì)的種類(lèi),又能不產(chǎn)生新的物質(zhì)。此外,本研究還探討了不同因素之間交互作用對(duì)萃取效果的影響,發(fā)現(xiàn)萃取時(shí)間與樣品量間存在顯著的交互作用,這一結(jié)果有助于深入理解萃取機(jī)制,為蜂蜜中揮發(fā)性成分進(jìn)一步GC-MS的定性與定量分析提供一定的方法性指導(dǎo)。
參考文獻(xiàn)
[1] 王琪琦,杜欣玥,高西貝,等.蜂蜜功能活性及藥用價(jià)值研究進(jìn)展[J].食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào),2022,13(18):5849-5854.
WANG Q Q, DU X Y, GAO X B, et al .. Research progress onfunctional activities and medicinal value of honey [J]. J. FoodSaf. Qual., 2022, 13(18):5849-5854.
[2] 任佳淼,趙亞周,田文禮,等.不同蜜源蜂蜜的揮發(fā)性成分分析[J].中國(guó)食品學(xué)報(bào),2016,16(3):225-236.
REN J M, ZHAO Y Z, TIAN W L, et al .. Analysis of volatilecomponents in honeys from different nectar sources [J]. Chin.J. Food Sci., 2016, 16(3):225-236.
[3] SILVA P M, LUCIANO V A, MONIA S, et al .. Stability ofvolatile compounds of honey during prolonged storage [J]. J.Food Sci Technol., 2020, 57(3):1167-1182.
[4] LLOMPART M, CELEIRO M, GARCíA-JARES C, et al ..Environmental applications of solid-phase microextraction [J].Trac Trends Anal. Chem., 2019, 112:1-12.
[5] 鄒雪梅,張馨予,陳芳,等.南果梨香氣頂空固相微萃取條件優(yōu)化及成分分析[J].遼寧農(nóng)業(yè)科學(xué),2022(4):30-33.
ZOU X M, ZHANG X Y, CHEN F, et al.. Optimization of theheadspace solid phase microextraction conditions and compositionanalysis of Nanguo Pear aroma [J]. Liaoning Agric. Sci., 2022(4):30-33.
[6] 江新鳳,李琛,曹揮華,等.基于頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜法分析不同嫩度河紅茶香氣的差異[J].食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào),2022,13(22):7305-7313.
JIANG X F, LI C, CAO H H, et al.. Analysis of characteristicaroma components of different tenderness of Hekou black tea basedon headspace solid-phase microextraction-gas chromatographymassspectrometry [J]. J. Food Saf. Qual., 2022, 13(22):7305-7313.
[7] KAKONIEN V, VENSKUTONIS P R, EKSTERYT V.Composition of volatile compounds of honey of various floralorigin and beebread collected in Lithuania [J]. Food Chem.,2008, 111(4):988-997.
[8] 蔡秋萍,陸大鵬.優(yōu)化頂空固相微萃取-氣相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用方法測(cè)定蜂蜜揮發(fā)性成分的研究[J].食品安全導(dǎo)刊,2022(7):112-115.
CAI Q P, LU D P. Optimization of headspace solid-phasemicroextraction-gas chromatography-mass spectrometry for thedetermination of volatile components in honey [J]. China FoodSaf. Magazine, 2022(7):112-115.
[9] 魏泉增,臧蓓蕾,肖付剛.不同蜜源蜂蜜揮發(fā)性成分差異分析[J].食品研究與開(kāi)發(fā),2020,41(15):143-149.
WEI Q Z, ZANG B L, XIAO F G. Analysis of volatilecomponents of honey from different honey sources [J]. FoodRes. Dev., 2020, 41(15):143-149.
[10] NEGGAD A, BENKACI-ALI F, ALSAFRA Z, et al ..Headspace solid phase microextraction coupled to GC/MS forthe analysis of volatiles of honeys from arid and mediterraneanareas of algeria [J/OL]. Chem. Biodiversity, 2019, 16(10):267[2023-04-20]. https://doi.org/10.1002/cbdv.201900267.
[11] IGOR J, ZVONIMIR M, MALENICA S M. Screening of naturalorganic volatiles from Prunus mahaleb L. honey : coumarin andvomifoliol as nonspecific biomarkers [J]. Molecules, 2011, 16(3):2507-2518.
[12] HUANG J F, OU Y X, ZHANG D F, et al .. Optimization of theculture condition of bacillus mucilaginous using Agaricusbisporus industrial wastewater by Plackett-Burman combinedwith Box-Behnken response surface method [J/OL]. AMBExpress, 2018, 8:7 [2023-04-20]. https://doi.org/10.1186/s13568-018-0671-7.
[13] SPADI A, ANGELONI G, GUERRINI L, et al .. Using aPlackett-Burman design to maximise yield of rosemary essentialoil by distillation [J/OL]. Ind. Crop Prod., 2021, 166:113488 [2023-04-20]. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2021.113488.
[14] WEN Y Q, XUE C H, XU L L, et al .. Application of Plackett-Burman design in screening of natural antioxidants suitable for anchovy oil [J/OL]. Antioxidants, 2019, 8(12): 627 [2023-04-20]. https://doi.org/10.3390/antiox8120627.
[15] MA L, WANG L, TANG J, et al .. Optimization of arsenicextraction in rice samples by Plackett-Burman design andresponse surface methodology [J]. Food Chem., 2016, 204(1):283-288.
[16] 歐陽(yáng)嘉,林衍,于東盛,等.Plackett-Burman設(shè)計(jì)和響應(yīng)曲面法優(yōu)化除磷陶粒的制備[J]. 環(huán)境工程學(xué)報(bào),2017,11(4):2291-2298.
OUYANG J, LIN Y, YU D S, et al .. Plackett-Burman designand response surface method to optimize the preparation ofphosphorus removal ceramsite [J]. Chin. J. Environ. Eng.,2017, 11(4):2291-2298.
[17] 張雅昆,王亭亭,張洪艷,等.Plackett-Burman 結(jié)合Box-Behnken響應(yīng)面法優(yōu)化赪桐中類(lèi)葉升麻苷純化工藝及其穩(wěn)定性分析[J].中國(guó)飼料,2023(9):38-44.
ZHANG Y K, WANG T T, ZHANG H Y, et al .. Optimization ofpurification process and stability of acteoside fromclerodendrum japonicum by Plackett-Burman combined withBox-Behnken response surface method [J]. China Feed, 2023(9):38-44.
[18] 李達(dá),孫慕白,苗欣宇,等.Plackett-Burman試驗(yàn)聯(lián)用響應(yīng)面法優(yōu)化枯草芽孢桿菌產(chǎn)α-淀粉酶培養(yǎng)基營(yíng)養(yǎng)成分[J].中國(guó)調(diào)味品,2022,47(1):81-86,97.
LI D, SUN M B, MIAO X Y, et al .. Optomization of nutritionalcomponents of culture medium for α-amylase produced bybacillus subtilis using Plackett-Burman [J]. China Condiment,2022, 47(1):81-86,97.
[19] BIANCHI F, MANGIA A, MATTAROZZI M, et al..Characterization of the volatile profile of thistle honey usingheadspace solid-phase microextraction and gas chromatographymassspectrometry [J]. Food Chem., 2011, 129(3):1030-1036.
[20] 孫海達(dá),范秀章,昝宏強(qiáng).頂空固相微萃取-氣相色譜串聯(lián)質(zhì)譜聯(lián)用測(cè)定雷山云霧綠茶中揮發(fā)性物質(zhì)[J].現(xiàn)代食品,2022,28(23):99-103.
SUN H D, FAN X Z, ZAN H Q. Determination of volatilearoma components in Leishan Cloud-Mist tea by HS-SPMEGC-MS [J]. Mod. Food, 2022, 28(23):99-103.
[21] 嚴(yán)學(xué)芬,許應(yīng)芬,李海燕,等.基于頂空固相微萃取法-氣相色譜-質(zhì)譜法和相對(duì)氣味活度值分析13種鳳凰單叢茶香氣成分[J].食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào),2022,13(17):5459-5467.
YAN X F, XU Y F, LI H Y, et al .. Analysis of aromacomponents of 13 kinds of Fenghuang Dancong tea based onheadspace solid phase microextraction-gas chromatographymassspectrometry and relative odor activity value [J]. J. FoodSaf. Qual., 2022, 13(17):5459-5467.
[22] 王桃紅,祖鐵紅,鄭軍紅,等.紫穗槐蜂蜜理化指標(biāo)及揮發(fā)性成分測(cè)定與分析[J].食品與發(fā)酵工業(yè),2022,48(13):285-291.
WANG T H, ZU T H, ZHENG J H, et al .. Determination andanalysis of physicochemical parameters and volatilecompounds in Amorpha fruticosa honey [J]. Food Ferment.Ind., 2022, 48(13):285-291.
[23] ZACARONI L M, DE-SALES P F, CARDOSO M D G, et al ..Response surface optimization of SPME extraction conditionsfor the analysis of volatile compounds in Brazilian sugar canespirits by HS-SPME-GC-MS [J]. J. I. Brewing, 2017, 123(2):226-231.
[24] MAES C, BROSTAUX Y, BOUQUILLON S, et al .. Use of newglycerol-based dendrimers for essential oils encapsulation:optimization of stirring time and rate using a Plackett-Burmandesign and a surface response methodology [J/OL]. Foods(Basel, Switzerland), 2021, 10(2): 207 [2023-04-20]. https://doi.org/10.3390/foods10020207.
[25] 李美萍,李蓉,丁鵬霞,等.HS-SPME條件優(yōu)化并結(jié)合GC-MS分析新鮮及不同干燥方式香菜的揮發(fā)性成分[J].食品工業(yè)科技,2019,40(7):228-236,247.
LI M P, LI R, DING P X, et al .. Optimization of HS-SPMEcondition and analysis of volatile compounds in fresh anddifferent drying coriander by GC-MS [J]. Sci. Technol. FoodInd., 2019, 40(7)228-236,247.
[26] 相懿芳,夏邦華,鄒昊博,等.基于響應(yīng)面分析法優(yōu)化頂空-固相微萃取與氣相色譜-質(zhì)譜法檢測(cè)黑龍江野生鱖揮發(fā)性風(fēng)味物質(zhì)[J].食品安全質(zhì)量檢測(cè)學(xué)報(bào),2023,14(1):211-219.
XIANG Y F, XIA B H, ZOU H B, et al .. Optimization ofheadspace-solid phase microextraction based on responsesurface analysis and gas chromatography-mass spectrometryfor the determination of volatile flavor substances inHeilongjiang wild Siniperca chuatsi [J]. J. Food Saf. Qual.,2023, 14(1):211-219.
[27] 張鵬云,李蓉,龍春霞,等.HS-SPME-GC-MS技術(shù)分析麥盧卡蜂蜜中的揮發(fā)性成分[J].食品工業(yè),2019,40(9):255-260.
ZHANG P Y, LI R, LONG C X, et al .. Analysis of the volatilecompounds from manuka honey by HSSPME-GC-MS combingwith retention index [J]. Food Ind., 2019, 40(9):255-260.
[28] 帥佳琪,呂長(zhǎng)平,秧拯民,等.SPME-GC-MS測(cè)定‘鳳丹’牡丹籽油揮發(fā)物組成時(shí)固相微萃取條件的響應(yīng)面優(yōu)化[J].中國(guó)油脂,2023,48(4):57-62.
SHUAI J Q, LYU C P, YANG Z M, et al .. Response surfaceoptimization of solid phase microextraction condition for thedetermination of volatiles in Fengdan seed oil by SPME-GCMS[J]. China Oil Fats, 2023, 48(4):57-62.
[29] 初眾,王海茹,張彥軍,等.HS-SPME-GC-MS技術(shù)分析香草蘭果皮的揮發(fā)性成分[J].食品科學(xué),2016,37(6):126-131.
CHU Z, WANG H R, ZHANG Y J, et al .. GC-MS analysis ofvolatiles in vanilla husk extracted by headspace solid-phasemicroextraction [J]. Food Sci., 2016, 37(6):126-131.
[30] RUI M A, XL A, HT B, et al .. Odor-active volatile compoundsprofile of triploid rainbow trout with different marketable sizes [J].Aquacult. Rep., 2020, (17):100312-100312.
[31] 劉曉成,魏俊桃,紀(jì)曉梅,等.柑橘纖維及乳化劑提高麻醬蘸料穩(wěn)定性的研究[J].中國(guó)調(diào)味品,2022,47(3):97-101.
LIU X C, WEI J T, JI X M, et al .. Study on improving thestability of sesame dipping sauce with citrus fiber andemulsifie [J]. China Condiment, 2022, 47(3):97-101.
[32] 陳源,楊道富,范麗華,等.響應(yīng)面法優(yōu)化微波提取茂谷橘橙皮總黃酮工藝[J].中國(guó)食品學(xué)報(bào),2013,13(4):80-86.
CHEN Y, YANG D F, FAN L H, et al ..Studies on optimizationof the technology for extracting total flavonoids from murcottpeel by response surface methodology [J]. Chin. J. Food Sci.,2013, 13(4):80-86.
[33] 李翔,凌云坤,蔣方國(guó),等.基于Plackett-Burman試驗(yàn)和響應(yīng)面法優(yōu)化松茸牛肉醬生產(chǎn)工藝[J].食品工業(yè),2020,41(12):58-62.
LI X, LING Y K, JIANG F G, et al .. Optimization of production process of tricholoma matsutake beef sauce based on Plackett-Burman design and response surface method [J]. Food Ind.,2020, 41(12):58-62.
基金項(xiàng)目:國(guó)家蜜蜂產(chǎn)業(yè)技術(shù)體系項(xiàng)目(NYCYTI-43-KXJ17)。