不同养殖环境、加工条件及品质等级的各种鱼子酱中关键气味成分及其感官特性的比较

《Food Chemistry: X》：Comparison of key odorants and sensory properties of various caviar with different breeding environments, processing conditions, and grades of quality

本次研究首次系统比较了不同养殖环境、加工工艺和品质等级的鲟鱼子关键挥发性化合物及感官特性。通过SPME-SAF-GC-MS/GC-IMS结合感官描述分析、气味活性值（OAV）计算、GC-O和重组/省略试验，鉴定出21种关键活性化合物（OAV>1，FD≥9），包括正丁醛、己醛、4-庚烯醛等，并证实养殖环境（海水/淡水）和盐渍工艺显著影响鲟鱼子的风味质量。

　　本研究首次对不同养殖环境、加工方式及品质等级的鲟鱼子酱（Caviar）中的关键香气成分及其感官特性进行了全面对比分析。通过感官描述分析方法，识别并评估了十种香气属性。利用固相微萃取（SPME）和香草提取法（SAFE）结合气相色谱-质谱联用技术（GC–MS）对挥发性化合物进行了检测，分别鉴定出47种和50种挥发性成分。通过香气活性值（OAV）计算和香气提取稀释分析（AEDA）进一步筛选出27种潜在的关键香气成分，最终确定21种关键香气化合物（OAV > 1，FD ≥ 9），包括丁醛、己醛、(Z)-4-庚烯醛、(Z)-2-戊烯-1-醇、2-壬酮、壬醛、1-辛烯-3-醇、2-乙基-1-己醇、苯甲醛、乙酸等。重组和排除实验验证了这些化合物在不同鲟鱼子酱样本的整体香气特征中发挥了重要作用。不同关键挥发性香气化合物对整体香气体系的贡献差异导致了鲟鱼子酱风味品质的显著不同。

### 1. 引言

鲟鱼子酱因其丰富的营养价值和独特的风味而被广泛认可，尤其在俄罗斯有着悠久的生产历史。近年来，随着消费者对鲟鱼子酱市场需求的扩大，许多国家开始采用人工养殖和模拟生产方式，以满足市场需求。从生产角度来看，历史上的鲟鱼子酱主要来源于野生鲟鱼，而如今则转向了人工养殖（Sicuro, 2018）。因此，鲟鱼子酱的生产链中包括养殖环境、加工方法、储存条件等关键环节，这些环节均可能对最终产品的香气品质产生影响。研究显示，市场上的大多数鲟鱼子酱具有明显的鱼腥味和苦味（Oeleker et al., 2013），同时，如“土腥味”和“氧化味”等描述也被纳入了与鲟鱼子酱相关的感官词汇（Baker et al., 2014）。

### 2. 材料与方法

#### 2.1 鲟鱼子酱来源

本研究中使用的鲟鱼子酱（Acipenser gueldenstaedtii）来自浙江衢州鲟鱼水产食品技术开发有限公司。根据养殖环境、加工方法和风味特点，将其分为六个类别，包括不同的养殖环境（海水养殖子酱“MF”和淡水养殖子酱“FF”）、不同的加工方法（盐渍子酱“S”和非盐渍子酱“US”）、以及不同的风味（浓郁风味“HF”和轻盈风味“LF”）。所有样品均储存在-80℃的冰箱中。

#### 2.2 化学试剂

本研究中使用的化学试剂包括甲醇（99.9%）、2-甲基-3-庚酮（95.0%）、丁醛（99.5%）、己醛（99.5%）、3-庚酮（98.0%）、1-戊烯-3-醇（97.0%）、2-己烯醛（98.0%）、4-辛酮（98.0%）、(Z)-4-庚烯醛（95.0%）、(Z)-2-戊烯-1-醇（95.0%）、2-壬酮（99.0%）、壬醛（96.0%）、1-辛烯-3-醇（98.0%）、乙酸（99.9%）、2-乙基-1-己醇（99.5%）、苯甲醛（99.0%）、(E,E)-3,5-辛二烯-2-酮（99.5%）、(E)-肉桂醛（99.0%）、壬酸（99.0%）、癸酸（99.5%）、己酸（99.5%）、苯酚（99.5%）、二烯丙基硫醚（98.0%）、二烯丙基二硫醚（98.0%）、对二甲苯（99.8%）、邻二甲苯（99.0%）、己内酰胺（99.0%）、D-柠檬烯（95.0%）、6-甲基-2-庚酮（95.0%）等，均购自上海阿拉丁公司。

#### 2.3 鲟鱼子酱的感官评价

本研究的感官分析得到了中国海洋大学机构审查委员会的批准。感官评估人员根据之前的实验室感官评估方法进行了筛选（Yang et al., 2024）。在研究开始前，每位评估员都接受了为期20天、总计60小时的培训，以熟悉鲟鱼子酱的感官评价。感官定量描述分析（QDA）依据之前的研究方法（Fan et al., 2018）进行。所有感官测试的知情同意文件均在补充材料中提供。

#### 2.4 通过GC-IMS检测挥发性化合物

通过GC-IMS技术，对1克冻干的鲟鱼子酱样品进行分析，将其与2毫升NaCl混合后，在20毫升顶空瓶中在50℃下以250转/分钟的速度搅拌30分钟。随后，将吸入的顶空样品引入气相色谱仪。在金属毛细管柱（MXT-WAX，15米×0.53毫米×0.50微米，G.A.S., Dortmund, Germany）上分离挥发性成分，然后将其注入离子迁移谱仪（IMS）。GC-IMS程序参数依据实验室先前的方法进行（Liu et al., 2023）。所有样品中的挥发性风味物质均与NIST14数据库进行比对。挥发性化合物的保留指数（RI）通过外部参考标准（N-酮，C4-C9）建立。

#### 2.5 通过GC–MS检测挥发性化合物

通过SPME和SAFE两种方法分别提取挥发性有机化合物（VOCs）。SPME提取方法与GC-IMS方法一致。SAFE方法依据实验室方法进行（Xu et al., 2022）。GC–MS分析器用于检测化合物。使用INNOWAX毛细管柱检测挥发性化合物。GC条件及仪器细节均依据实验室先前的方法进行（Liu et al., 2023）。

#### 2.6 GC-O分析

提取方法与SAFE一致。GC、MS条件及升温程序与GC–MS相同。四名评估员在完成一周的培训后进行GC-O分析。香气强度（AIs）采用4分量表进行评分，其中“1”表示弱香气，“2”表示中等香气，“3”表示强香气，“4”表示极强香气（Wen et al., 2023）。通过参考NIST14光谱库和保留指数，对这些选中的香气进行描述，并进一步通过专业文献和相关网站进行验证。

#### 2.7 香气活性化合物的定量及OAV计算

通过建立VOCs标准曲线，采用外部标准方法准确计算每种VOCs的含量。然后计算相应的OAV值。为了评估SPME-GC–MS鉴定出的VOCs对鲟鱼子酱香气品质的贡献，在定量之前，采用相同的思路计算这些VOCs的相对香气活性值（ROAV）。

#### 2.8 香气提取稀释分析（AEDA）

为了进一步评估不同鲟鱼子酱样品中每种关键香气化合物的贡献，采用AEDA技术进行分析。VOCs的风味稀释因子（FD）通过GC-O-MS进行测定，依据先前的方法（Jia et al., 2024）。SAFE提取物通过一系列稀释步骤（1:1、1:3、1:9、1:27、1:81、1:243和1:729）进行稀释，使用二氯甲烷作为稀释剂。对于SPME提取物，通过调整GC进样口分流比，从1:1到3:1、9:1、27:1、81:1、243:1和729:1进行稀释，其中729:1的载气流速设定为1.6毫升/分钟。稀释后的样品按浓度递减顺序注入GC-O仪器，由四名训练有素的评估员进行嗅闻，直至无法感知气味为止。

#### 2.9 香气重组与排除实验

从感官评估小组中选出12名专家（6男6女，平均年龄25岁），在感官实验室中进行三角测试。该测试旨在评估重组模型与原始样品之间的相似性，以及各排除模型与整体重组模型之间的差异。根据先前的方法（Wang et al., 2024），重组模型是通过将潜在的关键香气化合物在定量浓度下充分混合并进行10分钟的室温平衡后建立的。原始样品和重组模型均依据感官评估方法进行评价。排除模型是通过故意去除某些关键香气化合物而制成的。制备了两个相同的重组模型和一个排除模型，并随机编码和打乱顺序。随后，感官评估小组成员对样品进行嗅闻并识别出与另外两个样品显著不同的样品。被排除的化合物即被确认为关键香气化合物。

#### 2.10 统计分析

所有统计分析均采用三个生物学重复进行。采用Duncan多重范围检验和方差分析（ANOVA）进行数据处理。所有数据分析和图形绘制均使用Origin 2017、ChiPlot（https://www.chiplot.online/）、MetaboAnalyst v6.0（https://www.metaboanalyst.ca）和OmicStudio（www.omicstudio.cn/tool）等软件完成。图形总结由Figdraw（https://www.figdraw.com/）绘制。

### 3. 结果与讨论

#### 3.1 不同鲟鱼子酱的感官差异

通过自由选择轮廓分析（FCP）可以评估食品中特定特征属性，包括风味和口感等。通过FCP和QDA方法，结合实验室先前的研究结果（Xu et al., 2022），建立了鲟鱼子酱的感官词汇和属性。选择了十种特征性香气属性，包括咸味、鱼腥味、油性/脂肪味、坚果味、青草味、甜味、酸败味、金属味、鲜味和土味，这些是鲟鱼子酱中最突出的风味属性。研究发现，优质鲟鱼子酱的香气属性包括轻微的坚果味、奶油味、咸味和鱼腥味（Bledsoe et al., 2003）。新鲜的鲟鱼子酱含有如鲜味、甜味等香气信息，并与整体接受度呈正相关（Ueda et al., 2009）。S组的鲜味、青草味和坚果味强度最高，而US组的青草味和坚果味强度最低，但其鱼腥味和土味强度最高；LF组的“金属味”和“油性/脂肪味”得分最高，而“土味”、“鲜味”和“鱼腥味”的强度得分最低（Fig. 1A）。从整体感官评价得分来看，S组的总体接受度最高，其次是HF组，而US组的总体接受度最低（Fig. 1B）。通过主成分分析（PCA），US组和S组分别位于不同的区间，且在PCA模型中与其它组位于不同的矩阵中，显示出它们的差异（PC1=63.8%，PC2=16.5%）。这表明US组和S组与其它组在整体感官评价中存在显著差异，验证了整体感官评价结果（Fig. 1C）。盐渍食品的特征风味可能是因为适当的盐浓度增强了脂肪酶活性，促进了脂质分解和风味化合物的形成，包括醛类化合物（Wang et al., 2016）。醛类化合物作为脂肪氧化的主要产物，可以提供脂肪味和青草味属性。水产品的肉质和风味受水产养殖环境因素（如温度和盐度）的影响。研究发现，水产养殖产品在淡水和海水环境中培养后，细胞中的脂肪和蛋白质代谢受到影响，导致脂肪酸和氨基酸含量显著不同。氨基酸和脂肪酸作为次级代谢产物，是水产品特征风味的主要来源，因此水产养殖环境对风味变化有重要影响（Duan et al., 2021）。鲟鱼子酱的风味差异可能是由于个体鲟鱼的差异，这种差异可能由个体鲟鱼的内源性微生物群落不同引起。研究发现，L. pentosus与牡蛎中的特征香气化合物表达呈正相关（Liu et al., 2025）。具体来说，不同个体鲟鱼的微生物组成差异主导了鲟鱼子酱风味的差异。

#### 3.2 VOCs分析

为了探讨不同鲟鱼子酱品种中关键风味化合物的差异，采用GC–MS和GC-IMS技术检测鲟鱼子酱样品中的VOCs。本研究中总共鉴定出85种VOCs（Table S1），包括醛类（11种）、酮类（11种）、醇类（19种）、酯类（15种）、酸类（4种）、醚类（5种）、呋喃类（5种）、芳香类（3种）、吡嗪类（5种）和其他（7种）。醛类、酮类、醇类和酯类是检测到的主要VOCs。通过指纹光谱分析（Fig. 2A），观察到S组中鉴定出的VOCs种类比US组多，表明盐渍鲟鱼子酱中的风味物质更为丰富。LF组和HF组中鉴定出的风味物质相似，但在指纹光谱信号响应强度上，HF组的信号响应强度更高，因此HF组的风味更强烈。通过GC-IMS检测，MF组和FF组中检测到的VOCs种类有显著差异。为了阐明不同鲟鱼子酱的香气特征，使用这些样品中每种VOCs的相对浓度进行PCA分析。PCA图显示，S组和HF组的得分相似，且这两个组与LF组之间没有显著差异，但它们与FF组、MF组和US组之间差异较大（PC1=51.60%，PC2=28.60%），表明S组、HF组和LF组的香气特征与其它组存在显著差异（Fig. 2B）。通过PLS-DA分析模型对风味化合物信号强度进行分析，显著的风味差异可见于不同鲟鱼子酱样品（Fig. 2C）。VOCs的VIP分数进一步揭示了它们在不同鲟鱼子酱样品中的贡献差异（Fig. 2D）。21种VOCs被鉴定为对鲟鱼子酱风味有显著影响（VIP分数>1），包括如庚醛、己醛和丁醛等醛类化合物，这些化合物与青草、花香和脂肪味等感官属性相关（Cerreta & Furton, 2015）。这些VOCs是US组的特征物质，它们的存在使得鲟鱼子酱具有轻盈的气味，更接近鱼类的原始风味。丁醛和庚醛在脂质氧化过程中积累，可能导致如酸败和刺激性等不愉快的风味（Han et al., 2023）。在高浓度下，2-乙基-1-己醇会呈现出不愉快的味道，而3-甲基丁酸主要贡献于“青草”和“水果”味（Miao et al., 2023）。这些VOCs也是US组的特征物质，这可能是US组总体接受度最低的原因。如图2D所示，在VIP>1的风味化合物中，甲硫醇、2,3-戊二酮和2-丁酮是S组、HF组和LF组的特征化合物。鲟鱼子酱的风味特征主要归因于2-丁酮和2,3-戊二酮，它们产生的香气包括“青草”、“脂肪”、“坚果”和“鱼腥”（Zhang et al., 2024）。这就是为什么S组、HF组和LF组在感官评估中“油性/脂肪”和“坚果”属性得分最高。与FF组相比，MF组中乙基2-甲基丙酸酯（“水果”）、2-辛醛（“蘑菇”、“脂肪”）和（E,E）-2,4-庚二烯醛（“青草”）等VOCs的含量显著增加。这些化合物的存在导致了FF组与MF组之间的风味差异。

#### 3.3 不同鲟鱼子酱风味差异的GC-O分析

为了深入了解不同鲟鱼子酱的气味特征及其对应的香气活性物质，使用SAFE提取的VOCs进行GC–MS分析，并通过嗅觉检测器分析进行GC-O分析。如表S3所示，通过SAFE-GC–MS确认了50种挥发性化合物，包括烷烃（34种）、酮类（1种）、硫化物（2种）、芳香化合物（5种）、醛类（4种）、萜烯（1种）、酸类（1种）和其他类别（2种）。GC-O是一种有效的方法，可以用于确定实验样品中的主要香气活性物质（Yue et al., 2024）。GC-O分析直接评估了样品中嗅觉感知的数量和强度，以及VOCs的气味类型，通过结合挥发性化合物的确认，可以较为准确地筛选出不同鲟鱼子酱中的关键香气活性物质，弥补了纯数据驱动分析的不足。通过嗅闻结果分析，筛选出8种潜在的关键香气活性物质（筛选条件：嗅觉感知≥2，气味强度≥3）（Fig. 3A）。这些化合物在不同类型的鲟鱼子酱中的含量差异显著，因此不同类型的鲟鱼子酱呈现出不同的风味。具有青草属性的醛类化合物，如壬醛，是S组和HF组的特征化合物，能够贡献“青草”和“鱼腥”等感官属性；D-柠檬烯是一种关键的柑橘类香气化合物，提供柠檬样的香气（Zheng et al., 2023），并被检测到在US组和LF组中。这些潜在的关键香气化合物的存在和浓度对其整体风味的贡献需要进一步确定。

#### 3.4 关键香气化合物的OAV计算

通过ROAV > 1和嗅闻及定量方法筛选出的潜在关键香气化合物。所有标准曲线的R2值均超过0.9，表明线性方程拟合良好，如表S4所示。在不同类型的鲟鱼子酱中检测到较高浓度的丁醛、己醛、(Z)-4-庚烯醛、(Z)-2-戊烯-1-醇、乙酸和二烯丙基硫醚等化合物。为了进一步评估不同鲟鱼子酱中的气味活性化合物，计算了这些物质的OAV值。25种化合物的OAV值大于1，其浓度和OAV值见表S4。3-庚酮、4-辛酮和2-壬酮在所有样品中具有最高的OAV值。除了上述化合物，丁醛、2-己烯醛、(Z)-4-庚烯醛、(Z)-2-戊烯-1-醇、壬醛、1-辛烯-3-醇、二烯丙基硫醚等在S组和HF组中具有相对较高的OAV值。这可能是为什么S组和HF组在感官评估中“油性/脂肪”和“坚果”属性得分较高。与FF组相比，MF组中乙基2-甲基丙酸酯（“水果”）、2-辛醛（“蘑菇”、“脂肪”）和（E,E）-2,4-庚二烯醛（“青草”）等VOCs的含量显著增加。这些化合物的存在导致了FF组与MF组之间的风味差异。

#### 3.5 不同鲟鱼子酱的关键VOCs贡献

在本实验中，22种具有FD值≥9的化合物被识别（Table 1）。FD值表示化合物对样品整体香气的贡献程度。FD值越大，化合物对样品风味的影响越显著。其中，提供“青草”和“花香”等感官属性的化合物，如丁醛，以及提供“水果”、“甜味”和“乳制品”样风味的化合物，如己酸和D-柠檬烯，被检测到在不同类型的鲟鱼子酱中。这些化合物的FD值≥9，因此在S组和HF组中，它们对整体风味的贡献较为显著。通过实验结果可以发现，去除某些香气物质后，不同类型的鲟鱼子酱的香气感知发生了变化，包括己醛、3-庚酮、4-辛酮、2-乙基-1-己醇和D-柠檬烯等在US样品中；丁醛、己醛、3-庚酮、2-己烯醛、(Z)-4-庚烯醛、壬醛、乙酸、1-辛烯-3-醇、二烯丙基硫醚和2-乙基-1-己醇等在S、LF和HF样品中；3-庚酮、4-辛酮、苯甲醛、(E)-肉桂醛、壬酸和癸酸在MF样品中；3-庚酮、4-辛酮、2-乙基-1-己醇、壬酸、二烯丙基硫醚和邻二甲苯在FF样品中。通过比较US样品与S样品，发现S样品中具有独特的关键香气化合物，包括丁醛、(Z)-4-庚烯醛、(Z)-2-戊烯-1-醇、壬醛、1-辛烯-3-醇和苯甲醛，这些化合物的气味属性包括青草、果香、杏仁和焦糖味。这可能是为什么S组在感官评估中“坚果”、“青草”、“鲜味”和“甜味”属性得分高于US组。通过比较LF样品与HF样品，发现HF样品中具有独特的关键香气化合物，包括3-庚酮、(Z)-2-戊烯-1-醇、苯甲醛和己酸，这些化合物的气味属性包括青草、杏仁、焦糖和油腻味。这可能是为什么HF组在感官评估中“坚果”、“青草”、“鲜味”和“油腻”属性得分高于LF组。MF组和FF组中的特征风味化合物包括苯甲醛、(E)-肉桂醛、癸酸和2-乙基-1-己醇，这些化合物可能使MF组的甜味和鱼腥味得分较高，而FF组的咸味和酸败味得分较高。

#### 3.6 香气重组与排除实验

在实验中，并非所有化合物（OAV > 1或FD > 1）都显示出显著差异，例如LF样品中的3-庚酮和苯甲醛；S、LF和HF样品中的4-辛酮和苯酚。这可能是由于香气化合物之间的相互作用。结合关键VOCs与感官属性之间的相关性分析结果，建议香气化合物之间的相互作用可能增强或减弱某些化合物的香气属性。一些研究人员在不同品质的Daqu酒中鉴定出13种突出的香气活性化合物，包括醛类、酸类、酯类和吡嗪类。尽管非anal和2-壬醛这两种具有青草风味的关键香气成分被筛选出来，但Daqu酒整体上并未表现出青草风味。这可能是由于非anal和2-壬醛的气味特性被其他关键香气化合物所覆盖（Tang et al., 2024）。在本实验中，去除2-壬酮后，排除模型与重组模型之间没有显著差异，表明2-壬酮可能被其他关键香气化合物所掩盖；而去除2-乙基-1-己醇和苯甲醛后，S组和HF组的排除模型与重组模型之间显示出显著差异。在重组实验结果中，发现重组模型的甜味得分高于原始样品，这表明2-乙基-1-己醇和苯甲醛的香气属性可能被其他关键香气化合物所放大。因此，除了关键VOCs对样品整体风味特性的贡献外，关键VOCs之间的相互作用也不容忽视，这为未来的研究提供了分析方向。

### 4. 结论

本研究对六种不同类型的鲟鱼子酱进行了感官评价，包括咸味、鱼腥味、油性/脂肪味、坚果味、青草味、甜味、酸败味、金属味、鲜味和土味，这些是鲟鱼子酱的主要感官属性。通过感官评价和GC-IMS技术描述了不同鲟鱼子酱的感官特性及VOCs的特征。通过SPME/SAFE-GC–MS方法，分别鉴定出47种和50种挥发性成分。进一步通过AEDA、OAV计算（OAV ≥ 1）以及重组/排除实验筛选出关键香气化合物，包括丁醛、己醛、(Z)-4-庚烯醛、(Z)-2-戊烯-1-醇、壬醛、1-辛烯-3-醇、2-乙基-1-己醇、苯甲醛、乙酸和己酸等，这些化合物对不同鲟鱼子酱的整体香气贡献显著，主要表现出青草、奶油、鱼腥、脂肪、酸味、青草和水果等香气属性。不同类型的鲟鱼子酱具有不同的关键香气物质，这使得它们呈现出不同的香气品质。具体而言，HF组和S组共享许多相同的香气物质，且它们的香气特征相似。LF组的关键风味物质相似，但3-庚酮、(Z)-2-戊烯-1-醇、苯甲醛和己酸对LF组的整体风味系统贡献较小，因此LF组呈现出较轻的风味品质。US组中鉴定出的关键香气化合物较少，表明盐渍过程在鲟鱼子酱风味形成中起重要作用。US组与S组相比，具有独特的风味，这可能是由于4-辛酮、二烯丙基二硫醚和D-柠檬烯的存在。本研究表明，海水或淡水养殖环境对鲟鱼子酱风味的发展有不同的影响。研究结果有助于我们更好地理解在生产过程中可能出现的各种鲟鱼子酱风味特性，为未来生产高品质、符合消费者口味的鲟鱼子酱奠定了坚实的基础。