基于GC-IMS与电子鼻联用技术结合化学计量学的腐乳挥发性风味物质表征及关键理化指标快速定量评估

为解决传统感官评价和化学分析方法在腐乳风味表征及理化检测中的局限性，研究人员采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)、电子鼻(E-nose)及多通道比色传感器阵列(CSA)技术，结合线性判别分析(LDA)和支持向量机回归(SVR)等算法，系统解析了6种腐乳的60种挥发性有机物(VOCs)，筛选出17种关键差异化合物，并建立了理化指标的快速预测模型，为传统发酵食品质量控制提供了创新技术路径。

　　

腐乳作为具有千年历史的东方传统发酵豆制品，其独特风味和健康功效日益受到关注。然而，当前行业面临两大技术瓶颈：一是依赖人工感官评价导致的主观性强、效率低下；二是传统理化检测方法操作复杂、耗时耗力。针对这些问题，江苏省某高校研究团队在《Food Bioscience》发表论文，创新性地整合多种现代分析技术，为腐乳质量标准化提供了科学解决方案。

研究采用气相色谱-离子迁移谱(GC-IMS)和电子鼻(E-nose)对6种地域性腐乳样本（WZH、LCC等）进行挥发性成分分析，同时构建多通道比色传感器阵列(CSA)检测总酸度、还原糖等关键指标。通过化学计量学算法建立预测模型，实现了从风味物质鉴定到理化参数预测的全流程创新。

挥发性化合物鉴定
GC-IMS共检测到60种VOCs，以酯类(18种)、醛类(17种)为主。其中己酸乙酯、苯甲醛等17种化合物被确定为区分不同腐乳的关键标志物。电子鼻结合LDA算法时，在9个主成分下训练集和预测集识别准确率分别达94.44%和91.67%，显著优于KNN模型。

理化指标预测
CSA技术结合PLSR和SVR模型实现了理化参数的快速定量。SVR模型对氨基酸态氮的预测相关系数达0.9213，还原糖预测精度为0.9170，证实该方法可替代传统化学分析。

该研究首次将GC-IMS与CSA技术联用于腐乳质量评估，不仅建立了科学的风味评价体系，更开发出适用于工业化生产的快速检测方案。技术路线对传统发酵食品产业升级具有示范意义，特别是为地域性特色产品的标准化生产提供了关键技术支撑。研究团队特别指出，W1W、W5S等电子鼻传感器对醛酮类物质的特异性响应，以及CSA对pH敏感染料的筛选策略，是突破传统检测限度的核心创新点。