《Food Chemistry: X》：Quantitative evaluation of quality indicators and flavor characteristics of the same variety of chili from different producing areas of China: An integrated multivariate analysis
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中文翻译（摘要部分）
辣椒是全球消费最广泛的调味作物之一。2022年全球辣椒总产量达4188万吨，其中中国以1716万吨位居首位。贵州和河南是中国辣椒种植面积较大的省份，新疆和内蒙古等人口稀少地区的种植面积也因劳动力成本和自动化机械生产需求而逐年扩大。除鲜食外
中文翻译（摘要部分）
辣椒是全球消费最广泛的调味作物之一。2022年全球辣椒总产量达4188万吨，其中中国以1716万吨位居首位。贵州和河南是中国辣椒种植面积较大的省份，新疆和内蒙古等人口稀少地区的种植面积也因劳动力成本和自动化机械生产需求而逐年扩大。除鲜食外，辣椒还可加工为干辣椒、油辣椒酱和发酵辣椒等产品，其提取物也广泛应用于医药、饲料和化妆品行业。加工辣椒面积约占辣椒总种植面积的50%。不同加工产品对辣椒品质属性要求各异，例如高还原糖含量和低粗纤维含量的品种更适合发酵辣椒生产。辣椒品质除受品种影响外，与产地密切相关。已有研究表明，产地环境因素（包括海拔、纬度、经度、气候、温度、湿度、光照和土壤）以及田间管理实践的差异会影响辣椒的次生代谢过程，进而影响其理化性质、风味化合物和代谢物含量。发酵郫县豆瓣的辣椒原料选择应同时考虑产地和品种。地标辣椒品种的挥发性物质在地标与非地标产区之间存在差异。因此，阐明辣椒品质与产地之间的关系对于发挥特定产区优势至关重要。
顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用（HS-SPME-GC-MS）被广泛用作提取挥发性物质的有效方法，应用于葡萄酒、茶叶和发酵食品等领域。代谢组学利用高通量分析技术对代谢物进行全面定性和定量分析，近年来已广泛应用于质量控制、品种改良和工艺优化。
本研究分析了来自不同产地的同一辣椒品种的化学性质、挥发性风味和非靶向代谢特征。以8项化学指标（还原糖、脂肪、蛋白质、粗纤维、总氨基酸、辣椒素、二氢辣椒素和辣椒红素）、通过气味活性值（OAV）、主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）确定的差异挥发性风味物质，以及通过非靶向代谢分析获得的关键特征成分为指标，采用主成分分析对不同产地的辣研12号进行综合评价，以探讨不同产地对其品质的影响。特别是，本研究建立了一个可量化的辣椒产地品质评价指标体系，将理化指标、挥发性风味化合物和关键代谢物整合到综合评分模型中，为比较和选择最优产区提供了一种客观且可重复的方法。这一独特贡献使本研究有别于以往主要依赖单个品质属性定性比较的研究。本研究旨在为提高辣椒品质提供理论指导和技术支持。
论文解读
一、研究背景与目的
辣椒是全球消费最广泛的调味作物之一，2022年全球总产量达4188万吨，中国以1716万吨位居首位。中国辣椒种植面积较大的省份包括贵州和河南，而新疆和内蒙古等人口稀少地区的种植面积也在逐年扩大。辣椒除鲜食外，还可加工为干辣椒、油辣椒酱和发酵辣椒等产品，其提取物广泛应用于医药、饲料和化妆品行业。不同加工产品对辣椒品质属性要求各异，例如高还原糖含量和低粗纤维含量的品种更适合发酵辣椒生产。辣椒品质除受品种影响外，与产地密切相关，产地环境因素（包括海拔、纬度、经度、气候、温度、湿度、光照和土壤）以及田间管理实践的差异会影响辣椒的次生代谢过程，进而影响其理化性质、风味化合物和代谢物含量。然而，以往研究大多依赖对单个品质属性的定性比较，缺乏将理化指标、挥发性风味化合物和关键代谢物整合到统一评分模型中的定量评价体系。因此，本研究旨在建立一套可量化的辣椒产地品质评价指标体系，为比较和选择最优产区提供客观且可重复的方法，并为提高辣椒品质提供理论指导和技术支持。
二、研究内容与结论
研究人员以辣研12号（Layan 12）为研究对象，于2023年9月从四个产区收获样品：新疆乌鲁木齐（B2，海拔593 m）、内蒙古赤峰（B6，海拔610 m）、河南郑州（B7，海拔86 m）和贵州贵阳（B8，海拔1147 m）。各产区均采用一致的垄作双行种植模式，田间管理（包括水肥管理和病虫害防治）统一按照贵州省地方标准DB52/T 957（2014）和DB52/T 958（2014）执行。收获时从每个地点选取15株生长均匀的植株，采用混合取样法采集第2至第4层商品果，确保无病虫害且大小均匀。样品经60 ℃烘箱干燥、粉碎、过筛、液氮速冻后于?80 ℃保存待分析。气象数据来源于羲和能源气象大数据平台，分析了覆盖辣椒整个生育期（5月至9月）的6项气象因子：最高温度、昼夜温差、≥10 ℃有效积温、平均相对湿度、总辐射量和散射辐射比例。
研究得出以下主要结论：第一，不同产地的辣研12号在化学指标上存在显著差异，蛋白质、脂肪、总氨基酸、还原糖、辣椒素、二氢辣椒素、粗纤维和辣椒红素含量均随产地不同而变化。第二，共检测到103种挥发性风味化合物，其中酯类最为丰富，其次为烷烃和烯烃，分别占总化合物的23.3%、18.4%和17.5%。以VIP>1和OAV>1为筛选标准，鉴定出11种差异挥发性风味化合物：d-柠檬烯、壬醛、苯甲醇、己醛、依兰烯、长叶烯、β-紫罗兰酮、十二烷、苯乙烯、β-环柠檬醛和二氢猕猴桃内酯。第三，非靶向代谢组学分析共注释到3651种代谢物，涵盖16个类别，其中羧酸及其衍生物（485种）、有机氧化合物（456种）、脂肪酰基（389种）、异戊烯醇脂质（281种）、苯及其取代衍生物（170种）和甾体及其衍生物（146种）为主要类别。通过VIP>1、P<0.05筛选差异代谢物，B2-B8、B6-B8和B7-B8组间分别鉴定出1039、1062和1164种差异代谢物。KEGG通路富集分析显示，差异代谢物主要富集在6条代谢通路：亚油酸代谢、黄酮和黄酮醇生物合成、α-亚麻酸代谢、黄酮类生物合成、花生四烯酸代谢和甘油磷脂代谢。基于MSI 2级注释、VIP>2、P<0.01、FC>1.5或<0.67的筛选标准，鉴定出5种关键特征成分：百里香酚乙酸酯、色醇、Ala Lys Leu Asp四肽、槲皮素和异戊烯基腺嘌呤-9-葡萄糖苷。第四，Spearman相关分析表明，全球辐射、相对湿度、温度和昼夜温差是与辣椒果实品质形成相关的重要环境因子。还原糖、百里香酚乙酸酯和某些风味化合物对辐射和湿度条件更为敏感，而蛋白质、辣椒素类物质和某些类胡萝卜素降解产物与温度条件的关系更为密切。第五，通过主成分分析（PCA）建立综合评价模型，选取8项化学指标、6种OAV>100的挥发性风味化合物（壬醛、己醛、依兰烯、β-环柠檬醛、二氢猕猴桃内酯、β-紫罗兰酮）和5种代谢物指标（百里香酚乙酸酯、色醇、Ala Lys Leu Asp、槲皮素、异戊烯基腺嘌呤-9-葡萄糖苷），共19项指标进行综合评价。三个主成分的特征值均大于1，累计方差贡献率达100%。综合评分结果显示，辣研12号在不同产区的综合得分由高到低依次为B8（贵州）>B7（河南）>B6（内蒙古）>B2（新疆）。
三、关键技术方法
本研究主要采用了以下关键技术方法：一是化学指标检测，包括凯氏定氮法测定蛋白质含量（GB 5009.5，2016）、索氏提取法测定脂肪含量（GB 5009.6，2016）、粗纤维含量测定（GB/T 5009.10，2003）、直接滴定法测定还原糖（GB 5009.7，2016）、超声提取法测定辣椒红素、辣椒素和二氢辣椒素测定（GB/T 21266，2007）；二是顶空固相微萃取-气相色谱-质谱联用（HS-SPME-GC-MS）技术分析挥发性风味化合物，采用DB-Wax毛细管柱分离，内标法进行相对定量，通过NIST质谱库进行化合物鉴定；三是超高效液相色谱-串联傅里叶变换质谱（UHPLC-Exploris 240）进行非靶向代谢组学分析，使用Progenesis QI软件进行数据处理，通过Metlin、HMDB和Majorbio自建库进行化合物鉴定；四是多元统计分析方法，包括方差分析（ANOVA）、Duncan多重比较、相关性分析、主成分分析（PCA）和正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA），分别使用IBM SPSS 25、Origin 2021和SIMCA 14.1软件完成。
四、研究结果分述
化学指标分析：不同产地的辣研12号化学指标差异显著。蛋白质含量顺序为B2>B8>B7>B6，B6和B7之间无显著差异；脂肪含量顺序为B6>B8>B7>B2；总氨基酸含量顺序为B2>B8>B6>B7；还原糖含量顺序为B2>B6>B7>B8；辣椒素含量顺序为B2>B8>B7>B6；二氢辣椒素含量顺序为B2>B6>B8>B7；粗纤维含量顺序为B7>B8>B2>B6；辣椒红素含量顺序为B7>B8>B2>B6。结论认为，B2产区的辣研12号辣椒素和二氢辣椒素含量高，适合提取辣椒素进行深加工；B8产区在蛋白质、脂肪、总氨基酸和辣椒素方面表现良好，适合制备油辣椒和提取色素。
挥发性风味分析：共检测到103种挥发性风味化合物，酯类最为丰富（23.3%），其次为烷烃（18.4%）和烯烃（17.5%）。不同产区挥发性化合物种类和含量差异显著：B2产区烷烃种类和占比最高（67.67%），B6产区醛类占比最高（22.61%），B7产区烯烃占比最高（60.07%），B8产区酯类种类（19种）和占比（20.51%）均高于其他产区。OPLS-DA模型拟合良好（R2x=0.987，R2y=0.997，Q2=0.995），200次置换检验证实模型无过拟合。以VIP>1和OAV>1为筛选标准，鉴定出11种差异挥发性风味化合物。B8产区含有较高的β-环柠檬醛和二氢猕猴桃内酯（分别具有草本和香豆素样气味），以及高水平的具有青香气的壬醛。
非靶向代谢组学分析：方法学评价显示样本间相关系数R2≥0.8，方法稳定可靠。PCA分析显示组内聚类明显、组间分离清晰。四个产区共检测到3419种代谢物（其中521种化合物在MSI 2级水平注释），涵盖16个类别。B2-B8、B6-B8和B7-B8组间分别有11、6和17种共享代谢物，B2、B6、B7和B8分别有8、10、34和11种独有代谢物。差异代谢物分析显示，B2-B8、B6-B8和B7-B8组间分别有1039、1062和1164种显著差异代谢物，其中B7-B8组间下调代谢物占62.37%，下调代谢物主要包括脂肪酰基、有机氧化合物、羧酸及其衍生物、异戊烯醇脂质和甾体及其衍生物，表明这些代谢物在B8产区含量较高。KEGG通路富集分析显示差异代谢物主要分布于6条代谢通路。关键特征成分分析鉴定出5种成分：百里香酚乙酸酯（B2-B8和B6-B8组间下调）、色醇（B2-B8和B6-B8组间下调）、Ala Lys Leu Asp四肽（B6-B8和B7-B8组间上调）、槲皮素（B7-B8组间上调）和异戊烯基腺嘌呤-9-葡萄糖苷（B7-B8组间上调）。聚类热图显示，B7产区异戊烯基腺嘌呤-9-葡萄糖苷和槲皮素含量较高，B8产区Ala Lys Leu Asp四肽、色醇和百里香酚乙酸酯含量较低，B2和B6产区的代谢谱相对相似。
气象因子分析：四个产区生长期间气候条件差异显著。最高温度排序为B2>B7>B6>B8；昼夜温差排序为B6>B2>B7>B8；≥10 ℃有效积温排序为B7>B2>B8>B6；平均相对湿度和散射辐射比例排序均为B8>B7>B6>B2；总辐射量排序为B2>B6>B7>B8。Spearman相关分析表明，还原糖与总辐射量显著正相关，与相对湿度和散射辐射比例显著负相关；二氢辣椒素与总辐射量正相关；辣椒红素与昼夜温差负相关、与≥10 ℃有效积温正相关；异戊烯基腺嘌呤-9-葡萄糖苷与相对湿度正相关、与昼夜温差负相关；槲皮素与≥10 ℃有效积温显著正相关；Ala Lys Leu Asp四肽与总辐射量负相关；百里香酚乙酸酯与相对湿度显著负相关、与总辐射量正相关；壬醛和己醛与最高温度和有效积温负相关；依兰烯与有效积温正相关；β-环柠檬醛和二氢猕猴桃内酯与最高温度负相关、与相对湿度和散射辐射比例正相关；β-紫罗兰酮与昼夜温差和总辐射量正相关。
定量品质评价指标体系构建：选取19项指标进行主成分分析。三个主成分的特征值均大于1（分别为7.898、7.255和3.847），累计方差贡献率达100%。第一主成分方差贡献率41.569%，主要反映总氨基酸含量、辣椒素、二氢辣椒素、辣椒红素、依兰烯、β-紫罗兰酮、色醇和异戊烯基腺嘌呤-9-葡萄糖苷的信息；第二主成分方差贡献率38.185%，主要反映脂肪、粗纤维、壬醛、己醛、β-环柠檬醛、二氢猕猴桃内酯和槲皮素的信息；第三主成分方差贡献率20.246%，主要反映还原糖、蛋白质、百里香酚乙酸酯和Ala Lys Leu Asp的信息。综合评价函数为Y=0.4157×Y1+0.3819×Y2+0.2025×Y3。综合评分排序为B8（1.389）>B7（0.658）>B6（0.259）>B2（?2.306），即贵州产区的辣研12号综合品质最优。
五、讨论与结论
本研究的讨论部分指出，全球辐射、相对湿度、温度和昼夜温差是影响辣椒果实品质形成的重要环境因子。不同代谢物的积累表现出差异化的环境响应模式，这有助于解释B2和B6产区以及B7和B8产区在代谢谱上形成不同聚类特征的原因。研究结论为：本研究对四个不同产区（新疆、内蒙古、河南和贵州）种植的辣研12号进行了综合分析，评估了化学参数、挥发性风味化合物、非靶向代谢物和气象因子，以了解种植地点如何影响该特定辣椒品种。研究发现各产区之间存在显著品质差异，贵州产区的辣研12号综合表现优于河南、新疆和内蒙古产区。研究在四个产区共鉴定出103种挥发性风味化合物（其中11种存在显著差异）、3419种代谢物（涵盖16个类别）和5种关键特征成分。代谢组学分析与多元统计分析相结合，成功区分了不同产区的辣椒样品，为理解环境调控辣椒果实品质提供了坚实基础。此外，本研究建立了可量化的产地品质评价指标体系，将涵盖理化性质、挥发性风味化合物和关键代谢物的19项指标整合到基于主成分的评分模型中，能够客观地对产区进行排序，并提供适用于其他辣椒品种和地区的可重复框架。这些结果不仅证实了产区特异性代谢特征的存在，还为选择最优种植区域以提升辣椒的功能和感官品质提供了理论基础。然而，本研究主要聚焦于单一品种（辣研12号），未考虑不同辣椒品种对环境因素（如海拔、纬度、经度和气候条件）适应性的显著差异，品种选择有限是本研究的一个局限。此外，60 ℃烘箱干燥可能部分影响挥发性化合物和热不稳定代谢物，因此本研究结果主要反映干辣椒产品的品质。未来研究应扩大辣椒品种样本量，将代谢组学与其他分析技术相结合，并在特定辣椒应用场景下开展综合研究，以促进各产区辣椒及其衍生产品的品质优化。
