运用感官科学与多元统计分析方法解析酱香型白酒中决定甜度的关键成分

《Food Chemistry》：Deciphering the key sweetness-driving compounds in sauce-flavor baijiu by combining sensomics and multivariate statistical analysis

　　

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  首次确定了具有直接甜味和甜香特性的化合物。
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  通过综合分析方法阐明了酱香型白酒的甜味构成。
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  通过组合与排除试验验证了10种关键的甜味贡献化合物。
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  为复杂风味体系中的化合物筛选提供了可行方法。

引言

作为世界六大蒸馏酒之一，白酒在中国已有数千年的酿造历史，以其复杂独特的风味而闻名（Lyu等，2025；Qin等，2024）。酱香型白酒是中国白酒四大主要风味类型之一，其特点是具有明显的酱油香气、浓郁持久的香味以及柔和醇厚的口感，这些特点很大程度上得益于其独特的“12,987”酿造工艺（Zhao、Huang等，2024）。因此，酱香型白酒被广泛认为是中国最具代表性的白酒风格之一（Yan等，2020）。风味是决定酱香型白酒质量的核心因素，香气和口感共同影响着人们的感官体验（Chen等，2023；Dong等，2024）。口感特性与消费者的接受度和偏好密切相关，占整体风味评价的50–60%（He等，2025）。然而，目前关于酱香型白酒的研究大多集中在其香气特征上（Ding等，2024；Duan等，2024；Huang等，2024），而对于其整体口感特征的系统性了解，尤其是关键口感特性的化学基础，仍十分有限。

作为五种基本味道之一，甜味在提升白酒的柔和度与协调性方面起着重要作用。在酱香型白酒复杂的风味体系中，甜味是由多种化合物协同作用产生的（Chen等，2023；Dong等，2024；Ma等，2025）。虽然在老白干等白酒风格中，糖类和多元醇被认为是直接的甜味来源（Lu，2023；Wang等，2021；Xiang，2022），但由于酱香型白酒独特的酿造工艺，这类物质的含量相对较低，因此它们单独的作用较为有限。近期研究指出，某些香气化合物可以直接带来类似甜味的感受，或通过气味与味道的相互作用来调节甜度（Niu等，2024；Spence，2022）。此外，酯类和醇类也被认为对白酒的甜味有重要贡献（He等，2025；Sun等，2021）。不过，现有的研究大多仅关注单一类型的化合物，导致对于酱香型白酒甜味的全面化学机制尚未有充分了解。再加上酱香型白酒风味体系的极高复杂性，也为系统识别其关键的甜味贡献化合物带来了巨大挑战。

近年来，感官科学领域的进展使得综合分析策略成为解析复杂食品风味体系的必备工具。这类策略通常结合仪器分析、智能感官技术以及多变量统计分析方法（Duan等，2024）。气相色谱-质谱法和气相色谱-火焰离子化检测法等高灵敏度分析方法，能够对风味化合物进行全面的定性和定量分析（Li等，2024；Zheng等，2025）。通过定量描述性分析可以系统地评估感官属性，而电子舌等智能感官技术则能为口感特性提供客观的评估结果，弥补人类感官评价的不足（Zhang等，2024）。将化学成分与感官反应联系起来的多变量统计建模方法，已成为克服单一分析方法局限性的重要手段，它被广泛用于筛选关键风味化合物、预测口感特性以及对样品进行分类（Xie等，2025；Zhang等，2025）。层次聚类分析和K均值聚类等无监督学习方法，可以根据成分相似性揭示样品的内在分组规律（He等，2022；Zhang等，2025）。偏最小二乘回归和随机森林等监督学习方法，则能够在考虑共线性的同时，捕捉化合物与感官属性之间的线性及非线性关系（Xie等，2025）。此外，SHapley加性解释等解释工具可以从全局和局部的角度量化单个化合物的贡献程度，为识别关键风味驱动因素提供新的思路（Yang等，2025a）。综上所述，这些多维分析方法为系统识别酱香型白酒中的关键甜味化合物提供了有效的策略。

因此，本研究旨在通过将感官科学与多变量统计分析相结合，系统解析酱香型白酒中与甜味相关的关键化合物。研究从直接产生甜味的化合物以及与甜味强度呈正相关的香气化合物两个角度展开。首先，根据甜味强度将41个样本分为低甜、中甜和高甜三组。随后，通过分析不同甜度组之间化合物浓度的差异，并结合相关性分析、PLSR、RF和SHAP分析，从多个维度筛选出潜在的甜味化合物。最后，通过组合与排除试验进一步评估这些化合物的甜味贡献程度。本研究旨在建立一种适用于复杂风味体系的系统化、多方法整合的筛选策略，从而为解析酱香型白酒的甜味特征并指导其风味优化提供科学的依据和理论支撑。

章节要点

白酒样本

本研究共分析了41份酱香型白酒样本（见表S1）。所有样本的酒精含量均为53%vol。这些样本来自贵州、四川、江苏、江西、北京和安徽等主要酿酒产区，以确保地域代表性。在分析之前，所有样本均储存在密封容器中，存放温度为20?±?1?°C。

化学物质

本研究使用的标准品和试剂详细列于表S2中，包括多元醇、糖类、香气标准品等

基于甜味强度的聚类分析

尽管人类感官评价被视为描述食品风味特征最可靠的方法（Chen等，2025），但其结果容易受到个体差异、心理偏差和疲劳等因素的影响。电子舌技术通过仿生脂质膜传感器模拟人类的味觉感知，能够提供客观、灵敏且可重复的测量结果，因此可作为感官分析的重要补充（Zhou、Rao等，2025）。

结论

通过将感官科学与多变量统计分析相结合，本研究系统地筛选出了酱香型白酒中关键的甜味贡献化合物。通过比较不同甜度水平下化合物浓度的差异，并结合皮尔逊相关性分析、PLSR、RF和SHAP分析，建立了一种创新的多维度筛选策略。这种综合方法首次实现了从线性到非线性关联以及从整体到局部的全面筛选

CRediT作者贡献说明

张东利：论文撰写——初稿、可视化分析、正式分析、数据整理、概念构建。涂荣坤：正式分析、数据整理、概念构建。何依梅：论文撰写——审阅与编辑、概念构建。刘振宇：正式分析。詹晓娟：项目监督。曾燕：项目监督。梅俊兰：方法设计。徐涛：项目监督、资源协调、项目管理。卢振明：项目管理、方法设计。郑雷：项目管理、方法设计。池元龙：

伦理声明

本研究中的所有感官评价均严格遵循《中华人民共和国民法典》（2021年）、《中华人民共和国个人信息保护法》（2021年）以及《赫尔辛基宣言》中所规定的伦理原则。所有参与者均签署了书面知情同意书，且研究中未涉及任何弱势群体。所有感官评价均在江南大学完成，并已获得该校医学伦理审查委员会的批准

未引用参考文献

Aliya等，2025

Yang等，2025

Yang等，2025

Yin等，2024

赵、刘、周、李和沈，2024

Zhao等，2024

利益冲突声明

作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢

本研究得到了四川省科技计划项目（2026NSFSC0157）、泸州品创科技有限公司以及固态酿造国家工程研究中心（PCGS-2023000119）、四川大学-泸州老窖文化科技创新研究中心（KY202401）以及中央高校基本科研业务费（YJ202368）的支持。

Dongli Zhang|Rongkun Tu|Yimei He|Zhenyu Liu|Xiaojuan Zhan|Yan Zeng|Junlan Mei|Tao Xu|Zhenming Lu|Lei Zheng|Yuanlong Chi|Yunhao Lu|Zhenghong Xu