综述：食品中含硫香气化合物的解码：从关键气味物质图谱到结构-气味机制及风味设计

《Foods》：Decoding Sulfur-Containing Aroma Compounds in Foods: From Key Odorant Mapping to Structure–Odor Mechanisms and Flavor Design

　　

含硫香气化合物（SACs）具有极低的气味阈值和强效的呈味活性，是决定肉类、咖啡和发酵食品特征风味的核心分子。研究已从早期的组分鉴定深入到结构-活性关系、气味受体识别机制以及食品风味改良的解析。本综述首先总结了SACs的检测与定量方法、在食品中的分布、关键气味贡献及主要形成途径。进而重点阐述了分子结构参数、气味受体识别及计算模拟在解码风味感知机制方面的进展。从转化角度，进一步讨论了真实食品基质中的风味保留、异味调控、跨模态感知增强及功能应用。当前挑战包括食品基质复杂性、化合物高反应活性以及非线性嗅觉组合编码。未来方向涉及构建整合神经科学的多尺度预测框架、开发可解释人工智能以解码嗅觉编码，以及推进用于SACs精准设计与可持续生产的闭环绿色生物制造。

1. 1.
   引言
   风味是决定食品品质和消费者接受度的核心属性，其本质是挥发性化合物群刺激气味受体形成的综合嗅觉感知。在已鉴定的数万种食品挥发物中，仅有不到3%被认定为关键食品气味物质（KFOs），因其浓度超过感官阈值而主导食品特征香气。其中，含硫香气化合物（SACs）凭借极低的气味阈值（常低至ng/L或μg/L水平）和强烈独特的感官特性（如肉香、大蒜味、果香），成为塑造果蔬、肉类和发酵产品特征风味的关键贡献者。SACs研究范式已从宏观现象描述转向微观机制解析，早期依靠气相色谱-质谱（GC-MS）鉴定标志物，21世纪后进入定量结构-活性关系（QSAR）阶段。现有综述多按食品基质或化合物类别分类，而本综述以关键气味物质图谱、机制解码和风味设计为主线，系统总结SACs研究进展，并探讨从分子机制到真实食品基质中风味调控的转化，最后展望未来多尺度预测、可解释人工智能和绿色生物制造方向。
2. 2.
   食品中关键SACs
   SACs是定义多种食品体系风味特征的核心生物活性挥发物，但其高化学反应性、热不稳定性和基质依赖性释放行为给准确定性定量分析、关键气味物质识别及形成途径解析带来挑战。本部分从检测技术、定量方法、跨食品体系关键气味物质图谱及形成途径三个维度进行综述。
   2.1 SACs的检测技术
   SACs分析方法已演变为以常规色谱分析为核心、新兴快速检测和智能传感技术为补充的多层级技术体系。传统检测以气相色谱（GC）为核心平台，结合液液萃取（LLE）、顶空固相微萃取（HS-SPME）、动态顶空采样（DHS）和搅拌棒吸附萃取（SBSE）等前处理技术可显著提高富集效率。硫特异性检测器如火焰光度检测器（FPD）、脉冲火焰光度检测器（PFPD）和硫化学发光检测器（SCD）可增强选择性检测能力，其中SCD因高硫选择性和低检测限在分析痕量SACs中优势突出。对于硫醇化合物，衍生化策略至关重要，常用衍生化试剂包括DTDP、PFBBr、pHMB和ETP，其中DTDP常与超高效液相色谱-串联质谱（UPLC-MS/MS）联用实现酸性食品基质中硫醇的高灵敏定量。新兴技术方面，质子转移反应质谱（PTR-MS）和气相色谱-离子迁移谱（GC-IMS）可用于加工和发酵过程中挥发性成分的实时监测与风味模式识别；电子鼻（E-nose）可用于香气指纹图谱和品质判别；脑电图（EEG）通过记录不同SACs下的人脑电生理信号变化，实现消费者感知偏好和情绪反应的客观量化，弥补传统感官评价的主观性和重现性差等不足。此外，感官组学与代谢组学的整合可从化学组成、感官响应和代谢起源多维度阐明关键SACs及其形成机制。总体而言，SACs检测技术正从单靶标分析向高灵敏、高通量、多维集成分析发展。
   2.2 关键SACs的定量方法
   准确定量对于评估SACs的气味贡献和构建可靠的关键气味物质图谱至关重要。由于SACs通常以痕量或超痕量水平存在且易挥发、反应性强、对基质敏感，其浓度在提取、富集或仪器分析过程中易被低估，这种定量偏差直接影响气味活性值（OAV，目标风味化合物浓度与其气味阈值的比值）的计算，可能导致关键食品气味物质的错误分类。当前SACs定量策略主要包括稳定同位素稀释分析法（SIDA）、内标法（ISM）、外标法（ESM）和面积归一化法（ANM）。其中SIDA被公认为最可靠的香气定量方法，且需考虑基质效应对气味阈值的影响，理想情况下应在真实样品基质中测定目标化合物的气味阈值。尽管SIDA具有显著优势，其实用性仍受限于同位素标记SACs标准品的合成或商业化获取难度，且氘代类似物可能因同位素效应表现出与目标物略微不同的色谱行为。未来定量研究应开发更易获取的同位数标记标准品、基于高分辨质谱的伪SIDA策略以及标准化工作流程，以提高不同食品体系间SACs数据集的可比性。
   2.3 跨食品体系的SACs关键气味物质图谱
   SACs广泛分布于各类食品体系中，其独特的香气特征和极低的感知阈值在塑造食品特征风味中不可或缺。在果蔬中，榴莲中的二乙基二硫、葱属植物中的硫化物以及芸薹属蔬菜中的异硫氰酸酯分别贡献热带香、葱香、辛辣或烘焙香；在热加工食品（尤其是肉制品）中，美拉德反应和脂质降解产生的呋喃硫醇和二硫化合物（如2-甲基-3-呋喃硫醇）是肉香和烤香不可或缺的贡献者；在水产品和发酵食品中，二甲基硫、噻唑和糠基硫醇等SACs塑造海洋香、硫香、发酵香、烤香或芝麻香；在咖啡中SACs是烤香和坚果香的关键，但过量或失衡可能产生不良异味（如菜籽油的青草味）。这些化合物既是风味定义分子，也是香气缺陷的潜在来源。为系统绘制关键SACs图谱，本综述基于SIDA定量数据和OAV，从1980–2013年Hofmann等的数据集和2013–2026年的系统更新中筛选出101篇文献覆盖221个食品样品，鉴定出54种具有显著气味贡献的关键SACs。结构分类和出现频率表明，硫醇和硫醚是主导类别，其次为异硫氰酸酯、含硫杂环和无机硫化物。OAV热图揭示了两种贡献模式：一是部分SACs（如3-甲硫基丙醛、糠基硫醇、二甲基硫、甲硫醇和2-甲基-3-呋喃硫醇）在咖啡、乳制品、烘焙食品、肉制品和水果等多种基质中频繁出现且OAV高，可视为广泛分布的含硫关键气味物质；二是某些SACs（如乙硫醇、乙烷-1,1-二硫醇和丙-1-硫醇）虽OAV极高但食品分布窄，主要与榴莲独特香气相关。因此，SACs通过跨基质共性和食品特异性特征双重方式贡献食品香气。但需注意，OAV图谱解释应谨慎，因气味阈值测定介质（水、油、空气或模型基质）和方法（GC-O、感官阈值测试或感官组学）不同会导致变异，且OAV不能完全解释鼻后释放、基质结合、混合物相互作用或非线性嗅觉编码。
   2.4 形成SACs分布模式的形成途径
   食品中SACs的形成受热反应、硫胺素降解和酶促/微生物代谢耦合的网络调控。在热加工食品中，美拉德反应和斯特雷克降解将含硫氨基酸和还原糖转化为噻吩、噻唑和硫醇，生成重要的烤香、肉香气味物。半胱氨酸通过热解和斯特雷克降解产生硫化氢（H₂S）、氨和乙醛，进而与糖衍生羰基中间体反应形成噻吩、噻唑和硫醇（如2-糠基硫醇）；蛋氨酸经斯特雷克降解产生3-甲硫基丙醛，并可进一步转化为甲硫醇和二甲基硫。硫胺素降解提供另一条产生肉香气味物的途径，特别是在肉制品体系中生成2-甲基-3-呋喃硫醇和双(2-甲基-3-呋喃基)二硫。在新鲜和发酵食品中，酶促或微生物反应主导SACs形成，如葱属植物中蒜氨酸酶介导的S-烷(烯)基半胱氨酸亚砜转化，以及发酵乳制品中微生物C-S裂解酶介导的蛋氨酸转化。加工条件（如pH和温度）可进一步重定向SACs形成，pH影响H₂S生成、硫醇积累和含硫杂环形成之间的平衡，温度影响美拉德反应进程、脂质-美拉德相互作用和硫醇氧化。因此，前体组成和加工控制决定了SACs是贡献理想特征香气还是不良异味。
3. 3.
   SACs结构-气味关系解析的进展与局限
   SACs结构-气味关系（SOR）研究旨在阐明分子结构特征（如官能团类型、碳链长度、取代模式和空间构型）与感官属性（气味质量、强度和嗅觉阈值）之间的关联，建立分子结构与感官结果之间的预测关系，这是理解嗅觉感知机制和合理设计新型风味分子的基石。SOR研究已完成从宏观规则总结到分子水平定量分析的跨越，并逐步向原子水平的气味受体识别和结合机制延伸。
   3.1 SACs的SOR研究方法
   当前SACs的SOR研究方法已形成由感官评价、色谱分析、受体水平表征和计算模拟组成的多层次互补体系。三备选强制选择法（3-AFC）是测定SACs嗅觉阈值的常用标准方法，基于统计判别原理，通过梯度稀释和概率单位分析估算群体嗅觉阈值，是计算OAV的重要依据，但要求标准品高纯度且实验繁琐耗时。气相色谱-嗅闻技术（GC-O）将色谱高分离能力与人类嗅觉高灵敏度结合，是鉴定复杂样品中关键SACs的核心技术；其中香气提取物稀释分析（AEDA）通过逐步稀释记录最高可检测稀释倍数（风味稀释因子，FD），结合定量测量可估算基质校正的气味阈值，有效克服纯标准品制备和基质效应干扰。嗅觉受体异源表达细胞技术通过在体外表达嗅觉受体（ORs），直接研究SACs与特定受体的相互作用，基于G蛋白偶联受体（GPCRs）信号转导原理，通过监测细胞内第二信使（如环磷酸腺苷（cAMP）或Ca²⁺）水平变化评估化合物激活能力，并可计算半最大有效浓度（EC₅₀），但体外受体反应可能无法完全反映体内实际感知过程。计算化学方法基于量子化学和分子模拟原理，通过计算分子电子结构、理化性质和分子间相互作用预测化合物感官属性并阐明作用机制，常用策略包括定量结构-活性关系（QSAR）、分子对接和分子动力学模拟，可快速预测未知SACs的嗅觉相关特性，但预测准确性高度依赖模型构建、参数选择和训练数据质量。
   3.2 控制SACs气味质量的结构基序
   数十年研究已成功将特定分子骨架与不同香气质量关联。肉香气味的关键结构前提包括1,2-氧/硫或1,2-硫/硫骨架作为核心“肉香气味团”，解释2-甲基-3-呋喃硫醇和双(2-甲基-3-呋喃基)二硫等化合物的感官特性。热带和果香则与具有1,3-氧-硫排列的多官能团硫醇（如4-巯基-2-庚酮及其相应醇）密切相关。大蒜和洋葱的辛辣葱香特征可靠地与烯丙硫基或丙硫基相关。咖啡烤香主要由糠基硫醇部分赋予。这些经验性结构-气味关联为风味分子设计提供了重要指导。
   3.3 决定SACs空气中气味阈值的分子参数
   除宽泛结构基序外，详细研究量化了官能团、链长、立体化学和空间环境如何精确调节气味活性。硫醇（-SH）基团至关重要，其气味强度常比相应醇（-OH）高数个数量级。在脂肪族硫醇和巯基烷醇同系物中，气味阈值与链长呈抛物线关系，在己基（C6）达到最优。立体化学（分子中原子的三维排列）是气味质量和效力的关键决定因素：对于“热带气味团”，(S)-构型的4-巯基-2-链烷酮比其(R)-对应体具有更低阈值和更理想的果香，而4-巯基-2-链烷醇中(2R,4R)-非对映体效力最强。空间可及性（硫醇基团用于受体结合的空间可用性）同样关键，芳香族和环状硫醇中，庞大取代基屏蔽硫醇基或将其纳入受限环系会显著提高气味阈值，而暴露的原硫醇则保持超低检测水平。此外，杂原子取代并非简单叠加，例如将damascenolide中氧原子替换为硫得到的2,5-二氢噻吩-2-酮类似物未产生预期的硫味，而是呈现蜡质、脂肪和内酯样特征。高分子量硫酯（>260 Da）尽管挥发性低，却可长时间持续释放肉香、烤香和硫香，表明增加分子量可将功能从即时感知转向香气持久性，这对复杂食品基质中的风味保留至关重要。
   3.4 SACs的气味受体识别
   SACs的SOR研究已确定ORs是其高效力和特异性的关键决定因素。人类受体OR2M3专门响应洋葱关键食品气味物质3-巯基-2-甲基戊烷-1-醇，其体外EC₅₀值在同系物中呈V型趋势，与体内气味阈值趋势一致，显示出高度窄调特性。相比之下，广谱受体OR2W1识别多种结构多样的KFOs，包括各种SACs，参与组合气味编码。人类气味受体OR51E2与丙酸盐的冷冻电镜结构（PDB ID: 8F76）揭示了配体结合在内完全封闭口袋中，通过离子和氢键及范德华力相互作用，胞外环3（ECL3）作为动态门控，TM6中的FYGx^6×50基序作为结构支点。这些原理为解释OR2M3等受体的窄调性提供了结构框架，但针对SACs的ORs（如OR2M3、OR2W1或OR1A1）的实验解析结构仍有待解决。未来系统受体筛选和结构建模将进一步完善这些精确的结构-活性关系。
   3.5 SACs的SOR计算解析
   分子对接和分子动力学（MD）模拟在原子分辨率上阐明了SACs与ORs的结合机制。OR51E2的实验结构转变了以往依赖低同源性同源建模的局面，为SACs研究提供了经验验证的结构模板。研究表明，龙井茶中二甲基硫与OR1A1主要通过疏水相互作用结合；广谱受体OR2W1中，含硫硫醇酯优先与关键残基Tyr259^6.51形成稳定氢键；菜籽油中SACs主要依赖氢键进行受体结合。MD模拟量化了接触频率、ECL3构象灵活性和配体结合对连接器区域稳定的影响，这些方法可直接转移至SACs特异性受体研究。然而，计算分析的局限性包括当前OR同源模型结构精度有限、MD模拟时间尺度不足、体外单受体响应与体内多受体组合编码感知结果之间存在差距，以及分子力场常缺乏对硫原子相互作用的精确描述。未来应整合冷冻电镜结构测定与增强采样算法，开发针对硫相互作用的力场参数，并通过纳入多组分食品基质逐步提高模拟的生理相关性。
4. 4.
   食品基质中SACs的风味调控与应用
   SACs的极低嗅觉阈值和独特肉香、烤香特性在植物基肉制品、风味基料和减盐食品中展现出多维应用潜力。然而，其功效高度依赖于与食品基质的相互作用模式、剂量和加工条件。在真实食品体系中，SACs应用可视为基质介导的风味设计过程：分子结合首先调节保留、挥发和释放；释放行为决定嗅觉可及性和感官感知；这些感知效应可用于香气增强、异味掩蔽和跨模态味觉调制。
   4.1 SACs与食品蛋白质的相互作用及风味保留机制
   计算方法和实验研究均表明，SACs可通过氢键和疏水相互作用与食品蛋白（如高粱醇溶蛋白、牛肉肌原纤维蛋白、豌豆蛋白和大豆分离蛋白）结合。这种封装效应抑制挥发，提高气味阈值或改变释放曲线。线性硫醚（如二甲基二硫和二甲基三硫）主要依赖氢键，而环状多硫化物（如香菇菌素）凭借更大疏水表面积和疏水性常数，通过疏水作用、π-硫键和范德华力表现出更强结合亲和力。这种结构-亲和力关系具有明确感官后果：线性硫醚结合较弱易释放，增强肉香；环状化合物高亲和力可通过封装有效掩蔽豆腥味。此外，SACs（特别是硫醇和二硫化合物）还可与富含半胱氨酸的蛋白（如β-乳球蛋白）发生二硫键交换或共价加成，增强结合稳定性但可能导致风味不可逆损失。当前计算模拟多采用简化水环境，未来需开发硫相互作用专用力场参数并构建含脂质和多糖的多组分系统。
   4.2 风味构建与异味掩蔽
   在植物基食品中，SACs通过多种机制调控风味。D-木糖-半胱氨酸前体系统可在挤压大豆蛋白中原位生成2-甲基-3-呋喃硫醇和糠基硫醇，显著掩蔽己醛衍生的豆腥味；这些硫醇还能竞争性结合嗅觉受体OR51E2，阻断异味信号转导。在减盐策略中，挥发性噻吩（如2,3-二甲基噻吩、2-戊基噻吩）和硫醇（如2-甲基-3-呋喃硫醇）可通过气味诱导咸味增强（OISE）效应与NaCl产生跨模态协同，显著提升低盐系统中的咸味感知强度。此外，某些SACs（如甲硫醇、二甲基硫、二甲基三硫）可直接作为鲜味受体T1R1/T1R3的正变构调节剂，通过重塑受体结合口袋和强化谷氨酸钠与受体间氢键网络增强鲜味感知，独立于嗅觉跨模态相互作用。但需注意剂量效应，过高浓度SACs可能产生不愉快的硫味或腐臭味。
   4.3 体系稳定性与功能应用
   SACs在功能食品体系中兼具风味调节和物理稳定双重功能。疏水性SACs（如香菇菌素）可嵌入大豆蛋白稳定的油水界面，增强界面蛋白膜致密性，改善乳化活性指数（EAI）和乳液稳定指数（ESI），同时抑制己醛和1-辛烯-3-酮等不良挥发物释放，促进乙酸乙酯等酯类形成。在含硫前体对美拉德反应风味的差异调控方面，L-半胱氨酸（Cys）倾向于促进含硫杂环化合物（噻吩、硫醇）生成，赋予肉香、浓厚感和鲜味；L-蛋氨酸（Met）主要驱动呋喃化合物形成，赋予焦糖香气；硫胺素（Thi）降解产物（如4-甲基-5-噻唑乙醇）也对肉香有贡献。但过量半胱氨酸会破坏挤压过程中的纤维蛋白结构，过量蛋氨酸可能导致二甲基硫醚等硫醚积累，产生不良葱蒜异味。
   4.4 从模型系统到真实食品的应用差距
   SACs在食品中的应用表现出显著的结构-剂量-功能依赖性，其优势在于多靶标、高效风味调控能力（包括风味保留、异味掩蔽、跨模态增强、抗氧化和稳定功能），挑战则包括潜在蛋白质结构扰动、共价结合导致的不可逆风味损失以及高浓度异味风险。最根本的挑战是大多数机制研究基于模型系统，而真实食品的多组分、多相特征对SACs释放和感知具有不可忽视的调制作用。未来应进一步整合感官组学与神经科学技术，阐明SACs在整体水平上对中枢风味编码的调控模式，并优化其在复杂食品基质中的靶向递送和控释策略，以实现风味品质和营养功能的协同增强。
5. 5.
   结论与未来展望
   SACs的SOR研究正处于从经验归纳向分子机制解析的关键转型期。本综述厘清了分子骨架、立体化学、链长和空间位阻如何调节气味活性，气味受体识别和分子模拟揭示了其强效风味的受体和原子水平感知基础。然而，从微观分子机制到宏观感官表现的预测性鸿沟依然存在：食品基质复杂性、加工储存中SACs的动态转化以及非线性嗅觉组合编码共同构成合理设计的主要瓶颈。为克服这些局限，该领域研究范式需向深度数据整合和机制驱动模型构建演进，重点突破三个方向：构建整合神经科学的多尺度预测框架，将计算化学、分子动力学模拟与心理物理学、神经影像技术结合，利用脑电图（EEG）等量化消费者感知偏好，建立SACs结构参数与特定脑电响应模式的定量关联；推进人工智能解码嗅觉感知编码，利用图神经网络和大规模嗅觉数据库预测分子感官属性并破译受体激活谱，通过AI衍生的“气味指纹”作为连接化学结构与感知输出的中间表型；构建闭环绿色生物制造系统，通过酶或微生物方法将天然底物转化为SACs，服务于植物基和细胞培养肉等领域的风味改良。未来SACs及SOR研究将从依赖经验知识的描述性学科，转向整合神经感知机制、由理论和数据共同驱动的综合科学，最终实现绿色和精密制造。