标准化香气词典与感官轮：表征韩国传统大酱（Doenjang）香气品质的研究

《JOURNAL OF FOOD SCIENCE》：A Standardized Aroma Lexicon and Sensory Wheel for Characterizing Aroma Quality of Traditional Korean Doenjang

　　

传统韩国大酱（doenjang）是一种自然发酵的豆酱，具有复杂且多变的香气特征，但迄今为止尚未建立用于描述其香气品质的标准化感官语言。本研究开发了基于参比物的传统韩国大酱香气词典（aroma lexicon）和香气轮（aroma wheel），并评估了其在感官表征中的适用性。研究人员从韩国九个地区采集了81份传统大酱样品，由训练有素的描述性感官评价小组（descriptive sensory panel）进行评估。评价小组共识别出80个香气描述词（aroma descriptors），这些描述词配有参比标准（reference standards），并被归入10个一级类别和19个二级类别，包括发酵大豆相关、鱼类相关、果香、甜香、乳制品相关、脂质相关、蔬菜类、焙烤香、谷物类、辛辣、酸香及其他香气特征。经错误发现率（false discovery rate，FDR）校正后，所有描述词均能显著区分样品（q < 0.05），中位η2（eta-squared）和ω2（omega-squared）值分别为0.885和0.878，表明样品间变异较强。层次聚类分析（hierarchical cluster analysis，HCA）支持主要描述词组的归类，尤其是发酵大豆相关、果香、乳制品相关、焙烤香、蔬菜相关和鱼类相关属性。主成分分析（principal component analysis，PCA）显示样品分布广泛，表明香气特征更多受单个传统大酱产品间差异的影响，而非仅受地理来源影响。研究人员从原始样品集中选取12个代表性样品进行适用性评估，结果支持所建词典具有实际覆盖能力，无需额外增加主要描述词。这些结果提供了一个标准化的感官框架，用于描述传统韩国大酱的香气品质，并支持其在质量评价、产品开发、感官交流以及未来发酵大豆食品的感官-仪器关联研究中的应用。

传统韩国大酱（doenjang）是一种以大豆、盐和水为原料，经自然发酵和长期陈化制成的发酵豆酱，其生产过程依赖环境中天然存在的微生物群落，原料配比、盐浓度、发酵温度、陈化时间及地域气候等因素均会导致微生物演替、代谢产物积累和香气形成的显著差异。香气是决定传统大酱产品特性、感官感知和消费者接受度的核心品质属性，其香气特征高度复杂，涵盖发酵大豆、焙烤、果香、乳香、鱼腥、酸香及泥土等多样风味。然而，以往研究多聚焦于特定样品集、消费者偏好、发酵条件或加工效应，描述词缺乏统一标准和参比体系，导致不同研究间的感官结果难以比较。目前尚缺乏基于广泛且多样化样品集、系统描述传统韩国大酱香气品质的标准化参比香气词典和香气轮。为此，研究人员开展了一项系统的描述性感官分析研究，旨在建立标准化、基于参比物的香气词典与香气轮，并验证其适用性。

研究人员从韩国九个地区（京畿道、江原道、忠清南道、忠清北道、全罗南道、全罗北道、庆尚南道、庆尚北道、济州岛）共采集81份传统大酱样品，样品通过地方线上市场购自当地生产者，以反映传统工艺产品的多样性。感官评价由全北国立大学感官科学与风味化学实验室的7名高训练水平评价小组成员完成，所有评价人员均具有超过200小时的Spectrum描述性感官分析经验，组长具有超过1000小时相关经验。研究采用基于共识的迭代程序开发香气词典，包括描述词生成、标准化（定义与参比物确定）和强度评价三个阶段。评价人员首先对所有81份样品进行多次嗅闻，生成候选描述词，通过讨论合并相似术语并剔除模糊、享乐性或重复表达，最终保留80个描述词。每个描述词均配有明确的定义和商业化或实验室制备的参比标准，并采用15点通用强度标度（15-point universal intensity scale）进行强度锚定。正式评价使用Compusense Cloud软件以拉丁方随机顺序呈送样品，每位评价人员对每份样品进行3次重复评价。感官香气轮依据感官相似性和专家共识，结合层次聚类分析（HCA）结果对描述词进行层级分类，形成10个一级类别和19个二级类别。适用性评估从原始样品集中每地区选取1至2份，共12份代表性样品，由同一评价小组按相同程序进行描述性分析，检验现有词典能否覆盖代表性香气特征。统计分析采用单因素方差分析（ANOVA）结合Benjamini–Hochberg错误发现率（FDR）校正评估描述词的区分能力，计算eta-squared（η2）和omega-squared（ω2）效应量，采用组内相关系数（ICC）近似评估样品均值可靠性，并通过主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）分别考察样品间关系与描述词聚类结构。

研究结果显示，80个香气描述词均能显著区分81份传统大酱样品（FDR校正后q < 0.05），中位η2为0.885，中位ω2为0.878，中位ICC(1,k)为0.993，平均样品内标准差为0.050，表明该词典具有高区分能力和高可靠性。香气描述词被归入10个一级类别，其中果实类描述词最多（12个），其次为发酵相关类（11个）和杂项/酸香类（11个），蔬菜类（9个），甜香和谷物类各8个，鱼类和焙烤类各7个，脂质类4个，辛辣类3个。HCA树状图显示发酵大豆相关描述词、果香描述词、乳制品相关、鱼类相关和焙烤/坚果类描述词形成可区分的簇，与感官专家分类结构基本一致。PCA双标图显示81份样品在感官空间中广泛分散，未按地理来源形成清晰分离，表明产品个体差异（如meju比例、盐浓度、陈化条件、微生物生态等）对香气轮廓的影响大于地域因素。适用性评估中，12份代表性样品共出现40个既有描述词，未产生额外的主要新描述词，所有识别出的香气均可归入已有19个二级类别，验证了词典的实践覆盖能力。讨论部分强调，该香气词典和香气轮可作为感官交流、质量表征、感官培训、产品开发的实用工具，但研究未直接定量挥发性化合物，因此描述词与具体化学物质的关联仍属文献支持的假设，建议未来结合GC-MS、GC-olfactometry或代谢组学数据，并开展外部样品验证以进一步确认普适性。研究还指出80个描述词的完整词典在工业常规应用中可能受时间和资源限制，未来应筛选代表性描述词建立简化工作词典。

研究结论指出，本研究利用来自韩国不同地区的81份传统大酱样品，建立了标准化、基于参比物的香气词典和感官轮。80个香气描述词被组织为10个一级类别和19个二级类别，反映传统大酱包含发酵大豆相关、果香、乳制品相关、鱼类相关、焙烤、谷物类、辛辣、酸香及其他多样香气特征。HCA支持描述词组的层级组织，PCA显示样品间存在广泛香气变异，但未按地理来源单独清晰分离。基于12份代表性样品的适用性评估表明该词典具有实际覆盖能力，无需额外增加主要描述词。所建立的词典和香气轮可作为感官交流、质量评价、产品开发以及未来发酵大豆食品感官-仪器关联研究的实用工具。