宁夏大学张军翔教授等：融合机器学习的赤霞珠干红葡萄酒香气浓郁度关键化合物挖掘

为建立一种融合机器学习的赤霞珠干红葡萄酒香气浓郁度客观评价方法并解析影响葡萄酒香气浓郁度的关键香气化合物。宁夏大学的朱佳祺，束超，张雪，张军翔通过气相色谱-质谱分析、基本理化指标测定、基于模糊数学的感官模糊综合评价方法,对14种不同产地及年份的赤霞珠干红葡萄酒的挥发性化合物进行定性、定量、气味活性值(odor activity value, OAV)分析,以及可滴定酸、残糖、挥发酸、酒精度、游离SO2、总酚、单宁、花色苷含量和pH值的测定,并采用正交偏最小二乘判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)挖掘影响香气浓郁度的关键差异化合物,最后通过机器学习对葡萄酒的香气浓郁度进行评价。结果表明:通过模糊数学的感官模糊综合评价可将14种酒样划分为高、中、低、极低4个香气浓郁度等级。基于4个香气浓郁度等级进一步对比分析可知,酒样香气浓郁度与可滴定酸、挥发酸、挥发性脂肪酸类化合物含量呈显著正相关。分析OAV结果可知,乙酸乙酯、乙酸异戊酯、乙酸苯乙酯和α-大马酮的OAV与香气浓郁度呈显著正相关。对于14种酒样,通过OPLS-DA分析可知,异丁醇、癸酸乙酯、癸醛、乙酸苯乙酯和α-大马酮(VIP>1,P<0.01)为浓郁度关键香气差异化合物,且年份和产地显著影响大马酮的含量。通过对反向传播神经网络(BP)、随机森林(random forest,RF)、支持向量机(support vector machine,SVM)等3种机器学习算法进行比较,发现RF算法稳定性较强,筛选出的影响香气浓郁度的重要特征因子多为酯类和挥发性脂肪酸类物质。希望研究可为赤霞珠干红葡萄酒实际生产过程中的香气客观评价和质量控制提供理论指导。

 

香气会显著影响消费者对产品的偏好和评价,是构成葡萄酒品质、风格和典型特征的关键元素,是葡萄酒最重要的感官特征之一,其对葡萄酒综合品质的贡献率高于外观和口感^[1]。通过嗅闻,可以检查酒体有没有异味,初步评估葡萄酒香气的好坏。香气浓郁度指的是香气的强度与饱和度,是衡量葡萄酒品质的标准之一。目前对于葡萄酒香气浓郁度的评价主要依靠感官评价结合仪器分析进行,常用的感官评价有差别检验法、标度和类别检验法以及描述性分析法。在葡萄酒的科研与工业生产中通常会使用气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry, GC-MS)与电子鼻来辅助分析香气物质的浓度与成分。然而仪器分析成本高昂,不适用于日常品鉴,因此通过感官分析结合仪器测量对葡萄酒香气浓郁度的客观评价方法的建立及关键贡献化合物的鉴定至关重要。

人们对葡萄酒香气浓郁度的感知是多种香气化合物相互作用所引起的,其化合物的结构、浓度以及比例主要对葡萄酒的香气产生影响^[2]。有研究发现在化学结构和香气方面相近的成分之间存在着协同效应,而结构和香气方面存在着明显差异的成分则会相互掩盖^[3]。丙醇、异丁醇、丁醇以及2-和3-甲基丁醇等醇类物质与酯类混合,会导致果味特征的强度降低^[4];内酯、肉桂酸、香兰素和萜烯对葡萄酒花香具有协同作用^[5],乙酯是葡萄酒果味感知的支柱,并与许多其他葡萄酒香气化合物的感知相互作用^[6]。

人的感知是一个受个体差异、环境条件及心理等多种因素影响的过程,传统的数学模型难以解决这一问题。感官模糊综合评价是基于模糊集合理论构建的数学模型,其优点是可解决食品感官评定中的模糊性与不确定性问题。缺点是计算复杂,权重域矢量的确定依赖主观判断,易受人为因素影响。基于模糊数学的感官模糊综合评价已在食品感官中广泛应用,通过减少同一品评员感官评定中各种指标的评分差异和不同品评员之间评价结果差异,得到较为客观的感官评价结果^[7],为食品科学家、生产商和消费者提供更好的决策依据,最终可对食品的生产工艺进行优化。同时,基于模糊数学的感官模糊综合评价也可与非线性的数学建模相结合对食品的感官风味进行评价^[8]。

GC-MS因具有快速分离挥发性化合物的优势以及强大的定性和定量能力已经成为目前葡萄酒中重要的挥发性物质检测手段。葡萄酒中各种香气化合物的含量范围从mg到ng级不等,但仅有小于 3%的化合物具有风味贡献^[9],因此对于关键香气化合物的筛选至关重要,先前研究已成功对马瑟兰^[10]、赤霞珠^[2]、威代尔^[11]等葡萄酒中的关键香气化合物进行表征。现代风味化学是一种将仪器分析和感官分析有机地结合在一起的鉴定风味物质的方法。通过建立数学模型揭示香气特征和挥发性成分之间的联系,可为描述和预测葡萄酒香气提供依据。感官特征的预测模型通常是使用化合物浓度、化合物浓度的自然对数^[12]或化合物的气味活性值(odor activity value, OAV)^[13]进行建立。随着计算机科学的快速发展,机器学习因其具有高预测性、高准确性以及可以有效克服数据主观性等优点已成为食品行业研究的热点^[14],目前机器学习已成功实现对食品香气类型^[15]、香气特征和香气强度的预测^[16],也可作为葡萄酒香气客观评价高效、准确的工具。

葡萄酒(感官)品质的评价及优化一直作为研究的热点,但是对于葡萄酒品质主观评价客观化的建立及应用还较少。香气浓郁度是葡萄酒香气感官评价中最重要的特征,也是能被嗅觉清晰而准确辨别的方面,可以作为客观研究葡萄酒品质最好的突破口。为建立赤霞珠干红葡萄酒香气浓郁度的客观评价方法并解析其关键香气化合物,本研究基于模糊数学的感官模糊综合评价对14种赤霞珠干红葡萄酒的香气浓郁度进行评价,利用GC-MS分析葡萄酒中的挥发性化合物,探究香气浓郁度与葡萄酒挥发性成分含量、OAV之间的关系,并筛选反向传播神经网络(backward propagation,BP)、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种机器学习算法,建立评测葡萄酒香气浓郁度的方法,为客观评价葡萄酒质量提供理论和实践基础。

01

材料与方法

 

1.1 材料与试剂

葡萄酒样品:收集从2015年至2023年不同产地不同酒庄,香气浓郁度差异较大的14种赤霞珠干红葡萄酒。具体信息见表1。

表1 酒样信息

Tab.1 Wine sample information

试剂:葡萄糖、氢氧化钠、氯化钠等(均为分析纯),国药集团化学试剂有限公司;4-甲基-2-戊醇(质量分数≥98.0%,色谱纯),日本TCI公司;乙酸乙酯、丁酸乙酯、异丁酸乙酯、异戊酸乙酯、正己酸乙酯、庚酸乙酯、辛酸乙酯、壬酸乙酯、癸酸乙酯、乳酸乙酯、月桂酸乙酯、己-2-烯酸乙酯、棕榈酸乙酯、乙酸苯乙酯、肉豆蔻酸乙酯、琥珀酸二乙酯、乙酸异丁酯、乙酸异戊酯、乙酸己酯、己酸异戊酯、丙酸异戊酯、辛酸甲酯、癸酸3-甲基丁酯、乙基9-癸烯酸酯、1-丁醇、1-壬醇、1-戊醇、2,3-丁二醇、3-甲基-1-戊醇、异丁醇、异戊醇、3-甲硫基丙醇、苯甲醇、正己醇、苯乙醇、乙酸、异丁酸、辛酸、正癸酸、乙醛、癸醛、月桂醛、β-大马士酮、2,3-丁二酮、2,3-戊二酮、2,6,8-三甲基-4-壬酮、苯乙烯,均为色谱纯,美国Sigma-Aldrich公司。

1.2 仪器与设备

ME104E型电子天平,瑞士Mettle公司;7890B-7000D型气相色谱-质谱仪(gas chromatography-mass spectrometry, GC- MS)联用仪、DB-WAX色谱柱(60 m×0.25 mm×0.25 μm),美国Agilent公司;PAL3型自动进样器,瑞士CTC公司;DVB/CAR/PDMS纤维萃取头,美国Supelco公司;TU-1901型分光光度计,北京普析通用仪器有限公司;雷磁 PHS-3C型 pH 计,上海仪电科学仪器股份有限公司。

1.3 实验方法

1.3.1 感官分析

来自宁夏大学葡萄酒与园艺学院的18名品酒小组成员(包括9名男性和9名女性,年龄在20～40岁)参与了葡萄酒样品的感官评估。每名品评员均经过2轮专业品评培训,培训中将葡萄酒进行5个不同浓度的稀释,品评员对此进行香气浓郁度的排序,以此来判断品评员对香气浓郁度的感知是否准确,其中11人准确率较高(准确率>80%),剩余7名准确率较低的品评员的品评结果不做参考。正式品评时,品评员需对葡萄酒样品的香气浓郁度进行两部分品评,首先将葡萄酒样品杯(规格:ISO标准品酒杯,容量200 mL,酒样量50 mL)置于品评台,品评员需保持头部自然下垂,使鼻孔与杯口边缘间距控制在1～2 cm,进行2～3 s的静止状态闻香。完成静止闻香后,品评员手持杯柄,以手腕为轴沿顺时针方向轻柔摇晃酒杯2～3周(摇晃幅度以酒液不溢出杯口为限,约10～15 cm圆周运动),促进酒液与空气充分接触,加速挥发性香气物质的释放。待酒液静止后,立即重复静止闻香的姿势,进行3～4 s的动态闻香。以5分制分别对葡萄酒静止和摇晃的香气浓郁度进行评分,分数越高,感知到的浓郁度就越高,最后将品评结果按浓郁度极高、高、中、低、极低进行人数统计汇总,评价标准依据《葡萄酒品尝学》^[17]略加改动,见表2。

表2 香气浓郁度评价标准

Tab.2 Evaluation criteria for aroma richness

1.3.2 基于模糊数学的感官模糊综合评价

为得到较为客观的感官得分数据,利用基于模糊数学的感官模糊综合评价对葡萄酒的香气浓郁度进行感官评价统计,并建立评价集,14种酒样的评价结果见附录附表1。P为评价对象集,P={p₁,p₂,p₃,p₄,p₅,p₆,p₇,p₈,p₉,p₁₀,p₁₁,p₁₂,p₁₃,p₁₄},其中p₁～p₁₄分别代表进行感官评价的14种酒样;U为评价香气浓郁度的评价指标集,U={u₁,u₂}={静止,摇晃};采用强制权重法^[18]对2个评价指标进行权重分析,得到评价指标的权重集A,A={a₁,a₂}={0.25,0.75};汇总各等级的得票数,以各等级票数除以总票数即得模糊关系矩阵Q;评价得分为V,V={v₁,v₂,v₃,v₄,v₅}={90,80,70,60,50}。根据模糊数学变化原理利用矩阵乘法可得到对14种酒样的综合隶属度(R)和综合评价值(Y),计算公式见式(1)和式(2)。

R=AQ;

(1)

Y=RV。

(2)

1.3.3 基本理化指标的测定

参照GB/T 15038—2006《葡萄酒、果酒通用分析方法》测定酒样的可滴定酸(以酒石酸计,g/L)、残糖(以葡萄糖计,g/L)、挥发酸(以乙酸计,g/L)、酒精度、游离SO₂、总酚、单宁、花色苷;pH值通过pH计测定。

1.3.4 香气化合物的测定

先通过固相微萃取(solid-phase microextraction,SPME)技术结合GC-MS分析葡萄酒酒样中的挥发性化合物含量,再通过对挥发性化合物OAV的计算确定酒样的香气化合物。

固相微萃取。将1.5 g NaCl放入20 mL的顶空瓶中,接着添加5 mL葡萄酒样品和10 μL 1.008 3 g/L 4-甲基-2-戊醇的乙醇溶液(内标),将顶空瓶放入自动进样器中,随后在40 ℃ 250 r/min条件下搅拌振荡并吸附30 min,在250 ℃条件下解析5 min。

色谱条件。进样口温度230 ℃;升温程序:起始柱温50 ℃,保持1 min, 3 ℃/min升至220 ℃,保持5 min; 载气高纯氦气(纯度≥99.999%),流速1 mL/min, 不分流进样。

质谱条件。采用70 eV电子轰击离子源;传输线温度为235 ℃,离子源温度为230 ℃;全扫模式下质量(m/z)扫描范围为35～300 u。

挥发性香气成分的定性与定量分析。采用保留指数法(retention index, RI)、质谱谱库(NIST 17)比对、标准化合物比对的方法对挥发性化合物进行定性分析。使用标准化合物对照其内标-标准曲线进行定量,没有标品的挥发性物质按功能团一致或碳链长度相似的物质进行定量,随后计算OAV^[19];筛选对香气有直接贡献(OAV>1)的香气化合物进行分析。

1.3.5 机器学习建模

采用Matlab 2023进行机器学习建模,以香气化合物浓度作为输入值,感官得分作为输出值,建模前对数据进行筛选和剔除异常值,以提高建模的准确性和鲁棒性,将数据随机划分70%用于回归建模,30%用于测试模型精度,构建反向传播神经网络(backward propagation,BP)、随机森林(random forest,RF)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种机器学习算法;使用决定系数(coefficient of determination,R²)、均方误差(mean squared error,MSE)、均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)综合评价模型准确度,计算方法见式(3)～式(6)。

BP通过计算误差得分反向传播来调整神经网络中各层神经元之间的链接权,本研究所采用的批量大小为32,迭代次数设定为2 000次,初始学习率为 0.1,经过7次训练后,学习率保持为0.1,卷积神经网络主要由1个输入层,5个隐藏层和1个输出层构成;RF通过集成多个决策树,降低过拟合风险,来提高预测稳定性,本研究所采用的决策树数量为316,叶子节点大小为2;SVM通过找到一个最优决策函数,使所有训练样本点尽可能地接近该函数,本研究中所使用的惩罚因子为0.7,径向函数为0.9。

(3)

(4)

(5)

(6)

式(3)～式(6)中,n为样品总数;y_i为第i个样本的真实值;i为第i个样本的预测值;
为真实值的平均值。

1.4 数据处理

采用IBM SPSS Statistics 27.0软件进行平均值和标准偏差的计算并进行ANOVA方差分析(P<0.05);采用Microsoft Excel 2019软件统计数据;采用OriginPro 2021软件绘制相关性热图和VIP值图;采用SIMCA 2024软件完成数据分析及绘图。

02

结果与分析

 

2.1 基于模糊数学的感官模糊综合评价结果

14种酒样品评结果见附录附表1,根据品评结果基于模糊数学方法,对酒样进行感官模糊综合评价分析。

以1号酒样评价结果为例,静止时极高、高、中、低、极低打分人数分别为0、4、5、2、0人;摇晃时极高、高、中、低、极低打分人数分别为0、1、3、7、0人。由式(1)可得综合隶属度为

由式(2)可得综合评价值为:Y₁=R₁V₁={0.00,0.16,0.32,0.53,0.00}{90、80、70、60、50}=67.00。

同理可得2～14号酒样的综合评价值为:Y₂=81.14;Y₃=60.91;Y₄=79.77;Y₅=77.05;Y₆=73.18;Y₇=75.45;Y₈=87.5;Y₉=71.36;Y₁₀=71.59;Y₁₁=76.14;Y₁₂=79.09;Y₁₃=59.32;Y₁₄=72.05。

各浓郁度得分范围分别:极高(90～100分)、高(80～89分)、中(70～79分)、低(60～69分)、极低(50～59分)。

14种酒样中没有极高浓郁度的酒样,高浓郁的酒样为2号和8号;中浓郁度的酒样较多,为4号、5号、6号、7号、9号、10号、11号、12号、14号,低浓郁的酒样为3号和1号,极低浓郁度的酒样为13号。

2.2 不同香气浓郁度酒样的理化指标分析结果

不同香气浓郁度酒样的理化指标测定结果见附录附表2。不同香气浓郁度酒样与理化指标之间的相关性分析结果见图1。从图1中可以看出,香气浓郁度与可滴定酸含量呈显著正相关,可滴定酸是葡萄酒酸度的核心来源,降低酒体pH值,酒精发酵结束后酯类物质通常会超过其平衡浓度,在陈酿期间酯类物质通过较低的pH逐渐水解,同时支链脂肪酸和醇类物质通过酯化反应达到脂肪酸、醇类和酯类的平衡^[20]。无论酯平衡反应向哪个方向进行,较高的差值都代表较低的水解速率和较高的酯化速率,从而在陈酿过程中保持更多的酯类,具体可体现在支链脂肪酸乙酯的增加,从而有利于果香的积累^[21]。挥发酸在合理范围内时,与香气浓郁度呈显著正相关,挥发酸中90%为乙酸,乙酸作为酯类物质合成的前体物质^[22],其生成的乙酸酯类物质可为葡萄酒提供花香和果香。挥发酸与香气浓郁度的相关性系数高于可滴定酸与香气浓郁度的相关性系数,其原因可能是可滴定酸是挥发酸与固定酸的总和,其核心功能是维持口感的酸度平衡,而葡萄酒可滴定酸中70%以上为固定酸,主要作为细胞结构成分或代谢中间产物存在,分子质量大、沸点高,难以转化为香气化合物前体,仅通过影响pH值间接作用于香气感知。挥发酸主要由乙酸及其衍生物构成。这些衍生物包括乙酸乙酯和少量的丙酸、丁酸以及它们的酯。在这些成分中,乙酸是挥发酸的主体。挥发酸本身具有特定的气味且其是酯类物质重要的合成前体,对葡萄酒香气浓郁度的释放起直接作用。

图1 不同香气浓郁度酒样与理化指标之间的相关性分析

Fig.1 Correlation analysis between wine samples with different aroma richness and physicochemical indicators

2.3 不同香气浓郁度酒样的挥发性化合物含量分析结果

葡萄酒的香气主要来源于葡萄自身的品种香、发酵作用合成的发酵香以及陈酿过程中葡萄酒与橡木桶发生物质交换产生的陈酿香^[23]。香气物质的类型以及浓度对葡萄酒香气浓郁度有着积极或消极影响。利用SPME技术对14种酒样的香气化合物进行测定,各酒样的挥发性化合物含量及种类见附录附表3。由附表3可知,赤霞珠干红葡萄酒香气化合物中最丰富的组分是醇类,其次是酯类和脂肪酸类^[24]。14款酒样共测得香气化合物57种,其中醇类化合物17种、酯类化合物19种、萜烯类化合物5种、醛酮类化合物7种、脂肪酸类化合物6种、挥发性酚类化合物3种。不同浓郁度酒样挥发性化合物含量分析结果见表3。由表3可以看出,香气浓郁度与挥发性化合物总量、醇类、酯类、醛酮类和脂肪酸类化合物含量呈强正相关,其中脂肪酸类物质最为显著。其原因可能包括两方面:一是挥发性脂肪酸因碳链较短、沸点较低,在葡萄酒体系中易挥发进入气相,直接释放其特征气味^[25];二是挥发性脂肪酸可作为关键前体物质,通过与乙醇或高级醇发生酯化反应,促进酯类化合物的合成与积累^[26],进而间接增强果香的丰富度与强度^[27]。

表3 不同香气浓郁度酒样挥发性化合物含量

Tab.3 Content of volatile compounds in wine samples with different aroma richness

不同小写字母表示同行数据差异显著(P<0.05)。*为显著相关,P<0.05。

高级醇类化合物作为一种重要的挥发性物质,主要是通过糖酵解和氨基酸等途径将α-酮酸脱羧而形成^[28]。当总高级醇质量浓度超过400 mg·L^-1时,葡萄酒产生难闻气味,这种难闻的气味会主导葡萄酒的香气并抑制对葡萄酒中其他挥发性成分的感知^[29]。由表3还可以看出,极低浓郁度酒样中醇类物质含量显著低于其他浓郁度酒样。挥发性化合物含量与香气浓郁度相关性分析见图2,由图2(a)可以看出,葡萄酒的香气浓郁度与异丁醇、丙醇、异戊醇、苯乙醇等物质含量呈强正相关,与庚醇和4-甲基-1-戊醇等物质呈强负相关。

图2 不同香气浓郁度酒样与挥发性化合物含量相关性分析

Fig.2 Correlation analysis between wine samples with different aroma richness and volatile compound contents

醛酮类物质通常与氧化有关,是发酵的副产品之一。高浓郁度酒样的醛酮类物质显著高于其他浓郁度酒样葡萄酒。由图2(b)可以看出,香气浓郁度与糠醛、(4R,5R)-5-丁基-4-甲基二氢呋喃-2(3H)-酮等物质含量呈正相关。(4R,5R)-5-丁基-4-甲基二氢呋喃-2(3H)-酮在较高浓度下可能对某些酒样的香气浓郁度有积极贡献,但其效果可能受其他化合物的平衡影响。

酯是一种广泛存在于葡萄酒中的化合物,由醇和酸的酯化形成,主要分为乙酸酯和脂肪酸乙酯。由表3可以看出,极低浓郁度酒样中酯类物质的含量显著低于其他浓郁度酒样。由图2(c)可以看出,葡萄酒的香气浓郁度与乙酸异丁酯、乙酸异戊酯和丁二酸二乙酯含量呈显著正相关。其多为乙酸酯,葡萄酒陈酿阶段,酯类的构成和比例会发生改变,支链脂肪酸乙酯因挥发性相对较差,会随着陈酿时间而增加达到新的酸酯平衡,从而影响葡萄酒的香气浓郁度^[25]。

葡萄酒中的挥发性脂肪酸主要来源于葡萄浆果。挥发性脂肪酸的最佳质量浓度一般为0.4～0.6 g·L^-1,如果质量浓度超过0.8 g·L^-1,则会导致葡萄酒味道不佳;当质量浓度大于1.0 g·L^-1时,则会出现酸味,对其他特征有抑制作用,使葡萄酒的香气不协调^[30]。酸性化合物作为酯类物质合成的前体,有助于在果酒中积累特征风味化合物^[31]。由表3可以看出,极低浓郁度酒样中酯类物质的含量显著低于其他浓郁度酒样。由图2(d)可以看出,葡萄酒的香气浓郁度与乙酸含量呈显著正相关。有研究表明向发酵系统中添加中链脂肪酸可以明显地提高乙酸乙酯的含量^[26],但乙酸乙酯的过量产生,将会抑制葡萄酒中其他酯类和挥发性化合物的合成,掩盖葡萄品种的独特香气,并可能导致不良气味的出现^[32]。

萜烯类香气化合物是构成葡萄酒花果香的主要成分,在葡萄酒中呈现较低的感官阈值。萜烯类物质需通过酸解或酶解反应转化为游离态单萜醇才可以被感知。由表3可以看出,萜烯类物质含量在不同浓郁度酒样中未表现出规律性的变化趋势。由图2(e)可以看出,葡萄酒香气浓郁度与萜烯类物质中的α-大马酮含量呈显著正相关。

在葡萄酒中,挥发性酚类物质的浓度若过高,通常会破坏其典型风格,引发动物气味、皮革味及“马厩”味等不悦气息;而其浓度较低时,则有助于提升葡萄酒香气的复杂度。葡萄酒的香气是复杂的,不同香气浓郁的酒样中挥发性酚含量差异较大。由表3可以看出,挥发性酚类物质在不同浓郁度酒样中未表现出规律性变化趋势;由图2(f)可以看出,葡萄酒的香气浓郁度与挥发性酚类物质中的苯酚含量呈强正相关。香气浓郁度并非单纯由总化合物含量决定,更取决于关键风味物质的平衡性与协同作用^[33]。

2.4 不同香气浓郁度酒样香气化合物OAV分析

OAV是用来评估某种香气物质对整体风味强度的指标。通常认为OAV>1的香气化合物对葡萄酒的整体香气强度有重要贡献^[19]。14款酒样共检测出57种香气化合物,其OAV值大于1的香气化合物有25种。不同香气浓郁度酒样与OAV>1的香气化合物相关性分析如图3所示。由图3可知,OAV总量与香气浓郁度表现出强正相关,协同作用可使低OAV的挥发性物质被感知。苯乙醇、3-甲硫基丙醇、(E)-2-己烯-1-醇、乙酸乙酯、异戊酸乙酯、乙酸异戊酯、异戊醇、异丁酸乙酯、异丁醇、乙酸苯乙酯、芳樟醇、α-大马酮和异丁酸的OAV与香气浓郁度呈正相关,其中乙酸乙酯、乙酸异戊酯、乙酸苯乙酯和α-大马酮的OAV与香气浓郁度呈显著正相关,可以看出这些物质多为乙酸酯,化学结构相似。由于酯与其他香气化合物之间存在着协同效应,当其浓度小于阈值时,仍能对酒的香气产生明显的影响^[34],同时,结构类似的酯类对葡萄酒的果味特征有一定的调控作用^[21]。(Z)-2-己烯-1-醇、正己酸乙酯、辛酸乙酯、正丁醇、癸酸乙酯、苯甲醛、苯乙醛、癸酸、己酸、辛酸OAV值与香气浓郁度呈负相关,这些物质中的挥发性脂肪酸类物质给葡萄酒带来酸、刺鼻和油腻的味道;醛类物质产生刺鼻、氧化味脂肪味,掩盖其他优雅香气,如果香、花香,同时醛类物质会进一步氧化为无香或有异味的酸类物质,进一步削弱香气。

图3 不同香气浓郁度酒样与OAV>1的香气化合物相关性分析

Fig.3 Correlation analysis between wine samples with different aroma richness and aroma compounds with OAV>1

2.5 不同香气浓郁度酒样关键香气差异性分析

为进一步研究不同香气浓郁度酒样差异,实现14种酒样香气浓郁度的有效区分。以25种OAV>1的香气化合物OAV作为自变量,不同香气浓郁度作为因变量,通过OPLS-DA分析,其中自变量拟合指数(R²x)为0.86,因变量拟合指数(R²y)为0.89,模型预测指数(Q²)为0.69,R²和Q²超过0.5表示模型拟合结果可接受。不同香气浓郁度酒样关键香气差异性分析结果如图4所示,由图4(a)可知,相同浓郁度等级的酒样彼此接近,结果具有良好的重现性;不同浓郁度等级的酒样分离明显。如图4(e)所示,经过200次置换检验,该模型具有良好的拟合效果,可用于鉴别葡萄酒不同香气浓郁度。OPLS-DA模型中的变量投影重要性值(variable importance in projection,VIP)可以反映各挥发性化合物的差异贡献度,VIP值越大表明差异贡献程度越大^[35],当VIP值>1时可认为是影响葡萄酒香气浓郁度的重要差异化合物。如图4(c)所示,在OPLS-DA模型中共检测出11种VIP>1的物质,包括:癸醛、癸酸乙酯、辛酸乙酯、辛酸、异丁酸、正己酸乙酯、异丁醇、乙酸异戊酯、己酸、乙酸苯乙酯和α-大马酮,其中P<0.01的有异丁醇、癸酸乙酯、癸醛、乙酸苯乙酯和大马酮。Biplot图展示了不同香气化合物在不同香气浓郁度酒样中的贡献,由图4(b)可知,乙酸苯乙酯、乙酸异戊酯和α-大马酮对较高浓郁度酒样贡献较大;异丁醇和异戊醇等醇类物质对中等浓郁度酒样贡献较大;辛酸、己酸、癸醛和苯乙醛等醛酮类物质对低浓郁度及较低浓郁度酒样贡献较大。较高浓度的乙酸苯乙酯、乙酸异戊酯和α-大马酮使得葡萄酒香气浓郁度增加,而较高浓度的辛酸、己酸、癸醛和苯乙醛则会降低葡萄酒的香气浓郁度。这与上述的浓度及OAV与香气浓郁度相关性分析结果一致,验证了“关键化合物类型-浓度-感官贡献”的关联性,为葡萄酒香气品质的定向调控提供了理论依据。同时,已有研究表明α-大马酮会间接影响葡萄酒的香气,α-大马酮与β-紫罗兰酮相互作用使得葡萄酒的干果气味增加^[4];异丁醇能够增强葡萄酒整体的香气感知^[36]。

图4 不同香气浓郁度酒样关键香气差异性分析

Fig.4 Analysis of key aroma differences in wine samples with different aroma richness

不同产地和年份对葡萄酒的香气浓郁度具有不同程度的影响。为进一步分析产地和年份因素对葡萄酒香气浓郁度的影响,对5种差异性化合物进行多因素方差分析,结果如表4所示。从表4可以看出,年份和产地除对α-大马酮有显著性影响外对其他4种物质均无显著性影响。从F值来看,产地对于α-大马酮的影响大于年份的影响。α-大马酮为赤霞珠干红葡萄酒中贡献花果香的关键萜烯类化合物。α-大马酮本身并非葡萄直接合成的终产物,而是由葡萄浆果中的类胡萝卜素作为前体物质^[37]经成熟、胁迫或酿造过程中的酶解或酸解反应转化生成,其含量受产地的显著性影响。温度、光照及紫外线强度均可影响类胡萝卜素合成酶的表达,影响类胡萝卜素的合成,进而影响大马酮含量的高低^[32]。智利(2号酒样)、澳大利亚(8号酒样)为地中海气候,夏季昼夜温差大、光照时间长、紫外线强度较高,可激活类胡萝卜素合成酶,促进前体积累。

表4 关键香气差异化合物的年份、产地及交互作用双因素方差分析

Tab.4 Two-way anova analysis of vintage, region and their interaction on key differential aroma compounds

*表示组间数据存在显著相关性,P<0.05。

2.6 葡萄酒香气浓郁度的机器学习预测

模型以14种酒样香气化合物含量作为输入值,感官得分作为输出值。以R²、RMSE、MAE和MSE用于综合评价模型准确度,分别用BP、RF和SVM建立香气化合物浓度与香气浓郁度之间的模型。BP在数据集中可以自动提取特征发现重要信息^[38]。RF可以轻松评估结果模型的可变重要性或贡献水平,具有高度的灵活性,可以避免过拟合现象的发生。SVM常不受小数据更改的影响,并且可以有效地泛化数据。3种算法的具体数据如图5所示。3个模型均具有较高的性能,R²较高,训练集的RMSE均低于测试集的RMSE,因此没有欠拟合或过拟合的迹象。BP、RF和SVM的测试集R²分别为0.86、0.89和0.87,RMSE分别为2.66、2.51和2.29,MSE分别为7.08、6.30、和 5.24,MAE分别为1.87、1.91和1.69。RF泛化能力最强,预测值与实际值相关性最高,误差适中;BP、RF和SVM的训练集R²分别为0.96、0.91和0.98,RMSE分别为1.52、2.16和0.28,MSE分别为2.31、4.67和0.08,MAE分别为1.59、1.86和0.28,BP和SVM在训练集表现远优于测试集,泛化能力较弱,RF训练与测试表现接近,模型可靠性最高。综上所述,RF数据集有很好的建模精度,良好的泛化性能和稳定性。图5(d)显示了随机森林模型中香气化合物前10个最佳预测因子,辛酸是香气浓郁度预测模型中最重要的预测因子,其次是壬酸乙酯、1-戊醇、4甲基-1-戊醇、乙酸异戊酯、己酸、辛酸甲酯、丁酸乙酯、乙酸和4-乙基苯酚。随机森林不仅可以解决数据中特征和目标变量的线性关系,而且对它们之间复杂的非线性关系也有很好地处理,可以较好地揭示它们之间的潜在关系。

图5 基于不同算法的香气浓郁度预测结果及RF最佳预测因子

Fig.5 Prediction results of aroma richness based on different algorithms and RF-optimal predictive factors

通过OPLS-DA确定的5种浓郁度关键香气差异化合物虽未全部直接出现在随机森林的前10个预测因子中,但核心类别和作用机制基本一致。乙酸苯乙酯与乙酸异戊酯同属于乙酸酯类,与2.4节中被证实的香气浓郁度与乙酸酯的OAV显著正相关相符;RF最佳预测因子中的辛酸和己酸属于挥发性脂肪酸类,已被证实为关键芳香族化合物^[39],与前文香气浓郁度与挥发性脂肪酸类化合物含量显著相关的结论相呼应,而OPLS-DA虽未直接筛选出挥发性脂肪酸类物质,但通过酯类合成的前体为脂肪酸间接体现了挥发性脂肪酸的作用。α-大马酮虽未在RF的预测因子中出现,但已有研究表明,α-大马酮因较低的阈值对葡萄酒甜香气味有着积极的贡献^[40]。这些香气化合物可能无法单独地对葡萄酒香气浓郁度产生影响,但它们与葡萄酒中其他化合物的相互作用最终导致葡萄酒的香气浓郁度发生改变^[41]。同时,陈酿过程中香气化合物的重排、酯化和水解等反应也会导致这些关键化合物含量的变化从而影响其香气浓郁度^[42]。

03

结论与展望

 

研究使用GC-MS和OPLS-DA来鉴别赤霞珠干红葡萄酒浓郁度关键香气差异化合物。通过对14款酒样的感官评价、香气化合物定性及定量和理化指标分析,探讨各指标对香气浓郁度的影响。结果表明:香气浓郁度与可滴定酸和挥发酸含量呈显著正相关;挥发性脂肪酸类化合物、关键乙酸酯和α-大马酮对香气浓郁度具有显著贡献;异丁醇、癸酸乙酯、癸醛、乙酸苯乙酯和α-大马酮(VIP>1,P<0.01)可作为影响香气浓郁度的关键香气差异化合物,其中α-大马酮受年份和产地影响显著;筛选出RF算法效果最佳,其重要特征因子多为酯类和挥发性脂肪酸类物质,与前面结论相吻合,验证了基于机器学习对葡萄酒香气浓郁度评价及关键物质鉴别的可靠性。研究旨在为葡萄酒香气的客观评价提供新的技术路径。然而,研究仍存在一定局限性:当前样本主要聚焦单一品种,样本数量较少,可能造成关键差异物质的遗漏,对于低丰度但高活性的萜烯类化合物可能因样本量不足未被检测到,未来需扩大样本范围以验证结论的普适性;关键差异物质的具体协同和拮抗机制尚未深入解析,未来可增加非挥发性物质或酿造工艺参数对香气浓郁度的影响,结合代谢组学分子生物学深入探究香气物质的协同与拮抗作用机制。

附录:补充数据

与本文相关的补充数据可以在http:∥dx.doi.org/10.12301/spxb202500347在线版本中找到。

Appendix: supplementary data

Supplementary data associated with this article can be found in the online version, at http:∥dx.doi.org/10.12301/spxb202500347.

 

参考文献：略

 

引用格式

朱佳祺, 束超, 张雪, 等. 融合机器学习的赤霞珠干红葡萄酒香气浓郁度关键化合物挖掘[J]. 食品科学技术学报,2026,44(1):56-69. ZHU Jiaqi, SHU Chao, ZHANG Xue, et al. Key compounds mining related to aroma richness of Cabernet Sauvignon dry red wine integrated with machine learning[J]. Journal of Food Science and Technology, 2026,44(1):56-69.

 

基金项目：宁夏回族自治区重点研发计划项目(2023BCF01029)。

Foundation: Ningxia Hui Autonomous Region Key R&D Program (2023BCF01029).