白酒中風(fēng)味物質(zhì)的種類和含量十分豐富，主要包括醇類、醛類、酸類、酯類、芳香族化合物等多種類型化合物，這些物質(zhì)是決定白酒香氣、口感和風(fēng)格的關(guān)鍵。氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用儀由于其分離效果好、分析速度快且尤其適用于低沸點(diǎn)、揮發(fā)性物質(zhì)分析等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為白酒風(fēng)味物質(zhì)研究的主要手段。

傳統(tǒng)GC-MS對于風(fēng)味物質(zhì)的定性分析主要采用“色譜優(yōu)先”的方法，通過積分算法進(jìn)行色譜峰的檢測，然后將色譜峰與譜庫進(jìn)行比對和匹配，以匹配度高低確認(rèn)化合物。這種方法的缺點(diǎn)之一就是無法鑒定共流出物，尤其是在低濃度的情況下。賽默飛GC-MS自帶的解卷積軟件在進(jìn)行定性分析時(shí)采用“質(zhì)譜優(yōu)先”的方法，能夠有效分離色譜上共流出但質(zhì)譜頂點(diǎn)依然分離的化合物。

此外，隨著高分辨質(zhì)譜技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，白酒風(fēng)味物質(zhì)的研究又多了一種新的手段和方案，高分辨質(zhì)譜的高靈敏度和超高的分辨率可幫助我們發(fā)現(xiàn)其他分析手段可能忽視的特征物質(zhì)。賽默飛全新Orbitrap Exploris GC系列高分辨氣質(zhì)聯(lián)用儀具有240,000分辨率（m/z=200），并提供fg級全掃描HRAM數(shù)據(jù)，低于1ppm的質(zhì)量精度，可以滿足復(fù)雜基質(zhì)樣品的分析需求，是白酒風(fēng)味成分定性定量分析的強(qiáng)有力工具。

下面我們就來看看兩種不同的方案吧！

01

單四極桿GC-MS法定性分析

荔枝酒中的揮發(fā)性物質(zhì)

荔枝酒中揮發(fā)性化合物數(shù)量眾多，且各色譜峰響應(yīng)差別較大，用傳統(tǒng)的“色譜優(yōu)先”方法進(jìn)行定性分析時(shí)，難以準(zhǔn)確定性共流出物，如下圖，保留時(shí)間20.47-20.50 min有明顯共流出峰，NIST譜庫檢索結(jié)果為3-甲硫基丙醇（3-(methylthio)-1-propanol）。

顯然，這種方式會讓我們丟失一些色譜峰的信息，假如采用“手動提取離子流圖- 扣除背景- 譜庫檢索”的方式，確實(shí)會增加色譜峰的數(shù)量，但過程冗長而復(fù)雜，大大增加操作人員工作量。賽默飛GC-MS使用的Deconvolution 解卷積軟件能夠自動將色譜峰進(jìn)行解析并將多個(gè)質(zhì)譜峰對齊并歸屬成對應(yīng)的化合物，然后進(jìn)行譜庫檢索與匹配，最終以列表或報(bào)告的形式呈現(xiàn)出結(jié)果。保留時(shí)間20.47-20.50 min的共流出峰在Deconvolution 軟件中被自動解析為三個(gè)色譜峰，并進(jìn)行譜庫檢索得到對應(yīng)的定性結(jié)果，如下圖所示。

此外，Deconvolution 解卷積軟件還可以自動讀取NIST譜庫中不同色譜柱的保留指數(shù)（RI） 信息，并與實(shí)際樣品中RI 的計(jì)算值進(jìn)行比較，通過保留指數(shù)輔助判斷定性結(jié)果，下圖是根據(jù)正構(gòu)烷烴數(shù)據(jù)計(jì)算化合物保留指數(shù)界面。

02

GC-Orbitrap/MS分析

白酒中風(fēng)味物質(zhì)

GC-Orbitrap/MS高分辨氣質(zhì)聯(lián)用儀擁有的分析性能，為每個(gè)分析樣品提供更廣泛、更深入的數(shù)據(jù)信息。高靈敏度和超高分辨率可保證分析目標(biāo)物免受質(zhì)量數(shù)相近化合物的干擾，幫助發(fā)現(xiàn)其他技術(shù)可能忽視的特征物質(zhì)，為發(fā)現(xiàn)新化合物、尋找低濃度關(guān)鍵標(biāo)志物提供了可能。通過TraceFinder解卷積軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行解卷積和峰對齊處理，在某白酒樣品中解析出1557個(gè)化合物，見下圖。

通過研究白酒中特征性風(fēng)味化合物的差異可有效鑒別白酒類別，更好的分析不同類型白酒的差異性，是明晰不同風(fēng)格白酒、全面認(rèn)識白酒風(fēng)味組分特征的基礎(chǔ)。功能強(qiáng)大的Compound Discoverer軟件可以實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜的GC-MS數(shù)據(jù)的提取和分析并得到獨(dú)立色譜峰型的信號，發(fā)現(xiàn)樣品集之間的真正差異，查看一項(xiàng)研究中各個(gè)組分的分布趨勢，或識別位于多個(gè)樣品組之間的組分，所有這些均以交互式視圖顯示。

通過上圖主成分分析（PCA）結(jié)果顯示，不同組的樣品點(diǎn)能夠通過PCA分析有效的聚在一起。PC1、PC2兩個(gè)主成分可以解釋76.5%的變異量。

（點(diǎn)擊查看大圖）

上圖右上角部分的趨勢圖可以顯示出左邊表格中選定的組分在A和B兩個(gè)樣品中峰面積的差異，幫助尋找目標(biāo)異味標(biāo)記物。右下角的火山圖則可以直觀反映出A和B兩個(gè)樣品中差異性物質(zhì)的情況，每一個(gè)點(diǎn)代表一個(gè)物質(zhì)，火山圖左邊藍(lán)色部分顯示的是在樣品A中含量顯著低于樣品B中含量的物質(zhì)，右邊紅色部分則顯示的是在樣品A中含量顯著高于樣品B中含量的物質(zhì)，并且這些物質(zhì)可以一鍵快速選取，在窗口直接查看和導(dǎo)出差異組分的定性結(jié)果。以上結(jié)果都為發(fā)現(xiàn)樣品之間的真正差異提供可靠的參考。

總結(jié)

在使用單四極桿GC-MS進(jìn)行白酒風(fēng)味物質(zhì)定性研究時(shí)，Deconvolution 解卷積軟件能夠有效分離色譜上共流出但質(zhì)譜頂點(diǎn)依然分離的化合物，并且可以結(jié)合NIST譜庫中的保留指數(shù)輔助定性。而高分辨氣質(zhì)聯(lián)用儀則具有數(shù)據(jù)質(zhì)量精度高、高分辨、高靈敏度等特點(diǎn)，借助獨(dú)有的Compound Discoverer軟件，可以快速發(fā)現(xiàn)樣品集之間的真正差異。兩種分析手段的組合使用可以大大助力白酒風(fēng)味物質(zhì)研究工作。