在不同水分转移点下，通过电子鼻（e-nose）、气相色谱-质谱联用仪（GC-IMS）、气相色谱-质谱联用仪（GC–MS）以及机器学习技术的综合方法，对细香葱叶片和茎部风味特征的进行研究

《Food Chemistry》：Characterization of flavor profiles in chive leaves and stems at different moisture transfer points during combined drying: An integrated approach with e-nose, GC-IMS, GC–MS, and machine learning

本研究通过真空冷冻干燥（VFD）联合热风干燥（HAD）工艺，系统分析水分转移点对洋葱叶和茎挥发性有机物（VOCs）的影响。采用电子鼻、HS-GC-IMS及HS-SPME-GC–MS技术结合随机森林算法筛选出8种关键VOCs，并通过主成分分析和正交投影判别分析验证水分转移点对VOCs分布的显著影响，并解析了二硫化合物、萜烯类及醛酮类VOCs的代谢途径。

　　

韩敬仪|梁家康|于晓杰|陈莉|冯亚斌|杨振峰|阿萨德·穆克塔尔|阿尔伯特·阿布格里|周存山

中国江苏省镇江市江苏大学食品与生物工程学院，212013

摘要

本研究探讨了在真空冷冻干燥结合热风干燥过程中，水分转移点对细香葱叶片和茎部挥发性有机化合物（VOCs）的影响。通过电子鼻、HS-GC-IMS和HS-SPME-GC–MS技术对细香葱叶片和茎部的VOCs进行了全面分析，并利用HS-SPME-GC–MS结合随机森林算法和气味活性值识别出8种关键VOCs。多元分析（主成分分析和正交投影到潜在结构判别分析）验证了高（L1/L2，S1/S2）和低（L3/L4，S3/S4）水分转移点组之间的明显差异。此外，潜在代谢途径分析表明，二丙基二硫化物和二甲基二硫化物来源于S-烷基半胱氨酸亚砜的酶促反应；萜类化合物与类胡萝卜素裂解有关；而醛类和酮类化合物与氨基酸代谢和糖类裂解密切相关。本研究为细香葱的精准加工和风味提升提供了理论支持。

引言

细香葱（Allium schoenoprasum L.）是一种广受欢迎的调味蔬菜，其干燥形式如干细香葱和细香葱粉是方便食品（Settapramote等人，2024年）、复合调味品（Park & Kim，2022年）和健康食品（Ferreira等人，2022年）的关键成分，在食品工业中占有重要地位。干燥是细香葱工业化加工的关键步骤。在各种干燥方法中，真空冷冻干燥（VFD）能够在低温条件下有效保留原材料的营养成分；然而，它存在处理时间长、能耗高和风味损失严重的缺点，这限制了其工业应用（Ma等人，2022年）。为了在不影响产品质量的情况下提高干燥效率，人们开始关注VFD结合热风干燥（VFD-HAD）等组合干燥技术。在这种组合干燥过程中，准确判断和控制不同干燥阶段的切换时机至关重要，而水分转移点正是决定最终产品质量和能耗的核心参数。

在VFD-HAD过程中，水分转移点（即从VFD切换到HAD时的临界含水量）是决定风味成分变化的关键参数。如果在相对较高的水分转移点进行切换，材料会保留较高的内部含水量，这容易导致后续HAD过程中细胞塌陷，从而使原本封装在细胞中的挥发性风味前体（如有机硫化合物前体和不饱和脂肪酸）释放出来，导致热敏性VOCs降解。同时，高含水量需要更长的HAD时间，从而促进美拉德反应和脂质氧化反应，产生新的VOCs（Han等人，2024年）。相反，如果水分转移点过低，则在VFD阶段需要去除更多的水分，这将削弱组合干燥过程的节能优势（Harguindeguy & Fissore，2021年）。因此，精确控制水分转移点本质上涉及调节干燥后期热驱动化学反应的强度和进程，以平衡风味保留和能源效率。然而，调节这一核心参数时还必须充分考虑细香葱本身的结构和成分特性。细香葱叶片和茎部在组织结构和营养成分方面存在显著差异（Dai等人，2022年），这意味着它们对干燥条件的适应性和对VOCs的响应模式也有所不同。因此，有必要根据这些组织结构和营养成分的差异建立差异化的干燥工艺，以实现精准加工。

随着风味分析技术的快速发展，顶空气相色谱-离子迁移谱（HS-GC-IMS）已成为检测食品中VOCs的重要工具，因为它具有较高的分离效率、快速的响应时间和易于操作的特点（Niu等人，2025年）。然而，与成熟的顶空固相微萃取-气相色谱-质谱（HS-SPME-GC–MS）光谱库系统相比，HS-GC-IMS的数据库资源不足。为了解决这个问题，电子鼻（e-nose）、HS-GC-IMS和HS-SPME-GC–MS等多技术结合的方法逐渐受到关注。HS-SPME-GC–MS作为一种常规的蔬菜VOCs分析技术，能够通过离子碎片信息进行准确的定性和定量分析。而HS-GC-IMS则凭借其快速性、灵敏度和易于操作的特点，常用于样品的快速鉴别，并提供C?-C??化合物的响应强度数据，有效补充了HS-SPME-GC–MS的分析结果（Wang等人，2020年）。电子鼻的检测结果可用于验证上述两种技术所得到的VOCs种类鉴定结论。例如，Zhu等人（2025年）利用电子鼻、HS-GC-IMS和HS-SPME-GC–MS结合深度学习技术追踪了烤核桃中的挥发性物质动态。在数据分析领域，传统的统计方法（如回归分析和主成分分析）在处理高维和非线性数据时存在模型泛化能力弱和特征相互作用识别能力有限的局限性。相比之下，随机森林（RF）通过整合多棵决策树构建了一个监督学习模型，表现出出色的抗过拟合性能和对高维数据的适应性，并具备定量评估特征重要性的能力，因此在复杂VOCs的筛选中受到青睐（Niu等人，2025年）。在我们之前的研究中，我们研究了VFD和催化红外干燥的结合对细香葱叶片和茎部VOCs动态的影响，使用了GC–MS和化学计量方法（Han等人，2024年）。然而，关于组合干燥过程中水分转移点如何调控细香葱不同部位VOCs的机制仍存在研究空白。特别是，目前缺乏利用电子鼻、HS-GC-IMS、HS-SPME-GC–MS和机器学习技术多分析方法探索不同细香葱组织中VOCs变化及其调控机制的研究。

因此，本研究创新性地采用了分阶段干燥策略，系统研究了不同水分转移点下细香葱叶片和茎部VOCs的变化模式以及关键风味化合物的形成机制。首先，通过低场核磁共振（LF-NMR）监测了干燥过程中的水分状态分布特征。随后，利用电子鼻、HS-GC-IMS和HS-SPME-GC–MS检测VOCs及其相对含量。接着，应用结合气味活性值（OAV）的RF算法筛选关键VOCs。最后，基于含水量、理化指标和关键VOCs进行了多元数据分析，推断出细香葱叶片和茎部中8种关键VOCs的潜在代谢途径。本研究的结果将有助于全面阐明组合干燥过程中水分转移点对细香葱不同部位VOCs变化的影响，为优化细香葱的精准干燥工艺提供理论基础。

材料与试剂

本研究中使用的细香葱（Allium schoenoprasum L. cv. ‘sijixiaoxiangcong’）种植于中国江苏省镇江市。它们在商业成熟期（植株高度：35±5.7厘米，叶片年龄：35–40天）收获，并在收获后24小时内运往市场。当天购买的细香葱在20℃下1小时内送达实验室，然后密封包装并存放在4±1℃的冰箱中避光保存，相对湿度

真空冷冻干燥过程中细香葱叶片和茎部的水分状态与分布

VFD过程中水分状态的变化对脱水细香葱产品的质量属性有着决定性影响。图1A-D显示了VFD过程中细香葱叶片和茎部的LF-NMR光谱。其中，T?松弛时间（图1A和B）和峰面积比（图1C和D）分别代表了细香葱中不同状态水的迁移性和含量。T?松弛时间与水的迁移性呈正相关，而峰面积比与水的含量呈正相关

结论

本研究创新性地应用VFD-HAD策略对细香葱叶片和茎部进行了差异化干燥，旨在系统研究不同水分转移点下这两部分VOCs的变化模式及其关键VOCs的形成机制。结果表明，LF-NMR用于监测VFD过程中叶片和茎部水分状态的分布特征。研究发现，细香葱的组织结构保持

CRediT作者贡献声明

韩敬仪：撰写——初稿、验证、软件、方法论、概念构建。梁家康：资源获取、数据管理。于晓杰：数据管理。陈莉：验证、数据管理。冯亚斌：验证、数据管理。杨振峰：验证、数据管理。阿萨德·穆克塔尔：撰写——审稿与编辑。阿尔伯特·阿布格里：撰写——审稿与编辑。周存山：验证、监督、项目管理、资金筹集。

利益冲突声明

作者声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文的研究结果。

致谢

本工作得到了国家重点研发计划（2024YFD210140202/0401）、江苏省农业科技创新基金（CX(24)3041）和江苏省现代农业科技计划重点项目（一般项目）（BE2023344）的支持。