利用气相色谱法揭示香味的分子基础

来源：news medical|作者：Christian Zerfaß|2019-10-14 |翻译：聚生物

香味是食品和保健产品的重要特征。了解香水背后的科学仍然是一个复杂的挑战，因为众多的气味分子共同作用，共同形成一种独特的香味。

先进的色谱方法已被广泛用于从不同来源鉴别挥发性气味，分析方法也在不断进步，以提供更好的见解。

来自意大利、德国和美国的研究人员回顾了多维气相色谱法(MD-GC)与系列检测系统结合的气味分析技术的发展现状，对什么是令人愉悦的香味提供了深刻的见解。

香味是食品和保健产品的重要特征。了解香水背后的科学仍然是一个复杂的挑战，因为众多的气味分子共同作用，给出一种独特的香味。这篇综述发表在《Analytical Chemistry》（分析化学趋势）杂志上。

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在做出购买决定之前，你是否闻到过某种食品的味道?食物的香味是决定我们是否喜欢它的关键。香味背后的科学原理出奇地复杂，通常十种或数百种挥发性化合物共同定义了我们所感知的气味。然而，与闻最浓的化合物不同的是：事实上，许多气味在低浓度时被认为是令人愉快的，而在高浓度时就失去了吸引力。

因此，分析构成独特香气的挥发性化合物对分析科学家来说是一个挑战，因为他们必须以高度不同的浓度和高度的特异性来鉴定化合物。

对于色谱技术来说，这带来了一个重大的挑战，因为它将面临将具有相似化学性质的分子分离的挑战，这需要先进的多维分离技术和特定的多维检测系统。

来自意大利、德国和美国的合作，由副教授Chiara Cordero领导，回顾了双和多维气相色谱（2D/MD-GC）与各种检测器结合的最新进展，作为详细了解香味成分的机会。

多维气相色谱—一个挑战

气味分析的最初挑战是收集香味分子。由于许多气味剂具有挥发性且水溶性较低，通常采用顶空（气相）取样，随后通过固相或液相萃取方法捕获挥发性化合物。

一旦准备好进行气相色谱分析，柱长和固定色谱相是分离气味混合物的关键。然而，一个单独的GC柱常常不能有效地分离化合物进行识别和定量。

因此，普遍使用多维气相色谱系统，例如，第一气相色谱柱分离基于疏水相互作用的化合物，第二柱分离基于亲水相互作用的化合物。

这类二维（2D）方法可以利用气味分子的正交理化特征，从而达到更好的分离效果，两种化合物同时具有相似的疏水性和亲水性特征的可能性大大降低。

多维气相色谱法面临的挑战是需要合适的多阶段色谱分离时间。

在多维气相色谱中，第一维柱上的样品被立即注入到第二柱中进行分离，这意味着第二维的色谱必须是快速的。这通常是通过在第二维度使用更短和更薄的色谱柱来实现的，平衡了分离速度和效率。然而，这意味着在需要控制的交界处会出现压力跃变。

然而，一旦得到控制，一些研究人员已经表明，它们实际上可以用来提高分离效率。综述了先进的气相色谱方法，如热和流量调制器的集成，以进一步提高多维气相色谱系统的分离效率。

多维探测数据的计算机辅助分析解读

除了分离复杂的气味混合物，气相色谱法还提供了同时分析多个检测系统样品的能力。例如，分离出的样品可以用不同的、常用的检测器如串联质谱(MS/MS)和火焰离子化检测器(FID)进行分离和测量。显然，这会生成需要计算方法来解释的多维检测信息。

因此，本文作者围绕Cordero教授综述了化学计量学的统计方法，以结合多维数据，自动识别不同香味的化合物特征。

所采用的方法包括聚类和回归算法以及主成分分析，以便根据不同检测器测量的理化参数识别化合物，并同时读出样品混合物的关键化合物和浓度分布(即主成分)。

毫无疑问，在复杂香料混合物的分析方面已经取得了令人印象深刻的进展，该领域仍在朝着改进化合物分离和数据分析方法的方向发展。多维色谱数据的计算机辅助数据解释的自动化工作在使这种分析可用于更多的日常工作中，有助于理解和鉴定来自不同来源和产品的香料混合物方面具有巨大的前景。

Source

Cordero C et al., Characterization of odorant patterns by comprehensive two-dimensional gas chromatography: A challenge in omic studies. Trends in Analytical Chemistry 2019, 113, 364-378; DOI: 10.1016/j.trac.2018.06.005.

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