SPME-GC-MS联用法区分不同类别白菜

doi:10.7506/spkx1002-6630-201424043

食品科学

SPME-GC-MS联用法区分不同类别白菜

李晓颖，马茜，王叶，陈修红，*

中国农业大学食品科学与营养工程学院，北京 100083

出版日期:2014-12-25 发布日期:2014-12-29
通讯作者: 王军
基金资助:
北京市科学技术委员会资助课题（Z121100000312080）

Discriminant Analysis of Different Kinds of Chinese Cabbages by SPME-GC-MS

LI Xiao-ying, MA Qian, WANG Ye, CHEN Xiu-hong, WANG Jun*

College of Food Science and Nutritional Engineering, China Agricultural University, Beijing 100083, China

Online:2014-12-25 Published:2014-12-29
Contact: WANG Jun

摘要/Abstract

摘要：

利用固相微萃取-气相色谱-质谱（solid phase microextraction-gas chromatograph-mass spectrometry，SPMEGC-MS）分析方法测定普通白菜、绿色白菜、甲醛处理白菜中挥发性风味物质，对其中14 种物质进行定性与面积归一化分析，并结合判别分析（discrimant analysis，DA）方法，利用其指纹特征峰对这3 类白菜进行聚类建模分析，聚类分析效果明显。随机抽取绿色白菜和甲醛白菜做预测判别分析，准确率在95%以上。结果表明：SPMEGC-MS结合DA是一种对白菜类别判别有效的方法，可为白菜样品品质与安全分析提供参考。

关键词: 白菜, 风味物质, 固相微萃取, 气相色谱-质谱联用, 判别分析

Abstract:

A method of SPME coupled with GC-MS was developed and applied for the determination of flavor compounds
in three kinds of Chinese cabbages, including ordinary cabbages, green cabbages, and cabbages treated with formaldehyde.
A total of 14 compounds in the cabbages as characteristic peaks were identified and quantified by area normalization method.
A clustering model was established with the data of the characteristic peaks by discriminant analysis (DA). The randomly
selected samples were used to verify the accuracy of prediction for Chinese cabbage types. The results showed that the
accuracy rate was more than 95%. Hence, SPME-GC-MS combined with DA analysis was effective for judging Chinese
cabbage types, which provided a scientific reference for analyzing the safety and quality of Chinese cabbages.

Key words: Chinese cabbage, flavor compounds, solid phase microextraction, gas chromatograph-mass spectrometry, discriminant analysis

中图分类号:

TS201.6

李晓颖，马茜，王叶，陈修红，王军*. SPME-GC-MS联用法区分不同类别白菜[J]. 食品科学, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201424043.

LI Xiao-ying, MA Qian, WANG Ye, CHEN Xiu-hong, WANG Jun*. Discriminant Analysis of Different Kinds of Chinese Cabbages by SPME-GC-MS[J]. FOOD SCIENCE, doi: 10.7506/spkx1002-6630-201424043.

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