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摘要：为建立一种无损检测草莓品质等级的方法，分别将草莓在20 ℃（常温）和4 ℃（低温）条件下贮藏，对草莓进行感官评价，测定质量损失率和硬度以确定其品质等级，提取电子鼻响应信号并进行分析。结果显示：电子鼻传感器阵列所含的10 个传感器响应信号与草莓品质等级相关，大多数传感器与品质等级具有显著相关性。对于常温组和低温组，主成分分析都能够正确区分不同品质等级的草莓果实；通过Fisher判别建立的回归函数对草莓常温组一级、二级、腐败级品质的判别总体准确率为97.5%；对低温组一级、二级、腐败级品质的判别总体准确率为93.3%。结果说明应用电子鼻技术实时监测草莓采后贮藏和流通过程中的品质变化具有可行性。

(College of Food Science and Technology, Nanjing Agricultural University, Nanjing 210095, China)

Abstract: A nondestructive method to predict the postharvest quality of strawberry fruits was proposed. Strawberry fruits were stored at 20 and 4 ℃, respectively. During the storage, sensory evaluation, weight loss and hardness of strawberry fruits were determined to evaluate the quality grade and the aroma components were analyzed by electronic nose. The correlation analysis between the responses of 10 sensors and quality grade showed that most of the sensor responses had a significant correlation with quality grade. Principal component analysis of sensor responses showed that electronic nose could be used to distinguish among different quality grades of strawberry fruits. Based on Fisher classifier method, the quality of strawberry fruits stored at room temperature could be classified at an accuracy of 97.5% for three different grades. Strawberry fruits stored at low temperature achieved classification accuracy of 93.3% based on electronic nose analysis. Therefore, electronic nose is applicable to monitor the quality of strawberry fruits during storage and transportation.

Key words: strawberry; physicochemical indexes; quality grade; electronic nose; prediction

中图分类号：TS255.2 文献标志码：A 文章编号：1002-6630（2014）18-0105-05

草莓（Fragaria ananassa Duchesne）是一种非呼吸跃变型果实，属于蔷薇科，草莓属。草莓含水量较高，皮薄肉嫩，采后在常温条件下极易失水皱缩，衰老变质，且易受病原菌侵染和机械损伤而腐烂，从而失去商品价值，限制了货架期[1]。目前针对草莓品质的检测技术已经有了快速的发展，但绝大部分都是破坏性检测，因此，非常有必要研究草莓的品质指标和无损检测参数的关系，建立基于无损检测技术的草莓品质评价体系。

电子鼻作为无损检测的一种重要手段，具有客观、准确、快捷地评价气味，重复性好的特点[2]，已广泛用于农畜产品的品质检测和分级，如食用油的检测[3-6]、水产品的检测[7-10]、蛋类检测[11-12]、肉类检测[13-16]等。在水果采后品质预测方面也取得了长足进展，朱娜等[17]对草莓分别接种灰霉、扩展青霉和根霉，电子鼻能在草莓感染霉菌的第2天将好果和病害果进行区分；Pallottino等[18]运用电子鼻技术对柑橘早期感染青霉菌和绿霉菌的果实进行判别，结果表明偏最小二乘判别分析能很好地区分青霉菌感染和非感染的样品；惠国华等[19]利用电子鼻技术预测梨的新鲜度，结果显示电子鼻响应信号和梨的新鲜程度存在显著相关性。本实验分别在20、4 ℃，85%～90%相对湿度条件下，以不同保藏时间的草莓为研究对象，采用电子鼻技术，研究气味与草莓品质等级的关系，通过主成分分析、多元统计相关性分析、Fisher判别建立了基于草莓气味的品质等级预测模型，从而确立一种基于电子鼻判别草莓品质等级的无损检测方法。

实验材料为八成熟的‘红颜’草莓。于2013年4月1日采自南京锁石村草莓园，选择大小基本一致、着色均匀，无表面损伤的草莓。运回实验室后将草莓平均分成两组，分别在20 ℃常温组、4 ℃低温组，相对湿度85%～90%条件下贮藏。

PEN3型便携式电子鼻德国Airsense公司；LW203型电子天平意大利BEL公司；FT-011型硬度计意大
利Affri公司。

参照程赛等[20]的方法。每次测3 组，每组30 个果实。常温组每天测量，低温组每隔2 d测量一次。按下式计算质量损失率：

常温组：每天取出常温贮藏的草莓，一个样本（含3 颗草莓）放入250 mL烧杯中，并用锡箔纸封口，设30 个平行，在20 ℃中静置10 min后提取电子鼻响应值[17]，连续测定4 d，共120 个样本；低温组：每隔2 d将草莓从冰箱取出，多次预实验表明，于20 ℃、85%～90%相对湿度条件下回温2 h，草莓果实内部温度能达到20 ℃，然后将3 颗草莓（为一组样本）放入250 mL烧杯中，用锡纸封口，设30 个平行，于20 ℃中静置10 min后提取电子鼻响应值，测至15 d（检测6 次），共180 个样本。多次预实验确定实验参数如下：流速120 mL/min、测定时间60 s、洗气时间110 s、样品准备时间5 s、自动调零时间5 s。实验发现传感器响应值在50 s左右趋于稳定，所以选择55 s处的响应值用于数据分析。以不放草莓的空杯为校准样，数据分析时测定值需扣除校准样品值。电子鼻检测后的样品用于感官评价和硬度测定。

常温组每天（低温组每隔2 d）取电子鼻检测后的草莓60 颗，由 10 位感官评定人员进行打分，草莓果实感官评定参照龚军等[21]的方法，结果取平均值。感官质量评分标准见表1，规定草莓品质一级为80～100 分，二级为60～80 分，腐败级（失去商品价值）为小于60 分。

参照文献[20]方法，用FT-011型果实硬度计测量，常温组每天（低温组每隔2d）取电子鼻检测后的草莓30 颗，测量草莓赤道部位的硬度，每颗草莓测量2 次，计算平均值。

采用电子鼻自带的Winmuster软件进行主成分分析（principal component analysis，PCA），SPSS 18进行相关性分析及Fisher判别分析，利用Excel进行其他分析。

草莓采摘当天果型饱满，颜色亮丽，香气浓郁，20 ℃条件下贮藏1 d后，果实除颜色稍有加深外，其他指标无明显变化，口感依然很好，第0、1天草莓感官评定得分均值分别为95、81，根据评分标准品质为一级
（L一级）；贮藏2 d后出现水渍状斑点，颜色变暗，果肉部分变软，口感变差，但仍可食用，第2天草莓感官评定得分均值63，根据评分标准品质为二级（L二级）；贮藏第3天，果面表面出现黄褐色斑点，随后，腐烂加速，果实表面出现白色和灰色菌丝，交叉感染严重，第3天草莓感官评定得分均值为20，根据评分标准为腐败级（L腐败级，失去商品价值）。另外，4 ℃条件下贮藏第0、3、6天的果实颜色鲜亮，口感好，感官评定得分分别为95、93、84，品质为一级；第9、12天的果实颜色虽未出现较大变化，但表面出现水渍状斑点，口感也有所下降，感官评定得分分别为69、66，品质为二级；贮藏15 d后的果实软化严重，有较多汁液外流，开始腐烂，感官评定得分为49，品质应为腐败级（失去商品价值）。

草莓含水量是评价草莓商品性的重要指标之一。草莓皮薄，表面积大，且表面没有蜡质和角质结构防止水分散发，因此草莓采后失水速度较快。新鲜草莓含水量在90%左右，室温条件下每天失水2.17%～2.65%，当草莓失水5%左右时失去商品价值[22]。由图1可知，草莓常温贮藏0～2 d期间质量损失率缓慢上升，但未超过5%，从第3天开始，质量损失率开始明显增加，超过5%，失去商品价值，这与感官评价结果一致。低温贮藏，前9 d质量损失率很小，从第9天开始质量损失率明显增加，15 d后质量损失率超过5%，失去商品性，这与感官评价结果一致。

果实硬度直接影响草莓果实品质和商品性，也是采后贮藏品质评价的重要方面。草莓果实采后随着贮藏时间的延长，逐渐衰老软化，硬度下降[22]。由图2可知，常温组第1天硬度变化较小，低温组贮藏前6 d硬度基本无变化，说明果实品质变化不大，后期硬度快速下降，这也与感官评价结果具有一致性。

通过感官评价和质量损失率、硬度的检测结果可以确定20 ℃贮藏第0、1天的草莓品质等级为一级，第2天为二级，3 d后为腐败级；4 ℃贮藏第0、3、6天的草莓品质等级为一级，第9、12天为二级、15 d后为腐败级。

图3为草莓的电子鼻响应图，图中每条曲线代表1 个传感器，共有10 个传感器，分别为W1C（S1：对芳香型化合物敏感）、W5S（S2：对氮氧化物敏感）、W3C（S3：对氨类、芳香型化合物敏感）、W6S（S4：对氢气敏感）、W5C（S5：对烷烃、芳香型化合物敏感）、W1S（S6：对烃类敏感）、W1W（S7：对硫化氢、萜烯类敏感）、W2S（S8：对醇类敏感）、W2W（S9：对有机硫化物敏感）、W3S（S10：对烷烃敏感）[23]。曲线上的点表示挥发性物质进入电子鼻时传感器相对电导率（G/G0）随检测时间的变化情况，响应气体体积分数越大，G/G0的值越偏离1（大于或者小于1），如果浓度低于检测限或者没有感应气体，则该比值接近甚至等于1[24]。由图3可知，在检测初始阶段相对电导率上升或下降较快，一定时间后逐渐趋于平缓。且S1、S3、S5、S6及S8和其他传感器相比有更大的变化值，说明这5个电子鼻传感器对草莓挥发性物质的响应明显，电子鼻对草莓气味敏感。

Table 2 Correlation of strawberry quality grade and sensor response values at 20 ℃ storage condition

注：L.品质等级；**.极显著相关（P＜0.01）；*.显著相关（P＜0.05）。下同。

为了衡量草莓品质等级与传感器响应信号的关系，利用SPSS对草莓的不同品质等级的电子鼻响应信号进行相关性分析。由表2、3可知，常温组除S2和S4，低温组除S2的响应信号与品质等级基本无关外，其他传感器响应信号与品质等级均有一定相关性，相关系数均达到显著水平，说明电子鼻响应信号和草莓品质等级具有高度相关性，应用电子鼻技术预测草莓品质等级具有可行性。

Table 3 Correlation of strawberry quality grade and sensor response values at 4 ℃ storage condition

Fig.4 Principal component analysis of strawberry quality grade at
20 ℃ storage condition

Fig.5 Principal component analysis of strawberry quality grade at
4 ℃ storage condition

由于本实验所用电子鼻系统具有10 个不同的传感器，提供的整体信息会发生重叠，因此使得在高维空间中研究样本的规律性变得复杂。主成分分析能通过降维，将多个变量间的变化转为较少的几个变量，这样在保证原来所有变量信息完整的情况下使得分析变得简单。由图4、5可知，无论是低温组还是常温组，主成分分析可将不同品质等级果实完全区分开来，且不同等级草莓样品点分布差别很大，这可能是由于草莓质量的下降伴随腐败的发生，而无氧呼吸加强，乙醇、乙醛等挥发性物质累积是水果组织败坏后发生的重要生理生化变化。同理，草莓在品质败坏过程中挥发性物质可能发生了较大变化，具体物质的确定还需后续结合气-质联用技术进一步分析。

Table 4 Discrimination of training and testing sets for validating the predictive model for evaluating postharvest quality grade of
strawberry fruits by aroma

Fisher线性判别分析方法是模式识别中一种行之有效的特征提取方法，通过将原始变量投影到最佳的方向上，以实现区分训练集中不同类别的样本的最佳区分[25]。随机取常温组、低温组每次测量的20 个样本（常温组共测4 次80 个样本，低温组共测6 次120 个样本）进行不同品质等级的草莓果实传感器响应值分析，利用逐步回归法（P＜0.05时引入变量，P＞0.1时剔除该变量）进行基于马氏距离的判别分析。常温组引入S4、S6、S7、S8、S9和S10作为变量时，判别模型具有最高的准确率；低温组引入S3、S5、S6、S7、S8、S9和S10作为变量时，判别模型具有最高的准确率。所得不同品质等级的Fisher判别式为：

式中：S3～S10代表传感器的响应值；Y一级、Y二级和Y腐败级为基于电子鼻响应的不同品质等级的投影取值，下标为草莓果实的品质等级，Y值最大组则代表其属于哪个品质等级。

该模型Willks λ检验结果：变量P值均小于0.000 1，模型整体P值小于0.000 1，说明所建模型具有统计学意义。将未知样品电子鼻响应信号对应值带入判别式，得出Y值最大的组即为其品质等级。用常温组、低温组每次测量剩余的10 个样本（常温组共测4 次40 个样本，低温组共测6 次60 个样本）对所得模型进行验证，结果见
表4，常温建模组总体准确率为98.8%，验证组总体准确率为97.5%；低温建模组总体准确率为95.0%，验证组总体准确率为93.3%。说明该模型能较好地判别草莓不同品质等级。

3.1 通过感官评价、硬度、质量损失率的测定，确定20 ℃条件下贮藏第0、1天的草莓品质等级为一级；贮藏第2天的草莓品质等级为二级；贮藏3 d后的草莓品质等级为腐败级。4 ℃条件下贮藏，第0、3、6天的草莓品质等级为一级；贮藏第9、12天的草莓品质等级为二级；贮藏15 d后的草莓品质等级为腐败级。

3.2 多元线性相关性分析结果显示，大多数传感器响应信号与品质等级具有显著性相关，说明基于电子鼻技术预测草莓品质等级具有可行性。

3.3 主成分分析能够正确区分不同品质等级的草莓果实，其中常温组第1、2主成分的累计贡献率达到99.52%；低温组第1、2主成分的累计贡献率达到98.34%。通过Fisher判别建立的回归函数对常温组一级、二级、腐败级品质的判别总体准确率为97.5%；对低温组一级、二级、腐败级品质的总体准确率为93.3%。本研究结果说明电子鼻技术可以预测草莓采后品质败坏，在实时监测草莓采后贮藏和流通过程中的品质变化具有可行性。

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脱落酸处理对赤霞珠和烟73葡萄果皮
花色苷组分的影响

栾丽英1，张振文1,2，惠竹梅1,2,*，房玉林1,2，霍珊珊1

（1.西北农林科技大学葡萄酒学院，陕西杨凌 712100；2.陕西省葡萄与葡萄酒工程技术研究中心，陕西杨凌 712100）

摘要：目的：比较赤霞珠和烟73葡萄果皮花色苷组分的差异，以及脱落酸（abscisic acid，ABA）处理提高果实着色前提下，对两个品种果皮花色苷组分的影响。方法：以烟73和赤霞珠为试材，在着色前期用200 mg/L ABA处理果穗，对照用清水代替激素。成熟采收后，提取果皮中花色苷，利用高效液相色谱-质谱联用方法，对花色苷组分进行定性和定量检测，然后进行比较分析。结果：对照中共检测到16 种花色苷，其中烟73果皮花色苷组分检测到15 种，含量为8 400.9 mg/kg，赤霞珠检测到12 种，含量为1 131.9 mg/kg。ABA处理显著提高了两品种果皮花色苷总量：烟73提高至10 380.2 mg/kg，赤霞珠提高至1 470.2 mg/kg。花色苷各大类总量也在不同程度得到提高。结论：烟73和赤霞珠两个不同葡萄品种间花色苷种类和含量存在显著差异。ABA处理显著提高了两品种果皮花色苷总量，并且不同种类花色苷含量均在不同程度得到提高，从而促进果实着色。

关键词：脱落酸；烟73；赤霞珠；花色苷；葡萄

Effect of Abscisic Acid on Anthocyanin Composition of Grape Skins from Yan 73 and Cabernet Sauvignon

LUAN Li-ying1, ZHANG Zhen-wen1,2, XI Zhu-mei1,2,*, FANG Yu-lin1,2, HUO Shan-shan1

(1. College of Enology, Northwest A & F University, Yangling 712100, China;

2. Shaanxi Engineering Research Center for Viti-Viniculture, Yangling 712100, China)

Abstract: Objective: To evaluate the difference in the anthocyanin composition of grape skins from two cultivars, and the effects of abscisic acid (ABA) treatment used for enhancing color development in grape fruits on anthocyanins compounds of their skins. Methods: Yan 73 and Cabernet Sauvignon grapevines were used in this experiment. Two treatments, a control (water) and an application of 200 mg/L ABA, were applied on pre-veraison clusters. The anthocyanins in the skins of harvested fruits were extracted, and analyzed qualitatively and quantitatively by high performance liquid chromatography (HPLC) and mass spectrometry (MS). Results: A total of 16 anthocyanins were identified from the control skins, including 15 ones (8 400.9 mg/kg) in Yan 73 and 12 ones (1 131.9 mg/kg) in Cabernet Sauvignon. After ABA treatment, the anthocyanins contents of Yan 73 and Cabernet Sauvignon were distinctly enhanced to 10 380.2 and 1 470.2 mg/kg, respectively. All categories of anthocyanins were increased to different levels. Conclusions: The composition and contents of anthocyanins in grape skins were different between Yan 73 and Cabernet Sauvignon. The anthocyanin contents of the two cultivars were significantly increased by ABA treatment, and the contents of different anthocyanins categories were enhanced to different levels; as a result, fruit color development was promoted.

Key words: abscisic acid; Yan 73; Cabernet Sauvignon; anthocyanins; grape

中图分类号：S663.1 文献标志码：A 文章编号：1002-6630（2014）18-0110-05

doi:10.7506/spkx1002-6630-201418022

花色素苷是一种水溶性黄酮类色素，是红色、紫色和蓝色果面色泽的主要构成物，在特定条件下呈现黑色[1]。葡萄果皮花色苷不但含量高，而且种类多，葡萄花色苷作为一种天然食用色素，安全、无毒，且具有降低肝脏及血清中脂肪含量、抗氧化、防止动脉硬化、抗变异、抗肿瘤、抗过敏、保护胃黏膜、延迟血小板凝集等多种生理和药用活性功能[2-4]。葡萄果实的颜色对酿酒和鲜食品种都有作用，果实着色好坏是影响其价格和市场竞争力的重要因素，也是衡量果实品质的重要指标[5]。葡萄果实中的花色素苷在发酵过程进入到葡萄酒中，使葡萄酒呈现鲜亮的色泽，颜色作为葡萄酒的第一感官品质，在很大程度上影响着消费者的选择心理和对其他感官品质的评价，并且花色苷对葡萄酒的质量和营养价值的作用更大[6-8]。果实的着色过程不仅受植物本身的遗传因素调控，也受外部因素，如光照、温度、植物生长调节剂等的影响[1,9]。目前很多研究指出，脱落酸（abscisic acid，ABA）能显著促进各种葡萄品种果实成熟和花色苷合成，提高果实含糖量以及花色苷总量[10-18]，但是鲜有研究具体指出ABA处理对葡萄中花色苷单体物质的种类和含量等方面的影响。

本研究中选用了被广泛栽培的酿酒品种赤霞珠和中国自主选育的红色染色品种烟73，研究这两个不同品种果皮花色苷物质组分的区别，以及ABA处理对两品种果皮花色苷物质种类和含量的影响。旨在讨论品种对花色苷组分的影响，以及外源激素ABA对两个品种果皮花色苷物质的组分和含量的影响，也为进一步研究ABA调控花色苷合成机理提供一定理论参考。

1 材料与方法

1.1 材料与试剂

实验在陕西省咸阳市泾阳县白王镇酿酒葡萄基地进行，供试品种为欧亚种酿酒葡萄赤霞珠（Cabernet Sauvignon）和我国自主选育的染色品种烟73，2006年定植，南北行向，株行距为0.8 m×2.5 m，单干双臂整形，选择树势中庸、挂果一致的植株，采用正常的田间管理。

500 mg（＋）-ABA 美国Sanland公司；甲醇、甲酸、乙腈、乙酸（均为色谱纯）美国Fisher公司；二甲花翠素-3-O-葡萄糖苷标样法国Extrasynthese SA公司。

1.2 仪器与设备

UV-1800型紫外-可见光分光光度计日本岛津公司；5804R低温冷冻离心机德国Eppendorf公司；1100 高效液相色谱-质谱仪美国Agilent公司。

1.3 方法

1.3.1 材料处理

选用植物生长调节剂200 mg/L ABA，以清水代替植物激素为对照（CK）。植物激素（或清水）用98%的乙醇溶解后稀释到适宜质量浓度，乙醇最终含量为0.1%（体积分数），用吐温-80作为展开剂，最终含量为0.1%（体积分数）。其中ABA处理质量浓度是根据本课题组之前实验研究结果[18]选定，该质量浓度使果实总花色苷显著提高。选取生长发育长势一致的植株和果穗，每棵植株从不同方位选15～20穗长势一致的果穗挂牌，转色前期（2011年7月2日）分别对赤霞珠和烟73进行喷施处理，激素溶液在挂牌果穗上均匀喷施，直至滴水为止。设3 个重复，每个重复10 株葡萄。

1.3.2 葡萄样品的采集

于2011年7月2日处理前，采集各处理区样品。以后约7 d采样一次，测定葡萄的糖、酸，以及总花色苷，直至果实采收，赤霞珠葡萄采收期为8月31日；烟73葡萄采收期为8月16日。样品采集时间为早晨8:00—10:00。采样时各处理小区分别采样，每个重复选一棵植株，从上中下不同方位采3～4 穗，共采9～10 穗，采后立即放入冰盒，带回实验室后，将每个重复的果穗剪成果粒并混合均匀。

1.3.3 葡萄果皮花色苷的提取

用镊子将葡萄果皮剥离，然后准确称取0.5 g的葡萄果皮加入10 mL含2%甲酸-甲醇溶液，避光超声提取10 min，然后在25 ℃的摇床中避光提取30 min，再以8 000 r/min转速4 ℃条件下离心8 min，将上清液收集于100 mL圆底烧瓶中（避光），以上步骤重复4 次，将合并的上清液避光30 ℃条件下旋转蒸干，残渣用流动相（V（流动相A）∶V（流动相B）=9∶1）转移出来，定容至10 mL，－40 ℃条件下避光保存备用，样品进样前用0.45 μm虑膜过滤[19]。

1.3.4 花色苷组分的定性、定量分析

样品的检测工作在中国农业大学食品科学和营养工程学院葡萄与葡萄酒研究中心进行，定性工作是在该研究中心建立的“葡萄与葡萄酒花色苷HPLC-UV-MS-MS指纹普库”的基础上，结合保留时间和文献资料对样品中的花色苷物质进行定性；定量方法是作二甲花翠素葡萄糖苷的标准曲线，并以其为外标物进行定量计算，所有检测出的花色苷类物质均以二甲花翠素葡萄糖苷的含量计[20]，高效液相色谱-质谱分析条件参考He Jianguo[21]、程国利[22]等的研究。

高效液相色谱-质谱条件：样品经过0.45 μm膜过滤后直接进入Agilent 1100高效液相色谱-质谱分析，每样品重复3 次。色谱柱：Kromasil 100-5C18（250 mm×4.6 mm，5 μm）；流动相A相：水-甲酸-乙腈（92∶2∶6，V/V）；B相：水-甲酸-乙腈（44∶2∶54，V/V）。检测波长：525 nm；样品进样量：30 μL；流速：1.0 mL/min；柱温：50 ℃。洗脱程序：0～4 min，6%～10% B；4～12 min，10%～25% B；12～13 min，25% B；13～20 min，25%～40% B；20～35 min，40%～60% B；35～40 min，60%～100% B；40～45 min，100%～6% B。质谱采用电喷雾离子源，负离子模式，离子扫描范围：200～1500 m/z；雾化气压力：35 psi；干燥气流速：10 L/min；干燥气温度：350 ℃；Trap ICC：30 000 u；碰撞电压1.00 V。

1.4 数据处理

实验数据采用SPSS数据处理软件和Excel进行处理，差异显著性分析采用Duncan新复极差法。

2 结果与分析

2.1 赤霞珠和烟73果皮花色苷比较

表 1 ABA处理对烟73和赤霞珠果皮花色苷组分含量的影响

Table 1 Effect of ABA treatment on anthocyanin contents of grape skins from Yan 73 and Cabernet Sauvignon

mg/kg

序号	物质名称	烟73		赤霞珠
序号	物质名称	CK	ABA处理	CK	ABA处理
1	花翠素葡萄糖苷	177.40±14.46b	240.17±3.23a	38.54±1.28b	78.56±7.53a
2	花青素葡萄糖苷	nd	nd	13.97±0.65b	20.70±0.25a
3	甲基花翠素葡萄糖苷	597.90±54.13b	744.89±3.71a	44.52±0.73b	67.54±6.69a
4	甲基花青素葡萄糖苷	788.77±29.92b	1157.33±9.24a	81.35±2.07b	99.94±3.33a
5	二甲花翠素葡萄糖苷	2 561.61±52.45b	3 069.76±85.61a	417.51±9.61b	494.17±22.42a
6	花翠素乙酰化葡萄糖苷	412.77±25.74b	570.01±22.38a	70.27±1.06b	101.02±0.85a
7	花青素乙酰化葡萄糖苷	53.52±4.53b	67.76±5.24a	nd	nd
8	4-乙醛二甲花翠素葡萄糖苷	41.14±3.38b	175.28±12.04a	nd	nd
9	甲基花翠素乙酰化葡萄糖苷	213.80±14.11b	239.21±1.68a	20.42±1.14b	31.79±2.25a
10	甲基花青素乙酰化葡萄糖苷	168.58±13.41b	254.40±23.66a	32.92±3.84b	52.06±3.38a
11	二甲花翠素乙酰化葡萄糖苷	970.56±3.50b	1 044.15±16.73a	282.93±6.03b	359.88±19.45a
12	二甲花翠素咖啡酰化葡萄糖苷	43.11±0.86a	44.29±1.37a	nd	nd
13	甲基花翠素香豆酰化葡萄糖苷	86.47±5.13b	100.59±1.68a	20.75±0.89b	17.51±0.26a
14	甲基花青素香豆酰化葡萄糖苷	128.79±4.56b	189.85±9.86a	16.35±0.21b	23.39±0.33a
15	二甲花翠素香豆酰化葡萄糖苷	807.55±22.76b	1 019.26±65.43a	92.34±0.17b	123.68±1.92a
16	2-羟基-4-乙烯基苯酚二甲花翠素葡萄糖苷	1 348.93±25.09b	1 463.21±29.58a	nd	nd
	总量	8 400.90±151.68b	10 380.17±211.96a	1 131.87±19.22b	1 470.23±62.46a

注：nd.未检测到。同行同一品种中不同的小写字母表示显著性差异
（P ＜0.05）。

花色苷是红葡萄酒中极为重要的组分之一，它的组成特征与葡萄品种也有很大的关系。实验中通过对赤霞珠和烟73葡萄果皮中花色苷的高效液相色谱-质谱联用分析，共检测到16 种花色苷，结果见表1。其中，赤霞珠果皮中检测到12 种花色苷（未检测到花青素乙酰化葡萄糖苷、4-乙醛二甲花翠素葡萄糖苷、二甲花翠素咖啡酰化葡萄糖苷和2-羟基-4-乙烯基苯酚二甲花翠素葡萄糖苷4 种），含量为1 131.9 mg/kg，烟73检测到15 种花色苷，含量为8 400.9 mg/kg，也证实品种对花色苷组分和含量有极其显著的影响。烟73是我国自主选育的染色品种，由检测结果也可以看出，其果皮中花色苷含量是赤霞珠果皮中的7.4 倍，并且由表1可以看出，两个品种检测到的花色苷组分含量都有几倍甚至10 倍以上的差异，因此在葡萄酒生产中烟73常作为染色品种对其他葡萄酒进行调色[23]。

通过对两个葡萄品种测定结果比较得到（图1），赤霞珠和烟73果皮花色苷均含有二甲花翠素类（malvidin derivatives，Mv）、花翠素类（delphinidin derivatives，Dp）、甲基花翠素类（petunidin derivatives，Pt）、花青素类（cyanidin derivatives，Cy）和甲基花青素类（peonidin derivatives，Pn）5大类，其中所占比例最高的均为Mv，达到70%左右，其次是Pn，所占比例最少的是Cy，仅占1%左右。可见Mv是赤霞珠和烟73葡萄中的主要花色苷聚集类型。并且在其他葡萄品种中Mv的比例也占有绝对优势，如西拉和黑比诺等，也说明这些品种参与此花色苷类生物合成的甲基转移酶活性都很强[24]。果实在成熟过程中，Cy和Dp两大类花色苷可以被转化成其他更稳定的形式[25]，因此，这两大类花色苷所占比例一般比较低。

不同小写字母表示差异显著（P＜0.05）。下同。

图 1 ABA处理对赤霞珠（A）和烟73（B）果皮5 大类
花色苷含量的影响

Fig.1 Effect of ABA treatment on the contents of five categories of anthocyanins in grape skins from Cabernet Sauvignon and Yan 73

根据花色苷的合成过程，可将葡萄果实中的花色苷分为两种类型，分别为3’-取代花色苷和3’5’-取代花色苷：3’-取代花色苷的B环上3’-位被羟基或甲氧基取代，而5’-位没有羟基或甲氧基取代；3’5’-取代花色苷的B环上3’和5’-位均被羟基或甲氧基取代。本研究中3’-取代花色苷包括花青素衍生物花色苷Cy和Pn两大类，3’5’-取代花色苷包括花翠素衍生物花色苷Dp、Pt和Mv三大类。赤霞珠和烟73两个品种果皮中3’-取代花色苷（Cy＋Pn）占花色苷总量比例分别为12.77%和13.57%，烟73果皮中3’-取代花色苷所占比例略高于赤霞珠。并且，赤霞珠和烟73果皮花色苷中，B环甲基修饰的花色苷（Pn＋Pt＋Mv）所占比例分别为89.16%和92.33%，烟73果皮花色苷的甲基化程度略高于赤霞珠。说明烟73果皮中参与3’-取代花色苷合成和B环甲基修饰的关键酶的基因表达或者酶活性较赤霞珠果皮高。

赤霞珠和烟73两个葡萄果皮中未酰化和酰化形式花色苷的含量和所占比例如图2所示。赤霞珠果皮中仅含有未酰化、乙酰化和香豆酰化3 类，而烟73果皮中还有咖啡酰化和其他类，共5 类。两个品种中，未酰化类花色苷含量最高（赤霞珠中为52.7%，烟73中为49.1%），这个跟Núñez等[26]在酿酒葡萄如赤霞珠、添帕尼优
（Tempranillo）和格拉西亚诺（Graciano）等果皮上得到的结果一致。其次是乙酰化类。因此不同品种之间花色苷组分的酰化方式不同，但是未酰化和乙酰化类的花色苷为主要组成。

2.2 ABA处理对赤霞珠和烟73果皮花色苷组分的影响

由表1可以看出，ABA处理显著提高了两个葡萄品种果皮花色苷的总量，分别为赤霞珠提高至1 470.2 mg/kg（约1.3 倍），烟73提高至10 380.2 mg/kg（约1.2 倍），并且大部分花色苷组分含量都有不同程度的提高。说明ABA可以显著促进葡萄着色，提高果皮中花色苷的含量，这与周金梅[10]、赵权[11]等的研究结果一致。

如图1所示，ABA处理后5 大类花色素苷的总量都得到显著提高，但是所占比例的变化有所不同，其中Mv在两个品种中所占比例均下降，Cy和Pn在两个品种中所占比例均得到提高。并且，ABA处理使赤霞珠和烟73果皮B环甲基修饰的花色苷（Pn＋Pt＋Mv）所占比例由对照组89.16%和92.33%，分别降低至86.38%和91.54%，使葡萄果皮花色苷甲基化程度有所降低。同时，ABA处理后3’-取代花色苷（Cy＋Pn）所占比例，赤霞珠由12.77%提高至13.34%，烟73由13.57%提高至16.08%；反之3’5’-取代花色苷（Mv＋Dp＋Pt）在两个品种中所占比例均减少。说明ABA处理对葡萄果皮中3’-取代花色苷合成的关键酶的基因表达或者酶活性的提高幅度大于对3’5’-取代花色苷的提高幅度。另外，ABA处理后Cy和Dp两大类花色苷所占比例有所提高，而这两类花色苷应该转化为其他更稳定的形式存在，说明将Cy和Dp转化为其他稳定花色苷所需酶的活力相对较低[25]。

图 2 ABA处理对赤霞珠（A）和烟73（B）果皮不同

结合形态花色苷含量的影响

Fig.2 Effect of ABA on the contents of different anthocyanin derivatives in grape skins from Yan 73 and Cabernet Sauvignon

由图2可以看出，ABA处理后，赤霞珠和烟73果皮不同结合形态花色苷的总量均有不同程度的提高，赤霞珠中3 大类总量均达到显著性提高：未酰化类提高了27.7%（提高165.0 mg/kg），乙酰化提高了34.0%（提高138.2 mg/kg），香豆酰化提高了27%（提高
35.1 mg/kg）；而烟73五大类中只有未酰化和香豆酰化两大类总量达到显著提高：未酰化提高了26.3%（提高1 086.5 mg/kg），香豆酰化提高了28.0%（提高
286.9 mg/kg）。但是处理对几种分类所占比例的改变是不同的，对赤霞珠品种，3 大类中只有乙酰化类所占比例有所提高，由35.9%提高至37.1%；而烟73果皮则是未酰化类和香豆酰化类所占比例有所提高，分别为未酰化类由49.1%提高至50.2%，香豆酰化类由12.2%提高至12.6%。因此ABA处理对不同品种中不同酰化方式的作用效果是不同的。

3 结论

烟73作为红色染色品种，其果皮中花色苷的总量极显著高于赤霞珠果皮，并且烟73果皮的花色苷物质种类较赤霞珠果皮中多。同时，烟73果皮中3’-取代花色苷和B环甲基化修饰的花色苷所占比例均高于赤霞珠。ABA处理后，两个葡萄品种的花色苷总量均得到显著提高，各种单体花色苷的含量均在不同程度得到提高，对3’-取代花色苷的促进程度大于对3’5’-取代花色苷的促进程度，同时，使赤霞珠和烟73果皮B环甲基修饰的花色苷所占比例均有所降低。而ABA处理对不同品种中不同酰化方式的作用效果是不同的，提高了赤霞珠中乙酰化类所占比例和烟73中未酰化类和香豆酰化类所占比例。

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