全 文 ：水香薷挥发性成分的保留相关性研究
秦正龙１，冯长君２
（１．江苏师范大学 化学化工学院，江苏 徐州　２２１１１６；
２．徐州工程学院 化学化工学院，江苏 徐州　２２１００８）
摘要：基于分子拓扑理论，计算了从水香薷中分离出的１９个挥发性成分的原子类型电性拓扑状态指数
（Ｅｋ）和Ｋｉｅｒ分子价连接性指数（ｎ　ＸｔＶ）。使用最佳变量子集回归（ＬＢＲ）建立了这些拓扑指数与水香薷
中１９种挥发性成分的气相色谱保留时间（ＲＴ）的最佳五元数学模型，其相关系数（Ｒ２）为０．９６４，逐一剔
除法（ＬＯＯ）交叉验证系数（Ｑ２）为０．９２４。该模型具有高度的稳健性与良好的预测能力，将其用于天然
植物化学成分的分离、分析、结构表征及其食用价值的开发，具有理论指导意义。
关键词：水香薷；挥发性成分；保留时间；原子类型电性拓扑状态指数；分子价连接性指数；定量结构－保
留关系
中图分类号：ＴＳ２６４．３　　　文献标识码：Ａ　 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－９９７３．２０１３．０２．０１９
文章编号：１０００－９９７３（２０１３）０２－００６７－０３
Ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－Ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ　Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ　Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ
Ｖｏｌａｔｉｌｅ　Ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓ　ｆｒｏｍ　Ｅｌｓｈｏｌｔｚｉａ　Ｋａｃｈｉｎｅｎｓｉｓ
ＱＩＮ　Ｚｈｅｎｇ－ｌｏｎｇ１，ＦＥＮＧ　Ｃｈａｎｇ－ｊｕｎ２
（１．Ｃｏｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ　＆Ｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ　Ｎｏｒｍａｌ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｕｚｈｏｕ　２２１１１６，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ　＆Ｃｈｅｍｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，
Ｘｕｚｈｏｕ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｘｕｚｈｏｕ　２２１００８，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ　ｔｈｅｏｒｙ，ｔｈｅ　ａｔｏｍ－ｔｙｐｅ　ｅｌｅｃｔｒｏｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ　ｓｔａｔｅ　ｉｎｄｅｘ（Ｅｋ）
ａｎｄ　Ｋｉｅｒ＇ｓ　ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｖａｌｅｎｃｅ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ　ｉｎｄｅｘ（ｎ　ＸｔＶ）ｏｆ　ｎｉｎｅｔｅｅｎ　ｖｏｌａｔｉｌｅ　ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓ　ｆｒｏｍ　Ｅｌｓｈｏｌｔｚｉａ
ｋａｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　ａｒｅ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ．Ａ　ｆｉｖｅ－ｖａｒｉａｂｌｅ　ｍｏｄｅｌ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ
ｂｅｔｗｅｅｎ　Ｅｋ，ｎ　ＸｔＶａｎｄ　ｇａｓ　ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｉｃ　ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ　ｔｉｍｅ（ＲＴ）ｏｆ　ｖｏｌａｔｉｌｅ　ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓ　ｆｒｏｍ　Ｅｌｓｃｈｏｌｔ－
ｚｉａ　ｋａｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　ｉｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　ｂｙ　ＬＢＲ．Ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（Ｒ２）ａｎｄ　ｃｒｏｓｓ－ｖａｌｉｄａｔｉｏｎ　ｃｏｒｒｅ－
ｌａｔｉｏｎ　ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ（Ｑ２）ｏｆ　ｌｅａｖｅ－ｏｎｅ－ｏｕｔ（ＬＯＯ）ａｒｅ　０．９６４ａｎｄ　０．９２４ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｉｓ　ｈｉｇｈｌｙ
ｒｅｌｉａｂｌｅ　ａｎｄ　ｈａｓ　ｆａｖｏｒａｂｌｅ　ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ　ｃａｐａｂｉｌｉｔｙ．Ｔｈｅ　ｍｅｔｈｏｄ　ｐｌａｙｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｒｏｌｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ
ｇｕｉｄａｎｃｅ，ｓｕｃｈ　ａｓ　ｓｅｐａｒａｔｉｏｎ，ａｎａｌｙｓｉｓ，ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｅｄｉｂｌｅｎｅｓｓ　ｏｆ
ｃｈｅｍｉｃａｌ　ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ｎａｔｕｒａｌ　ｐｌａｎｔｓ．
Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：Ｅｌｓｈｏｌｔｚｉａ　ｋａｃｈｉｎｅｎｓｉｓ；ｖｏｌａｔｉｌｅ　ｃｏｎｓｔｉｔｕｅｎｔｓ；ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ　ｔｉｍｅ；ａｔｏｍ－ｔｙｐｅ　ｅｌｅｃｔｒｏｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ
ｓｔａｔｅ　ｉｎｄｅｘ；ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｖａｌｅｎｃｅ　ｃｏｎｎｅｃｔｉｖｉｔｙ　ｉｎｄｅｘ；ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ
　　水香薷又名湿地香薷（Ｅｌｓｃｈｏｌｔｚｉａ　Ｋａｃｈｉｎｅｎｓｉｓ
ｐｒａｉｎ），广泛分布于广东、广西、四川、江西、云南等省。
目前，有关水香薷的研究报道主要集中在它的化学成
分及其药理作用［１－３］，而作为天然香料资源的开发报
收稿日期：２０１２－１０－０７
基金项目：国家自然科学基金资助项目（２１０７５１３８）
作者简介：秦正龙（１９６３－），男，教授，研究方向：物质的定量效构关系。
—７６—
２０１３年第２期
总第３８卷
　　　　　　　　　　　　　　　中 国 调 味 品
ＣＨＩＮＡ　ＣＯＮＤＩＭＥＮＴ 分析检测　　
道则较少。为了探索水香薷香料的主要成分，白晓莉
等［４］采用同时蒸馏－萃取法收集水香薷的挥发性化合
物，通过气相色谱－质谱分析，确认了１９种挥发性成
分。近年来，定量结构－色谱保留关系（ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ
ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ－ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ，ＱＳＲＲ）在环境、医
药、食品等科学研究中取得了较多的成果［５－７］，而用该
法研究水香薷中各种天然香气成分还未见报道。为
此，本实验依据原子类型电性拓扑状态指数（Ｅｋ）［８］和
Ｋｉｅｒ价连接性指数（ｎ　ＸｔＶ）［９］，并将它们与水香薷中
１９种天然香气成分的气相色谱保留时间（ＲＴ）进行拟
合，经最佳变量子集回归（Ｌｅａｐｓ－ａｎｄ－Ｂｏｕｎｄｓ　ｒｅｇｒｅｓ－
ｓｉｏｎ，ＬＢＲ），得五元 ＱＳＲＲ模型，其相关系数（Ｒ２）为
０．９６４，逐一剔除法（ｌｅａｖｅ－ｏｎｅ－ｏｕｔ，ＬＯＯ）的交叉验证
相关系数（Ｑ２）为０．９２４。结果表明：所建模型具有良
好的预测能力与总体稳健性。
１　材料与方法
１．１　材料
水香薷　市售；气相色谱－质谱联用仪　美国Ａｇｉ－
ｌｅｎｔ公司；Ｖ９６８０计算机　同方股份有限公司；Ｃｈｅ－
ｍｏｆｆｉｃｅ　２００５，ＭＡＴＬＡＢ７．０１，ＳＰＳＳ．Ｖ１３．０软件。
１．２　两类拓扑指数的计算
１．２．１　原子类型电性拓扑指数（Ｅｋ）的构建
原子类型电性拓扑指数简称Ｅ－状态指数（Ｅｋ），它
是对分子中每一个非氢原子根据其在分子中的拓扑环
境与成键电子信息进行计算得到的一组数据。Ｅｋ 共
由两部分构成：其一是非氢原子类型（ｋ）本身的原子
结构及局部拓扑环境，由此形成原子ｋ的固有状态值
（即本征值），以“Ｉｋ”表示；其二是反映该原子由于受分
子中其它非氢原子扰动程度的本征值增量，以“ΔＩｋ”
表示。相对于原子类型ｋ的电性拓扑状态指数Ｅｋ 可
按下式计算：
Ｅｋ＝∑（Ｅｋ＋ΔＩｋ）ｔ。 （１）
式中：ｔ为分子所含原子类型ｋ的个数。
１．２．２　Ｋｉｅｒ分子价连接性指数（ｎ　ＸｔＶ）的构建
Ｋｉｅｒ分子价连接性指数的核心是分子中原子的
点价，对于含有不饱和键和杂原子的分子，其点价为：
δｉｖ＝
Ｚｉｖ－ｈｉ
Ｚｉ－Ｚｉｖ－１
。 （２）
式中：Ｚｉ，Ｚｉｖ分别为非氢原子ｉ的总电子数、价电
子数；ｈｉ为与原子ｉ直接相连的氢原子数。在分子隐
氢图的邻接矩阵基础上，定义的分子价连接性指数
（ｎ　ＸｔＶ）：
ｎ　ＸｔＶ＝Σ（δｉｖδｊｖδｋｖ…）－０．５。 （３）
式中：ｎ　ＸｔＶ 是一个指数体系，由（ｎ＋１）个指数组
成；ｎ表示相应指数的阶数，ｎ＝０，１，２，……；ｔ代表子
图的类型，即将分子结构剖析成若干种局部拓扑图，常
用以下４种子图，见图１。
图１　分子结构的基本子图类型
Ｆｉｇ．１Ｔｈｅ　ｂａｓｉｃ　ｓｕｂｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ　ｏｆ　ｍｏｌｅｃｕｌａｒ　ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ
　　图１中的ａ，ｂ，ｃ，ｄ分别称为链、星、星－链、环状子
图，依次对应ｔ为ｐ，ｃ，ｐｃ及ｃｈ。
两类拓扑指数的具体计算过程见文献［１０，１１］，表
１中列出了其中的６种指数。
表１　水香薷挥发性成分保留时间与Ｅｋ、ｎ　ＸｔＶ的相关性
Ｔａｂｌｅ　１Ｔｈｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　Ｅｋ，ｎ　ＸｔＶａｎｄ　ｒｅｔｅｎｔｉｏｎ
ｔｉｍｅ　ｏｆ　ｖｏｌａｔｉｌｅ　ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ　ｆｒｏｍ　Ｅｌｓｃｈｏｌｔｚｉａ　Ｋａｃｈｉｎｅｎｓｉｓ　ｐｒａｉｎ
序号 成分 Ｅ１ Ｅ９ Ｅ１４ ４　ＸｐＶ　４　ＸｃＶ　４　ＸｐｃＶ
ＲＴ（ｍｉｎ）
Ｅｘｐ． Ｃａｌ．
１ 甲苯 ２．０８３　 １．３２２　 ０．０００　 ０．０６３　 ０．３０４　 ０．１９２　 ２．６９　 ３．３７
２ 己酸 ２．０５７　 ０．０００　 ０．０００　 ０．０５１　 ０．２３２　 ０．０４６　 ５．０２　 ５．９６
３ 苯乙醛 ０．０００　 １．０７７　 ０．０００　 ０．０６８　 ０．４０５　 ０．２０４　 ６．１６　 ７．２７
４ 脱氢香薷酮 ５．６２７　 ０．０００　 ５．０３３　 ０．２０７　 ０．３８２　 ０．６０２　 ９．９２　 ８．４６
５　 １－甲基－２－（３－吡啶基）吡咯烷 ２．１８５　 １．３５９　 ０．０００　 ０．１７１　 ０．９９５　 ０．８８５　 １０．６２　 １０．５５
６ ３－
烯丙基－６－甲氧
基苯酚佳味备酚 １．５３０　 １．７１１　 ４．９０２　 ０．１５８　 ０．５６８　 ０．４４４　 １０．６８　 ９．７３
７ 乙酸丁香酚酯 １．４３５　 １．３７１　 ５．１５１　 ０．１８９　 ０．７５１　 ０．４８６　 １２．８２　 １４．１４
８ 肉豆蔻酸 ２．２４７　 ０．０００　 ０．０００　 ０．０３６　 １．２４７　 ０．０４６　 １５．４４　 １５．９５
９ 苯甲酸苄酯 ０．０００　 １．５７４　 ５．１７５　 ０．１４０　 ０．８６７　 ０．４２６　 １５．６７　 １３．８３
１０ 肉豆蔻酸乙酯 ４．１２０　 ０．０００　 ４．８９５　 ０．０３６　 １．３６５　 ０．０８３　 １５．８２　 １４．９６
１１ 植酮 １１．０６４　０．０００　 ０．０００　 ０．３２２　 １．５６６　 １．２０７　 １６．３８　 １７．１９
１２
邻苯二甲酸丁基酯
２－乙基己基酯
６．２８６　 ０．５６０　１０．６６０　０．２３０　 １．５２２　 ０．９３７　 １６．６９　 １７．１８
１３ 棕榈酸 ２．２６０　 ０．０００　 ０．０００　 ０．０３４　 １．４９７　 ０．０４６　 １７．５２　 １８．５６
１４ 邻苯二甲酸二丁酯 ３．８２６　 ０．０６２　 ４．９７８　 ０．２６４　 ０．７２３　 ０．６５０　 １７．６４　 １７．２３
１５ 十六酸乙酯 ４．１３３　 ０．０００　 ４．９１０　 ０．０３４　 １．６１５　 ０．０８３　 １７．８７　 １７．５７
１６ α－愈创木烯 ９．４１７　 ０．０００　 ０．０００　 ０．３６５　 ２．３２２　 ２．２７０　 １８．６６　 １８．５２
１７ 油酸乙酯 ４．１２６　 ０．０００　 ４．９１３　 ０．０３２　 １．６１１　 ０．０８３　 １９．５２　 １７．４０
１８ 硬脂酸乙酯 ４．１４４　 ０．０００　 ４．９２２　 ０．０３２　 １．８６５　 ０．０８３　 １９．７３　 ２０．１８
１９ 邻苯二甲酸二辛酯 ４．３８５　 ０．５８６　１０．７１９　０．１６２　 １．９２６　 ０．５０５　 ２２．８２　 ２３．６３
—８６—
分析检测　　２０１３年第２期
总第３８卷
　　　　　　　　　　　　　　　中 国 调 味 品
ＣＨＩＮＡ　ＣＯＮＤＩＭＥＮＴ
１．３　方法
多元线性回归（ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｌｉｎｅａｒ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ，ＭＬＲ）是一
种经典的建模方法，它对自变量和因变量加以线性拟合
以得到最小二乘意义下的最佳结果。将每个挥发油化学
成分分子的２２个描述符作为自变量，相应的ＲＴ作为因
变量构建数据集，输入 Ｍｉｎｔａｂ１４。首先，采用最佳变量子
集回归（ＬＢＲ）方法进行变量压缩及选择最佳变量组合，建
立相应的构效关系模型，然后，应用逐一剔除法（ＬＯＯ）对
模型的预测能力及稳健性进行检验。
２　结果与分析
２．１　水香薷挥发性成分的多元线性模型
将文献［４］中１９种水香薷挥发性成分的保留时间
（ＲＴ）及其１３种原子类型电性拓扑状态指数（Ｅｋ）、
９种分子价连接性指数（ｎ　ＸｔＶ）一起输入 Ｍｉｎｉｔａｂ软件
系统，经最佳变量子集回归建立的构效关系，见表２。
其中Ｒ２，Ｒ２Ａｄｊ，Ｑ２，Ｓ和Ｆ 分别为相关系数、校正判定
系数（以消除自变量个数及样本容量对判定系数的影
响）、逐一剔除法的交叉验证相关系数、估计标准误差、
Ｆｉｓｃｈｅｒ检验值。
表２　ＲＴ与Ｅｋ，ｎ　ＸｔＶ 的最佳变量子集回归结果
Ｔａｂｌｅ　２Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　Ｅｋ，ｎ　ＸｔＶａｎｄ
ＲＴｗｉｔｈ　Ｌｅａｐｓ－ａｎｄ－Ｂｏｕｎｄｓ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ
序号 Ｒ２　 Ｒ２Ａｄｊ Ｑ２　 Ｓ　 Ｆ 变量
１　 ０．７４２　 ０．７２６　 ０．６５４　 ２．８４７　 ４８．７７９　 ４　ＸｃＶ
２　 ０．７６０　 ０．７３０　 ０．５９９　 ２．８２７　 ２５．３４５　 ４　ＸｃＶ　４　ＸｐｃＶ
３　 ０．９１４　 ０．８９６　 ０．７８５　 １．７５３　 ５２．８３３　 ４　ＸｃＶ　４　ＸｐｃＶ　４　ＸｐＶ
４　 ０．９４３　 ０．９２７　 ０．８２９　 １．４７５　 ５７．７７６　 ４　ＸｃＶ　４　ＸｐｃＶ　４　ＸｐＶ　Ｅ１
５　 ０．９６４　 ０．９５０　 ０．９２４　 １．２２０　 ６９．０２６　 ４　ＸｃＶ　４　ＸｐｃＶ　４　ＸｐＶ　Ｅ１　Ｅ９
６　 ０．９６８　 ０．９５２　 ０．９１８　 １．１９１　 ６０．６９６　４　ＸｃＶ　４　ＸｐｃＶ　４　ＸｐＶ　Ｅ１　Ｅ９　Ｅ１４
　　由表２可知，随着模型中变量数目的增多，其Ｒ２，
Ｒ２Ａｄｊ逐渐增大，而Ｓ逐渐减小，显然不能依据这３种指
标来确定最终的数学模型。Ｑ２ 呈锯齿状变化，先是增
大至０．９２４，而后下降，说明五元模型的质量最好。
ＲＴ＝２．５４３－１．００９　Ｅ１－ １．９４８　Ｅ９＋６７．３０２
４　ＸｐＶ＋１１．０２７　４　ＸｃＶ－１０．８７８　４　ＸｐｃＶ。 （４）
ｎ＝１９，Ｒ２＝０．９６４，Ｒ２Ａｄｊ＝０．９５０，Ｑ２＝０．９２４，Ｓ
＝１．２２０，Ｆ＝６９．０２６，Ｐ＝０．０００。
式（４）中Ｒ２Ａｄｊ用于模型拟合优度的检验，Ｒ２Ａｄｊ越大，
方程拟合优度越好。显著水平Ｐ＝０．０００，远小于一般
给定的０．０５，说明该模型的显著性很高。按此模型给
出的计算值与实验值颇为吻合（见表１）。
２．２　模型的质量检验
定量构效关系模型不仅要有良好的相关性，而且要
有较强的稳健性和预测能力。模型（４）虽有了良好的相
关性，但稳健性还需要进行检验。通常采用逐一剔除
法，即每次剔除一个分子，用余下的１８个分子作训练集
建模，根据相关系数的雷达图评价所建模型的稳健性，
见图２。以０．９５０为圆心，０．００５为间距，１９个Ｊａｃｋｋｎｉｆｅ
的相关系数（Ｒ２）围绕原始模型（４）的相关系数（Ｒ２＝
０．９６４）上下波动，Ｊａｃｋｋｎｉｆｅ的复相关系数全部落在０．９５
～０．９７之间，它们的平均值为０．９６４，与模型（４）的Ｒ２ 一
致。这就表明模型（４）具有总体可接受的稳健性及良好
的预测能力。另外，式（４）的Ｒ２Ａｄｊ与Ｑ２ 相差０．０２６，小于
０．３，说明该模型没有过拟合，不存在不相关的其它变
量，且数据中不存在离域点。
图２　１９次单独抽取的相关系数（Ｒ２）雷达图
Ｆｉｇ．２Ｒａｄａｒ　ｇｒａｐｈ　ｏｆ　Ｒ２　ｆｒｏｍ　１９ｔｉｍｅｓ　ｌｅａｖｅ－ｏｎｅ－ｏｕｔ
２．３　模型（４）的构效分析
在气相色谱分析中，化合物的色谱保留时间（ＲＴ）
受固定相与溶质分子间的作用力控制，其间作用力越
大，ＲＴ也越大。分子间作用力包括色散力、取向力、
诱导力和氢键。原子类型电性拓扑状态指数（Ｅｋ）是
表示各原子电性作用的指数，反映了分子中各成键原
子的电子状态，其值可以反映取向力和诱导力的大小。
分子价连接性指数（ｎ　ＸｔＶ）是将分子结构图中各种子结
构碎片进行加权计数，能反映分子的大小、形状、分枝
和表面积，其值可以表征色散力的强弱。因此，这些描
述与色谱保留时间（ＲＴ）之间存在密切相关关系。模
型（４）的相关系数（Ｒ２）达０．９６４，这也表明其对水香薷
挥发性成分的结构表征是合理的。 （下转第７５页）
—９６—
２０１３年第２期
总第３８卷
　　　　　　　　　　　　　　　中 国 调 味 品
ＣＨＩＮＡ　ＣＯＮＤＩＭＥＮＴ 分析检测　　
用于白术中挥发性成分的分析［Ｊ］．色谱，２００７，２５（１）：４３－
４７．
［８］ＵＺＩ　Ｒ，ＭＥＩＴＡＬ　Ｅ，ＣＨＥＮＩ　Ｚ，ｅｔ　ａｌ．Ａｕｔｈｅｎｔｉｃｉｔｙ　ａｓｓｅｓｓ－
ｍｅｎｔ　ｏｆ　ｎａｔｕｒａｌ　ｆｒｕｉｔ　ｆｌａｖｏｕｒ　ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ　ｉｎ　ｆｏｏｄｓ　ａｎｄ　ｂｅｖｅｒ－
ａｇｅｓ　ｂｙ　ａｕｔｏ－ＨＳ－ＳＰＭＥ　ｓｔｅｒｅｏ　ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ　ＧＣ－ＭＳ［Ｊ］．Ｆｌａｖｏｒ
ａｎｄ　Ｆｒａｇｒａｎｃｅ　Ｊｏｕｒｎａｌ，２００９，２５（１）：２０－２７．
［９］宋廷宇，吴春燕，侯喜林，等．薹菜风味物质的顶空固相微萃
取－气质联用分析［Ｊ］．食品科学，２０１０，３１（４）：１８５－１８８．
［１０］ＭＩＲＨＯＳＳＥＩＮＩ　Ｈ，ＳＬＡＭＡＨ　Ｙ，ＮＡＺＩＭＡＨ　ＳＡＨ，ｅｔ
ａｌ．Ｓｏｌｉｄ－ｐｈａｓｅ　ｍｉｃｒｏｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｆｏｒ　ｈｅａｄｓｐａｃｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ
ｋｅｙ　ｖｏｌａｔｉｌｅ　ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ　ｉｎ　ｏｒａｎｇｅ　ｂｅｖｅｒａｇｅ　ｅｍｕｌｓｉｏｎ［Ｊ］．
Ｆｏｏｄ　Ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ，２００７，１０５（４）：１６５９－１６７０．
［１１］ＰＡＮＳＥＲＩ　Ｓ，ＧＩＡＮＩ　Ｉ，ＭＥＮＴＡＳＴＩ　Ｔ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ　ｏｆ
ｆｌａｖｏｕｒ　ｃｏｍｐｏｕｎｄｓ　ｉｎ　ａ　ｍｏｕｎｔａｉｎ　ｃｈｅｅｓｅ　ｂｙ　ｈｅａｄｓｐａｃｅ
ｓｏｒｐｔｉｖｅ　ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｔｈｅｒｍａｌ　ｄｅｓｏｒｐｔｉｏｎ－ｃａｐｉｌａｒｙ　ｇａｓ　ｃｈｒｏ－
ｍａｔｏｇｒａｐｈｙ－ｍａｓｓ　ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ　ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ［Ｊ］．ＬＷＴ－
Ｆｏｏｄ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２００８，４１（２）：１８５－１９２．
［１２］郭兆阳，高洪波，钟其顶，等．顶空－固相微萃取测定大曲香
气组分的条件优化［Ｊ］．酿酒科技，２０１１（４）：９９－１０２．
［１３］张春林，敖宗华，炊伟强，等．顶空固相微萃取－气质联用快
速测定大曲中的挥发性风味成分［Ｊ］．食品科学，２０１１，３２
（１０）：１３７－１４０．
［１４］范文来，张艳红，徐岩．应用 ＨＳ－ＳＰＭＥ和 ＧＣ－ＭＳ分析白
酒大曲中微量挥发性成分［Ｊ］．酿酒科技，２００７（１２）：７４－７８．
［１５］ＨＯ　Ｃ　Ｗ，ＷＡＮＡＩＤＡ　Ｗ　Ｍ，ＭＡＳＫＡＴ　Ｍ　Ｙ，ｅｔ　ａｌ．Ｏｐ－
ｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｈｅａｄｓｐａｃｅ　ｓｏｌｉｄ　ｐｈａｓｅ　ｍｉｃｒｏｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ（ＨＳ－
ＳＰＭＥ）ｆｏｒ　ｇａｓ　ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ　ｍａｓｓ　ｓｐｅｃｔｒｏｍｅｔｒｙ（ＧＣ－
ＭＳ）ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ａｒｏｍａ　ｃｏｍｐｏｕｎｄ　ｉｎ　ｐａｌｍ　ｓｕｇａｒ（Ａｒｅｎｇａ
ｐｉｎｎａｔａ）［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｏｏｄ　Ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ａｎａｌｙｓｉｓ，
２００６，１９（８）：８２２－８３０．
［１６］蔡定域．实用白酒分析［Ｍ］．成都：成都科技大学出版社，
１９９４－１９９５．
［１７］ＣＡＭＡＲＡ　Ｊ　Ｓ，ＭＡＲＱＵＥＳ　Ｊ　Ｃ，ＰＥＲＥＳＴＲＥＬＯ　Ｒ　Ｍ，ｅｔ
ａｌ．Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｗｈｉｓｋｙ　ａｒｏｍａ　ｐｒｏｆｉｌｅ　ｂａｓｅｄ
ｏｎ　ｈｅａｄｓ　ｐｈａｓｅ　ｍｉｃｒｏｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｆｉｂｒｅ　ｃｏａｔ－
ｉｎｇｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｈｒｏｍａｔｏｇｒａｐｈｙ，２００７（１１５０）：１９８－
２０７．
［１８］ＦＡＮ　Ｗｅｎｌａｉ，ＸＵ　Ｙａｎ，ＪＩＡＮＧ　Ｗｅｎｇｕａｎｇ，ｅｔ　ａｌ．Ｉｄｅｎｔｉｆｉ－
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（上接第６９页）
３　结论
从植物中提取的天然香料，具有特定的气味，比起
化学合成香料更为人们所青睐。随着人们生活水平的
不断提高，对天然香料的需求量也越来越大。水香薷
挥发性成分除了应用于食品香料外，还有较多的药用
功效，如抗病毒，抗炎镇痛，免疫调节，抑制中枢神经系
统等作用。本研究建模的思路，为进一步阐明其香气
成分，不断开发这一食药兼用的植物资源，建立有效的
ＧＣ－ＭＳ定性方法提供依据。
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２０１３年第２期
总第３８卷
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