一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种鉴别方法与流程

1.本发明属于酿酒、以及高粱品种鉴别分析技术领域，涉及一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种鉴别方法。


背景技术：

2.高粱是中国白酒酿造的优质原料，本身含有一定的风味物质，是我国白酒香气物质或前体的主要来源，因此在白酒行业内一直有“高粱产酒香”的说法。我国高粱种植地域十分广泛，品种多样，高粱的香气特征受品种、地域等因素的影响，会影响白酒的品质和风味。不同香型白酒根据自身工艺特征会选用适宜的高粱品种。酿酒生产与实践表明，赤水河流域的黔北原生糯高粱品种—“红缨子”品种高粱具有“粒小、坚实、色红、耐蒸煮、糯性好、不易回生”的特点，十分适宜酱香酒多轮次蒸煮发酵的酿造工艺，是酿造酱香型白酒的优质原料，也是支撑赤水河流域酱香酒产业示范区发展的重要物质基础。
3.当前对“红缨子”品种的判别主要依靠上述感官特点的人工经验判别，一些仪器分析方法已开始应用，但通过挥发性物质的判别方法尚未有报道。因此，如何基于“红缨子”高粱的品种独特性，建立一种科学、可行的评定方法，对于维持赤水河流域的酱香酒产业发展具有重要意义。


技术实现要素：

4.为了建立一种可以精准、科学鉴别高粱品种的方法，本发明提供了一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种鉴别方法。
5.在现有技术中，不同产地、品种高粱的物质差异已有相关研究报道，如《regional aroma characteristics of sorghum for chinese liquor production》(shuai cao,et al.journal of the institute of brewing,2020,126(3).)解析了高粱样本中34种游离香气化合物之间的差异，发现了中国西南、中国东北及加拿大地区的高粱游离香气化合物的差异。但该研究仅研究了6个高粱样本，样本量较少，且仅对比了差异物质，并未形成科学、有效的高粱品种鉴别方法，无法对未知高粱样品进行准确鉴别。
6.一方面，本发明提供了一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种鉴别方法，包括如下步骤：
7.s1获取高粱中的挥发性物质及挥发性物质对应的相对量信息；
8.s2将步骤s1获取的高粱中挥发性物质对应的相对量代入pls-da判别模型中进行判别计算，根据计算结果即可实现所述高粱品种的鉴别；所述pls-da判别模型为高粱中对应挥发性物质的相对量与高粱对应的高粱所属品种之间的变量方程。
9.在一些实施方案中，所述变量方程为：
10.11.所述变量方程中，xn为高粱中对应挥发性物质的相对量；an为对应挥发性物质在变量方程中的系数。
12.在一些实施方案中，如果所述变量方程的计算结果y值接近1，则判定为“非红缨子”高粱；如果所述变量方程的计算结果y值接近0，则判定为“红缨子”高粱。
13.在一些实施方案中，所述y值接近1的数值范围为：y》0.5；优选地，所述y值接近1的数值范围为：0.5＜y≤1。
14.在一些实施方案中，所述y值接近0的数值范围为：y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.5≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.2≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.3；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.2；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.1。
15.在一些实施方案中，所述变量方程是基于高粱中的挥发性物质组成差异特征所构建得到的。
16.在一些实施方案中，所述变量方程是基于以下38种挥发性物质组成差异特征构建所得到：3-甲基-1-丁醇、1-戊醇、2-庚醇、1-己醇、1-庚醇、1-辛烯-3-醇、6-甲基-5-庚烯-2-醇、1-壬醇、1-辛醇、苯乙醇、乙酸、戊酸、己酸、庚酸、辛酸、壬酸、十二酸、2-庚酮、3-辛酮、2-辛酮、6-甲基-5-庚烯-2-酮、3,5-辛二烯-2-酮、6-甲基-3，5-庚二烯-2-酮、香叶基丙酮、椰子醛、苯乙酮、苯乙醛、苯甲醛、4-甲基苯甲醛、苯酚、4-乙基苯酚、愈创木酚、4-乙烯基愈创木酚、四甲基吡嗪、二氢猕猴桃内酯、2,3-二氢苯并呋喃、2-戊基呋喃、顺式-里那醇氧化物。
17.在一些实施方案中，所述挥发性物质包括醇类化合物、酸类化合物、酚类化合物、醛酮类化合物、其他化合物中的至少一种。
18.在一些实施方案中，所述挥发性物质包括：醇类化合物、酸类化合物、酚类化合物、醛酮类化合物、其他化合物的组合。
19.在一些实施方案中，所述醇类化合物包括：3-甲基-1-丁醇、1-戊醇、2-庚醇、1-己醇、1-庚醇、1-辛烯-3-醇、6-甲基-5-庚烯-2-醇、1-壬醇、1-辛醇、苯乙醇中的一种或多种。
20.在一些实施方案中，所述酸类化合物包括：乙酸、戊酸、己酸、庚酸、辛酸、壬酸、十二酸中一种或多种。
21.在一些实施方案中，所述酚类化合物包括：苯酚、4-乙基苯酚、愈创木酚、4-乙烯基愈创木酚中的一种或多种。
22.在一些实施方案中，所述醛酮类化合物包括：2-庚酮、3-辛酮、2-辛酮、6-甲基-5-庚烯-2-酮、3,5-辛二烯-2-酮、6-甲基-3，5-庚二烯-2-酮、香叶基丙酮、椰子醛、苯乙酮、苯乙醛、苯甲醛、4-甲基苯甲醛中的一种或多种。
23.在一些实施方案中，所述其他化合物包括：四甲基吡嗪、二氢猕猴桃内酯、2,3-二氢苯并呋喃、2-戊基呋喃、顺式-里那醇氧化物中的一种或多种。
24.在一些实施方案中，所述挥发性物质包括：3-甲基-1-丁醇、1-戊醇、2-庚醇、1-己醇、1-庚醇、1-辛烯-3-醇、6-甲基-5-庚烯-2-醇、1-壬醇、1-辛醇、苯乙醇、乙酸、戊酸、己酸、庚酸、辛酸、壬酸、十二酸、2-庚酮、3-辛酮、2-辛酮、6-甲基-5-庚烯-2-酮、3,5-辛二烯-2-酮、6-甲基-3，5-庚二烯-2-酮、香叶基丙酮、椰子醛、苯乙酮、苯乙醛、苯甲醛、4-甲基苯甲醛、苯酚、4-乙基苯酚、愈创木酚、4-乙烯基愈创木酚、四甲基吡嗪、二氢猕猴桃内酯、2,3-二
氢苯并呋喃、2-戊基呋喃、顺式-里那醇氧化物中的一种或多种。
25.在一些实施方案中，所述步骤s1中，获取高粱中的挥发性物质及挥发性物质对应的相对量信息的方法包括如下步骤：通过顶空-固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用技术对高粱中的挥发性物质及挥发性物质对应的相对量进行分析、计算。
26.在一些实施方案中，所述方法包括如下步骤：
27.(1)挥发性物质提取：称取现磨高粱样品粉末，加入cacl2水溶液，震荡摇匀，于4℃储存过夜，离心，吸取上清液，向上清液中加入nacl，并加入2-辛醇作为内标化合物，进行顶空-固相微萃取，得到高粱中的挥发性物质；
28.(2)将步骤(1)得到的挥发性物质通过气相色谱-质谱联用技术进行定性、定量分析，以目标物峰面积相对内标化合物的峰面积对高粱中挥发性物质的相对量进行计算，得到高粱中的挥发性物质和挥发性物质对应的相对量信息。
29.在一些实施方案中，所述步骤(1)中，所述cacl2水溶液的添加量与高粱样品粉末的比值为：4ml/1g；所述cacl2水溶液的浓度为1％；所述离心的条件为：4℃，5000rpm，10min。
30.在一些实施方案中，所述nacl的添加量与上清液比值为：3g/8ml。
31.在一些实施方案中，所述2-辛醇的添加量与所述上清液的比值为：5μl/8ml。
32.在一些实施方案中，所述2-辛醇通过乙醇溶液配置，浓度为5.45ppm。
33.在一些实施方案中，所述顶空-固相微萃取的参数为：40℃平衡10min，萃取40min，振荡速率250r/min，然后在进样口解吸附5min。
34.在一些实施方案中，所述气相色谱的色谱条件为：色谱柱：jw&db-ffap石英毛细柱，规格为：30m
×
0.25mm，0.25μm；进样口温度：230℃；不分流进样；以he为载气，流速：1.2ml/min；升温程序：起始温度40℃保持2min，以4℃/min升温速率升温至150℃不保持，再以6℃/min升温速率升温至220℃保持5min。
35.在一些实施方案中，所述质谱的质谱条件为：以ei为电离源；电子轰击能量：70ev；离子源温度：230℃；扫描方式：全扫描，范围m/z 35～350amu；质谱谱库：nist 14a.l。
36.在一些实施方案中，所述pls-da判别模型的构建方法包括如下步骤：
37.步骤一：获取不同高粱样本中的挥发性物质组成及各挥发性物质对应的相对量特征信息；
38.步骤二：以步骤一获取到的所述高粱样本对应的挥发性物质的相对量特征为自变量，以所述高粱样本对应的高粱所属品种特征为因变量，通过pls-da分析方法对不同高粱品种对应的挥发性物质及对应的相对量进行分析，构建模型，得到所述pls-da判别模型；所述高粱所属品种包括：“红缨子”高粱和“非红缨子”高粱两大类。
39.在一些实施方案中，所述构建方法还包括如下步骤：
40.步骤三：将测试集样本中的挥发性物质对应的相对量结果带入pls-da判别模型的变量方程中，并根据相应挥发性物质对应的系数a，进行y值计算，根据计算结果判断该测试集样本的所属高粱品种。
41.在一些实施方案中，如果所述变量方程的计算结果y值接近1，则判定为“非红缨子”高粱；如果所述变量方程的计算结果y值接近0，则判定为“红缨子”高粱。
42.在一些实施方案中，所述y值接近1的数值范围为：y》0.5；优选地，所述y值接近1的
数值范围为：0.5＜y≤1。
43.在一些实施方案中，所述y值接近0的数值范围为：y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.5≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.2≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.3；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.2；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.1。
44.在一些实施方案中，所述步骤一中，获取不同高粱样本中的挥发性物质及对应的相对量特征信息包括如下步骤：通过顶空-固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用技术对高粱样中的挥发性物质组成及挥发性物质对应的相对量进行分析、计算；
45.在一些实施方案中，所述方法包括如下步骤：
46.步骤101、挥发性物质提取：称取现磨高粱样品粉末，加入cacl2水溶液，震荡摇匀，于4℃储存过夜，离心，吸取上清液，向上清液中加入nacl，并加入2-辛醇作为内标化合物，进行顶空-固相微萃取，得到高粱样本中的挥发性物质；
47.步骤102、将步骤101得到的挥发性物质进行气相色谱-质谱联用分析，以目标物峰面积相对内标化合物的峰面积对高粱样本中挥发性物质的相对量进行计算，得到高粱样本中的挥发性物质组成和挥发性物质的相对量。
48.在一些实施方案中，所述步骤101中，所述cacl2水溶液的添加量与高粱样品粉末的比值为：4ml/1g。
49.在一些实施方案中，所述cacl2水溶液的浓度为1％。
50.在一些实施方案中，所述离心的条件为：4℃，5000rpm，10min。
51.在一些实施方案中，所述nacl的添加量与上清液比值为：3g/8ml。
52.在一些实施方案中，所述2-辛醇的添加量与所述上清液的比值为：5μl/8ml。
53.在一些实施方案中，所述2-辛醇通过纯乙醇溶液配置，浓度为5.45ppm。
54.在一些实施方案中，所述顶空-固相微萃取的参数为：40℃平衡10min，萃取40min，振荡速率250r/min，然后在进样口解吸附5min。
55.在一些实施方案中，所述气相色谱的色谱条件为：色谱柱：jw&db-ffap石英毛细柱，规格为：30m
×
0.25mm，0.25μm；进样口温度：230℃；不分流进样；以he为载气，流速：1.2ml/min；升温程序：起始温度40℃保持2min，以4℃/min升温速率升温至150℃不保持，再以6℃/min升温速率升温至220℃保持5min。
56.在一些实施方案中，所述质谱的质谱条件为：电子电离源；电子轰击能量：70ev；离子源温度：230℃；扫描方式：全扫描，范围m/z 35～350amu；质谱谱库：nist 14a.l。
57.在一些实施方案中，所述步骤二中，作为所述自变量构建pls-da模型的挥发性物质包括所述高粱样本中检测到的38种挥发性物质。
58.在一些实施方案中，所述挥发性物质包括如下：3-甲基-1-丁醇、1-戊醇、2-庚醇、1-己醇、1-庚醇、1-辛烯-3-醇、6-甲基-5-庚烯-2-醇、1-壬醇、1-辛醇、苯乙醇、乙酸、戊酸、己酸、庚酸、辛酸、壬酸、十二酸、2-庚酮、3-辛酮、2-辛酮、6-甲基-5-庚烯-2-酮、3,5-辛二烯-2-酮、6-甲基-3，5-庚二烯-2-酮、香叶基丙酮、椰子醛、苯乙酮、苯乙醛、苯甲醛、4-甲基苯甲醛、苯酚、4-乙基苯酚、愈创木酚、4-乙烯基愈创木酚、四甲基吡嗪、二氢猕猴桃内酯、2,3-二氢苯并呋喃、2-戊基呋喃、顺式-里那醇氧化物。
59.另一方面，本发明还提供了一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种鉴别装置，所述装置包括：
60.数据获取模块，用于获取高粱中挥发性物质对应的相对量；
61.鉴别模块，用于将所述挥发性物质对应的相对量输入pls-da判别模型，得到高粱品种的鉴别结果，所述pls-da判别模型为高粱中对应挥发性物质的相对量与高粱对应的高粱所属品种之间的变量方程。
62.在一些实施方案中，在所述鉴别模块中，如果所述变量方程的计算结果y值接近1，则判定为“非红缨子”高粱；如果所述变量方程的计算结果y值接近0，则判定为“红缨子”高粱。
63.在一些实施方案中，所述y值接近1的数值范围为：y》0.5；优选地，所述y值接近1的数值范围为：0.5＜y≤1。
64.在一些实施方案中，所述y值接近0的数值范围为：y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.5≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.2≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y＜0.5；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.3；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.2；优选地，所述y值接近0的数值范围为：-0.1≤y≤0.1。
65.在一些实施方案中，在所述鉴别模块中，所述变量方程为：
[0066][0067]
所述变量方程中，xn为高粱中对应挥发性物质的相对量；an为对应挥发性物质在变量方程中的系数。
[0068]
在一些实施方案中，所述挥发性物质包括：3-甲基-1-丁醇、1-戊醇、2-庚醇、1-己醇、1-庚醇、1-辛烯-3-醇、6-甲基-5-庚烯-2-醇、1-壬醇、1-辛醇、苯乙醇、乙酸、戊酸、己酸、庚酸、辛酸、壬酸、十二酸、2-庚酮、3-辛酮、2-辛酮、6-甲基-5-庚烯-2-酮、3,5-辛二烯-2-酮、6-甲基-3，5-庚二烯-2-酮、香叶基丙酮、椰子醛、苯乙酮、苯乙醛、苯甲醛、4-甲基苯甲醛、苯酚、4-乙基苯酚、愈创木酚、4-乙烯基愈创木酚、四甲基吡嗪、二氢猕猴桃内酯、2,3-二氢苯并呋喃、2-戊基呋喃、顺式-里那醇氧化物中的一种或多种。
[0069]
再另一方面，本发明还提供了所述的方法或者所述的装置在酿酒领域的应用。
[0070]
综上所述，本技术包括以下至少一种有益技术效果：
[0071]
本发明基于高粱中38种挥发性物质组成差异特征通过pls-da分析方法，构建得到一种pls-da判别模型，该pls-da判别模型可以对高粱品种进行准确、科学的鉴别，进一步实现了酱香酒优质酿酒高粱尤其是“红缨子”高粱品种的鉴别，也提供了一种新的认识、评价高粱酿造品质的方法。
附图说明
[0072]
图1为本发明实施例采用hs-spme-gc-ms分析高粱样本中挥发性成分的总离子流色谱图；
[0073]
图2为本发明实施例构建的pls-da判别模型对高粱样本的区分判别结果示意图；
[0074]
图3为本发明对比例1选择不同的挥发性组分构建pls-da模型对高粱样本品种进行区分的判别结果；
[0075]
图4为本发明对比例2选择构建不同的判别模型对高粱样本品种进行区分的判别结果。
具体实施方式
[0076]
以下通过具体的实施例进一步说明本发明的技术方案，具体实施例不代表对本发明保护范围的限制。其他人根据本发明理念所做出的一些非本质的修改和调整仍属于本发明的保护范围。
[0077]
实施例1一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种判别模型的构建方法
[0078]
(1)分析高粱中挥发性成分的组成信息
[0079]
选取70个高粱样本，包括产自赤水河流域不同乡镇产区的“红缨子”高粱样本58个，产自山东、四川、辽宁等地区的非“红缨子”品种高粱样本12个。基于顶空-固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用(hs-spme-gc-ms)对高粱样本中挥发性物质组成信息进行分析，得到70个高粱样本中的挥发性物质组成及相应的挥发性物质的相对量数据。
[0080]
顶空-固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用(hs-spme-gc-ms)的分析包括如下步骤：
[0081]
称取5g现磨高粱样品粉末，加入20ml cacl2(1％，水溶液)，震荡摇匀后于4℃储存过夜。离心(4℃，5000rpm，10min)后吸取上清液8ml，加入3g nacl，并加入5μl 2-辛醇(5.45ppm，乙醇溶液配置)作为内标化合物，采用hs-spme-gc-ms进行分析。以20ml cacl2水溶液按上述方法相同处理作为空白对照。
[0082]
所述顶空-固相微萃取的参数为：40℃平衡10min，萃取40min，振荡速率250r/min，然后在进样口解吸附5min。
[0083]
气相色谱条件：色谱柱：jw&db-ffap石英毛细柱(30m
×
0.25mm，0.25μm)；进样口温度：230℃；不分流进样；载气(he)流速：1.2ml/min；升温程序：起始温度40℃保持2min，以4℃/min升温速率升温至150℃不保持，再以6℃/min升温速率升温至220℃保持5min。
[0084]
质谱条件：电子电离源(electron ionization,ei)；电子轰击能量：70ev；离子源温度：230℃；扫描方式：全扫描(scan)，范围m/z 35～350amu；质谱谱库：nist 14a.l。
[0085]
经过上述hs-spme-gc-ms分析得到高粱样本中挥发性成分的总离子流色谱图，具体如图1。
[0086]
根据hs-spme-gc-ms分析得到的高粱样品中挥发性成分的总离子流色谱图，以目标物峰面积相对内标化合物2-辛醇的峰面积对高粱样本中挥发性成分的相对量进行计算，得到高粱样本中挥发性物质构成和相对量特征。最终共得到高粱样本中的38种挥发性物质，具体包括：3-甲基-1-丁醇、1-戊醇、2-庚醇、1-己醇、1-庚醇、1-辛烯-3-醇、6-甲基-5-庚烯-2-醇、1-壬醇、1-辛醇、苯乙醇、乙酸、戊酸、己酸、庚酸、辛酸、壬酸、十二酸、2-庚酮、3-辛酮、2-辛酮、6-甲基-5-庚烯-2-酮、3,5-辛二烯-2-酮、6-甲基-3,5-庚二烯-2-酮、香叶基丙酮、椰子醛、苯乙酮、苯乙醛、苯甲醛、4-甲基苯甲醛、苯酚、4-乙基苯酚、愈创木酚、4-乙烯基愈创木酚、四甲基吡嗪、二氢猕猴桃内酯、2,3-二氢苯并呋喃、2-戊基呋喃、顺式-里那醇氧化物。其中包括10种醇类化合物，7种酸类化合物，12种醛酮类化合物，4种酚类化合物和5种
其它化合物。
[0087]
(2)构建判别模型
[0088]
以上述70个高粱样本中的38种挥发性物质的相对量为自变量，表示为r2x，以70个高粱样本对应的高粱品种为因变量，表示为r2y，高粱品种分为“红缨子”高粱和“非红缨子”高粱两大类，采用偏最小二程回归分析(pls-da)对不同高粱品种中的挥发性物质及相对量的数据进行分析，建立pls-da模型。
[0089]“红缨子”高粱用h(类别1)表示，其它高粱用f(类别2)表示，以上述70个高粱样本作为训练集建立的pls-da模型的r2x＝0.388，r2y＝0.908，q2＝0.875。
[0090]
一般而言，所建立的模型中，r2》0.8，q2》0.5表示模型很好，r2》0.8，q2》0.8表示模型非常优秀。可见，本发明通过上述方法建立得到对高粱品种进行鉴别的pls-da判别模型，其模型参数说明该pls-da判别模型表征的判别分析结果非常优秀。进一步将模型可视化得到图2所示结果，“红缨子”高粱用h(类别1)表示，“非红缨子”高粱用f(类别2)表示，可以明显的看出“红缨子”高粱样本单独聚为一类，与“非红缨子”高粱中挥发性风味组分存在显著的差异。这种差异是构成茅台酒生产用高粱优良酿造性能重要物质基础。
[0091]
基于不同高粱品种中的挥发性组分种类和相对量的差异，建立了pls-da判别模型，获得变量方程如下：
[0092][0093]
变量方程中，xn为高粱中对应挥发性物质的相对量；an为对应挥发性物质在变量方程中的系数a，高粱中38种挥发性物质对应的系数a如下表1所示：
[0094]
表1高粱样本中38种挥发性物质及其在变量方程中的系数
[0095]
[0096]
[0097][0098]
(3)判别模型的验证
[0099]
将通过上述方法建立得到的pls-da判别模型，即变量方程，将测试高粱样本中的挥发性物质对应的相对量结果带入变量方程中，并根据表2获得相应挥发性物质对应的系数a，一并代入变量方程中进行计算，根据计算结果可以判断该测试高粱样本与判别模型中两类高粱的相似程度。根据pls-da判别模型，如果变量方程的计算结果y值接近1，在实际判断中，如果变量方程的计算结果y值大于0.5，则判定为f类，即“非红缨子”高粱；如果变量方程的计算结果y值接近0，在实际判断中，如果变量方程的计算结果y值小于0.5，则判定为h类，即“红缨子”高粱。
[0100]
任意选择6个高粱样本作为测试集，通过上述步骤(1)的分析方法得到测试高粱样本中的挥发性物质以及对应的相对量，根据表2中获得相应挥发性物质对应的系数a，将高粱样本中挥发性物质对应的相对量以及对应的系数a带入上述变量方程中进行计算，计算结果具体如下表2所示：
[0101]
表2pls-da判别模型对测试高粱样本的品种鉴别结果
[0102][0103]
根据上述表3中鉴别结果，测试样本中的“济粮、辽杂、晋杂”三个高粱样本通过pls-da判别模型的变量方程计算，得到的y值分别为：0.630940、0.908285、0.853797，即均大于0.5，属于y值接近于1的范围，所以判定为“非红缨子”高粱品种；而测试样本中的三个“红缨子”三个高粱样本通过pls-da判别模型的变量方程计算，得到的y值分别为：0.017933、0.033458、-0.025721，即均小于0.5，属于y值接近于0的范围，所以判定为“红缨子”高粱品种，经与高粱品种的实际品种进行对比，通过上述pls-da判别模型进行判别所得到的判别结果均正确。
[0104]
所以，上述鉴别结果也进一步表明，本发明所构建的pls-da判别模型，即变量方程能有效鉴别茅台酒生产用的“红缨子”高粱和其他“非红缨子”酿酒高粱品种，且上述pls-da判别模型对“红缨子”高粱品种与其他“非红缨子”高粱品种的鉴别结果没有出现错误，鉴别准确度极高。
[0105]
实施例2一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种的鉴别方法
[0106]
基于实施例1，本实施例提供一种基于挥发性物质组成特征的高粱品种的鉴别方法，具体步骤如下：
[0107]
步骤一、获取待鉴别高粱中的挥发性组分及对应的相对量
[0108]
基于实施例1中的顶空-固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用(hs-spme-gc-ms)分析方法对待鉴别高粱中的挥发性组分和相对量进行分析和计算，得到待鉴别高粱中的挥发性组分以及对应的相对量。
[0109]
步骤二、将步骤一获取到的待鉴别高粱中的挥发性组分的相对量代入实施例1所建立的pls-da判别模型，即变量方程中进行计算，根据计算结果判断该待鉴别高粱的品种，如果变量方程的计算结果y值接近1，在实际判断中，如果变量方程的计算结果y值大于0.5，则判定为f类，即“非红缨子”高粱；如果变量方程的计算结果y值接近0，在实际判断中，如果变量方程的计算结果y值小于0.5，则判定为h类，即“红缨子”高粱。
[0110]
对比例1
[0111]
探究选择不同的挥发性组分构建pls-da模型对高粱品种鉴别结果的影响
[0112]
利用pls-da分析方法分析vip值，vip值为变量权重系数(variable importance for the projection，vip)，vip值可以量化pls-da的每个变量对高粱样本品种分类的贡献，vip值＞1的变量被认为是对高粱样本的品种鉴别贡献较大的重要变量，在本发明的38种挥发性组分中，vip值＞1的有15种，表明它们在建模中贡献较大。
[0113]
而现有文献《regional aroma characteristics of sorghum for chinese liquor production》公开了高粱样本中的34种挥发性成分，且本发明所选择的其中15种vip值大于1的挥发性物质中，2-庚酮、3-辛酮、1-壬醇、壬酸、苯乙酮、苯乙醛、苯甲醛、4-甲基苯甲醛等8种挥发性组分未在上述现有文献中报道。
[0114]
该对比例选择将上述8种挥发性组分去掉后建立pls-da判别模型，进一步探究选择不同的挥发性组分构建pls-da模型对高粱样本品种鉴别结果的影响，判别效果如图3所示，f1、f2、f3等高粱样本与红缨子高粱的区分效果并不理想。进一步表明在去掉本发明38种挥发性物质中的上述几种物质后构建的pls-da判别模型并不能实现“红缨子”高粱及“非红缨子”两种类别高粱的准确区分。
[0115]
对比例2
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探究构建不同的模型对高粱品种鉴别结果的影响
[0117]
opls-da分析方法与本发明所使用的pls-da分析方法均属于最小二乘法判别分析方法，该对比例试图将本发明的偏最小二乘法判别分析(pls-da)方法替换成正交偏最小二乘法判别分析(opls-da)方法进行分析判别模型的构建，进一步探究选择构建不同的模型对高粱品种鉴别结果的影响，判别效果如图4所示，f1、f2、h23等样品并未得到很好的区分，对高粱样本的区分效果并不理想，表明用opls-da方法建模得到判别模型并不能实现“红缨子”高粱及“非红缨子”两种类别高粱的准确区分。
[0118]
可以理解，本发明是通过一些实施例进行描述的，本领域技术人员知悉的，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对这些特征和实施例进行各种改变或等效替换。另外，在本发明的教导下，可以对这些特征和实施例进行修改以适应具体的情况及材料而不会脱离本发明的精神和范围。因此，本发明不受此处所公开的具体实施例的限制，所有落入本技术的权利要求范围内的实施例都属于本发明所保护的范围内。