隨著人們生活水平的提高，消費理念不斷成熟，健康、綠色成為食品消費的主流，在酒類產品中人們越來越多的選擇綠色飲料酒黃酒。黃酒行業由此得到了迅速發展，并不斷朝著高檔產品發展。然而，如何科學地評價黃酒產品品質，在感官品評的基礎上，科學地表述產品的個性，這是當前黃酒產業發展中的一個重要課題。究其原因，與中國黃酒一直以“感官品評”作為評價酒質的主要方式這一現實有關。黃酒作為一種嗜好品，采取感官品評的方式有其很大的必要性和合理性，但不穩定的人為因素又制約了這種方式的科學性。黃酒產品同中藥一樣有種類繁多、成分復雜等特點，盡管在質量標準中建立了多項鑒別試驗，但也不能做到對黃酒樣品逐一成分進行鑒定。因此，在感官品評的基礎上，尋求科學、有效、全面的品質評價方法和手段就成為了亟待解決的問題。下面就指紋圖譜技術在黃酒質量控制中的應用談一些粗淺的認識。
1 黃酒指紋圖譜的概念及特點
指紋（fingerprint）概念來源于法醫學，依據每個人的指紋結構上微小差別可以鑒別區分不同的人。近代指紋分析的概念結合生物技術的發展延伸到了DNA指紋圖譜分析，而且應用范圍也從犯罪學擴大到醫學和其他生命科學領域。黃酒指紋圖譜是借用中藥指紋圖譜的發展和應用而來的，最先發展起來的是黃酒化學成分色譜指紋圖譜，特別是高效液相色譜（HPLC）和氣相色譜（GC）。隨著現代化分析儀器的廣泛應用，黃酒指紋圖譜技術也受到關注。
每一種類型的黃酒產品都有獨特的風味和口感以區別于其它種類，即它們有自己的指紋特征。我們通常所說的黃酒指紋圖譜是指化學指紋圖譜，指導黃酒樣品經適當處理后，采用一定的分析手段測定得到的能夠標示該樣品表現組分群體特性的色譜或光譜的譜圖，并使待測物的檢測盡可能多地反映其全貌的各種分析手段。
黃酒的指紋圖譜基本反映了該黃酒的化學成分及其含量分布狀況。具有特征明顯、專屬性強、重現性好的特點，且操作方便、快速，可以用來作為鑒別黃酒優劣的依據，是一種實現對黃酒多組分多指標分析的理想方法。
2 指紋圖譜技術應用于黃酒產品質控的必要性
目前黃酒的質量成分分析尚停留在蛋白質、氨基酸等常規營養物質上，與當今儀器分析的發展極不相稱。由于蛋白質、氨基酸也存在其它酒中，只是量的差別而已，無法從機理上闡明黃酒的保健養生功能，使宣傳缺乏深度。通過應用先進儀器設備，對黃酒功能性成分進行檢測與研究，提出幾個特異的功能性成分，必將大大促進黃酒的發展。
黃酒指紋圖譜具有整體性、模糊和可以部分量化的特征。因此，可以借鑒中藥指紋圖譜技術，尋找同一種黃酒化學成分的相似性，從而構建黃酒指紋圖譜。
綜合黃酒的釀造、生產過程及黃酒微量成分的復雜性，不難發現黃酒的質量、個性需要綜合感官品評與測量數據進行綜合反映，沒有數據作指導，產品質量難以穩定，而沒有感官品評僅有數據也難做出高質量的產品。利用指紋圖譜技術對黃酒中色、香、味物質的復雜量比關系進行剖析，建立黃酒產品“標準指紋圖譜”，與感官品評相結合，應用于對黃酒產品質量及穩定性的評價，不失為一種科學、有效的評價手段。因此，科學地運用現代測量手段對產品進行數據分析并積累產品數據，結合感官對數據進行分析，掌握產品（包括原料）質量與市場反應結果的差異，建立產品的個性標準，對保持產品質量穩定，并適時改進提升產品質量具有很大的指導意義。
3 指紋圖譜主要采用的研究方法
主要有：（1）色譜法：包括傳統的薄層色譜法、液相色譜法（HPLC）、氣相色譜法（GC）、高效毛細管電泳法等；（2）光譜法：包括紫外光譜法、紅外光譜法、近紅外光譜法等；（3）其它方法：如X射線衍射法、核磁共振法等。黃酒指紋圖譜研究方法雖然較多，但是結合黃酒產品的特點，色譜法是主流方法，尤其是HPLC和GC色譜技術，已經成為大家所公認的分析手段，是目前我們研究中優先考慮的方法。
3.1 氣相色譜
氣相色譜（GC）是以氣體為流動相的一種分析方法。具有分離效能高、選擇性好、靈敏度高、樣品用量少和分析速度快等優點。它要求樣品能夠氣化，對于含有較多揮發性成分的黃酒產品的鑒別，GC能發揮獨特的優點。實際應用中多與質譜（MS）連用。
鮑忠定等通過GC、GC/MS研究了黃酒的香氣成分，共鑒定到42種香氣成分，其中醇類12種，酸類13種，酯類9種，其它類8種，并以內標法定量測定黃酒中的部分醇、酯的組分，回收率在94.8%－103.8%之間，具有較高的準確度與靈敏度。王志沛等人有PERKIN ELMER Autosystem氣相色譜儀，FFAP石英毛細管柱，柱溫35℃保持3min，以10℃/min升溫至190℃。進樣器溫度150℃，檢測器溫度200℃。載氣為高純氮氣，結果定量地測定出正丁醇、異丁醇、異戊醇、乙酸乙酯、乙酸異戊酯、己酸乙酯、乙醛等化合物。
3.2 高效液相色譜（HPLC）高效液相色譜（HPLC）是以經典液相色譜法為基礎，引入GC的理論與實驗方法發展而成的分離分析方法。對于揮發性低、熱穩定性差、分子量大的高分子化合物以及離子型化合物尤為有利。由于具有分辨率高、分析速度快、重現性好的特點，近年來發展很快，非常適合構建黃酒產品的指紋圖譜。
陳青俊等以液相色譜二級管陣列檢測法（HPLC－DAD）測定黃酒中的β－苯乙醇，并利用該檢測體系對不同廠家的幾種黃酒中的β－苯乙醇進行了比較。應用該方法可以將黃酒中的β－苯乙醇與其他雜質達到安全分離，樣品β－苯乙醇組分峰無干擾；采用二級管極管陣列檢測器色譜峰的光譜相似系數和保留時間同時對待測組分進行定性，結果可靠。測定結果與氣相色譜法（GC法）無顯著性差異，但分析時間、精密度、回收率等優于GC法。郭翔用高效液相色譜儀，Hypersil - BD-SC18色譜柱（250×4.6mm×5μm）；萃取小柱為Sep－Pakc18柱，測得11種有機酸。除檸檬酸外，其它有機酸的回收率在96.23%以上，相對標準偏差為0.26－2.87%，對測定黃酒中有機酸有較高的準確度。
3.3 氣相色譜和質譜連用
欒金水等通過脫色/去高沸點物質用氣相色譜－質譜聯用法對黃酒風味物質作了定性鑒定。取100ml黃酒加入150g無水硫酸鈉干燥1h，過濾濾去干燥劑，加入20g干燥的4A分子篩，干燥1h，通過多層無水硫酸鈉過濾，沉淀1h收集清液，此時酒樣中無水，此酒樣供氣質聯用儀分析，結合NIST數據處理系統檢索得出黃酒中香味組分共49種化合物，其中醇類14種、酸類12種、酯類15種、醛5種。宣棟梁等采用陰離子交換樹脂有選擇性地從黃酒中富集有機酸、直接酯化，并萃取濃縮，用氣質連用儀對有機酸進行定性，再用FID檢測器和外標法進行定量，獲得了滿意的結果。
3.4 蛋白質指紋圖譜
種子醇溶蛋白電泳法是目前大麥品種鑒別主要采用的方法。醇溶蛋白屬于一類貯存蛋白，存在于大麥的淀粉胚乳中，在成熟的種子中，約占總蛋白含量的40%－50%左右。醇溶蛋白具有特殊的溶解性質，可由乙醇－水混合溶液進行提取。用SDS－PAGE電泳方法對提取液進行電泳，并用Gel－Pro3.1分析軟件對電泳的凝膠圖譜進行條帶分析，利用Cross Checker和MEGA3軟件分別對其進行遺傳聚類分析，通過種子醇溶蛋白的電泳圖譜建立品種的生化“指紋”，組成品種的指紋圖譜庫，可應用于采購的原料品種和純度的控制。因此，該方法對黃酒生產具有重要意義和應用價值。
林艷等認為大麥種子醇溶蛋白的SDS－PAGE電泳圖譜可作為品種的生化“指紋”，并將該方法用于鑒定澳大利亞、法國啤酒大麥的品種和純度。石思信等也利用電泳技術進行過水稻品種鑒定的研究。
4 指紋圖譜的信息解析方法
通常得到的指紋圖譜相當復雜，人工比較難免影響結果的準確性。若將其與計算機圖譜解析和識別技術結合起來，其應用前景將大為擴展。每一種數據解析技術都有其適用范圍，這取決于所要解決的問題類型以及數據類型和規模。目前，指紋圖譜比較典型的解析技術有如下幾種：
4.1 觀察法
這是應用比較多的方法，即用待測樣品的指紋圖譜與標準圖譜的特征直接比較，查看其異同，從而得出結論，此方法存在一定誤差。4.2 數據對比法
是指引入相對指數、重疊率、八強峰，N強峰、表現豐度等量化數據進行比較。此法較直觀對比法更客觀、準確。
4.3 計算機解析技術
通常得到的指紋圖譜相當復雜，人工比較難免影響結果的準確性。若將其與計算機圖譜解析和識別技術結合起來，其應用前景將在大為擴展。
用計算機解析技術分析黃酒的指紋圖譜，是將圖譜中各種物理變量轉換為計算機可以接受的數值或符號（串）集合，組成多特征因子構成的多維空間，每個因子代表一個特征參數。然后對數據進行評估、處理，其中包括消除噪音值、離群樣本的刪除、數據的自變量及樣本的篩選和必要的數據變換，形成模式的特征空間，在特征空間的基礎上通過選擇不同的合適支路進行分析、判斷，識別出各種模式的隸屬情況，從而解決實際問題。
4.3.1 模糊信息分析法
該方法是對模糊事物進行劃分、判斷或推理的方法。通常情況下，模糊信息的特征可以在確定性信息、隨機性信息的比較中顯示出來。模糊信息的特征就是這種信息給人們提供一種模糊依據，使得人們可以根據這些信息對其相應的必然規律或統計進行模糊識別。
4.3.2 人工神經網絡法
該法是模擬人腦功能的全新信息處理方法，其理論基礎是神經網絡的數學模型。此處所說的神經網絡并不是生理上所說的真實的神經網絡，而是真實神經網絡的一種數學抽象。神經網絡系統中包含著大量的基本信息處理單元，稱為神經元或節點。神經網絡對于處理那些關系不明確、背景不清楚、推理規則不確定的問題具有獨到之處，非常適宜處理中藥指紋圖譜信息。反向傳播（back propagation，Bp）模型是目前應用最廣泛的人工神經網絡模型，具有判別分類可靠性大、判別速度快等優點。
4.3.3 灰色關聯聚類法
灰色系統是既包含已知信息，又包含未知信息的系統。由于中藥指紋圖譜信息具有灰色性，可用灰色系統理論中的灰關聯聚類法進行處理。該方法以定義的相對關聯度為測度，構建一種全新的模式別模型。
4.3.4 非線性映照法
非線性映照法（NLM）是利用二維圖像的識別能力考察高維空間數據點分布的一種模式分類方法。可以直觀地對不同類別的點進行分類，但是二維坐標沒有明確的物理意義，且難看出每個特征對分類的貢獻。
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文章來源華夏酒報bsp; 4.4 化學計量法
化學計量法主要包括：（1）化學定量構效關系，（2）分子模擬與優化，（3）周福添等提出采用分離度、相對峰面積之和、基干互信息等指標參數用于指紋圖譜的定量評價標準。
5 結論
總而言之，指紋圖譜技術的出現，使實現了對黃酒原料、黃酒的生產及成品進行內在質量控制。到目前為止，在黃酒生產和流通領域，還沒有一種質量控制手段能夠全面的、綜合地反映出黃酒產品的質量變異，有效地進行全過程的質量控制。黃酒指紋圖譜的研究和建立正是為了解決質量控制這一關鍵問題而采取的一種方法。它從原料的生產、粗加工、貯存，黃酒發酵過程、儲存和市售樣品等各個角度和方面，進行樣品質量成分的理化分析，通過相似性和相關性對比，發現存在的質量變化和缺陷，從而全面、特異地把握住黃酒的質量命脈。用中藥質量化學模式識別方法，可以用來建立客觀整體和多指標的綜合評價黃酒質量體系，將對黃酒的規范化、產業化和國際化具有指導意義。
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編輯：張怡
