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—— 中國食品雜志社
目的：建立一種偏最小二乘-判別分析（partial least squares-discrimination analysis，PLS-DA）評價啤酒爽口性的方法。方法：基于頂空固相微萃取（headspace solid-phase microextraction，HS-SPME）結合氣相色譜-質譜（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）聯(lián)用檢測啤酒中爽口性相關指標轉化為數(shù)據(jù)矩陣，利用SIMCA-P軟件進行PLS-DA。結果：不同爽口性的啤酒在得分圖中能夠明顯區(qū)分。根據(jù)載荷圖顯示爽口性較差的樣品集DA（1）中敏感特征變量為辛酸乙酯、癸酸乙酯及乙酸異戊酯等酯類化合物。選取50 個樣本為校準集，建立PLS-DA模型，4 個爽口性不同的啤酒樣本模型的回歸相關系數(shù)分別為0.861、0.798、0.765、0.812，樣品辨別率為92%。利用建立的PLS-DA模型對27 個未知樣品進行預測，不同爽口性樣品的預測均方根誤差分別為0.183、0.321、0.523、0.323，準確識別率為74.07%。結論：HS-SPME-GC-MS結合PLS-DA法是一種簡單、快速、有效評價啤酒爽口性的方法。
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