Unveiling innovation in aroma attribute evaluation of Niulanshan Baijiu: An advanced exploration of two different processing methods via food sensory omics and penalty analysis

芳香 感觉系统 食品科学 计算机科学 生物 神经科学
作者
Zhen Wang,Wenjun Hao,Jinwang Wei,Mingquan Huang,Xin‐An Zeng,Ying Wang,Jihong Wu,Boru Chen
出处
期刊:Food Chemistry: X [Elsevier BV]
卷期号:19: 100852-100852 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.fochx.2023.100852
摘要

Niulanshan Baijiu (NLS), a notable variety of Baijiu known for its light flavor and extensive historical legacy, was subjected to a comparative analysis using two different processes: Hunzheng Xucha (HX) and Qingzheng Qingcha (QQ). The study combined sensory-oriented flavor analysis and penalty analysis to assess the differences between the two processes. Aroma compounds in NLS were extracted using liquid-liquid extraction and headspace solid phase microextraction. Gas chromatography-olfactometry-mass spectrometry was employed to identify 46 aroma-active compounds, including the first-time discovery of ethyl isohexanoate and 2,4-nonadienal in NLS. Quantification of 35 compounds with odor activity value (OAV) ≥ 1 was achieved using internal standard curve methods. Sensory assessments by a cohort of 111 participants highlighted the preference for HX-NLS in terms of flavor, while QQ-NLS exhibited a sour-Chen aroma that required improvement. The study further revealed the significant impact of acetic acid, butyric acid, hexanoic acid, octanoic acid, and 3-methylbutanal on the sour-Chen aroma in liquor.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助maomao采纳,获得10
刚刚
1秒前
1秒前
刚少kk完成签到,获得积分10
1秒前
wangs发布了新的文献求助10
1秒前
盛清让完成签到,获得积分10
2秒前
爱听歌的听云完成签到,获得积分10
2秒前
科研通AI6.3应助linman采纳,获得10
2秒前
3秒前
fyy完成签到 ,获得积分10
3秒前
3秒前
Angel完成签到,获得积分10
3秒前
CCC完成签到,获得积分0
4秒前
NexusExplorer应助墨晔采纳,获得10
4秒前
Lucas应助221采纳,获得10
4秒前
科研通AI6.4应助KYT采纳,获得10
5秒前
柠檬百香果完成签到,获得积分10
5秒前
万能图书馆应助文献快来采纳,获得10
5秒前
Boven发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
Akim应助美满的初之采纳,获得10
6秒前
小猴子发布了新的文献求助10
6秒前
晴空完成签到,获得积分10
6秒前
12完成签到,获得积分10
7秒前
李振博完成签到 ,获得积分10
7秒前
醉林发布了新的文献求助10
7秒前
DDD关注了科研通微信公众号
8秒前
科研通AI6.4应助YuMY采纳,获得10
8秒前
研友_LwlRen完成签到 ,获得积分10
8秒前
bkagyin应助你好采纳,获得10
8秒前
9秒前
平淡敏完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
天天发布了新的文献求助10
9秒前
9秒前
丰富元珊完成签到,获得积分20
9秒前
科研猪完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
时遇发布了新的文献求助10
10秒前
zhy发布了新的文献求助10
10秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7248505
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8871371
关于积分的说明 18717578
捐赠科研通 6927645
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198390
关于科研通互助平台的介绍 2373952
邀请新用户注册赠送积分活动 2173150