Fingerprints of volatile flavor compounds from southern stinky tofu brine with headspace solid‐phase microextraction/gas chromatography–mass spectrometry and chemometric methods

化学 固相微萃取 色谱法 质谱法 气相色谱-质谱法 主成分分析 气相色谱法 相关系数 化学计量学 卤水 风味 食品科学 人工智能 有机化学 数学 统计 计算机科学
作者
Pao Li,Jing Xie,Hui Tang,Cong Shi,Yanhua Xie,Jing He,Yulun Zeng,Hongli Zhou,Bo Xia,Chunyan Zhang,Liwen Jiang
出处
期刊:Food Science and Nutrition [Wiley]
卷期号:7 (2): 890-896 被引量:7
标识
DOI:10.1002/fsn3.943
摘要

Abstract It is difficult to produce southern stinky tofu, a famous traditional Chinese snack, at industry scale due to the complex composition of its brine. In this study, the fingerprints of organic volatile flavor compounds in the southern stinky tofu brine samples from five manufacturers were studied using headspace solid‐phase microextraction/gas chromatography–mass spectrometry ( HS ‐ SPME / GC ‐ MS ) with the aid of chemometric methods. The fingerprints were obtained by HS ‐ SPME / GC ‐ MS and analyzed with the time shift alignment method, Shannon entropy, correlation coefficient, and principal component analysis. The results show that the time shifts in the samples can be accurately corrected by the time shift alignment method despite unexpected interferences. The fingerprint information was evaluated by Shannon entropy, while the similarities and differences in the fingerprints were investigated by correlation coefficient. Moreover, the identification of stinky tofu manufacturers can be achieved by principal component analysis. The predominant volatile compounds in southern stinky tofu brines were indole, 3‐methylindole, phenol, and 4‐methylphenol. Therefore, the established fingerprinting of volatile compounds for the brines by combining HS ‐ SPME / GC ‐ MS with chemometric methods was a simple and reliable method.
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
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

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
韩宇航发布了新的文献求助10
刚刚
swy发布了新的文献求助10
1秒前
李沐唅发布了新的文献求助10
2秒前
liuz53发布了新的文献求助10
3秒前
爆米花应助张静瑶采纳,获得10
4秒前
4秒前
王腾发布了新的文献求助10
4秒前
坚强怀绿完成签到,获得积分10
5秒前
不安白秋完成签到 ,获得积分20
5秒前
Vitana完成签到,获得积分10
7秒前
Jasper应助完美的jia采纳,获得10
9秒前
11秒前
12秒前
万能图书馆应助A001采纳,获得10
13秒前
14秒前
14秒前
王乐完成签到,获得积分10
14秒前
haohao学习发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
nannan完成签到,获得积分10
15秒前
zkf完成签到,获得积分10
17秒前
乐乐应助sciscisci采纳,获得10
18秒前
19秒前
Justine完成签到,获得积分10
19秒前
谦让的莆完成签到 ,获得积分10
20秒前
韩宇航发布了新的文献求助10
20秒前
李健应助奶酪采纳,获得10
20秒前
21秒前
22秒前
吴彦祖完成签到,获得积分10
23秒前
zuo发布了新的文献求助10
24秒前
摩尔街棋子完成签到 ,获得积分10
24秒前
24秒前
田様应助王乐采纳,获得10
25秒前
26秒前
26秒前
sfaaeaadefef发布了新的文献求助20
26秒前
27秒前
佳期发布了新的文献求助10
27秒前
A001发布了新的文献求助10
28秒前
高分求助中
(禁止应助)【重要!!请各位详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Diagnostic Imaging: Pediatric Neuroradiology 2000
Semantics for Latin: An Introduction 1099
Biology of the Indian Stingless Bee: Tetragonula iridipennis Smith 1000
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 740
镇江南郊八公洞林区鸟类生态位研究 500
Corpus Linguistics for Language Learning Research 300
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4138518
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3675318
关于积分的说明 11617973
捐赠科研通 3369619
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1851008
邀请新用户注册赠送积分活动 914219
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 829126