文章鉴读|沈阳农业大学食品学院乌日娜教授：基于HS-SPME-GC-MS结合多元统计分析市售豆酱的挥发性风味物质

食品工业科技编辑部

2025-09-09

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摘要

为研究不同市售豆酱的香气差异，本文以33种我国市售豆酱作为研究对象，对其进行香气感官和理化指标检测，利用SPSS软件进行因子分析，筛选出15种质量较优豆酱。应用顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱联用技术对优选豆酱进行挥发性风味物质检测。结合多元统计方法对豆酱进行聚类分析，对比不同豆酱之间的香气相似性和差异性。结果表明，15种豆酱被分成A、B、C三组，共检测出390种挥发性风味物质。偏最小二乘判别分析共发现50种VIP值>1的差异代谢风味物质，种类最多的是酯类物质，可能对豆酱的香气贡献更大。此外，C组豆酱的总挥发性风味物质含量最高，总量在197.695~307.785 ng/g之间，较A和B组的香气差异更大。3组豆酱共有挥发性风味物质48种，包括3-甲硫基丙醛、苯甲酸乙酯、安息香醛等酱香物质。C组豆酱的3-甲硫基丙醛、油酸乙酯等酱香物质含量较高，且C组豆酱特有1-辛烯-3-醇、2-甲基-1-丁醇、苯乙酸乙酯、糠醛等令人愉悦的香气物质，其香气感官评分排名也位居前列。说明这些物质可能对豆酱的香气感官发挥了重要作用。本研究为进一步探索中国豆酱的风味品质奠定了基础。

作为最古老且有效的食品保鲜技术，低温贮藏在维持肌肉食品、水果和蔬菜的安全及质量方面发挥着关键作用，根据贮藏环境温度的不同，现代工业中通常以冷藏（0~4 ℃）和冷冻（低于−18 ℃）两种方式来提高产品的品质稳定性。近年来，与传统肉制品相比，调理牛排因其食用方便、营养均衡等优势，越来越受到消费者的青睐。调理牛排产品通常采用冷藏或者冷冻方式进行贮运销售。传统的冷藏技术货架期较短，难以进行长线的冷链运输；此外，尽管冷冻技术可以大幅度延长货架期，但是贮藏过程中冰晶的生长/再结晶会对肌肉组织造成剧烈的机械损伤，解冻后过多的汁液损失会直接损害行业的经济效益和消费者的健康需求。因此，有必要开发新型的低温保存技术以维持食品原有的品质。

豆酱是我国传统的四大发酵豆制品之一，历史悠久。豆酱通常是以大豆和小麦粉为原料，经蒸煮、制曲，利用微生物发酵数月，从而形成的一种半流体状态的发酵食品。豆酱保留了原料本身的营养价值，同时在发酵过程中增加了蛋白质含量，大豆蛋白进一步分解成易被人体吸收的小肽。与此同时，豆酱本身也为多种有益微生物提供生长环境，这些微生物生长繁殖，代谢各种酶，使豆酱中的大分子物质充分分解，产生各种有益物质，这些使得豆酱具有独特的风味，丰富的营养和功能活性。

豆酱作为一种传统的食品调味品，在市场上具有广泛的应用和消费群体，工业化生产豆酱规模不断扩大，其采用人工接种菌种制曲，可显著缩短发酵时间，但风味不够浓郁。现代工业制曲主要利用霉菌、酵母菌和乳酸菌。工业生产豆酱在发酵周期、发酵条件、生产卫生和贮藏时间等方面均有明显优势。我国地域辽阔，人口众多，各地区的气候温度、文化差异有所不同，生产的豆酱风味品质也有所差异，逐渐形成了众多类型的豆酱以满足各地区的消费者。

随着工业化生产豆酱的快速发展，消费者口味日趋多样化，使得豆酱的风味品质成为关注焦点。豆酱的风味物质包括挥发性风味物质和非挥发性风味物质，其中挥发性风味物质是近年来国内外研究的热点。主要包括酯类、醇类、酚类、醛酮类等，是豆酱香气的重要组成物质。顶空-固相微萃取-气相色谱-质谱联用（Headspace Solid-Phase Microextraction–Gas Chromatography–Mass Spectrometry，HS-SPME-GC-MS）技术是检测豆酱中挥发性风味物质的常用方法，国内外对于豆酱的生理活性物质、发酵菌种的筛选和发酵工艺优化等方面做了大量研究。例如，豆酱的原料大豆本身具有一定的特殊气味，一项研究通过顶空-气相色谱-离子迁移谱技术（HS-GC-IMS）对大豆的挥发性成分进行分析，定性了63种挥发性化合物。其中酯类15种，醛类15种，醇类13种，酮类15种，酸类1种，其他4种。Guo等通过HS-SPME-GC-MS技术检测大豆，定性定量了41种挥发性化合物，主要风味物质为1-辛烯-3-醇、己醛、2-辛烯和壬醛等。同时发现，不同大豆品种的挥发性成分的种类和相对含量差异较大，导致香气特征具有一定差异。

目前，大多数研究集中在传统发酵豆酱，而针对市售豆酱的关键香气化合物和风味差异的研究涉及较少，且豆酱的理化指标与豆酱风味息息相关。因此，为了研究不同豆酱的风味差异性，挥发性风味物质和风味差异之间的关系以及造成风味差异性的主要物质。本试验以全国不同地区33份市售豆酱作为试验样品，通过对豆酱进行香气感官鉴评，参考国标方法进行理化分析。进一步进行因子分析，初步筛选出优选质量的豆酱。应用HS-SPME-GC-MS技术对优选豆酱进行挥发性风味物质检测，结合多元统计分析方法，利用主成分分析（PCA）和偏最小二乘判别分析（PLS-DA）分析不同豆酱挥发性风味物质相似性及差异性，分析豆酱的香气物质组成，为进一步研究我国豆酱的风味品质提供一定的理论和实践基础，也为提高豆酱的生产品质及丰富豆酱风味种类提供一定理论基础。

结果与分析

2.1 豆酱样品的感官评分

如表3所示，33份豆酱的感官评分区间为59.64±3.96~86.02±2.54，香气得分最高的为D-20，最低的为D-6。基本属于香气一般及以上，但综合得分差异较大。可能是因为不同品牌豆酱的生产环境、原料和制作工艺上的差异。此外，张蕾蕾发现20种传统发酵郫县豆瓣酱的风味具有地域差异。而本研究的前五名豆酱为D-20、D-13、D-10、D-18、D-17，分别来自广东、辽宁、山东；后五名豆酱为D-19、D-2、D-27、D-9、D-6分别来自陕西、黑龙江、四川、辽宁、吉林。研究发现，与传统豆酱不同的是，不同市售豆酱的香气没有明显地域性差异。

表 3 豆酱样品感官评分

Table 3. Sensory scores of soybean paste samples

注：不同小写字母表示数据差异显著（P<0.05）。

2.2 豆酱样品的理化指标测定结果

如表4所示，不同样品间的蛋白质、脂肪、总酸、还原糖、氨基酸态氮含量具有显著性差异（P<0.05）。其中，33种豆酱样品的蛋白质含量为5.09~17.20 g/100 g，平均值为9.07 g/100 g。根据崔亮的研究发现，不同大豆品种与豆酱的蛋白质含量相关。由于本研究中豆酱采集的地区广泛，不同地区的豆酱所用的黄豆种类可能有所不同，这可能是造成部分豆酱蛋白质含量差异的原因之一。此外，发酵工艺的不同也可能导致蛋白质含量差异，豆酱发酵过程中蛋白质降解生成的肽类和游离氨基酸是豆酱风味品质的重要组成。脂肪含量为0.77~9.54 g/100 g，平均值为3.58 g/100 g。脂肪的氧化是风味物质的重要来源之一。部分脂质可被真菌脂肪酶分解，产生各种游离的高分子质量脂肪酸，与乙醇酯化成各种乙基酯，类似令人愉悦的水果香气，影响豆酱的风味。总酸含量为0.58~2.56 g/100 g，平均值为1.46 g/100 g。总酸含量是评判豆酱风味品质的重要指标之一，但总酸过高会影响豆酱的保质期，也会影响豆酱的风味口感。还原糖其含量为3.69~6.36 g/100 g，平均值为4.67 g/100 g。还原糖主要为豆酱发酵期间微生物降解淀粉原料产生，是豆酱中酸类、醇类物质的重要来源。氨基酸态氮含量为0.61~1.47 g/100 g，平均值为1.01 g/100 g。氨基酸态氮是豆酱风味物质的主要来源之一，能赋予豆酱独特的香味，可表征豆酱的发酵程度和原料中蛋白质的降解程度。氨基氮含量越高表明豆酱中氨基酸的成分越高，豆酱风味更佳。

表 4 豆酱样品的理化指标测定结果（n=3）

Table 4. Determination results of physicochemical indexes of soybean paste samples (n=3)

注：不同小写字母表示同列数据差异显著，P<0.05。

2.3 豆酱理化指标的因子分析

为了综合评价不同豆酱的香气品质，本研究首先从33个豆酱样品中筛选整体质量较优的豆酱。理化指标蛋白质、脂肪、总酸、还原糖、氨基酸态氮不仅直接与豆酱的风味品质相关，还与豆酱的营养品质相关。此外还能避免食品添加剂对豆酱带来的感官影响。所以基于上述理化指标利用因子分析方法对33种豆酱进行评价筛选。由表5可知，KMO值为0.633，数值在0.5~1之间，表明变量间具有相关性。根据Bartlett球形度检验的结果显示，数据满足整体正态分布。因此表明，不同豆酱的理化指标数据可以进行因子分析。

表 5 KMO和Bartlett球形检验

Table 5. KMO and Bartlett spherical tests

由表6可知，第一个因子方差贡献率为55.422%，第二因子的方差贡献率为36.026%，累计方差贡献率为91.449%。这两个因子可以代表理化指标的大部分数据信息，因此选取两个因子进行数据分析。

表 6 特征值和方差贡献率

Table 6. Eigenvalues and variance contribution rates

各变量的成分得分系数矩阵如表7所示，根据F_i=U_i×Xi（i=1，2，3）构建2个公因子的线性回归方程，其中X₁、X₂、X₃、X₄、X₅分别代表蛋白质、脂肪、总酸、还原糖、氨基酸态氮含量，并根据方差贡献率构建因子得分模型：

表 7 成分得分系数矩阵

Table 7. Component score coefficient matrix

F₁：y₁ = −0.339 × X₁ − 0.05×X₂ + 0.038 × X₃ + 0.344×X₄+0.352×X₅

F₂：y₂ = 0.028 × X₁ + 0.529 × X₂ + 0.524 × X₃−0.003 ×X₄+0.018×X₅

F=0.55422/0.91449×F₁+0.36026/0.91449×F₂

其中，X₁、X₂、X₃、X₄、X₅对应数据均经过标准化处理。

豆酱样品的因子综合得分如表8所示，主成分1主要代表变量为蛋白质、还原糖和氨基酸态氮，主成分2主要代表变量为脂肪和总酸。计算综合得分，发现不同豆酱样品的综合品质差异较大，选取因子综合得分前15名豆酱（D-1、D-30、D-23、D-3、D-10、D-28、D-15、D-20、D-21、D-24、D-13、D-17、D-8、D-22、D-4）进行后续分析。

表 8 因子综合得分结果

Table 8. Component composite scores

2.4 优选豆酱挥发性风味物质分析

2.4.1 聚类分析

对15种不同豆酱的不同批次进行了挥发性风味物质的检测，根据检测结果对优选豆酱进行聚类分析，如图1所示。将优选豆酱分为A：D-28（浙江）、D-3（黑龙江）、D-30（上海）、D-21（广东）、D-22（广东）；B：D-4（黑龙江）、D-23（广东）、D-8（辽宁）、D-1（黑龙江）、D-15（河北）；C：D-10（辽宁）、D-20（广东）、D-17（山东）、D-24（广东）、D-13（辽宁）三组。从豆酱地区来看，采集的不同豆酱的地域性差异不显著。后续对这三组豆酱样品进行挥发性风味物质分析。

图 1 三组豆酱的聚类分析

Figure 1. Cluster analysis of three groups of soybean paste

2.4.2 PCA分析

将PCA方法应用于三组豆酱样品，PCA得分图如图2所示，三组豆酱样品得到了较好的分离，但A组与B组仍区分不够明显。PCA载荷图如图1所示。PCA模型的R²和Q²的值越高越好，当Q²≥0.5时，表明该模型具有良好预测性，该PCA模型的R²X为0.543，Q²为0.385，为了更清晰地区分三组豆酱样品的挥发性风味差异物质，后续构建PLS-DA模型。

图 2 三组豆酱的挥发性风味物质PCA得分图（a）和载荷图（b）

Figure 2. PCA score (a) and load (b) of volatile flavor compounds in three groups of soybean paste

2.4.3 PLS-DA分析

三组豆酱样品挥发性风味物质的PLS-DA得分如图3所示。结果与PCA结果相似，C组样品位于X轴左侧，A组和B组样品位于X轴右侧，且A组和B组样品明显分布于Y轴上部和下部。PLS-DA模型将三组样品进行更好的分离，三组样品得以完全区分。图3表明，三组样品的香气特征存在显著差异。三组豆酱样品的PLS-DA载荷图如图所示。该模型的R²为0.529，模型拟合符合要求，Q²为0.74（0.5<Q²<1），模型的预测性较好。与Giannetti等的研究结果相似，PLS-DA模型对不同样品类别之间实现了良好分离。

图 3 三组豆酱的挥发性风味物质PLS-DA得分图（a）和载荷图（b）

Figure 3. PLS-DA score (a) and load (b) of volatile flavor compounds in three groups of soybean paste

为避免PLS-DA分类的偶然性，采用200次交叉置换检验对模型的预测能力进行统计检验，依据已知数据（X）对预测数据（Y）进行多次迭代分析，即固定X矩阵。将Y矩阵的变量进行随机排列200次，建立对应的PLS-DA模型以获取随机模型的R²和Q²值。三组豆酱的PLS-DA分析200次交叉验证试验如图4所示。R²=0.336，Q²=−0.237，图4中最右边原始点高于左边所有蓝色Q²值，右边原始点高于所有左侧绿色R²值。同时图中Q²与Y轴相交于零点下方，表明该PLS-DA模型有效，预测性较好，没有出现过拟合。

图 4 三组豆酱的PLS-DA分析200次交叉验证试验

Figure 4. 200 cross-validation tests of PLS-DA analysis in three groups of soybean paste

为了清晰展示各组豆酱样品与挥发性风味物质之间的相关性，构建三组豆酱的PLS-DA分析Bipot模型，结果如图5所示。图5可以清晰的看出挥发性风味物质与各组豆酱之间的联系。总体来看，A组样品中3-甲基丁酸、8-甲基壬酸、4-甲氧基苯甲酸、2,3-辛二酮、正癸酸等挥发性风味物质的含量较高。B组样品中苯甲酸、2-甲基丁酸等挥发性风味物质的含量较高。C组样品中，乙酸乙酯、辛酸乙酯、癸酸乙酯、十八烷酸乙酯等酯类物质含量较高，5-甲基-2-呋喃甲醇、苯甲醇、三甲基吡嗪和癸醛等物质的含量也较丰富。

图 5 三组豆酱的PLS-DA分析Bipot图

Figure 5. Bipot plot of PLS-DA analysis in three groups of soybean paste

三组豆酱的PLS-DA分析VIP结果如表9所示。共发现50种VIP值>1（且P<0.05）的差异代谢风味物质，其中酯类23种、醛类4种、酸类3种、醇类9种、酮类4种、酚类4种等。说明酯类物质可能对这些豆酱的香气贡献更大，包括具有花香和甜香的苯甲醇、风信子和杏仁香气的安息香醛和苯乙醛、曲香的己酸乙酯、果香的2-甲基丁酸乙酯和丁子香酚等，均为文献中报道的具有酱香特征的风味物质。这些物质可能对区别三组豆酱样品的香气类型具有关键作用。

表 9 三组黄豆酱的主要风味物质类别及名称

Table 9. Types and names of major flavor compounds in three groups of soybean paste

2.4.4 挥发性成分分析

三组豆酱的挥发性风味物质相对含量如表10所示。结果表明，豆酱中的主要挥发性风味物质包括酸类、醛类、酯类、醇类等，这些挥发性风味物质共同构成了豆酱的风味，其含量与豆酱原料、发酵菌种、发酵温度和时间都密切相关。其中，C组样品的挥发性风味物质总含量最高，B组样品其次，A组样品的挥发性风味物质总含量最低。C组样品的挥发性风味物质总含量在197.695~307.785 ng/g之间，酯类、醇类和醛类物质含量较高。其中，D-10的挥发性风味物质总含量高达307.785 ng/g，其感官评分也较高，但是低于D-20、D-13。其原因可能是D-10的醛类物质较丰富，但酯类物质在其香气物质组成中占比较低。A、B组样品的挥发性风味物质总含量在32.399~177.246 ng/g之间，A组和B组的挥发性风味物质含量的差异较小。但A组豆酱的酯类普遍占比较高，而醇类物质和酸类物质占比较低，可能是由于该组豆酱中的酸类物质和醇类物质发生酯化反应，消耗了部分酸和酯，使酯类物质增多。在香气感官评价中A组豆酱相较于B组豆酱也获得了更高评分。证明酯类物质的产生对发酵食品的风味具有重要作用。从三组豆酱中酸类、醛类、酯类、醇类等挥发性风味物质的组成含量及构成比例分析，三组豆酱风味区分比较明显。

表 10 基于GC-MS三组豆酱的挥发性风味物质相对含量结果

Table 10. Results of relative contents of volatile flavor substances in three groups of soybean paste based on GC-MS

三组豆酱的挥发性风味物质Venn图如图6所示。15份豆酱样品共检测出挥发性风味物质390种，其中A组样品检测出挥发性风味物质152种，B组样品检测出挥发性风味物质202种，C组样品检测出挥发性风味物质176种。A组样品的特有风味物质有56种，占豆酱总体物质的15.3%；B组样品的特有风味物质有98种；占豆酱总体物质的26.8%；C组样品的特有挥发性风味物质有94种，占豆酱总体物质的25.8%。三组样品共有物质为48种，其中，A组与B组的共有物质较多，达83种，C组与A组和B组的共有物质较少，分别为61种和69种。

图 6 基于GC-MS三组豆酱的挥发性风味物质venn图

Figure 6. Venn diagram of volatile flavor compounds in three groups of soybean pastes based on GC-MS

三组豆酱共有挥发性风味物质如表11所示。这些共有物质中一部分已被相关研究报道。可以看出不同的豆酱之间有部分风味物质一致，而风味物质的种类和含量造成了不同豆酱之间的整体风味差异。此外，C组豆酱在香气感官评价中的评分更高，更受欢迎。如表12所示，C组豆酱有94种特有挥发性风味物质。例如，能够影响豆酱浓厚感的风味的2-甲基-1-丁醇和1-辛烯-3-醇，他们被认为是豆酱中主要的挥发性代谢物。此外，焦糖味的苯甲醇、花果香味的苯乙酸乙酯、焦糖和坚果气味的糠醛等，可能为C组豆酱提供了独特的香气特征，使其更受消费者喜爱。

表 11 三组豆酱共有物质类别及名称

Table 11. Common substance types and names of the three groups of soybean paste

表 12 C组豆酱特有94种物质类别及名称

Table 12. Category and name of 94 substances unique to Group C bean paste

2.4.5 热图分析

为了进一步了解区分三组豆酱的关键挥发物，选用三组豆酱共有的48种物质，对不同样本中所含同一化合物含量分别进行标准化处理后，绘制热图（图7），可以清楚的看出不同组别挥发性风味物质的相对含量。结果表明，三组豆酱样品互相对比，能明显看出C组豆酱的挥发性风味物质总含量更高。总体来看，48种挥发性风味物质分为：29种酯类化合物、9种醛类化合物、5种酚类化合物、2种酸类化合物、1种酮类化合物、2种其他类化合物。

图 7 基于GC-MS三组豆酱的挥发性风味物质含量热图

Figure 7. Heat map of volatile flavor compounds in three groups of soybean pastes based on GC-MS

其中A组豆酱中的棕榈酸异丙酯含量比较高，尤其在D-15中，其含量为2.56 ng/g。相较于另外两组，A组豆酱中的9-十六碳烯酸乙酯（特殊香气）含量也比较高，在D-8中的含量为0.62 ng/g；B组豆酱中的3-甲基对苯甲醛含量较高，其中D-21的苯甲酸乙酯（洋甘菊香气）、辛酸（水果香气）和9,12-十八碳二烯酸乙酯（坚果香气）含量明显高于其他豆酱，这几种物质可能为该豆酱提供了令人愉悦的香气，使其在B组中的香气感官评分最高，达到75.88±2.78分；C组中的多数挥发性风味物质含量均高于另外两组，但D-24中的壬醛、麦芽酚、2-苯基丙烯醛等物质相较于C组其他豆酱含量偏低，这可能对其香气产生较大影响，导致其在C组中的感官评分最低为75.45±1.45分；C组中的3-甲硫基丙醛（酱香和烤土豆香气）、安息香醛（苦杏仁味）、乙酸乙酯（芳香气味）、2,4-二甲基苯甲醛（杏仁香气）、3-苯基呋喃（焦糖香气）、丁子香酚（果香）、十四酸甲酯（脂肪酸味）、（Z）-9-庚烯酸乙酯（花果香）、十四烷酸乙酯（脂肪香）这些物质的含量普遍较高。其中3-甲硫基丙醛具有醇厚的酱香和烤土豆香气，在韩式酱油、高盐稀态酱油、酵母抽提物等的香气物质研究中被认为是主要贡献成分。该物质可能为豆酱带来独特的酱香，使其更受消费者欢迎。作为评分最高的两个豆酱D-20和D-13，两种豆酱中的油酸乙酯、癸酸乙酯、十四酸甲酯、十四烷酸乙酯、（Z）-6-十八碳烯酸甲酯、（E）-9-十八碳烯酸乙酯、十八烷酸乙酯、9-（邻丙基苯基）壬酸甲酯、3-甲基丁基十六烷酸酯等物质含量均高于其他豆酱，其中具有花果香、奶油香的油酸乙酯在D-20和D-13中含量达到44.35和40.79 ng/g，远高于其他豆酱。综上，各组样品的主要挥发性风味物质含量和比例不同，导致各组豆酱的香气特色不同。

结论

本试验从我国33种不同豆酱中筛选得到15种优质豆酱进行挥发性风味物质分析，并应用多元统计分析方法对豆酱进行分组分析。结果表明，15种豆酱共分为A、B、C 3组。共发现50种VIP值>1的区别三组样品的主要物质，种类最多的为酯类物质，其次为醇类物质。三组豆酱共鉴定出挥发性风味物质390种，发现3组豆酱共有挥发性风味物质48种，这些物质可能为豆酱提供了主体酱香。综合感官评价结果和挥发性风味物质分析，发现C组豆酱表现最优。C组豆酱的总挥发性风味物质含量最高，且与A、B组豆酱相比差异更大。同时发现C组豆酱特有94种挥发性风味物质，包括1-辛烯-3-醇、2-甲基-1-丁醇、苯乙酸乙酯、糠醛等，这些物质在豆酱风味形成中可能起到了重要作用。此外C组豆酱中3-甲硫基丙醛、乙酸乙酯和3-苯基呋喃等的含量普遍较高，这些物质可能使C组豆酱更受消费者欢迎。感官得分最高的C组豆酱D-20和D-13中的3-甲硫基丙醛、油酸乙酯等物质含量较高，可能为其带来独特的酱香。通过这些研究成果，豆酱生产商可以更好地了解豆酱的风味品质特点，满足消费者对高品质豆酱的需求。

引用本文：姜锦惠，潘国杨，陶鑫禹，等. 基于HS-SPME-GC-MS结合多元统计分析市售豆酱的挥发性风味物质[J]. 食品工业科技，2025，46（16）：323−334. doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2024090227.

Citation:JIANG Jinhui, PAN Guoyang, TAO Xinyu, et al. Analysis of Volatile Flavor Substances in Commercial Soybean Paste Based on HS-SPME-GC-MS Combined with Multivariate Statistics[J]. Science and Technology of Food Industry, 2025, 46(16): 323−334. (in Chinese with English abstract). doi: 10.13386/j.issn1002-0306.2024090227.

基金项目：国家自然科学基金面上项目（31972047）；沈阳农业大学引进人才（高层次）科研启动费项目（2023YJRC002）；沈阳市科技创新平台项目（21-103-0-14，21-104-0-28）；广东省调味食品生物发酵先进技术企业重点实验室开放基金项目（2017B030302002）。

通信作者简介

乌日娜，女，蒙古族，教授，博士生导师，博士后合作导师。研究方向：益生菌营养健康调控、食品微生物发酵与安全控制、合成生物学、生物智造与人工智能。现任职务：辽宁省食品发酵技术工程研究中心主任，食品营养与健康专业负责人，益生菌发酵与生物智造团队带头人。荣誉称号：全国百篇优秀博士论文提名论文获得者，入选国家教育部人才计划、农业部重大人才计划、全国食品工业科技创新领军人物、中国食品科学技术学会科技创新杰出青年奖、辽宁省学术头雁、辽宁省优秀科技工作者、辽宁省百千万人才工程百人、辽宁省首批“兴辽英才”、辽宁省学术头雁、辽宁省农业领域青年科技创新人才、辽宁省高等学校优秀人才、沈阳市高层次领军人才、沈阳市中青年科技创新人才、天柱山学者、天柱山英才等。社会兼职：兼任国家食药同源科技创新联盟发酵分委会副会长、中国食品科学技术学会传统酿造食品分会、特殊食品分会常务理事，“十四五”时期国家重点出版物食品科学前沿研究丛书编委，中国微生物学会酿造专委会委员，中国食品科学技术学会益生菌分会、中国农学会农产品贮藏加工分会、中国畜牧兽医学会微生态分会理事，中国食品科学技术学会辽宁分会监事，北京伍连德公益基金会微生态健康管理专委会委员等。Journal of Future Food、Food Science of Animal Products、Frontier in Microbiology、中国乳品工业、中国微生态学杂志、中国酿造、食品研究与开发、乳业科学与技术等杂志副主编和编委等。

（以上信息来自沈阳农业大学食品学院官网）

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