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酿于自然,控于科学 | 岛津LCMS-9050解码精酿啤酒的“风味基因”

酿于自然,控于科学 | 岛津LCMS-9050解码精酿啤酒的“风味基因” 岛津科技资讯通
2026-10-12
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在精酿啤酒的世界里,每一滴酒液都蕴藏着独特的香气与口感。麦芽的甘甜、啤酒花的清香、酵母发酵带来的复杂层次、再到那些难以言说却令人沉醉的独特芳香。


精酿啤酒的风味取决于酵母菌株、原料和发酵工艺的微妙平衡。


如何客观、精准地

解析这些风味背后的化学密码?


仅靠感官评价远远不够。要真正理解风味的本质,必须深入分子层面,揭开隐藏在香气背后的代谢密码。为此,研究者携手岛津,借助LCMS-9050四极杆飞行时间液相色谱质谱仪(QTOF),开启了一场从“未知”到“可知”的科学探索之旅。


01

为什么是LCMS-9050?

——因为它能“看见”未知


在靶向分析中,我们往往只能检测已知的目标化合物。但在食品风味研究中,决定产品独特风味的,也有可能是那些尚未被识别的微量活性成分。


LCMS-9050凭借其卓越性能

成为非靶向代谢组学的理想工具:


超高分辨率与精确质量测定

可实现±1mDa以内的质量误差控制,为未知物分子式推断提供可靠依据。


强大的结构解析能力

支持数据依赖型采集(DDA),自动触发二级质谱扫描,结合碎片归属功能,即使没有标准品,也能助力结构推测。


全信息采集,数据可回溯

一次进样即可获得完整的MS和MS/MS数据。这意味着未来若有新线索,无需重新实验,即可回溯挖掘数据。


高效的工作流程

搭配Signpost MS与LabSolutions Insight Explore™ 等软件,轻松完成峰对齐、多元统计分析与特征峰筛选,快速锁定样品间的差异成分。

非靶向代谢组学工作流程


02

实际案例:从“未知峰”到关键风味前体


在本案例中,研究人员使用LCMS-9050对四种不同酵母(包括两种野生酵母和两种商业酵母)酿造的啤酒进行了非靶向代谢组学分析。


分析条件:


01

第一步:全景扫描,锁定关键差异

通过LCMS-9050的高分辨率扫描,研究人员在四种啤酒样品中检测到了 4309个色谱峰。


通过主成分分析(PCA)发现,商业酵母和野生酵母的代谢物特征存在显著差异。在载荷图中,一个未知的“化合物A”引起了研究人员的注意——它在商业酵母啤酒中含量很高,但在野生酵母啤酒中含量极低。

(a) 得分图

(b) 载荷图


02

第二步:精确质量数,描绘“分子画像”

对“化合物A”进行精确质量测定,其负离子模式下的质荷比(m/z)为 193.0503。预测最佳匹配分子式:C₁₀H₁₀O₄,质量偏差小于 ±1 mDa。

化合物A分子式预测


03

第三步:结构解析,揭开身份之谜

有了分子式,研究人员利用LabSolutions Insight Explore软件进行在线数据库检索,排名第一的候选物是阿魏酸(Ferulic acid),

在线数据库检索


接着进行二级质谱图碎片归属分析,主要碎片离子结构合理,进一步验证了鉴定结果。

碎片归属分析


最后进行标准品验证,通过与阿魏酸标准品进行比较,确认保留时间与质谱图完全一致,未知的“化合物A”就是阿魏酸。

提取离子流图(EIC)和MS/MS质谱图



找到阿魏酸意味着什么?

风味成因链:阿魏酸本身并无强烈气味,但它却是某种标志性香气的“前体”。


进一步研究证实,阿魏酸是合成4-乙烯基愈创木酚的前体物质。野生酵母2号具有强效脱羧酶活性,能将阿魏酸脱羧转化为4-乙烯基愈创木酚,从而产生独特的辛香料味。


03

科学赋能产业:从数据分析到新品研发


LCMS-9050通过非靶向分析发现阿魏酸在商业酵母与野生酵母啤酒中的显著差异,并揭示了“阿魏酸→4-乙烯基愈创木酚”的风味成因链,为后续风味调控提供了明确方向。


结合发酵过程中的代谢特征分析

研发团队提出了具体的工艺优化建议:

保留特色辛香:选用野生酵母2号,最大化发挥其转化阿魏酸生成4-乙烯基愈创木酚的能力,赋予酒体独特香料气息;

提升发酵稳定性:风味分析数据显示该酵母会大量消耗异亮氨酸、缬氨酸等氨基酸 → 添加富含氮源的小麦与燕麦,保障发酵效率;

优化口感余韵:检测发现麦芽糖残留偏高,易导致甜腻后味 → 补充蔗糖促进完全发酵,打造清爽干爽的收口体验。


最终成品兼具野生酵母的独特个性与现代工艺的精准控制,真正实现“酿于自然,控于科学”。


  结  语 


从一滴啤酒的代谢物分析,到一款新品的诞生,岛津LCMS-9050不仅是一台仪器,更是连接“感官体验”与“科学数据”的桥梁。


想了解更多?欢迎联系我们获取完整应用方案!

备注:本文内容改编自岛津官方应用文献,仅用于科研、实验室检测参考,不可用于临床诊断。文中涉及最大、最佳等程度类描述,仅限于实验内容及结果。

【声明】内容源于网络
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