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—— 中国食品杂志社
目的：建立一种偏最小二乘-判别分析（partial least squares-discrimination analysis，PLS-DA）评价啤酒爽口性的方法。方法：基于顶空固相微萃取（headspace solid-phase microextraction，HS-SPME）结合气相色谱-质谱（gas chromatography-mass spectrometry，GC-MS）联用检测啤酒中爽口性相关指标转化为数据矩阵，利用SIMCA-P软件进行PLS-DA。结果：不同爽口性的啤酒在得分图中能够明显区分。根据载荷图显示爽口性较差的样品集DA（1）中敏感特征变量为辛酸乙酯、癸酸乙酯及乙酸异戊酯等酯类化合物。选取50 个样本为校准集，建立PLS-DA模型，4 个爽口性不同的啤酒样本模型的回归相关系数分别为0.861、0.798、0.765、0.812，样品辨别率为92%。利用建立的PLS-DA模型对27 个未知样品进行预测，不同爽口性样品的预测均方根误差分别为0.183、0.321、0.523、0.323，准确识别率为74.07%。结论：HS-SPME-GC-MS结合PLS-DA法是一种简单、快速、有效评价啤酒爽口性的方法。
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