基于GC–MS/MS结合多元分析与机器学习的浓香型圆底白酒地理溯源

简 介

1.题目
基于GC–MS/MS结合多元分析与机器学习的浓香型圆底白酒地理溯源

2.期刊

Food Chemistry

3.单位

西北农林科技大学

4.作者

5.内容概要

建立了一种基于GC-MS/vS的高通量靶向定量方法，用于测定酱香白酒中156种挥发性香气化合物（TVACs）。该方法在2–10,000 ng/L范围内具有良好的线性（R²>0.99）、低检出限（<25.76 μg/L）、良好的精密度（RSD<3.96%）、可接受的回收率（82.11–118.04%）以及较低的基质效应（<+15%）。与Hs-SPME-GC-MS相比，该方法实现了高通量、更精确的定量分析，并且仅需简单的预处理。通过正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）结合VIP > 1和p < 0.05，从来自六个产区的46个SRBB样品中筛选出40种潜在差异化合物。随后建立了随机森林模型，并采用分层5折交叉验证进行评估，以保持类别分布，最终通过独立测试集验证，准确率达到90.00%。SHAP（Shapley加性解释）分析识别出影响各产区差异的化合物，为白酒区域判别和风味表征提供了有效方法。

6.文章原文

第八届风味大会会刊论文、发言申请表.doc

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