风味在食品中起到了非常重要的作用，谈到食品，食品的品质四大要素：色、香、味和形，香和味就占了两个，可见风味的重要性。人能识别和记忆 10,000 种的气味，之前人们通常是是通过嗅觉进行辨别，这需要具有良好的嗅觉感知和专业的训练才可以做到。随着科技的不断进步， 进入了风味分析研究领域，为风味研究，产品开发及品控提供更多帮助。

• 气味：挥发性和半挥发性

• 滋味：半挥发性和不挥发性

• 触觉/疼痛：三叉神经，如辣椒的辣、花椒的麻等

• 食品中主要风味组分的化学本质及结构能够帮助产品改良及新产品开发：加工/配料优化；储藏条件的优化/评价；货架期测定

• 找到异味物

• 帮助品控或产品分级

• 基础研究：风味活性化合物的结构-功能的关系，香气化合物与大分子如蛋白质、淀粉、脂肪乳浊液的相互作用（如吸收、释放模型）

• 将感官评价与仪器分析关联起来，既是食品中香气轮廓与挥发物成分、滋味轮廓与不挥发性风味成分关联起来

• 如何将感官描述分析与化学/仪器分析相关联，剖析产品当中风味的化学本质以及在食品加工储藏过程中变化的规律，最后达到品控

• 食品种类众多，基质复杂，导致定性和定量难度大，分析周期长

• 风味化合物数量多，由于基质干扰，仅仅通过搜索 NIST 谱库难精准定性风味化合物

• 不同食品风味化合物含量差异巨大，定性和定量难

• 不同的样品前处理：手动操作费力费时，数据质量差，没有统一标准的分析流程，需要长时间摸索和积累经验

• 缺乏对可靠风味提取技术的了解及应用支持

• 数据处理难，很耗时

两种互补的前处理，解决成分复杂、多样性的分析问题：

• 自动液液萃取结合大体积进样不必氮吹

• 新一代固相微萃取技术：SPME Arrow 使用寿命比传统 SPME Fiber 长 3 倍以上，灵敏度更高，重复性更好

• 自动 SPME Arrow 结合“干吹”技术不仅严格避免 空气中有机物和大量样品主成分基质带来的干扰，而且提高 SPME Arrow 寿命，结果更好，分析成本更低

在前一个样品 GC/MS 分析的同时进行下一个样品自动叠加前处理，提高样品通量；同一软/硬件平台，确保了平台与平台间数据的可视性，提高了数据的完整性和数据质量，提升了数据的可靠性和准确性。

提高 效率。

MSD（不同化合物响应因子差别大）和 FID（响应因子接近和更稳定）取长补短，一针进样，既定性又更好地半定量。

CFT 技术分流器具有安捷伦优势，零死体积，高惰性。

选择性好、耐高温的 ，将应用进一步扩展到高沸点分析物。

验证过的采集大方法。

自动解卷积：

自动解卷积把谱图中未完全分离的风味化合物提取出来，从而在做 NIST 搜库时达到去除背景干扰的效果，提高匹配分数达到更高风味化合物定性/定量准确性和可靠性。

近 2000 风味筛查方案：

通过 NIST 谱库搜色谱图中的化合物时，可能搜出成百上千个非风味化合物，然后要花大量时间把这些非风味化合物从定性结果中剔除，这非常耗时费力。风味筛查方案通过自动从 NIST 搜库的化合物中目标匹配，“一键锁定”白酒风味物质，不含非风味化合物，加速寻找风味物质并鉴定风味化合物的进程。

在风味目标匹配过程中，可以通过化合物极性 RI 信息的差别，进一步提高同分异构体风味化合物的定性匹配准确度。

风味物质分组报告

一份报告同时定性、半定量

增加中文名和化合物类型

化合物 RI 和谱库 RI

风味物质阈值和风味描述

自动化样品前处理：全自动箭形固相微萃取（SPME Arrow），自动液液萃取结合大体积进样不必氮吹，自动配标加标等。

样品叠加预处理，提高样品通量。

干吹避免干扰，提高 SPME Arrow 寿命。

一针进样 MSD 与 FID 同时检测，同时定性 & 半定量，节省时间和省力。

Unknown Analysis 自动解卷积，定性更准确。

近 2000 个特征风味化合物筛查大方法自动化地更准确和省时地快速锁定风味化合物。

报告包含风味化合物阈值、风味描述等信息，节省时间，更快得到有用的风味物质相关信息。