Food Res. Int:意大利红葡萄酒的多样性:按酿酒参数、颜色和酚类指数进行的研究

意大利红葡萄酒的多样性：按酿酒参数、颜色和酚类指数进行的研究

期刊：Food Research International（8.1）

发表时间：2021.03

对单一年份的110种意大利单一品种红葡萄酒进行了全面调查，以确定其标准成分、颜色和酚类特征。“普里米蒂沃”的平均酒精浓度（15.4% v/v）和干提取物值最高，“卡诺娜”的总酸度最低，“科维纳”的酚含量最低，“萨格兰蒂诺”中酚含量最高。“泰罗德格”葡萄酒的总花青素和单体花青素含量最高，其次是“艾格尼科”和“拉宝索”，而“科维纳”，“内比奥罗”和“马斯卡斯奈莱洛”最差。“蒙特普齐亚诺”和“桑娇维塞”参数大多处于中间值。多变量PCA-DA方法既可以对不同的葡萄酒进行分类，也可以区分两个地区生产的“桑娇维塞”葡萄酒。考虑到所分析葡萄酒的数量和多样性，相关性研究有助于更好地了解酚醛和颜色测定之间的潜在关系。

葡萄酒行业是全球主要的农业经济活动，在众多影响葡萄酒风格的因素中，品种尤为重要。意大利拥有丰富的葡萄品种并注册了600多种栽培葡萄品种。

红葡萄酒是酚类化合物的来源，被认为与适度饮用葡萄酒带来的健康益处有关，且在确定红葡萄酒的寿命、颜色、口感和真实性等方面起着关键作用。如今，人们对评估葡萄酒的品种来源越来越感兴趣。但迄今为止，意大利生产的大多数单一品种红葡萄酒的物理化学特征受到研究人员的关注有限。本研究报告了意大利单品种红葡萄酒的理化特征数据，旨在阐明它们与葡萄品种相关的多样性。

1. 样品

2. 分析方法

分析所有葡萄酒的以下参数：颜色和色素的聚合分数，铁活性单宁，铁活性酚类，小聚合色素（SPP）和大聚合色素（LPP），缓冲能力，总醛，ABTS抗氧化活性，甲基纤维素可沉淀（MCP）单宁，总花青素，总类黄酮和单体花青素，总酚，原花青素和香兰素反应性黄烷醇（分别为PROC和VAN），紫外可见光谱，吸光度，颜色强度、色调、CIELab参数等。还分析了葡萄酒的基本成分参数。

3. 数据处理、可视化和多元分析

如图1，110种葡萄酒聚成6类：

图1 根据按分层聚类分类的确定参数对单品种红葡萄酒进行热图可视化

1. 葡萄酒的基本成分

葡萄酒的平均酒精含量为13.9% v/v（图2a），“科维纳”葡萄酒最低（平均12.1%。v/v），“普里米蒂沃”葡萄酒最高（15.4% v/v）。考虑到平均值，这两个品种包含所有其他高数量的成分参数，包括干提取物和甘油。

图2 按葡萄酒分组的主要基本成分参数的可变性：酒精度(a)，干提取物(b)，可滴定酸度(c)和pH值(d)

虚线表示整个数据集的平均值，而乘号表示每个葡萄酒组的平均值。

在样本中证明了总干提取物（图2b）的可变行为。残留还原糖和甘油在总干提取物中占很大比例。“普里米蒂沃”葡萄酒的含量高于一般残余还原糖含量（2.5克/升）。甘油与酒精高度相关。

可滴定酸度（图2c）在“拉宝索”（7.7 g/L），“艾格尼科”（7.2 g/L）和“普里米蒂沃”（7.0 g/L）葡萄酒中发现最高值，pH值部分反映了这些趋势（图2d），与可滴定酸度呈显著负相关。与可滴定酸度最密切相关的参数是缓冲能力。

2. 酚类化合物

测试的单品种葡萄酒具有独特的酚类化合物含量（图3）。通过Folin-Ciocalteu测定评估并表示为（+）-儿茶素的总酚指数（图3a）能够将数据集大致细分为四个主要组。

图3 按酒分组的酚类参数的可变性：总酚(a)；甲基纤维素可沉淀单宁(b)；原花青素(c)；香兰素测定(d)；总花青素指数(e)和单体花青素指数(f)

2.1. 黄烷醇组合物

因原花青素（PROC）对高分子量单宁和香兰素（VAN）对低分子量黄烷醇的特异性被选中获取有关黄烷醇特性的补充信息。图3c-d中显示的结果倾向于证实总酚指数的总体趋势。图4a显示了具体含量。

图4 PROC与VAN散点图(a)，总花青素与单体花青素散点图(b)

对于两个面板，小点表示每个观察值（N = 110），而大点（黑色边框）表示每个葡萄酒组的平均值

尽管两种测定不同，但发现获得的结果高度相关，可以以类似于总酚的方式对葡萄酒进行分组，同样也适用于总黄酮指数、铁反应性单宁和酚类物质。

对于单宁，“科维纳”最低（533±319 mg/L），“萨格兰蒂诺”较高（2965±498 mg/L）。所有其他测试的葡萄酒被分组在一起，平均值在1341-2043 mg/L之间。

2.2. 花青素含量和聚合度

与酚类指标缺乏强相关性凸显了单宁成分对葡萄酒中酚类含量的高度影响，以及需要对不同类别的类黄酮进行单独分析。

葡萄酒的总花青素含量范围相当广泛（图3e），“泰罗德格”显示的值比“科维纳”葡萄酒高7倍。平均而言，葡萄酒的单体花青素含量占总花青素的48%。根据品种的不同，相关性情况各不相同，在测试品种中没有证明这些参数的明确趋势。

3. 葡萄酒颜色参数

表S5 对110种意大利单一品种红葡萄酒的葡萄酒颜色参数进行了调查。

葡萄酒的平均颜色强度在4.02（“科维纳”）-14.82单位（'泰罗德格'）之间，与总花青素指数一致。“科维纳”葡萄酒也处于色调分布的较高限，“拉宝索”葡萄酒处在较低限。

总花青素含量与颜色强度呈正相关并且与CIELab成分和色相呈负相关，与单体花青素指数相比，相关系数更强。与聚合物形式和共色素沉着相关的颜色分数是葡萄酒颜色的两个有趣的方面，这些值与颜色强度呈正相关并在520nm处具有较高吸光度。然而，当以百分比表示时，在分析的葡萄酒中观察到聚合物颜色和共色素沉着的重要变化。例如，“拉宝索”的聚合物颜色份额最低（32%），这一事实可以解释先前发现的非常低的色调。

4. 使用 PCA-DA 方法对葡萄酒进行分类

4.1. 主成分分析 （PCA）

图5 意大利单品种红葡萄酒36个理化参数的PCA图

4.2. 判别分析

LDA（图6）首次尝试根据葡萄品种对红葡萄酒进行分类，使用PCA1-4组分作为矩阵来运行 LDA（表1）。完全交叉验证的总体正确分类令人鼓舞。

图6 意大利单品种红葡萄酒的LDA图

表1 意大利红葡萄酒（“马斯卡斯奈莱洛”除外）的DA交叉验证的混淆矩阵，总体正确分类值为61.7%

意大利单品种红葡萄酒的LDA图，按质心和变量表示葡萄酒评分，清楚地显示了五个独立的组（图6）：形成六种葡萄酒的主要集群，而“内比奥罗”、“泰罗德格”和“萨格兰蒂诺”葡萄酒是具有最有效的区分。

迄今为止，已经开发了多种用于定量酚类化合物的分光光度法，本文选择的那些是众所周知的，并广泛用于研究和质量控制实验室的方法，但都有优点和局限性。

PROC法利用贝特-史密斯反应，是基于原花青素在高温酸性介质中通过黄烷内键的分解解聚，专门用于测量原花青素。相反，VAN对游离黄烷-3-醇和原花青素聚合物的末端单元都很敏感。“VAN/单体花青素”和“单宁/花青素”的比例对于评估葡萄酒在储存过程中低氧暴露下的演变非常有用。萨格兰蒂诺葡萄酒的平均VAN/单体花青素比率约为44，仅次于内比奥罗，后者是黄烷醇含量与前者相似但花青素含量较差的品种，这主要是由于VAN活性黄烷醇的丰富程度。

在葡萄酒酚类分析中，香兰素和原花青素测定（VAN/PROC）的结果之间的比率被认为是定性聚合指数，也可以快速了解这些黄烷醇形式的反应性。比率显示总体平均值为0.41（N = 110）。“萨格兰蒂诺”的平均值最高。这方面对葡萄酒开发很重要，需要通过酿酒操作进行仔细监控和调整。

ABTS测定与测试的所有酚类参数（单体花青素除外）显示出正相关。以前的研究表明，影响葡萄酒抗氧化活性的最重要变量是总多酚，总黄烷醇，总类黄酮和原花青素指数以及几种单独的酚类化合物的含量。

本研究表明，抗氧化活性PAs聚合度呈负相关，需要进一步的研究，以更好地了解支持单宁大小变化的条件。

葡萄品种之间酚类成分，特别是黄烷-3-醇含量的差异，已经用于确定葡萄品种的来源和真实性。有趣的是，还有酚类化合物的数据平均值相似，未导致显著差异。然而，当用更具体的指标评估酚类成分时，两个被认为是“桑娇维塞”区域获得了非常相似的结果，并且根据这些参数，它们的样品定位非常接近。葡萄酒具有高度可变性，多变量方法是一种可行的方法来区分所考虑的两个区域，但只是在有限的程度上（表1）。仍需要更具体的研究。

本项研究具有庞大的数据集，无论是在样品还是确定的参数方面，都为意大利主要单一品种红葡萄酒的成分提供了有见地的参考，并有可能比较和关联不同的分析方案。确定的参数被证明可用于使用简单快速的分析方法区分葡萄酒。结果清楚地表明，意大利葡萄品种可以通过几个变量在红葡萄酒中追溯，包括可提取酚类化合物的类型和含量。该数据集对主要酚类品种相关成分的进一步影响可能与一系列生产变量有关，例如葡萄成熟和酿酒技术。鉴于年份变化会影响酚含量，进一步的研究可以集中在葡萄酒酚含量上，这是一个主要受葡萄品种影响的参数。这项研究的扩展应该增强这些结论，也提供与旨在阐明葡萄酚代谢的遗传研究相关的其他结果。