下面我們展示如何使用 Agilent 未知物分析軟件和 Mass Profiler Professional （MPP）軟件來準確、高效地分析火鍋蘸料的風味。

牛油，是蘸料的黃金配角，也是許多調味料的生產原料。使用 Agilent 未知物分析軟件對牛油中的揮發性風味成分進行鑒定，除了譜圖匹配外，還可以引入保留指數信息。利用正構烷烴的保留時間計算各組分的保留指數，并與譜庫中的保留指數進行對比，進一步提高定性的準確度。

調味品的風味物質眾多，色譜圖中的組分復雜，存在較多的共流出現象，因此鑒定過程存在明顯的技術挑戰。不過，Agilent MassHunter 未知物分析軟件平臺內置了解卷積算法，可以幫助我們進行數據的全自動解卷積和譜庫檢索，從而快速分析全譜數據中的風味組分。

圖 2. 未知物分析軟件計算組分保留指數，提高定性準確度

芝麻調和油是川渝火鍋的必備蘸碟之一，但其風味物質眾多，難以實現全組分的準確定量。不過，利用內標，可對揮發性風味成分進行半定量分析，進而研究不同相對含量對風味的差異貢獻。

在未知物分析軟件解析芝麻調和油的揮發性風味組分之后，可以輕松設置內標化合物的添加濃度，并且結合各組分的響應和響應因子進行濃度估算。

如需對重點物質進行準確定量，可直接通過未知物分析軟件導出譜庫或者定量方法，實現精準靶向監測，幫助企業控制風味化合物含量，保證產品穩定性。

圖 4. 未知物分析軟件可直接導出譜庫和定量方法，實現精確定量

菜籽油有壓榨法、溶劑提取法等多種生產方式。這些不同的生產方式得到的菜籽油在風味呈現上差別較大。利用 Mass Profiler Professional（MPP）軟件進行差異化分析，尋找不同壓榨方式菜籽油的特征風味化合物，有助于提升菜籽油風味品質。

Mass Profiler Professional 軟件具有強大的統計方法和數學模型，能對多樣品組間復雜的質譜數據進行歸類、比較和分析，快速發現樣品間的差異，并進行多數據差異化分析。