Boletus edulis Bull.: Fr.属于Fungi、Basidiomycota、Hymenomycetes、Agaricales、Boletineae、Boletus类，具有棕色圆顶状菌盖、白色网状菌柄和浅黄色至棕色的菌孔。由于其独特的口感和丰富的香气，它成为全球最畅销的可食用野生蘑菇之一（Tan等人，2022年）。研究表明，挥发性有机化合物(VOCs)，包括醛类、醇类、酮类、酯类和呋喃类，赋予了Boletus edulis Bull.: Fr独特的香气；其独特的风味还来源于蛋白质、氨基酸、还原糖和核苷酸等非挥发性成分（Deng等人，2024年）。然而，不同的酶解技术会影响Boletus edulis Bull.: Fr的香气和感官特性。已有研究使用纤维素酶、木瓜蛋白酶和中性酶对可食用真菌进行水解，发现这些酶对醇类、醛类和呋喃类化合物的含量有显著影响（Zhu等人，2022年）。Fang等人（2022年）使用不同的蛋白酶处理Lentinus edodes，发现芳香化合物的浓度有所变化；Yang等人（2022年）报告称，用纤维素酶和风味酶水解Antler fungus可以有效释放非挥发性物质并增强产品的咸味。因此，研究酶解在风味形成中的关键作用及其对感官特性的影响对于开发Boletus edulis Bull.: Fr调味品具有重要意义。
HS–SPME–GC–MS被广泛用于分析VOCs，能够高效收集大量风味数据（Hong等人，2024年）。然而，复杂的风味数据集通常需要通过感官评价和ROAV来识别关键VOCs，这可能导致有效风味数据的丢失。此外，感官评价是一种主观描述方法，容易受到干扰，从而影响结果的可靠性。为了解决风味组学的局限性，随机森林(RF)作为一种集合学习算法，通过构建多决策树、随机特征选择和特征重要性排序，提高了风味数据的利用效率（Schreurs等人，2024年）。因此，ROAV结合RF可以更全面、准确地识别、表征和预测影响酶解产物风味的关键风味化合物（Li S.等人，2025年）。例如，研究人员使用RF预测了白酒中的关键风味物质（Li Q.等人，2024年）；RF还被用于区分鸡蛋类别（Li, Han等人，2025年）。UHPLC-Q-Exactive-MS/MS是一种有效的分析技术，可用于分子水平上研究代谢物变化，在食品加工中得到广泛应用。它通过定性和定量分析样品中的代谢物，揭示代谢物与代谢途径变化之间的关联（Cheng等人，2023年）。
因此，本研究使用三种单酶系统和一种多酶系统制备了Boletus edulis Bull.: Fr子实体的酶解产物。通过GC–MS鉴定出酶解产物中的VOCs，并利用ROAV和RF确定关键VOCs。同时，LC–MS非靶向代谢组学分析揭示了不同酶解条件下Boletus edulis Bull.: Fr的代谢转化过程，为探索单酶系统和多酶系统中VOCs与非挥发性代谢物之间的相关性提供了新视角。此外，还利用荧光光谱(FS)结合紫外-可见光谱(UV–Vis)表征了Boletus edulis Bull.: Fr酶解产物的结构特性。本研究为开发Boletus edulis Bull.: Fr相关调味品提供了理论支持，有助于提升其经济价值。
