劳拉·加布里埃拉·内梅特 | 齐格蒙德·帕普 | 格尔盖利·马罗维茨 | 索尔坦·琼吉
佩奇大学医学院公共卫生医学系，Szigeti út 12号，7624佩奇，匈牙利
**摘要**
可食用昆虫为动物蛋白提供了一种有价值且环境可持续的替代来源。目前，在欧盟，四种昆虫——家蟋蟀（Acheta domesticus）、黄粉虫（Tenebrio molitor）、小粉虫（Alphitobius diaperinus）和迁徙蝗虫（Locusta migratoria）——已被视为食物来源。然而，关于如何在食品中识别这些昆虫以及消费者对其接受度的信息仍然有限。我们调查了132名消费者，让他们对含有这四种昆虫各19.6%粉末的饼干的外观、香气、质地、风味和整体接受度进行评分。总体而言，消费者的接受度顺序为：家蟋蟀 > 小粉虫 > 迁徙蝗虫 > 黄粉虫；其中，30岁以上的参与者对家蟋蟀的接受度显著更高。此外，我们还使用气相色谱-离子迁移谱仪（GC-IMS）和电子鼻技术对昆虫进行了分类。电子鼻和GC-IMS均能正确识别所有昆虫种类。不过，GC-IMS显示家蟋蟀样本中的挥发性化合物模式与对照组相似。在黄粉虫样本中检测到的2-乙基苯乙酸可能解释了其较低的消费者接受度。总之，含有高比例昆虫成分的饼干接受度出人意料地高，尤其是家蟋蟀和小粉虫。我们的分析结果表明，香气特征在昆虫食品的分类和识别中具有实用价值。
**1. 引言**
过去十年中，西方国家对可食用昆虫的兴趣日益增加（Huis, 2016）。这一趋势的驱动因素是对未来全球100亿人口所需高质量蛋白质生产对耕地和水资源环境影响的日益担忧（FAO, 2017）。富含营养的昆虫是一个有前景的解决方案，因为它们主要由蛋白质和脂肪组成，其次为纤维、矿物质和特定维生素（Zhou et al., 2022）。这些昆虫在南美洲、非洲和东南亚的广泛消费进一步证明了它们作为全球食物来源的潜力。然而，不同昆虫的营养成分因种类、发育阶段、饮食和环境条件而异（Ishara et al., 2025; Meyer-Rochow et al., 2021; van Huis et al., 2021）。尽管具有环境和营养优势，但许多因素限制了可食用昆虫在西方饮食中的普及。文化、个人和情感因素在塑造消费者对昆虫食品的接受度方面起着关键作用（Florença et al. 2022; Kröger et al., 2022; Mina et al., 2023），其中包括与产品相关和非产品相关的障碍（Lin et al., 2025）。与产品相关的障碍包括致敏性、感官上的抵触、重金属积累以及潜在有害微生物的存在（Bento de Carvalho et al., 2025; Ribeiro et al., 2021）。在缺乏食虫文化传统的地区，对新食物的恐惧心理是阻碍昆虫产品接受的重要因素（Gere et al., 2017; Hopkins et al., 2023; Mishyna, et al., 2020a）。其他非产品相关的障碍包括厌恶感和政府机构的限制（Meijer et al., 2025; Siddiqui et al., 2023）。解决这些问题需要制定策略，提高消费者对能带来积极感官体验的昆虫食品的熟悉度和接受度（Alhujaili et al., 2023; Woolf et al., 2021）。此外，一项系统评价（2022）表明，当昆虫被隐藏在食品中时，消费者的接受度更高。将昆虫成分融入熟悉的食物中是推广食虫文化及其接受度的一种新方法（Halonen et al. 2022; Martins et al., 2022）。因此，将可食用昆虫粉加入谷物产品中以提高其营养价值是一个有前景的策略（Tarahi et al., 2024）。事实上，1996年至2001年间全球推出的昆虫制品中，超过一半以家蟋蟀或黄粉虫粉为主要成分（Boukid et al., 2023）。饼干和曲奇因其受欢迎、方便且可调整风味而成为功能性成分的理想载体（Yazici & Ozer, 2021）。这些熟悉的食物有助于克服对新食物的恐惧心理，为食品行业提供了多样化饮食的新可能性。
为了批准各种可食用昆虫在食品中的使用，监管机构要求使用气相色谱-离子迁移谱仪（GC-IMS）或电子鼻等仪器来识别和分类昆虫种类，这些仪器可以检测食品中的挥发性香气化合物，从而防止掺假并保持质量标准和感官特性。很少有研究结合使用电子鼻来了解消费者接受度和昆虫分类（Kowalski et al., 2022）。Kowalski等人（2022）使用电子鼻确定了含有昆虫粉的坚果棒的化学成分；一个试点项目则用电子鼻区分了经过不同烹饪处理的黄粉虫（Adámek et al., 2017）。电子鼻已被提出作为一种快速且无创的方法，用于诊断攻击蔬菜和果树的昆虫和疾病（Cui et al., 2018）。这些研究表明电子鼻技术在昆虫食品中的应用潜力。
先前的研究未使用GC-IMS来表征昆虫食品，但类似的气相色谱方法已被用于分析昆虫及其制品的挥发性成分（Ganbat & Han, 2025; Keil et al., 2022; Reale et al., 2023）。GC-IMS主要用于食品风味分析，以保护地理标志产品、监测储存过程中的质量变化、评估加工方法对风味的影响、优化储存条件以及区分不同品种和质量的食品（He et al., 2020）。GC-IMS能够生成特征性的挥发性“指纹”，便于快速样品分类和比较。然而，其在可食用昆虫和昆虫食品分析中的应用仍相对有限。鉴于香气在消费者感知和接受昆虫制品中的关键作用，使用GC-IMS可以提供有关不同昆虫种类及其对昆虫强化食品感官特性贡献的宝贵见解。进一步的研究可以评估GC-IMS在昆虫食品质量评估和认证中的价值。
在这里，我们根据感官属性（包括外观、香气、质地、风味和整体接受度）评估了消费者对含有四种可食用昆虫粉的咸味饼干的偏好。此外，我们还探讨了电子鼻和GC-IMS作为可靠分类昆虫食品和检测关键挥发性香气化合物以识别昆虫种类的工具。
**2. 材料与方法**
2.1. 材料
以小麦粉、酸奶油、黄油、鸡蛋、泡打粉和盐为基础制成的咸饼干中添加了冻干的家蟋蟀（Acheta domesticus）、黄粉虫（Tenebrio molitor）、小粉虫（Alphitobius diaperinus）和迁徙蝗虫（Locusta migratoria）粉末。由于壳质和其他结构成分的存在，这些昆虫粉末具有可见的颗粒特征和较深的颜色，导致表面外观与传统饼干配方不同。初步试验表明，不含昆虫粉末的对照饼干在颜色均匀性和表面结构上存在明显差异，便于区分。为了提高配方之间的结构和视觉可比性，并减少感官评估时立即识别样品的可能性，我们在对照配方中加入了小麦麸皮和亚麻籽。这些成分旨在模拟昆虫粉末带来的颗粒外观和颜色不均匀性，同时对基础产品的风味特征影响最小。含有高脂肪昆虫（家蟋蟀、黄粉虫和小粉虫）的饼干减少了黄油用量，以保持所有饼干的脂肪含量一致。所有饼干的昆虫粉含量相同（表1）。昆虫粉购自DaklaPack Europe（荷兰莱利斯塔德）。据供应商称，这些粉末由冻干的全昆虫制成。供应商未提供关于昆虫饮食、收获时的发育阶段和具体加工参数的详细信息。因此，本研究重点关注了市场上可获得的商业昆虫粉的感官和挥发性特性。其他成分均在匈牙利佩奇的Lidl超市购买。
**表1. 测试饼干的配方、蛋白质和脂肪含量**
| 组别 | 蛋白质（%） | 脂肪（%） |
| --- | --- | --- |
| 对照 | | |
| 迁徙蝗虫（Locusta migratoria） | | |
| 家蟋蟀（Acheta domesticus） | | |
| 黄粉虫（Tenebrio molitor） | | |
| 小粉虫（Alphitobius diaperinus） | | |
| 昆虫粉（g） | 19.6 | 19.6 | 19.6 | 19.6 |
| 小麦粉（g） | 29.6 | 30.4 | 34.3 | 35.3 |
| 黄油（g） | 15.7 | 14.7 | 10.8 | 9.8 |
| 酸奶油（g） | 29.6 | 29.4 | 29.4 | 29.4 |
| 鸡蛋（g） | 3.9 | 3.9 | 3.9 | 3.9 | 3.9 |
| 盐（g） | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 |
| 泡打粉（g） | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 | 2.0 |
| 小麦麸皮（g） | 17.6 | | | |
| 总蛋白质（%） | 7.5 | 12.5 | 13.7 | 15.5 |
| 总脂肪（%） | 21.0 | 21.5 | 20.7 | 20.5 | 20.3 |
**表1：营养成分**的数据来自包装上标注的原料和昆虫粉的营养信息。
在实验室控制条件下，分别准备了300克的样品进行均质化处理。称量小麦粉、昆虫粉、盐和泡打粉并混合2分钟，然后加入黄油、酸奶油和全蛋，揉成面团。将面团分成20克的球状，放入模具中并在180°C下烘烤15分钟。饼干切成5.5厘米见方的块，冷却至室温后装入塑料容器中储存。
**2.2. 方法**
2.2.1. 消费者感官分析
我们邀请了匈牙利佩奇大学的学生和工作人员参与为期一周的饼干评估。132名参与者中，56.1%为女性，43.9%为男性。参与者年龄范围从18岁到60岁以上，分为五个年龄组：18–29岁、30–39岁、40–49岁、50–59岁和≥60岁。75.8%的参与者年龄在29岁以下；73.5%为匈牙利人，19%的参与者曾尝试过昆虫食品或食用过整只昆虫。在开始测试前，我们通过口头和书面方式告知了所有参与者样品中的昆虫粉含量，并获得了他们的同意。我们还指导他们如何进行测试以获得可靠的结果。每位参与者收到了五种饼干各一份，每种饼干都标有三位数字代码，并采用随机完全区组设计进行测试。测试间隔期间提供水以清洁味觉。参与者使用9点愉悦度量表对产品的外观、香气、质地、风味和整体接受度进行评分，评分范围从“非常不喜欢”到“非常喜欢”。此外，他们还使用“恰到好处”量表对香气强度进行评分。数据通过Google Form记录。
2.2.2. 电子鼻
我们将1.0克的样品放入20毫升玻璃小瓶中，加入1毫升蒸馏水，在37°C下孵育12分钟。NeOse Pro（Aryballe Technologies, 格勒诺布尔，法国）光电传感器阵列利用印在金层上的非特异性肽进行检测。表面等离子共振成像（SPRi）技术检测挥发性分子的结合。仪器设置为泵流速50毫升/分钟和帧率2赫兹。我们测量了50个样本数据点；前25个数据点为实验室空气的基线，接下来的25个数据点为样品数据，另外55秒用于用实验室空气通风以清洁传感器。为保护传感器，我们使用直径33毫米、孔径0.22微米的疏水性聚偏二氟乙烯（PVDF）注射过滤器（Membrane Solutions, 上海）过滤每个样品。记录的63个肽点的信号生成包含63条曲线的动力学图（sensorgrams）。
2.2.3. GC-IMS
样品首先在带部分密封盖的小瓶中于95°C下孵育10分钟，然后完全密封后再孵育10分钟。由于结果直接相互比较，因此未使用对照组。BreathSpec GC-IMS设备（Gesellschaft für Analytische Sensorsysteme, G.A.S., GmbH, 多特蒙德，德国）包含一个核心组件（G.A.S., 多特蒙德，德国），配备了一个宽口径的GC柱（mxt-5 15毫米×0.53毫米×1微米，RESTEK, 美国）。使用一支加热至95°C的5毫升塑料注射器（配备1.6×40毫米的针头）收集每个样品的顶空体积1毫升，并将200微升的顶空样品注入同样加热至95°C的无分割进样器中。分析物随后被引入GC-IMS设备的GC柱中进行第一次分离。洗脱液随后被转移到配备有氚离子化放射源（电压5000伏）和9.8厘米长漂移管的IMS中进行第二次分离。流速为150毫升/分钟，第一个电子压力控制器（EPC1）控制漂移气体的压力为0.712千帕，而第二个电子压力控制器（EPC2）控制载气的压力为5毫升/分钟和34.534千帕。实验参数详见表S1，各加热模块的温度信息列于表S2中。VOCal软件（Gesellschaft für Analytische Sensorsysteme GmbH，德国多特蒙德）用于从测量的挥发性化合物中选择特定区域，并在色谱图中突出显示相应的信号。
2.2.4 统计分析
采用方差分析（ANOVA）和Tukey HSD事后检验来比较消费者喜好评分的均值。为了校正电子鼻的漂移效应，从样品值中减去了对照样品的均值。在修正后的结果中，每个数值都加上了最低值，以消除数据集中的负数。
对GC-IMS和电子鼻的数据进行了主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA）以进行分类。PCA分析使用了ClustVis这一可视化多变量数据聚类的网络工具（Metsalu等人，2015年）。LDA分析使用了Fisher系数和Mahalanobis距离，并通过IBM SPSS Statistics for Windows 28版（IBM，美国阿蒙克）进行了逐步分析。加载图由Python 3.8.10（OpenAI，2026年）生成。
3. 结果与讨论
3.1 消费者感官分析
单因素方差分析显示样品在外观、香气、质地、风味和整体可接受性（OAC）方面存在差异（表2）。我们发现基于昆虫的饼干在外观上没有显著差异（p值<0.05）；然而，评估者确实检测到小粉虫样品与对照样品之间存在差异。小粉虫样品获得了最高的平均分数（6.90分），而对照样品得分最低（6.31分），尽管所有样品的得分都高于6分（“略微喜欢”）。这些发现与Ortolá等人（2022年）的报告一致，他们发现评估者没有察觉到含有黄粉虫和小粉虫粉的饼干在外观上的差异，但能察觉到对照样品的差异。添加昆虫粉会影响产品的外观和颜色，降低亮度并增加红色和褐变指数（Zielińska等人，2021年；Amoah等人，2023年）。
表2. 含昆虫食品的消费者接受度
| 项目 | 对照 | 蝗虫 | 蟋蟀 | 黄粉虫 | 小粉虫 |
|------------|-----------|------------|------------|------------|------------|
| 外观 | 6.31 ± 1.83a | 6.73 ± 1.49ab | 6.68 ± 1.73ab | 6.60 ± 1.60ab | 6.90 ± 1.47b |
| 香气 | 5.86 ± 1.89 | 5.12 ± 2.00a | 5.96 ± 1.89 | 4.59 ± 2.10a | 6.29 ± 1.47 |
| 质地 | 5.61 ± 2.15a | 5.81 ± 2.20a | 6.54 ± 1.70b | 5.96 ± 1.90ab | 6.25 ± 1.81ab |
| 风味 | 5.85 ± 2.21 | 4.92 ± 2.33a | 6.18 ± 2.09 | 4.58 ± 2.31a | 6.21 ± 1.82 |
| OAC | 5.96 ± 2.05b | 5.28 ± 2.19ab | 6.37 ± 1.99 | 4.98 ± 2.35a | 6.35 ± 1.84 |
香气属性的结果与外观不同。蝗虫和黄粉虫样品之间的差异不显著，其喜好评分约为5分。同样，对照样品、蟋蟀样品和小粉虫样品之间的差异也不显著，平均评分都在6分左右。这些发现与Xie等人（2022年）的研究结果一致，他们发现含有黄粉虫粉的饼干在气味评分上没有差异，但能察觉到对照样品的差异。有趣的是，Ivanišová等人（2023年）报告称，在饼干中加入5%的蝗虫、黄粉虫或蟋蟀粉会导致香气评分降低。相比之下，我们研究中含有较高比例昆虫粉的饼干（尤其是蟋蟀和小粉虫饼干）的评分高于对照样品。不同昆虫种类对香气特征有贡献。例如，将Acheta domesticus或Gryllodes sigillatus添加到蛋白质棒中会导致负面气味描述，如难闻、非常难闻、发霉、陈旧衣柜味和酸败味（Ribeiro等人，2019年）。相反，某些蚂蚁种类因其芳香和风味特性而受到重视；例如，红蚁（Formica rufa）会赋予饼干焦糖柠檬香气，而木蚁（Lasius fuliginosus）则产生卡菲尔青柠香味（Mishyna等人，2020年）。因此，香气特征具有物种特异性，配方中昆虫粉的比例可能会显著影响消费者的喜好评分。
风味属性的模式与香气相似；小粉虫样品的喜好评分最高，黄粉虫样品最低。然而，我们发现对照样品的风味评分低于蟋蟀或小粉虫样品。Castro Delgado等人（2020年）的研究表明，在墨西哥和西班牙人群中，含有15%蟋蟀粉的饼干比对照样品获得了更高的风味评分。Bawa等人（2020年）也观察到含有5%蟋蟀粉的饼干有类似的趋势。在其他食品类别中，如面包，添加昆虫粉后风味也会得到改善（Althwab等人，2021年；García-Segovia等人，2020年）。因此，添加磨碎的昆虫成分可能会带来额外的风味，从而提高消费者的喜好评分。
评估者没有发现蝗虫、黄粉虫、小粉虫和对照样品在质地上的显著差异；然而，蟋蟀样品的评分高于蝗虫和对照样品（p值<0.05）。添加昆虫粉对饼干、薄脆饼和糕点质地的影响并不一致。昆虫粉还含有结构多糖，如几丁质，这可能会根据配方和加工条件影响富含昆虫食品的质地特性。Sriprablom等人（2022年）报告称，增加昆虫粉的量会增加饼干的硬度。然而，García-Segovia等人（2020年）发现添加黄粉虫粉或小粉虫粉对面包硬度没有显著影响。同样，我们发现含昆虫粉和不含昆虫粉的样品在质地评分上没有显著差异。不过，Biró等人（2020年）报告称，含有蟋蟀粉的燕麦饼干的硬度增加，但消费者的质地喜好评分下降。在这两种情况下，差异均不显著。关于不同昆虫蛋白种类对质地影响的研究较少，需要进一步的研究。
在整体可接受性方面，消费者更喜欢蟋蟀（6.37分）和小粉虫（6.35分），而黄粉虫样品的评分最低（4.98分）。这一结果与其他研究一致，这些研究中用黄粉虫粉替代了20%的小麦粉（Djouadi等人，2022年；Sriprablom等人，2022年）。此外，Kowalski等人（2022年）证明Tenebrio molitor样品含有该昆虫特有的香气化合物，这可能是其坚果棒在消费者接受度分析中得分较低的原因。我们发现，在咸味饼干中，Acheta domesticus和Alphitobius diaperinus的接受度为19.6%，高于其他种类。这些结果与Alemann等人（2022年）和Ardoin（2021年）的研究相反，他们在富含蛋白质的巧克力片饼干和零食薄脆饼中添加蟋蟀粉后，整体喜好评分降低。相反，Ribeiro等人（2024年）的系统性回顾表明，含有超过5%昆虫粉的烘焙产品比对照样品的愉悦度评分更低。在我们的研究中，昆虫粉对香气和风味特征有积极影响，提高了产品的整体喜好评分。
表2. 饼干感官评估结果（平均评分±标准差）。上标字母表示行内的分组。“a”表示与该行中其他无“a”上标的样品显著不同；类似地，“b”表示与该行中其他无“b”上标的样品显著不同。OAC=整体可接受性。
JAR香气强度评估显示，富含昆虫的配方之间存在显著差异，这对消费者接受度可能有影响（图1）。蟋蟀（34%）和小粉虫（30%）饼干获得了最多的“恰到好处”评价，超过了蝗虫（22%）和黄粉虫（20%）样品，并略高于对照样品（25%）。这表明，在烘焙产品中，某些昆虫种类可能提供被认为平衡而非过强的香气强度。相比之下，黄粉虫和蝗虫样品的评分分布更偏向“极强”和“中等强”类别，表明感知强度的变异性更大。根据Ribeiro等人（2024年）的研究，无论种类和加工方法如何，添加昆虫通常会增加产品的整体气味强度。因此，含有昆虫粉的产品的可接受度可能取决于昆虫种类的数量和香气特征。
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图1. 消费者对香气强度的评分比例（“恰到好处”尺度）。
图1. 根据“恰到好处”尺度，消费者认为含有黄粉虫和蝗虫的饼干香气最强烈。
重要的是，属于“太强”类别（极强+中等强）的评分比例在黄粉虫（32%）和蝗虫（26%）中高于蟋蟀（16%），表明过强的香气强度可能是某些种类的限制因素。Tao等人（2017年）也获得了类似的结果，他们发现含有10%和15%蟋蟀粉的挤压米在JAR尺度上的评分（“不太腥”和“不太无味”）以及相同浓度下的蝗虫配方被评为“太腥”。此外，在新型食品背景下，由于对昆虫成分的感官警觉性或食物恐惧症，过强的香气可能会受到更严厉的惩罚（Puleo等人，2025年）。他们的分析表明，在包含食物恐惧症尺度的评估中，香气和余味的愉悦度评分较低。相反，对照样品显示出较高的“中等弱”和“极弱”评分比例（合计27%），表明添加昆虫粉并不总是导致拒绝，但在某些情况下会增强感知的香气适宜性。
尽管JAR频率本身不能量化与最佳强度偏离相关的愉悦度惩罚，但蟋蟀和小粉虫配方更高的中心聚类表明了更好的感官平衡，这可能转化为更高的整体可接受性。这些发现强调，并非所有欧盟批准的昆虫种类在烘焙应用中的表现都相同，香气强度的优化可能取决于具体种类。从产品开发的角度来看，产生更多“恰到好处”评价的种类可能是西方消费者市场更有前景的候选者，而那些具有较强香气感知的种类可能需要调整配方（例如，部分替代、脂肪调节或香气掩盖策略）以提高接受度。
我们没有发现含有昆虫粉的样品与对照样品在性别和原产国方面的可接受度存在显著差异。然而，我们发现30岁以下（n=100）和30岁以上（n=32）的年龄组在可接受度属性上存在差异。感官评估在大学进行，这解释了年轻参与者数量较多的原因。Wilcoxon检验显示，两组之间在蟋蟀样品的可接受度属性上存在显著差异（表3）。30岁以下参与者的外观、香气、质地、风味和整体可接受度的平均评分更高（表4）。对于特定昆虫种类，年龄可能会影响各种属性的可接受度。我们没有发现年龄组在黄粉虫和小粉虫样品的可接受度上存在显著差异。然而，在整体可接受性方面，30岁以下的参与者对小粉虫种类的喜好程度更高，而30岁以上的参与者更喜欢蟋蟀种类。应进一步分析不同年龄组对基于昆虫的食品中昆虫种类的偏好。表3. 按年龄组进行的评估。空白单元格蝗虫蟋蟀黄粉虫小粉虫对照组外观0.080.1330.150.9360.654香气0.6630.010.9170.5990.024质地0.3740.0170.7830.2270.164风味0.6890.0290.1940.470.124OAC0.9490.0370.190.980.347表4. 按年龄组的感官评分。空白单元格蝗虫蟋蟀黄粉虫小粉虫对照组空白单元格<30岁≥30岁<30岁≥30岁<30岁≥30岁<30岁≥30岁<30岁≥30岁外观6.60 ± 1.57.15 ± 1.26.54 ± 1.87.09 ± 1.16.45 ± 1.67.06 ± 1.26.90 ± 1.46.93 ± 1.56.27 ± 1.86.43 ± 1.7香气5.08 ± 1.95.28 ± 2.25.73 ± 1.96.62 ± 1.74.59 ± 2.04.43 ± 2.26.27 ± 1.46.37 ± 1.55.56 ± 1.96.56 ± 1.6质地5.73 ± 2.16.06 ± 2.36.33 ± 1.87.15 ± 1.15.92 ± 1.86.03 ± 2.06.16 ± 1.76.56 ± 1.95.40 ± 2.16.28 ± 1.9风味4.94 ± 2.24.87 ± 2.55.96 ± 2.16.84 ± 1.94.62 ± 2.34.25 ± 2.36.16 ± 1.86.43 ± 1.65.66 ± 2.26.46 ± 2.1OAC5.33 ± 2.15.15 ± 2.36.23 ± 1.96.78 ± 2.05.08 ± 2.34.50 ± 2.46.36 ± 1.86.37 ± 1.85.77 ± 2.06.56 ± 1.9表3. 使用Wilcoxon检验比较<30岁与≥30岁参与者的结果（p值）。p < 0.05的以粗体表示；(OAC = 总体可接受度)。表4. <30岁与≥30岁参与者对产品的评估（平均值 ± 标准差）；(OAC = 总体可接受度）。3.2. 电子鼻通过使用光电鼻并利用PCA和LDA分析结果，我们发现黄粉虫、蝗虫、蟋蟀和小粉虫样本有明显的分离（图2，图3）。尽管PCA得分图和典型判别函数在黄粉虫和蝗虫样本上有重叠，但逐步方法和交叉验证结果在所有情况下都确认了分类。此外，电子鼻使用肽传感器阵列和选定的数据处理算法，以100%的准确率对基于昆虫的咸味饼干进行了分类（表5）。下载：下载高分辨率图像（269KB）下载：下载全尺寸图像图2. 含有可食用昆虫的饼干的PCA分析。图2. 电子鼻和GC-IMS都可以提供数据来分类不同昆虫的饼干样本。PCA结果显示在图中；(GC-IMS = 气相色谱-离子迁移谱仪；PCA = 主成分分析)。下载：下载高分辨率图像（364KB）下载：下载全尺寸图像图3. 使用电子鼻和GC-IMS数据的基于昆虫的饼干的线性判别分析。图3. LDA使用电子鼻和GC-IMS的数据对基于昆虫的产品进行分类；(LDA = 线性判别分析；GC-IMS = 气相色谱-离子迁移谱仪）。表5. 电子鼻的LDA分类结果。分类结果a,c空白单元格空白单元格预测的组别成员空白单元格组别粉虫蝗虫蟋蟀水牛总数原始计数粉虫90009蝗虫09009蟋蟀00909水牛00099%粉虫100.0000100.0蝗虫0100.000100.0蟋蟀00100.00100.0水牛000100.0100.0交叉验证b计数粉虫90009蝗虫09009蟋蟀00909水牛00099%粉虫100.0000100.0蝗虫0100.000100.0蟋蟀00100.00100.0水牛000100.0100.0先前的研究也使用电子鼻对不同的昆虫种类和基于昆虫的产品进行了分类。Adámek等人（2017年）开发了一种能够分类活体、干燥和巧克力覆盖的Zophobas morio和Tenebrio molitor的电子鼻实验原型。这种初步的电子鼻能够区分活体和干燥的昆虫种类及其加工条件，但不能区分被巧克力覆盖的种类。Kowalski等人（2022年）使用PCA对含有不同浓度Tenebrio molitor、Alphitobius diaperinus和Acheta domesticus粉末的坚果棒进行了分类。然而，我们的结果是首次使用无监督和有监督分析对基于昆虫的产品进行分类，表明光电鼻可以成功用于分析基于昆虫的产品。表5. 电子鼻的LDA分类结果。a. 100%的原始分组案例被正确分类。b. 交叉验证仅针对分析中包含的案例进行。在交叉验证中，每个案例都由除该案例之外的所有案例得出的函数进行分类。c. 100%的交叉验证分组案例被正确分类。表6. GC-IMS的LDA分类结果。a. 93.3%的原始分组案例被正确分类。b. 交叉验证仅针对分析中包含的案例进行。在交叉验证中，每个案例都由除该案例之外的所有案例得出的函数进行分类。c. 86.7%的交叉验证分组案例被正确分类。表6. GC-IMS的LDA分类结果。空白单元格分类结果,c空白单元格空白单元格预测的组别成员空白单元格组别对照组水牛蝗虫粉虫蟋蟀总数原始计数对照组300003水牛030003蝗虫003003粉虫000303蟋蟀100023%对照组100.00000100.0水牛0100.0000100.0蝗虫00100.000100.0粉虫000100.00100.0蟋蟀33.300066.7100.0交叉验证b计数对照组300003水牛030003蝗虫003003粉虫000303蟋蟀110013%对照组100.00000100.0水牛0100.0000100.0蝗虫00100.000100.0粉虫000100.00100.0蟋蟀33.333.30033.3100.03.3。GC-IMS农业食品可以根据其挥发性有机化合物（VOC）谱型进行特征化和区分。为了比较每组饼干样本中存在的特定VOC，我们从GC-IMS色谱图中选择了九个区域（图4）。通过用关键峰标记突出这些区域，我们生成了一个图库图（图5）。在这些图中，每行中的一个点对应于样本中检测到的化合物，而每一列表示该化合物的相对丰度。图库图分析显示每种饼干配方的VOC谱型各不相同。黄粉虫粉饼具有独特的标记化合物，这些化合物在黄粉虫样本中的浓度较高，而在其他样本中未检测到。使用小粉虫和蟋蟀粉制成的饼干共享几个具有不同强度的标记。相比之下，对照样本缺乏富含昆虫的配方所特有的VOC标记。下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像图4. 选择用于样本分类的九个区域。图4. 选择用于分类的九个区域。这些区域及其编号用黄色显示。颜色从蓝色变为红色表示化学物质的浓度增加。红色数字属于归一化。下载：下载高分辨率图像（1MB）下载：下载全尺寸图像图5. 图库图分析和饼干样本中选定标记的峰强度比较。图5. 图库图展示了GC-IMS色谱图中选定区域的挥发性分子的强度。右侧显示的文件指的是选定的昆虫产品。强度从黑色变为红色；(GC-IMS = 气相色谱-离子迁移谱仪)。每列中显示的特征标记可以作为识别昆虫种类的区分特征。我们搜索了GC和IMS数据库，并根据国家标准与技术研究所的参考数据以及与六种标准化酮的比较，识别出了香叶醇、乙基苯乙酸酯和2-乙酰吡咯。在Tenebrio molitor中检测到了香叶醇和乙基苯乙酸酯，而Locusta migratoria则特征性地含有2-乙酰吡咯。对于小粉虫和蟋蟀样本，没有检测到与库中化合物匹配的挥发性化合物。没有报告指出香叶醇——一种常见于植物来源（如香茅和玫瑰）的单萜醇——是Tenebrio molitor的天然挥发性成分。黄粉虫挥发物的谱型主要包含醛类、有机酸和萜类，如柠檬烯，但没有香叶醇（Park等人，2024年）。此外，一项分析406种可食用昆虫的综述没有将香叶醇列为常见或显著的化合物（Perez-Santaescolastica等人，2022年）。然而，植物次生代谢物，如单萜醇（包括香叶醇、柠檬烯和芳樟醇），可能存在于天然或合成的驱虫剂中，并且也存在于通过化感作用抑制邻近植物或微生物生长的植物中。这些化合物通常用于储存谷物（如小麦和大米）的害虫控制（Fouad等人，2021年；Ninkuu等人，2021年；Zhan等人，2021年）。此外，Tenebrio molitor可能会根据其食物底物和代谢途径吸收或生物转化这些化合物。这些因素可能导致本研究中观察到的物种特异性挥发性指纹。因此，分析样本中香叶醇的存在可能是由于外源性因素，如饮食或环境暴露，而不是内源性生物合成。同样，乙基苯乙酸酯在T. molitor的挥发性谱型中未被检测到（Seo等人，2020年；Żołnierczyk & Szumny，2021年）。乙基苯乙酸酯是一种具有甜味、蜂蜜般花香的芳香酯，通常存在于蜂蜜、香蕉、茉莉茶、葡萄和葡萄酒等产品中。微生物如大肠杆菌和酵母如酿酒酵母可以通过代谢途径从氨基酸苯丙氨酸产生乙基苯乙酸酯，产生通常描述为玫瑰味或花香的芳香特征（Cordente等人，2018年；Sekar等人，2022年）。在意大利Basilicata地区的Aglianico del Vulture葡萄酒中，乙基苯乙酸酯会带来不希望的甜味异味（Tat等人，2007年）。因此，在含有Tenebrio molitor的饼干中检测到乙基苯乙酸酯可能与涉及芳香氨基酸的代谢或微生物过程有关，这可能导致形成中间体，如苯乙醛和苯乙酸衍生物。我们黄粉虫样本中这种酯的意外存在可能解释了在感官评估中获得的相对较低的风味和香气评分；然而，需要进一步的研究来验证这一假设。挥发性杂环含氮化合物2-乙酰吡咯通常通过美拉德反应生成，具有烤制、坚果和爆米花般的芳香特征。蝗虫中的高蛋白质含量（包括游离氨基酸和肽）（Zhou等人，2022年）在热加工方法（如烘烤、油炸或干燥）期间作为美拉德反应的底物（Mishyna, Haber等人，2020年）。这些反应产生了一系列芳香化合物，包括2-乙酰吡咯，这可能是其在我们分析的蝗虫样本中存在的原因。载荷图显示了前两个主成分PC1和PC2（图6）。乙基苯乙酸酯、香叶醇以及区域2、3、5和9在PC1上有强烈的正载荷。然而，乙基苯乙酸酯、香叶醇以及区域2和3指向相同的方向并具有相同的效果。同样，区域5、7和9是PC1的判别器，而区域4和2-乙酰吡咯则不是。PC1似乎基于酯和醇来区分样本，而PC2受到杂环化合物2-乙酰吡咯的影响。下载：下载高分辨率图像（298KB）下载：下载全尺寸图像图6. GC-IMS载荷图图6. GC-IMS载荷图将四个区域分组。2-乙酰吡咯和区域4（1）、区域5和9（2）、区域7（3）以及乙基苯乙酸酯与香叶醇、区域2和区域3。GC-IMS的结果与电子鼻的结果不同，产生了五个不同的PCA区域或组（图2）。小粉虫、蟋蟀和对照样本组更接近，因为它们共享仅在强度上不同的标记。蝗虫和黄粉虫组则相距更远，代表了不同强度的特定标记。判别分析显示蝗虫和黄粉虫样本有明显的组中心。相比之下，对照组、小粉虫和蟋蟀样本的组中心重叠（图3）。这种重叠也在逐步和交叉验证分析结果中看到，其中分别只有93.3%和86.7%的案例被正确分类（表6）。GC-IMS结果显示，尽管对照组、小粉虫和蟋蟀样本具有不同的香气谱型，但一些挥发性化合物可能是共享的。Perez-Santaescolastica等人（2023年）使用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱法在7种未加热的昆虫物种中发现了67种化合物。他们报告说，即使在同一科的昆虫中，挥发性化合物的总峰面积也有很大差异，表明每种昆虫都有独特的香气谱型。然而，Mishyna等人（2020年）发现，当使用各种方法干燥Locusta migratoria和Bombyx mori并将其添加到饼干中时，GC-MS数据显示昆虫挥发性化合物的浓度降低，并且由于各种成分的相互作用出现了新的化合物，减少了饼干之间的区分化合物。这种相互作用可以解释为什么在本研究中蟋蟀样本被归类为对照组和小粉虫样本。尽管如此，GC-IMS使用无监督分类准确地对基于昆虫的饼干进行了分类。4. 结论像Acheta domesticus（蟋蟀）、Tenebrio molitor（黄粉虫）、Alphitobius diaperinus（小粉虫）和Locusta migratoria（蝗虫）这样的昆虫可以为常见食品提供新的可持续蛋白质来源。然而，关于昆虫在食品中的可接受性的科学数据有限。此外，我们需要测试以确定和控制食品中存在的昆虫种类。在这里，我们使用电子鼻或GC-IMS分析了含有蟋蟀、黄粉虫、小粉虫或蝗虫粉末的饼干。我们发现气味——即挥发性化合物的模式——可能是区分和识别食品中某些昆虫成分的强大工具。我们发现，盲法志愿者认为含有小粉虫和蟋蟀的饼干的可接受性高于不含昆虫的对照饼干。因此，如果选择了正确的昆虫种类，公众对食品中昆虫的接受度可能会很高。应承认本研究的几个局限性。首先，消费者样本的年龄分布不均匀，这可能会影响感官评估结果的普遍性。此外，如果包含不同比例昆虫粉的配方，将有助于更全面地解读JAR分析结果。其次，基于GC-IMS库的化合物鉴定受到参考数据库中挥发性有机化合物数量有限的限制，从而限制了化合物注释的范围。因此，未来的研究应重点开发适合特定消费者群体和消费环境的含可食用昆虫的食品产品。特别需要注意选择昆虫种类及其特征性香气谱，因为这些因素可能显著影响消费者的感知和接受度。未来的研究还需要扩展GC-IMS在可食用昆虫研究中的应用，并将其与其他挥发性化合物分析技术进行比较，以更好地了解每种方法的优点和局限性。解决这些问题有助于将基于昆虫的食品融入西方饮食中，从而促进可食用昆虫作为可持续食物来源的更广泛采用。
未引用的参考文献：
A Fouad等人，2021年；Ortolá等人，2022年；Park等人，2024年；Perez-Santaescolastica等人，2022年；Perez-Santaescolastica等人，2023年；Puleo等人，2025年；Reale等人，2023年；Ribeiro等人，2019年；Ribeiro等人，2024年；Ribeiro等人，2021年；Sekar等人，2022年；Seo等人，2020年；Siddiqui等人，2023年；Sriprablom等人，2022年；Tao等人，2017年；Tarahi等人，2024年；Tat等人，2007年；van Huis等人，2021年；Woolf等人，2021年；Xie等人，2022年；Yazici和Ozer，2021年；Zhan等人，2021年；Zhou等人，2022年；Zielińska等人，2021年；Żołnierczyk和Szumny，2021年；Adámek等人，2017年；Alemann等人，2022年；Alhujaili等人，2023年；Althwab等人，2021年；Amoah等人，2023年；Ardoin等人，2021年；Bawa等人，2020年；Bento de Carvalho等人，2025年；Ardoin等人，2021年；Biró等人，2020年；Boukid等人，2023年；Castro Delgado等人，2020年；Cordente等人，2018年；Cui等人，2018年；Djouadi等人，2022年；FAO 2017年；Florença等人，2022年；Ganbat和Han，2025年；García-Segovia等人，2020年；Gere等人，2017年；Halonen等人，2022年；He等人，2020年；Hopkins等人，2023年；Huis，2016年；Ishara等人，2025年；Ivanišová等人，2023年；Keil等人，2022年；Kowalski等人，2022年；Kröger等人，2022年；Lin等人，2025年；Martins等人，2022年；Meijer等人，2025年；Meyer-Rochow等人，2021年；Mina等人，2023年；Mishyna等人，2020a；Mishyna等人，2020b；Ninkuu等人，2021年
CRediT作者贡献声明：
Laura Gabriela Nemeth：撰写——初稿、可视化、数据整理、概念化。
Zsigmond Papp：研究。
Gergely Márovics：研究、数据整理。
Zoltán Gyöngyi：撰写——审稿与编辑、监督、资源管理、项目协调、方法论、研究、资金获取、正式分析、概念化。
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