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咖啡距今已有1000多年的饮用历史，是世界第二大贸易商品，涉及70多个国家，极具经济价值。咖啡风味的形成绝大多数来自于烘焙过程中风味前体物（蛋白质和还原糖）的美拉德反应，其风味的释放主要来源于冲煮过程，但是其风味形成的第一步是咖啡在成熟过程中的风味前体物的形成和积累。目前关于云南小粒咖啡成熟过程中风味前体物形成机制还尚未明确。因此，本研究基于化学比色法、高光谱成像、多光谱成像、转录组学、蛋白质组学、代谢组学等多学科交叉的方法，对云南小粒咖啡完整鲜果和生豆的4个不同成熟度（A-D）进行判别分析、风味前体物含量预测以及特征风味前体物动态形成机理挖掘，从表观和分子水平上揭示云南小粒咖啡特征风味前体物的动态变化情况。主要研究结果如下：

（1）小粒咖啡鲜果的可溶性固形物（Soluble solid content，SSC）和糖类化合物含量随着成熟度的增加而显著（p<0.05）增加；水分和可溶性蛋白含量从成熟度A阶段到B阶段显著（p<0.05）降低后在C、D阶段无明显变化；游离氨基酸和脂肪酸等风味前体物质含量的变化总体呈现先降低（A-B）后升高（B-C）再降低（C-D）的趋势。4组不同成熟度的小粒咖啡鲜果样本在398.5-1000.2 nm高光谱波段内均有变化，对原始光谱（Original）数据进行归一化（Normalized）、标准正态变量变换（Standard normal transformation of variables，SNV）、Savitzky-Golay平滑（SG）、多元散射校正（Multiplicative scatter correction，MSC）、一阶导数（First derivative，FD）预处理后进行成熟度的偏最小二乘法判别分析（Partial least squares discriminant analysis，PLS-DA），结果表明SNV预处理的光谱数据对小粒咖啡鲜果的成熟度判别准确度最高，校正集和验证集精度分别为97.23%和95.26%。同时建立不同成熟度小粒咖啡鲜果的可滴定酸（Titratable acid，TA）、SSC、总糖含量（Total sugar contents，TSC）与原始光谱数据和Normalized、SNV、SG、MSC、FD五种预处理光谱数据的偏最小二乘回归（Partial least squares regression，PLSR）模型，结果表明PLSR模型对TSC含量的总体预测效果最好，除了FD预处理外，所有处理的验证集相关系数（Correlation coefficient of validation，R2v）均超过0.92，验证均方根误差（Root mean square error of validation，RMSEV）均低于1.7；对于TA、SSC、TSC三个指标的预测以SNV、Original、SNV预处理的光谱数据模型最好，验证集的R2v分别达到了0.47、0.75、0.96且RMSEV均能控制在1.2以下。

（2）通过NR10QC+色差仪检测到小粒咖啡鲜果果皮的颜色在A到D成熟期间呈现出明显的绿-棕-红-深红变化；随后，结合代谢组学和蛋白质组学对小粒咖啡鲜果整果进行了全面的分析，结果分别鉴定出456个共有差异表达代谢物（Differently expressed metabolites，DEMs）和223个（B vs. A），81个（C vs. B）和98个（D vs. C）差异表达蛋白（Differently expressed proteins，DEPs），全面揭示了小粒咖啡鲜果成熟过程中风味前体物质糖代谢、氨基酸和有机酸代谢以及黄酮的生物合成途径中DEMs和DEPs的变化情况。

（3）采用多光谱相机采集了不同成熟度小粒咖啡鲜果的绿光、红光、红边及近红外4个分量的光谱数据，结果表明各分量数据稳定性以及样品的均一性都比较好，其中红色分量随着小粒咖啡成熟度的增加而增加，其他分量相反。然后，检测到小粒咖啡生豆成熟过程（A-D）中水分、总灰分、水溶性灰分、粗脂肪含量呈先升高（A-B）后降低（B-C）再升高（C-D）的趋势；TSC、淀粉和总蛋白含量呈先降低（A-B）后升高（B-C）再降低（C-D）的趋势；可溶性糖和SSC含量无显著变化，还原糖含量随着成熟度增加而显著（p<0.05）积累；此外还检测到21个游离氨基酸和16个脂肪酸但是它们的含量变化程度不一。选取TSC与绿色分量、红色分量和近红外分量的反射率建立多元线性回归（Multiple linear regression，MLR）、主成分回归（Principal components regression，PCR）、PLSR、支持向量机回归（Support vector machine regression，SVR）模型，结果表明PLSR模型的预测精度最高，校正集、交叉验证集和验证集的R2c、R2cv、R2v分别为0.76、0.68和0.60；校正均方根误差（Root-mean-square-error of calibration，RMSEC）、交互验证均方根误差（Root mean square error of cross-validation，RMSECV）、RMSEV值则最小，分别为0.83、1.04和0.50。

（4）通过扫描电子显微镜（Scanning electron microscope，SEM）观察了小粒咖啡生豆在成熟过程（A-D）中内部结构的变化情况，结果表明随着成熟度的增加外胚乳逐渐消失，咖啡生豆完整的中心线呈类似“S”型，内部由充满大量细胞内容物的囊泡组成网状结构，并且随着成熟度的增加，囊泡继续变大、变紧致，细胞内容物被更加紧密地封闭在囊泡内。再通过多组学的方法研究了4个不同成熟阶段小粒咖啡生豆中风味前体物的变化情况，结果表明，在代谢组学B vs A、C vs B和D vs C中分别筛选出249、317和306个DEMs，4组共有DEMs 270个，分为11个大类，涉及48条显著变化的代谢通路，其中丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢通路中的富马酸（Fumaric acid，FA）、N-(L-精氨酸)琥珀酸（N-(L-Arginine) succinic acid，ASA）、天冬氨酸（Aspartate，Asp）、L-谷氨酸（L-Glutamic acid，Glu）、4-氨基丁酸（4-Aminobutyric acid，GABA）和N-乙酰基-天冬氨酸（N-Acetyl-aspartate-glutamate，NAAG）被确定为云南小粒咖啡豆成熟过程中关键的风味前体物。在转录组学中筛选到共有差异基因（Differently expressed genes，DEGs）32940个，在B vs A、C vs B和D vs C中分别涉及119、85、94条代谢通路，均包含丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢通路且有13个DEGs参与此通路。在蛋白质组学结果中，分别从B vs A、C vs B、D vs C中筛选出401、137、132个DEPs，它们参与27条被显著富集的代谢通路，包含丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢，共有16个关键蛋白参与此通路，这些蛋白的变化趋势大部分与转录组学鉴定到的基因表达量一致，说明这些蛋白的表达受到这些基因的直接或者几个联合表达的调控。但是，这些蛋白大多数在C和D两个成熟阶段并未呈现显著差异性，说明小粒咖啡生豆从C成熟阶段继续成熟到D成熟阶段时丙氨酸、天冬氨酸和谷氨酸代谢通路的活跃度减弱，同时也说明筛选到小粒咖啡生豆的特征风味前体物的形成主要在前3个成熟阶段。

论文以多学科交叉的方法从表观和分子层面剖析了云南小粒咖啡在成熟过程中风味前体物的动态变化情况，补充了对云南小粒咖啡特征风味前体物的新见解，为构建云南小粒咖啡风味图谱和进一步深入研究云南小粒咖啡复杂风味的形成以及推动云南小粒咖啡产业的标准化发展夯实了理论基础和提供了前期试验。