研究成果|机器学习解码茉莉精油香气密码：哪种提取工艺能留住“花中之王”的灵魂

本研究针对茉莉精油传统提取工艺得率低、热敏性成分易破坏的产业难题，创新性地将风味组学与XGBoost-SHAP机器学习相结合，系统比较了超临界CO₂萃取（SFE-CO₂）和超声辅助水蒸馏（UAHD）等四种工艺。背景在于茉莉精油全球市场需求年增长超8%，但高温提取会破坏芳樟醇等核心成分。研究目的旨在从分子层面解码不同工艺下茉莉精油的香气形成机制，为高品质精油定向生产提供理论依据。结论表明：SFE-CO₂得率最高（0.298%），抗氧化活性最强，花香与甜香最为浓郁；UAHD在ACE抑制活性上表现最佳，呈现独特果香。通过GC-MS和GC-IMS共鉴定出121种挥发性成分，机器学习模型揭示了香茅醇和α-紫罗兰酮对花香具有协同增强效应，己酸己酯能抑制油脂味，柠檬烯可掩蔽青草气。该研究为工业级高品质茉莉精油的定向生产提供了理论基石。