Gaz Kromatografisi-Kütle Spektrometresi ile Birleştirilmiş Headspace Katı Faz Mikroextraction Kullanarak Frenk Üzümü Meyvesinde Uçucu Bileşiklerin Profillemesi
9 Haziran 2021
Olgun frenk üzümü meyvelerinde hızlı, güvenilir ve yarı otomatik uçucu tanımlama ve niceleme için burada bir headspace katı faz mikroextraction-gaz kromatografi platformu açıklanmıştır. Bu teknik, meyve aroması hakkındaki bilgileri artırmak ve üreme amacıyla gelişmiş lezzete sahip kültivarları seçmek için kullanılabilir.
Meyve aromasının iyileştirilmesi, üreme programlarında ana hedeflerden biridir. Bunun için meyvelerdeki uçucu bileşenleri ölçmemizi sağlayan güvenilir bir tekniğe ihtiyacımız var. Bu teknik hızlı ve yarı otomatiktir ve günde 22 numuneye kadar ölçüm yapma olanağı sağlar.
Ek olarak, nispeten ucuzdur ve minimum numune işleme gerektirir. Bu yöntem, ekonomik olarak önemli meyve bitkileri gibi tüm meyve türleri için kolayca uygulanabilir. Ek olarak, tespit edilen bileşiğin kütüphane boyutu kolayca artırılabilir.
Başlamak için, wade donmuş numuneyi içeren beş mililitrelik bir tüpe bir mililitre sodyum klorür çözeltisi ekleyin. Numune tamamen çözülene ve homojenize olana kadar tüpü sallayın. Daha sonra oda sıcaklığında beş dakika boyunca 5.000 kez g'da santrifüjleyin.
1.000 mikroliter pipet ucunun ucunu kesin ve kafa boşluğu dosyası içeren sodyum klorüre süpernatant aktarmak için kullanın. Kafa boşluğu dosyası içeren her örneğe beş mikrolitre dahili standart ekleyin. Kapalı kafa boşluğu dosyasını, otomatik HS-SPME/GC-MS çalışması için oda sıcaklığında bir GC-MS otomatik örnekleyiciye yerleştirin ve biyolojik çoğaltmaların otomatik örnekleyicide art arda konumlara yer olmadığından emin olun.
Kafa boşluğu dosyalarını 52 santigrat derecede 10 dakika boyunca 17 kez ajitasyonla önceden kuluçkaya yatırın G.Fiberi kafa boşluğuna maruz bırakmak ve VOC ekstraksiyonu gerçekleştirmek için şişeye bir SPME cihazı yerleştirin 17 kez ajitasyon ile 50 santigrat derecede 30 dakika G.Uçucu desorpsiyon için bölünmez modda 250 santigrat derecede bir dakika boyunca enjeksiyon portuna lifi tanıyın. Daha sonra bir SPME temizleme istasyonundaki elyafı 250 santigrat derecede beş dakika azotla temizleyin. VoC'leri, el yazmasında açıklandığı gibi bir iyon kapanı kütle spektrometresine bağlı bir gaz kromatografı ile analiz edin.
Ham GC-MS profil dosyalarını açın. Bileşikleri tanımlamak için saklama sürelerini, kütle spektrumlarını ve Kovats doğrusal tutma indekslerini özgün standartlardan elde edilen bekletme indeksleriyle karşılaştırın. Her ticari standart için, iyonları şarj etmek için en bol kütlede saklama süresine açıklama ekleme.
Ardından her VOC için belirli bir M by Z iyonunu seçin. Toplu etki düzeltmesi için, her numunenin VOC tepe alanını, aynı çalıştırmada analiz edilen kontrol örneğindeki ilgili tepe alanına normalleştirin.
HS-SPME/GC-MS tarafından elde edilen olgun bir frenk üzümü meyve uçucu toplam iyon kromatogram profili, meyve meyve türlerinin profilini çıkarmak için geliştirilen bir kütüphaneye dayanarak esterlere, aldehitlere, alkollere, ketonlara, terpenlere ve furanlara ait 63 VOC tanımladı. Gözlenen en bol zirvelerden bazıları linalool ve terpineol olmak üzere iki monoterpene ve 2-Hexenal ve 3-Hexenal olmak üzere iki C6 bileşiğine karşılık gelir. Saf ticari standartların spektrumları ile karşılaştırılmasında siyah akım profillerinden elde edilen kütle spektrası 2-Hexenal ve terpineol için gösterilmiştir.
Dört farklı siyah akım kültünün VOC profillerinden PCA, PC1'in örnekleri konumlarına göre ayırması nedeniyle ortamın uçucu içeriği güçlü bir şekilde etkilediğini gösterdi. Ben Tirran kalan kültivarlardan açıkça ayrıldığı için etkili genotip PC2 ile gözlemlenebilir. Değerlendirilen dört siyah akım kültivarında linalool ve 2-Hexenal'in göreceli içeriği, Linalool içeriğinin Polonya'da genellikle İskoçya'dan daha yüksek olduğunu doğrularken, 2-Hexenal tam tersi bir eğilim göstermiştir.
Linalool oranı en yüksek Ben Tirran kültivyarlarında, 2-Hexenal'de en yüksek Ben Tron cultivars'taydı. Uygun bir uçucu ekstraksiyon sağlamak için donmuş malzeme ile başlamak, ince bir toz haline getirmek önemlidir. Çıkarıldıktan sonra, numune en kısa sürede otomatik örnekleyiciye yerleştirilmelidir.
Bu yöntem, diğer önemli metabolikleri tanımlamak, gıda tadı veya besin değeri için, gelişmiş organoleptik özelliğe sahip çeşitleri yetiştirmek için diğer metabolik platformlarla birleştirilebilir.
Tam transkripti görüntüleyin ve binlerce bilimsel videoya erişin
Genel Bakış
Bu makale, olgun siyah frenk üzümü meyvelerindeki uçucu bileşiklerin hızlı ve güvenilir bir şekilde tanımlanması ve miktarının belirlenmesi için bir headspace katı faz mikroekstraksiyon-gaz kromatografisi platformu sunmaktadır. Bu yarı otomatik teknik, meyve aromasının anlaşılmasını geliştirmekte ve ıslah amaçlı olarak daha gelişmiş lezzete sahip kültivarların seçimine yardımcı olmaktadır.
Temel Çalışma Bileşenleri
Bilim Alanı
- Meyve ıslahı
- Uçucu bileşik analizi
- Aroma profilleme
Arka Plan
- Meyve aromasının iyileştirilmesi, ıslah programlarında temel bir hedeftir.
- Meyvelerdeki uçucu bileşenleri ölçmek için güvenilir tekniklere ihtiyaç duyulmaktadır.
- Bu yöntem, ekonomik öneme sahip meyvemsi ürünler de dahil olmak üzere çeşitli meyve türlerine uygulanabilir.
- Saptanan bileşikler kütüphanesi kolayca genişletilebilir.
Çalışmanın Amacı
- Uçucu maddelerin analizi için hızlı ve yarı otomatik bir yöntem geliştirmek.
- Meyve aroması hakkındaki bilgileri artırmak.
- Islah çalışmaları için daha iyi lezzete sahip kültivarların seçimine yardımcı olmak.
Kullanılan Yöntemler
- Tepe boşluğu katı faz mikroekstraksiyonu
- Gaz kromatografisi
- Minimum gereksinimlerle numune işleme
- Günlük 22 numuneye kadar ölçüm
Ana Sonuçlar
- Tekniğin uçucu maddelerin tanımlanmasındaki etkinliği kanıtlanmıştır.
- Olgun siyah frenk üzümü meyvelerinin aroma profilleri hakkında bilgiler sağlanmıştır.
- Çeşitli meyve türlerinde uygulama potansiyeli gösterilmiştir.
- Yöntemin maliyet etkinliği ve verimliliği vurgulanmıştır.
Sonuçlar
- Geliştirilen platform, meyve aroması araştırmaları için değerli bir araçtır.
- Islah programlarında üstün kültivarların seçimini kolaylaştırabilir.
- Yöntemin çok yönlülüğü, geniş bir meyve yelpazesine uygulanabilirliğini sağlar.
Sıkça Sorulan Sorular
Sektörel Uygulama ve Önem
Uçucu organik bileşiklerin (VOC'lar) güvenilir şekilde miktarlarının belirlenmesi, tüketici kabulüyle bağlantılı aroma profillerinin objektif değerlendirmesine olanak tanıyarak meyve ıslah programlarını destekler. Bu HS-SPME/GC-MS yöntemi, siyah frenk üzümü ve diğer meyve türlerinde terpenoidler ve C6 uçucuları gibi temel aroma biyobelirteçlerinin tanımlanması için yarı otomatik, yüksek kapasiteli bir platform sağlar. Bu yaklaşım, kimyasal profilleri organoleptik özelliklerle ilişkilendirerek, erken aşama keşif süreçlerinde veri odaklı kültivar seçimine ve mekanistik risk azaltmaya yardımcı olur.
Biyofarma Ar-Ge'de Stratejik Uygulamalar
Erken Keşif ve Hedef Doğrulama
- Bilimsel Değer: VOC biyosentez yolları üzerindeki genetik ve çevresel etkilerin sorgulanmasına olanak tanır.
- Operasyonel Değer: Kantitatif biyobelirteç verilerini kullanarak aroma ile ilgili özelliklere yönelik hipotez testlerini destekler.
- Öngörücü Değer: Bilinçli ıslah kararları için linalool ve 2-Hexenal gibi spesifik VOC'leri genotip ve konum etkileriyle ilişkilendirir.
Tarama ve Analiz Geliştirme
- Analiz Hazırlığı: İç standart normalizasyonu ve grup düzeltme kontrolleri kullanarak tekrarlanabilir VOC profilleri oluşturur.
- Ölçeklenebilirlik: Minimum manuel müdahale ile günde 22 örneğe kadar işlem yaparak çeşitli germplazmaların taranmasına olanak tanır.
- Platform Yeniden Kullanımı: Genişletilebilir bileşik kütüphanesi, birden fazla meyve türünde ve metabolik yolakta uygulamaya imkan verir.
Translasyonel ve Preklinik Araştırmalar
- Translasyonel Süreklilik: VOC biyobelirteçleri, kimyasal kompozisyon ile duyusal sonuçlar arasında korelasyon kurarak keşif ve preklinik doğrulama arasında köprü kurar.
- Mekanistik Risk Azaltma: Doğrulanmış kimyasal okumalar aracılığıyla genotipin fenotip ile ilişkilendirilmesindeki belirsizliği azaltır.
- Riske Göre Ayarlanmış İlerleme: Tekrarlanabilir kantitatif verilere dayanarak, üstün aroma profillerine sahip kültivarların önceliklendirilmesini sağlar.
Boru Hattı ve İş Akışı Entegrasyonu
Yöntem, hipotez oluşturmadan öncü bileşik tanımlamaya kadar uzanan keşif sürecine uyum sağlayarak, ıslah kararlarına yön veren ve ürün iyileştirme programlarında translasyonel sürekliliği destekleyen kantitatif VOC verileri sunar.
- Keşif Biyolojisi: Uçucu madde üretimini etkileyen biyosentetik yolakları ve gen-çevre etkileşimlerini aydınlatır.
- Tarama: Genetik çeşitliliğin yüksek kapasiteli değerlendirmesi için standardize edilmiş, kantitatif çıktılar sağlar.
- Analitik: Doğru bileşik tanımlaması ve kayma düzeltmesi için pik alanı normalizasyonu ve alıkonma süresi doğrulamasını kullanır.
- Translasyonel Araştırma: VOC profillerini organoleptik kaliteyle ilişkilendirerek, geliştirilmiş lezzete sahip kültivarların ilerletilmesini destekler.
- Kurumsal Yeniden Kullanım: Yarı otomatik iş akışı ve genişletilebilir kütüphane, ıslah programları ve türler genelinde uzun vadeli kullanımı destekler.
Operasyonel ve Kurumsal Etki
- Bilimsel Değer: VOC biyobelirteçlerini genetik ve çevresel faktörlerle ilişkilendirerek hedef validasyonundaki güveni artırır.
- Operasyonel Değer: İç standartlaştırma, parti düzeltmesi ve minimize edilmiş kayma sayesinde tekrarlanabilirliği sağlar.
- Stratejik Değer: Subjektif duyusal değerlendirmeye olan bağımlılığı azaltarak kültivar seçimindeki karar süreçlerini iyileştirir.
- Portföy Etkisi: Objektif aroma kalitesi metriklerine dayanarak ıslah hatlarının riskle uyumlu önceliklendirmesine olanak tanır.
Uygulama Hususları
- VOC ekstraksiyonu, GC-MS kullanımı ve veri normalizasyon teknikleri konusunda uzmanlık gerektirir.
- SPME kapasiteli bir GC-MS, iç standartlar ve kontrollü sıcaklıkta ajitasyon üniteleri gereklidir.
- Özellikle dondurulmuş doku işleme ve vial hazırlama süreçlerinde ekipler arası tutarlılık gerektirir.
- Bileşik kütüphanesi genişletilirken farklı meyve türleri arasındaki matris etkileri dikkate alınmalıdır.
- Bileşik uçuculuğu ve fiber afinitesi ile sınırlıdır; bu durum belirli VOC sınıflarının tespitini etkileyebilir.
Biyofarma SSS
Chapters in this video
0:05
Introduction
0:42
Sample Preparation
1:17
Headspace Solid-phase Microextraction (HS-SPME) Coupled with Gas Chromatography-mass Spectrometry (GC-MS) Data Acquisition
2:23
Analysis of GC-MS Profile Chromatograms: VOC Identification and Semi-quantification
3:20
Results: Analysis of HS-SPME/GC-MS Chromatograms, PCA, and Relative VOC Content in Blackcurrant Fruits
4:48
Conclusion
