果实挥发分析，利用电子鼻
2012年3月30日
水果中的挥发性化合物分析的一种快速的方法描述。顶空样品匀浆中的挥发性有机化合物迅速分离，超快速气相色谱耦合（GC）的表面声波（SAW）传感器检测。还讨论了数据处理和分析过程。
该程序的总体目标是对水果中的挥发性化合物进行快速分析。这是通过首先切割和均质化果组织来实现的。然后用电子鼻分析液体样品上方的气相。
在电子鼻分析之后，数据被导出并转换。该过程的最后一步是识别 covas 索引窗口，并使用图形界面将峰合并到单个 covas 索引标签下。最终，结果表明，用电子鼻测量的果实毛囊丰度的差异可能与水果品种、成熟度和储存等实验处理有关。
与现有方法（如传统气相色谱法）相比，该技术的主要优点是可以更快速地分析水果中的挥发性化合物。进行此分析时，分析物保留时间可能会发生微小变化。这可能会导致数据误解，而没有仔细考虑峰对齐过程。
在所需的成熟阶段收获水果后，用自来水冲洗。为了去除污垢和灰尘，请选择水果进行分析。基于没有外部和内部缺陷和大小，均质性将水果纵向切成楔形，用于挥发性取样。
如果适用，去除皮种子、种子腔组织或核果。组织选择必须在整个实验过程中保持一致，并且应考虑单个果实内的变异性。例如，应从赤道花和茎末端部分获得相同的样品。
将选定的水果组织混合，混合以随机化，然后称出 200 克放入商用搅拌机中。加入 200 毫升饱和氯化钙溶液。氯化钙旨在作为酶活性的抑制剂，这可能发生在果肉切割和均质化后。
然后加入 50 微升 100 毫摩尔的二甲基丁基异醇溶液的甲醇溶液。该溶液作为内标添加，以监测均质化过程中挥发性化合物的任何可能损失。接下来，在实验室搅拌机中以 30， RPM 的速度将混合物匀浆 18， 000 秒。
然后立即倒入玻璃瓶中，用特氟龙盖密封。将匀浆保存在瓶中，直到制备完所有样品。将 5 mL等分试样的无泡沫果汁移液到 20 mL琥珀色玻璃样品瓶中，每个样品至少准备三个样品瓶。
作为技术复制品。用装有 Teflon 硅胶隔垫的钢螺帽密封样品瓶。此时，可以立即分析样品或在液氮中快速冷冻并储存在超低温下以备后用。
将适当的分析方法加载到 Xenos 上。输入书面协议中的参数。将带有非取芯尖端的不锈钢针头连接到 xenos 入口。
用环境空气吹扫系统数次，直到基线稳定且未检测到大于 200 个计数的峰。准备通过将针头插入含有直链 acas 溶液的小瓶的隔膜来调整仪器，以减轻压力。然后将连接到仪器入口的针头插入隔膜。
通过启动顶空采样来执行调谐。仪器软件使用调谐结果将引用峰的保留时间从时间单位转换为考瓦斯指数或 KI 单位。因此，在系统调谐后，保留时间以 KI 单位报告。
在样品平衡 30 min 后，将针头插入样品瓶的隔膜中，开始样品分析。与直链 acas 的解决方案相同。通过单击播放按钮手动启动顶空采样，使泵激活并抽出样品上方的蒸汽。
分析结束时，屏幕上会出现色谱图，传感器自动加热至 150 摄氏度 10 秒以清洁。当系统状态框再次变为绿色时，仪器已准备好分析另一个样品。为确保稳定的基线和适当的系统清洁，请在每个样品之间至少运行一个 Air Blank。
分析每个样品至少三个技术重复样以及样品瓶空白。使用 Mense 软件中的日志存储数据功能将数据采集后导出到 Microsoft Excel 文件中。导出数据后，添加包含变量和仿行标签的列。
使用本实验生成的 Python 0.6 脚本，可以转换从仪器软件导出的数据格式，以便于作。源文件的名称和输入数据的工作表名称，以及输出所需的文件名，都可以直接在脚本中编辑。该脚本通过识别所有样本中的唯一 KI 来促进数据作和分析。
对数据进行重新排序，样品信息为行，唯一 KIS 为列，每个单元格代表相应的峰面积。如果样品中未检测到 KI 值的峰，则相应的单元格将保持为空。接下来，使用此实验室导入生成的第二个脚本，在上一步中编辑的文件中的数据。
分析基于查看和分析每个 KI 值被检测到的次数。因此，程序会显示 KI 命中的条形图。对于每个 KI 值，评估特定样本子集的 K 命中，一起分析每组技术重复。
为此，请通过选中或取消选中相应的框来单独分析每个处理或变量。使用图形界面确定每个 KI 窗口的宽度后，随机选择一些相应的色谱图。在 mense 软件中，评估技术重复之间的重叠峰。
一旦 KI 窗口被个性化，图形界面中的合并功能用于将窗口中的 KIS 合并到填充最多的 ki First 中。单击合并按钮以激活该功能，并通过左键单击相应的栏在窗口中心选择填充最多的 KI。选择条形后，它会改变颜色并变为绿色，以将窗口内的 KIS 合并到选定的 ki 中，右键单击相应的条形。
这会导致条形变为红色，同时在中央 ki 的顶部添加相应长度的蓝色条形。将所有选定的 kis 合并到相应的中央 ki 后，再次单击合并按钮以接受更改。这会导致合并按钮在出现错误时变为黄色。
unmerge （取消合并） 按钮也可用于取消合并。单击图形界面中的 unmerge 按钮。然后右键单击要取消合并的红色条。
从红色开始，条形变为蓝色。再次单击 un merge 按钮以接受更改。如果试图将单个样品中的两个峰错误地合并为一个 KI 值，则会打印一条错误消息。
保存完所有合并作后，在进行统计分析之前，将分析空气和样品瓶空白的色谱图，以监测可能的污染。确定峰和空白的 ki 后，从存在的峰面积中减去在空气和/或样品瓶空白中检测到的峰面积。在样品中，电子鼻能够检测到在不同成熟阶段收获的甜瓜果实之间挥发性特征的差异。
此处显示的是早期成熟水果和完全成熟水果的色谱图示例，揭示了峰面积的差异对于许多峰，在所有样品中鉴定出 20 K 窗口。对变体的分析表明，在这些不同的 kis 中，电子鼻检测到的 14 个峰的丰度在两个成熟阶段之间差异很大。在这里，这些 kis 中的每一个的早期成熟果实的峰值丰度用绿色表示，完全成熟果实的峰值丰度用橙色表示。
完成此过程后，可以执行其他方法，如气相色谱法与质谱联用，以识别与电子鼻上的各个峰相对应的成分 显影后。该技术将提供一种快速分析工具，并允许植物病理学、植物生理学、收获后生物学和食品科学领域的研究人员探索水果中挥发性成分的变化作为成熟度、品种或储存的函数。观看本视频后，您应该对如何使用电子鼻快速分析挥发性化合物以及使用我们的图形界面进行峰对齐有一个很好的了解。
概述
本文介绍了一种快速分析水果中挥发性化合物的方法，采用超快气相色谱与表面声波传感器相结合。该程序包括样品准备、数据处理和分析，以识别与各种实验处理相关的挥发性化合物丰度的差异。
关键研究组成部分
科学领域
- 神经科学
- 生物化学
- 分析化学
背景
- 挥发性化合物在水果质量和风味中起着重要作用。
- 传统分析方法可能耗时较长。
- 需要快速分析技术以进行高效研究。
- 电子鼻可以增强挥发性化合物的检测。
研究目的
- 开发一种快速分析水果中挥发性化合物的方法。
- 将挥发性化合物的丰度与水果品种、成熟度和储存条件联系起来。
- 改进数据处理和分析过程。
使用的方法
- 水果组织的均质化，然后进行气相分析。
- 使用电子鼻检测挥发性化合物。
- 数据导出和转换以便分析。
- 识别峰值整合的 covas 索引窗口。
主要结果
- 根据实验处理观察到挥发性化合物丰度的差异。
- 该方法与传统气相色谱相比，可以进行快速分析。
- 仔细的峰值对齐对于避免数据误解至关重要。
- 数据操作脚本便于更容易地分析结果。
结论
- 所开发的方法为分析水果中挥发性化合物提供了快速和高效的方式。
- 结果可以反映各种处理对水果质量的影响。
- 未来的应用可能会增强对水果代谢和风味特征的理解。
常见问题
Executive Industry Relevance
Rapid volatile profiling using electronic nose technology enables high-throughput assessment of fruit maturity and aroma, supporting data-driven decisions in breeding, production, and postharvest management. The method's speed and reproducibility address key bottlenecks in flavor quality evaluation, facilitating more predictive and scalable R&D workflows. Integration of robust volatile analysis enhances portfolio confidence at critical inflection points in agricultural biotechnology and food science pipelines.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Enables quantitative interrogation of fruit aroma profiles linked to genetic or environmental variables.
- Supports biological de-risking by distinguishing maturity and storage effects on volatile signatures.
- Facilitates predictive confidence in trait selection for breeding programs.
Screening & Assay Development
- Prepares validated volatile analysis workflows for rapid screening of fruit samples.
- Standardizes chromatographic outputs for reproducible comparison across experimental treatments.
- Enables scalable, high-throughput evaluation of aroma-related phenotypes.
Translational & Preclinical Research
- Aligns volatile compound data with postharvest quality and storage studies.
- Supports translational continuity from discovery to applied agricultural research.
- Provides mechanistic insight into aroma development for downstream product innovation.
Pipeline & Workflow Integration
This volatile analysis method fits from early discovery through screening and translational research, enabling rapid hypothesis testing and trait validation in fruit quality pipelines.
- Discovery Biology: Supports hypothesis-driven analysis of aroma development and maturity markers.
- Screening: Delivers reproducible, quantitative chromatograms for robust sample comparison.
- Analytics: Provides peak area measurements and Kovats Index alignment for statistical evaluation.
- Translational Research: Bridges laboratory findings with postharvest and storage applications.
- Enterprise Reuse: Offers a reusable platform for volatile analysis across diverse fruit types and experimental designs.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in aroma trait selection and maturity assessment.
- Operational Value: Accelerates analysis timelines and standardizes data handling for large sample sets.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions in breeding and postharvest R&D programs.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of fruit varieties and storage protocols.
Implementation Considerations
- Requires expertise in chromatographic analysis and data interpretation.
- Needs access to electronic nose instrumentation and compatible data processing software.
- Demands rigorous sample preparation and technical replication for reproducibility.
- Adaptation may be needed for different fruit matrices or volatile profiles.
- Peak alignment and KI calibration are critical to minimize data misinterpretation.
