PTR-ToF-MS结合自动采样系统和食品研究定制数据分析:生物过程监测，筛选和鼻空间分析
May 11th, 2017
本文的总体目标是展示 PTR-ToF-MS 在食品科学和技术中直接分析挥发性有机化合物的潜力，特别是自动采样和定制数据分析的重要性。挥发性有机化合物在食品科学和技术中发挥着关键作用，因为它们控制风味和气味感知，还因为它们为监测食品质量提供了工具。高灵敏度和快速直接进样使 PTRMS 成为监测生物过程监测、大型数据集筛选和鼻腔分析挥发性有机化合物释放的最佳选择之一。
我们还开发了适当的数据和分析工具，这些数据和分析工具对于正确利用大型和复杂的数据集（例如 PTRMS 在很短的时间内使用的数据集）是必要的。我们方法的未来演示可以激发来自不同统计和科学领域的搜索，例如 SENSOMICS、代谢组学、路径分析和音素组学。开始第一个实验时，将 5 毫升巴氏杀菌牛奶添加到装有 PTFE 硅胶隔垫的 20 毫升玻璃瓶中。
然后将样品转移到配备温度控制托盘的多功能 GC 自动进样器中。使用自动进样器的机械臂在小瓶中接种微生物发酵剂，根据所需工艺的类型和发酵剂制造商报告的规格设置孵育时间。然后设置自动进样器，逐个样品进行分析，获得酸奶制备过程中乳酸发酵的在线挥发性有机化合物监测。
第二个实验选择至少 5 个处于所需成熟阶段的苹果，每个品种没有任何明显的损害。将苹果储存在 4 摄氏度下所需的时间。在此之后，用果肉刀片取样器从每个苹果收集五个圆柱形圆盘，包括部分皮层组织，并避开带有种子的核心部分。
冷冻样品和液氮后，将它们均质化。将每个品种的 2.5 克苹果样品重复 3 次放入 20 毫升玻璃样品瓶中。将每个样品与通过将 1 克氯化钠、12.5 毫克抗坏血酸和 12.5 毫克柠檬酸溶解在 2.5 毫升去离子水中而获得的抗氧化溶液混合。
在 40 摄氏度下孵育样品。然后设置自动进样器以自动分析挥发性有机化合物。在最后一个实验中，使用 6 杯炉顶咖啡机使用 450 毫升水和 30 克咖啡粉，从磨碎的咖啡样品中制备冲泡的咖啡。
将煮好的咖啡倒入瓶子中，然后将瓶子放入 60 摄氏度的恒温水浴中。报告水粉比例、使用的矿泉水类型、咖啡机的类型以及获取咖啡饮料所采用的程序。对于每次咖啡冲泡，将 7.5 毫升等分试样转移到带塑料盖的 40 毫升聚苯乙烯杯中。
让每位小组成员根据协议品尝饮料。PTR-ToF-MS 通过每个小组成员鼻子处的一次性符合人体工程学的硅橡胶鼻托连续采样鼻腔浓度。该鼻架通过 PIC 管连接到 PTR-ToF-MS，部件在室温下与小组成员接触，其余管在 110 摄氏度下加热，以及连接采样接口与仪器的入口软管。
要对样品进行顶空测量，请将 PTRMS 入口的末端插入样品顶部空间，直接将空气注入 PTRMS 漂移管顶部空间。在测量之前和测量期间，在漂移管中设置并不断验证以下电离条件，以使 E/N 比为 140 Townsend。如果使用自动进样器，请将最小入口流量设置为 40 标准立方厘米。
将 ToF 采集的每个通道的采样时间设置为主电荷比范围。使用自主开发的软件校正离子检测器死时间引起的计数损失，并执行内部校准、化合物注释降噪和峰提取。通过执行原理化合物分析、方差分析、Tukey 事后检验和其他统计分析来挖掘数据，并调整使用 Matlab 开发的现有软件包。
这三个实验提供了应用我们的方法生物过程监测、样品组筛选和体内鼻腔分析的示例。样品的在线挥发性有机化合物谱图每秒提供一个完整的质谱图，在酸奶发酵过程中，在采集的平均谱图中可以识别出 300 多个质量峰。此处显示了使用四种不同发酵剂发酵的酸奶发酵过程中 9 个选定质量峰的发酵动力学。
这些挥发物中的大多数表现出经典的微生物样动力学，具有初始滞后阶段，然后是生长期和对数后阶段。有趣的是，在线分析强调了四种含硫化合物的特殊消耗动力学，即使在非常低的浓度下也能产生感觉效应。基于与大型苹果系列相关的挥发性有机化合物的树状图，以 198 个会话为代表，突出了主要由酯类和醇类决定的六个主要簇的存在。
此处显示了由径向图表示的五个咖啡测试机的累积曲线。结果表明，小组成员之间存在可重复和相关差异，小组成员 P 1 和 P 2 很明显。样品的差异，最受尝试的方法可以提供可靠的挥发性有机化合物释放数据，与我们的方法相比，可以在更短的时间内获得这些数据。
可以测量多个样品是我们方法的主要特点。因为它允许控制和追踪生物样品的活力。在此发展之后，这种方法为与挥发性有机化合物监测相关的不同领域的研究人员提供了很好的回报，以探索其释放与遗传学和种群筛选之间的联系。
看完这个视频，你应该对如何探索 PTR-ToF-MS 在食品和技术分析中的潜力有一个很好的了解，以分析水果的挥发性。请记住，样品和测量管线在实验过程中会暴露在空气中。因此，请避免引入一些挥发性有机化合物的来源。
PTRMS 的另一个优点是它不涉及使用溶剂或有害染料，并且是一种绿色化学技术。但是，请不要忘记您的样品可能非常危险。
View the full transcript and gain access to thousands of scientific videos
概述
本研究展示了质子转移反应飞行时间质谱（PTR-ToF-MS）在分析食品科学中的挥发性有机化合物方面的潜力。该方法以其高灵敏度和快速、非侵入性分析能力而著称。
研究的主要组成部分
科学领域
- 食品科学
- 分析化学
- 挥发性有机化合物
背景
- 挥发性有机化合物对于食品的风味和气味感知至关重要。
- 通过分析这些化合物可以监测食品质量。
- PTR-ToF-MS提供直接和快速的分析，使其适用于各种应用。
- 自动采样和定制数据分析提高了方法的有效性。
研究目的
- 展示PTR-ToF-MS在食品科学和技术中的应用能力。
- 强调自动采样在挥发性化合物分析中的重要性。
- 开发用于大型和复杂数据集的数据分析工具。
使用的方法
- 质子转移反应飞行时间质谱（PTR-ToF-MS）。
- 酸奶中乳酸发酵的在线生物过程监测。
- 不同苹果基因型的大规模筛选。
- 咖啡消费后的鼻腔空间分析。
主要结果
- 成功监测酸奶发酵中的挥发性有机化合物。
- 有效筛选各种苹果基因型进行风味分析。
- 洞察咖啡消费后的逆鼻腔空间分析。
- 展示该方法在不同食品科学领域的适用性。
结论
- PTR-ToF-MS是分析挥发性有机化合物的强大工具。
- 该方法可以激发多个科学领域的研究。
- 未来的应用可能会增强对食品质量和感官感知的理解。
常见问题
Executive Industry Relevance
PTR-ToF-MS enables real-time, non-invasive monitoring of volatile organic compounds (VOCs) in food systems, providing high-sensitivity data for flavor profiling and process monitoring. This capability supports early-stage discovery by linking VOC release to biological activity, genetic variation, or sensory perception, thereby informing target validation and lead identification in food science R&D. The integration of automated sampling and tailored data analysis enhances throughput and reproducibility, positioning the method as a scalable tool for screening large sample sets and guiding mechanistic de-risking in translational workflows.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by correlating VOC profiles with microbial metabolism or genetic variation in model systems.
- Operational Value: Supports functional target validation through real-time monitoring of metabolic flux in fermentation or enzymatic processes.
- Predictive Confidence: Facilitates portfolio triage by identifying VOC biomarkers associated with desired sensory or quality outcomes.
Screening & Assay Development
- Scientific Value: Prepares validated biological systems for downstream VOC screening by standardizing sample preparation and headspace conditions.
- Operational Value: Ensures assay reproducibility and quantitative VOC measurements across large sample sets, such as apple cultivars or coffee brews.
- Scalability: Enables high-throughput screening of germplasm or formulation variants via automated sampling and rapid mass spectral acquisition.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Connects discovery-phase VOC profiling to preclinical validation by demonstrating reproducible, in vivo nosespace analysis during coffee consumption.
- Mechanistic De-risking: Reduces ambiguity in linking genetic or formulation variables to sensory outcomes through statistical analysis of VOC patterns (e.g., PCA, ANOVA, Tukey’s post-hoc).
- Predictive Biomarker Alignment: Identifies VOC clusters (e.g., esters, alcohols) that correlate with genetic or phenotypic traits, supporting biomarker-driven decision-making.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into the discovery continuum from hypothesis testing through lead identification to preclinical validation, particularly when VOC release serves as a functional readout of biological activity or sensory impact.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing and pathway clarification by monitoring VOC dynamics during lactic acid fermentation or enzymatic oxidation.
- Screening: Delivers assay readiness and quantitative outputs for comparing VOC profiles across genetic variants, formulation conditions, or process parameters.
- Analytics: Enables data mining via PCA, ANOVA, and post-hoc testing to compare conditions and identify significant VOC drivers.
- Translational Research: Connects in vitro fermentation or screening data to in vivo nosespace measurements, supporting continuity from discovery to sensory validation.
- Enterprise Reuse: Functions as a reusable platform for VOC analysis across food science domains, reducing redundant method development.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by reducing mechanistic ambiguity in VOC-biology relationships.
- Operational Value: Enhances standardization, reproducibility, and scalability through automated sampling and internal calibration.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by providing early, VOC-based readouts of product quality or biological performance.
- Portfolio Impact: Enables risk-adjusted prioritization of strains, cultivars, or formulations based on VOC fingerprinting and statistical significance.
Implementation Considerations
- Requires expertise in mass spectrometry, VOC chemistry, and data analysis pipelines for compound annotation and noise reduction.
- Needs PTR-ToF-MS instrumentation with automated sampler compatibility, temperature control, and heated sampling lines for nosespace applications.
- Demands cross-team standardization of sampling protocols, incubation conditions, and data analysis workflows (e.g., Matlab-based PCA, ANOVA).
- Involves adaptation across model systems (microbial cultures, plant tissues, human subjects) with attention to sample preparation and headspace equilibration.
- Includes practical limitations such as susceptibility to airborne VOC contamination and the need for inert sampling lines to prevent compound loss or degradation.
