自動サンプリングシステムと連携したPTR-ToF-MSおよび食品研究用のカスタマイズされたデータ解析：バイオプロセスモニタリング、スクリーニングおよびノーズスペース分析
May 11th, 2017
Proton Transfer Reaction Time of Flight Mass Spectrometryは、揮発性有機化合物の高感度、迅速、非侵襲的な分析を可能にします。その可能性を実証するために、ヨーグルトの乳酸発酵(オンラインバイオプロセスモニタリング)、さまざまなリンゴの遺伝子型(大規模スクリーニング)、コーヒーを飲んだ後の鼻腔後空間(鼻腔分析)の3つの例を挙げます。
この論文の全体的な目標は、食品科学および技術における直接揮発性有機化合物分析のためのPTR-ToF-MSの可能性、特に自動サンプリングとカスタマイズされたデータ分析の重要性を実証することです。揮発性有機化合物は、風味と匂いの知覚を制御し、食品の品質を監視するためのツールを提供するため、食品の科学と技術において重要な役割を果たしています。高感度と迅速かつ直接注入により、PTRMSは、バイオプロセスモニタリング、大規模データセットのスクリーニング、ノーズスペース分析のための揮発性有機化合物放出のモニタリングに最適な選択肢の1つとなっています。
また、PTRMSが非常に短期間で使用したような大規模で複雑なデータセットを適切に活用するために必要な適切なデータと分析ツールも開発しています。私たちの方法論の将来のデモンストレーションは、SENSOMICS、メタボロミクス、パス分析、音素学などのさまざまな統計および科学分野からの検索を刺激する可能性があります。最初の実験を開始するには、PTFEシリコンセプタムを装備した20ミリリットルのガラスバイアルに5ミリリットルの低温殺菌牛乳を追加します。
その後、温度制御トレイを備えた多機能GCオートサンプラーにサンプルを移します。オートサンプラーのロボットアームを使用して、バイアルに微生物スターター培養物を接種し、所望のプロセスの類型とスターター培養メーカーから報告された仕様に従ってインキュベーション時間を設定します。次に、オートサンプラーを次々と分析装置に設定し、ヨーグルト調製中の乳酸発酵のオンライン揮発性有機化合物モニタリングを取得します。
2番目の実験では、各品種に目に見える損傷を与えることなく、目的の熟成段階で少なくとも5つのリンゴを選択します。りんごを摂氏4度で希望の期間保管します。これに続いて、皮質組織の一部を含む肉の刃のサンプラーで各リンゴから5つの円筒形の円盤を収集し、種子のあるコア部分を避けます。
凍結後、サンプルと液体窒素を均質化します。各品種の2.5グラムのリンゴサンプルを3回繰り返し、20ミリリットルのガラスバイアルに入れます。各サンプルを、1グラムの塩化ナトリウム、12.5ミリグラムのアスコルビン酸、および12.5ミリグラムのクエン酸を2.5ミリリットルの脱イオン水に溶解して得られる抗酸化溶液と混合します。
サンプルを摂氏40度でインキュベートします。次に、揮発性有機化合物を自動的に分析するようにオートサンプラーを設定します。最後の実験では、450ミリリットルの水と30グラムのコーヒーパウダーを使用して、6カップのストーブトップコーヒーメーカーで挽いたコーヒーサンプルから淹れたてのコーヒーを準備します。
淹れたてのコーヒーをボトルに移し、ボトルを摂氏60度のサーモスタット水浴に入れます。水の粉末の比率、使用したミネラルウォーターの種類、コーヒーメーカーのタイプ、およびコーヒー飲料を取得するために採用した手順を報告します。コーヒーを淹れるたびに、7.5ミリリットルのアリコートをプラスチックキャップ付きの40ミリリットルのポリスチレンカップに移します。
各パネリストに、プロトコールに従って飲み物を味わってもらいます。PTR-ToF-MSは、各パネリストの鼻にある使い捨ての人間工学に基づいたシリコンゴム製のノーズピースを介して、ノーズスペースの濃度を連続的にサンプリングします。このノーズピースは、室温でパネリストに接触する部分と110°Cに加熱された残りのチューブを備えたPICチューブと、サンプリングインターフェースと装置を接続するインレットホースによってPTR-ToF-MSに接続されています。
サンプルのヘッドスペース測定を行うには、PTRMS入口の端をサンプルヘッドスペースに挿入して、PTRMSドリフトチューブヘッドスペースに直接空気を注入します。測定前および測定中に、ドリフトチューブに次のイオン化条件を設定し、常に検証して、E / N比が140タウンゼントになるようにします。オートサンプラーを使用する場合は、最小入口流量を40標準立方センチメートルに設定します。
ToFアクイジションのチャネルごとのサンプリング時間をマスターチャージ比の範囲に設定します。自社開発のソフトウェアを使用して、イオン検出器のデッドタイムによるカウント損失を修正し、内部キャリブレーション、化合物アノテーションノイズリダクション、ピーク抽出を行います。原理化合物分析、分散分析、テューキーの事後検定、およびMatlabを使用して開発された既存のパッケージを適応させたその他の統計分析を実行して、データをマイニングします。
3つの実験は、バイオプロセスモニタリング、サンプルセットのスクリーニング、およびin vivo鼻腔分析に当社の方法論を適用した例を示しています。サンプルのオンライン揮発性有機化合物プロファイルにより、毎秒完全な質量スペクトルが得られ、ヨーグルト発酵中に取得した平均スペクトルで 300 を超える質量ピークを同定できます。ここでは、4 つの異なるスターター培養物を使用したヨーグルト発酵中の 9 つの選択された質量ピークの発酵速度論を示します。
これらの揮発性物質のほとんどは、初期の遅延期、成長期、および対数後の段階に続く古典的な微生物のような動態を示しました。興味深いことに、オンライン分析では、非常に低濃度でも官能的な影響を与える可能性のある4つの硫黄含有化合物の特定の枯渇速度論が強調されました。198セッションで表される大規模なリンゴコレクションに関連する揮発性有機化合物に基づく樹状図は、主にエステルとアルコールによって決定される6つの主要なクラスターの存在を強調しています。
放射状プロットで表される5つのコーヒーテスターの累積プロファイルをここに示します。この結果は、パネリストP 1とP 2で明らかなように、パネリスト間に再現性のある関連性のある違いが存在することを示しています。サンプルの違いは、最も試行錯誤された方法論は、揮発性有機化合物の放出に関する信頼性の高いデータを提供することができ、当社の方法と比較すると、より短時間で取得することができます。
多くのサンプルを測定できることは、私たちのアプローチの主な特徴です。なぜなら、生物学的サンプルの生存率を制御および追跡できるからです。この開発の後、この方法論は、揮発性有機化合物のモニタリングに関連するさまざまな分野の研究者が、その放出と遺伝学、および集団のスクリーニングとの関連を調査するために、十分に報われました。
このビデオを見れば、食品および技術分析におけるPTR-ToF-MSの可能性を探り、果物によるボラティリティを分析する方法について理解できるはずです。実験中は、サンプルと測定ラインが空気にさらされることに注意してください。したがって、揮発性有機化合物の発生源を導入することは避けてください。
PTRMSのもう一つの利点は、溶剤や危険な染料を使用せず、グリーンケミストリー技術であることです。ただし、サンプルは非常に危険である可能性があることを忘れないでください。
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概要
この研究は、食品科学における揮発性有機化合物の分析に対するプロトン移動反応飛行時間質量分析法（PTR-ToF-MS）の可能性を示しています。この方法は、高い感度と迅速、非侵襲的な分析能力で特徴づけられています。
研究の主要な構成要素
科学の分野
- 食品科学
- 分析化学
- 揮発性有機化合物
背景
- 揮発性有機化合物は、食品の風味と臭いの知覚に重要です。
- これらの化合物の分析を通じて食品の品質モニタリングを実現できます。
- PTR-ToF-MSは直接的かつ迅速な分析を提供し、様々な応用に適しています。
- 自動サンプリングとカスタマイズされたデータ分析により、方法の有効性が向上します。
研究の目的
- 食品科学と技術におけるPTR-ToF-MSの能力を示すこと。
- 揮発性化合物分析における自動サンプリングの重要性を強調すること。
- 大規模で複雑なデータセット用のデータ分析ツールを開発すること。
使用された方法
- プロトン移動反応飛行時間質量分析法（PTR-ToF-MS）。
- ヨーグルトの乳酸発酵のオンラインバイオプロセスモニタリング。
- リンゴの異なる遺伝子型の大規模スクリーニング。
- コーヒー消費後の鼻腔空間分析。
主要な結果
- ヨーグルト発酵における揮発性有機化合物の成功的なモニタリング。
- 風味プロファイリングのための様々なリンゴ遺伝子型の効果的なスクリーニング。
- コーヒー消費後の後鼻腔空間分析の洞察。
- 異なる食品科学分野における方法の適用可能性の実証。
結論
- PTR-ToF-MSは揮発性有機化合物を分析するための強力なツールです。
- この方法は多様な科学分野での研究にインスピレーションを与えることができます。
- 将来の応用により、食品の品質と感覚知覚の理解が深まる可能性があります。
よくある質問
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.
