헤드스페이스 고체-위상 미세 추출을 사용하여 블랙커런트 과일의 휘발성 화합물 프로파일링

헤드스페이스 고형 미세 추출 가스 크로마토그래피 플랫폼은 잘 익은 블랙커런트 과일의 빠르고 신뢰할 수 있으며 반자동 휘발성 식별 및 정량화를 위해 여기에 설명되어 있습니다. 이 기술은 과일 향에 대한 지식을 높이고 번식을 목적으로 향상된 맛으로 품종을 선택하는 데 사용할 수 있습니다.

과일 향기를 개선하는 것은 번식 프로그램의 주요 목표 중 하나입니다. 이를 위해서는 과일의 휘발성 성분을 측정할 수 있는 신뢰할 수 있는 기술이 필요합니다. 이 기술은 빠르고 반자동화되어 일당 최대 22개의 샘플을 측정할 수 있습니다.

또한 비교적 저렴하며 최소한의 샘플 처리가 필요합니다. 이 방법은 경제적으로 중요한 베리 작물과 같은 모든 과일 종에 쉽게 적용 할 수 있습니다. 또한, 검출된 화합물의 라이브러리 크기는 쉽게 증가할 수 있다.

먼저, 웨이드 냉동 샘플을 포함하는 5밀리리터 튜브에 염화 나트륨 용액 1밀리리터를 추가합니다. 샘플이 완전히 해동되고 균질화 될 때까지 튜브를 흔들어 주세요. 그런 다음 실온에서 5 분 동안 5, 000 배 g에서 원심 분리기.

1, 000 마이크로리터 파이펫 팁의 끝을 잘라 헤드 스페이스 파일을 포함하는 염화 나트륨에 상수로 전송하는 데 사용합니다. 헤드스페이스 파일을 포함하는 각 샘플에 5개의 내부 표준 마이크로리터를 추가합니다. 폐쇄된 헤드스페이스 파일을 실온에서 GC-MS 자동 샘플러에 배치하여 자동화된 HS-SPME/GC-MS 실행을 위해 생물학적 복제가 자동 샘플러의 연속된 위치에 배치되지 않도록 합니다.

헤드스페이스 파일을 섭씨 52도에서 10분 동안 사전 배양하여 G.Insert A SPME 장치를 바이알에 삽입하여 섬유를 헤드스페이스에 노출시키고 G.17배의 교반으로 섭씨 50도에서 30분 동안 VOC 추출을 수행하여 250도의 분단위로 분단위로 분사 포트에 섬유를 도입하여 휘발성 분산 모드로 분비처리합니다. 그런 다음 섭씨 250도에서 질소로 SPME 청소 스테이션에서 섬유를 5분간 청소하십시오. 검출 원고에 설명된 바와 같이 이온 트랩 질량 분광계에 결합된 가스 크로마토그래프로 VOC를 분석한다.

원시 GC-MS 프로필 파일을 엽니다. 화합물을 식별하려면 보존 시간, 질량 스펙트럼 및 Kovats 선형 보존 지수를 정통 표준에서 얻은 보존 인덱스와 비교합니다. 각 상용 표준에 대해, 이온을 충전하는 가장 풍부한 질량의 보존 시간을 음부한다.

그런 다음 각 VOC에 대해 특정 M by Z 이온을 선택합니다. 배치 효과 보정의 경우 각 샘플의 VOC 피크 영역을 동일한 실행으로 분석된 제어 샘플의 해당 피크 영역으로 정규화합니다.

HS-SPME/GC-MS가 입수한 잘 익은 블랙커런트 과일 휘발성 총 이온 크로마토그램 프로파일은 베리 과일 종을 프로파일러 개발된 도서관을 기반으로 에스테르, 알데히드, 알코올, 케톤, 테르펜 및 푸란에 속하는 63개의 VOC를 확인했습니다. 관찰 된 가장 풍부한 봉우리 중 일부는 두 개의 모노테르펜, 리날로올 및 테르피놀 및 두 개의 C6 화합물, 2-헥세날 및 3-헥세날에 해당합니다. 순수한 상업 표준의 스펙트럼과 비교하여 검은 전류 프로파일에서 얻은 질량 스펙트럼은 2-헥세날 및 테르피놀에 대해 표시됩니다.

4개의 다른 블랙 전류 품종의 VOC 프로파일의 PCA는 PC1이 자신의 위치에 따라 샘플을 분리하기 때문에 환경이 휘발성 콘텐츠에 강하게 영향을 미친다는 것을 보여주었습니다. 벤 티란이 나머지 품종으로부터 명확하게 분리되기 때문에 효과적인 유전자형은 PC2로 관찰될 수 있다. 리날로올과 2-헥세날의 상대적 내용은 4개의 평가된 흑전류 품종에서 리날로올 함량이 일반적으로 스코틀랜드보다 폴란드에서 더 높았으며, 2-헥세날은 반대 추세를 보였다.

리날로올의 비율은 벤 티란 품종에서 가장 높았으며, 2 헥세날의 비율은 벤 트론 품종에서 가장 높았다. 적절한 휘발성 추출을 보장하기 위해 미세 분말로 접지, 냉동 재료로 시작하는 것이 중요합니다. 추출되면 가능한 한 빨리 시료를 자동 샘플러에 배치해야 합니다.

이 방법은 다른 신진 대사 플랫폼과 결합하여 음식 맛이나 영양가를 위해 다른 중요한 대사를 식별하여 강화 된 관능적 특성으로 품종을 번식시킬 수 있습니다.