Artykuł metodologiczny

Profilowanie związków lotnych w owocach czarnej porzeczki przy użyciu mikroekstrakcji w fazie stałej w przestrzeni nad powierzchnią sprzężoną z chromatografią gazową i spektrometrią mas

DOI:

10.3791/62421

⸱

9 czerwca 2021

 ,  , 
1Departamento de Biología Molecular y Bioquímica, Campus de Teatinos, Instituto de Hortofruticultura Subtropical y Mediterránea “La Mayora”, Universidad de Málaga-Consejo Superior de Investigaciones Científicas

W tym artykule

Podsumowanie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Platforma mikroekstrakcji gazowej w fazie stałej jest tutaj opisana do szybkiej, niezawodnej i półautomatycznej identyfikacji i kwantyfikacji substancji lotnych w dojrzałych owocach czarnej porzeczki. Technika ta może być wykorzystana do poszerzenia wiedzy na temat aromatu owoców oraz do selekcji odmian o wzmocnionym smaku do celów hodowlanych.

Streszczenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Rośnie zainteresowanie pomiarem lotnych związków organicznych (LZO) emitowanych przez dojrzałe owoce w celu hodowli odmian lub odmian o ulepszonych cechach organoleptycznych, a tym samym zwiększenia akceptacji konsumentów. Niedawno opracowano wysokoprzepustowe platformy metabolomiczne do ilościowego oznaczania szerokiego zakresu metabolitów w różnych tkankach roślinnych, w tym kluczowych związków odpowiedzialnych za smak i jakość aromatu owoców (lotatylomia). Opisano tutaj metodę wykorzystującą mikroekstrakcję do fazy stałej (HS-SPME) w połączeniu ze spektrometrią chromatografii gazowej ze spektrometrią mas (GC-MS) w celu identyfikacji i ilościowego oznaczania LZO emitowanych przez dojrzałe owoce czarnej porzeczki, jagody wysoko cenionej ze względu na swój smak i korzyści zdrowotne.

Dojrzałe owoce roślin czarnej porzeczki (Ribes nigrum) zostały zebrane i bezpośrednio zamrożone w ciekłym azocie. Po homogenizacji tkanek w celu wytworzenia drobnego proszku, próbki rozmrażano i natychmiast mieszano z roztworem chlorku sodu. Po odwirowaniu supernatant przeniesiono do szklanej fiolki zawierającej chlorek sodu. Lotne związki organiczne zostały następnie wyekstrahowane za pomocą światłowodu do mikroekstrakcji w fazie stałej (SPME) i chromatografu gazowego sprzężonego ze spektrometrem masowym z pułapką jonową. Lotną kwantyfikację przeprowadzono na otrzymanych chromatogramach jonowych poprzez całkowanie powierzchni piku, przy użyciu określonego jonu m/z dla każdego LZO. Poprawną adnotację LZO potwierdzono poprzez porównanie czasów retencji i widm masowych czystych wzorców komercyjnych prowadzonych w tych samych warunkach co próbki. Zidentyfikowano ponad 60 LZO w dojrzałych owocach czarnej porzeczki uprawianych w odmiennych miejscach w Europie. Wśród zidentyfikowanych LZO kluczowe związki aromatyczne, takie jak terpenoidy i substancje lotne C6, mogą być wykorzystywane jako biomarkery jakości owoców czarnej porzeczki. Ponadto omówiono zalety i wady metody, w tym potencjalne ulepszenia. Ponadto położono nacisk na wykorzystanie elementów sterujących do korekcji partii i minimalizacji intensywności dryftu.

Wprowadzenie

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Smak jest istotną cechą każdego owocu, wpływając na akceptację konsumentów, a tym samym znacząco wpływając na atrakcyjność rynkową. Percepcja smaku obejmuje kombinację układu smakowego i węchowego i zależy chemicznie od obecności i stężenia szerokiej gamy związków, które gromadzą się w jadalnych częściach roślin lub, w przypadku LZO, są emitowane przez dojrzałe owoce1,2. Podczas gdy tradycyjna hodowla koncentrowała się na cechach agronomicznych, takich jak plon i odporność na szkodniki, poprawa jakości owoców, w tym smaku, przez długi czas była zaniedbywana ze względu na złożoność genetyczną i trudności w prawidłowym fenotypowaniu tych cech, co prowadziło do niezadowolenia konsumentów3,4. Ostatnie postępy w platformach metabolomicznych odniosły sukces w identyfikacji i ilościowym określeniu kluczowych związków odpowiedzialnych za smak i aromat owoców5,6,7,8. Co więcej, połączenie profilowania metabolitów z narzędziami genomicznymi lub transkryptomicznymi pozwala na wyjaśnienie genetyki leżącej u podstaw smaku owoców, co z kolei pomoże programom hodowlanym w opracowaniu nowych odmian o ulepszonych cechach organoleptycznych2,4,9,10,11,12,13,14.

Jagody czarnej porzeczki (Ribes nigrum) są wysoko cenione ze względu na swój smak i właściwości odżywcze, są powszechnie uprawiane w strefach umiarkowanych Europy, Azji i Nowej Zelandii15. Większość produkcji jest przetwarzana na produkty spożywcze i napoje, które są bardzo popularne w krajach nordyckich, głównie ze względu na właściwości organoleptyczne jagód. Intensywny kolor i smak owoców są wynikiem połączenia antocyjanów, cukrów, kwasów i LZO obecnych w dojrzałych owocach16,17,18. Analiza substancji lotnych czarnej porzeczki sięga lat 60. XX wieku19,20,21. Ostatnio kilka badań skupiło się na LZO z czarnej porzeczki, identyfikując ważne związki dla percepcji aromatu owoców i oceniając wpływ genotypu, środowiska lub warunków przechowywania i przetwarzania na zawartość LZO5,17,18,22,23.

Ze względu na swoje liczne zalety, techniką wyboru do profilowania lotnego o wysokiej przepustowości jest HS-SPME/GC-MS24,25. Włókno krzemionkowe, pokryte fazą polimerową, jest zamontowane na strzykawce, co umożliwia adsorpcję substancji lotnych we włóknie aż do osiągnięcia fazy równowagi. Ekstrakcja przestrzeni nad powierzchnią chroni włókno przed nielotnymi związkami obecnymi w matrix24. SPME może z powodzeniem wyizolować dużą liczbę LZO obecnych w bardzo zmiennych stężeniach (części na miliard do części na milion)25. Ponadto jest to technika bezrozpuszczalnikowa, która wymaga ograniczonego przetwarzania próbek. Inne zalety HS-SPME to łatwość automatyzacji i jej stosunkowo niski koszt.

Jednak jego sukces może być ograniczony, w zależności od chemicznego charakteru LZO, protokołu ekstrakcji (w tym czasu, temperatury i stężenia soli), stabilności próbki i dostępności wystarczającej ilości tkanki owocowej26,27. W pracy przedstawiono protokół dla LZO z czarnej porzeczki wyizolowanych metodą HS-SPME i analizowanych metodą chromatografii gazowej sprzężonej ze spektrometrem masowym z pułapką jonową. Osiągnięto równowagę między ilością materiału roślinnego, stabilnością próbki oraz czasem ekstrakcji i chromatografii, aby móc przetworzyć dużą liczbę próbek czarnej porzeczki, z których niektóre zostały przedstawione w tym badaniu. W szczególności profile LZO i/lub chromatogramy pięciu odmian ("Andega", "Ben Tron", "Ben Gairn", "Ben Tirran" i "Tihope") zostaną przedstawione i omówione jako dane przykładowe. Co więcej, ten sam protokół został z powodzeniem zastosowany w praktyce do pomiaru LZO w innych gatunkach owoców jagodowych, takich jak truskawka (Fragaria x ananassa), malina (Rubusidaeus) i borówka amerykańska (Vaccinium spp.).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

1. Zbieranie owoców

  1. Uprawiaj od 4 do 6 roślin na genotyp i/lub zabieg, aby zapewnić wystarczający materiał owocowy i zmienność.
  2. Jeśli to możliwe, próbki należy zbierać w tym samym dniu; jeśli nie ma wystarczającej ilości materiału owocowego, należy połączyć próbki zebrane w różnych terminach.
    UWAGA: Zaleca się, aby czas zbiorów (rano, południe, popołudnie) pozostał w przybliżeniu identyczny, ponieważ na profile LZO wpływa rytm dnia/okołodobowy28,29,30,31.
  3. Oceń etap dojrzewania owoców za pomocą obserwacji wizualnej32. Owoce w puli pochodzą z tego samego etapu dojrzewania, ponieważ ich stan dojrzewania silnie wpływa na emisję lotnych związków organicznych. Wyrzuć wszystkie uszkodzone lub zakażone patogenami owoce.
    UWAGA: Aby lepiej ocenić dojrzałość owoców, można przeprowadzić analizę tekstury33. Ponadto można wykorzystać liczenie dni po kwitnieniu, aby upewnić się, że zebrane owoce należą do podobnego etapu dojrzewania.
  4. Do >
  5. Po zbiorach należy natychmiast zamrozić wszystkie owoce w ciekłym azocie, a następnie przechowywać je w temperaturze -80 °C do czasu przetworzenia.
    UWAGA: Jeśli to możliwe, owoce można bezpośrednio przetwarzać po zbiorach. W takim przypadku świeże owoce można homogenizować w mieszalniku, ważyć i bezpośrednio analizować (krok 3.1 i następne). Jednakże, aby zapobiec dalszym procesom degradacji owoców po zbiorach, świeży materiał powinien być przechowywany w chłodni (4 °C) i przetwarzany tak szybko, jak to możliwe. Jeśli nie jest odpowiednio traktowany, ciekły azot może powodować zimne oparzenia i powodować uduszenie w słabo wentylowanych pomieszczeniach.

2. Próbka owoców i przygotowanie odczynnika

  1. Zmiel owoce na drobny proszek, uważając, aby zawsze były zamrożone za pomocą ciekłego azotu. Do homogenizacji użyj młynka kriogenicznego, młynka do perełek lub moździerza i tłuczka. Wstępnie schłodzić naczynia do mielenia ze stali nierdzewnej lub moździerz i tłuczek ciekłym azotem, aby uniknąć rozmrożenia próbki.
    UWAGA: Bardzo ważne jest, aby homogenizować próbki do drobnego proszku, aby zapewnić prawidłową ekstrakcję LZO.
  2. Zważyć 1 g zamrożonego materiału (z kroku 2.1) w probówce o pojemności 5 ml, która jest uprzednio schłodzona w ciekłym azocie i zanotować dokładną masę. Przechowywać materiał w temperaturze -80 °C do etapu przetwarzania 3.1.
  3. Do analizy należy włączyć próbki "referencyjne" lub "kontrolne" w celu sprawdzenia zmienności technicznej, w tym ekstrakcji LZO i wydajności HS-SPME/GC-MS. W tym celu należy zebrać mieszaninę losowo wybranych próbek owoców i włączyć co najmniej jedną próbkę kontrolną dziennie do analizy LZO. Ponadto należy użyć wzorca wewnętrznego, zgodnie z opisem w kroku 2.5, aby zminimalizować wpływ dryftu intensywności.
  4. Przygotować 20% (w/v) roztwór chlorku sodu w wodzie klasy HPLC o wysokiej sprawności (HPLC) (zwanej dalej roztworem NaCl). Rozpuść NaCl za pomocą mieszadła magnetycznego; zapewnić dostępność 1 ml roztworu na próbkę.
  5. Przygotować roztwór 1 ppm w metanolu N-pentadekanu klasy HPLC (D32, 98%) z czystego wzorca handlowego (zwanego dalej wzorcem wewnętrznym).
    UWAGA: N-pentadekan-d32 będzie używany jako wzorzec wewnętrzny i potrzebne będzie 5 μl na próbkę. Metanolem należy manipulować pod wyciągiem.
  6. Przygotować roztwory 1 ppm w metanolu klasy HPLC o czystych wzorcach komercyjnych do identyfikacji LZO (patrz Tabela 1 w celu zapoznania się z listą wzorców handlowych stosowanych w tym badaniu).
  7. Przygotować 10 ml fiolki z zakrętką z przestrzenią nad głową, dodając 0,5 g NaCl do każdej potrzebnej fiolki. Upewnij się, że nakrętki zawierają przegrodę wykonaną z miękkiego materiału, tj. silikonu, z cienką folią politetrafluoroetylenu po wewnętrznej stronie, aby uniknąć zanieczyszczenia.

3. Przygotowanie próbki

  1. Dodać 1 ml roztworu NaCl do probówki o pojemności 5 ml zawierającej zważoną zamrożoną próbkę. Potrząsać probówką, aż próbka zostanie całkowicie rozmrożona i zhomogenizowana.
  2. Wirować przy 5000 × g przez 5 minut w temperaturze pokojowej.
  3. Przenieść supernatant za pomocą końcówki pipety o pojemności 1000 μl do fiolki zawierającej NaCl z przestrzenią nad głową. Odetnij koniec końcówki, aby ułatwić ten proces.
  4. Dodać 5 μl wzorca wewnętrznego do każdej fiolki z przestrzenią nad próbką.

4. Akwizycja danych HS-SPME/GC-MS

  1. Umieścić zamkniętą fiolkę z przestrzenią nad roztworem w automatycznym podajniku próbek GC-MS w temperaturze pokojowej, w celu przeprowadzenia automatycznego cyklu HS-SPME/GC-MS, opisanego w punkcie 4. Nie umieszczać kontrprób biologicznych w kolejnych pozycjach w autosamplerze; Zamiast tego rozmieść je losowo, aby zminimalizować wpływ dryfu intensywności.
    UWAGA: W automatycznym podajniku próbek można umieścić jednocześnie około 10-12 fiolek, bez wpływu na stabilność próbki.
  2. Wstępnie inkubować fiolki z przestrzenią nad roztworem przez 10 minut w temperaturze 50 °C z mieszaniem w temperaturze 17 g.
  3. Wprowadzić urządzenie SPME do fiolki, aby wystawić włókno na działanie przestrzeni nad włóknem w celu ekstrakcji LZO przez 30 minut w temperaturze 50 °C z mieszaniem w temperaturze 17 x g.
  4. Wprowadzić włókno do portu iniekcyjnego na 1 minutę w temperaturze 250 °C w trybie bez podziału w celu desorpcji lotnej.
  5. Oczyść włókno w stacji czyszczącej SPME azotem (1 bar N2, ≥ czystości 99,8%) przez 5 minut w temperaturze 250 °C. Ponownie użyj włókna około 100 razy.
  6. Analizować LZO za pomocą chromatografu gazowego sprzężonego ze spektrometrem masowym pułapki jonowej (patrz tabela materiałów) i przeprowadzać chromatografię przy stałym przepływie helu (He ≥ czystości 99,9999%) o czystości 1 ml/min, z kolumną o wymiarach 60 m x 0,25 mm x 1 μm grubości. Użyć programu temperatury piekarnika, który jest izotermiczny w temperaturze 40 °C przez 3 minuty, następnie 8 °C/min zwiększa do 250 °C i utrzymuje w temperaturze 250 °C przez 5 minut. W przypadku spektrometrii mas ustaw temperaturę linii przesyłowej i źródła jonów odpowiednio na 260 °C i 230 °C. Ustaw energię jonizacji na 70 eV, a rejestrowany zakres masy na m/z 35-220 przy 6 skanach na s.
  7. Wyodrębnij i przeanalizuj roztwory 1 ppm o standardach komercyjnych, jak opisano powyżej. Ponadto przed pobraniem danych próbki należy uruchomić mieszaninę zawierającą wszystkie rozcieńczone wzorce handlowe zmieszane z 300 μl roztworu NaCl i 900 μl wody klasy HPLC, aby sprawdzić poprawność kalibracji sprzętu. Ponadto do każdej partii należy dołączyć próbkę ślepą zawierającą sam roztwór NaCl.

5. Analiza chromatogramów profilowych GC-MS: identyfikacja LZO i półkwantyfikacja

  1. Otwórz nieprzetworzone pliki profilu GC-MS za pomocą oprogramowania dostarczonego przez producenta. Aby zidentyfikować związki, należy porównać ich czasy retencji i widma masowe oraz liniowe wskaźniki retencji Kovatsa określone na podstawie chromatogramów próbek ze wskaźnikami retencji uzyskanymi z autentycznych wzorców. Dla każdego standardu handlowego opisz czas retencji i najliczniejsze jony m/z. Następnie wybierz określony jon m/z dla każdego LZO (Tabela 1).
  2. Automatycznie integruj piki LZO w oparciu o standardowe czasy retencji i wybrane jony m/z wybranych plików surowych GC-MS. W tym celu należy dostarczyć listę dla każdego LZO wraz z czasem retencji i wybranym jonem m/z. Chociaż oprogramowanie automatycznie integruje obszar piku odpowiadający temu samemu czasowi retencji i jonowi m/z, jak podano w konfiguracji sekwencji, sprawdź poprawną integrację każdego piku i w razie potrzeby skoryguj go ręcznie.
  3. Obliczyć powierzchnię piku każdego LZO w stosunku do powierzchni wzorca wewnętrznego, aby zminimalizować zmienność instrumentalną i dryft intensywności.
    UWAGA: Podczas analizy owoców o różnych genotypach lub warunkach wzrostu i przechowywania, zdecydowanie zaleca się określenie zawartości LZO w stosunku do zawartości suchej masy owoców, aby wykluczyć efekty rozcieńczenia spowodowane różnicami w zawartości wody.
  4. W celu korekcji efektu wsadowego należy znormalizować obszar piku LZO w każdej próbce do odpowiedniego obszaru piku w próbce kontrolnej analizowanej w tym samym przebiegu.
    UWAGA: Uzyskuje się względną ocenę ilościową LZO; jednak do celów eksperymentu zawartość LZO można następnie określić w odniesieniu do dowolnej próbki (np. owoców niepoddanych działaniu substancji w celu porównania wpływu przechowywania na poziomy LZO).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Profilowanie LZO o wysokiej przepustowości w dużym zestawie upraw owocowych uprawianych w różnych warunkach lub miejscach lub należących do różnych genotypów jest niezbędne do dokładnego fenotypowania aromatu. W artykule przedstawiono szybką i półautomatyczną platformę HS-SPME/GC-MS do względnej kwantyfikacji LZO w odmianach czarnej porzeczki. Wykrywanie i identyfikacja LZO opierały się na bibliotece opracowanej w celu profilowania gatunków owoców jagodowych (Tabela 1). Typowy profil lotny dojrzałych owo...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Hodowla w celu uzyskania aromatu owocowego od dawna jest utrudniona przez złożoną genetykę i biochemię leżącą u podstaw syntezy lotnych związków oraz brak technologii prawidłowego fenotypowania. Jednak ostatnie postępy w platformach metabolomicznych, w połączeniu z narzędziami genomicznymi, pozwalają wreszcie na identyfikację metabolitów odpowiedzialnych za preferencje konsumentów i hodowlę roślin o ulepszonym smaku3. Podczas gdy największy postęp osiągnięto w przypadku modelowego owocu, pomidora<...

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Podziękowania

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Autorzy dziękują Servicios Centrales de Apoyo a la Investigación z Uniwersytetu w Maladze za pomiary HS-SPME/GC-MS. Dziękujemy za pomoc Sary Fernández-Palacios Campos w kwantyfikacji lotności. Dziękujemy również konsorcjantom GoodBerry za dostarczenie materiału owocowego.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
10 ml zakręcane fiolki z nadprożemThermo Scientific10-HSV
18 mm nakrętka Silikon/PTFEThermo Scientific18-MSC 5 mL
Probówka z nakrętką HDPEVWR216-0153
WirówkaThermo Scientific75002415
Metanol do HPLCMerck34860-1L-R
N-pentadekan (D32, 98%)Cambridge Isotope LaboratoriesDLM-1283-1
Chlorek soduMerckS9888
Włókno SPME PDMS / DVBMerck57345-U
Naczynia mielące ze stali nierdzewnej do TissueLyserQiagen69985
TissueLyser IIQiagen85300Może być zastąpiony moździerzem i tłuczkiem lub młynem kriogenicznym
Chromatograf gazowy Trace GC-Spektrometr masowy z pułapką jonową ITQ900Autosampler Thermo Scientific
Triplus RSH z automatycznym urządzeniem SPMEThermo Scientific1R77010-0450
Woda do HPLCOprogramowanie Merck270733-1L
Xcalibur 4.2 SP1Thermo Scientific

Bibliografia

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Klee, H. J. Improving the flavor of fresh fruits: Genomics, biochemistry, and biotechnology. New Phytologist. 187 (1), 44-56 (2010).
  2. Ferrão, L. F. V., et al. Genome-wide association of volatiles reveals candidate loci for blueberry flavor. New Phytologist. 226 (6), 1725-1737 (2020).
  3. Klee, H. J., Tieman, D. M. The genetics of fruit flavour preferences. Nature Reviews Genetics. 19, 347-356 (2018).
  4. Vallarino, J. G., et al. Identification of quantitative trait loci and candidate genes for primary metabolite content in strawberry fruit. Horticulture Research. 6, 4(2019).
  5. Jung, K., Fastowski, O., Poplacean, I., Engel, K. H. Analysis and sensory evaluation of volatile constituents of fresh blackcurrant (Ribes nigrum L.) fruits. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 65 (43), 9475-9487 (2017).
  6. Vallarino, J. G., et al. Genetic diversity of strawberry germplasm using metabolomic biomarkers. Scientific Reports. 8, 14386(2018).
  7. Zhang, W., et al. Insights into the major aroma-active compounds in clear red raspberry juice (Rubus idaeus L. cv. Heritage) by molecular sensory science approaches. Food Chemistry. 336, 127721(2021).
  8. Farneti, B., et al. Exploring blueberry aroma complexity by chromatographic and direct-injection spectrometric techniques. Frontiers in Plant Science. 8, 617(2017).
  9. Tikunov, Y., et al. The genetic and functional analysis of flavor in commercial tomato: the FLORAL4 gene underlies a QTL for floral aroma volatiles in tomato fruit. The Plant Journal. 103 (3), 1189-1204 (2020).
  10. Tieman, D., et al. A chemical genetic roadmap to improved tomato flavor. Science. 355 (6323), 391-394 (2017).
  11. Sánchez-Sevilla, J. F., Cruz-Rus, E., Valpuesta, V., Botella, M. A., Amaya, I. Deciphering gamma-decalactone biosynthesis in strawberry fruit using a combination of genetic mapping, RNA-Seq and eQTL analyses. BMC Genomics. 15, 218(2014).
  12. Kumar, S., et al. Genome-wide scans reveal genetic architecture of apple flavour volatiles. Molecular Breeding. 35, 118(2015).
  13. Bauchet, G., et al. Identification of major loci and genomic regions controlling acid and volatile content in tomato fruit: implications for flavor improvement. New Phytologist. 215 (2), 624-641 (2017).
  14. Sánchez, G., et al. An integrative ' omics' approach identifies new candidate genes to impact aroma volatiles in peach fruit. BMC Genomics. 14, 343(2013).
  15. Hummer, K. E., Dale, A. Horticulture of Ribes. Forest Pathology. 40 (3-4), 251-263 (2010).
  16. Vagiri, M., et al. Phenols and ascorbic acid in black currants (Ribes nigrum L.): Variation due to genotype, location, and year. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 61 (39), 9298-9306 (2013).
  17. Marsol-Vall, A., Kortesniemi, M., Karhu, S. T., Kallio, H., Yang, B. Profiles of volatile compounds in blackcurrant (Ribes nigrum) cultivars with a special focus on the influence of growth latitude and weather conditions. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 66 (28), 7485-7495 (2018).
  18. Varming, C., Petersen, M. A., Poll, L. Comparison of isolation methods for the determination of important aroma compounds in black currant (Ribes nigrum L.) juice, using nasal impact frequency profiling. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 52 (6), 1647-1652 (2004).
  19. Andersson, J., von Sydow, E. The aroma of black currants I. Higher boiling compounds. Acta Chemica Scandinavica. 18, 1105-1114 (1964).
  20. Andersson, J., von Sydow, E. The aroma of black currants. III. Chemical characterization of different varieties and stages of ripeness by gas chromatography. Acta Chemica Scandinavica. 20, 529-535 (1966).
  21. Andersson, J., von Sydow, E. The aroma of black currants II. Lower boiling compounds. Acta Chemica Scandinavica. 20, 522-528 (1966).
  22. Marsol-Vall, A., Laaksonen, O., Yang, B. Effects of processing and storage conditions on volatile composition and odor characteristics of blackcurrant (Ribes nigrum) juices. Food Chemistry. 293, 151-160 (2019).
  23. Del Castillo, M. L. R., Dobson, G. Varietal differences in terpene composition of blackcurrant (Ribes nigrum L) berries by solid phase microextraction/gas chromatography. Journal of the Science of Food and Agriculture. 82 (13), 1510-1515 (2002).
  24. Azzi-Achkouty, S., Estephan, N., Ouaini, N., Rutledge, D. N. Headspace solid-phase microextraction for wine volatile analysis. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 57 (10), 2009-2020 (2017).
  25. Vallarino, J. G., et al. Acquisition of volatiles compounds by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Plant Metabolomics: Methods and Protocols. Antonio, C. 1778, 225-239 (2018).
  26. Moreira, N., Lopes, P., Cabral, M., Guedes de Pinho, P. HS-SPME/GC-MS methodologies for the analysis of volatile compounds in cork material. European Food Research and Technology. 242, 457-466 (2016).
  27. Rambla, J. L., López-Gresa, M. P., Bellés, J. M., Granell, A. Metabolomic profiling of plant tissues. Plant Functional Genomics and Protocols, Methods in Molecular Biology. Alonso, J. M., Stepanova, A. N. 1284, Springer Science+Businesss. 221-235 (2015).
  28. Abbas, F., et al. Volatile terpenoids: multiple functions, biosynthesis, modulation and manipulation by genetic engineering. Planta. 246 (5), 803-816 (2017).
  29. Kolosova, N., Gorenstein, N., Kish, C. M., Dudareva, N. Regulation of circadian methyl benzoate emission in diurnally and nocturnally emitting plants. Plant Cell. 13 (10), 2333-2347 (2001).
  30. Dudareva, N., Pichersky, E., Gershenzon, J. Biochemistry of plant volatiles. Plant Physiology. 135 (4), 1893-1902 (2004).
  31. Borges, R. M., Ranganathan, Y., Krishnan, A., Ghara, M., Pramanik, G. When should fig fruit produce volatiles? Pattern in a ripening process. Acta Oecologica. 37 (6), 611-618 (2011).
  32. Jarret, D. A., et al. A transcript and metabolite atlas of blackcurrant fruit development highlights hormonal regulation and reveals the role of key transcription factors. Frontiers in Plant Science. 9, 1-22 (2018).
  33. Li, B., Lecourt, J., Bishop, G. Advances in non-destructive early assessment of fruit ripeness towards defining optimal time of harvest and yield prediction-a review. Plants. 7 (1), 3(2018).
  34. Ul-Hassan, M. N., Zainal, Z., Ismail, I. Green leaf volatiles: Biosynthesis, biological functions and their applications in biotechnology. Plant Biotechnology Journal. 13 (6), 727-739 (2015).
  35. Gaston, A., Osorio, S., Denoyes, B., Rothan, C. Applying the Solanaceae strategies to strawberry crop improvement. Trends in Plant Science. 25 (2), 130-140 (2020).
  36. Gilbert, J. L., et al. Identifying breeding priorities for blueberry flavor using biochemical, sensory, and genotype by environment analyses. PLoS ONE. 10 (9), 0138494(2015).
  37. Bueno, M., Resconi, V. C., Campo, M. M., Ferreira, V., Escudero, A. Development of a robust HS-SPME-GC-MS method for the analysis of solid food samples. Analysis of volatile compounds in fresh raw beef of differing lipid oxidation degrees. Food Chemistry. 281, 49-56 (2019).
  38. Burzynski-Chang, E. A., et al. HS-SPME-GC-MS analyses of volatiles in plant populations-quantitating compound × individual matrix effects. Molecules. 23 (10), 2436(2018).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Volatile Organic CompoundsBlackcurrant FruitHeadspace Solid Phase MicroextractionGas Chromatography Mass SpectrometryFruit Aroma ProfilingVOC QuantificationMetabolomic PlatformsAroma BiomarkersPrincipal Component AnalysisTerpenoid Compounds

Powiązane artykuły