-1::1
Simple Hit Counter
Skip to content

Products

Solutions

×
×
Sign In

PL

EN - EnglishCN - 简体中文DE - DeutschES - EspañolKR - 한국어IT - ItalianoFR - FrançaisPT - Português do BrasilPL - PolskiHE - עִבְרִיתRU - РусскийJA - 日本語TR - TürkçeAR - العربية
Sign In Start Free Trial

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

Behavior
Biochemistry
Bioengineering
Biology
Cancer Research
Chemistry
Developmental Biology
View All
JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

Biological Techniques
Biology
Cancer Research
Immunology
Neuroscience
Microbiology
JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduate courses

Analytical Chemistry
Anatomy and Physiology
Biology
Cell Biology
Chemistry
Civil Engineering
Electrical Engineering
View All
JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

Advanced Biology
Basic Biology
Chemistry
View All
JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

Biology
Chemistry

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

Accounting
Finance
Macroeconomics
Marketing
Microeconomics

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Authors

Teaching Faculty

Librarians

K12 Schools

Products

RESEARCH

JoVE Journal

Peer reviewed scientific video journal

JoVE Encyclopedia of Experiments

Video encyclopedia of advanced research methods

JoVE Visualize

Visualizing science through experiment videos

EDUCATION

JoVE Core

Video textbooks for undergraduates

JoVE Science Education

Visual demonstrations of key scientific experiments

JoVE Lab Manual

Videos of experiments for undergraduate lab courses

BUSINESS

JoVE Business

Video textbooks for business education

OTHERS

JoVE Quiz

Interactive video based quizzes for formative assessments

Solutions

Authors
Teaching Faculty
Librarians
K12 Schools

Language

pl_PL

EN

English

CN

简体中文

DE

Deutsch

ES

Español

KR

한국어

IT

Italiano

FR

Français

PT

Português do Brasil

PL

Polski

HE

עִבְרִית

RU

Русский

JA

日本語

TR

Türkçe

AR

العربية

    Menu

    JoVE Journal

    Behavior

    Biochemistry

    Bioengineering

    Biology

    Cancer Research

    Chemistry

    Developmental Biology

    Engineering

    Environment

    Genetics

    Immunology and Infection

    Medicine

    Neuroscience

    Menu

    JoVE Encyclopedia of Experiments

    Biological Techniques

    Biology

    Cancer Research

    Immunology

    Neuroscience

    Microbiology

    Menu

    JoVE Core

    Analytical Chemistry

    Anatomy and Physiology

    Biology

    Cell Biology

    Chemistry

    Civil Engineering

    Electrical Engineering

    Introduction to Psychology

    Mechanical Engineering

    Medical-Surgical Nursing

    View All

    Menu

    JoVE Science Education

    Advanced Biology

    Basic Biology

    Chemistry

    Clinical Skills

    Engineering

    Environmental Sciences

    Physics

    Psychology

    View All

    Menu

    JoVE Lab Manual

    Biology

    Chemistry

    Menu

    JoVE Business

    Accounting

    Finance

    Macroeconomics

    Marketing

    Microeconomics

Start Free Trial
Loading...
Home
JoVE Journal
Biology
Analiza lotności owoców za pomocą elektronicznego nosa
Analiza lotności owoców za pomocą elektronicznego nosa
JoVE Journal
Biology
This content is Free Access.
JoVE Journal Biology
Fruit Volatile Analysis Using an Electronic Nose

Analiza lotności owoców za pomocą elektronicznego nosa

Full Text
22,183 Views
11:02 min
March 30, 2012

DOI: 10.3791/3821-v

Simona Vallone1, Nathan W. Lloyd2, Susan E. Ebeler3, Florence Zakharov1

1Department of Plant Sciences,University of California, Davis, 2Department of Chemical Engineering and Material Science,University of California, Davis, 3Department of Viticulture and Enology,University of California, Davis

AI Banner

Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Summary

Opisana jest szybka metoda analizy związków lotnych w owocach. Lotne związki obecne w przestrzeni nad roztworem homogenatu próbki są szybko rozdzielane i wykrywane za pomocą ultraszybkiej chromatografii gazowej (GC) sprzężonej z czujnikiem powierzchniowej fali akustycznej (SAW). Omówiono również procedurę obsługi i analizy danych.

Transcript

Ogólnym celem tej procedury jest przeprowadzenie szybkiej analizy lotnych związków w owocach. Osiąga się to poprzez pierwsze cięcie i homogenizację tkanki owocowej. Faza parowa nad próbką cieczy jest następnie analizowana za pomocą elektronicznego nosa.

Po elektronicznej analizie nosa dane są eksportowane i przekształcane. Ostatnim krokiem procedury jest zidentyfikowanie okien indeksu covas i skonsolidowanie pików pod jedną etykietą indeksu covas za pomocą interfejsu graficznego. Ostatecznie wyniki pokazują, że różnice w obfitości mieszków owocowych mierzonych za pomocą elektronicznego nosa mogą być związane z eksperymentalnymi zabiegami, takimi jak różnorodność owoców, dojrzałość i przechowywanie.

Główną przewagą tej techniki nad istniejącymi metodami, takimi jak tradycyjna chromatografia gazowa, jest to, że pozwala ona na szybszą analizę związków lotnych w owocach. Podczas wykonywania tej analizy mogą wystąpić niewielkie zmiany w czasie retencji analitu. Może to prowadzić do błędnej interpretacji danych bez dokładnego rozważenia procesu wyrównania pików.

Po zebraniu owoców w pożądanej fazie dojrzałości spłukać wodą z kranu. W celu usunięcia brudu i kurzu wybierz owoce do analizy. W oparciu o brak wad zewnętrznych i wewnętrznych oraz rozmiar, jednorodność kroi owoce wzdłuż na ćwiartki, które mają być wykorzystane do pobierania próbek lotnych.

W razie potrzeby usuń nasiona skórki, tkankę jamy nasiennej lub owoce pestkowe. Dobór tkanek musi być spójny przez cały czas trwania eksperymentu i należy wziąć pod uwagę zmienność w obrębie pojedynczego owocu. Na przykład próbki powinny być pobierane w równym stopniu z równikowych części kwiatu i końcówki łodygi.

Połącz wybraną tkankę owocową, wymieszaj ją w celu losowania, a następnie odważ 200 gramów do komercyjnego blendera. Dodaj 200 mililitrów nasyconego roztworu chlorku wapnia. Chlorek wapnia ma za zadanie działać jako inhibitor aktywności enzymatycznej, która może wystąpić po pokrojeniu i homogenizacji miąższu owocu.

Następnie dodaj 50 mikrolitrów 100 milimolowego roztworu dwóch izo metylobutylu spożywanych w metanolu. Roztwór ten jest dodawany jako wzorzec wewnętrzny w celu monitorowania wszelkich możliwych strat związków lotnych podczas procesu homogenizacji. Następnie homogenizuj mieszaninę w blenderze laboratoryjnym przez 30 sekund przy 18 000 obr./min.

Następnie natychmiast przelej do szklanej butelki i zamknij teflonową pokrywką. Przechowywać homogenat w butelce do czasu, aż wszystkie próbki zostaną przygotowane. Odpipetować pięć mililitrowych porcji soku bez piany do 20-mililitrowych szklanych bursztynowych fiolek, przygotowując co najmniej trzy fiolki na próbkę.

Służyć jako repliki techniczne. Uszczelnić fiolki stalowymi nakrętkami wyposażonymi w teflonowo-silikonowe przegrody. W tym momencie próbki mogą być natychmiast analizowane lub błyskawicznie zamrażane w ciekłym azocie i przechowywane w bardzo niskiej temperaturze do późniejszej analizy.

Załaduj odpowiednią metodę analizy do Xenos. Wprowadź parametry znalezione w pisemnym protokole. Podłącz igłę ze stali nierdzewnej z końcówką bez rdzenia do wlotu ksenos.

Kilkakrotnie przepłucz system powietrzem z otoczenia, aż linia bazowa ustabilizuje się i nie zostaną wykryte piki większe niż 200 zliczeń. Przygotuj się do strojenia instrumentu, wkładając igłę do przegrody fiolki zawierającej roztwór akas o prostym łańcuchu w celu zmniejszenia ciśnienia. Następnie włóż igłę podłączoną do wlotu instrumentu do przegrody.

Wykonaj melodię, inicjując próbkowanie przestrzeni nad głową. Wynik strojenia jest używany przez oprogramowanie instrumentu do przeliczania czasu retencji przypisanych pików z jednostek czasu na indeks covas lub jednostki KI. W związku z tym, po dostrojeniu systemu, czasy przechowywania są podawane w jednostkach KI.

Analizę próbki należy rozpocząć po zrównoważeniu próbki przez 30 minut, wprowadzając igły do przegrody fiolki z próbką. Tak jak w przypadku rozwiązania acas z prostym łańcuchem. Rozpocznij pobieranie próbek w przestrzeni nad powierzchnią ręcznie, klikając przycisk odtwarzania, powodując aktywację pompy i wycofanie oparów znajdujących się nad próbką.

Pod koniec analizy na ekranie pojawia się chromatogram, a czujnik jest automatycznie podgrzewany do 150 stopni Celsjusza przez 10 sekund w celu jego oczyszczenia. Gdy pole stanu systemu zmieni kolor na zielony, urządzenie jest ponownie gotowe do analizy innej próbki. Aby zapewnić stabilną linię bazową i prawidłowe czyszczenie systemu, należy uruchomić co najmniej jedną ślepą próbę powietrzną między każdą próbką.

Przeanalizować co najmniej trzy kontrpróby techniczne na próbkę oraz ślepe próby fiolek. Po pobraniu wyeksportuj dane do pliku Microsoft Excel za pomocą funkcji zapisanych danych w dzienniku w oprogramowaniu Mense. Po wyeksportowaniu danych dodaj kolumny zawierające etykiety zmiennych i replikatów.

Format danych wyeksportowany z oprogramowania instrumentu można przekształcić w celu łatwiejszej manipulacji za pomocą skryptu Python 0.6 wygenerowanego przez to laboratorium. Nazwa pliku źródłowego i nazwa arkusza dla danych wejściowych, a także żądana nazwa pliku wyjściowego są edytowane bezpośrednio w skrypcie. Ten skrypt ułatwia manipulację danymi i ich analizę poprzez identyfikację unikalnych kis we wszystkich próbkach.

Kolejność danych jest zmieniana z informacjami o próbce w wierszach i unikalnymi KIS w kolumnach, przy czym każda komórka reprezentuje odpowiedni obszar piku. Jeśli pik nie zostanie wykryty dla wartości KI w próbce, odpowiednia komórka pozostaje pusta. Następnie, przy użyciu drugiego skryptu wygenerowanego przez to laboratorium, zaimportuj dane z pliku edytowane w poprzednim kroku.

Analiza opiera się na przeglądaniu i analizowaniu, ile razy wykryto każdą wartość KI. W ten sposób program wyświetla wykres słupkowy trafień KI. Dla każdej wartości KI oceń trafienia K określonych podzbiorów próbek, analizując razem każdą grupę powtórzeń technicznych.

Aby to zrobić, przeanalizuj każdą metodę lub zmienną osobno, zaznaczając lub odznaczając odpowiednie pola. Po określeniu szerokości każdego okna KI za pomocą interfejsu graficznego, losowo wybierz niektóre z odpowiednich chromatogramów. W mense oprogramowaniu oceniaj nakładające się piki wśród replik technicznych.

Po zindywidualizowaniu okna KI, funkcja scalania w interfejsie graficznym jest używana do łączenia KIS, które mieszczą się w oknie, w najbardziej zaludnione ki First. Kliknij przycisk scalania, aby aktywować funkcję i wybierz najbardziej zaludnione ki na środku okna, klikając lewym przyciskiem myszy odpowiedni pasek. Po wybraniu paska zmienia kolor i zmienia kolor na zielony, aby scalić KIS, które mieszczą się w oknie, z wybranym ki, kliknij prawym przyciskiem myszy na odpowiednie paski.

Powoduje to, że słupki zmieniają kolor na czerwony, podczas gdy niebieski pasek o odpowiedniej długości jest dodawany na górze środkowego ki. Gdy wszystkie wybrane ki zostaną połączone w odpowiednie centralne ki, kliknij ponownie przycisk scalania, aby zaakceptować zmiany. Powoduje to, że przycisk scalania zmienia kolor na żółty w przypadku błędów.

Dostępny jest również przycisk rozłączania. Kliknij przycisk rozłączania w interfejsie graficznym. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy czerwony pasek, aby go usunąć.

Z czerwonego pasek zmieni kolor na niebieski. Kliknij ponownie przycisk rozłączania, aby zaakceptować zmiany. Jeśli ktoś spróbuje niepoprawnie scalić dwa piki w jednej próbce w jedną wartość KI, zostanie wydrukowany komunikat o błędzie.

Po zapisaniu wszystkich operacji łączenia pliku przed przystąpieniem do analizy statystycznej, chromatogramy ślepych prób powietrza i fiolek są analizowane w celu monitorowania ewentualnych zanieczyszczeń. Po zidentyfikowaniu ki pików i ślepych prób należy odjąć obszar piku wykryty w powietrzu i/lub ślepej próbie fiolki od obszaru obecnego piku. W próbie elektroniczny nos był w stanie wykryć różnice w profilach lotnych wśród owoców melona zebranych na różnych etapach dojrzałości.

Pokazano tutaj przykłady chromatogramów z wczesnych dojrzałych i w pełni dojrzałych owoców, ujawniając różnice w powierzchni pików Dla wielu pików zidentyfikowano okna 20 K we wszystkich próbkach. Analiza wariantów wykazała, że spośród tych różnych kis, obfitość 14 pików wykrytych przez elektroniczny nos różniła się znacznie między dwoma etapami dojrzałości. Tutaj szczytowa obfitość wcześnie dojrzałych owoców dla każdego z tych kis jest zaznaczona na zielono, a ta w pełni dojrzałego owocu jest zaznaczona na pomarańczowo.

Po zakończeniu tej procedury można wykonać inne metody, takie jak chromatografia gazowa sprzężona ze spektrometrią mas, w celu zidentyfikowania składników odpowiadających poszczególnym pikom na nosie elektronicznym po jego opracowaniu. Technika ta zapewni narzędzie do szybkiej analizy i pozwoli naukowcom zajmującym się patologią roślin, fizjologią roślin, biologią po zbiorach i naukami o żywności badać zmiany w składzie lotnym owoców w funkcji dojrzałości, odmiany lub przechowywania. Po obejrzeniu tego filmu powinieneś dobrze zrozumieć, jak szybko analizować lotne związki za pomocą elektronicznego nosa i wykonywać wyrównanie pików za pomocą naszego interfejsu graficznego.

Explore More Videos

Analiza lotności owoców Elektroniczny nos Dojrzewanie owoców Lotna mieszanka Aromat owoców Dojrzałość podczas zbioru Jakość smaku Solidne metody Programy hodowlane Praktyki produkcyjne Postępowanie po zbiorach Elektroniczne nosy Zapachy i smaki Technologie analizy lotnej ZNose Chromatografia gazowa Powierzchniowy czujnik fal akustycznych (SAW) Monitorowanie jakości Wykrywanie pogorszenia jakości jabłek Ocena dojrzałości i zgnilizny mango Profilowanie aromatu gatunków grasicy Związki lotne C6 w jagodach winogron charakterystyka oleju roślinnego wykrywanie domieszek w oleju kokosowym z pierwszego tłoczenia

Related Videos

Charakterystyka bakteryjnych substancji lotnych za pomocą spektrometrii mas z jonizacją wtórną i rozpylaniem (SESI-MS)

08:54

Charakterystyka bakteryjnych substancji lotnych za pomocą spektrometrii mas z jonizacją wtórną i rozpylaniem (SESI-MS)

Related Videos

18.4K Views

Elektroantennograficzny test biologiczny jako narzędzie przesiewowe w kierunku substancji lotnych roślin żywicielskich

12:43

Elektroantennograficzny test biologiczny jako narzędzie przesiewowe w kierunku substancji lotnych roślin żywicielskich

Related Videos

14K Views

Identyfikacja lotnych substancji węchowych za pomocą chromatografii gazowej z zapisami wielojednostkowymi (GCMR) w płacie anteny owada owada

09:49

Identyfikacja lotnych substancji węchowych za pomocą chromatografii gazowej z zapisami wielojednostkowymi (GCMR) w płacie anteny owada owada

Related Videos

14.6K Views

Analiza związków lotnych i wrażliwych na utlenianie przy użyciu systemu zimnego wlotu i spektrometrii mas z uderzeniem elektronów

05:48

Analiza związków lotnych i wrażliwych na utlenianie przy użyciu systemu zimnego wlotu i spektrometrii mas z uderzeniem elektronów

Related Videos

9.9K Views

PTR-ToF-MS w połączeniu ze zautomatyzowanym systemem pobierania próbek i dostosowaną analizą danych do badań żywności: monitorowanie bioprocesów, badania przesiewowe i analiza przestrzeni nosowej

08:43

PTR-ToF-MS w połączeniu ze zautomatyzowanym systemem pobierania próbek i dostosowaną analizą danych do badań żywności: monitorowanie bioprocesów, badania przesiewowe i analiza przestrzeni nosowej

Related Videos

12.8K Views

Analiza oddechu w czasie rzeczywistym przy użyciu wtórnej jonizacji nanoelektronizacyjnej sprzężonej ze spektrometrią mas o wysokiej rozdzielczości

08:23

Analiza oddechu w czasie rzeczywistym przy użyciu wtórnej jonizacji nanoelektronizacyjnej sprzężonej ze spektrometrią mas o wysokiej rozdzielczości

Related Videos

9.2K Views

Szybkie zbieranie lotnych substancji zapachowych o kwiatowych zapachach przy użyciu techniki zbierania lotnych substancji w przestrzeni nad powierzchnią do pobierania próbek desorpcji termicznej GC-MS

05:22

Szybkie zbieranie lotnych substancji zapachowych o kwiatowych zapachach przy użyciu techniki zbierania lotnych substancji w przestrzeni nad powierzchnią do pobierania próbek desorpcji termicznej GC-MS

Related Videos

7.3K Views

Monitorowanie in vitro w czasie rzeczywistym aktywacji receptora zapachowego przez nawaniacz w fazie gazowej

09:53

Monitorowanie in vitro w czasie rzeczywistym aktywacji receptora zapachowego przez nawaniacz w fazie gazowej

Related Videos

7.3K Views

Pobieranie próbek i analiza sygnałów zapachowych zwierząt

14:59

Pobieranie próbek i analiza sygnałów zapachowych zwierząt

Related Videos

5K Views

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

05:29

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

Related Videos

4.2K Views

JoVE logo
Contact Us Recommend to Library
Research
  • JoVE Journal
  • JoVE Encyclopedia of Experiments
  • JoVE Visualize
Business
  • JoVE Business
Education
  • JoVE Core
  • JoVE Science Education
  • JoVE Lab Manual
  • JoVE Quizzes
Solutions
  • Authors
  • Teaching Faculty
  • Librarians
  • K12 Schools
About JoVE
  • Overview
  • Leadership
Others
  • JoVE Newsletters
  • JoVE Help Center
  • Blogs
  • Site Maps
Contact Us Recommend to Library
JoVE logo

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved

Privacy Terms of Use Policies
WeChat QR code