Yöntem makalesi

Gaz Kromatografisi-Kütle Spektrometresi ile Birleştirilmiş Headspace Katı Faz Mikroextraction Kullanarak Frenk Üzümü Meyvesinde Uçucu Bileşiklerin Profillemesi

DOI:

10.3791/62421

⸱

9 Haziran 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

Bu makalede

Özet

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

Olgun frenk üzümü meyvelerinde hızlı, güvenilir ve yarı otomatik uçucu tanımlama ve niceleme için burada bir headspace katı faz mikroextraction-gaz kromatografi platformu açıklanmıştır. Bu teknik, meyve aroması hakkındaki bilgileri artırmak ve üreme amacıyla gelişmiş lezzete sahip kültivarları seçmek için kullanılabilir.

Özet

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

Gelişmiş organoleptik özelliklere sahip çeşitlerin veya kültivarların yetiştirilmesi amacıyla olgun meyvelerin yaydığı uçucu organik bileşiklerin (VOC' ler) ölçülmesine ve böylece tüketici kabulünün artırılmasına yönelik artan bir ilgi vardır. Yüksek verimli metabolomik platformlar, meyve tadı ve aroma kalitesinden (volatilomics) sorumlu temel bileşikler de dahil olmak üzere farklı bitki dokularında çok çeşitli metabolitleri ölçmek için geliştirilmiştir. Tat ve sağlık yararları ile çok takdir edilen olgun frenk üzümü meyveleri tarafından yayılan VOC'lerin tanımlanması ve ölçülmesi için gaz kromatografisi-kütle spektrometresi (GC-MS) ile birlikte headspace katı faz mikroextraction (HS-SPME) kullanan bir yöntem burada açıklanmıştır.

Frenk üzümü bitkilerinin olgun meyveleri (Ribes nigrum) hasat edildi ve doğrudan sıvı nitrojende donduruldu. İnce bir toz üretmek için doku homojenizasyonu yapıldıktan sonra, numuneler çözüldü ve hemen sodyum klorür çözeltisi ile karıştırıldı. Santrifüjlemeden sonra, süpernatant sodyum klorür içeren bir kafa boşluğu cam şişesine aktarıldı. VOC'ler daha sonra bir katı fazlı mikroextraction (SPME) fiberi ve bir iyon kapan kütle spektrometresine bağlı bir gaz kromatografı kullanılarak çıkarıldı. Elde edilen iyon kromatogramlarında uçucu niceleme, her VOC için belirli bir m/z iyon kullanılarak, tepe alanını entegre ederek gerçekleştirildi. Doğru VOC ek açıklaması, numunelerle aynı koşullar altında çalışan saf ticari standartların tutma süreleri ve kütle spektrumları karşılaştırılarak doğrulandı. Avrupa'nın zıt yerlerinde yetişen olgun frenk üzümü meyvelerinde 60'tan fazla VOC tespit edildi. Tanımlanan VOC'ler arasında terpenoidler ve C6 uçucuları gibi temel aroma bileşikleri, frenk üzümü meyve kalitesi için biyobelirteç olarak kullanılabilir. Ek olarak, olası iyileştirmeler de dahil olmak üzere yöntemin avantajları ve dezavantajları tartışılmaktadır. Ayrıca, toplu düzeltme ve sürüklenme yoğunluğunun en aza indirilmesi için kontrollerin kullanımı vurgulanmıştır.

Giriş

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

Lezzet, herhangi bir meyve için temel bir kalite özelliğidir, tüketici kabullerini etkiler ve böylece pazarlanabilirliği önemli ölçüde etkiler. Lezzet algısı, tat ve koku alma sistemlerinin bir kombinasyonunu içerir ve kimyasal olarak yenilebilir bitki parçalarında biriken veya VOC'ler durumunda olgun meyve tarafından yayılan çok çeşitli bileşiklerin varlığına ve konsantrasyonuna bağlıdır1,2. Geleneksel ıslah verim ve haşere direnci gibi agronomik özelliklere odaklanırken, lezzet de dahil olmak üzere meyve kalitesi özelliği iyileştirmesi, genetik karmaşıklık ve bu özellikleri düzgün bir şekilde fenotipleme zorluğu nedeniyle uzun zamandır ihmal edilmiş ve tüketici hoşnutsuzluğuna yol almıştır3,4. Metabolomik platformlardaki son gelişmeler, meyve tadı ve aromadan sorumlu temel bileşikleri belirleme ve ölçmede başarılı olmuştur5,6,7,8. Ayrıca, metabolit profillemenin genomik veya transkriptomik araçlarla kombinasyonu, üreme programlarının gelişmiş organoleptik özelliklere sahip yeni çeşitler geliştirmesine yardımcı olacak temel meyve lezzetinin alaşım edilmesine izin verir2,4,9,10,11,12,13,14.

Frenk üzümü (Ribes nigrum) meyveleri, Avrupa, Asya ve Yeni Zelanda'nın ılıman bölgelerinde yaygın olarak yetiştirilen lezzet ve besin özellikleri ile çok takdir edilmektedir15. Üretimin çoğu, esas olarak meyvelerin organoleptik özellikleri nedeniyle İskandinav ülkelerinde çok popüler olan gıda ürünleri ve içecekler için işlenir. Meyvenin yoğun rengi ve lezzeti, olgun meyvelerde bulunan antosiyaninler, şekerler, asitler ve VOC'lerin bir kombinasyonunun sonucudur16,17,18. Frenk üzümü uçucularının analizi 1960'lı yıllara kadar uzanıyor19,20,21. Daha yakın zamanlarda, çeşitli çalışmalar siyah frenk üzümü VOC'lerine odaklanmış, meyve aroması algısı için önemli bileşikleri tanımlamış ve genotip, çevre veya depolama ve işleme koşullarının VOC içeriği üzerindeki etkisini değerlendirmektedir5,17,18,22,23.

Çok sayıda avantajı nedeniyle, yüksek verimli geçici profil oluşturma için tercih tekniği HS-SPME/GC-MS24,25'tir. Polimerik faz ile kaplanmış bir silika elyaf, bir şırıngam cihazına monte edilir ve bir denge aşamasına ulaşılana kadar lifdeki uçucuların adsorpsiyonunun sağlanmasını sağlar. Headspace ekstraksiyonu, elyafı matriste bulunan kalıcı bileşiklerden korur24. SPME, yüksek değişken konsantrasyonlarda (milyarda bir parça ile milyonda bir parça) bulunan yüksek sayıda VOC'yi başarıyla izole edebilir 25. Ek olarak, sınırlı numune işleme gerektiren solvent içermeyen bir tekniktir. HS-SPME'nin diğer avantajları otomasyon kolaylığı ve nispeten düşük maliyetidir.

Bununla birlikte, VOC'lerin kimyasal doğasına, ekstraksiyon protokolüne (zaman, sıcaklık ve tuz konsantrasyonu dahil), numune stabilitesine ve yeterli meyve dokusunun mevcudiyetine bağlı olarak başarısı sınırlanabilir26,27. Bu makale, HS-SPME tarafından izole edilen ve bir iyon kapan kütle spektrometresi ile birleştirilmiş gaz kromatografisi ile analiz edilen siyah frenk üzümü VOC'leri için bir protokol sunun. Bazıları bu çalışmada sunulan yüksek sayıda frenk üzümü örneğini işleyebilmek için bitki materyali miktarı, numune stabilitesi ve ekstraksiyon süresi ile kromatografi arasında bir denge sağlanmıştır. Özellikle, beş kültivarın ('Andega', 'Ben Tron', 'Ben Gairn', 'Ben Tirran' ve 'Tihope') VOC profilleri ve/veya kromatogramları örnek veri olarak sunulacak ve tartışılacaktır. Ayrıca, çilek (Fragaria x ananassa), ahududu (Rubusidaeus) ve yaban mersini (Vaccinium spp.) gibi diğer meyveli meyve türlerinde VOC ölçümü için aynı protokol başarıyla uygulamaya konmuştur.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Protokol

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

1. Meyve hasadı

  1. Yeterli meyve malzemesi ve değişkenlik sağlamak için genotip ve/veya arıtma başına 4 ila 6 bitki yetiştirin.
  2. Mümkünse, örnekleri aynı tarihte hasat edin; yeterli meyve malzemesi yoksa, farklı tarihlerde hasat edilen örnekleri bir araya toplayın.
    NOT: VOC profilleri gündüz/sirkadiyen ritimden etkilendiği için hasat zamanının (sabah, öğle, öğleden sonra) yaklaşık olarak aynı kalması önerilir28,29,30,31.
  3. Meyve olgunlaşma aşamasını görsel gözlem ile değerlendirin32. Olgunlaşma durumu VOC emisyonunu güçlü bir şekilde etkilediği için aynı olgunlaşma aşamasından itibaren meyveleri havuza edin. Hasarlı veya patojen bulaşmış meyveleri atın.
    NOT: Meyve olgunluğunu daha iyi değerlendirmek için doku analizi yapılabilir33. Ek olarak, çiçeklenmeden günler sonra saymak, havuzalanmış meyvelerin benzer bir olgunlaşma aşamasına ait olmasını sağlamak için kullanılabilir.
  4. VOC analizi için biyolojik çoğaltma başına en az 10-15 meyve (3 ila 5) ekleyin.
    NOT: Burada, 2018 yazında iki yerde (Polonya ve İskoçya) 13-20 meyveden (biyolojik çoğalmalar) oluşan üç ayrı havuz hasat edildi ve doğrudan sıvı nitrojen içinde donduruldu. Numuneler daha sonra laboratuvara gönderildi ve aşağıda açıklandığı gibi işlendi.
  5. Hasat edildikten sonra, tüm meyveleri sıvı nitrojende hemen dondurun ve daha sonra işlemeye kadar -80 ° C'de saklayın.
    NOT: Mümkünse, meyveler hasat sonrası doğrudan işlenebilir. Bu durumda, taze meyveler bir karıştırıcıda homojenize edilebilir, tartılabilir ve doğrudan analiz edilebilir (adım 3.1'den itibaren). Bununla birlikte, meyvelerin daha fazla postharvest bozunma sürecini önlemek için, taze malzeme bir soğutucuda (4 °C) saklanmalı ve mümkün olduğunca hızlı bir şekilde işlenmelidir. Düzgün bir şekilde ele alınmazsa, sıvı azot soğuk yanıklar üretebilir ve kötü havalandırılan alanlarda boğulmaya neden olabilir.

2. Meyve örneği ve reaktif hazırlama

  1. Meyveleri ince bir toz haline getirin, sıvı azot yardımıyla her zaman donmuş tutmaya özen edin. Homojenizasyon için kriyojenik bir değirmen, boncuk değirmeni veya harç ve pestil kullanın. Numunenin çözülmesini önlemek için ön soğutma paslanmaz taşlama kavanozları veya sıvı azotlu harç ve pestle.
    NOT: Uygun VOC ekstraksiyonunu sağlamak için numuneleri ince bir toz haline getirmek önemlidir.
  2. Daha önce sıvı nitrojenle soğutulan 5 mL'lik bir tüpte 1 g dondurulmuş malzemeyi (adım 2.1.'den itibaren) tartın ve tam ağırlığı not edin. 3.1. adımı işleyene kadar malzemeyi -80 °C'de tutun.
  3. VOC ekstraksiyonu ve HS-SPME/GC-MS performansı da dahil olmak üzere teknik varyasyonu kontrol etmek için analize 'referans' veya 'kontrol' örnekleri ekleyin. Bu amaçla, rastgele seçilmiş meyve örneklerinin bir karışımını bir araya getirin ve VOC analizi için günde en az bir kontrol örneği ekleyin. Ayrıca, yoğunluk kaymasının etkisini en aza indirmek için adım 2.5.'de açıklandığı gibi bir iç standart kullanın.
  4. Yüksek performanslı sıvı kromatografisi (HPLC) sınıfı suda %20 (w/v) sodyum klorür çözeltisi hazırlayın (bundan böyle NaCl çözeltisi olarak anılacaktır). NaCl'yi manyetik bir karıştırıcı yardımıyla çözün; numune başına çözeltinin 1 mL kullanılabilirliğini sağlayın.
  5. Saf ticari standarttan (bundan böyle iç standart olarak anılacaktır) N-pentadecane (D32, %98) HPLC sınıfı metanolde 1 ppm'lik bir çözelti hazırlayın.
    NOT: N-pentadecane-d32 dahili standart olarak kullanılacak ve numune başına 5 μL'ye ihtiyaç duyulacaktır. Metanol duman kaputunun altında manipüle edilmelidir.
  6. VOC tanımlaması için saf ticari standartlarda HPLC sınıfı metanolde 1 ppm çözümleri hazırlayın (bu çalışmada kullanılan ticari standartların listesi için Tablo 1'e bakın).
  7. Gerekli her şişeye 0,5 g NaCl ekleyerek 10 mL vidalı kapak kafa boşluğu şişeleri hazırlayın. Vida kapaklarının kirlenmeyi önlemek için yumuşak bir malzemeden, yani silikondan oluşan, iç tarafında ince bir politetrafloroetilen film bulunan bir septum içerdiğinden emin olun.

3. Örnek hazırlama

  1. Tartılmış donmuş numuneyi içeren 5 mL'lik boruya 1 mL NaCl çözeltisi ekleyin. Numune tamamen çözülene ve homojenize olana kadar tüpü sallayın.
  2. Oda sıcaklığında 5 dakika boyunca 5000 × g'da santrifüj.
  3. 1000 μL pipet ucuna sahip süpernatantı NaCl içeren kafa boşluğu şişesine aktarın. Bu işlemi kolaylaştırmak için ucun ucunu kesin.
  4. Örnek içeren her kafa boşluğu şişesine 5 μL dahili standart ekleyin.

4. HS-SPME/GC-MS veri toplama

  1. Kapalı kafa boşluğu şişesini, bölüm 4'te açıklanan otomatik HS-SPME/GC-MS çalışması için oda sıcaklığında bir GC-MS otomatik örnekleyicisine yerleştirin. Biyolojik çoğalmaları otosamplerde ardışık pozisyonlara yerleştirmeyin; bunun yerine, yoğunluk kaymasının etkisini en aza indirmek için bunları rastgele dağıtın.
    NOT: Örnek stabilitesini etkilemeden otosampler içine aynı anda yaklaşık 10-12 şişe yerlenebilir.
  2. Kafa boşluğu şişelerini 50 °C'de 10 dakika önceden 17 x g'da ajitasyon ile ön kuluçkaya yatırın.
  3. Elyafı 50 °C'de 30 dakika boyunca VOC ekstraksiyonu için kafa boşluğuna 17 x g'da ajitasyon ile maruz bırakmak için şişeye bir SPME cihazı yerleştirin.
  4. Uçucu desorpsiyon için fiberi 250 °C'de 1 dakika boyunca bölmesiz modda enjeksiyon portuna sokun.
  5. Spme temizleme istasyonundaki elyafı 250 °C'de 5 dakika boyunca azot (1 bar N2, ≥ % 99,8 saf) ile temizleyin. Lifi yaklaşık 100x yeniden kullanın.
  6. VOC'leri bir iyon bindirme kütle spektrometresine bağlı bir gaz kromatografı ile analiz edin ( Malzeme Tablosuna bakın) ve 60 m x 0,25 mm x 1 μm kalınlığında bir sütunla 1 mL/dk'lık sabit bir helyum akışı (%99,9999 saflık ≥ta) altında kromatografi gerçekleştirin. 3 dakika boyunca 40 °C'de izotermal olan bir fırın sıcaklık programı kullanın, ardından 250 °C'ye 8 °C/dk rampa ve 5 dakika boyunca 250 °C'de tutun. Kütle spektrometresi için, transfer hattını ve iyon kaynağı sıcaklıklarını sırasıyla 260 °C ve 230 °C olarak ayarlayın. İyonlaşma enerjisini 70 eV'ye ve kaydedilen kütle aralığını 6 taramada m/z 35-220'ye ayarlayın.
  7. Yukarıda açıklandığı gibi ticari standartlarda 1 ppm çözümleri çıkarın ve analiz edin. Ek olarak, ekipmanın doğru kalibrasyonunu kontrol etmek için numune veri toplamadan önce 300 μL NaCl çözeltisi ve 900 μL HPLC sınıfı su ile karıştırılmış tüm seyreltilmiş ticari standartları içeren bir karışım çalıştırın. Ayrıca, her toplu işlemde tek başına NaCl çözümü içeren boş bir örnek ekleyin.

5. GC-MS profil kromatogramlarının analizi: VOC tanımlaması ve yarı nicelleştirme

  1. Ham GC-MS profil dosyalarını üretici tarafından sağlanan yazılımla açın. Bileşikleri tanımlamak için, örneklerin kromatogramlarından belirlenen tutma sürelerini ve kütle spektra ve Kovats doğrusal tutma endekslerini otantik standartlardan elde edilen tutma endeksleriyle karşılaştırın. Her ticari standart için, açıklama saklama süresi ve en bol m /z iyonları. Ardından, her VOC için belirli bir m/z iyon seçin (Tablo 1).
  2. Voc tepelerini standart saklama sürelerine ve seçilen GC-MS ham dosyalarının seçilen m/z iyonlarına göre otomatik olarak entegre edin. Bunun için, saklama süresi ve seçilen m/z iyon ile her VOC için bir liste sağlayın. Yazılım, sıra kurulumunda belirtildiği gibi aynı saklama süresine ve m/z iyona karşılık gelen tepe alanını otomatik olarak entegre etse de, her tepenin doğru entegrasyonunu kontrol edin ve gerekirse manuel olarak düzeltin.
  3. Enstrümantal varyasyonu ve yoğunluk kaymasını en aza indirmek için her VOC'nin en yüksek alanını iç standardınkine göre hesaplayın.
    NOT: Farklı genotiplerden veya büyüme ve depolama koşullarından meyve analiz edilirken, su içeriğindeki farklılıklar nedeniyle seyreltme etkilerini ekarte etmek için meyve kuru ağırlık içeriğine göre VOC içeriğinin belirlenmesi şiddetle tavsiye edilir.
  4. Toplu etki düzeltmesi için, her numunenin VOC tepe alanını, aynı çalıştırmada analiz edilen kontrol örneğindeki ilgili tepe alanına normalleştirin.
    NOT: Göreli bir VOC nicelleştirmesi elde edilir; ancak, denemenin amacı için, VOC içeriği daha sonra herhangi bir örneğe göre belirlenebilir (örneğin, depolamanın VOC seviyeleri üzerindeki etkisini karşılaştırmak için işlem edilmemiş meyveler).

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Sonuçlar

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

Farklı koşullar veya konumlar altında yetiştirilen veya farklı genotiplere ait büyük bir meyve mahsulü kümesinde yüksek verimli VOC profilleme, doğru aroma fenotipleme için gereklidir. Burada, siyah frenk üzümü kültivarlarında göreli VOC nicelemesi için hızlı ve yarı otomatik bir HS-SPME/GC-MS platformu sunulmaktadır. VOC tespiti ve tanımlanması, meyve meyve türlerinin profilini çıkarmak için geliştirilen bir kütüphaneye dayanıyordu (Tablo 1). HS-SPME/GC-MS tarafından yukarıda belirtilen koşullarda elde ...

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Tartışma

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

Meyve aroması için üreme, uçucu bileşiklerin sentezinin altında kalan karmaşık genetik ve biyokimya ve uygun fenotipleme için teknolojilerin eksikliği nedeniyle uzun zamandır engellenmiştir. Bununla birlikte, metabolomik platformlardaki son gelişmeler, genomik araçlarla birlikte, nihayet tüketici tercihlerinden sorumlu metabolitlerin tanımlanmasına ve gelişmiş lezzete sahip mahsullerin yetiştirilmesine izin vermektedir3. Model meyve, domates9,10'da en fazla ilerleme

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Açıklamalar

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

Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyanda bulunun.

Teşekkürler

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

Yazarlar, HS-SPME/GC-MS ölçümleri için Malaga Üniversitesi'nden Servicios Centrales de Apoyo a la Investigación'a teşekkür ediyor. Sara Fernández-Palacios Campos'un uçucu nicelikteki yardımını kabul ediyoruz. GoodBerry'nin konsorsiyum üyelerine de meyve malzemesini sağladıkları için teşekkür ediyoruz.

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi
AdŞirketKatalog numarasıYorumlar
10 mL vidalı üst boşluk şişeleriThermo Scientific10-HSV
18 mm vidalı kapak Silikon/PTFEThermo Scientific18-MSC
5 mL HDPE vidalı kapaklıtüp VWR216-0153
HPLCMerck34860-1L-R
N-pentadekan (D32, %98)Cambridge İzotop LaboratuvarlarıDLM-1283-1
Sodyum klorürMerckS9888
SPME fiber PDMS/DVBMerck57345-U
Qiagen69985TissueLyser
IIQiagen85300Havan ve havaneli veya kriyojenik değirmen ile ikame edilebilir
İz GC gaz kromatografı-ITQ900 iyon tuzağı kütle spektrometresiOtomatik
Triplus RSH otomatik örnekleyiciHPLC
için Su
için Santrifüj Thermo Scientific 75002415 Metanol TissueLyser için paslanmaz öğütme kavanozları SPME cihazlı Thermo Scientific Merck 270733-1L Xcalibur 4.2 SP1 Thermo Scientific yazılımı

Kaynaklar

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

Erişim kısıtlı. Bu içeriği görüntülemek için lütfen giriş yapın veya deneme sürümünü başlatın.

Yeniden basım ve izinler

Bu JoVE makalesinin metnini veya şekillerini yeniden kullanmak için izin iste

İzin iste

Etiketler

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

İlgili makaleler