March 30th, 2012
Meyve uçucu bileşik analizi için hızlı bir yöntem tarif edilmiştir. Numunenin bir Homojenizasyondan tepe boşluğu içinde mevcut uçucu bileşikler hızla ayrılmış ve bir yüzey akustik dalga (SAW) sensörü ile birlikte son derece hızlı gaz kromatografisi (GC) ile tespit edilir. Veri işleme ve analiz için bir prosedür de tartışılmıştır.
Bu prosedürün genel amacı, meyvelerdeki uçucu bileşiklerin hızlı bir analizini yapmaktır. Bu, önce meyve dokusunun kesilmesi ve homojenize edilmesiyle gerçekleştirilir. Sıvı numunenin üzerindeki buhar fazı daha sonra elektronik burun ile analiz edilir.
Elektronik burun analizinin ardından veriler dışa aktarılır ve dönüştürülür. Prosedürün son adımı, covas indeks pencerelerini tanımlamak ve grafik arayüzü kullanarak tepe noktalarını tek bir covas indeks etiketi altında birleştirmektir. Sonuç olarak, sonuçlar, elektronik bir burunla ölçülen meyve foliküllerinin bolluğundaki farklılıkların, meyve çeşitliliği, olgunluk ve depolama gibi deneysel tedavilerle ilişkili olabileceğini göstermektedir.
Bu tekniğin geleneksel gaz kromatografisi gibi mevcut yöntemlere göre en büyük avantajı, meyvedeki uçucu bileşiklerin daha hızlı analizine izin vermesidir. Bu analiz yapılırken, analit alıkonma sürelerinde küçük değişiklikler meydana gelebilir. Bu, tepe hizalama süreci dikkatli bir şekilde değerlendirilmeden verilerin yanlış yorumlanmasına yol açabilir.
Meyveleri istenen olgunluk aşamasında hasat ettikten sonra musluk suyu ile durulayın. Kir ve tozu temizlemek için analiz için meyveleri seçin. Dış ve iç kusurların olmamasına ve boyutuna bağlı olarak, homojenlik meyveleri uçucu numune alma için kullanılmak üzere uzunlamasına kamalar halinde keser.
Mümkünse, deri tohumlarını, tohum boşluğu dokusunu veya çukur meyveyi çıkarın. Doku seçimi deney boyunca tutarlı olmalı ve tek bir meyve içindeki değişkenlik dikkate alınmalıdır. Örneğin, ekvator çiçeği ve gövde uç kısımlarından eşit olarak örnekler alınmalıdır.
Seçilen meyve dokusunu birleştirin, randomize etmek için karıştırın ve ardından 200 gramı ticari bir karıştırıcıya tartın. 200 mililitre doymuş kalsiyum klorür çözeltisi ekleyin. Kalsiyum klorürün, meyve etinin kesilmesi ve homojenleştirilmesinden sonra ortaya çıkabilecek enzimatik aktivitenin bir inhibitörü olarak işlev görmesi amaçlanmıştır.
Daha sonra metanol içinde 100 milimolar iki metil bütil izoat çözeltisinden 50 mikrolitre ekleyin. Bu çözelti, homojenizasyon işlemi sırasında olası uçucu bileşik kayıplarını izlemek için dahili bir standart olarak eklenir. Daha sonra, karışımı bir laboratuvar karıştırıcısında 18.000 RPM'de 30 saniye homojenize edin.
Sonra hemen bir cam şişeye dökün ve bir Teflon kapakla kapatın. Tüm numuneler hazırlanana kadar homojenatı şişede tutun. Köpük olmadan beş mililitre meyve suyunu 20 mililitrelik cam kehribar şişelere pipetleyin ve numune başına en az üç şişe hazırlayın.
Teknik kopyalar olarak hizmet etmek. Şişeleri Teflon silikon septa ile donatılmış çelik vidalı kapaklarla kapatın. Bu noktada, numuneler hemen analiz edilebilir veya sıvı nitrojen içinde dondurulabilir ve daha sonraki analizler için ultra düşük sıcaklıkta saklanabilir.
Uygun analiz yöntemini Xenos'a yükleyin. Yazılı protokolde bulunan parametreleri girin. Karot ucu olmayan paslanmaz çelik bir iğneyi xenos girişine bağlayın.
Referans değer stabil hale gelene ve 200 sayımdan daha büyük tepe noktaları tespit edilmeyene kadar sistemi ortam havasıyla birkaç kez boşaltın. Basıncı azaltmak için düz zincirli acas çözeltisi içeren bir şişenin septumuna bir iğne sokarak aleti akort etmeye hazırlanın. Daha sonra alet girişine bağlı iğneyi septuma sokun
.Headspace örneklemesini başlatarak melodiyi gerçekleştirin. Akort sonucu, enstrüman yazılımı tarafından, ima edilen tepe noktalarının tutma süresini zaman birimlerinden covas indeksine veya KI birimlerine dönüştürmek için kullanılır. Sonuç olarak, sistem ayarlandıktan sonra, tutma süreleri KI birimlerinde rapor edilir.
Numune şişesinin septumuna iğneler sokarak numunenin 30 dakika boyunca dengelenmesini takiben numune analizine başlayın. Düz zincir acas çözümü için yapıldığı gibi. Oynat düğmesine tıklayarak üst boşluk örneklemesini manuel olarak başlatın, bu da pompanın devreye girmesine ve numunenin üzerinde bulunan buharları geri çekmesine neden olur.
Analizin sonunda ekranda bir kromatogram belirir ve sensör temizlemek için 10 saniye boyunca otomatik olarak 150 santigrat dereceye kadar ısıtılır. Sistem durumu kutusu tekrar yeşile döndüğünde, cihaz başka bir numuneyi analiz etmeye hazırdır. İstikrarlı bir taban çizgisi ve uygun sistem temizliği sağlamak için, her numune arasında en az bir boş hava çalıştırın.
Numune başına en az üç teknik kopyayı ve flakon boşluklarını analiz edin. Mense yazılımındaki günlük depolanan veri işlevini kullanarak verileri aldıktan sonra bir Microsoft Excel dosyasına aktarın. Veriler dışarı aktarıldıktan sonra, değişkenler ve çoğaltmalar için etiketler içeren sütunlar ekleyin.
Enstrüman yazılımından dışa aktarılan veri formatı, bu laboratuvar tarafından oluşturulan Python 0.6 betiği kullanılarak daha kolay manipülasyon için dönüştürülebilir. Kaynak dosyanın adı ve girdi verileri için sayfa adının yanı sıra çıktı için istenen dosya adı doğrudan kodda düzenlenir. Bu komut dosyası, tüm örneklerde benzersiz kilerin tanımlanması yoluyla veri manipülasyonunu ve analizini kolaylaştırır.
Veriler, satırlarda örnek bilgiler ve sütunlarda benzersiz KIS ile yeniden sıralanır ve her hücre karşılık gelen tepe alanını temsil eder. Bir numunedeki bir KI değeri için bir tepe noktası tespit edilmezse, karşılık gelen hücre boş kalır. Ardından, bu laboratuvar içeri aktarma işlemi tarafından oluşturulan ikinci bir betik kullanılarak, dosyadaki veriler önceki adımda düzenlendi.
Analiz, her bir KI değerinin kaç kez tespit edildiğinin görüntülenmesine ve analiz edilmesine dayanır. Böylece, program KI isabetlerinin bir çubuk grafiğini görüntüler. Her bir KI değeri için, her bir teknik kopya grubunu birlikte analiz ederek belirli örnek alt kümelerinin K isabetlerini değerlendirin.
Bunu yapmak için, ilgili kutuları işaretleyerek veya işaretini kaldırarak her tedaviyi veya değişkeni ayrı ayrı analiz edin. Grafik arayüzü kullanarak her bir KI penceresinin genişliğini belirledikten sonra, karşılık gelen kromatogramlardan bazılarını rastgele seçin. Mense yazılımında, teknik kopyalar arasında çakışan tepe noktalarını değerlendirin.
KI penceresi bireyselleştirildikten sonra, grafiksel arayüzdeki birleştirme özelliği, pencereye düşen KIS'leri en kalabalık ki First olarak birleştirmek için kullanılır. Özelliği etkinleştirmek için birleştir düğmesine tıklayın ve ilgili çubuğa sol tıklayarak pencerenin ortasındaki en kalabalık ki'yi seçin. Çubuk seçildikten sonra, renk değiştirir ve pencerenin içine düşen KI'leri seçilen ki'ye birleştirmek için yeşile döner.
Bu, çubukların kırmızıya dönmesine neden olurken, merkezi ki'nin üzerine karşılık gelen uzunlukta mavi bir çubuk eklenir. Seçilen tüm ki'ler uygun merkezi ki'ye birleştirildikten sonra, değişiklikleri kabul etmek için birleştir düğmesine tekrar tıklayın. Bu, hata durumunda birleştirme düğmesinin sararmasına neden olur.
Birleştirmeyi kaldır düğmesi de ayırmak için kullanılabilir. Grafik arayüzdeki birleştirmeyi kaldır düğmesine tıklayın. Ardından kırmızı çubuğa sağ tıklayın.
Çubuk kırmızıdan maviye döner. Değişiklikleri kabul etmek için birleştirmeyi kaldır düğmesine tekrar tıklayın. Tek bir örnekteki iki tepe noktası yanlışlıkla tek bir KI değerinde birleştirilmeye çalışılırsa, bir hata mesajı yazdırılır.
İstatistiksel analize devam etmeden önce tüm birleştirme işlemleri dosyayı kaydettikten sonra, olası kontaminasyonları izlemek için hava ve flakon boşluklarının kromatogramları analiz edilir. Tepe noktalarının ki'si ve boşluklar tanımlandıktan sonra, havada tespit edilen tepe alanını ve/veya boş flakon alanını, mevcut tepe alanından çıkarın. Örnekte, elektronik burun, farklı olgunluk aşamalarında hasat edilen kavun meyveleri arasındaki uçucu profillerdeki farklılıkları tespit edebildi.
Burada, erken olgun meyvelerden ve tamamen olgunlaşmış meyvelerden elde edilen kromatogram örnekleri gösterilmiştir ve tepe alanındaki farklılıkları ortaya koymaktadır Çok sayıda tepe için, tüm örneklerde 20 K penceresi tanımlanmıştır. Varyantların analizi, bu farklı ki'lerin, elektronik burun tarafından tespit edilen 14 tepe noktasının bolluğunun iki olgunluk aşaması arasında önemli ölçüde değiştiğini gösterdi. Burada, bu kilerin her biri için erken olgun meyvenin en yüksek bolluğu yeşil renkle çizilir ve tamamen olgunlaşmış meyveninki turuncu renkle çizilir.
Bu prosedürü tamamladıktan sonra, geliştirildikten sonra elektronik burun üzerindeki bireysel tepe noktalarına karşılık gelen bileşenleri tanımlamak için kütle spektrometresi ile birleştirilmiş gaz kromatografisi gibi diğer yöntemler gerçekleştirilebilir. Bu teknik, hızlı bir analiz aracı sağlayacak ve bitki patolojisi, bitki fizyolojisi, hasat sonrası biyoloji ve gıda bilimi alanındaki araştırmacıların, olgunluk, çeşitlilik veya depolamanın bir fonksiyonu olarak meyvedeki uçucu bileşimdeki değişiklikleri keşfetmelerine olanak tanıyacaktır. Bu videoyu izledikten sonra, elektronik bir burunla uçucu bileşikleri ne kadar hızlı analiz ettiğini ve grafik arayüzümüzü kullanarak tepe hizalamasını ne kadar hızlı gerçekleştirdiğini iyi anlamalısınız.
Bu makale, ultra hızlı gaz kromatografisi ile yüzey akustik dalga sensörü ile birleştirilmiş olan meyvelerdeki uçucu bileşiklerin analiz edilmesi için hızlı bir yöntem sunar. Prosedür, örnek hazırlama, veri işleme ve çeşitli deneysel işlemlerle ilgili uçucu bileşik bolluğundaki farklılıkları tanımlamak için analiz içerir.