著者らは、この分析のためのメロンの果実を提供するためのビル対処を（ハリスモランシード社デイビス）に感謝。このプロジェクトは特殊作物研究イニシアティブ競争的資金プログラムがないの助成金によってサポートされています。食と農の米農務省国立研究所から2009-51181-05783。

1。試料調製<ol><li>希望の成熟段階での収穫の果物。汚れやほこりを除去するために水道水で洗い流してください。 </li><li>外部と内部の欠陥の有無、大きさの均一性に基づく分析のために果物を選択します。 </li><li>揮発性のサンプリングに使用するくさびに長手方向に果物をカットします。該当する場合は、皮膚、種子、種子キャビティ組織、またはピットを削除します。果実組織の選択は、実験全体を通して一貫性のある（すなわち、赤道、花と茎の端部から均等にサンプルを取得する）を考慮し、単一の果実内でのばらつきを取る必要があります。 </li><li>選択した果実の組織を組み合わせ、それをランダム化するためにそれをミックスし、ブレンダーに200グラムを重量を量る。 </li><li>飽和CaCl 2溶液（20℃372.5グラム°C、脱イオン水500 mL中）および2 -メチルブチ ​​ルの100 mM溶液をメタノールにイソ吉草酸の50μLの200mLを追加します。 CaCl 2を酵素的交流の阻害剤として作用することを目的としてい果肉をカットし、均質化後に発生する可能性のある感度、。 2 - メチルブチルイソ吉草酸は、均質化の過程で揮発性化合物の任意の損失の可能性を監視するための内部標準として追加されます。 </li><li>研究室ブレンダー（Waring氏、アメリカ）の混合物を均質化、18,000 rpmで30秒間、その後すぐにテフロンの蓋のガラスのボトルやシールに注ぐ。すべてのサンプルが用意されるまで、室温で瓶の中にホモジネートを保持します。 </li><li>ボトルにホモジネートを注入後、20mLのガラスアンバーバイアルに、発泡することなく、液体からの泡の分離、液体のその後ピペット5mLのアリコートを可能にするために10分待ってから、テフロン装備スチールスクリューキャップでバイアルを密封する/シリコンセプタム。この手順では、メロンと洋梨のホモジネートを調製するために適しています。他の果物を分析に使用されている場合は、遠心分離工程が必要になる場合があります。したがって、フォームを削除してからかもしれないペレット粒子に液体を遠心ピペットを妨げる。技術が複製として機能するようにサンプルごとに少なくとも3つのバイアルを準備します。 </li><li>この時点で、試料を直ちに分析されるか、または液体窒素で急速冷凍し、後で解析するために超低温（-80℃）で保存されます。 </li><li>凍結サンプルについては、分析の日に冷凍庫からサンプルを削除して、室温で1時間解凍することができます。解凍後、分析する前に、清潔で乾燥した隔壁を持って新しいものとバイアルのキャップを交換してください。セプタムを交換していない場合は、解凍時にセプタムで結露した水は、測定器に吸い込まれて、それを損傷することができます。 </li></ol> 2。ガスクロマトグラフィー - 表面弾性波（GC-SAW）のセットアップとデータ収集<ol><li> zNoseに適切な分析法をロードします。 メロンのエステル豊富な揮発性プロファイルの分析については、MicroSenseバージョン5.44.22ソフトウェア（Newbury Park、カリフォルニア州、米国）我々のパラメータは次のとおりです。にヘッド吸引ポンプを介して30 mLの分-1で20秒の入口、200入口温度℃、225℃テナックストラップの温度℃、2.9 mLのmin-1のキャリアガス（ヘリウム純度99.999％）流量、カラム（DB-5 45列、1メートル×0.25ミリメートルID×0.25μmの膜厚）温度プログラム°C〜180°C 10の割合で°C秒-1; 40℃センサー温度℃、165℃のバルブ総分析時間は、サンプルあたり1分です。 </li><li> zNoseインレットに非掘削先端にステンレス製の針を接続し、ベースラインが安定しており、200カウント（CT）よりも大きくないピークが検出されなくなるまで周囲の空気を使用してシステムを数回パージします。 </li><li>直鎖アルカン（C6-C14）の溶液を用いて楽器をチューニングします。チューンの結果はコヴァッツ指数（KI）単位に時間の単位から溶出したピークの保持時間を変換する機器のソフトウェアで使用されます。システムをチューニングした後、その結果、保持時間は、KI単位で報告されています。 </li&gt; <li>分析する前に、サンプルを30分間平衡化することができます。サンプルバイアルのいずれかを分析するには、圧力を和らげるためにバイアルセプタムに針を挿入します。その後バイアルセプタムに楽器の入口に接続されている針を挿入し、ヘッドスペースサンプリングを開始します。少なくとも3つの技術を分析すると、サンプルごとに複製します。 </li><li>手動で &quot;Play&quot;ボタンをクリックしてインストゥルメントを起動します。ポンプの活性化と脱退は、蒸気は、サンプルの上に提示します。分析の終了時に、クロマトグラムは、画面上に表示され、センサーが自動的にそれをきれいにするために10秒間150℃に加熱されています。システムステータスボックスのボタンが再び緑色に点灯したときに、測定器は別のサンプルを分析する準備ができています。 </li><li>安定したベースラインとシステムの適切な洗浄を確実にするために、各サンプルの間に少なくとも一つの空気を空白にして実行します。バイアルとキャップから可能な揮発性の汚染を監視するため、一日の始めと終わりに、2バイアル·ブランク（キャップ​​付き空のバイアル）を分析します。&lt;は/ LI&gt; </ol> 3。データのエクスポートと分析<ol><li> MicroSenseソフトウェアの &quot;ピークのロギング&quot;機能を使用して取得した後、Microsoft Excelファイルにデータをエクスポートします。データがエクスポートされると、変数、および複製するためのラベルを含む列を追加します。 </li><li> &quot;reform_data.py&quot;（前とスクリプト&quot;reform_dataを使用した後にデータ形式の例については図1を参照してくださいという我々が開発したスクリプト、Pythonを（オンラインで自由に利用できるバージョン2.6）を使用して簡単に操作するためのデータ形式を変換します。 PY &quot;）。入力データと同様に、出力（xls形式）の所望のファイル名のソースファイル（xls形式）と、シート名の名前は、スクリプト内で直接編集されています。 </li><li> &quot;kim_interface.pyを&quot;（また、Python 2.6で書かれた、 図2を参照 ）を起動し、前のステップで生成されたファイルからデータをインポートします。具体的には、分析は各KIの値が検出された回数を表示および分析に基づいています（ &quot;KI·ヒット&quot;）。したがって、プログラムは、各KI値のKIヒットのバーグラフが表示されます。 </li><li>技術の各グループが一緒に複製され、分析試料の特定のサブセットのKIのヒットを評価します。これを行うには、対応するボックスをチェック/チェックを外すことで別々にすべての治療または変数を分析します。グラフィカルユーザインタフェース（GUI）の機能の詳細については、 図2のキャプションを参照してください。 </li><li> GUIを使用して、各KIウィンドウの幅を識別した後、無作為にMicrosenseソフトウェアで対応するクロマトグラムの一部を選択して、技術的複製するの間で重複ピークを評価します。複製する二つの技術のオーバーレイクロマトグラムの例については、 図3を参照してください。 </li><li> KIウィンドウがindividuatedされると、最も人口のKIに、ウィンドウに落ちるKISをマージするためのGUIで利用できる &quot;マージ&quot;機能を使用します。この機能を使用して、KIの値の範囲で標識されたピークは、単一のKIのラベル、allowiの下に統合されていますngは、単一の変数のようなピークを治療する。 これを行うには、まず機能を有効にする &quot;マージ&quot;ボタンをクリックして、対応するバーを左クリックすると、ウィンドウの中心地として最も人口の多いKI]を選択します。バーが選択されていたら、色を変更すると緑色に変わります。選択したKIにウィンドウ内に収まるKISをマージするには、対応するバーを右クリックして、これは対応する長さの青いバーが中央KI（ 図4を参照の上に追加されている間のバーが赤くさせる。）一度選択したすべてのKISは、適切な中央のKIにマージされました、変更を受け入れるには、再度 &quot;マージ&quot;ボタンをクリックして、これは &quot;マージ&quot;ボタンが黄色になります。ミスの場合には、 &quot;マージ解除&quot;ボタンも用意されています。 unmergeするには、unmergeする必要赤いバー上で右クリックし、GUIで &quot;マージ解除&quot;ボタンをクリックします。赤から、バーが青に変わります。変更を受け入れるには、再度 &quot;マージ解除&quot;ボタンをクリックします。 </li><li>もし私が1つの試みncorrectly単一のKI値に単一のサンプルで2つのピークをマージすると、エラーメッセージが表示されます。このような状況では、密接にクロマトグラムを確認し、その地域のKIウィンドウを再定義します。 </li><li>一度マージするすべての操作が実行されている、ファイルを保存します。 </li><li>統計分析に進む前に、空気とバイアルブランクのクロマトグラムは、可能な汚染を監視するために分析されています。ブランクのピークのKIが識別されると、試料中に存在するピークの面積から空気および/またはバイアルの空白で検​​出されたピークの面積を減算します。 その後、統計分析に進みます。 </li></ol> 4。代表的な結果電子鼻は、さまざまな成熟段階（ 図5）で収穫メロン果実の中で揮発性プロファイルの違いを検出することができた。二十KIウィンドウはすべてのサンプル全体で同定された。分散分析は、14のピークがdeteことが明らかになった成熟段階の間に有意な変化電子鼻でCTED。 図6では、これらの14成分の平均ピーク面積のログが2成熟段階、早期に成熟しており、完全に熟した果実の間にピークアバンダンスの違いを表示するためにプロットされます。 <img alt="図1" src="/files/ftp_upload/3821/3821fig1.jpg" /> 図1：測定器ソフトウェアからエクスポートされたデータフォーマットの例（）と変換した後、 &quot;reform_data.py&quot;スクリプト（B）を使用して実行。データ操作と分析を容易にするために、すべての一意のKISは、すべてのサンプル全体で識別され、データは行とユニークなKISに対応する列内のピーク面積のサンプル情報を使用して並べ替えられます。ピークは、試料中のKI値のために検出されない場合は、対応するセルは空のままです。 <img alt="図2" src="/files/ftp_upload/3821/3821fig2.jpg" /> 袋から図2のスクリーンキャプチャーTファイル &quot;kim_interface.py&quot;。中央のプロットは、KI KI対あたりのヒット数を表示します。 &quot;KI当たりヒット &#39;は、その特定のKIのピークが検出されたサンプル数です。左側に、選択したデータを制御する3つの黄色のボックスがあります。彼らは、データ·セット（トリートメント、複製され、質的変数など）を分割するためのパラメータを表示します。この図では、彼らは（上から下まで）は次のとおりです。収穫時のバラエティ、植栽日付と成熟段階。下に：3つのバーをクリックして左または右に青色のバーを移動することによって、1は、最小とKI範囲の最大値、最小ピーク面積（ &#39;しきい値&#39;）を選択することができます。右側： &quot;マージ&quot;ボタンは、手動でプロットのバーをクリックして選択したKISをマージすることができます。 &quot;マージ解除&quot;ボタンは1つが選択された場合のプロセスを逆にすることができます。 <img alt="図3" src="/files/ftp_upload/3821/3821fig3.jpg" /> 図3。オーバーレイクロマトグラム（内<html>二つの技術の黒と赤）は、保持時間のシフトを説明するために、メロン揮発性のヘッドスペースから複製されます。 <img alt="図4" src="/files/ftp_upload/3821/3821fig4.jpg" /> 図4の手順を実行し、マージKIの例。中央のプロットでは、緑のバー（中央KI）はKIウィンドウの中心地として選択されている最も人口のKIを表しています。 KI KI XとYは、KISは、目的のウィンドウに下落していると、彼らは中央のKIにマージする必要があります。 KI Xのバーを右クリックして、それが赤に変わり、同時に、KI Xのバーの長さが同じ、青色のバーが緑色のものの上に表示されます。 KI Y、青色のバーの長さ（合併KIS）のために同じ手順を繰り返すことにより、対応する長さが増加します。一度すべてのKISは、マージプロセスが終了すると、緑色の &quot;マージ&quot;ボタンをクリックして、追加、変更が保存され、ボタンの色は黄色にされています。 / files/ftp_upload/3821/3821fig5.jpg &quot;/&gt; 図5異なる成熟段階で収穫メロンサンプルの二つのクロマトグラムは、早期に成熟した（上）と完全に熟した（下）、揮発性の存在量の違いを検出する電子鼻の能力を説明する。 <img alt="図6" src="/files/ftp_upload/3821/3821fig6.jpg" /> 図6初期の成熟した、完全に熟した二つの異なる成熟段階、二つのメロンの試料中に存在する14の成分のピーク面積を示すレーダープロット。ピーク面積は、比較を視覚化するために対数スケールで報告されている。各光線の末尾の数値は、対応するコヴァッツ指数を表しています。

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	<li>Kader, A. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Flavor+quality+of+fruits+and+vegetables.">Flavor quality of fruits and vegetables.</a> Journal of the Science of Food and Agriculture. 88, 1863-1868 (2008).</li><li>Persaud, K., Dodd, G. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Analysis+of+discriminant+mechanisms+in+the+mammalian+olfactory+system+using+a+model+nose.">Analysis of discriminant mechanisms in the mammalian olfactory system using a model nose.</a> Nature. 299, 352-355 (1982).</li><li>Gardner, J. W., Bartlett, P. N. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+brief-history+of+electronic+noses.">A brief-history of electronic noses.</a> Sensors and Actuators. 18, 211-220 (1994).</li><li>Rock, F., Barsan, N., Weimar, U. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Electronic+nose:+Current+status+and+future+trends.">Electronic nose: Current status and future trends.</a> Chem. Rev. 108, 705-725 (2008).</li><li>Li, C., Heinemann, P. H., Irudayaraj, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Detection+of+apple+deterioration+using+an+electronic+nose+and+zNose.">Detection of apple deterioration using an electronic nose and zNose.</a> Transactions of the Asabe. 50, 1417-1425 (2007).</li><li>Li, Z. F., Wang, N., Raghavan, G. S. V., Vigneault, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Ripeness+and+rot+evaluation+of+'Tommy+Atkins'+mango+fruit+through+volatiles+detection.">Ripeness and rot evaluation of 'Tommy Atkins' mango fruit through volatiles detection.</a> J. Food Eng. 91, 319-324 (2009).</li><li>Oh, S. Y., Ko, J. W., Jeong, S. Y., Hong, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Application+and+exploration+of+fast+gas+chromatography-surface+acoustic+wave+sensor+to+the+analysis+of+thymus+species.">Application and exploration of fast gas chromatography-surface acoustic wave sensor to the analysis of thymus species.</a> J. Chromatogr. A. 1205, 117-127 (2008).</li><li>Watkins, P., Wijesundera, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Application+of+zNose+for+the+analysis+of+selected+grape+aroma+compounds.">Application of zNose for the analysis of selected grape aroma compounds.</a> Talanta. 70, 595-601 (2006).</li><li>Gan, H. L., Man, Y. B. C., Tan, C. P., NorAini, I., Nazimah, S. A. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Characterisation+of+vegetable+oils+by+surface+acoustic+wave+sensing+electronic+nose.">Characterisation of vegetable oils by surface acoustic wave sensing electronic nose.</a> Food Chem. 89, 507-518 (2005).</li><li>Marina, A. M., Man, Y. B. C., Amin, I. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Use+of+the+SAW+Sensor+Electronic+Nose+for+Detecting+the+Adulteration+of+Virgin+Coconut+Oil+with+RBD+Palm+Kernel+Olein.">Use of the SAW Sensor Electronic Nose for Detecting the Adulteration of Virgin Coconut Oil with RBD Palm Kernel Olein.</a> Journal of the American Oil Chemists Society. 87, 263-270 (2010).</li><li>Evans, M. B., Haken, J. K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Recent+developments+in+the+gas-chromatographic+index+scheme.">Recent developments in the gas-chromatographic index scheme.</a> Journal of Chromatography. 472, 93-127 (1989).</li></ol>

我々は、開示することは何もありません。

電子鼻は、果物や揮発性の豊富なサンプルからの香気プロファイルの迅速な、客観的な評価のための有望な方法を表しています。しかし、保持時間のシフトは、ピーク同定のための挑戦を表しており、2グラムが完全に揃っていないときに、データの誤った解釈につながる可能性があります。クロマトグラムの目視検査は、サンプル間の保持時間の変動が頻繁にわずかに異なるKI値（約±10）で標識され、同じピークを引き起こしたことが示された。これは、検出されたユニークなKISの誇張された数に変換されます。 （a）の異なる化合物が異なる成熟段階で存在し、（b）技術が複製、データを処理するためのルーチンが含まれていつのコンピュータベースのスクリプト（ &quot;kim_merge.py&quot;、ほぼ同じであることを事実を活用するためにセット、およびグラフィカルユーザインタフェース（GUI）を提供する &quot;kim_interface.py&quot;は）、体系的に開発されました非常に大規模なデータセットのクロマトグラム分析のために必要な時間を短縮、半自動化された方法でサンプルを比較します。必要に応じてこれらのプログラムは、単一のKIのラベルの下にKIの値の範囲で標識されたピークの、統合を可能にします。これは二つの重要な役割を果たします。（a）は、単一の変数のようなピークを治療するために統計分析を可能にし、（b）はそれがピーク同定や他のシステムと公表値との比較を容易にします。ここで示された結果は、メロンのサンプルが十分なKIの識別との組み合わせでzNoseシステムを使用して、成熟度と香りのプロファイルに基づいて判別することができることを示しています。これは品質管理プログラムのために使用することができる揮発性物質の分析のための有望な新技術を表しています。

<table border="1"><tbody><tr><td> 試薬の名前 </td><td> 会社 </td><td> カタログ番号 </td><td> コメント </td></tr><tr><td>塩化カルシウム</td><td> MPバイオメディカル</td><td> 195088 </td><td></td></tr><tr><td> 2 - メチルブチルイソ吉草酸</td><td> SAFCグローバル</td><td> W350613 </td><td> ≥98％、自然、FCC </td></tr><tr><td>メタノール</td><td>フィッシャー·サイエンティフィック</td><td> A411-4 </td><td></td></tr><tr><td>バイアル</td><td>シグマ/スペルコ</td><td> SU860098 </td><td></td></tr><tr><td>キャップ</td><td>シグマ/スペルコ</td><td> SU860101 </td><td></td></tr><tr><td>実験室ブレンダー</td><td>ワーリング研究所科学</td><td> 7009G </td><td> 2速ブレンダー、1 - リットルのガラス容器</td></tr><tr><td>ボトル</td><td>フィッシャー·サイエンティフィック</td><td> 06から414-1C </td><td>パイレックス、500mLの、ポリプロピレンプラグシール</td></tr><tr><td>針</td><td>電子センサー技術</td><td> TLC101046 </td><td>側穴ルアー</td></tr><tr><td>アルカン溶液を</td><td>電子センサー技術</td><td></td><td>メタノールのC6-C14アルカンソリューション</td></tr><tr><td> zNose </td><td>電子センサー技術</td><td>モデル4500 </td><td></td></tr><tr><td> DB-5 GCカラム</td><td>電子センサー技術</td><td> SYS4500C5 </td><td></td></tr><tr><td> MicroSense </td><td>電子センサー技術</td><td>バージョン5.44.22 </td><td></td></tr><tr><td> Python 2.6から</td><td></td><td></td><td>ライン上で自由に利用できる</td></tr><tr><td> &quot;reform_data.py&quot;と &quot;kim_interface.py&quot;スクリプト</td><td></td><td></td><td> Joveの上での補助教材として使用可能なスクリプト</td></tr></tbody></table>

fruit volatile analysis using an electronic nose

多数の多様な生理的変化は、果実の香りを特徴づける特定の揮発性のブレンドの開発を含む、果実の成熟中に発生します。収穫時の成熟度は、果物や野菜1の味の質に影響を与える重要な要因の一つです。急速に果実の成熟と香りの質を評価する強力な方法の検証が改善された高度な繁殖プログラムの管理、生産慣行と収穫後の処理ができるようになります。 最後の三十年にわたって、多くの研究が急速に臭気と風味2-4を検出することができるデバイスである、いわゆる電子鼻を開発するために実施されています。現在さまざまな技術に基づいて、揮発性の分析を行うことができるいくつかの市販の電子鼻があります。我々の仕事で使用される電子鼻（zNose、EST、Newbury Park、カリフォルニア州、米国）は、弾性表面波センサ（UFGC-相まって超高速ガスクロマトグラフィーで構成されていますSAW）。マンゴー6の成熟と腐敗の評価;この技術はすでにリンゴ5の劣化の検出を含む様々な商品の品質を監視するその能力について試験された胸腺種の香りプロファイリング7、ブドウ果実の8のC 6揮発性化合物;特性の植物油9とバージンココナッツオイル10 adulterantsの検出。 ヘッドスペースサンプリング、揮発性化合物の分離、検出：このシステムは、香りの分析の3つの主要手順を実行することができます。約1分で、出力は、クロマトグラムが生成され、そして、パージサイクルの後、機器はさらなる分析のために準備ができています。 zNoseで得られた結果は、コヴァッツ指数（KI）の計算により、他のガスクロマトグラフィーシステムのものと比較することができます。楽器はアルカン標準溶液で調整した後、保持時間は、自動的に変換されます。KIS。しかし、温度や流量のわずかな変化は保持時間がドリフトを引き起こし、時間の経過とともに発生すると予想される。また、カラム固定相の極性に応じて、KIの計算の再現性は、いくつかのインデックスユニット11によって異なる場合があります。プログラムとグラフィカルインターフェイスのシリーズは、従って、半自動化された方法でサンプル間の計算されたKISを比較するために開発されました。これらのプログラムは、大規模なデータセットのクロマトグラムの分析に要する時間を短縮し、クロマトグラムが完全に揃っていないデータの解釈の可能性を最小限に抑えることができます。 我々は、果実の急速な揮発性化合物分析のための手法を提案する。サンプルの準備、データ収集と処理手順についても説明します。

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Fruit Volatile Analysis Using an Electronic Nose

果実の揮発性化合物分析のための迅速な方法が記載されている。サンプルのホモジネートのヘッドスペース内に存在する揮発性化合物は急速に分離し、弾性表面波（SAW）センサと相まって超高速ガスクロマトグラフィ（GC）で検出されています。データ処理と分析のための手順についても説明されています。

電子鼻を使用した果実の揮発性の分析

Numerous and diverse physiological changes occur during fruit ripening, including the development of a specific volatile blend that characterizes fruit ...

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21.0K ビュー.  University of California, Davis. 果実の揮発性化合物分析のための迅速な方法が記載されている。サンプルのホモジネートのヘッドスペース内に存在する揮発性化合物は急速に分離し、弾性表面波（SAW）センサと相まって超高速ガスクロマトグラフィ（GC）で検出されています。データ処理と分析のための手順についても説明されています。