Melhorar o aroma de frutas é um dos principais objetivos em programas de reprodução. Para isso, precisamos de uma técnica confiável que nos permita medir componentes voláteis em frutas. Esta técnica é rápida e semi-automatizada, permitindo medir até 22 amostras por dia.
Além disso, é relativamente barato e requer processamento mínimo de amostras. Este método pode ser facilmente aplicado para todas as espécies de frutas, como culturas de frutas economicamente importantes. Além disso, o tamanho da biblioteca do composto detectado pode ser facilmente aumentado.
Para começar, adicione um mililitro de solução de cloreto de sódio a um tubo de cinco mililitros contendo a amostra congelada de wade. Agite o tubo até que a amostra esteja completamente descongelada e homogeneizada. Em seguida, centrífugas a 5.000 vezes g por cinco minutos em temperatura ambiente.
Corte a ponta da pipeta de 1.000 microliter e use-a para transferir para supernacante para o cloreto de sódio contendo o arquivo do espaço para a cabeça. Adicione cinco microliters de padrão interno a cada amostra contendo arquivo headspace. Coloque o arquivo de headspace fechado em um amostrador automático GC-MS, em temperatura ambiente, para uma execução automatizada de HS-SPME/GC-MS, certificando-se de que as réplicas biológicas não sejam colocadas em posições sucessivas no amostrador automático.
Pré-incubar os arquivos do headspace por 10 minutos a 52 graus Celsius com agitação a 17 vezes G.Insira um dispositivo SPME no frasco para expor a fibra ao headspace e realize a extração de VOC por 30 minutos a 50 graus Celsius com agitação a 17 vezes G.Introduza a fibra na porta de injeção por um minuto a 250 graus Celsius em modo splitless para desorcação volátil. Em seguida, limpe a fibra em uma estação de limpeza SPME com nitrogênio por cinco minutos a 250 graus Celsius. Analise os VOCs com um cromatógrafo a gás acoplado a um espectrômetro de massa de armadilha de íons, como descrito no manuscrito detecta.
Abra arquivos de perfil GC-MS brutos. Para identificar compostos, compare os tempos de retenção, espectros de massa e índices de retenção linear kovats com índices de retenção obtidos a partir de padrões autênticos. Para cada padrão comercial, anote o tempo de retenção na massa mais abundante para carregar íons.
Em seguida, selecione um íon M por Z específico para cada VOC. Calcule a área de pico de cada VOC em relação à do padrão interno para minimizar a variação instrumental e a deriva de intensidade. Para correção do efeito em lote, normalize a área de pico de VOC de cada amostra para a área de pico correspondente na amostra de controle analisada no mesmo período.
Um perfil de cromatografia total de íons de ion de frutas negras maduras obtido por HS-SPME/GC-MS identificou 63 VOCs pertencentes a ésteres, aldeídos, álcoois, cetonas, terpenos e furanos com base em uma biblioteca que foi desenvolvida para traçar o perfil de espécies de frutas. Alguns dos picos mais abundantes observados correspondem a dois monoterpenos, linalool e terpineol, e dois compostos C6, 2-Hexenal e 3-Hexenal. Espectros de massa obtidos a partir de perfis de corrente negra em sua comparação com espectros de padrões comerciais puros são mostrados para 2-Hexenal e terpineol.
PcA dos perfis voc de quatro diferentes cultivares de corrente negra, mostrou que o ambiente impacta fortemente o conteúdo volátil, já que o PC1 separa amostras com base em sua localização. O genótipo eficaz pode ser observado com PC2, pois Ben Tirran é claramente separado das cultivares restantes. O teor relativo de linalool e 2-Hexenal nas quatro cultivares de corrente negra avaliada confirma que o teor de linalool era geralmente maior na Polônia do que na Escócia, enquanto 2-Hexenal mostrou a tendência oposta.
A proporção de linalool foi maior nas cultivares Ben Tirran, na de 2-Hexenal foi maior em cultivares Ben Tron. É importante começar com material congelado, moído em pó fino para garantir uma extração volátil adequada. Uma vez extraído, a amostra deve ser colocada no amostrador automático, o mais rápido possível.
Este método pode ser combinado com outra plataforma metabólica para identificar outras importantes metabólicas, para o gosto alimentar ou valor nutricional, para criar variedades com característica organoleptica aprimorada.
