Method Article
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.
Çok sayıda ve çeşitli fizyolojik değişiklikler meyve aromalı karakterize, belirli bir uçucu karışımı geliştirilmesi dahil olmak üzere meyve olgunlaşması sırasında meydana gelir. Hasatta Vade meyve ve sebzeler 1 lezzet kalitesini etkileyen önemli faktörlerden biridir. Hızla meyve olgunluğunu değerlendirmek ve aroma kalitesini ileri yetiştirme programları, üretim uygulamaları ve hasat sonrası işleme geliştirilmiş yönetim sağlayacak sağlam yöntemlerden doğrulama.
Son üç yılda, çok araştırma hızla tat ve kokudan 2-4 tespit edebiliyoruz cihazlardır sözde elektronik burun, geliştirmek için yapılmıştır. Şu anda, farklı teknolojiler dayanan uçucu analizi, yapabilen bir çok piyasada mevcut elektronik burun vardır. (ZNose, EST, Newbury Park, CA, USA) işimizde kullanılan elektronik burun, (bir yüzey akustik dalga sensörü ile birlikte ultra-hızlı gaz kromatografisi oluşur UFGC-) SAW. Mango 6 olgunluk ve çürüme değerlendirilmesi;; Bu teknoloji zaten elma 5 bozulma tespiti gibi çeşitli ürünlerin, kalite kontrol kabiliyetini test edilmiştir timus türlerin aroması profilleme 7; üzüm meyveleri 8 C 6 uçucu bileşikler; karakterizasyonu bitkisel yağ 9 ve virgin hindistan cevizi yağı 10 tağşiş tespiti.
Headspace örnekleme, uçucu bileşiklerin ayrılması ve algılama: Bu sistem, aroma analizi üç temel adımları gerçekleştirebilirsiniz. Yaklaşık bir dakika sonra, çıkış, bir kromatogramıdır, bir temizleme döngüsünden sonra, cihazın daha fazla analiz için hazırdır, üretilen ve edilir. ZNose ile elde edilen sonuçlar Kovats Endeksleri (KI) hesaplanması ile diğer gaz-kromatografik sistemlerin kıyasla edilebilir. Cihaz, bir alkan standart çözelti ile ayarlanmış edildikten sonra, tutma süreleri otomatik olarak dönüştürülürKIS. Ancak, sıcaklık ve debisi küçük değişiklikler saklama süreleri sürüklenmeye neden, zaman içinde ortaya çıkması bekleniyor. Ayrıca, sabit faz sütunu polaritesi bağlı olarak, KI hesaplamalar tekrarlanabilirliği birkaç birim 11 tarafından indeksi olarak değişebilir. Programlar ve grafik arayüzleri bir dizi nedenle yarı-otomatik moda örnekleri arasında hesaplanan KIS karşılaştırmak için geliştirilmiştir. Bu programlar, büyük veri kümeleri kromatogramı analiz için gerekli zamanı azaltmak ve kromatogramlar mükemmel hizada olmayan verilerin yanlış yorumlanmasından potansiyelini en aza indirmek.
Biz meyve hızlı uçucu bileşik analizi için bir yöntem sunuyoruz. Örnek hazırlama, veri toplama ve işleme işlemleri de tartışılmıştır.
1. Numune Hazırlama
2. Gaz Kromatografisi-yüzey Akustik Dalga (GC-SAW) Set-up ve Veri Toplama
3. Veri Aktarma ve Analiz
4. Temsilcisi Sonuçlar
Elektronik burun, farklı olgunluk aşamalarında (Şekil 5) hasat kavun meyve arasında uçucu profilleri farklılıkları tespit etmeyi başardı. Yirmi KI pencereler tüm örnekler arasında belirlendi. Varyans analizi 14 zirveleri Dete olduğunu gösterdiolgunluk aşamaları arasında anlamlı farklılık elektronik burun tarafından cted. Şekil 6, bu 14 bileşenlerin ortalama pik alanlarının günlük erken olgun ve tam olgun meyve iki olgunluk aşamaları arasında pik bollukları farklılıkları göstermek için çizilir.
Şekil 1. Cihaz yazılımı (A) arasında ve dönüşümden sonra, "reform_data.py" komut dosyası (B) kullanılarak yapıldı. Ihraç veri formatı örnekleri Veri manipülasyonu ve analiz kolaylaştırmak için, bütün eşsiz KIS tüm örnekleri arasında tespit edilir, daha sonra veri satır ve eşsiz KIS tekabül kolonları, pik alanı örnek bilgiler ile birlikte tekrar sıralanır. Bir tepe bir numune bir Ki değeri için tespit değilse, karşılık gelen hücre boş kalır.
Kese Şekil 2'de. Ekran yakalamat dosyası "kim_interface.py". Merkezinde arsa KI karşı KI başına isabet sayısını gösterir. 'KI başına vur' belirli KI ile pik tespit edildiği örneklerinin sayısıdır. Sol tarafta, seçilen veriler kontrol üç sarı kutu vardır. Bu veri seti (tedaviler, çoğaltır, nitel değişkenler, vb) bölmek için parametreleri görüntülemek. Bu şekilde, onlar (yukarıdan aşağıya) şunlardır: Hasatta Variety, Dikim tarih ve Olgunluk aşaması. Altta: 3 bar tıklayarak ve sola veya sağa doğru mavi çubuğunu taşıyarak, bir minimum ve KI aralığı ve minimum pik alanı ('Eşik') maksimum değeri seçebilirsiniz. Sağda: 'Birleştirme' düğmesine elle çizim çubukları tıklayarak seçilen KIS birleştirme sağlar. 'Ayırma' düğmesini biri seçilmiş olgularda, süreci tersine sağlar.
Şekil 3. Overlaid kromatogramları (in İki teknik siyah ve kırmızı) tutma süresi bir kayma göstermek için kavun uçucu tepe boşluğundan çoğaltır.
Şekil 4. Prosedürü birleştirme KI örneği. Merkezi arsa, yeşil bar (Merkez KI) KI pencerenin merkezi olarak seçilmiştir en kalabalık KI, temsil eder. KI KI X ve Y ilgi penceresinde düşen KIS ve bunlar merkezi KI birleştirilecek gerekir. KI X çubuğuna sağ tıklayarak, kırmızı olur ve, aynı zamanda, KI X çubuğu aynı uzunlukta, bir mavi çubuk yeşil birinin üzerinde görüntülenir. KI Y, mavi çubuğun uzunluğunun (birleştirilmiştir KIS) için aynı prosedür tekrar edilerek karşılık gelen uzunluğunun artacaktır. Bir kez tüm KIS yeşil 'Birleştirme' düğmesine, birleştirme işlemi sona erer tıklayarak, eklenmiş, değişiklikler kaydedilir ve tuş rengi sarıya döner edilir.
/ Files/ftp_upload/3821/3821fig5.jpg "/>
Şekil 5. Farklı olgunluk aşamalarında hasat edilen kavun örneklerin ikisi kromatogramları, erken olgun (üst) ve tam olgun (altta), uçucu bollukları farklılıkları tespit etmek için elektronik burun yeteneğini göstermek için.
Şekil 6. Erken olgun ve tam olgun iki farklı olgunluk aşamalarında, iki kavun numuneleri içinde bulunan 14 bileşenlerin pik alanı gösteren Radar arsa. Pik alanları karşılaştırma görselleştirmek yardımcı olmak için günlük ölçekli bildirilmektedir. Her bir ray sonunda numaraları karşılık gelen Kovats indisleri temsil eder.
Elektronik burunlar meyve veya uçucu zengin örneklerinden aroma profillerinin hızlı, objektif değerlendirme için umut verici bir yöntem temsil eder. Ancak, pik tanımlama için bir meydan okuma temsil eden ve iki kromatogramları mükemmel uyumlu olmadığı zaman verilerin yorumlanmasına yol olabilir tutma süresi içinde kaydırır. Kromatogramlar Görsel inceleme örnekleri arasında tutma sürelerinin değişkenliği sık biraz farklı KI değerleri (yaklaşık ± 10) ile etiketlenmesine aynı tepe neden olduğunu göstermiştir. Bu tespit benzersiz KIS abartılı bir numara çevrilir. (A) farklı bileşikler farklı olgunluk aşamalarında mevcut ve (b) teknik çoğaltır, iki bilgisayar tabanlı programlarda (veri işleme için rutinlerini içerir "kim_merge.py", yaklaşık olarak aynı olduğu gerçekleri yararlanmak için seti ve bir grafik kullanıcı arayüzü (GUI) sağlar "kim_interface.py") sistematik olarak geliştirilmiştirbüyük ölçüde, büyük veri kümeleri kromatogramı analiz için gerekli zamanı azaltarak, bir yarı-otomatik moda örnekleri karşılaştırın. Uygun olan yerlerde Bu programlar tek bir KI etiketi altında KI bir değer aralığı ile etiketlenmiş piklerin, konsolidasyon sağlar. Bu iki önemli amaca hizmet eder: (a) tek bir değişken gibi zirveleri tedavi etmek için bir istatistiksel analiz sağlar, ve (b) pik kimlik ve diğer sistemler ve yayınlanan değerleri ile karşılaştırıldığında kolaylaştırır. Burada sunulan Sonuçlar kavun örnekleri yeterli KI tanımlanması ile kombinasyon halinde zNose sistemi kullanılarak olgunluğa ve aroma profil dayalı ayırt kalabileceğini göstermiştir. Bu kalite kontrol programları için de kullanılıyor olabilir Uçucu maddelerin analizi için gelecek vaat eden yeni bir teknoloji temsil ediyor.
Biz ifşa hiçbir şey yok.
Yazarlar bu analiz için kavun meyve sağlamak için Bill Copes (Harris Moran Tohum Şirketi, Davis) teşekkür ederim. Bu proje, Özel Tarla Bitkileri Merkez Araştırma Girişimi Rekabetçi Hibeler Programı tarafından desteklenen hiçbir vermek. Gıda ve Tarım USDA Ulusal Enstitüsü'nden 2009-51181-05783.
Name | Company | Catalog Number | Comments |
Reaktif Adı | Şirket | Katalog numarası | Yorumlar |
Kalsiyum klorür | MP Biyomedikal | 195088 | |
2-metilbutil isovalerate | SAFC Küresel | W350613 | ≥% 98, doğal, FCC |
Metanol | Fisher Scientific | A411-4 | |
Flakon | Sigma / Supelco | SU860098 | |
Kapak | Sigma / Supelco | SU860101 | |
Laboratuvar blender | Waring Laboratuar Bilimi | 7009G | 2-hızlı blender; 1 - Litre cam kap |
Şişe | Fisher Scientific | 06-414-1C | Pyrex, 500 mL; polipropilen plug-mühür |
Iğne | Elektronik Sensör Teknolojisi | TLC101046 | Yan delik luer |
Alkanlar çözüm | Elektronik Sensör Teknolojisi | Metanol içinde C6-C14 alkanlar solüsyonu | |
zNose | Elektronik Sensör Teknolojisi | Model 4500 | |
DB-5 GC | Elektronik Sensör Teknolojisi | SYS4500C5 | |
MicroSense | Elektronik Sensör Teknolojisi | Sürüm 5.44.22 | |
Python 2.6 | Serbestçe kullanılabilir on-line | ||
"Reform_data.py" ve "kim_interface.py" komut | Vallahi üzerine ek malzeme olarak kullanılabilir Scripts |
Bu JoVE makalesinin metnini veya resimlerini yeniden kullanma izni talebi
Izin talebiThis article has been published
Video Coming Soon
JoVE Hakkında
Telif Hakkı © 2020 MyJove Corporation. Tüm hakları saklıdır