Bu tədqiqat Çində ənənəvi olaraq bitki çayı və dərman-qida bitkisi mənbəyi kimi qiymətləndirilən “Boju” xrizanteminin iki kommersiya forması arasındakı aroma və dad fərqlərini elmi şəkildə ayırd etməyi məqsəd qoyur. Araşdırılan iki kommersiya nümunə qrupu Da Boju, yəni DBJ və Xiao Boju, yəni XBJ adlandırılmışdır. Tədqiqatçılar bu iki qrupu yalnız gözlə və ya ənənəvi sensor qiymətləndirmə ilə deyil, elektron burun, elektron dil, qaz xromatoqrafiyası–ion hərəkətlilik spektrometriyası, yəni GC-IMS və kemometrik analizlərlə müqayisə etmişlər.

Tədqiqatın əsas mesajı budur: DBJ və XBJ bir-birinə bənzər kommersiya Boju məhsulları kimi görünsə də, aroma və dad profilləri ölçülə bilən şəkildə fərqləndirilə bilir. Elektron burun məlumatlarında xüsusilə W2W sensoru iki nümunəni ayırd etməkdə mühüm rol oynamışdır. Bu sensor aromatik birləşmələrə və üzvi kükürd birləşmələrinə həssas olduğuna görə, DBJ ilə XBJ arasındakı qoxu fərqinin bu tip uçucu birləşmələrlə əlaqəli ola biləcəyi düşünülmüşdür.

Elektron dil analizində hər iki Boju nümunəsi ümumilikdə acılıq, umami, zənginlik və şirinlik oxlarında nəzərəçarpacaq cavab göstərmişdir. Lakin DBJ XBJ ilə müqayisədə daha aydın umami, daha davamlı acı dad sonrası və yüngül duzluluq xarakteri ilə fərqlənmişdir. GC-IMS analizində ümumilikdə 125 uçucu siqnal müəyyən edilmiş, bunların 66-sı birləşmə kimi annotasiya edilmişdir. Kemometrik analizlər iki nümunənin uçucu birləşmə profillərinə görə aydın şəkildə ayrıldığını göstərmişdir. Xüsusilə terpenoidlər və onların törəmələri aroma fərqinin əsas kimyəvi sürücüləri kimi ön plana çıxmışdır.

OPLS-DA modelinə görə 28 xarakterik uçucu marker iki kommersiya Boju formasının ayrılmasında mühüm rol oynayır. Bunlara alfa-pinen, beta-pinen, alfa-fellandren, 1,8-sineol, kamfor, linalool, gamma-terpinen, alfa-terpineol, longifolen və bornil asetat kimi aroma kimyası baxımından mənalı birləşmələr daxildir. Bununla belə tədqiqatda bəzi markerlərin quruluşu dəqiq müəyyən edilməmişdir; xüsusilə 6, 7, 14, 15, 16 və 17 nömrəli siqnallar üçün gələcəkdə yüksək ayırdetməli kütlə spektrometriyası və ya ikiölçülü GC-MS kimi üsullarla əlavə doğrulama tövsiyə edilmişdir.

Boju Çinin Anhui əyalətindəki Bozhou bölgəsi ilə əlaqələndirilən və xrizantem çayı kimi istehlak olunan kommersiya bitki məhsuludur. Tədqiqatda Boju-nun Çində dərman və qida kimi istifadə edilən xrizantemlər arasında mühüm yer tutduğu bildirilir. Lakin burada diqqət edilməli məqam budur: bu tədqiqat Boju-nun sağlamlıq təsirlərini sübut etməyə çalışan klinik tədqiqat deyil. Tədqiqatın mövzusu Boju-nun iki kommersiya formasının aroma, dad və uçucu birləşmə profilləri baxımından necə fərqləndirilə bilməsidir.

Qida və bitki məhsullarının keyfiyyətində aroma çox vacibdir. Bitki çayının istehlakçı tərəfindən bəyənilməsi yalnız görünüşünə və ya etiketinə bağlı deyil; qoxusu, damaqda yaratdığı dad, acılıq tarazlığı, dad sonrası hiss və aromatik dərinlik də keyfiyyət qavrayışını müəyyən edir. Ənənəvi keyfiyyət qiymətləndirməsində çox vaxt mütəxəssislər məhsulu qoxlayır, dadır və görünüşünü yoxlayırlar. Lakin bu üsul təcrübəli şəxslər üçün dəyərli olsa da, insan qavrayışı şəxsdən şəxsə dəyişə bilər. Yorğunluq, mühit qoxusu, gözlənti, təcrübə və hətta eyni şəxsin müxtəlif günlərdəki qavrayışı nəticələrə təsir edə bilər.

Buna görə son illərdə elektron burun və elektron dil kimi bionik aşkarlama sistemləri qida keyfiyyətinə nəzarətdə daha çox istifadə olunur. Elektron burun insan burnunun qoxu qavrayışını təqlid etməyə çalışan sensor massivlərinə əsaslanır. Hər sensor müəyyən birləşmə qruplarına fərqli səviyyədə cavab verir. Tək bir sensor adətən “bu birləşmə məhz budur” demək üçün kifayət deyil; lakin sensor massivinin yaratdığı cavab nümunəsi müxtəlif nümunələrin qoxu profillərini müqayisə etmək üçün güclü imza kimi istifadə edilə bilər.

Elektron dil də oxşar şəkildə dad qavrayışını rəqəmsallaşdırmağa çalışır. Turşuluq, şirinlik, acılıq, umami, duzluluq, büzücülük, acı dad sonrası, büzücü dad sonrası və zənginlik, yəni umami sonrası dad kimi sensor xüsusiyyətlər sensor cavabları ilə ölçülür. Bu sistemlər insan dadım panelini tam əvəz etmir; lakin sürətli, təkrarlana bilən və daha obyektiv ilkin qiymətləndirmə təmin edə bilər.

Bu tədqiqatda tədqiqatçılar elektron burun və elektron dil məlumatlarını GC-IMS ilə birləşdirmişlər. GC-IMS uçucu üzvi birləşmələri ayırmaq və xarakterizə etmək üçün istifadə olunan güclü texnikadır. Qaz xromatoqrafiyası hissəsi birləşmələri kolonda saxlanma fərqlərinə görə ayırır. İon hərəkətlilik spektrometriyası hissəsi isə ionlaşdırılmış molekulların elektrik sahəsində drift müddətini ölçür. Beləliklə bir birləşmənin həm qaz xromatoqrafik saxlanma davranışı, həm də ion hərəkətlilik davranışı birlikdə qiymətləndirilir.

GC-IMS-in bu tədqiqatdakı əhəmiyyəti böyükdür. Çünki Boju kimi bitki çaylarında aroma çoxsaylı aşağı konsentrasiyalı uçucu birləşmənin birlikdə yaratdığı mürəkkəb profildir. Yalnız bir neçə birləşməyə baxmaq çox vaxt kifayət etmir. GC-IMS nümunələrin uçucu birləşmə barmaq izini vizual xəritələr şəklində göstərə bildiyi üçün DBJ və XBJ arasındakı fərqləri daha bütöv şəkildə ortaya qoyur.

Tədqiqatın əsas problemi kommersiya Boju bazarında DBJ və XBJ adlanan iki formanın sensor və kimyəvi baxımdan necə ayrıldığını müəyyən etməkdir. Məqaləyə görə bu iki kommersiya forması morfologiya və sensor xüsusiyyətlər baxımından fərqlər göstərir və bu fərqlər istehlakçı seçiminə və bazar dəyərinə təsir edə bilər. Buna baxmayaraq, bu iki formanın aroma və dad ayrımını sistemli şəkildə izah edən tədqiqatlar məhduddur. Bu tədqiqat həmin boşluğu doldurmaq üçün çoxanalitik platforma təklif edir.

Nümunələr Bozhou, Anhui-dəki dərman materialları bazarından alınmışdır. Hər kommersiya qrupu üçün üç müstəqil partiya toplanmışdır. Nümunələr Anhui University of Chinese Medicine-dən Associate Professor Yang Qingshan tərəfindən qurudulmuş xrizantem çiçək başları kimi identifikasiya edilmişdir. Tədqiqatda DBJ nümunələri Chrysanthemum × morifolium ‘Damaya’ cv. nov., XBJ nümunələri isə Chrysanthemum × morifolium ‘Boju’ cv. nov. kontekstində müəyyən edilmişdir. Bu identifikasiya vacibdir; çünki tədqiqatın müqayisə etdiyi sadəcə təsadüfi iki çay nümunəsi deyil, kommersiya Boju daxilində ayrılan iki fərqli məhsul qrupudur.

Elektron burun analizində Pen3 Plus sistemindən istifadə edilmişdir. Sistem 10 metal oksid sensorundan ibarətdir. Hər sensor müxtəlif kimyəvi qruplara daha həssasdır. Məsələn, W1C benzenəbənzər və aromatik birləşmələrə, W5S azot oksidlərinə, W1W qeyri-üzvi kükürd birləşmələrinə, W2S spirtlərə, efirlərə, aldehidlərə və ketonlara, W2W isə aromatik birləşmələrə və üzvi kükürd birləşmələrinə həssasdır. Tədqiqatda hər nümunədən 3 g toz götürülmüş, xüsusi ölçmə qabına yerləşdirilmiş, Parafilm ilə bağlanmış və sabit temperatur şəraitində uçucu birləşmələrin tarazlaşması üçün gecə boyunca saxlanılmışdır. Hər nümunə üç dəfə ölçülmüşdür.

Elektron burun radar qrafiki DBJ və XBJ-nin sensor cavablarında nəzərəçarpacaq fərqlərin olduğunu göstərir. Ən yüksək cavablar W1W və W2W sensorlarında müşahidə edilmiş, onları W5S izləmişdir. Bu nəticə Boju nümunələrində kükürd tərkibli uçucular, aromatik/terpenoid birləşmələr və azot oksidlərinə həssas siqnal qruplarının aroma profilində mühüm olduğunu düşündürür. DBJ-də xüsusilə W1W və W2W sensor cavabları XBJ ilə müqayisədə daha yüksək olmuşdur. Bu, DBJ-nin aromatik və kükürdlü uçucu profil baxımından daha güclü siqnal verdiyini göstərir.

Elektron burun məlumatları yalnız radar qrafiki ilə məhdudlaşdırılmamış, PCA və OPLS-DA kimi kemometrik üsullarla qiymətləndirilmişdir. PCA, yəni əsas komponent analizi, çoxsaylı sensor dəyişənini daha az sayda komponentə endirərək nümunələr arasındakı ümumi ayrımı görməyə imkan verir. Tədqiqatda elektron burun PCA analizində birinci əsas komponent ümumi variasiyanın %56,1-ni, ikinci əsas komponent isə %25,6-sını izah etmişdir. İki komponentin ümumi izah nisbəti %81,7-dir. Bu nisbət elektron burun məlumatlarının DBJ və XBJ arasındakı ayrımı böyük ölçüdə tutduğunu göstərir.

OPLS-DA analizində DBJ və XBJ iki ayrı qrup kimi ayrılmışdır. Modeldə VIP dəyəri hansı dəyişənin təsnifata daha çox töhfə verdiyini göstərir. VIP dəyəri 1-dən böyük olan dəyişənlər adətən mühüm ayırd edici dəyişənlər kimi qəbul edilir. Elektron burun məlumatlarında W2W sensoru yüksək töhfə verən sensor kimi ön plana çıxmışdır. Bu nəticə iki kommersiya Boju forması arasındakı qoxu fərqində aromatik birləşmələr və üzvi kükürd birləşmələrinin mühüm rol oynaya biləcəyini dəstəkləyir. Bundan əlavə 200 təkrar daxil edən permutasiya testi aparılmış və modelin həddindən artıq uyğunlaşma göstərmədiyi bildirilmişdir.

Elektron dil analizində SA402BPlus-EX sistemindən istifadə edilmişdir. Ölçülən dad xüsusiyyətləri turşuluq, şirinlik, acılıq, umami, duzluluq, büzücülük, acı dad sonrası, büzücü dad sonrası və zənginlik, yəni umami sonrası dad kimi göstərilmişdir. Nümunə hazırlanmasında 1,5 g toz nümunə götürülmüş, 100 mL distillə olunmuş su əlavə edilmiş, nümunələr 100 W ultrasəs ekstraksiyasına 30 dəqiqə məruz qoyulmuş, sonra 2800 r/dəq sürətlə 15 dəqiqə sentrifuqalanmış və süzüntü elektron dil ölçməsinə verilmişdir. Hər nümunə iki paralel hazırlanmış, ölçmə dörd dövr aparılmış və son üç dövrün məlumatları analizdə istifadə edilmişdir.

Elektron dil radar qrafiki hər iki Boju formasında acılıq, umami, zənginlik və şirinlik cavablarının nəzərəçarpacaq olduğunu göstərir. Turşuluq sensor cavabı -13 aşağı dad istinad nöqtəsinin altında qaldığı üçün mənalı istinad dəyəri daşımadığı qəbul edilmişdir. Duzluluq baxımından mühüm ayrım müşahidə edilmişdir. XBJ-nin duzluluq cavabı -7,48 ölçülmüş və bu dəyər -6 dad sıfır nöqtəsinin altında qaldığı üçün duzluluq yoxdur və ya çox zəifdir kimi şərh edilmişdir. DBJ-nin duzluluq cavabı isə -4,34-dür və bu dəyər dad sıfır nöqtəsinin üzərində olduğu üçün DBJ-də yüngül duzluluq hissinin olduğu bildirilmişdir.

DBJ və XBJ-nin dad profilləri tamamilə fərqli deyil. Şirinlik, acılıq, büzücülük və büzücü dad sonrası cavabları ümumiyyətlə oxşardır. Lakin DBJ-də acı dad sonrası, umami, zənginlik və duzluluq cavabları XBJ ilə müqayisədə daha yüksəkdir. Bu ayrım istehlakçı təcrübəsi baxımından vacibdir. Bitki çayının yalnız ilk qurtumdakı dadı deyil, udulduqdan sonra ağızda qoyduğu dad sonrası təsir də keyfiyyət qavrayışını müəyyən edir. DBJ-nin davamlı acı dad sonrası və umami xarakterinin daha aydın olması onu XBJ-dən sensor baxımdan fərqləndirən xüsusiyyətlərdəndir.

Elektron dil PCA analizində birinci əsas komponent %63,4, ikinci əsas komponent %19,1 töhfə vermişdir. Ümumi izah nisbəti %82,5-dir. Bu da elektron dil məlumatlarının DBJ və XBJ dad ayrımını yaxşı təmsil etdiyini göstərir. OPLS-DA analizində iki nümunə qrupu yenidən aydın şəkildə ayrılmışdır. VIP skorlarına görə sourness, yəni turşuluq 1,84036, saltiness, yəni duzluluq 1,36991, umami 1,20294 və bitter aftertaste, yəni acı dad sonrası 1,00416 dəyərləri ilə ayırd edici dəyişənlər arasında olmuşdur. Lakin turşuluq cavabı dad istinad nöqtəsinin altında olduğuna görə tədqiqatda praktik şərhdə nəzərə alınmamışdır. Buna görə duzluluq, umami və acı dad sonrası iki Boju formasının dad ayrımında daha mənalı göstəricilər kimi ön plana çıxmışdır.

GC-IMS analizi tədqiqatın kimyəvi əsasını təşkil edir. Tədqiqatda hər nümunədən 2,0 g götürülmüş və 20 mL headspace vial içinə qoyulmuşdur. Hər vial içinə daxili standart kimi 10 µL, 10 ppm 4-methyl-2-pentanol məhlulu əlavə edilmişdir. Headspace inkubasiyası 80°C-də 20 dəqiqə aparılmışdır. İnyeksiya həcmi 200 µL göstərilmiş, inyeksiya splitless, yəni bölünmədən aparılmışdır. GC-IMS sistemində MXT-5 kolondan istifadə edilmiş, daşıyıcı və drift qazı kimi yüksək təmizlikdə azot istifadə olunmuşdur. Müsbət ion rejimində ölçmə aparılmış, drift borusunun temperaturu 45°C olaraq təyin edilmişdir.

GC-IMS qrafikləri üç əsas vizual oxuma təqdim edir. Üçölçülü spektrdə x oxu drift vaxtını, y oxu saxlanma vaxtını, z oxu isə siqnal pik amplitudasını göstərir. İkiölçülü xəritədə uçucu birləşmələr rəngli nöqtələr şəklində görünür. Rəng intensivliyi birləşmə siqnalının gücünü ifadə edir; tünd mavi daha aşağı, qırmızı daha yüksək siqnal deməkdir. Fərq qrafikində isə DBJ istinad kimi götürülərək XBJ ilə müqayisə aparılmışdır. Ağ sahələr iki nümunədə oxşar tərkibə, qırmızı sahələr hədəf nümunədə daha yüksək, mavi sahələr isə daha aşağı siqnala işarə edir.

GC-IMS nəticələrinə görə DBJ və XBJ arasında uçucu birləşmə tərkibi baxımından nəzərəçarpacaq fərqlər vardır. Təxminən 1,5 a.u. nisbi drift vaxtından sonra XBJ-də bəzi uçucu birləşmə piklərinin intensivliyinin DBJ-dən daha yüksək olduğu görünmüşdür. Bu vizual ayrım sonradan fingerprint və kemometrik analizlərlə dəstəklənmişdir.

Tədqiqatda ümumilikdə 125 siqnal piki əldə edilmiş və 66 birləşmə annotasiya edilmişdir. Bu birləşmələr aldehidlər, spirtlər, efirlər, ketonlar, furanlar, terpenoidlər və əlaqəli qrupları əhatə edir. 17 siqnal isə nömrə ilə göstərilmiş və quruluşu dəqiq müəyyən edilməmişdir. Bu məqam tədqiqatın dürüst şəkildə qeyd edilməli mühüm məhdudiyyətidir. GC-IMS güclü barmaq izi analizi versə də, bütün siqnalların quruluşunu dəqiq müəyyən etmək həmişə mümkün deyil. Buna görə naməlum markerlərin gələcəkdə daha qabaqcıl texnikalarla müəyyən edilməsi lazımdır.

Fingerprint analizində DBJ və XBJ arasında hansı birləşmələrin nisbi olaraq daha yüksək olduğu ətraflı araşdırılmışdır. DBJ-də 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate və bəzi müəyyən edilməmiş birləşmələrin daha yüksək olduğu bildirilmişdir. Bundan əlavə borneol-M siqnalı DBJ-də XBJ ilə müqayisədə daha yüksək olmuşdur. Buna qarşılıq XBJ-də alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool və sabinene hydrate kimi terpenoid xarakterli birləşmələrin bir çox forması daha yüksək siqnal göstərmişdir.

Bu nəticələr aroma kimyası baxımından vacibdir. Terpenoidlər bitki çaylarının çiçəkvari, otvari, qatranabənzər, təravətləndirici, ədviyyatvari və ya dərmanabənzər qoxularına töhfə verə bilən geniş birləşmə ailəsidir. Xrizantem çaylarında xarakterik aromanın böyük ölçüdə terpenoidlər və aldehidlər kimi uçucu birləşmələrlə əlaqəli olması gözlənilir. Tədqiqatda GC-IMS və elektron burun nəticələrinin bir-birini dəstəkləməsi sensorların aşkar etdiyi qoxu fərqlərinin kimyəvi əsasının olduğunu göstərir.

GC-IMS məlumatları ilə aparılan PCA analizində birinci əsas komponent %63,6, ikinci əsas komponent %28,8 töhfə vermişdir. Ümumi izah nisbəti %92,4-dür. Bu kifayət qədər yüksək nisbətdir və GC-IMS uçucu birləşmə məlumatlarının DBJ ilə XBJ ayrımını güclü şəkildə təmsil etdiyini göstərir. OPLS-DA skor qrafikində DBJ və XBJ nümunələri iki aydın qrupa ayrılmışdır. Qruplar arasında sahəvi üst-üstə düşmə müşahidə edilməmişdir. XBJ qrupu daxilində müəyyən dəyişkənlik olmuş; tədqiqat bunu məhsul yığımı vaxtı və emal texnikaları kimi amillərlə əlaqəli ola biləcək vəziyyət kimi müzakirə etmişdir.

OPLS-DA analizində VIP dəyəri 1-dən böyük olan 28 uçucu birləşmə/siqnal marker kimi seçilmişdir. Ən yüksək VIP skorlarından bəziləri bunlardır: (R)-alpha-pinene-T 3,49745; Compound 16 3,37239; beta-pinene-P 2,48692; alpha-phellandrene-D 2,47627; (E,E)-2,4-octadienal-D 2,42856; 1,8-cineole-D 2,38623; longifolene 2,19984; d-camphor-D 2,05218; methyl 2-methoxybenzoate 2,00524; (Z)-sabinene hydrate-M 1,80307; linalool-M 1,72702; gamma-terpinene-M 1,59664; alpha-terpineol-D 1,57303; bornyl acetate-M 1,39957; borneol-D 1,34498; benzoic acid 1,26304 və isopulegyl acetate 1,26024.

Bu siyahı Boju keyfiyyəti üçün yalnız bir birləşməyə baxmağın kifayət etmədiyini göstərir. Aroma fərqi bir çox uçucu birləşmənin birlikdə yaratdığı kimyəvi barmaq izi ilə üzə çıxır. Bəzi birləşmələr DBJ-də, bəziləri XBJ-də daha yüksək ola bilər. Buna görə keyfiyyət ayrımı üçün tək marker əvəzinə çoxmarkerli panel daha mənalıdır.

Tədqiqatın istilik xəritəsi bu 28 uçucu markerin DBJ və XBJ nümunələri arasında fərqli intensivlik nümunələri yaratdığını göstərir. İstilik xəritəsində qırmızı tonlar daha yüksək, mavi tonlar isə daha aşağı nisbi siqnalları ifadə edir. DBJ və XBJ nümunələri bu marker dəstinə görə fərqli klasterləşmə davranışı göstərir. Beləliklə GC-IMS yalnız birləşmə siyahısı yaratmamış, eyni zamanda kommersiya məhsullarını ayırd etmək üçün vizual və statistik təsnifat əsası təmin etmişdir.

Bu tədqiqatın gündəlik həyatla əlaqəsi olduqca konkretdir. Bitki çayı alan istehlakçı eyni bitkinin müxtəlif kommersiya formaları arasında aroma, dad və keyfiyyət fərqini hiss edə bilər, lakin bu fərqin səbəbini izah edə bilməz. Bu tədqiqat belə bir fərqin elektron sensorlar və uçucu birləşmə analizi ilə obyektiv olaraq ölçülə biləcəyini göstərir. Keyfiyyətə nəzarət baxımından bu, bazardakı məhsulların təsnifatı, etiket düzgünlüyü, kommersiya standartlaşdırılması və istehlakçı etimadı üçün dəyərlidir.

Keçmişdə bitki məhsullarının keyfiyyəti əsasən morfologiya, rəng, qoxu, təcrübəli mütəxəssis qiymətləndirməsi və bəzi əsas kimyəvi tərkib analizləri ilə müəyyən edilmişdir. Bu gün isə qida və bitki məhsulları bazarında daha sürətli, obyektiv və çoxdəyişənli analiz sistemlərinə ehtiyac vardır. Elektron burun, elektron dil və GC-IMS kimi üsullar bu ehtiyaca cavab verə biləcək müasir alətlər təqdim edir. Gələcəkdə bu yanaşma yalnız Boju üçün deyil, zəfəran, zəncəfil, sitrus qabığı, jenşen, dərman göbələkləri və digər yüksək dəyərli bitki məhsullarında keyfiyyətə nəzarət və mənşə doğrulaması üçün də istifadə oluna bilər.

Lakin tədqiqatın sərhədləri də aydın görünməlidir. Birincisi, tədqiqat ekspert rəyindən keçməmiş preprintdir. İkincisi, nümunələr iki kommersiya Boju qrupundan və hər biri üçün üç müstəqil partiyadan ibarətdir; daha geniş coğrafi nümunə, müxtəlif məhsul yığımı illəri, müxtəlif emal şəraiti və müxtəlif saxlanma müddətləri qiymətləndirilməmişdir. Üçüncüsü, GC-IMS ilə müəyyən edilmiş bəzi mühüm siqnalların kimyəvi quruluşu hələ də məlum deyil. Dördüncüsü, tədqiqat elektron sensor məlumatları ilə güclü ayrım göstərsə də, təlim keçmiş insan sensor paneli ilə əhatəli istehlakçı qavrayışı doğrulaması təqdim etmir.

Tədqiqatın dediyi budur: DBJ və XBJ elektron burun, elektron dil və GC-IMS məlumatları ilə aydın şəkildə fərqləndirilə bilir; aroma ayrımında aromatik/kükürdlü uçucular və xüsusilə terpenoid markerlər ön plana çıxır; dad ayrımında DBJ-nin yüngül duzluluq, daha güclü umami və davamlı acı dad sonrası xarakteri nəzərəçarpacaqdır; GC-IMS 125 siqnal və 66 annotasiya edilmiş birləşmə əsasında iki kommersiya Boju forması üçün güclü uçucu birləşmə barmaq izi təmin edir.

Tədqiqatın demədiyi isə budur: bu analizlər Boju-nun tibbi təsirlərini sübut etmir; DBJ və ya XBJ-nin sağlamlıq baxımından daha üstün olduğunu göstərmir; bazardakı bütün Boju məhsullarının yalnız bu iki nümunə qrupu əsasında qəti təsnif edilə biləcəyinə zəmanət vermir. Tədqiqat əsasən aroma, dad və kimyəvi keyfiyyət ayrımı üçün analitik üsul və elmi məlumat təqdim edir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

Tədqiqatın üsulu Boju xrizantem çayının iki kommersiya forması olan DBJ və XBJ-ni üç səviyyədə araşdırmağa əsaslanır: elektron burun ilə qoxu profili, elektron dil ilə dad profili və GC-IMS ilə uçucu birləşmə barmaq izi. Bu məlumatlar PCA və OPLS-DA kimi kemometrik üsullarla qiymətləndirilmişdir.

Nümunə materialı:

Elektron burun üsulu:

Elektron burun nəticələri:

• W1W və W2W sensorları ən yüksək cavabları vermişdir.
• W5S sensoru da nəzərəçarpacaq cavab göstərmişdir.
• DBJ-də W1W və W2W cavabları XBJ ilə müqayisədə daha yüksək olmuşdur.
• Bu nəticə aromatik birləşmələr və kükürd tərkibli uçucuların iki nümunə qrupunun qoxu ayrımında təsirli ola biləcəyini göstərir.
• Elektron burun PCA analizində PC1 %56,1, PC2 %25,6 töhfə vermişdir.
• Ümumi izah nisbəti %81,7-dir.
• OPLS-DA modeli DBJ və XBJ-ni iki ayrı qrup kimi ayırmışdır.
• W2W sensoru VIP dəyəri baxımından ayırd edici dəyişən kimi ön plana çıxmışdır.
• 200 permutasiyalı test modelin həddindən artıq uyğunlaşma göstərmədiyini dəstəkləmişdir.

Elektron dil üsulu:

Elektron dil nəticələri:

• Hər iki nümunədə acılıq, umami, zənginlik və şirinlik cavabları yüksəkdir.
• Turşuluq cavabı -13 istinad nöqtəsinin altında qaldığı üçün mənalı şərhdə istifadə edilməmişdir.
• XBJ duzluluq cavabı -7,48-dir; bu dəyər -6 dad sıfır nöqtəsinin altında olduğu üçün duzluluq yoxdur və ya çox zəifdir kimi qiymətləndirilmişdir.
• DBJ duzluluq cavabı -4,34-dür; bu dəyər DBJ-də yüngül duzluluq hissinin olduğunu göstərir.
• DBJ-də acı dad sonrası, umami, zənginlik və duzluluq XBJ ilə müqayisədə daha yüksəkdir.
• Elektron dil PCA analizində PC1 %63,4, PC2 %19,1 töhfə vermişdir.
• Ümumi izah nisbəti %82,5-dir.
• OPLS-DA modeli DBJ və XBJ-ni dad profilinə görə ayırmışdır.

Elektron dil VIP skorları:

GC-IMS üsulu:

GC-IMS ümumi nəticələri:

Fingerprint analizində önə çıxan fərqlər:

• DBJ-də 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate və bəzi müəyyən edilməmiş birləşmələrin siqnalları XBJ ilə müqayisədə daha yüksəkdir.
• DBJ-də borneol-M siqnalı XBJ ilə müqayisədə daha yüksəkdir.
• XBJ-də alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool və sabinene hydrate kimi bir çox terpenoid siqnal DBJ ilə müqayisədə daha yüksəkdir.
• XBJ-də isobutyl isobutyrate, (E)-2-heptenal, furfural, 2-butylfuran, methyl pentanoate, longifolene və bəzi digər birləşmələrin nisbi bolluğu da DBJ-dən yüksək olmuşdur.

GC-IMS kemometrik analiz nəticələri:

• GC-IMS PCA analizində PC1 %63,6, PC2 %28,8 töhfə vermişdir.
• Ümumi izah nisbəti %92,4-dür.
• OPLS-DA skor qrafikində DBJ və XBJ aydın şəkildə iki ayrı qrupa ayrılmışdır.
• XBJ qrupu daxilində müəyyən nümunədaxili dəyişkənlik müşahidə edilmiş; bunun məhsul yığımı vaxtı və emal şəraiti kimi amillərdən qaynaqlana biləcəyi müzakirə edilmişdir.
• VIP>1 meyarına görə 28 uçucu birləşmə/siqnal ayırd edici marker kimi müəyyən edilmişdir.
• 200 permutasiyalı test OPLS-DA modelinin həddindən artıq uyğunlaşma göstərmədiyini dəstəkləmişdir.

GC-IMS ilə müəyyən edilmiş 28 ayırd edici uçucu marker:

Cədvəldə bəzi müəyyən edilməmiş siqnalların hamısı ayrı-ayrılıqda göstərilməmişdir; tədqiqatda 6, 7, 14, 15, 16 və 17 nömrəli bəzi markerlərin dəqiq quruluşlarının gələcəkdə aydınlaşdırılmalı olduğu xüsusilə vurğulanmışdır.

Şəkil və qrafiklərin mənası:

• Elektron burun radar qrafiki, DBJ və XBJ-nin xüsusilə W1W və W2W sensor cavablarında ayrıldığını göstərir. Bu, aroma fərqində kükürdlü və aromatik uçucuların rol oynaya biləcəyini dəstəkləyir.
• Elektron burun PCA və OPLS-DA qrafikləri, sensor məlumatlarının iki kommersiya Boju formasını ayrı klasterlərə ayıra bildiyini göstərir.
• Elektron dil radar qrafiki, iki nümunənin acılıq, umami, zənginlik və şirinlik xarakterlərini; DBJ-nin isə daha aydın duzluluq, umami və acı dad sonrası xüsusiyyətini göstərir.
• Elektron dil VIP qrafiki, duzluluq, umami və acı dad sonrası kimi dəyişənlərin dad ayrımına töhfə verdiyini göstərir.
• GC-IMS üçölçülü və ikiölçülü spektrləri, DBJ və XBJ-nin uçucu birləşmə xəritələrində fərqli intensivlik sahələri yaratdığını ortaya qoyur.
• GC-IMS fərq qrafiki, bir nümunədə daha yüksək və ya daha aşağı olan uçucu siqnalları rənglərlə göstərərək iki qrup arasındakı kimyəvi ayrımı görünən edir.
• Fingerprint qrafiki, hər nümunənin bütün uçucu siqnal nümunəsini yan-yana müqayisə edir və hansı birləşmələrin DBJ və ya XBJ-də daha dominant olduğunu göstərir.
• GC-IMS PCA və OPLS-DA qrafikləri, uçucu birləşmə məlumatlarının iki kommersiya nümunəsini çox güclü şəkildə ayırdığını göstərir.
• 28 marker istilik xəritəsi, ayırd edici uçucu birləşmələrin DBJ və XBJ-də fərqli bolluq nümunələri yaratdığını vizual olaraq ümumiləşdirir.

Ümumi texniki nəticə: Elektron burun, elektron dil və GC-IMS məlumatları birlikdə istifadə edildikdə DBJ və XBJ-nin aroma və dad profilləri etibarlı şəkildə fərqləndirilə bilir. Elektron burun qoxu profilindəki ümumi sensor fərqini, elektron dil dad ayrımını, GC-IMS isə bu fərqlərin uçucu birləşmə əsasını göstərir. Kemometrik analizlər bu çoxölçülü məlumatı təsnif edilə bilən keyfiyyət göstəricilərinə çevirmişdir.

Mənbə və Metod Qeydi

Bu məqalə Xiao-su Xiang, Yun-yun Sun, Jun-shan Gao, Da-hui Li və Qing-shan Yang tərəfindən hazırlanmış “Flavor profiling and quality discrimination of commercial ‘Boju’ (Chrysanthemum morifolium) using GC-IMS coupled with chemometrics” başlıqlı tədqiqata əsasən hazırlanmışdır. Tədqiqat kommersiya Boju xrizantem çayının iki forması olan DBJ və XBJ-nin aroma, dad və uçucu birləşmə profillərini müqayisə edir.

Mənbə növü SSRN-də əlçatan edilmiş preprint tədqiqat məqaləsidir. Mətndə açıq şəkildə “This preprint research paper has not been peer reviewed” ifadəsi yer aldığı üçün tədqiqat ekspert rəyindən keçməmişdir. Buna görə nəticələr yekun ekspert rəyli nəşr kimi deyil, kommersiya Boju nümunələri üzərində aparılmış çoxsensorlu və GC-IMS əsaslı preprint tədqiqat məlumatları kimi qiymətləndirilməlidir.

Bu məzmun tədqiqatda verilən nümunə məlumatları, elektron burun sensor cavabları, elektron dil dad profili, GC-IMS uçucu birləşmə spektrləri, fingerprint analizi, PCA, OPLS-DA, VIP skorları, permutasiya testləri, 28 ayırd edici marker və müzakirə nəticələrinə əsasən hazırlanmışdır. PDF-də olmayan sağlamlıq təsiri, klinik fayda, müalicəvi üstünlük, istehlakçı seçimi zəmanəti və ya kommersiya dəyəri zəmanəti kimi iddialar əlavə edilməmişdir.

Tədqiqatda birbaşa riyazi formul təqdim edilməmişdir. İstifadə olunan PCA, OPLS-DA və VIP kimi kemometrik anlayışlar çoxdəyişənli məlumat quruluşunu təsnif etmək və hansı sensor və ya uçucu birləşmələrin ayrımda mühüm olduğunu müəyyən etmək üçün tətbiq edilmişdir. Bu məqalədə bu üsullar tədqiqatın verdiyi nəticələr və rəqəmsal töhfə nisbətləri əsasında izah edilmişdir.

Tədqiqatın mühüm məhdudiyyətləri vardır. Araşdırma ekspert rəyindən keçməmişdir. Nümunələr iki kommersiya Boju forması və hər biri üçün üç partiya ilə məhduddur. Müxtəlif istehsal illəri, müxtəlif saxlanma şəraiti, müxtəlif emal üsulları və daha geniş bazar nümunələri ayrıca sınaqdan keçirilməmişdir. GC-IMS ilə müəyyən edilmiş bəzi mühüm markerlərin kimyəvi quruluşu dəqiq müəyyən edilməmişdir. Bundan əlavə tədqiqat təlim keçmiş insan sensor paneli ilə əhatəli istehlakçı qavrayışı doğrulaması təqdim etmir.

Buna görə tədqiqat DBJ və XBJ ayrımı üçün güclü analitik keyfiyyət qiymətləndirmə strategiyası təqdim edir; lakin daha dəqiq keyfiyyət standartı hazırlamaq üçün daha geniş nümunəli, çoxillik, insan sensor paneli ilə dəstəklənən və naməlum markerləri qabaqcıl kütlə spektrometriyası ilə müəyyən edən tədqiqatlara ehtiyac vardır.