Bu tədqiqat müxtəlif yarpaq rənglərinə malik üç Camellia sinensis kultivarından eyni standart emal ardıcıllığı ilə istehsal edilən yastı yaşıl çayların sensor və kimyəvi profillərini müqayisə edən qida metabolomikası tədqiqatıdır. Yaşıl yarpaqlı Fuding Dabai Tea (FDDB), sarı yarpaqlı Zhonghuang No. 2 (ZH2) və bənövşəyi yarpaqlı Zijuan (ZJ) istifadə edilmiş; çaylar sensor panel, rəng ölçümü, UPLC-ESI-MS/MS əsaslı geniş hədəfli metabolomika, qaz xromatoqrafiyalı elektron burun (GC-E-nose), headspace bərk fazalı mikroekstraksiya–qaz xromatoqrafiyası–kütlə spektrometriyası (HS-SPME-GC-MS), PCA, OPLS-DA və nisbi qoxu aktivliyi dəyəri (rOAV) ilə xarakterizə edilmişdir.

Sensor nəticələr üç çayın nəzərəçarpacaq dərəcədə fərqli profillər yaratdığını göstərmişdir. ZH2 ən yüksək umami və təravət qavrayışını və ən aşağı acılığı göstərmişdir. FDDB ən yüksək şirin son dad dəyərinə malik olmuşdur. ZJ isə ən yüksək büzücülük və acılıq, ən aşağı umami və eyni zamanda ən güclü çiçəkvari və meyvəvari aroma profilini göstərmişdir.

UPLC-MS/MS əsaslı geniş hədəfli metabolomik analiz cəmi 2050 uçucu olmayan metabolit müəyyən etmişdir. Əsas siniflər flavonoidlər (%23,56), fenolik turşular (%15,27), amin turşuları və törəmələri (%10,44) və lipidlərdir (%8,88). Mənbə nəticələrinə görə ZH2-də amin turşuları və törəmələri daha nəzərəçarpacaq dərəcədə toplanmış və bu hal təravətli/umami xarakteri ilə əlaqələndirilmişdir. ZJ-də flavonoidlər, fenolik turşular və nukleotidlər daha yüksək səviyyələrdə aşkar edilmiş; bunlar ZJ-nin güclü acılıq və büzücülük profili ilə birlikdə qiymətləndirilmişdir.

HS-SPME-GC-MS analizində 1100 uçucu birləşmə aşkar edilmişdir. Uçucu birləşmələrin əsas sinifləri terpenoidlər (%21,66), efirlər (%15,65), ketonlar (%12,10), heterosiklik birləşmələr (%10,83) və aldehidlər (%7,10) kimi bildirilmişdir. Bununla belə, 1100 birləşmənin hamısı sensor baxımdan eyni dərəcədə mühüm deyil. Mənbədə istifadə olunan rOAV meyarına görə FDDB-də 94, ZH2-də 75 və ZJ-də 90 birləşmə əsas aroma-aktiv birləşmə kimi təsnif edilmişdir.

Tədqiqatın mühüm şərh məhdudiyyəti hər yarpaq rəngi üçün yalnız bir kultivardan istifadə edilməsidir. Buna görə tədqiqat FDDB, ZH2 və ZJ arasında güclü kimyəvi və sensor fərqlərin olduğunu göstərir; lakin yarpaq rəngini kultivar/genotip təsirindən müstəqil səbəb dəyişəni kimi təcrid etmir. “Bənövşəyi rəng aromanı birbaşa yaradır” və ya “sarı rəng umamini təkbaşına artırır” kimi nəticələr bu təcrübə dizaynından çıxarıla bilməz.

Mənbədə bəzi ədədi uyğunsuzluqlar mövcuddur. Uçucu olmayan metabolit PCA-sı və uçucu metabolit PCA-sı üçün mətndə verilən PC1/PC2 nisbətləri ilə müvafiq şəkillərdə yazılmış nisbətlər eyni deyil. Bundan əlavə, uçucu olmayan diferensial metabolit sayları nəticələr mətni ilə məqalənin nəticə paraqrafında uyğun gəlmir. Bu fərqlər Verianla tərəfindən səssizcə düzəldilməmiş və müvafiq bölmələrdə açıq şəkildə göstərilmişdir.

Tədqiqatın əsas problemi nədir?

Çay yarpağının rəngi yalnız vizual xüsusiyyət deyil. Müxtəlif çay kultivarlarında yarpaq rəngi; piqment metabolizmi, amin turşuları, flavonoidlər, fenolik maddələr və digər metabolitlərlə birlikdə dəyişə bilər. Bu komponentlərin bir hissəsi çayın dadına, bir hissəsi aromasına, bir hissəsi isə dəmləmənin rənginə töhfə verə bilər.

Lakin müxtəlif rəngli çay kultivarlarını müqayisə edərkən iki məsələni bir-birindən ayırmaq lazımdır: birincisi, yarpaq rəngi ilə yanaşı müşahidə olunan metabolik fərqlər; ikincisi isə kultivarın genetik quruluşuna xas fərqlərdir. Bu tədqiqat üç fərqli rəng fenotipinə malik üç kultivarı eyni yaşıl çay prosesinə daxil edərək son məhsulların sensor və kimyəvi profillərini müqayisə etmişdir.

Bu Tədqiqat Yarpaq Rənginin Təkbaşına Çay Keyfiyyətini Müəyyən Etdiyini Sübut Edirmi?

Xeyr. Tədqiqatda yaşıl rəng üçün yalnız FDDB, sarı rəng üçün yalnız ZH2 və bənövşəyi rəng üçün yalnız ZJ istifadə edildiyinə görə “rəng” ilə “kultivar/genotip” təcrübə dizaynında bir-birindən ayrılmır. Nəticələr bu üç kultivarın eyni yaşıl çay emalı şəraitində fərqli metabolit, aroma, dad və rəng profilləri yaratdığını güclü şəkildə göstərir; lakin yarpaq rənginin digər genetik fərqlərdən müstəqil səbəb təsirini təkbaşına sübut etmir.

Müqayisə edilən üç kultivar

Təzə yarpaqlar “bir tumurcuq + bir yarpaq” standartında, 2024-cü ilin yazında Çinin Sichuan əyalətinin Guangyuan City şəhərində Gaoyangbifeng Tea Co., Ltd. sahəsindən yığılmışdır.

Üç kultivar eyni şəkildə necə emal edildi?

Üç kultivarın hamısı yastı formalı yaşıl çaya çevrilmiş və eyni ümumi proses tətbiq edilmişdir. Bu standartlaşdırma vacibdir; çünki tədqiqatçıların məqsədi müxtəlif emal üsullarını deyil, müxtəlif kultivarların eyni emal altında yaratdığı keyfiyyət profillərini müqayisə etməkdir.

Soldurma mərhələsi

Təzə yarpaqlar günəşli günlərdə toplanmış və yaxşı havalandırılan qapalı mühitdə təbii şəkildə soldurulmuşdur. Soldurma yarpaqlarda solma, toxumanın yumşalması, rəngin tündləşməsi, nəmlik miqdarının %68–72 səviyyəsinə çatması və otvari qoxunun daha təravətli qoxuya çevrilməsi müşahidə edilənə qədər təxminən 5–8 saat davam etdirilmişdir.

Soldurma yalnız çayın suyunu azaldan mərhələ kimi düşünülməməlidir. O, yarpağın mexaniki xüsusiyyətlərini və sonrakı istilik/formalaşdırma prosesinə verdiyi cavabı da dəyişdirir. Bununla belə, mövcud tədqiqat soldurma zamanı metabolitlərin zaman üzrə kinetikasını ayrıca ölçməmişdir; üç kultivara eyni proses tətbiq edilmişdir.

Fiksasiya və formalaşdırma

Soldurulmuş yarpaqlar 240 °C-də tavada qızdırılmışdır. Mənbə yarpaqlar solduqca və yarpaq saplaqları yumşaldıqca təzyiqin hər 30 saniyədən bir tədricən artırıldığını bildirir.

Daha sonra yarpaqlar düz dibli wok içində yastı formaya salınmışdır. İlkin wok temperaturu 110 °C olaraq təyin edilmiş və 15 dəqiqə saxlanılmışdır.

Mənbə mətni bu mərhələdə “humidity was maintained between 20%” ifadəsindən istifadə edir. İfadənin ingilis dilindəki quruluşu intervalı və ya yuxarı/aşağı həddi tam açıqlamadığı üçün Verianla burada “%20-dən aşağı”, “%20 ətrafında” və ya başqa bir dəyər uydurmur.

Son mərhələdə wok temperaturu 90 °C-yə təyin edilmiş və yarpaqların nəmlik miqdarı %5–6-ya düşənədək qızdırma davam etdirilmişdir.

Sensor panel necə qurulmuşdur?

Sensor qiymətləndirmə Çin standartı GB/T 23776-2018-ə əsasən aparılmışdır. Panel 10 nəfərdən ibarət olmuşdur: 6 kişi və 4 qadın; orta yaş 30 olaraq verilmişdir.

Quru çayın görünüşünü qiymətləndirmək üçün hər nümunədən 200 g ağ kvadrat boşqaba yerləşdirilmişdir. Dəmləmə qiymətləndirməsində isə 3 g çay ağ çini fincanda 150 mL qaynar su ilə hazırlanmış və 4 dəqiqə dəmlənmişdir. Dəmləmə daha sonra çini kasaya süzülmüş; dəmləmənin rəngi, aroma və dad qiymətləndirilmişdir.

Aroma və dad xüsusiyyətlərinin intensivliyi 0–10 şkalasında qiymətləndirilmişdir. Sıfır müvafiq xüsusiyyətin hiss edilməməsini, 10 isə güclü hiss edilməsini ifadə edir. Məqalənin radar qrafiklərində təravət, acılıq, büzücülük, umami, şirin son dad; aroma tərəfində isə təravətli, çiçəkvari, meyvəvari, ətirli və qovrulmuş kimi xüsusiyyətlər müqayisə edilir.

Sensor nəticələr

ZH2: Ən yüksək umami və təravət qavrayışını göstərmiş, üç çay arasında ən aşağı acılıq ZH2-də bildirilmişdir.

FDDB: Ən yüksək şirin son dad dəyərinə malik olmuşdur.

ZJ: Ən yüksək büzücülük və acılıq, ən aşağı umami və eyni zamanda ən nəzərəçarpacaq çiçəkvari və meyvəvari aroma ZJ-də müşahidə edilmişdir.

Müəlliflər üç çayın quru görünüş, dəmləmə və dəmlənmiş yarpaq xüsusiyyətlərinin bir-birindən ayrıldığını və hər üç kultivarın yaşıl çay emalı baxımından uyğun keyfiyyət göstərdiyini şərh etmişdir.

L*a*b* rəng sistemi nəyi ölçür?

CIE L*a*b* sistemi rəngləri üç ox üzrə ifadə edir:

• L*: açıqlıq oxudur. 0 qaraya, 100 ağa yaxınlaşır.
• a*: qırmızı–yaşıl oxudur. Müsbət dəyər qırmızıya, mənfi dəyər yaşıla yönəlir.
• b*: sarı–mavi oxudur. Müsbət dəyər sarıya, mənfi dəyər maviyə yönəlir.

Ölçmə CM-5 kolorimetr və D65 işıq mənbəyi ilə aparılmış, hər nümunə üç dəfə ölçülmüşdür.

Mənbə daxilində ölçmə obyektinin qeyri-müəyyənliyi: Metod bölməsi “dry tea leaves” ifadəsini istifadə etdiyi halda, nəticələr bölməsi və Şəkil 1D eyni L*a*b* məlumatlarını çay dəmləməsinin rəngi kimi təqdim edir. Aşağıdakı cədvəl buna görə “Şəkil 1D-də dəmləmənin rəngi kimi təqdim olunan dəyərlər” şəklində etiketlənmişdir.

Eyni sütundakı fərqli üstsimvol hərfləri mənbə Şəkil 1 açıqlamasına görə \(p<0.05\) səviyyəsində əhəmiyyətli fərqi göstərir. FDDB ən yüksək L* dəyərinə, ZH2 ən mənfi a* dəyərinə və ən yüksək b* dəyərinə malikdir. Buna görə mənbə ZH2 dəmləməsini daha nəzərəçarpacaq yaşıl/sarı rəng xüsusiyyətləri, FDDB-ni isə daha yüksək açıqlıq ilə əlaqələndirmişdir.

Metabolomika nədir və burada hansı məqsədlə istifadə edilmişdir?

Metabolomika bioloji nümunədə olan çoxsaylı kiçik molekulların eyni analitik çərçivədə ölçülməsi və nümunələr arasındakı metabolik fərqlərin müqayisə edilməsidir. Bu tədqiqatda uçucu olmayan birləşmələr UPLC-ESI-MS/MS əsaslı geniş hədəfli metabolomika ilə, uçucu aroma komponentləri isə HS-SPME-GC-MS ilə araşdırılmışdır.

Bu iki analitik səviyyə fərqli suallara cavab verir. Uçucu olmayan metabolitlər xüsusilə dad, ağız hissi və kimyəvi tərkiblə əlaqəlidir. Uçucu birləşmələr isə aroma əmələ gəlməsinə töhfə verən, qaz fazasına keçə bilən maddələri əhatə edir.

2050 uçucu olmayan metabolit necə analiz edildi?

Çay nümunələri əvvəlcə vakuumlu donduraraq qurutma cihazında qurudulmuş, sonra MM 400 üyüdücüdə 30 Hz tezlikdə üyüdülmüşdür.

Hər nümunədən 50 mg toz götürülmüş və −20 °C-də əvvəlcədən soyudulmuş 1,2 mL %70 sulu metanol ilə qarışdırılmışdır. Ekstraksiya 4 °C-də 3 saat davam etmiş və nümunə hər 30 dəqiqədən bir vortekslənmişdir.

Ekstraksiyadan sonra nümunə 12.000 rpm-də 3 dəqiqə sentrifuqalaşdırılmış, üst faza 0,22 µm məsaməli membrandan keçirilmiş və UPLC-ESI-MS/MS analizinə götürülmüşdür.

Kəmiyyət ölçməsində multiple reaction monitoring (MRM) istifadə edilmişdir. MRM kütlə spektrometriyasında seçilmiş prekursor ion → məhsul ion keçidlərinin izlənməsi ilə hədəf metabolitlərin daha selektiv ölçülməsinə imkan verən ölçmə rejimidir.

Mənbə əsas PDF-də bütün Q1/Q3 ion cütlərini vermir; onların Supplementary Table S1-də yerləşdiyini bildirir. Yüklənmiş əsas PDF-də Supplementary Table S1 olmadığı üçün Verianla bu ion cütlərini uydurmur.

Uçucu olmayan metabolitlərin sinifləri

PCA nəyi göstərir?

Əsas komponentlər analizi (principal component analysis, PCA) çoxsaylı dəyişənlərdən ibarət məlumat dəstindəki ortaq variasiyanı daha az sayda birləşik oxa endirir. PCA nəzarətsizdir; yəni nümunələrin FDDB, ZH2 və ya ZJ olması barədə məlumat modelə qrup ayrımını öyrətmək üçün istifadə edilmir.

Üç qrupun PCA məkanında bir-birindən ayrılması ölçülmüş metabolit profillərinin çoxdəyişənli baxımdan fərqli olduğunu göstərir. Lakin PCA oxlarında ayrılma təkbaşına hansı metabolitin sensor fərqin “səbəbi” olduğunu göstərmir.

Mənbə daxilində PCA uyğunsuzluğu: Uçucu olmayan metabolitlər üçün nəticələr mətni PC1 = %37,35 və PC2 = %25,88 yazdığı halda mənbə Şəkil 2B-nin oxlarında PC1 = %44,66 və PC2 = %25,41 görünür. Bu iki məlumat dəstindən hansının son düzgün dəyər olduğu əsas PDF-də açıqlanmamışdır.

OPLS-DA nə edir?

Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis (OPLS-DA) qrup məlumatından istifadə edərək nümunə qruplarını ayıran nəzarətli çoxdəyişənli üsuldur. PCA-dan fərqli olaraq OPLS-DA-nın məqsədi məlumatdakı ümumi variasiyanı göstərməkdən çox siniflər arasındakı ayrımı izah edən dəyişənləri vurğulamaqdır.

Nəzarətli modellər məlumata həddindən artıq uyğunlaşa bildiyinə görə mənbə 200 permutasiya testi tətbiq etmişdir. Məqalə Supplementary Figure S3-ə əsaslanaraq Q² dəyərlərinin 0,9-u keçdiyini və \(p<0.05\) olduğunu; bunun yüksək etibarlılıq və həddindən artıq uyğunlaşmanın olmaması kimi şərh edildiyini bildirir. Supplementary Figure S3 yüklənmiş əsas PDF-in daxilində olmadığı üçün Verianla permutasiya əyrilərini müstəqil şəkildə yenidən qiymətləndirmir.

VIP və Log2FC hədləri nə deməkdir?

İki qrup arasındakı diferensial uçucu olmayan metabolitlərin seçilməsində iki şərt birlikdə istifadə edilmişdir:

• \(\mathrm{VIP}\geq1\)
• \(|\log_2FC|\geq1\)

VIP (Variable Importance in Projection) OPLS-DA modelində dəyişənin qrupların ayrılmasına töhfəsinin ümumiləşdirilmiş ölçüsüdür. VIP ≥ 1 metabolitin model baxımından nisbətən mühüm olduğunu göstərən seçim həddidir; bioloji mexanizmin sübut edildiyi mənasına gəlmir.

Mənbə Log2FC tənliyini açıq şəkildə çap etmir. İstifadə olunan hədd dəyərinin riyazi mənasını öyrətmək üçün aşağıdakı standart tərif yalnız konseptual izah kimi verilir:

\[ \log_2FC=\log_2\left(\frac{X_2}{X_1}\right) \]

\(X_2/X_1\): iki qrup arasındakı bolluq nisbətidir.

\(\log_2FC=+1\): ikinci qrupdakı dəyərin birinci qrupa nisbətən 2 dəfə olması deməkdir.

\(\log_2FC=-1\): ikinci qrupdakı dəyərin birinci qrupun yarısı olması deməkdir.

Beləliklə, \(|\log_2FC|\geq1\) ən az ikiqat artım və ya ən az ikiqat azalma böyüklüyünə uyğun gəlir. Bu tənlik tədqiqatın yeni nəticəsi deyil; mənbədə istifadə olunan Log2FC seçim meyarının riyazi izahıdır.

Uçucu olmayan diferensial metabolitlər

Mənbənin nəticələr bölməsindəki Figure 3C açıqlaması və mətnə görə:

Üç müqayisənin Venn analizində 123 metabolitin diferensial siyahıların ortaq kəsişməsində olduğu bildirilir. Bu, “123 metabolit hər üç çayda da var” demək deyil; Venn diaqramı diferensial metabolit dəstlərinin kəsişməsini göstərir.

Mənbə daxilində ədədi uyğunsuzluq: Məqalənin nəticə paraqrafı eyni müqayisələr üçün müvafiq olaraq 902, 895 və 1180 diferensial metabolit bildirir. Bu dəyərlər 3.2.2 bölməsindəki 360, 555 və 639 rəqəmləri ilə eyni deyil. Əsas PDF bu fərqin səbəbini açıqlamır. Buna görə Verianla əsas nəticə cədvəlində Figure 3C ilə birbaşa uyğun olan 360/555/639 rəqəmlərindən istifadə edir, nəticə paraqrafındakı 902/895/1180 dəyərlərini isə ayrıca mənbə uyğunsuzluğu kimi qoruyur.

ZH2-nin təravətli və umami dadı ilə hansı birləşmələr əlaqələndirilmişdir?

Mənbə ZH2-də 18 fərqləndirici amin turşusunun toplanmasını daha güclü umami və şirin/təravətli dad profili ilə əlaqələndirir. Nümunə kimi L-arginine, L-glutamic acid və cycloleucine adları verilir.

Bu əlaqə kimyəvi profil ilə sensor müşahidənin uyğun olduğunu göstərir; lakin tədqiqat ayrı-ayrı amin turşularını saf şəkildə əlavə edib çıxararaq səbəb yönlü sensor təsdiqləmə aparmamışdır. Buna görə “18 amin turşusu ZH2-nin bütün umamisini təkbaşına yaradır” nəticəsi çıxarılmamalıdır.

ZJ-nin acılığı və büzücülüyü hansı metabolitlərlə əlaqələndirilmişdir?

ZJ daha yüksək flavonoid, fenolik turşu və nukleotid toplanması göstərmişdir. Mənbə xüsusilə beş fenolik turşunun və dörd flavonoidin ZJ-nin daha nəzərəçarpacaq acı və büzücü profilində rol oynaya biləcəyini bildirir.

Nümunə kimi (1′R,3R,5R,8′S)-dihydrophaseic acid-O-β-D-glucoside və cyanidin 3-xyloside adları verilir.

Tədqiqatın Metodu və Nəticələri

GC-E-nose nədir?

Tədqiqatda istifadə olunan GC-E-nose uçucu maddələri əvvəlcə qaz xromatoqrafiyası kolonlarında sürətlə ayıran və sonra alov ionlaşma detektorları ilə nümunələrin uçucu “barmaq izini” müqayisə etməyə yarayan sistemdir. Klassik metal oksid sensorlu elektron burundan fərqli olaraq burada iki xromatoqrafik kolon istifadə edilmişdir.

Hər nümunədən 0,5 g götürülmüş, 20 mL qapalı şüşə vial daxilinə qoyulmuş və analizdən əvvəl 65 °C-də 30 dəqiqə saxlanılmışdır.

Daşıyıcı qaz yüksək saflıqlı heliumdur və axın 1 mL/dak olaraq təyin edilmişdir. Uçucu maddələr Tenax TA uçucu konsentratorunda 20 °C-də 30 saniyə tutulmuş; sonra 240 °C-də 30 saniyə termal desorbsiya tətbiq edilmişdir.

Ayırma iki kolonla paralel aparılmışdır:

• MXT-5: zəif polar kolon.
• MXT-1701: orta polar kolon.
• Kolon ölçüsü: 20 m × 0,18 mm daxili diametr × 0,4 µm film.

Temperatur proqramı 50 °C-də 5 saniyə gözləmə ilə başlamış, temperatur 0,2 °C/s sürətlə 120 °C-yə, daha sonra 0,4 °C/s sürətlə 250 °C-yə qaldırılmış və 250 °C-də 10 saniyə saxlanılmışdır. İki FID detektoru 260 °C-də işlədilmişdir. Analizlər üçlü təkrar şəklində aparılmışdır.

GC-E-nose PCA nəticəsi

GC-E-nose məlumatının PCA analizində mənbə mətni PC1-in ümumi variasiyanın %77,61-ni, PC2-nin %13,88-ni izah etdiyini bildirir. Ümumi izah olunan variasiya:

\[ 77.61\%+13.88\%=91.49\% \]

Bu sadə cəm ilk iki komponentin GC-E-nose uçucu barmaq izi məlumatının təxminən %91,49-nu iki ölçüdə təmsil etdiyini göstərir.

FDDB, ZH2 və ZJ PCA məkanında ayrı klasterlər yaratmışdır. Bu nəticə GC-E-nose sisteminin üç kultivarın aroma barmaq izlərini sürətlə ayıra bildiyini göstərir.

Mənbənin nəticələr mətni klasterləşmənin sıxlığını “bioloji təkrarların yüksək təkrarlana bilməsi” kimi şərh edir. Bununla belə, metod/statistika bölməsi uçucu və uçucu olmayan analiz təkrarlarını “üç texniki təkrar; müstəqil ekstraksiyalar və cihaz inyeksiyaları” kimi təsvir edir. Müstəqil bioloji məhsul yığımlarının və ya müstəqil istehsal partiyalarının neçə dənə olduğu əsas PDF-də kifayət qədər aydın deyil. Buna görə təkrar quruluşu barədə mənbə ifadələri bir-birindən ayrılmalıdır.

HS-SPME-GC-MS ilə uçucular necə ölçülmüşdür?

Uçucu analiz üçün çay nümunələri maye azot mühitində toz halına gətirilmişdir. Hər nümunədən 500 mg dərhal 20 mL headspace vial daxilinə köçürülmüşdür. Vial daxilində fermentativ reaksiyaları boğmaq məqsədilə NaCl ilə doydurulmuş məhlul istifadə edilmişdir.

Nümunələr avtomatik headspace solid-phase microextraction (HS-SPME) ilə üç dəfə ekstraksiya edilmiş və Agilent 8890 GC-7000D MS sistemi ilə analiz edilmişdir.

Mənbə əsas PDF SPME lifinin örtük kimyasını və ya lif modelini göstərmir və bu təfərrüat üçün əvvəlki metoda istinad edir. Buna görə lif növü Verianla tərəfindən təxmin edilməmişdir.

GC-MS sistemi:

• Kolon: DB-5MS, %5 phenyl-polymethylsiloxane.
• Ölçü: 30 m × 0,25 mm × 0,25 µm.
• Daşıyıcı qaz: helium.
• Xətti axın: 1,2 mL/dak.
• İnyektor: 250 °C.
• İonlaşma: 70 eV elektron bombardmanı.
• Quadrupole: 150 °C.
• İon mənbəyi: 230 °C.
• Transfer xətti: 280 °C.

Soba temperatur proqramı:

1. 40 °C-də 3,5 dəqiqə.
2. 10 °C/dak ilə 100 °C-yə yüksəlmə.
3. 7 °C/dak ilə 180 °C-yə yüksəlmə.
4. 25 °C/dak ilə 280 °C-yə yüksəlmə.
5. 280 °C-də 5 dəqiqə gözləmə.

Hədəf birləşmələrin keyfiyyət və kəmiyyət analizi selected ion monitoring (SIM) rejimində aparılmışdır. İstifadə olunan kəmiyyət və keyfiyyət ionları Supplementary Table S2-də olduğuna görə yüklənmiş əsas PDF-dən onların tam siyahısını çıxarmaq mümkün deyil.

Uçucu metabolit miqdarının hesablanmasında daxili standart kimi [2,3,4,5,6-²H₅]-benzyl acetate istifadə edilmişdir. Mənbə daxili standartın saflığını %95 və izotopik ²H zənginliyini %98 atom kimi göstərir.

1100 Uçucu Birləşmənin Hamısı Çayın Aromasını Eyni Dərəcədə Müəyyən Edirmi?

Xeyr. HS-SPME-GC-MS təxminən 1100 uçucu birləşmə aşkar etmişdir; lakin sensor aroma töhfəsi yalnız birləşmənin mövcudluğundan deyil, miqdarından və insan qoxu həddinə görə nə qədər təsirli olmasından asılıdır. Buna görə tədqiqat rOAV istifadə etmiş və rOAV ≥ 1 meyarında FDDB, ZH2 və ZJ üçün müvafiq olaraq 94, 75 və 90 əsas aroma-aktiv uçucu müəyyən etmişdir.

Uçucu birləşmə sinifləri

Uçucu metabolit PCA-sı

HS-SPME-GC-MS ilə ölçülən 1100 uçucu birləşmənin PCA analizində üç qrup ayrı mövqelərdə yerləşmişdir. Bu, FDDB, ZH2 və ZJ-nin ümumi uçucu metabolomlarının bir-birindən fərqli olduğunu göstərir.

Mənbə daxilində PCA uyğunsuzluğu: Nəticələr mətni PC1 = %59,70 və PC2 = %20,31 yazır. Bununla belə, mənbə Şəkil 5C-nin oxlarında PC1 = %49,18 və PC2 = %20,43 görünür. Əsas PDF bu fərqin səbəbini açıqlamadığı üçün Verianla bu dəyərlərdən birini səssizcə “doğru” qəbul etmir.

Uçucu diferensial birləşmələr

1100 uçucu birləşmə üzərindən aparılan OPLS-DA üç qrupun ayrıldığını göstərmişdir. Mənbə 116 birləşməni VIP > 1 meyarı ilə önə çıxan diferensial uçucu birləşmə kimi müəyyən etmişdir.

Nümunə olaraq aşağıdakı birləşmələrin adları verilmişdir:

• (+)-Dihydrocaryone
• cis-Dihydrocaryone
• o-Decylhydroxylamine
• 4-Hexenoic acid acetate
• 10-undecylenol
• (E)-3-hexenoic acid
• trans-2-hexenyl acetate
• (E)-3-hexenyl acetate

İkili müqayisələrdə:

Mənbə Figure 6 açıqlamasında Venn diaqramını səhvən “differentially non-volatile metabolites” adlandırır; lakin şəklin yerləşdiyi bölmə, istifadə olunan 1100 dəyişən və ətrafındakı bütün açıqlamalar uçucu metabolit analizinə aiddir. Buna görə bu ifadə mənbə daxilində etiketləmə uyğunsuzluğu kimi qiymətləndirilməlidir.

Üç kultivarın aroma profili

Mənbə aroma profili analizində ZH2 və ZJ-nin FDDB ilə müqayisədə daha nəzərəçarpacaq yaşıl, meyvəvari və şirin aroma xarakterləri göstərdiyini, ZJ-nin əlavə olaraq daha güclü odunsu xarakter daşıdığını bildirir.

Bu cihaz əsaslı nəticələr sensor panelin ZJ üçün bildirdiyi güclü çiçəkvari və meyvəvari aroma ilə ümumilikdə uyğun hesab edilmişdir.

rOAV Nədir və Yüksək rOAV Nə Deməkdir?

Nisbi qoxu aktivliyi dəyəri (relative odor activity value, rOAV) uçucu birləşmənin ölçülmüş səviyyəsi ilə qoxu aşkarlama həddini birlikdə istifadə edərək birləşmənin ümumi aroma üzərində ehtimal olunan sensor əhəmiyyətini qiymətləndirən meyardır. Mənbə rOAV tənliyini əsas mətndə çap etmir və əvvəlki metoda istinad edir; buna görə Verianla mənbədə olmayan tənliyi əlavə etməmişdir. Məqalə rOAV ≥ 1 olan birləşmələri əsas aroma-aktiv birləşmə kimi təsnif edir və daha yüksək rOAV-nin ümumi aroma profilinə daha güclü potensial töhfə ilə əlaqəli olduğunu qəbul edir.

Əsas aroma-aktiv birləşmə sayları

Bu rəqəmlər “FDDB-nin qoxusu daha yaxşıdır” və ya “94 aroma birləşməsinə malik olduğu üçün daha aromatikdir” demək deyil. Aroma keyfiyyəti birləşmə sayından əlavə birləşmələrin kimliyi, rOAV dəyəri və qoxu xarakteri ilə əlaqəlidir.

Üç çayda ortaq olan yüksək əhəmiyyətli aroma birləşmələrindən nümunələr

Mənbə 1-nonen-3-one, 3(2H)-furanone, dihydro-2-methyl- və pyrazine, 2-methoxy-3-(1-methylethyl)- ilə birlikdə 54 başqa birləşmənin üç kultivarda ortaq olduğunu bildirir. Bu ifadə cəmi 57 ortaq rOAV ≥ 1 birləşməyə uyğun gəlir.

Cədvəldəki çox yüksək rOAV dəyərləri bəzi birləşmələrin son dərəcə aşağı qoxu həddinə malik olmasından qaynaqlana bilər. rOAV dəyəri sensor intensivlik balı ilə birbaşa xətti şkala kimi düşünülməməlidir; mənbə bu meyardan birləşmələrin aroma baxımından nisbi əhəmiyyətini müəyyən etmək üçün istifadə edir.

FDDB ilə əlaqələndirilən aroma birləşmələri

Mənbə FDDB-ni xüsusilə aşağıdakı birləşmələrlə xarakterizə edir:

• 3-Buten-2-one, 4-(2,6,6-trimethyl-1-cyclohexen-1-yl)- — çiçəkvari/meyvəvari xarakterlərlə əlaqələndirilmişdir.
• Heptanal — mənbədə təravətli xarakterlə əlaqələndirilmişdir.
• Beta-Damascone — meyvəvari xarakterlə əlaqələndirilmişdir.

ZH2-nin aroma fərqlənməsi

Mənbə ZH2-nin bəzi uçucuları FDDB və/və ya ZJ ilə müqayisədə daha aşağı bolluqda topladığını vurğulayır. Bunlar arasında:

• 4-Phenyl-2-butanol — çiçəkvari,
• 5-Octen-1-ol, (Z)- — çiçəkvari,
• 3(2H)-Furanone, dihydro-2-methyl- — mənbənin müzakirəsində yaşıl/şirin kontekstlərlə,
• Pyrazine, 2-ethyl-3,5-dimethyl- — yaşıl/qovrulmuş xarakterlərlə

əlaqələndirilmişdir.

ZJ-nin çiçəkvari, meyvəvari və odunsu profilinin kimyəvi qarşılığı

ZJ-də xüsusilə:

• 2,6-Nonadienal, (E,Z)-,
• 2,6-Nonadienal, (E,E)-,
• 2-Nonenal, (E)-

daha yüksək toplanma göstərmişdir. Mənbə bu birləşmələri çiçəkvari, odunsu, yaşıl, xiyarvari və ya meyvəvari qoxu keyfiyyətləri ilə əlaqələndirir və bunun ZJ-nin sensor paneldəki güclü çiçəkvari/meyvəvari profilini dəstəklədiyini bildirir.

Statistik və çoxdəyişənli analiz alətləri

Uçucu və uçucu olmayan analizlər mənbədə üç texniki təkrar kimi təsvir edilmiş; bunlar üç müstəqil ekstraksiya və cihaz inyeksiyasından ibarət olmuşdur.

Məlumatların işlənməsi üçün:

• R, versiya 4.1.2,
• Origin 2026,
• MetaboAnalystR, versiya 1.0.1,
• Metware Cloud

istifadə edilmişdir.

PCA, cluster analysis və OPLS-DA tətbiq edilmişdir. PCA-dan əvvəl unit variance (UV) scaling aparılmışdır. OPLS-DA-dan əvvəl məlumatlar log₂ çevrilməsinə məruz qalmış və orta mərkəzləmə tətbiq edilmiş; əlavə miqyaslama aparılmamışdır.

Tədqiqatın dəstəklədiyi nəticələr

• FDDB, ZH2 və ZJ eyni yastı yaşıl çay prosesindən sonra nəzərəçarpacaq dərəcədə fərqli sensor profillər yaratmışdır.
• ZH2 təravət və umami baxımından önə çıxmış və ən aşağı acılığı göstərmişdir.
• FDDB ən yüksək şirin son dad profilinə malikdir.
• ZJ ən yüksək acılıq və büzücülüyü və ən nəzərəçarpacaq çiçəkvari/meyvəvari aromanı göstərmişdir.
• Üç çayın uçucu olmayan metabolomları PCA, OPLS-DA və klasterləşmə analizlərində ayrılmışdır.
• 2050 uçucu olmayan metabolit müəyyən edilmişdir.
• ZH2 amin turşuları və törəmələri baxımından, ZJ isə flavonoidlər və fenolik turşular baxımından fərqli toplanma nümunələri göstərmişdir.
• GC-E-nose üç çayın uçucu barmaq izlərini ayıra bilmişdir.
• HS-SPME-GC-MS təxminən 1100 uçucu birləşmə aşkar etmişdir.
• FDDB, ZH2 və ZJ üçün müvafiq olaraq 94, 75 və 90 rOAV ≥ 1 aroma-aktiv uçucu bildirilmişdir.
• ZJ-nin uçucu profili sensor olaraq müşahidə edilən çiçəkvari və meyvəvari xarakterlə uyğun birləşmə fərqləri göstərmişdir.

Tədqiqatın dəstəkləmədiyi nəticələr

• “Yarpaq rəngi təkbaşına dad və aromadakı bütün fərqlərin səbəbidir” nəticəsi dəstəklənmir.
• “Sarı yarpaqlı bütün çaylar ZH2 kimi yüksək umami verir” nəticəsi dəstəklənmir.
• “Bənövşəyi yarpaqlı bütün kultivarlar ZJ ilə eyni uçucu profilə malikdir” nəticəsi dəstəklənmir.
• 2050 metabolitin hamısı sensor keyfiyyət baxımından eyni dərəcədə mühüm deyil.
• 1100 uçucu birləşmənin hamısı əsas aroma birləşməsi deyil.
• VIP ≥ 1 bir metabolitin sensor təsir mexanizminin eksperimental olaraq sübut edildiyi mənasına gəlmir.
• PCA-da qrupların ayrılması səbəbiyyət göstərmir.
• rOAV dəyəri sensor paneldə qavranılan aroma intensivliyinin birbaşa ədədi qarşılığı deyil.
• Bu tədqiqat müxtəlif yetişdirmə bölgələrini, məhsul yığımı mövsümlərini və ya müxtəlif emal protokollarını müqayisə etməmişdir.
• Bu tədqiqat insan sağlamlığı ilə bağlı klinik faydanı sınaqdan keçirməmişdir.

Tədqiqatın metodoloji məhdudiyyətləri

Hər rəng üçün tək kultivar: Yaşıl, sarı və bənövşəyi yarpaq rəngləri müvafiq olaraq FDDB, ZH2 və ZJ ilə təmsil olunmuşdur. Rəng və kultivar təsiri eksperimental olaraq ayrılmamışdır.

Tək məhsul yığımı konteksti: Təzə yarpaqlar 2024-cü ilin yazında tək bir istehsal bölgəsindən götürülmüşdür. Müxtəlif il, mövsüm, yetişdirmə sahəsi və aqronomik şərait müstəqil amil kimi sınaqdan keçirilməmişdir.

Tək emal protokolu: Üç kultivar eyni yastı yaşıl çay prosesi ilə müqayisə edilmişdir. Nəticələr müxtəlif fiksasiya, qurutma və ya formalaşdırma üsullarında eyni olmaq məcburiyyətində deyil.

Texniki və bioloji təkrar tərifi tam aydın deyil: Statistika bölməsi üç texniki təkrar və müstəqil ekstraksiya/inyeksiyaları təsvir etdiyi halda GC-E-nose nəticələr mətni “biological replicates” ifadəsini istifadə edir. Əsas PDF müstəqil bioloji istehsal partiyalarının təfərrüatını tam açıqlamır.

Sensor panel məhdud ölçüdədir: Panel 10 nəfərdən ibarətdir. Bu tədqiqat genişmiqyaslı istehlakçı üstünlüyü araşdırması deyil.

Supplementary məlumatlar əsas PDF-də yoxdur: MRM Q1/Q3 ion cütləri, SIM ionları və təmsilçi spektr/xromatoqramlar əlavə materiala buraxılmışdır.

rOAV tənliyi əsas mətndə verilməmişdir: Mənbə əvvəlki tədqiqatdakı metoda istinad edir. Buna görə Verianla mənbədə olmayan dəqiq tənlik və ya hesab detalını uydurmamışdır.

PCA dəyərlərində mənbə daxili uyğunsuzluq vardır: Həm uçucu olmayan, həm də uçucu PCA analizində mətndə verilən izah olunan variasiya faizləri ilə şəkil oxları uyğun gəlmir.

Diferensial metabolit saylarında mənbə daxili uyğunsuzluq vardır: 3.2.2 bölməsindəki 360/555/639 rəqəmləri ilə nəticələr bölməsindəki 902/895/1180 rəqəmləri fərqlidir.

Rəng ölçmə obyekti mənbə daxilində ardıcıl adlandırılmamışdır: metod bölməsi quru çay yarpağı ifadəsini, nəticələr və Figure 1D isə dəmləmənin rəngi ifadəsini istifadə edir.

Mənbə və Metod Qeydi

Orijinal tədqiqat: Characterization of Non-Volatile and Volatile in Flat Green Teas Processed by Green, Yellow, and Purple-Colored Leaves Using Multi-Sensory Analysis and Metabolomics

Müəlliflər: Yumeng Ding; Yuxin Shen; Lihe Qi; Kai Zhang; Yuxuan Ouyang; Chuan Yue.

Müəllif sırası: Orijinal məqalədəki sıra qorunmuşdur.

Bərabər töhfə: Mənbədə bərabər birinci müəlliflik/bərabər töhfə bəyanı yoxdur.

Məsul müəllif: Chuan Yue.

Qurum 1: Integrative Science Center of Germplasm Creation in Western China (CHONGQING) Science City, College of Food Science, Southwest University, Chongqing 400715, China.

Qurum 2: Chongqing Agricultural Technology Extension Station, Chongqing 400715, China.

Qurum 3: Chongqing Key Laboratory of Speciality Food Co-Built by Sichuan and Chongqing, Southwest University, Chongqing 400715, China.

Jurnal: Foods.

Nəşriyyat: MDPI, Basel, Switzerland.

Bölmə: Foodomics.

Mənbə növü: Article; orijinal eksperimental qida analizi və metabolomika tədqiqatı.

Resenziya statusu: Resenziyalı elmi jurnalda dərc olunmuş version of record.

Cild / say / məqalə nömrəsi: Foods 2026, 15(11), 1862.

DOI: 10.3390/foods15111862.

Təqdim tarixi: 20 Aprel 2026.

Reviziya tarixi: 19 May 2026.

Qəbul tarixi: 22 May 2026.

Nəşr tarixi: 24 May 2026.

Rəsmi qeyd: DOI 10.3390/foods15111862 vasitəsilə MDPI / Foods.

Lisenziya: Creative Commons Attribution (CC BY).

Sensor standart: GB/T 23776-2018.

Əsas analitik metodlar: sensor qiymətləndirmə; CM-5 kolorimetr; UPLC-ESI-MS/MS geniş hədəfli metabolomika; MRM; GC-E-nose; HS-SPME-GC-MS; SIM; PCA; HCA; OPLS-DA; VIP; Log2FC; rOAV.

Supplementary Materials: Figure S1: 30 təmsilçi uçucu olmayan birləşmənin MS/MS spektrləri; Figure S2: 30 təmsilçi uçucu olmayan birləşmənin UPLC-MS/MS xromatoqramları; Figure S3: uçucu olmayan OPLS-DA modellərinin permutasiya testləri; Figure S4: 30 təmsilçi uçucu birləşmənin MS/MS spektrləri; Figure S5: 30 təmsilçi uçucu birləşmənin GC-MS/MS xromatoqramları; Table S1: uçucu olmayan birləşmələr üçün MRM Q1/Q3 ion cütləri; Table S2: uçucu birləşmələr üçün SIM kəmiyyət/keyfiyyət ion cütləri. Bu əlavə materiallar yüklənmiş əsas PDF-in daxilinə yerləşdirilməmişdir.

Maliyyələşdirmə: Chongqing Technology Innovation and Application Demonstration Project, CSTB2022TIAD-KPX0093; National College Student Innovation and Entrepreneurship Program Project in Southwest University, 202510635018 və S202510635251.

Etik komitə: Məqalə çay sensor qiymətləndirməsinin beynəlxalq qida sensor analiz standartları çərçivəsində etik komitə nəzarəti tələb edən tədqiqat əhatəsindən kənarda olduğunu bildirir.

Məlumatlandırılmış razılıq: Tədqiqatda iştirak edən bütün şəxslərdən məlumatlandırılmış razılıq alındığı bildirilmişdir.

Məlumatların əlçatanlığı: Orijinal töhfələrin məqalə və Supplementary Materials daxilində olduğu; əlavə sualların məsul müəllifə yönəldilə biləcəyi bildirilmişdir.

Maraqların toqquşması: Müəlliflər maraqların toqquşması olmadığını bəyan etmişdir.

Müəllif töhfələri: Konseptuallaşdırma: Chuan Yue. Metod: Yumeng Ding, Yuxin Shen və Chuan Yue. Formal analiz: Yumeng Ding, Yuxin Shen, Yuxuan Ouyang, Kai Zhang və Lihe Qi. Tədqiqat: Yumeng Ding, Yuxin Shen, Lihe Qi, Kai Zhang, Yuxuan Ouyang və Chuan Yue. Məlumat kurasiyası: Yumeng Ding, Lihe Qi və Yuxuan Ouyang. İlkin layihə: Yumeng Ding və Chuan Yue. Nəzərdən keçirmə və redaktə: Chuan Yue və Yumeng Ding. Nəzarət: Chuan Yue. Maliyyələşdirmənin əldə edilməsi: Chuan Yue.

Mənbə daxili uyğunsuzluq 1 — uçucu olmayan PCA: nəticələr mətni PC1/PC2 = %37,35/%25,88; Şəkil 2B oxları %44,66/%25,41.

Mənbə daxili uyğunsuzluq 2 — uçucu PCA: nəticələr mətni PC1/PC2 = %59,70/%20,31; Şəkil 5C oxları %49,18/%20,43.

Mənbə daxili uyğunsuzluq 3 — uçucu olmayan diferensial metabolit sayı: 3.2.2 bölməsində ZH2–FDDB = 360, ZJ–FDDB = 555, ZJ–ZH2 = 639; nəticələr bölməsində eyni sıralama ilə 902, 895 və 1180 yazılmışdır.

Mənbə daxili uyğunsuzluq 4 — rəng ölçmə obyekti: metod bölməsi quru çay yarpağı ifadəsini, nəticələr bölməsi və Figure 1D çay dəmləməsi rəngi ifadəsini istifadə edir.

Mənbə daxili uyğunsuzluq 5 — Figure 6 açıqlaması: uçucu metabolit bölməsindəki Venn diaqramı caption daxilində “differentially non-volatile metabolites” kimi adlandırılmışdır; ətrafındakı bölmə və analiz uçucu metabolitlərə aiddir.

Təkrar dizaynı qeydi: mənbənin statistika bölməsində metabolomika/uçucu analizlər üçün üç texniki təkrar, yəni müstəqil ekstraksiya və cihaz inyeksiyaları təsvir edilir. Bununla belə, GC-E-nose nəticələri “biological replicates” terminindən istifadə edir. Müstəqil bioloji istehsal partiyalarının quruluşu əsas PDF-də tam açıqlanmamışdır.

Əsas şərh məhdudiyyəti: Üç kultivar eyni yaşıl çay prosesi altında fərqli sensor, uçucu və uçucu olmayan profillər göstərmişdir. Lakin hər yarpaq rəngini yalnız bir kultivar təmsil etdiyindən rəng fenotipinin genotipdən müstəqil səbəb təsiri bu tədqiqat tərəfindən təcrid edilməmişdir.