Bu çalışma, Çin’de geleneksel olarak bitkisel çay ve tıbbi-yenilebilir bitki kaynağı olarak değerlendirilen “Boju” krizanteminin iki ticari formu arasındaki aroma ve tat farklarını bilimsel olarak ayırt etmeyi amaçlamaktadır. İncelenen iki ticari örnek grubu Da Boju yani DBJ ve Xiao Boju yani XBJ olarak adlandırılmıştır. Araştırmacılar bu iki grubu yalnızca gözle veya geleneksel duyusal değerlendirmeyle değil, elektronik burun, elektronik dil, gaz kromatografisi–iyon hareketlilik spektrometrisi yani GC-IMS ve kemometrik analizlerle karşılaştırmıştır.

Çalışmanın ana mesajı şudur: DBJ ve XBJ birbirine benzer ticari Boju ürünleri gibi görünse de, aroma ve tat profilleri ölçülebilir biçimde ayrılabilmektedir. Elektronik burun verilerinde özellikle W2W sensörü iki örneği ayırt etmede önemli rol oynamıştır. Bu sensör aromatik bileşiklere ve organik kükürt bileşiklerine duyarlı olduğu için, DBJ ile XBJ arasındaki koku farkının bu tür uçucu bileşiklerle ilişkili olabileceği düşünülmüştür.

Elektronik dil analizinde her iki Boju örneği de genel olarak acılık, umami, zenginlik ve tatlılık eksenlerinde belirgin yanıt göstermiştir. Ancak DBJ, XBJ’ye göre daha belirgin umami, daha kalıcı acı tat sonrası ve hafif tuzluluk karakteriyle ayrılmıştır. GC-IMS analizinde toplam 125 uçucu sinyal tespit edilmiş, bunların 66’sı bileşik olarak anotlanmıştır. Kemometrik analizler, iki örneğin uçucu bileşik profillerine göre net biçimde ayrılabildiğini göstermiştir. Özellikle terpenoidler ve bunların türevleri, aroma farkının temel kimyasal sürücüleri olarak öne çıkmıştır.

OPLS-DA modeline göre 28 karakteristik uçucu belirteç iki ticari Boju formunun ayrımında önemli rol oynamaktadır. Bunlar arasında alfa-pinen, beta-pinen, alfa-fellandren, 1,8-sineol, kamfor, linalool, gamma-terpinen, alfa-terpineol, longifolen ve bornil asetat gibi aroma kimyası açısından anlamlı bileşikler yer almaktadır. Bununla birlikte çalışmada bazı belirteçlerin yapısı kesin olarak tanımlanamamıştır; özellikle 6, 7, 14, 15, 16 ve 17 numaralı sinyaller için gelecekte yüksek çözünürlüklü kütle spektrometrisi veya iki boyutlu GC-MS gibi yöntemlerle ek doğrulama önerilmiştir.

Boju, Çin’in Anhui eyaletindeki Bozhou bölgesiyle ilişkilendirilen ve krizantem çayı olarak tüketilen ticari bir bitkisel üründür. Çalışmada Boju’nun Çin’de tıbbi ve yenilebilir krizantemler arasında önemli bir yere sahip olduğu belirtilmektedir. Ancak burada dikkat edilmesi gereken nokta şudur: Bu araştırma Boju’nun sağlık etkilerini kanıtlamaya çalışan bir klinik çalışma değildir. Çalışmanın konusu, Boju’nun iki ticari formunun aroma, tat ve uçucu bileşik profilleri bakımından nasıl ayrılabileceğidir.

Gıda ve bitkisel ürün kalitesinde aroma çok önemlidir. Bir bitkisel çayın tüketici tarafından beğenilmesi yalnızca görünüşüne veya etiketine bağlı değildir; kokusu, damakta bıraktığı tat, acılık dengesi, tat sonrası hissi ve aromatik derinliği de kalite algısını belirler. Geleneksel kalite değerlendirmesinde çoğu zaman uzman kişiler ürünleri koklar, tadar ve görünüşünü inceler. Ancak bu yöntem deneyimli kişiler için değerli olsa da, insan algısı kişiden kişiye değişebilir. Yorgunluk, ortam kokusu, beklenti, deneyim ve hatta aynı kişinin farklı günlerdeki algısı sonuçları etkileyebilir.

Bu nedenle son yıllarda elektronik burun ve elektronik dil gibi biyonik algılama sistemleri gıda kalite kontrolünde daha fazla kullanılmaktadır. Elektronik burun, insan burnunun koku algısını taklit etmeye çalışan sensör dizilerine dayanır. Her sensör belirli bir bileşik grubuna farklı düzeyde yanıt verir. Tek bir sensör genellikle “bu bileşik kesin şudur” demek için yeterli değildir; fakat sensör dizisinin oluşturduğu yanıt deseni, farklı örneklerin koku profillerini karşılaştırmak için güçlü bir imza gibi kullanılabilir.

Elektronik dil de benzer biçimde tat algısını sayısallaştırmaya çalışır. Ekşilik, tatlılık, acılık, umami, tuzluluk, burukluk, acı tat sonrası ve umami sonrası zenginlik gibi duyusal özellikler sensör yanıtlarıyla ölçülür. Bu sistemler insan tadım panelinin yerini tamamen almaz; fakat hızlı, tekrarlanabilir ve daha objektif ön değerlendirme sağlayabilir.

Bu çalışmada araştırmacılar elektronik burun ve elektronik dil verilerini GC-IMS ile birleştirmiştir. GC-IMS, uçucu organik bileşikleri ayırmak ve karakterize etmek için kullanılan güçlü bir tekniktir. Gaz kromatografisi kısmı bileşikleri kolon içinde tutunma farklarına göre ayırır. İyon hareketlilik spektrometrisi kısmı ise iyonlaşmış moleküllerin elektrik alan içindeki sürüklenme zamanlarını ölçer. Böylece bir bileşiğin hem gaz kromatografik alıkonma davranışı hem de iyon hareketlilik davranışı birlikte değerlendirilir.

GC-IMS’in bu çalışmadaki önemi büyüktür. Çünkü Boju gibi bitkisel çaylarda aroma, çok sayıda düşük derişimli uçucu bileşiğin birlikte oluşturduğu karmaşık bir profildir. Tek tek birkaç bileşiğe bakmak çoğu zaman yeterli olmaz. GC-IMS, örneklerin uçucu bileşik parmak izini görsel haritalar şeklinde gösterebildiği için DBJ ve XBJ arasındaki farkları daha bütünlüklü biçimde ortaya koyar.

Çalışmanın temel problemi, ticari Boju pazarında DBJ ve XBJ olarak adlandırılan iki formun duyusal ve kimyasal olarak nasıl ayrılabileceğidir. Makaleye göre bu iki ticari form morfoloji ve duyusal özellikler bakımından farklılıklar göstermekte ve bu farklar tüketici tercihi ile piyasa değerini etkileyebilmektedir. Buna rağmen, bu iki formun aroma ve tat ayrımını sistematik biçimde açıklayan çalışmalar sınırlıdır. Bu araştırma, bu boşluğu doldurmak için çoklu analitik bir platform önermektedir.

Örnekler Bozhou, Anhui’deki tıbbi materyal pazarından satın alınmıştır. Her ticari grup için üç bağımsız parti toplanmıştır. Örnekler Anhui University of Chinese Medicine’den Associate Professor Yang Qingshan tarafından kurutulmuş krizantem çiçek başları olarak tanınmıştır. Çalışmada DBJ örnekleri Chrysanthemum × morifolium ‘Damaya’ cv. nov., XBJ örnekleri ise Chrysanthemum × morifolium ‘Boju’ cv. nov. bağlamında tanımlanmıştır. Bu tanımlama önemlidir; çünkü çalışmanın karşılaştırdığı şey yalnızca rastgele iki çay örneği değil, ticari Boju içinde ayrılan iki farklı ürün grubudur.

Elektronik burun analizinde Pen3 Plus sistemi kullanılmıştır. Sistem 10 metal oksit sensöründen oluşmaktadır. Her sensör farklı kimyasal gruplara daha duyarlıdır. Örneğin W1C benzen benzeri ve aromatik bileşiklere, W5S azot oksitlere, W1W inorganik kükürt bileşiklerine, W2S alkoller, eterler, aldehitler ve ketonlara, W2W ise aromatik bileşikler ve organik kükürt bileşiklerine duyarlıdır. Araştırmada her örnekten 3 g toz alınmış, özel ölçüm kabına konulmuş, Parafilm ile kapatılmış ve sabit sıcaklık koşullarında uçucu bileşiklerin dengelenmesi için gece boyunca bekletilmiştir. Her örnek üç kez ölçülmüştür.

Elektronik burun radar grafiği, DBJ ve XBJ’nin sensör yanıtlarında belirgin farklar olduğunu göstermektedir. En yüksek yanıtlar W1W ve W2W sensörlerinde görülmüş, bunları W5S izlemiştir. Bu sonuç Boju örneklerinde kükürt içeren uçucular, aromatik/terpenoid bileşikler ve azot oksitlere duyarlı sinyal gruplarının aroma profilinde önemli olduğunu düşündürmektedir. DBJ’de özellikle W1W ve W2W sensör yanıtları XBJ’ye göre daha yüksek bulunmuştur. Bu, DBJ’nin aromatik ve kükürtlü uçucu profil bakımından daha güçlü sinyal verdiğini göstermektedir.

Elektronik burun verileri yalnızca radar grafiğiyle bırakılmamış, PCA ve OPLS-DA gibi kemometrik yöntemlerle değerlendirilmiştir. PCA yani temel bileşen analizi, çok sayıda sensör değişkenini daha az sayıda bileşene indirerek örnekler arasındaki genel ayrımı görmeyi sağlar. Çalışmada elektronik burun PCA analizinde birinci temel bileşen toplam varyansın %56,1’ini, ikinci temel bileşen %25,6’sını açıklamıştır. İki bileşenin toplam açıklama oranı %81,7’dir. Bu oran, elektronik burun verilerinin DBJ ve XBJ arasındaki ayrımı büyük ölçüde yakaladığını gösterir.

OPLS-DA analizinde DBJ ve XBJ iki ayrı grup olarak ayrılmıştır. Modelde VIP değeri, hangi değişkenin sınıflandırmaya daha fazla katkı verdiğini gösterir. VIP değeri 1’den büyük olan değişkenler genellikle önemli ayırt edici değişken olarak kabul edilir. Elektronik burun verilerinde W2W sensörü yüksek katkı sunan sensör olarak öne çıkmıştır. Bu bulgu, iki ticari Boju formu arasındaki koku farkında aromatik bileşikler ve organik kükürt bileşiklerinin önemli rol oynayabileceğini destekler. Ayrıca 200 tekrar içeren permütasyon testi yapılmış ve modelin aşırı uyum göstermediği belirtilmiştir.

Elektronik dil analizinde SA402BPlus-EX sistemi kullanılmıştır. Ölçülen tat özellikleri ekşilik, tatlılık, acılık, umami, tuzluluk, burukluk, acı tat sonrası, buruk tat sonrası ve zenginlik yani umami sonrası tat olarak verilmiştir. Örnek hazırlığında 1,5 g toz örnek alınmış, 100 mL distile su eklenmiş, örnekler 100 W ultrasonik ekstraksiyona 30 dakika tabi tutulmuş, ardından 2800 r/dak hızda 15 dakika santrifüjlenmiş ve süzüntü elektronik dil ölçümüne verilmiştir. Her örnek iki paralel hazırlanmış, ölçüm dört döngü yapılmış ve son üç döngünün verileri analizde kullanılmıştır.

Elektronik dil radar grafiği, her iki Boju formunda acılık, umami, zenginlik ve tatlılık yanıtlarının belirgin olduğunu göstermektedir. Ekşilik sensör yanıtı -13 alt tat referans noktasının altında kaldığı için anlamlı referans değeri taşımadığı kabul edilmiştir. Tuzluluk açısından önemli bir ayrım görülmüştür. XBJ’nin tuzluluk yanıtı -7,48 olarak ölçülmüş ve bu değer -6 tat sıfır noktasının altında kaldığı için tuzluluk yok veya çok zayıf olarak yorumlanmıştır. DBJ’nin tuzluluk yanıtı ise -4,34’tür ve bu değer tat sıfır noktasının üzerinde olduğu için DBJ’de hafif tuzluluk algısı bulunduğu belirtilmiştir.

DBJ ve XBJ’nin tat profilleri tamamen farklı değildir. Tatlılık, acılık, burukluk ve buruk tat sonrası yanıtları genel olarak benzerdir. Fakat DBJ’de acı tat sonrası, umami, zenginlik ve tuzluluk yanıtları XBJ’ye göre daha yüksektir. Bu ayrım, tüketici deneyimi açısından önemlidir. Bir bitkisel çayın yalnızca ilk yudumdaki tadı değil, yutulduktan sonra ağızda bıraktığı tat sonrası etkisi de kalite algısını belirler. DBJ’nin kalıcı acı tat sonrası ve umami karakterinin daha belirgin olması, onu XBJ’den duyusal olarak ayıran özelliklerden biridir.

Elektronik dil PCA analizinde birinci temel bileşen %63,4, ikinci temel bileşen %19,1 katkı vermiştir. Toplam açıklama oranı %82,5’tir. Bu da elektronik dil verilerinin DBJ ve XBJ tat ayrımını iyi temsil ettiğini gösterir. OPLS-DA analizinde iki örnek grubu yine net biçimde ayrılmıştır. VIP skorlarına göre sourness yani ekşilik 1,84036, saltiness yani tuzluluk 1,36991, umami 1,20294 ve bitter aftertaste yani acı tat sonrası 1,00416 değerleriyle ayırt edici değişkenler arasında yer almıştır. Ancak ekşilik yanıtı tat referans noktasının altında olduğu için çalışmada pratik yorumda dikkate alınmamıştır. Bu nedenle tuzluluk, umami ve acı tat sonrası iki Boju formunun tat ayrımında daha anlamlı göstergeler olarak öne çıkmıştır.

GC-IMS analizi, çalışmanın kimyasal omurgasını oluşturur. Araştırmada her örnekten 2,0 g alınmış ve 20 mL headspace vial içine konulmuştur. Her vial içine iç standart olarak 10 µL, 10 ppm 4-methyl-2-pentanol çözeltisi eklenmiştir. Headspace inkübasyonu 80°C’de 20 dakika yapılmıştır. Enjeksiyon hacmi 200 µL olarak verilmiş, enjeksiyon splitless yani bölmesiz yapılmıştır. GC-IMS sisteminde MXT-5 kolon kullanılmış, taşıyıcı ve drift gazı olarak yüksek saflıkta azot kullanılmıştır. Pozitif iyon modunda ölçüm yapılmış, drift tüp sıcaklığı 45°C olarak ayarlanmıştır.

GC-IMS grafikleri üç temel görsel okuma sunmaktadır. Üç boyutlu spektrumda x ekseni drift zamanını, y ekseni alıkonma zamanını ve z ekseni sinyal pik genliğini gösterir. İki boyutlu haritada uçucu bileşikler renkli noktalar halinde görünür. Renk yoğunluğu bileşik sinyalinin şiddetini ifade eder; koyu mavi daha düşük, kırmızı daha yüksek sinyal anlamına gelir. Fark grafiğinde ise DBJ referans alınarak XBJ ile karşılaştırma yapılmıştır. Beyaz bölgeler iki örnekte benzer içeriğe, kırmızı bölgeler hedef örnekte daha yüksek, mavi bölgeler daha düşük sinyale işaret eder.

GC-IMS sonuçlarına göre DBJ ve XBJ arasında uçucu bileşik kompozisyonu bakımından belirgin farklar vardır. Yaklaşık 1,5 a.u. relatif drift zamanından sonra XBJ’de bazı uçucu bileşik pik yoğunluklarının DBJ’den daha yüksek olduğu görülmüştür. Bu görsel ayrım, daha sonra fingerprint ve kemometrik analizlerle desteklenmiştir.

Çalışmada toplam 125 sinyal piki elde edilmiş ve 66 bileşik anotlanmıştır. Bu bileşikler aldehitler, alkoller, esterler, ketonlar, furanlar, terpenoidler ve ilişkili grupları kapsamaktadır. 17 sinyal ise numara ile gösterilmiş ve yapısı kesin olarak tanımlanmamıştır. Bu nokta çalışmanın dürüstçe belirtilmesi gereken önemli bir sınırlılığıdır. GC-IMS güçlü bir parmak izi analizi sunsa da, bütün sinyallerin yapısını kesin olarak çözmek her zaman mümkün değildir. Bu nedenle bilinmeyen belirteçlerin gelecekte daha ileri tekniklerle tanımlanması gerekir.

Fingerprint analizinde DBJ ve XBJ arasında hangi bileşiklerin göreli olarak daha yüksek olduğu ayrıntılı biçimde incelenmiştir. DBJ’de 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate ve bazı tanımlanmamış bileşiklerin daha yüksek olduğu belirtilmiştir. Ayrıca borneol-M sinyali DBJ’de XBJ’ye göre daha yüksek bulunmuştur. Buna karşılık XBJ’de alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool ve sabinene hydrate gibi terpenoid karakterli bileşiklerin birçok formu daha yüksek sinyal göstermiştir.

Bu sonuçlar aroma kimyası açısından önemlidir. Terpenoidler bitkisel çayların çiçeksi, otsu, reçinemsi, ferahlatıcı, baharatımsı veya tıbbi kokularına katkı sağlayabilen geniş bir bileşik ailesidir. Krizantem çaylarında karakteristik aromanın büyük ölçüde terpenoidler ve aldehitler gibi uçucu bileşiklerle ilişkili olması beklenir. Çalışmada GC-IMS ve elektronik burun sonuçlarının birbirini desteklemesi, sensörlerin yakaladığı koku farklarının kimyasal temele sahip olduğunu göstermektedir.

GC-IMS verileriyle yapılan PCA analizinde birinci temel bileşen %63,6, ikinci temel bileşen %28,8 katkı vermiştir. Toplam açıklama oranı %92,4’tür. Bu oldukça yüksek bir orandır ve GC-IMS uçucu bileşik verilerinin DBJ ile XBJ ayrımını güçlü biçimde temsil ettiğini gösterir. OPLS-DA skor grafiğinde DBJ ve XBJ örnekleri iki net gruba ayrılmıştır. Gruplar arasında bölgesel örtüşme görülmemiştir. XBJ grubu içinde bir miktar değişkenlik bulunmuş; çalışma bunu hasat zamanı ve işleme teknikleri gibi faktörlerle ilişkili olabilecek bir durum olarak tartışmıştır.

OPLS-DA analizinde VIP değeri 1’den büyük olan 28 uçucu bileşik/sinyal belirteç olarak seçilmiştir. En yüksek VIP skorlarından bazıları şunlardır: (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 ve isopulegyl acetate 1,26024.

Bu liste, Boju kalitesi için tek bir bileşiğe bakmanın yeterli olmadığını gösterir. Aroma farkı, birçok uçucu bileşiğin birlikte oluşturduğu kimyasal parmak iziyle ortaya çıkmaktadır. Bazı bileşikler DBJ’de, bazıları XBJ’de daha yüksek olabilir. Bu nedenle kalite ayrımı için tek bir marker yerine çoklu marker paneli daha anlamlıdır.

Çalışmanın ısı haritası, bu 28 uçucu belirtecin DBJ ve XBJ örnekleri arasında farklı yoğunluk örüntüleri oluşturduğunu göstermektedir. Isı haritasında kırmızı tonlar daha yüksek, mavi tonlar daha düşük göreli sinyalleri temsil eder. DBJ ve XBJ örnekleri bu marker setine göre farklı kümelenme davranışı göstermektedir. Böylece GC-IMS yalnızca bileşik listesi üretmekle kalmamış, aynı zamanda ticari ürün ayrımı için görsel ve istatistiksel bir sınıflandırma temeli sağlamıştır.

Bu çalışmanın gündelik yaşamla bağlantısı oldukça somuttur. Bitkisel çay satın alan bir tüketici, aynı bitkinin farklı ticari formları arasında aroma, tat ve kalite farkı olduğunu hissedebilir; fakat bu farkın nedenini açıklayamaz. Bu araştırma, böyle bir farkın elektronik sensörler ve uçucu bileşik analiziyle nesnel olarak ölçülebileceğini göstermektedir. Kalite kontrol açısından bu, pazardaki ürünlerin sınıflandırılması, etiket doğruluğu, ticari standardizasyon ve tüketici güveni için değerlidir.

Geçmişte bitkisel ürün kalitesi çoğunlukla morfoloji, renk, koku, deneyimli uzman değerlendirmesi ve bazı temel kimyasal içerik analizleriyle belirlenmiştir. Bugün ise gıda ve bitkisel ürün piyasasında daha hızlı, objektif ve çok değişkenli analiz sistemlerine ihtiyaç vardır. Elektronik burun, elektronik dil ve GC-IMS gibi yöntemler, bu ihtiyaca cevap verebilecek modern araçlar sunmaktadır. Gelecekte bu yaklaşım, yalnızca Boju için değil, safran, zencefil, turunç kabuğu, ginseng, tıbbi mantarlar ve diğer yüksek değerli bitkisel ürünlerde kalite kontrol ve orijin doğrulama için de kullanılabilir.

Ancak çalışmanın sınırları da net görülmelidir. Birincisi, çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir. İkincisi, örnekler iki ticari Boju grubundan ve her biri için üç bağımsız partiden oluşmaktadır; daha geniş coğrafi örneklem, farklı hasat yılları, farklı işleme koşulları ve farklı depolama süreleri değerlendirilmemiştir. Üçüncüsü, GC-IMS ile tespit edilen bazı önemli sinyallerin kimyasal yapısı hâlâ belirsizdir. Dördüncüsü, çalışma elektronik sensör verileriyle güçlü bir ayırım gösterse de, eğitimli insan duyusal paneliyle kapsamlı tüketici algısı doğrulaması sunmamaktadır.

Çalışmanın söylediği şey şudur: DBJ ve XBJ, elektronik burun, elektronik dil ve GC-IMS verileriyle net biçimde ayrılabilmektedir; aroma ayrımında aromatik/kükürtlü uçucular ve özellikle terpenoid belirteçler öne çıkmaktadır; tat ayrımında DBJ’nin hafif tuzluluk, daha güçlü umami ve kalıcı acı tat sonrası karakteri belirgindir; GC-IMS 125 sinyal ve 66 anotlanmış bileşik üzerinden iki ticari Boju formu için güçlü bir uçucu bileşik parmak izi sağlamaktadır.

Çalışmanın söylemediği şey ise şudur: Bu analizler Boju’nun tıbbi etkilerini kanıtlamaz; DBJ’nin veya XBJ’nin sağlık açısından daha üstün olduğunu göstermez; tüm pazardaki Boju ürünlerinin yalnızca bu iki örnek grubu üzerinden kesin sınıflandırılabileceğini garanti etmez. Çalışma esas olarak aroma, tat ve kimyasal kalite ayrımı için analitik bir yöntem ve bilimsel veri sunmaktadır.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Çalışmanın yöntemi, Boju krizantem çayının iki ticari formu olan DBJ ve XBJ’yi üç düzeyde incelemeye dayanır: elektronik burun ile koku profili, elektronik dil ile tat profili ve GC-IMS ile uçucu bileşik parmak izi. Bu veriler PCA ve OPLS-DA gibi kemometrik yöntemlerle değerlendirilmiştir.

Örnek materyali:

Elektronik burun yöntemi:

Elektronik burun bulguları:

• W1W ve W2W sensörleri en yüksek yanıtları vermiştir.
• W5S sensörü de belirgin yanıt göstermiştir.
• DBJ’de W1W ve W2W yanıtları XBJ’ye göre daha yüksek bulunmuştur.
• Bu sonuç, aromatik bileşikler ve kükürt içeren uçucuların iki örnek grubunun koku ayrımında etkili olabileceğini göstermektedir.
• Elektronik burun PCA analizinde PC1 %56,1, PC2 %25,6 katkı vermiştir.
• Toplam açıklama oranı %81,7’dir.
• OPLS-DA modeli DBJ ve XBJ’yi iki ayrı grup olarak ayırmıştır.
• W2W sensörü VIP değeri bakımından ayırıcı değişken olarak öne çıkmıştır.
• 200 permütasyonlu test, modelin aşırı uyum göstermediğini desteklemiştir.

Elektronik dil yöntemi:

Elektronik dil bulguları:

• Her iki örnekte acılık, umami, zenginlik ve tatlılık yanıtları yüksektir.
• Ekşilik yanıtı -13 referans noktasının altında kaldığı için anlamlı yorumda kullanılmamıştır.
• XBJ tuzluluk yanıtı -7,48’dir; bu değer -6 tat sıfır noktasının altında olduğu için tuzluluk yok veya çok zayıf olarak değerlendirilmiştir.
• DBJ tuzluluk yanıtı -4,34’tür; bu değer DBJ’de hafif tuzluluk algısı olduğunu gösterir.
• DBJ’de acı tat sonrası, umami, zenginlik ve tuzluluk XBJ’ye göre daha yüksektir.
• Elektronik dil PCA analizinde PC1 %63,4, PC2 %19,1 katkı vermiştir.
• Toplam açıklama oranı %82,5’tir.
• OPLS-DA modeli DBJ ve XBJ’yi tat profiline göre ayırmıştır.

Elektronik dil VIP skorları:

GC-IMS yöntemi:

GC-IMS genel sonuçları:

Fingerprint analizinde öne çıkan farklar:

• DBJ’de 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate ve bazı tanımlanmamış bileşiklerin sinyalleri XBJ’ye göre daha yüksektir.
• DBJ’de borneol-M sinyali XBJ’ye göre daha yüksektir.
• XBJ’de alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool ve sabinene hydrate gibi birçok terpenoid sinyal DBJ’ye göre daha yüksektir.
• XBJ’de isobutyl isobutyrate, (E)-2-heptenal, furfural, 2-butylfuran, methyl pentanoate, longifolene ve bazı diğer bileşiklerin göreli bolluğu da DBJ’den yüksek bulunmuştur.

GC-IMS kemometrik analiz bulguları:

• GC-IMS PCA analizinde PC1 %63,6, PC2 %28,8 katkı vermiştir.
• Toplam açıklama oranı %92,4’tür.
• OPLS-DA skor grafiğinde DBJ ve XBJ belirgin biçimde iki ayrı gruba ayrılmıştır.
• XBJ grubu içinde bir miktar örnek içi değişkenlik görülmüş; bunun hasat zamanı ve işleme koşulları gibi faktörlerden kaynaklanabileceği tartışılmıştır.
• VIP>1 kriterine göre 28 uçucu bileşik/sinyal ayırt edici marker olarak belirlenmiştir.
• 200 permütasyonlu test OPLS-DA modelinin aşırı uyum göstermediğini desteklemiştir.

GC-IMS ile belirlenen 28 ayırt edici uçucu marker:

Tabloda bazı tanımlanmamış sinyallerin tamamı tek tek gösterilmemiştir; çalışmada 6, 7, 14, 15, 16 ve 17 numaralı bazı markerların kesin yapılarının gelecekte aydınlatılması gerektiği özellikle vurgulanmıştır.

Şekil ve grafiklerin anlamı:

• Elektronik burun radar grafiği, DBJ ve XBJ’nin özellikle W1W ve W2W sensör yanıtlarında ayrıldığını gösterir. Bu, aroma farkında kükürtlü ve aromatik uçucuların rol oynayabileceğini destekler.
• Elektronik burun PCA ve OPLS-DA grafikleri, sensör verilerinin iki ticari Boju formunu ayrı kümelere ayırabildiğini gösterir.
• Elektronik dil radar grafiği, iki örneğin acılık, umami, zenginlik ve tatlılık karakterlerini; DBJ’nin ise daha belirgin tuzluluk, umami ve acı tat sonrası özelliğini gösterir.
• Elektronik dil VIP grafiği, tuzluluk, umami ve acı tat sonrası gibi değişkenlerin tat ayrımına katkı verdiğini gösterir.
• GC-IMS üç boyutlu ve iki boyutlu spektrumları, DBJ ve XBJ’nin uçucu bileşik haritalarında farklı yoğunluk bölgeleri oluşturduğunu ortaya koyar.
• GC-IMS fark grafiği, bir örnekte daha yüksek veya daha düşük bulunan uçucu sinyalleri renklerle göstererek iki grup arasındaki kimyasal ayrımı görünür hale getirir.
• Fingerprint grafiği, her örneğin tüm uçucu sinyal desenini yan yana karşılaştırır ve hangi bileşiklerin DBJ veya XBJ’de daha baskın olduğunu gösterir.
• GC-IMS PCA ve OPLS-DA grafikleri, uçucu bileşik verilerinin iki ticari örneği çok güçlü biçimde ayırdığını gösterir.
• 28 marker ısı haritası, ayırt edici uçucu bileşiklerin DBJ ve XBJ’de farklı bolluk desenleri oluşturduğunu görsel olarak özetler.

Genel teknik sonuç: Elektronik burun, elektronik dil ve GC-IMS verileri birlikte kullanıldığında DBJ ve XBJ’nin aroma ve tat profilleri güvenilir biçimde ayrılabilmektedir. Elektronik burun koku profilindeki genel sensör farkını, elektronik dil tat ayrımını, GC-IMS ise bu farkların uçucu bileşik temelini göstermektedir. Kemometrik analizler, bu çok boyutlu veriyi sınıflandırılabilir kalite göstergelerine dönüştürmüştür.

Kaynak ve Yöntem Notu

Bu makale, Xiao-su Xiang, Yun-yun Sun, Jun-shan Gao, Da-hui Li ve Qing-shan Yang tarafından hazırlanan “Flavor profiling and quality discrimination of commercial ‘Boju’ (Chrysanthemum morifolium) using GC-IMS coupled with chemometrics” başlıklı çalışmaya dayanarak hazırlanmıştır. Çalışma, ticari Boju krizantem çayının iki formu olan DBJ ve XBJ’nin aroma, tat ve uçucu bileşik profillerini karşılaştırmaktadır.

Kaynak türü, SSRN üzerinde erişime açılmış bir preprint araştırma makalesidir. Metinde açıkça “This preprint research paper has not been peer reviewed” ifadesi yer aldığı için çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Bu nedenle bulgular, hakemli nihai yayın olarak değil, ticari Boju örnekleri üzerinde yapılmış çoklu sensör ve GC-IMS tabanlı preprint araştırma verisi olarak değerlendirilmelidir.

Bu içerik, çalışmada verilen örnekleme bilgileri, elektronik burun sensör yanıtları, elektronik dil tat profili, GC-IMS uçucu bileşik spektrumları, fingerprint analizi, PCA, OPLS-DA, VIP skorları, permütasyon testleri, 28 ayırt edici marker ve tartışma sonuçlarına dayanarak hazırlanmıştır. PDF’de bulunmayan sağlık etkisi, klinik yarar, tedavi edici üstünlük, tüketici tercihi garantisi veya ticari değer garantisi gibi iddialar eklenmemiştir.

Çalışmada doğrudan matematiksel formül sunulmamıştır. Kullanılan PCA, OPLS-DA ve VIP gibi kemometrik kavramlar, çok değişkenli veri yapısını sınıflandırmak ve hangi sensör veya uçucu bileşiklerin ayrımda önemli olduğunu belirlemek için uygulanmıştır. Bu makalede bu yöntemler, çalışmanın verdiği sonuçlar ve sayısal katkı oranları üzerinden açıklanmıştır.

Çalışmanın önemli sınırlılıkları vardır. Araştırma hakem değerlendirmesinden geçmemiştir. Örnekler iki ticari Boju formu ve her biri için üç partiyle sınırlıdır. Farklı üretim yılları, farklı depolama koşulları, farklı işleme yöntemleri ve daha geniş pazar örnekleri ayrıca test edilmemiştir. GC-IMS ile belirlenen bazı önemli markerların kimyasal yapısı kesin olarak tanımlanmamıştır. Ayrıca çalışma eğitimli insan duyusal paneliyle kapsamlı tüketici algısı doğrulaması sunmamaktadır.

Bu nedenle çalışma, DBJ ve XBJ ayrımı için güçlü bir analitik kalite değerlendirme stratejisi sunmaktadır; ancak daha kesin kalite standardı geliştirmek için daha geniş örneklemli, çok yıllı, insan duyusal paneliyle desteklenen ve bilinmeyen markerları ileri kütle spektrometrisiyle tanımlayan çalışmalar gereklidir.