Бул изилдөө Кытайда салттуу түрдө өсүмдүк чайы жана дарылык-азыктык өсүмдүк булагы катары бааланган “Boju” хризантемасынын эки коммерциялык формасынын ортосундагы жыт жана даам айырмачылыктарын илимий жактан ажыратууну максат кылат. Изилденген эки коммерциялык үлгү тобу Da Boju, башкача айтканда DBJ жана Xiao Boju, башкача айтканда XBJ деп аталган. Изилдөөчүлөр бул эки топту жөн гана көз менен же салттуу сенсордук баалоо аркылуу эмес, электрондук мурун, электрондук тил, газдык хроматография–иондук мобилдүүлүк спектрометриясы, башкача айтканда GC-IMS жана хемометриялык анализдер менен салыштырышкан.

Изилдөөнүн негизги билдирүүсү мындай: DBJ жана XBJ бири-бирине окшош коммерциялык Boju өнүмдөрү болуп көрүнгөнү менен, алардын жыт жана даам профилдерин өлчөнө турган деңгээлде ажыратууга болот. Электрондук мурун маалыматтарында өзгөчө W2W сенсору эки үлгүнү айырмалоодо маанилүү роль ойногон. Бул сенсор ароматтык кошулмаларга жана органикалык күкүрт кошулмаларына сезгич болгондуктан, DBJ менен XBJ ортосундагы жыт айырмасы ушундай учуучу кошулмалар менен байланыштуу болушу мүмкүн деп эсептелген.

Электрондук тил анализинде эки Boju үлгүсү тең жалпысынан ачуу даам, умами, байлык жана таттуулук огу боюнча айкын жооп көрсөткөн. Бирок DBJ XBJге салыштырмалуу күчтүүрөөк умами, узагыраак сакталган ачуу даамдан кийинки сезим жана жеңил туздуулук мүнөзү менен айырмаланган. GC-IMS анализинде жалпы 125 учуучу сигнал аныкталып, алардын 66 сы кошулма катары аннотацияланган. Хемометриялык анализдер эки үлгү учуучу кошулмалардын профили боюнча так ажыратыла аларын көрсөткөн. Айрыкча терпеноиддер жана алардын туундулары жыт айырмасынын негизги химиялык кыймылдаткычтары катары алдыга чыккан.

OPLS-DA моделине ылайык 28 мүнөздүү учуучу маркер эки коммерциялык Boju формасын ажыратууда маанилүү роль ойнойт. Алардын арасында альфа-пинен, бета-пинен, альфа-фелландрен, 1,8-синеол, камфора, линалоол, гамма-терпинен, альфа-терпинеол, лонгифолен жана борнил ацетат сыяктуу жыт химиясы үчүн маанилүү кошулмалар бар. Ошол эле учурда изилдөөдө айрым маркерлердин түзүлүшү так аныкталган эмес; айрыкча 6, 7, 14, 15, 16 жана 17 номерлүү сигналдарды келечекте жогорку чечилиш жөндөмүндөгү масс-спектрометрия же эки өлчөмдүү GC-MS сыяктуу ыкмалар менен кошумча текшерүү сунушталган.

Boju Кытайдын Anhui провинциясындагы Bozhou аймагы менен байланышкан жана хризантема чайы катары колдонулган коммерциялык өсүмдүк өнүмү. Изилдөөдө Boju Кытайда дарылык жана жегенге жарамдуу хризантемалардын арасында маанилүү орун ээлери айтылат. Бирок бул жерде көңүл буруу керек болгон нерсе бар: бул изилдөө Bojuнун ден соолукка таасирин далилдөөгө багытталган клиникалык изилдөө эмес. Изилдөөнүн темасы Bojuнун эки коммерциялык формасын жыт, даам жана учуучу кошулмалардын профили боюнча кантип ажыратууга болорун аныктоо болуп саналат.

Азык-түлүк жана өсүмдүк өнүмдөрүнүн сапатында жыт абдан маанилүү. Өсүмдүк чайынын керектөөчү тарабынан жактырылышы анын көрүнүшүнө же этикеткасына гана байланышпайт; жыты, ооздо калтырган даамы, ачуу даамдын тең салмактуулугу, даамдан кийинки сезим жана ароматтык тереңдик да сапатты кабылдоону аныктайт. Салттуу сапат баалоодо көбүнчө адистер өнүмдү жыттап, даамын татып жана көрүнүшүн карашат. Бул ыкма тажрыйбалуу адамдар үчүн баалуу болгону менен, адамдын кабылдоосу адамдан адамга өзгөрүшү мүмкүн. Чарчоо, айлана-чөйрөнүн жыты, күтүү, тажрыйба жана ал тургай ошол эле адамдын ар башка күндөрдөгү кабылдоосу жыйынтыктарга таасир этиши мүмкүн.

Ошондуктан акыркы жылдары электрондук мурун жана электрондук тил сыяктуу бионикалык аныктоо системалары азык-түлүк сапатын көзөмөлдөөдө көбүрөөк колдонулууда. Электрондук мурун адамдын жыт сезүү жөндөмүн окшоштурууга аракет кылган сенсордук массивдерге таянат. Ар бир сенсор белгилүү бир кошулмалар тобуна ар башка деңгээлде жооп берет. Бир сенсор адатта “бул кошулма так ушу” деп айтууга жетишсиз; бирок сенсорлор массивинин түзгөн жооп үлгүсү ар башка үлгүлөрдүн жыт профилдерин салыштыруу үчүн күчтүү кол тамга сыяктуу колдонулушу мүмкүн.

Электрондук тил да ушуга окшош түрдө даам сезүүнү санариптештирүүгө аракет кылат. Кычкылдык, таттуулук, ачуу даам, умами, туздуулук, куруштуруу, ачуу даамдан кийинки сезим, куруштуруучу даамдан кийинки сезим жана байлык, башкача айтканда умамиден кийинки даам сыяктуу сенсордук өзгөчөлүктөр сенсор жооптору аркылуу өлчөнөт. Бул системалар адамдык дегустация панелин толук алмаштырбайт; бирок тез, кайталануучу жана объективдүүрөөк алдын ала баалоону камсыздай алат.

Бул изилдөөдө изилдөөчүлөр электрондук мурун жана электрондук тил маалыматтарын GC-IMS менен бириктиришкен. GC-IMS учуучу органикалык кошулмаларды бөлүү жана мүнөздөө үчүн колдонулуучу күчтүү техника. Газдык хроматография бөлүгү кошулмаларды колонкадагы кармалуу айырмасына жараша бөлөт. Иондук мобилдүүлүк спектрометриясы бөлүгү болсо иондоштурулган молекулалардын электр талаасындагы дрейф убакыттарын өлчөйт. Ошентип, кошулманын газ-хроматографиялык кармалуу жүрүм-туруму жана иондук мобилдүүлүк жүрүм-туруму бирге бааланат.

GC-IMSтин бул изилдөөдөгү мааниси чоң. Анткени Boju сыяктуу өсүмдүк чайларында жыт төмөн концентрациядагы көптөгөн учуучу кошулмалардын бирге түзгөн татаал профили. Ар бирине өзүнчө каралган бир нече кошулма көп учурда жетишсиз. GC-IMS үлгүлөрдүн учуучу кошулмалар боюнча манжа изин визуалдык карта түрүндө көрсөтө алгандыктан, DBJ менен XBJ ортосундагы айырмачылыктарды бир кыйла комплекстүү ачып берет.

Изилдөөнүн негизги көйгөйү коммерциялык Boju базарында DBJ жана XBJ деп аталган эки форманы сенсордук жана химиялык жактан кантип ажыратууга болорунда. Макалага ылайык, бул эки коммерциялык форма морфология жана сенсордук касиеттер жагынан айырмаланып, бул айырмачылыктар керектөөчү тандоосуна жана рыноктук баага таасир этиши мүмкүн. Ошого карабастан, бул эки форманын жыт жана даам айырмасын системалуу түшүндүргөн изилдөөлөр аз. Бул изилдөө ушул боштукту толтуруу үчүн көп аналитикалык платформаны сунуштайт.

Үлгүлөр Bozhou, Anhuiдеги дарылык материалдар базарынан сатылып алынган. Ар бир коммерциялык топ үчүн үч көз карандысыз партия чогултулган. Үлгүлөр Anhui University of Chinese Medicineден Associate Professor Yang Qingshan тарабынан кургатылган хризантема гүл баштары катары аныкталган. Изилдөөдө DBJ үлгүлөрү Chrysanthemum × morifolium ‘Damaya’ cv. nov., ал эми XBJ үлгүлөрү Chrysanthemum × morifolium ‘Boju’ cv. nov. контекстинде аныкталган. Бул аныктоо маанилүү, анткени изилдөө жөн гана кокустук эки чай үлгүсүн эмес, коммерциялык Boju ичинде бөлүнгөн эки башка өнүм тобун салыштырган.

Электрондук мурун анализинде Pen3 Plus системасы колдонулган. Система 10 металл оксиди сенсорунан турат. Ар бир сенсор ар башка химиялык топторго көбүрөөк сезгич. Мисалы, W1C бензол сымал жана ароматтык кошулмаларга, W5S азот оксиддерине, W1W органикалык эмес күкүрт кошулмаларына, W2S спирттерге, эфирлерге, альдегиддерге жана кетондорго, ал эми W2W ароматтык кошулмаларга жана органикалык күкүрт кошулмаларына сезгич. Изилдөөдө ар бир үлгүдөн 3 g порошок алынып, атайын өлчөө идишине салынган, Parafilm менен жабылган жана учуучу кошулмалар тең салмакка келиши үчүн туруктуу температура шартында түнү бою кармалган. Ар бир үлгү үч жолу өлчөнгөн.

Электрондук мурун радардык графиги DBJ жана XBJнин сенсор жоопторунда айкын айырмачылык бар экенин көрсөтөт. Эң жогорку жооптор W1W жана W2W сенсорлорунда байкалып, андан кийин W5S турган. Бул натыйжа Boju үлгүлөрүндө күкүрт камтыган учуучуларга, ароматтык/терпеноид кошулмаларга жана азот оксиддерине сезгич сигнал топтору жыт профили үчүн маанилүү экенин көрсөтөт. DBJде айрыкча W1W жана W2W сенсор жооптору XBJге караганда жогору болгон. Бул DBJ ароматтык жана күкүрттүү учуучу профил боюнча күчтүүрөөк сигнал бергенин көрсөтөт.

Электрондук мурун маалыматтары радардык график менен эле чектелбестен, PCA жана OPLS-DA сыяктуу хемометриялык ыкмалар менен бааланган. PCA, башкача айтканда башкы компоненттер анализи, көп сандагы сенсор өзгөрмөлөрүн азыраак сандагы компоненттерге кыскартып, үлгүлөр ортосундагы жалпы ажырымды көрүүгө мүмкүндүк берет. Изилдөөдө электрондук мурун PCA анализинде биринчи башкы компонент жалпы дисперсиянын %56,1 нин, экинчи башкы компонент %25,6 сын түшүндүргөн. Эки компоненттин жалпы түшүндүрүү үлүшү %81,7. Бул көрсөткүч электрондук мурун маалыматтары DBJ менен XBJ ортосундагы айырмачылыкты чоң өлчөмдө кармаганын көрсөтөт.

OPLS-DA анализинде DBJ жана XBJ эки өзүнчө топ болуп бөлүнгөн. Моделде VIP мааниси кайсы өзгөрмө классификацияга көбүрөөк салым кошорун көрсөтөт. VIP мааниси 1 ден чоң өзгөрмөлөр адатта маанилүү айырмалоочу өзгөрмө деп эсептелет. Электрондук мурун маалыматтарында W2W сенсору жогорку салым кошкон сенсор катары алдыга чыккан. Бул табылга эки коммерциялык Boju формасынын жыт айырмасында ароматтык кошулмалар жана органикалык күкүрт кошулмалары маанилүү роль ойношу мүмкүн экенин колдойт. Мындан тышкары 200 кайталануу менен пермутациялык тест жүргүзүлүп, модель ашыкча ылайыкташпаганы көрсөтүлгөн.

Электрондук тил анализинде SA402BPlus-EX системасы колдонулган. Өлчөнгөн даам өзгөчөлүктөрү кычкылдык, таттуулук, ачуу даам, умами, туздуулук, куруштуруу, ачуу даамдан кийинки сезим, куруштуруучу даамдан кийинки сезим жана байлык, башкача айтканда умамиден кийинки даам катары берилген. Үлгү даярдоодо 1,5 g порошок үлгү алынып, 100 mL дистилденген суу кошулган, үлгүлөр 100 W ультраүндүк экстракцияга 30 мүнөт коюлуп, андан кийин 2800 r/мүн ылдамдыкта 15 мүнөт центрифугаланып, фильтрат электрондук тил өлчөөсүнө берилген. Ар бир үлгү эки параллелдүү даярдалып, өлчөө төрт цикл жүргүзүлгөн жана акыркы үч циклдин маалыматтары анализде колдонулган.

Электрондук тил радардык графиги эки Boju формасында тең ачуу даам, умами, байлык жана таттуулук жооптору айкын экенин көрсөтөт. Кычкылдык сенсорунун жообу -13 төмөнкү даам таяныч чекитинен төмөн калгандыктан, маанилүү таяныч мааниси жок деп кабыл алынган. Туздуулук боюнча маанилүү айырма табылган. XBJнин туздуулук жообу -7,48 болуп өлчөнгөн жана бул маани -6 даамдын нөл чекитинен төмөн болгондуктан, туздуулук жок же өтө алсыз деп чечмеленген. DBJнин туздуулук жообу болсо -4,34, бул маани даамдын нөл чекитинен жогору болгондуктан DBJде жеңил туздуулук сезими бар экени айтылган.

DBJ жана XBJнин даам профилдери толугу менен айырмаланбайт. Таттуулук, ачуу даам, куруштуруу жана куруштуруучу даамдан кийинки жооптор жалпысынан окшош. Бирок DBJде ачуу даамдан кийинки сезим, умами, байлык жана туздуулук жооптору XBJге караганда жогору. Бул айырма керектөөчү тажрыйбасы үчүн маанилүү. Өсүмдүк чайынын биринчи ууртамдагы даамы эле эмес, жуткандан кийин ооздо калтырган даамдан кийинки таасири да сапатты кабылдоону аныктайт. DBJнин узакка созулган ачуу даамдан кийинки сезими жана умами мүнөзү аны XBJден сенсордук жактан айырмалаган белгилердин бири.

Электрондук тил PCA анализинде биринчи башкы компонент %63,4, экинчи башкы компонент %19,1 салым берген. Жалпы түшүндүрүү үлүшү %82,5. Бул электрондук тил маалыматтары DBJ менен XBJнин даам айырмасын жакшы чагылдырарын көрсөтөт. OPLS-DA анализинде эки үлгү тобу кайрадан так ажыратылган. VIP баллдары боюнча sourness, башкача айтканда кычкылдык 1,84036, saltiness, башкача айтканда туздуулук 1,36991, umami 1,20294 жана bitter aftertaste, башкача айтканда ачуу даамдан кийинки сезим 1,00416 маанилери менен айырмалоочу өзгөрмөлөрдүн катарына кирген. Бирок кычкылдык жообу даам таяныч чекитинен төмөн болгондуктан, изилдөөнүн практикалык чечмелөөсүндө эске алынган эмес. Ошондуктан туздуулук, умами жана ачуу даамдан кийинки сезим эки Boju формасынын даам айырмасында маанилүүрөөк көрсөткүчтөр катары алдыга чыккан.

GC-IMS анализи изилдөөнүн химиялык өзөгүн түзөт. Изилдөөдө ар бир үлгүдөн 2,0 g алынып, 20 mL headspace vial ичине салынган. Ар бир vial ичине ички стандарт катары 10 µL, 10 ppm 4-methyl-2-pentanol эритмеси кошулган. Headspace инкубациясы 80°Cде 20 мүнөт жүргүзүлгөн. Инъекция көлөмү 200 µL болгон, инъекция splitless, башкача айтканда бөлбөстөн жүргүзүлгөн. GC-IMS системасында MXT-5 колонкасы колдонулуп, ташуучу жана drift газы катары жогорку тазалыктагы азот пайдаланылган. Өлчөө оң ион режиминде жүргүзүлүп, drift түтүгүнүн температурасы 45°C деп белгиленген.

GC-IMS графиктери үч негизги визуалдык окууну берет. Үч өлчөмдүү спектрде x огу drift убактысын, y огу кармалуу убактысын жана z огу сигнал чокусунун амплитудасын көрсөтөт. Эки өлчөмдүү картада учуучу кошулмалар түстүү чекиттер түрүндө көрүнөт. Түстүн интенсивдүүлүгү кошулма сигналынын күчүн билдирет; кочкул көк төмөн, кызыл жогорку сигнал дегенди билдирет. Айырма графигинде DBJ таяныч катары алынып, XBJ менен салыштырылган. Ак аймактар эки үлгүдөгү окшош мазмунду, кызыл аймактар максаттуу үлгүдөгү жогору сигналды, көк аймактар төмөн сигналды көрсөтөт.

GC-IMS жыйынтыктарына ылайык, DBJ жана XBJ ортосунда учуучу кошулмалардын курамы боюнча айкын айырмачылыктар бар. Болжол менен 1,5 a.u. салыштырмалуу drift убактысынан кийин XBJде айрым учуучу кошулмалардын чокусунун интенсивдүүлүгү DBJден жогору экени байкалган. Бул визуалдык айырма кийин fingerprint жана хемометриялык анализдер менен колдоого алынган.

Изилдөөдө жалпы 125 сигнал чокусу алынган жана 66 кошулма аннотацияланган. Бул кошулмалар альдегиддерди, спирттерди, эфирлерди, кетондорду, фурандарды, терпеноиддерди жана байланышкан топторду камтыйт. 17 сигнал болсо номер менен көрсөтүлүп, түзүлүшү так аныкталган эмес. Бул жагдай изилдөөнүн чынчыл көрсөтүлүшү керек болгон маанилүү чектөөсү. GC-IMS күчтүү манжа изи анализин бергени менен, бардык сигналдардын түзүлүшүн так чечмелөө дайыма эле мүмкүн эмес. Ошондуктан белгисиз маркерлерди келечекте өнүккөн ыкмалар менен аныктоо керек.

Fingerprint анализинде DBJ жана XBJ ортосунда кайсы кошулмалар салыштырмалуу жогору экендиги кеңири изилденген. DBJде 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate жана айрым аныкталбаган кошулмалар жогору экени көрсөтүлгөн. Мындан тышкары borneol-M сигналы DBJде XBJге караганда жогору болгон. Тескерисинче, XBJде alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool жана sabinene hydrate сыяктуу терпеноид мүнөздүү кошулмалардын көп формалары жогорку сигнал көрсөткөн.

Бул жыйынтыктар жыт химиясы үчүн маанилүү. Терпеноиддер өсүмдүк чайларынын гүлдүү, чөптүү, чайыр сымал, сергитүүчү, татымал же дарылык жыттарына салым кошо ала турган кеңири кошулмалар үй-бүлөсү. Хризантема чайларындагы мүнөздүү жыт негизинен терпеноиддер жана альдегиддер сыяктуу учуучу кошулмалар менен байланыштуу болушу күтүлөт. Изилдөөдө GC-IMS жана электрондук мурун жыйынтыктарынын бири-бирин колдошу сенсорлор кармаган жыт айырмаларынын химиялык негизи бар экенин көрсөтөт.

GC-IMS маалыматтары менен жасалган PCA анализинде биринчи башкы компонент %63,6, экинчи башкы компонент %28,8 салым берген. Жалпы түшүндүрүү үлүшү %92,4. Бул кыйла жогорку көрсөткүч жана GC-IMS учуучу кошулма маалыматтары DBJ менен XBJ ажырымын күчтүү чагылдырарын көрсөтөт. OPLS-DA балл графигинде DBJ жана XBJ үлгүлөрү эки так топко бөлүнгөн. Топтордун аймактары бири-бирин каптаган эмес. XBJ тобунун ичинде бир аз өзгөрмөлүүлүк болуп, изилдөө аны жыйноо убактысы жана иштетүү техникалары сыяктуу факторлор менен байланыштуу болушу мүмкүн деп талкуулаган.

OPLS-DA анализинде VIP мааниси 1 ден жогору болгон 28 учуучу кошулма/сигнал маркер катары тандалган. Эң жогорку VIP баллдарынын айрымдары төмөнкүлөр: (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 жана isopulegyl acetate 1,26024.

Бул тизме Boju сапаты үчүн бир гана кошулманы кароо жетишсиз экенин көрсөтөт. Жыт айырмасы көптөгөн учуучу кошулмалар бирге түзгөн химиялык манжа изи аркылуу пайда болот. Айрым кошулмалар DBJде, башкалары XBJде жогору болушу мүмкүн. Ошондуктан сапатты ажыратуу үчүн бир маркер эмес, көп маркерден турган панель маанилүүрөөк.

Изилдөөнүн жылуулук картасы бул 28 учуучу маркер DBJ жана XBJ үлгүлөрүнүн ортосунда ар башка интенсивдүүлүк үлгүлөрүн түзөрүн көрсөтөт. Жылуулук картасында кызыл түстөр жогору, көк түстөр төмөн салыштырмалуу сигналдарды билдирет. DBJ жана XBJ үлгүлөрү ушул маркер топтому боюнча айырмаланган кластерлешүү жүрүм-турумун көрсөтөт. Ошентип, GC-IMS кошулмалардын тизмесин гана түзбөстөн, коммерциялык өнүмдөрдү ажыратуу үчүн визуалдык жана статистикалык классификациянын негизин да берген.

Бул изилдөөнүн күнүмдүк жашоо менен байланышы абдан конкреттүү. Өсүмдүк чайын сатып алган керектөөчү бир эле өсүмдүктүн ар башка коммерциялык формаларынын ортосунда жыт, даам жана сапат айырмасы бар экенин сезиши мүмкүн, бирок анын себебин түшүндүрө албайт. Бул изилдөө мындай айырманы электрондук сенсорлор жана учуучу кошулмалардын анализи менен объективдүү өлчөөгө болорун көрсөтөт. Сапатты көзөмөлдөө жагынан бул базардагы өнүмдөрдү классификациялоо, этикетканын тууралыгы, коммерциялык стандартташтыруу жана керектөөчүнүн ишеними үчүн баалуу.

Мурда өсүмдүк өнүмдөрүнүн сапаты көбүнчө морфология, түс, жыт, тажрыйбалуу адистин баалоосу жана кээ бир негизги химиялык курам анализдери аркылуу аныкталган. Азыркы учурда азык-түлүк жана өсүмдүк өнүмдөрүнүн рыногунда тезирээк, объективдүү жана көп өзгөрмөлүү анализ системаларына муктаждык бар. Электрондук мурун, электрондук тил жана GC-IMS сыяктуу ыкмалар бул муктаждыкка жооп бере ала турган заманбап куралдарды сунуштайт. Келечекте бул ыкма Boju үчүн гана эмес, шафран, имбирь, цитрус кабыгы, женьшень, дарылык козу карындар жана башка жогорку баалуу өсүмдүк өнүмдөрүндө сапатты көзөмөлдөө жана келип чыгышын текшерүү үчүн да колдонулушу мүмкүн.

Бирок изилдөөнүн чектери да так көрүнүшү керек. Биринчиден, изилдөө рецензиядан өтпөгөн препринт. Экинчиден, үлгүлөр эки коммерциялык Boju тобунан жана ар бирине үч көз карандысыз партиядан гана турат; кеңири географиялык үлгүлөр, ар башка жыйноо жылдары, иштетүү шарттары жана сактоо мөөнөттөрү бааланган эмес. Үчүнчүдөн, GC-IMS менен аныкталган айрым маанилүү сигналдардын химиялык түзүлүшү дагы эле белгисиз. Төртүнчүдөн, изилдөө электрондук сенсор маалыматтары менен күчтүү айырманы көрсөткөнү менен, үйрөтүлгөн адамдык сенсордук панель аркылуу кеңири керектөөчү кабылдоосун текшерүүнү сунуштабайт.

Изилдөөнүн айтканы мындай: DBJ жана XBJ электрондук мурун, электрондук тил жана GC-IMS маалыматтары менен так ажыратылат; жыт айырмасында ароматтык/күкүрттүү учуучулар жана айрыкча терпеноид маркерлер алдыга чыгат; даам айырмасында DBJнин жеңил туздуулугу, күчтүүрөөк умами жана туруктуу ачуу даамдан кийинки мүнөзү көрүнүктүү; GC-IMS 125 сигнал жана 66 аннотацияланган кошулма аркылуу эки коммерциялык Boju формасы үчүн күчтүү учуучу кошулмалардын манжа изин берет.

Изилдөөнүн айтпаганы болсо мындай: бул анализдер Bojuнун дарылык таасирин далилдебейт; DBJ же XBJ ден соолук жагынан жогору экенин көрсөтпөйт; базардагы бардык Boju өнүмдөрү ушул эки үлгү тобу менен гана так классификацияланат деп кепилдик бербейт. Изилдөө негизинен жыт, даам жана химиялык сапатты ажыратуу үчүн аналитикалык ыкма жана илимий маалымат берет.

Изилдөөнүн ыкмасы жана жыйынтыктары

Изилдөөнүн ыкмасы Boju хризантема чайынын эки коммерциялык формасы болгон DBJ жана XBJни үч деңгээлде изилдөөгө негизделет: электрондук мурун менен жыт профили, электрондук тил менен даам профили жана GC-IMS менен учуучу кошулмалардын манжа изи. Бул маалыматтар PCA жана OPLS-DA сыяктуу хемометриялык ыкмалар менен бааланган.

Үлгү материалы:

Электрондук мурун ыкмасы:

Электрондук мурун жыйынтыктары:

• W1W жана W2W сенсорлору эң жогорку жоопторду берген.
• W5S сенсору да айкын жооп көрсөткөн.
• DBJде W1W жана W2W жооптору XBJге караганда жогору болгон.
• Бул натыйжа ароматтык кошулмалар жана күкүрт камтыган учуучулар эки үлгү тобунун жыт айырмасында маанилүү болушу мүмкүн экенин көрсөтөт.
• Электрондук мурун PCA анализинде PC1 %56,1, PC2 %25,6 салым берген.
• Жалпы түшүндүрүү үлүшү %81,7.
• OPLS-DA модели DBJ жана XBJни эки өзүнчө топко бөлгөн.
• W2W сенсору VIP мааниси боюнча айырмалоочу өзгөрмө катары алдыга чыккан.
• 200 пермутациялык тест модель ашыкча ылайыкташпаганын колдогон.

Электрондук тил ыкмасы:

Электрондук тил жыйынтыктары:

• Эки үлгүдө тең ачуу даам, умами, байлык жана таттуулук жооптору жогору.
• Кычкылдык жообу -13 таяныч чекитинен төмөн калгандыктан, маанилүү чечмелөөдө колдонулган эмес.
• XBJнин туздуулук жообу -7,48; бул маани -6 даамдын нөл чекитинен төмөн болгондуктан, туздуулук жок же өтө алсыз деп бааланган.
• DBJнин туздуулук жообу -4,34; бул DBJде жеңил туздуулук сезими бар экенин көрсөтөт.
• DBJде ачуу даамдан кийинки сезим, умами, байлык жана туздуулук XBJге караганда жогору.
• Электрондук тил PCA анализинде PC1 %63,4, PC2 %19,1 салым берген.
• Жалпы түшүндүрүү үлүшү %82,5.
• OPLS-DA модели DBJ жана XBJни даам профили боюнча ажыраткан.

Электрондук тил VIP баллдары:

GC-IMS ыкмасы:

GC-IMS жалпы жыйынтыктары:

Fingerprint анализинде алдыга чыккан айырмачылыктар:

• DBJде 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate жана айрым аныкталбаган кошулмалардын сигналдары XBJге караганда жогору.
• DBJде borneol-M сигналы XBJге караганда жогору.
• XBJде alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool жана sabinene hydrate сыяктуу көптөгөн терпеноид сигналдары DBJге караганда жогору.
• XBJде isobutyl isobutyrate, (E)-2-heptenal, furfural, 2-butylfuran, methyl pentanoate, longifolene жана айрым башка кошулмалардын салыштырмалуу молдугу да DBJден жогору болгон.

GC-IMS хемометриялык анализ жыйынтыктары:

• GC-IMS PCA анализинде PC1 %63,6, PC2 %28,8 салым берген.
• Жалпы түшүндүрүү үлүшү %92,4.
• OPLS-DA балл графигинде DBJ жана XBJ так эки өзүнчө топко бөлүнгөн.
• XBJ тобунун ичинде бир аз үлгү ичиндеги өзгөрмөлүүлүк байкалган; бул жыйноо убактысы жана иштетүү шарттары сыяктуу факторлордон болушу мүмкүн экени талкууланган.
• VIP>1 критерийи боюнча 28 учуучу кошулма/сигнал айырмалоочу маркер катары аныкталган.
• 200 пермутациялык тест OPLS-DA модели ашыкча ылайыкташпаганын колдогон.

GC-IMS менен аныкталган 28 айырмалоочу учуучу маркер:

Таблицада айрым аныкталбаган сигналдардын баары өзүнчө көрсөтүлгөн эмес; изилдөөдө 6, 7, 14, 15, 16 жана 17 номерлүү айрым маркерлердин так түзүлүшүн келечекте аныктоо зарыл экени өзгөчө белгиленген.

Сүрөттөрдүн жана графиктердин мааниси:

• Электрондук мурун радардык графиги DBJ жана XBJ айрыкча W1W жана W2W сенсор жоопторунда айырмаланарын көрсөтөт. Бул жыт айырмасында күкүрттүү жана ароматтык учуучулар роль ойношу мүмкүн экенин колдойт.
• Электрондук мурун PCA жана OPLS-DA графиктери сенсор маалыматтары эки коммерциялык Boju формасын өзүнчө кластерлерге бөлө аларын көрсөтөт.
• Электрондук тил радардык графиги эки үлгүнүн ачуу даам, умами, байлык жана таттуулук мүнөздөрүн; ал эми DBJнин туздуулугу, умамиси жана ачуу даамдан кийинки өзгөчөлүгү айкыныраак экенин көрсөтөт.
• Электрондук тил VIP графиги туздуулук, умами жана ачуу даамдан кийинки сезим сыяктуу өзгөрмөлөр даам айырмасына салым кошорун көрсөтөт.
• GC-IMS үч өлчөмдүү жана эки өлчөмдүү спектрлери DBJ жана XBJ учуучу кошулмалар картасында ар башка интенсивдүүлүк аймактарын түзөрүн көрсөтөт.
• GC-IMS айырма графиги бир үлгүдө жогору же төмөн болгон учуучу сигналдарды түстөр менен көрсөтүп, эки топтун химиялык айырмасын көрүнүктүү кылат.
• Fingerprint графиги ар бир үлгүнүн бардык учуучу сигнал үлгүсүн жанаша салыштырып, кайсы кошулмалар DBJде же XBJде көбүрөөк экенин көрсөтөт.
• GC-IMS PCA жана OPLS-DA графиктери учуучу кошулма маалыматтары эки коммерциялык үлгүнү абдан күчтүү ажыратарын көрсөтөт.
• 28 маркердин жылуулук картасы айырмалоочу учуучу кошулмалар DBJ жана XBJде ар башка молдук үлгүлөрүн түзөрүн визуалдык түрдө жыйынтыктайт.

Жалпы техникалык жыйынтык: Электрондук мурун, электрондук тил жана GC-IMS маалыматтары бирге колдонулганда DBJ жана XBJнин жыт жана даам профилдерин ишенимдүү ажыратууга болот. Электрондук мурун жыт профилиндеги жалпы сенсор айырмасын, электрондук тил даам айырмасын, GC-IMS болсо бул айырмалардын учуучу кошулмалар негизин көрсөтөт. Хемометриялык анализдер бул көп өлчөмдүү маалыматты классификациялануучу сапат көрсөткүчтөрүнө айландырган.

Булак жана ыкма жөнүндө эскертүү

Бул макала Xiao-su Xiang, Yun-yun Sun, Jun-shan Gao, Da-hui Li жана Qing-shan Yang тарабынан даярдалган “Flavor profiling and quality discrimination of commercial ‘Boju’ (Chrysanthemum morifolium) using GC-IMS coupled with chemometrics” аттуу изилдөөгө негизделип даярдалган. Изилдөө коммерциялык Boju хризантема чайынын эки формасы болгон DBJ жана XBJнин жыт, даам жана учуучу кошулмалар профилдерин салыштырат.

Булак түрү SSRNде жеткиликтүү болгон препринт изилдөө макаласы. Текстте ачык түрдө “This preprint research paper has not been peer reviewed” деген сөз айкашы бар болгондуктан, изилдөө рецензиядан өтпөгөн. Ошондуктан жыйынтыктар рецензияланган акыркы жарыя катары эмес, коммерциялык Boju үлгүлөрүндө жүргүзүлгөн көп сенсорлуу жана GC-IMS негизиндеги препринт изилдөө маалыматтары катары бааланышы керек.

Бул мазмун изилдөөдө берилген үлгү маалыматтары, электрондук мурун сенсор жооптору, электрондук тил даам профили, GC-IMS учуучу кошулмалар спектрлери, fingerprint анализи, PCA, OPLS-DA, VIP баллдары, пермутациялык тесттер, 28 айырмалоочу маркер жана талкуу жыйынтыктарынын негизинде даярдалган. PDFде жок ден соолукка таасир, клиникалык пайда, дарылоочу артыкчылык, керектөөчү тандоосуна кепилдик же коммерциялык баага кепилдик сыяктуу дооматтар кошулган эмес.

Изилдөөдө түздөн-түз математикалык формула берилген эмес. Колдонулган PCA, OPLS-DA жана VIP сыяктуу хемометриялык түшүнүктөр көп өзгөрмөлүү маалымат түзүмүн классификациялоо жана кайсы сенсор же учуучу кошулмалар айырмалоодо маанилүү экенин аныктоо үчүн колдонулган. Бул макалада бул ыкмалар изилдөө берген жыйынтыктар жана сандык салым үлүштөрү аркылуу түшүндүрүлгөн.

Изилдөөнүн маанилүү чектөөлөрү бар. Изилдөө рецензиядан өтпөгөн. Үлгүлөр эки коммерциялык Boju формасы жана ар бири үчүн үч партия менен чектелет. Ар башка өндүрүш жылдары, сактоо шарттары, иштетүү ыкмалары жана кеңири рынок үлгүлөрү өзүнчө текшерилген эмес. GC-IMS менен аныкталган айрым маанилүү маркерлердин химиялык түзүлүшү так аныкталган эмес. Мындан тышкары, изилдөө үйрөтүлгөн адамдык сенсордук панель аркылуу кеңири керектөөчү кабылдоосун текшерүүнү сунуштабайт.

Ошондуктан изилдөө DBJ жана XBJни ажыратуу үчүн күчтүү аналитикалык сапат баалоо стратегиясын сунуштайт; бирок так сапат стандартын иштеп чыгуу үчүн кеңири үлгүлүү, көп жылдык, адамдык сенсордук панель менен колдоого алынган жана белгисиз маркерлерди өнүккөн масс-спектрометрия менен аныктаган изилдөөлөр керек.