Utafiti huu ni utafiti wa metabolomiki ya chakula unaolinganisha wasifu wa kihisia na wa kikemia wa chai za kijani tambarare zinazozalishwa kutoka kwa kultiva tatu za Camellia sinensis zenye rangi tofauti za majani kwa kutumia mfuatano uleule wa kawaida wa uchakataji. Fuding Dabai Tea (FDDB) yenye majani ya kijani, Zhonghuang No. 2 (ZH2) yenye majani ya manjano na Zijuan (ZJ) yenye majani ya zambarau zilitumika; chai zilitambulishwa kwa paneli ya hisia, upimaji wa rangi, metabolomiki pana iliyolengwa inayotegemea UPLC-ESI-MS/MS, pua ya kielektroniki yenye kromatografia ya gesi (GC-E-nose), mikroekstraksheni ya awamu dhabiti ya headspace–kromatografia ya gesi–spektrometri ya molekuli (HS-SPME-GC-MS), PCA, OPLS-DA na thamani ya jamaa ya shughuli ya harufu (rOAV).

Matokeo ya kihisia yalionyesha kuwa chai hizo tatu ziliunda wasifu tofauti wazi. ZH2 ilionyesha hisia ya juu zaidi ya umami na ubichi na uchungu wa chini zaidi. FDDB ilikuwa na thamani ya juu zaidi ya ladha tamu ya baada ya kumeza. ZJ nayo ilionyesha ukakasi na uchungu wa juu zaidi, umami wa chini zaidi na wakati huohuo wasifu wenye nguvu zaidi wa harufu ya maua na matunda.

Uchambuzi mpana wa metabolomiki uliolengwa unaotegemea UPLC-MS/MS ulitambua jumla ya metaboliti 2050 zisizo tete. Makundi makuu yalikuwa flavonoidi (%23,56), asidi za fenoli (%15,27), amino asidi na viambajengo vyake (%10,44) na lipidi (%8,88). Kulingana na matokeo ya chanzo, amino asidi na viambajengo vyake zilijikusanya zaidi katika ZH2 na hali hii ilihusishwa na tabia ya ubichi/umami. Katika ZJ, flavonoidi, asidi za fenoli na nukleotidi zilipatikana katika viwango vya juu zaidi; hizi zilitathminiwa pamoja na wasifu mkubwa wa uchungu na ukakasi wa ZJ.

Katika uchambuzi wa HS-SPME-GC-MS, misombo tete 1100 iligunduliwa. Makundi makuu ya misombo tete yaliripotiwa kuwa terpenoidi (%21,66), esta (%15,65), ketoni (%12,10), misombo ya heterosiklia (%10,83) na aldehidi (%7,10). Hata hivyo, si misombo yote 1100 yenye umuhimu sawa wa kihisia. Kulingana na kigezo cha rOAV kilichotumiwa katika chanzo, misombo 94 katika FDDB, 75 katika ZH2 na 90 katika ZJ iliainishwa kuwa misombo mikuu yenye shughuli ya harufu.

Kikomo muhimu cha tafsiri ya utafiti ni kwamba kultiva moja tu ilitumika kwa kila rangi ya jani. Kwa hiyo utafiti unaonyesha kuwa kuna tofauti kubwa za kikemia na kihisia kati ya FDDB, ZH2 na ZJ; lakini hautengi rangi ya jani kama kigeu cha kisababishi kilicho huru na athari ya kultiva/genotipu. Hitimisho kama “rangi ya zambarau hutengeneza harufu moja kwa moja” au “rangi ya manjano yenyewe huongeza umami” haliwezi kutolewa kutokana na muundo huu wa majaribio.

Kuna baadhi ya kutokulingana kwa namba katika chanzo. Kwa PCA ya metaboliti zisizo tete na PCA ya metaboliti tete, uwiano wa PC1/PC2 uliotolewa kwenye maandishi si sawa na uwiano ulioandikwa kwenye vielelezo husika. Aidha, idadi ya metaboliti tofauti zisizo tete katika maandishi ya matokeo hailingani na ile katika aya ya hitimisho ya makala. Tofauti hizi hazijasahihishwa kimya kimya na Verianla na zimeelezwa wazi katika sehemu husika.

Tatizo kuu la utafiti ni nini?

Rangi ya jani la chai si sifa ya kuona pekee. Katika kultiva tofauti za chai, rangi ya jani inaweza kubadilika pamoja na umetaboli wa rangi, amino asidi, flavonoidi, vitu vya fenoli na metaboliti nyingine. Baadhi ya viambajengo hivi vinaweza kuchangia ladha ya chai, vingine harufu na vingine rangi ya infusion.

Hata hivyo, wakati wa kulinganisha kultiva za chai zenye rangi tofauti, masuala mawili yanapaswa kutenganishwa: kwanza, tofauti za kimetaboliki zinazoonekana pamoja na rangi ya jani; pili, tofauti mahsusi za muundo wa kijeni wa kultiva. Utafiti huu uliingiza kultiva tatu zenye fenotipu tatu tofauti za rangi katika mchakato uleule wa chai ya kijani na kulinganisha wasifu wa kihisia na wa kikemia wa bidhaa za mwisho.

Je, Utafiti Huu Unathibitisha Kwamba Rangi ya Jani Pekee Huamua Ubora wa Chai?

Hapana. Kwa sababu utafiti ulitumia FDDB pekee kwa rangi ya kijani, ZH2 pekee kwa rangi ya manjano na ZJ pekee kwa rangi ya zambarau, “rangi” na “kultiva/genotipu” hazikutenganishwa katika muundo wa majaribio. Matokeo yanaonyesha kwa nguvu kuwa kultiva hizi tatu huunda wasifu tofauti wa metaboliti, harufu, ladha na rangi chini ya hali zilezile za uchakataji wa chai ya kijani; lakini hayathibitishi peke yake athari ya kisababishi ya rangi ya jani iliyo huru na tofauti nyingine za kijeni.

Kultiva tatu zilizolinganishwa

Majani mabichi yalivunwa kwa kiwango cha “chipukizi moja + jani moja” katika majira ya kuchipua ya 2024 kutoka eneo la Gaoyangbifeng Tea Co., Ltd. katika Guangyuan City, jimbo la Sichuan, China.

Kultiva hizo tatu zilichakatwa kwa njia ileile vipi?

Kultiva zote tatu zilibadilishwa kuwa chai ya kijani yenye umbo tambarare na mchakato uleule wa jumla ulitumika. Usanifishaji huu ni muhimu kwa sababu lengo la watafiti lilikuwa kulinganisha wasifu wa ubora unaoundwa na kultiva tofauti chini ya uchakataji uleule, si kulinganisha mbinu tofauti za uchakataji.

Hatua ya kunyauka

Majani mabichi yalivunwa siku zenye jua na kunyauka kwa kawaida katika mazingira ya ndani yenye uingizaji hewa mzuri. Kunyauka kuliendelea kwa takriban saa 5–8 hadi kunyauka kwa majani, kulainika kwa tishu, kuwa nyeusi kwa rangi, kufikia kiwango cha unyevu cha %68–72 na kubadilika kwa harufu ya nyasi kuwa harufu mpya zaidi kulipoonekana.

Kunyauka hakupaswi kuzingatiwa kama hatua ya kupunguza maji ya chai pekee. Pia hubadilisha sifa za kimitambo za jani na mwitikio wake kwa mchakato unaofuata wa joto/uundaji. Hata hivyo, utafiti huu haukupima kando kinetiki ya metaboliti kwa muda wakati wa kunyauka; mchakato uleule ulitumika kwa kultiva zote tatu.

Uzuiaji na uundaji umbo

Majani yaliyonyauka yalipashwa moto kwenye kikaango katika 240 °C. Chanzo kinaeleza kuwa kadiri majani yalivyonyauka na mashina ya majani kulainika, shinikizo liliongezwa hatua kwa hatua kila sekunde 30.

Kisha majani yalifanywa kuwa tambarare ndani ya wok yenye chini tambarare. Joto la awali la wok liliwekwa 110 °C na kudumishwa kwa dakika 15.

Maandishi ya chanzo katika hatua hii yanatumia kauli “humidity was maintained between 20%”. Kwa kuwa muundo wa Kiingereza hauelezi kikamilifu masafa au kikomo cha juu/chini, Verianla haiundi hapa thamani kama “chini ya %20”, “karibu %20” au thamani nyingine.

Katika hatua ya mwisho, joto la wok liliwekwa 90 °C na upashaji uliendelea hadi unyevu wa majani uliposhuka hadi %5–6.

Paneli ya hisia iliundwaje?

Tathmini ya kihisia ilifanywa kulingana na kiwango cha China GB/T 23776-2018. Paneli ilikuwa na watu 10: wanaume 6 na wanawake 4; umri wa wastani ulitolewa kuwa 30.

Kwa tathmini ya mwonekano wa chai kavu, 200 g ya kila sampuli iliwekwa kwenye sahani nyeupe ya mraba. Katika tathmini ya udamishaji, 3 g ya chai iliandaliwa katika kikombe cheupe cha porceleni kwa 150 mL ya maji yanayochemka na kudamishwa kwa dakika 4. Infusion ilichujwa baadaye kwenye bakuli la porceleni; rangi ya infusion, harufu na ladha zilitathminiwa.

Ukali wa sifa za harufu na ladha ulitathminiwa kwa skeli ya 0–10. Sifuri iliwakilisha kutohisiwa kwa sifa husika, na 10 iliwakilisha hisia kali. Katika grafu za rada za makala, ubichi, uchungu, ukakasi, umami, ladha tamu ya baada ya kumeza; na kwa upande wa harufu sifa kama mpya, ya maua, ya matunda, yenye harufu nzuri na iliyokaangwa zililinganishwa.

Matokeo ya kihisia

ZH2: Ilionyesha umami na ubichi wa juu zaidi, na uchungu wa chini zaidi kati ya chai tatu uliripotiwa katika ZH2.

FDDB: Ilikuwa na thamani ya juu zaidi ya ladha tamu ya baada ya kumeza.

ZJ: Ukakasi na uchungu wa juu zaidi, umami wa chini zaidi na wakati huohuo harufu ya maua na matunda iliyo dhahiri zaidi ilionekana katika ZJ.

Waandishi walitafsiri kwamba mwonekano mkavu, infusion na sifa za majani yaliyodamishwa za chai hizo tatu zilitofautiana na kwamba kultiva zote tatu zilionyesha ubora unaofaa kwa uchakataji wa chai ya kijani.

Mfumo wa rangi wa L*a*b* hupima nini?

Mfumo wa CIE L*a*b* huonyesha rangi kwenye mihimili mitatu:

• L*: ni mhimili wa uangavu. 0 hukaribia nyeusi na 100 hukaribia nyeupe.
• a*: ni mhimili wa nyekundu–kijani. Thamani chanya huelekea nyekundu na thamani hasi huelekea kijani.
• b*: ni mhimili wa manjano–bluu. Thamani chanya huelekea manjano na thamani hasi huelekea bluu.

Upimaji ulifanywa kwa kolorimita CM-5 na chanzo cha mwanga D65, na kila sampuli ilipimwa mara tatu.

Kutokuwa wazi kwa kitu kilichopimwa ndani ya chanzo: Sehemu ya mbinu hutumia kauli “dry tea leaves”, wakati sehemu ya matokeo na Figure 1D hueleza data zilezile za L*a*b* kama rangi ya infusion ya chai. Kwa hiyo jedwali lifuatalo limewekewa lebo “thamani zilizowasilishwa kama rangi ya infusion katika Figure 1D”.

Herufi tofauti za juu katika safu wima moja zinaonyesha tofauti yenye maana katika kiwango cha \(p<0.05\) kulingana na maelezo ya Figure 1 ya chanzo. FDDB ina thamani ya juu zaidi ya L*, ZH2 ina thamani hasi zaidi ya a* na thamani ya juu zaidi ya b*. Kwa hiyo chanzo kimehusisha infusion ya ZH2 na sifa dhahiri zaidi za rangi ya kijani/manjano na FDDB na uangavu wa juu zaidi.

Metabolomiki ni nini na ilitumika hapa kwa kusudi gani?

Metabolomiki ni kupima idadi kubwa ya molekuli ndogo zilizopo katika sampuli ya kibayolojia ndani ya mfumo mmoja wa uchambuzi na kulinganisha tofauti za kimetaboliki kati ya sampuli. Katika utafiti huu, misombo isiyo tete ilichunguzwa kwa metabolomiki pana iliyolengwa inayotegemea UPLC-ESI-MS/MS, huku viambajengo tete vya harufu vikichunguzwa kwa HS-SPME-GC-MS.

Tabaka hizi mbili za uchambuzi hujibu maswali tofauti. Metaboliti zisizo tete huhusishwa hasa na ladha, hisia mdomoni na muundo wa kikemia. Misombo tete hujumuisha vitu vinavyoweza kuingia katika awamu ya gesi na kuchangia uundaji wa harufu.

Metaboliti 2050 zisizo tete zilichambuliwaje?

Sampuli za chai zilikauka kwanza kwa kikaushaji cha kugandisha chenye ombwe, kisha zikasagwa kwenye kinu MM 400 kwa masafa ya 30 Hz.

50 mg ya unga ilichukuliwa kutoka kila sampuli na kuchanganywa na 1,2 mL ya methanoli ya majini %70 iliyokuwa imepozwa awali katika −20 °C. Ekstraksheni iliendelea kwa saa 3 katika 4 °C na sampuli ikavortex kila dakika 30.

Baada ya ekstraksheni, sampuli ilisentrifujishwa katika 12.000 rpm kwa dakika 3, awamu ya juu ikapitishwa kwenye membreni yenye tundu la 0,22 µm na kupelekwa kwenye uchambuzi wa UPLC-ESI-MS/MS.

Katika upimaji wa kiasi, multiple reaction monitoring (MRM) ilitumika. MRM ni hali ya upimaji katika spektrometri ya molekuli inayoruhusu upimaji teule zaidi wa metaboliti lengwa kwa kufuatilia mpito uliochaguliwa wa ioni tangulizi → ioni bidhaa.

Chanzo hakitoi jozi zote za ioni Q1/Q3 katika PDF kuu; kinaeleza kuwa zipo katika Supplementary Table S1. Kwa kuwa Supplementary Table S1 haipo katika PDF kuu iliyopakiwa, Verianla haitungi jozi hizi za ioni.

Makundi ya metaboliti zisizo tete

PCA huonyesha nini?

Uchambuzi wa vipengele vikuu (principal component analysis, PCA) hupunguza utofauti wa pamoja katika seti ya data yenye vigeu vingi hadi idadi ndogo ya mihimili changamani. PCA haina usimamizi; yaani taarifa kwamba sampuli ni FDDB, ZH2 au ZJ haitumiki kuufundisha modeli kutenganisha vikundi.

Kutengana kwa vikundi vitatu katika nafasi ya PCA kunaonyesha kuwa wasifu wa metaboliti zilizopimwa ni tofauti katika uchambuzi wa vigeu vingi. Hata hivyo, kutengana kwa mihimili ya PCA pekee hakuonyeshi ni metaboliti ipi ndiyo “sababu” ya tofauti ya kihisia.

Kutokulingana kwa PCA ndani ya chanzo: Kwa metaboliti zisizo tete, maandishi ya matokeo yanaandika PC1 = %37,35 na PC2 = %25,88, wakati katika mihimili ya Figure 2B ya chanzo kuna PC1 = %44,66 na PC2 = %25,41. Ni ipi kati ya seti hizi mbili ya data ndiyo thamani ya mwisho sahihi haijafafanuliwa katika PDF kuu.

OPLS-DA hufanya nini?

Orthogonal Partial Least Squares Discriminant Analysis (OPLS-DA) ni mbinu ya vigeu vingi yenye usimamizi inayotumia taarifa ya vikundi kutenganisha vikundi vya sampuli. Tofauti na PCA, lengo la OPLS-DA si kuonyesha tu utofauti wa jumla katika data bali kusisitiza vigeu vinavyoeleza utengano kati ya makundi.

Kwa sababu modeli zenye usimamizi zinaweza kuendana kupita kiasi na data, chanzo kilitumia majaribio 200 ya permutation. Makala, kwa kutegemea Supplementary Figure S3, inaripoti kuwa thamani za Q² zilizidi 0,9 na \(p<0.05\); hii ilitafsiriwa kama uaminifu wa juu na kutokuwepo kwa overfitting. Kwa kuwa Supplementary Figure S3 haipo ndani ya PDF kuu iliyopakiwa, Verianla haitathmini upya kwa kujitegemea mikunjo ya permutation.

Vizingiti vya VIP na Log2FC vina maana gani?

Masharti mawili yalitumiwa pamoja kuchagua metaboliti tofauti zisizo tete kati ya vikundi viwili:

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

VIP (Variable Importance in Projection) ni kipimo cha muhtasari wa mchango wa kigeu katika kutenganisha vikundi ndani ya modeli ya OPLS-DA. VIP ≥ 1 ni kizingiti cha uteuzi kinachoonyesha kuwa metaboliti ni muhimu kiasi kwa modeli; haimaanishi kuwa mekanizimu ya kibayolojia imethibitishwa.

Chanzo hakichapishi wazi mlinganyo wa Log2FC. Ili kufundisha maana ya kihisabati ya thamani ya kizingiti iliyotumiwa, ufafanuzi wa kawaida ufuatao unatolewa kama maelezo ya dhana tu:

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

\(X_2/X_1\): ni uwiano wa wingi kati ya vikundi viwili.

\(\log_2FC=+1\): humaanisha kuwa thamani katika kundi la pili ni mara 2 ya kundi la kwanza.

\(\log_2FC=-1\): humaanisha kuwa thamani katika kundi la pili ni nusu ya kundi la kwanza.

Kwa hiyo, \(|\log_2FC|\geq1\) inalingana na ongezeko la angalau mara mbili au upungufu wa angalau mara mbili. Mlinganyo huu si matokeo mapya ya utafiti; ni maelezo ya kihisabati ya kigezo cha uteuzi cha Log2FC kilichotumiwa katika chanzo.

Metaboliti tofauti zisizo tete

Kulingana na maelezo ya Figure 3C na maandishi katika sehemu ya matokeo ya chanzo:

Katika uchambuzi wa Venn wa ulinganisho huo mitatu, metaboliti 123 zimeripotiwa kuwa katika sehemu ya pamoja ya orodha za tofauti. Hii haimaanishi “metaboliti 123 zipo katika chai zote tatu”; mchoro wa Venn unaonyesha makutano ya seti za metaboliti tofauti.

Kutokulingana kwa namba ndani ya chanzo: Aya ya hitimisho ya makala inaripoti metaboliti tofauti 902, 895 na 1180 kwa ulinganisho huohuo, kwa mtiririko huo. Thamani hizi si sawa na 360, 555 na 639 katika sehemu ya 3.2.2. PDF kuu haielezi sababu ya tofauti hii. Kwa hiyo Verianla hutumia namba 360/555/639 zinazolingana moja kwa moja na Figure 3C katika jedwali kuu la matokeo, huku ikihifadhi thamani 902/895/1180 za aya ya hitimisho kama kutokulingana tofauti kwa chanzo.

Ni misombo gani iliyohusishwa na ladha mpya na umami ya ZH2?

Chanzo kinahusisha mkusanyiko wa amino asidi 18 zinazotofautisha katika ZH2 na wasifu wenye nguvu zaidi wa umami na ladha tamu/mpya. L-arginine, L-glutamic acid na cycloleucine zimetajwa kama mifano.

Uhusiano huu unaonyesha kuwa wasifu wa kikemia na uchunguzi wa kihisia vinaendana; hata hivyo, utafiti haukuthibitisha kisababishi cha kihisia kwa kuongeza na kuondoa amino asidi moja moja katika hali safi. Kwa hiyo haipaswi kuhitimishwa kuwa “amino asidi 18 peke yake huunda umami yote ya ZH2”.

Uchungu na ukakasi wa ZJ ulihusishwa na metaboliti zipi?

ZJ ilionyesha mkusanyiko wa juu zaidi wa flavonoidi, asidi za fenoli na nukleotidi. Chanzo kinasema hasa kwamba asidi tano za fenoli na flavonoidi nne zinaweza kuwa na nafasi katika wasifu wa ZJ wenye uchungu na ukakasi ulio dhahiri zaidi.

Kama mifano, majina ya (1′R,3R,5R,8′S)-dihydrophaseic acid-O-β-D-glucoside na cyanidin 3-xyloside yametolewa.

Mbinu na Matokeo ya Utafiti

GC-E-nose ni nini?

GC-E-nose iliyotumiwa katika utafiti ni mfumo unaotenganisha kwanza vitu tete kwa haraka katika safu za kromatografia ya gesi na kisha kutumia detektori za ionizasheni ya mwali kulinganisha “alama ya kidole” ya tete ya sampuli. Tofauti na pua ya kielektroniki ya kawaida yenye vihisi vya oksidi za metali, hapa safu mbili za kromatografia zilitumiwa.

0,5 g ilichukuliwa kutoka kila sampuli, ikawekwa katika vial ya kioo iliyofungwa ya 20 mL na kuhifadhiwa katika 65 °C kwa dakika 30 kabla ya uchambuzi.

Gesi ya kubeba ilikuwa heliamu ya usafi wa juu na mtiririko uliwekwa 1 mL/dak. Vitu tete vilishikiliwa katika konsentrata ya tete ya Tenax TA katika 20 °C kwa sekunde 30; kisha thermal desorption ilitumika katika 240 °C kwa sekunde 30.

Utenganishaji ulifanywa sambamba kwa safu mbili:

• MXT-5: safu yenye polarity dhaifu.
• MXT-1701: safu yenye polarity ya kati.
• Ukubwa wa safu: 20 m × 0,18 mm kipenyo cha ndani × 0,4 µm filamu.

Programu ya joto ilianza kwa kushikilia kwa sekunde 5 katika 50 °C, joto likaongezwa kwa kasi ya 0,2 °C/s hadi 120 °C, kisha kwa 0,4 °C/s hadi 250 °C na kushikiliwa katika 250 °C kwa sekunde 10. Detektori mbili za FID ziliendeshwa katika 260 °C. Uchambuzi ulifanywa kwa marudio matatu.

Matokeo ya PCA ya GC-E-nose

Katika uchambuzi wa PCA wa data ya GC-E-nose, maandishi ya chanzo yanaripoti kuwa PC1 ilieleza %77,61 ya utofauti wa jumla na PC2 %13,88. Utofauti wa jumla ulioelezwa:

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

Jumla hii rahisi inaonyesha kwamba vipengele viwili vya kwanza vinawakilisha takriban %91,49 ya data ya alama ya kidole ya tete ya GC-E-nose katika vipimo viwili.

FDDB, ZH2 na ZJ ziliunda makundi tofauti katika nafasi ya PCA. Matokeo haya yanaonyesha kuwa mfumo wa GC-E-nose uliweza kutenganisha kwa haraka alama za harufu za kultiva hizo tatu.

Maandishi ya matokeo ya chanzo yanatafsiri ukubwa wa kushikana kwa makundi kama “uwezo mkubwa wa kurudiwa kwa marudio ya kibayolojia”. Hata hivyo, sehemu ya mbinu/takwimu inaeleza marudio ya uchambuzi tete na usio tete kama “marudio matatu ya kiufundi; ekstraksheni huru na sindano za kifaa”. Idadi ya mavuno huru ya kibayolojia au bati huru za uzalishaji haijaelezwa vya kutosha katika PDF kuu. Kwa hiyo, kauli za chanzo kuhusu muundo wa marudio zinapaswa kutenganishwa.

Vitu tete vilipimwaje kwa HS-SPME-GC-MS?

Kwa uchambuzi wa tete, sampuli za chai ziligeuzwa kuwa unga katika mazingira ya nitrojeni ya kioevu. 500 mg kutoka kila sampuli ilihamishwa mara moja kwenye vial ya headspace ya 20 mL. Suluhisho lililoshiba NaCl lilitumiwa ndani ya vial ili kukandamiza athari za kimeng'enya.

Sampuli zili-ekstraktiwa mara tatu kwa headspace solid-phase microextraction (HS-SPME) ya kiotomatiki na kuchambuliwa kwa mfumo wa Agilent 8890 GC-7000D MS.

PDF kuu ya chanzo haitaji kemia ya mipako ya nyuzi ya SPME wala modeli ya nyuzi na inarejelea mbinu ya awali kwa maelezo haya. Kwa hiyo aina ya nyuzi haijakisiwa na Verianla.

Mfumo wa GC-MS:

• Safu: DB-5MS, %5 phenyl-polymethylsiloxane.
• Ukubwa: 30 m × 0,25 mm × 0,25 µm.
• Gesi ya kubeba: heliamu.
• Mtiririko wa mstari: 1,2 mL/dak.
• Injekta: 250 °C.
• Ionizasheni: bombardment ya elektroni ya 70 eV.
• Quadrupole: 150 °C.
• Chanzo cha ioni: 230 °C.
• Mstari wa uhamisho: 280 °C.

Programu ya joto la oveni:

1. 3,5 dakika katika 40 °C.
2. Kuongezeka hadi 100 °C kwa 10 °C/dak.
3. Kuongezeka hadi 180 °C kwa 7 °C/dak.
4. Kuongezeka hadi 280 °C kwa 25 °C/dak.
5. Kushikilia kwa dakika 5 katika 280 °C.

Uchambuzi wa ubora na kiasi wa misombo lengwa ulifanywa katika hali ya selected ion monitoring (SIM). Kwa kuwa ioni za kiasi na ubora zilizotumiwa zipo katika Supplementary Table S2, orodha yake kamili haiwezi kutolewa kutoka PDF kuu iliyopakiwa.

Katika kukokotoa maudhui ya metaboliti tete, [2,3,4,5,6-²H₅]-benzyl acetate ilitumika kama kiwango cha ndani. Chanzo kinatoa usafi wa kiwango cha ndani kuwa %95 na utajiri wa isotopi wa ²H kuwa %98 atom.

Je, Misombo Tete Yote 1100 Huamua Harufu ya Chai kwa Kiwango Sawa?

Hapana. HS-SPME-GC-MS iligundua takriban misombo tete 1100; lakini mchango wa kihisia kwa harufu hautegemei tu kuwepo kwa kiwanja, bali pia kiasi chake na jinsi kinavyofanya kazi ikilinganishwa na kizingiti cha harufu ya binadamu. Kwa hiyo utafiti ulitumia rOAV na, kwa kigezo cha rOAV ≥ 1, uliainisha misombo 94, 75 na 90 ya msingi yenye shughuli ya harufu kwa FDDB, ZH2 na ZJ, kwa mtiririko huo.

Makundi ya misombo tete

PCA ya metaboliti tete

Katika uchambuzi wa PCA wa misombo tete 1100 iliyopimwa kwa HS-SPME-GC-MS, vikundi vitatu vilikaa katika nafasi tofauti. Hii inaonyesha kuwa metabolomu za jumla za tete za FDDB, ZH2 na ZJ ni tofauti.

Kutokulingana kwa PCA ndani ya chanzo: Maandishi ya matokeo yanaandika PC1 = %59,70 na PC2 = %20,31. Kinyume chake, katika mihimili ya Figure 5C ya chanzo kuna PC1 = %49,18 na PC2 = %20,43. Kwa kuwa PDF kuu haielezi sababu ya tofauti hii, Verianla haikubali kimya kimya mojawapo ya thamani hizi kuwa “sahihi”.

Misombo tete tofauti

OPLS-DA iliyofanywa kwa misombo tete 1100 ilionyesha kutengana kwa vikundi vitatu. Chanzo kilifafanua misombo 116 kuwa misombo tete tofauti iliyoangaziwa kwa kigezo cha VIP > 1.

Majina ya misombo ifuatayo yametolewa kama mifano:

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

Katika ulinganisho wa jozi:

Katika maelezo ya Figure 6, chanzo kinaita kwa makosa mchoro wa Venn “differentially non-volatile metabolites”; hata hivyo, sehemu ambapo mchoro upo, vigeu 1100 vilivyotumiwa na maelezo yote yanayouzunguka yanahusu uchambuzi wa metaboliti tete. Kwa hiyo kauli hii inapaswa kutathminiwa kama kutokulingana kwa lebo ndani ya chanzo.

Wasifu wa harufu wa kultiva tatu

Katika uchambuzi wa wasifu wa harufu, chanzo kinaripoti kuwa ZH2 na ZJ zilionyesha sifa za harufu ya kijani, matunda na utamu zilizo dhahiri zaidi kuliko FDDB, na kwamba ZJ pia ilikuwa na tabia ya kimbao yenye nguvu zaidi.

Matokeo haya yanayotegemea kifaa yalionekana kwa ujumla kuendana na harufu kubwa ya maua na matunda iliyoripotiwa na paneli ya hisia kwa ZJ.

rOAV ni Nini na rOAV ya Juu Ina Maana Gani?

Thamani ya jamaa ya shughuli ya harufu (relative odor activity value, rOAV) ni kipimo kinachotumia pamoja kiwango kilichopimwa cha kiwanja tete na kizingiti cha utambuzi wa harufu ili kutathmini umuhimu wa kihisia unaowezekana wa kiwanja kwenye harufu ya jumla. Chanzo hakichapishi mlinganyo wa rOAV katika maandishi kuu na kinarejelea mbinu ya awali; kwa hiyo Verianla haijaongeza mlinganyo ambao haupo katika chanzo. Makala huainisha misombo yenye rOAV ≥ 1 kuwa misombo mikuu yenye shughuli ya harufu na kukubali kuwa rOAV ya juu zaidi inahusishwa na mchango mkubwa zaidi unaowezekana kwa wasifu wa jumla wa harufu.

Idadi ya misombo mikuu yenye shughuli ya harufu

Idadi hizi hazimaanishi kwamba “FDDB inanukia vizuri zaidi” au “kwa kuwa ina misombo 94 ya harufu, ni yenye harufu zaidi”. Ubora wa harufu unahusiana, pamoja na idadi ya misombo, na utambulisho wa misombo, thamani ya rOAV na tabia ya harufu.

Mifano ya misombo ya harufu yenye umuhimu mkubwa inayopatikana katika chai zote tatu

Chanzo kinaripoti kwamba pamoja na 1-nonen-3-one, 3(2H)-furanone, dihydro-2-methyl- na pyrazine, 2-methoxy-3-(1-methylethyl)-, misombo mingine 54 ni ya pamoja katika kultiva zote tatu. Kauli hii inalingana na jumla ya misombo 57 ya pamoja yenye rOAV ≥ 1.

Thamani za juu sana za rOAV katika jedwali zinaweza kutokana na baadhi ya misombo kuwa na vizingiti vya harufu vilivyo chini sana. Thamani ya rOAV haipaswi kuzingatiwa kama skeli ya moja kwa moja na ya mstari ya alama za ukali wa kihisia; chanzo hutumia kipimo hiki kutambua umuhimu wa jamaa wa misombo kwa harufu.

Misombo ya harufu iliyohusishwa na FDDB

Chanzo kinaitambulisha FDDB hasa kwa misombo ifuatayo:

• 3-Buten-2-one, 4-(2,6,6-trimethyl-1-cyclohexen-1-yl)- — ilihusishwa na tabia za maua/matunda.
• Heptanal — katika chanzo ilihusishwa na tabia mpya.
• Beta-Damascone — ilihusishwa na tabia ya matunda.

Tofauti ya harufu ya ZH2

Chanzo kinasisitiza kwamba ZH2 ilikusanya baadhi ya vitu tete katika wingi mdogo kuliko FDDB na/au ZJ. Miongoni mwa hivi:

• 4-Phenyl-2-butanol — ya maua,
• 5-Octen-1-ol, (Z)- — ya maua,
• 3(2H)-Furanone, dihydro-2-methyl- — katika mjadala wa chanzo katika muktadha wa kijani/tamu,
• Pyrazine, 2-ethyl-3,5-dimethyl- — na tabia za kijani/iliyooka

vilihusishwa.

Ulinganifu wa kikemia wa wasifu wa maua, matunda na kimbao wa ZJ

Katika ZJ hasa:

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

zilionyesha mkusanyiko wa juu zaidi. Chanzo kinahusisha misombo hii na sifa za harufu ya maua, kimbao, kijani, kama tango au matunda na kinaeleza kuwa hii inaunga mkono wasifu mkubwa wa maua/matunda wa ZJ katika paneli ya hisia.

Zana za uchambuzi wa takwimu na vigeu vingi

Uchambuzi tete na usio tete umefafanuliwa katika chanzo kama marudio matatu ya kiufundi; haya yalijumuisha ekstraksheni tatu huru na sindano za kifaa.

Kwa usindikaji wa data:

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

zilitumika.

PCA, cluster analysis na OPLS-DA zilitumika. Kabla ya PCA, unit variance (UV) scaling ilifanywa. Kabla ya OPLS-DA, data zilifanyiwa ubadilishaji wa log₂ na centering ya wastani; hakuna scaling ya ziada iliyofanywa.

Matokeo yanayoungwa mkono na utafiti

• FDDB, ZH2 na ZJ ziliunda wasifu wa kihisia tofauti wazi baada ya mchakato uleule wa chai ya kijani tambarare.
• ZH2 ilijitokeza kwa ubichi na umami na ilionyesha uchungu wa chini zaidi.
• FDDB ina wasifu wa juu zaidi wa ladha tamu ya baada ya kumeza.
• ZJ ilionyesha uchungu na ukakasi wa juu zaidi na harufu ya maua/matunda iliyo dhahiri zaidi.
• Metabolomu zisizo tete za chai tatu zilitengana katika PCA, OPLS-DA na uchambuzi wa makundi.
• Metaboliti 2050 zisizo tete zilitambuliwa.
• ZH2 ilionyesha mifumo tofauti ya mkusanyiko wa amino asidi na viambajengo vyake, na ZJ ya flavonoidi na asidi za fenoli.
• GC-E-nose iliweza kutenganisha alama za tete za chai tatu.
• HS-SPME-GC-MS iligundua takriban misombo tete 1100.
• Kwa FDDB, ZH2 na ZJ, misombo tete yenye shughuli ya harufu yenye rOAV ≥ 1 iliripotiwa kuwa 94, 75 na 90, kwa mtiririko huo.
• Wasifu wa tete wa ZJ ulionyesha tofauti za misombo zinazolingana na tabia ya maua na matunda iliyoonekana kihisia.

Matokeo yasiyoungwa mkono na utafiti

• Hitimisho kwamba “rangi ya jani peke yake ndiyo sababu ya tofauti zote za ladha na harufu” haliungwi mkono.
• Hitimisho kwamba “chai zote zenye majani ya manjano hutoa umami ya juu kama ZH2” haliungwi mkono.
• Hitimisho kwamba “kultiva zote zenye majani ya zambarau zina wasifu tete sawa na ZJ” haliungwi mkono.
• Si metaboliti zote 2050 zenye umuhimu sawa kwa ubora wa kihisia.
• Si misombo yote tete 1100 ni misombo mikuu ya harufu.
• VIP ≥ 1 haimaanishi kwamba mekanizimu ya athari ya kihisia ya metaboliti imethibitishwa kwa majaribio.
• Kutengana kwa vikundi katika PCA hakuonyeshi usababishaji.
• Thamani ya rOAV si sawa moja kwa moja na namba ya ukali wa harufu unaohisiwa katika paneli ya hisia.
• Utafiti huu haukulinganisha maeneo tofauti ya ukuzaji, misimu ya mavuno au protokali tofauti za uchakataji.
• Utafiti huu haukupima manufaa ya kliniki kwa afya ya binadamu.

Vikwazo vya mbinu vya utafiti

Kultiva moja kwa kila rangi: Rangi za majani ya kijani, manjano na zambarau ziliwakilishwa kwa FDDB, ZH2 na ZJ, kwa mtiririko huo. Athari ya rangi na kultiva haikutenganishwa kwa majaribio.

Muktadha mmoja wa mavuno: Majani mabichi yalichukuliwa katika majira ya kuchipua ya 2024 kutoka eneo moja la uzalishaji. Mwaka tofauti, msimu, eneo la ukuzaji na hali za agronomia hazikupimwa kama sababu huru.

Protokali moja ya uchakataji: Kultiva tatu zililinganishwa kwa mchakato uleule wa chai ya kijani tambarare. Matokeo si lazima yawe sawa katika mbinu tofauti za uzuiaji, ukaushaji au uundaji umbo.

Ufafanuzi wa marudio ya kiufundi na ya kibayolojia hauko wazi kikamilifu: Sehemu ya takwimu inaeleza marudio matatu ya kiufundi na ekstraksheni/sindano huru, huku maandishi ya matokeo ya GC-E-nose yakitumia kauli “biological replicates”. PDF kuu haielezi kikamilifu maelezo ya bati huru za uzalishaji wa kibayolojia.

Paneli ya hisia ina ukubwa mdogo: Paneli ina watu 10. Utafiti huu si utafiti mkubwa wa mapendeleo ya watumiaji.

Data za Supplementary hazipo katika PDF kuu: Jozi za ioni MRM Q1/Q3, ioni za SIM na spektra/kromatogramu wakilishi zimeachwa katika nyenzo za ziada.

Mlinganyo wa rOAV haujatolewa katika maandishi kuu: Chanzo kinarejelea mbinu katika utafiti wa awali. Kwa hiyo Verianla haijatunga mlinganyo kamili au maelezo ya hesabu yasiyokuwepo katika chanzo.

Kuna kutokulingana kwa ndani ya chanzo katika thamani za PCA: Katika uchambuzi wa PCA wa vitu visivyo tete na tete, asilimia za utofauti ulioelezwa katika maandishi hazilingani na mihimili ya vielelezo.

Kuna kutokulingana kwa ndani ya chanzo katika idadi ya metaboliti tofauti: Namba 360/555/639 katika sehemu ya 3.2.2 ni tofauti na 902/895/1180 katika sehemu ya matokeo.

Kitu cha upimaji wa rangi hakijatajwa kwa uthabiti ndani ya chanzo: sehemu ya mbinu hutumia kauli ya jani kavu la chai, wakati matokeo na Figure 1D hutumia kauli ya rangi ya infusion.

Maelezo ya Chanzo na Mbinu

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

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

Mpangilio wa waandishi: Mpangilio katika makala asili umehifadhiwa.

Mchango sawa: Hakuna taarifa ya wazi ya uandishi mwenza wa kwanza/mchango sawa katika chanzo.

Mwandishi wa mawasiliano: Chuan Yue.

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

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

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

Jarida: Foods.

Mchapishaji: MDPI, Basel, Switzerland.

Sehemu: Foodomics.

Aina ya chanzo: Article; utafiti asili wa majaribio wa uchambuzi wa chakula na metabolomiki.

Hali ya mapitio: version of record iliyochapishwa katika jarida la kisayansi lenye mapitio ya rika.

Juzuu / toleo / namba ya makala: Foods 2026, 15(11), 1862.

DOI: 10.3390/foods15111862.

Tarehe ya kuwasilisha: 20 Aprili 2026.

Tarehe ya marekebisho: 19 Mei 2026.

Tarehe ya kukubaliwa: 22 Mei 2026.

Tarehe ya kuchapishwa: 24 Mei 2026.

Rekodi rasmi: MDPI / Foods kupitia DOI 10.3390/foods15111862.

Leseni: Creative Commons Attribution (CC BY).

Kiwango cha hisia: GB/T 23776-2018.

Mbinu kuu za uchambuzi: tathmini ya hisia; kolorimita CM-5; metabolomiki pana iliyolengwa ya UPLC-ESI-MS/MS; MRM; GC-E-nose; HS-SPME-GC-MS; SIM; PCA; HCA; OPLS-DA; VIP; Log2FC; rOAV.

Supplementary Materials: Figure S1: spektra za MS/MS za misombo 30 wakilishi isiyo tete; Figure S2: kromatogramu za UPLC-MS/MS za misombo 30 wakilishi isiyo tete; Figure S3: majaribio ya permutation ya modeli za OPLS-DA zisizo tete; Figure S4: spektra za MS/MS za misombo 30 wakilishi tete; Figure S5: kromatogramu za GC-MS/MS za misombo 30 wakilishi tete; Table S1: jozi za ioni MRM Q1/Q3 kwa misombo isiyo tete; Table S2: jozi za ioni za kiasi/ubora za SIM kwa misombo tete. Nyenzo hizi za ziada hazijaingizwa ndani ya PDF kuu iliyopakiwa.

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

Kamati ya maadili: Makala inaeleza kuwa tathmini ya hisia ya chai, ndani ya viwango vya kimataifa vya uchambuzi wa hisia wa chakula, iko nje ya utafiti unaohitaji usimamizi wa kamati ya maadili.

Ridhaa yenye taarifa: Imeripotiwa kwamba ridhaa yenye taarifa ilipatikana kutoka kwa watu wote walioshiriki katika utafiti.

Upatikanaji wa data: Imeelezwa kuwa michango asili imo ndani ya makala na Supplementary Materials na kwamba maswali ya ziada yanaweza kuelekezwa kwa mwandishi wa mawasiliano.

Mgongano wa maslahi: Waandishi wametangaza kuwa hakuna mgongano wa maslahi.

Michango ya waandishi: Uundaji wa dhana: Chuan Yue. Mbinu: Yumeng Ding, Yuxin Shen na Chuan Yue. Uchambuzi rasmi: Yumeng Ding, Yuxin Shen, Yuxuan Ouyang, Kai Zhang na Lihe Qi. Utafiti: Yumeng Ding, Yuxin Shen, Lihe Qi, Kai Zhang, Yuxuan Ouyang na Chuan Yue. Uratibu wa data: Yumeng Ding, Lihe Qi na Yuxuan Ouyang. Rasimu ya kwanza: Yumeng Ding na Chuan Yue. Mapitio na uhariri: Chuan Yue na Yumeng Ding. Usimamizi: Chuan Yue. Upatikanaji wa ufadhili: Chuan Yue.

Kutokulingana kwa ndani ya chanzo 1 — PCA isiyo tete: maandishi ya matokeo PC1/PC2 = %37,35/%25,88; mihimili ya Figure 2B %44,66/%25,41.

Kutokulingana kwa ndani ya chanzo 2 — PCA tete: maandishi ya matokeo PC1/PC2 = %59,70/%20,31; mihimili ya Figure 5C %49,18/%20,43.

Kutokulingana kwa ndani ya chanzo 3 — idadi ya metaboliti tofauti zisizo tete: katika sehemu ya 3.2.2 ZH2–FDDB = 360, ZJ–FDDB = 555, ZJ–ZH2 = 639; katika sehemu ya matokeo imeandikwa 902, 895 na 1180 kwa mpangilio huohuo.

Kutokulingana kwa ndani ya chanzo 4 — kitu cha upimaji wa rangi: sehemu ya mbinu hutumia kauli ya jani kavu la chai, huku sehemu ya matokeo na Figure 1D zikatumia kauli ya rangi ya infusion ya chai.

Kutokulingana kwa ndani ya chanzo 5 — maelezo ya Figure 6: mchoro wa Venn katika sehemu ya metaboliti tete umeitwa “differentially non-volatile metabolites” ndani ya caption; sehemu na uchambuzi unaozunguka vinahusu metaboliti tete.

Dokezo la muundo wa marudio: sehemu ya takwimu ya chanzo inaeleza marudio matatu ya kiufundi kwa uchambuzi wa metabolomiki/tete, yaani ekstraksheni huru na sindano za kifaa. Kwa upande mwingine, matokeo ya GC-E-nose yanatumia neno “biological replicates”. Muundo wa bati huru za uzalishaji wa kibayolojia haujaelezwa kikamilifu katika PDF kuu.

Kikomo kikuu cha tafsiri: Kultiva tatu zilionyesha wasifu tofauti wa kihisia, tete na usio tete chini ya mchakato uleule wa chai ya kijani. Hata hivyo, kwa kuwa kila rangi ya jani iliwakilishwa na kultiva moja tu, athari ya kisababishi ya fenotipu ya rangi iliyo huru na genotipu haikutengwa na utafiti huu.