Ushbu tadqiqot Xitoyda an’anaviy ravishda o‘simlik choyi va dorivor-yeyiladigan o‘simlik manbai sifatida qadrlanadigan “Boju” krizantemining ikki tijoriy shakli orasidagi aroma va ta’m farqlarini ilmiy tarzda ajratishni maqsad qiladi. Ko‘rib chiqilgan ikki tijoriy namuna guruhi Da Boju, ya’ni DBJ va Xiao Boju, ya’ni XBJ deb ataladi. Tadqiqotchilar bu ikki guruhni faqat ko‘z bilan yoki an’anaviy sensor baholash bilan emas, balki elektron burun, elektron til, gaz xromatografiyasi–ion harakatchanlik spektrometriyasi, ya’ni GC-IMS va kimyometrik tahlillar bilan solishtirgan.

Tadqiqotning asosiy xabari shundan iborat: DBJ va XBJ bir-biriga o‘xshash tijoriy Boju mahsulotlari ko‘rinsa ham, ularning aroma va ta’m profillari o‘lchanadigan darajada farqlanadi. Elektron burun ma’lumotlarida ayniqsa W2W sensori ikki namunani farqlashda muhim rol o‘ynagan. Bu sensor aromatik birikmalar va organik oltingugurt birikmalariga sezgir bo‘lgani uchun, DBJ bilan XBJ orasidagi hid farqi ana shu uchuvchi birikmalar bilan bog‘liq bo‘lishi mumkin deb qaralgan.

Elektron til tahlilida ikkala Boju namunasi ham umumiy holda achchiqlik, umami, boylik va shirinlik o‘qlari bo‘yicha aniq javob ko‘rsatgan. Biroq DBJ XBJ ga nisbatan kuchliroq umami, uzoqroq davom etuvchi achchiq afterta’m va yengil sho‘rlik xarakteri bilan ajralgan. GC-IMS tahlilida jami 125 ta uchuvchi signal aniqlangan, ulardan 66 tasi birikma sifatida izohlangan. Kimyometrik tahlillar ikki namunaning uchuvchi birikmalar profili bo‘yicha aniq ajralishini ko‘rsatgan. Ayniqsa terpenoidlar va ularning hosilalari aroma farqining asosiy kimyoviy drayverlari sifatida ajralib chiqqan.

OPLS-DA modeliga ko‘ra 28 ta xarakterli uchuvchi belgi ikki tijoriy Boju shaklini farqlashda muhim rol o‘ynaydi. Ular orasida alfa-pinen, beta-pinen, alfa-fellandren, 1,8-sineol, kamfora, linalool, gamma-terpinen, alfa-terpineol, longifolen va bornil asetat kabi aroma kimyosi uchun ahamiyatli birikmalar bor. Shu bilan birga, ishda ayrim belgilar tuzilmasi aniq aniqlanmagan; ayniqsa 6, 7, 14, 15, 16 va 17-raqamli signallar uchun kelajakda yuqori aniqlikdagi mass-spektrometriya yoki ikki o‘lchamli GC-MS kabi usullar bilan qo‘shimcha tasdiq tavsiya etilgan.

Boju — Xitoyning Anhui provinsiyasidagi Bozhou hududi bilan bog‘langan va krizantem choyi sifatida iste’mol qilinadigan tijoriy o‘simlik mahsulotidir. Tadqiqotda Bojuning Xitoyda tibbiy va yeyiladigan krizantemlar orasida muhim o‘rin tutishi aytiladi. Ammo bu ish Boju ning sog‘liqka ta’sirini isbotlashga qaratilgan klinik tadqiqot emas. Tadqiqotning mavzusi — Boju ning ikki tijoriy shaklining aroma, ta’m va uchuvchi birikmalar profili bo‘yicha qanday farqlanishidir.

Oziq-ovqat va o‘simlik mahsulotlari sifatida aroma juda muhim. O‘simlik choyini iste’molchi yoqtirishi faqat tashqi ko‘rinishi yoki yorlig‘iga bog‘liq emas; uning hidi, og‘izda qoldiradigan ta’mi, achchiqlik muvozanati, afterta’mi va aromatik chuqurligi ham sifatni belgilaydi. An’anaviy sifat baholashda ko‘pincha mutaxassislar mahsulotni hidlab, tatib, ko‘rinishini baholaydi. Biroq bu usul tajribali kishilar uchun foydali bo‘lsa-da, inson idroki kishidan kishiga farq qiladi. Charchoq, muhit hidi, kutishlar, tajriba va hatto bir xil kishining turli kundagi hissi natijalarga ta’sir qilishi mumkin.

Shu sababli so‘nggi yillarda elektron burun va elektron til kabi bionik sezgi tizimlari oziq-ovqat sifat nazoratida ko‘proq ishlatilmoqda. Elektron burun inson burnining hidni sezish qobiliyatini taqlid qilishga urinadigan sensorlar majmuasiga asoslanadi. Har bir sensor ma’lum bir birikma guruhiga turlicha javob beradi. Bitta sensor odatda “bu birikma aniq shudir” deb aytish uchun yetarli emas; ammo sensorlar majmuasi yaratgan javob naqshi turli namunalar hid profillarini solishtirish uchun kuchli imzo sifatida ishlatiladi.

Elektron til ham xuddi shunday ta’m sezgisini raqamlashtirishga urinadi. Nordonlik, shirinlik, achchiqlik, umami, sho‘rlik, burishqoqlik, achchiq afterta’m va umami-yutishdan keyingi boylik kabi sezgi xususiyatlari sensor javoblari orqali o‘lchanadi. Bu tizimlar inson degustatsiya panelini butunlay almashtirmaydi, lekin tezkor, takrorlanadigan va nisbatan obyektiv dastlabki baholashni ta’minlaydi.

Ushbu ishda tadqiqotchilar elektron burun va elektron til ma’lumotlarini GC-IMS bilan birlashtirgan. GC-IMS uchuvchi organik birikmalarni ajratish va xarakterlash uchun kuchli usuldir. Gaz xromatografiyasi qismi birikmalarni kolonna ichida ushlanish farqlariga ko‘ra ajratadi. Ion harakatchanlik spektrometriyasi esa ionlashgan molekulalarning elektr maydonidagi harakatchanlik vaqtini o‘lchaydi. Shu tariqa bir birikmaning ham gaz-xromatografik ushlanishi, ham ion harakatchanlik xulqi birga baholanadi.

GC-IMS ning ushbu ishdagi ahamiyati katta. Chunki Boju kabi o‘simlik choylarida aroma ko‘plab past konsentratsiyali uchuvchi birikmalar birgalikda hosil qiladigan murakkab profildir. Faqat bir nechta birikmaga qarash ko‘pincha yetarli bo‘lmaydi. GC-IMS namunalar uchuvchi birikmalarining barmoq izini ko‘rinadigan xaritalar shaklida ko‘rsata olgani uchun DBJ va XBJ orasidagi farqlarni yanada yaxlit holda ochib beradi.

Tadqiqotning asosiy muammosi tijoriy Boju bozorida DBJ va XBJ deb ataladigan ikki shaklning sensor va kimyoviy jihatdan qanday ajratilishidir. Maqolaga ko‘ra bu ikki tijoriy shakl morfologik va sensor xususiyatlar bo‘yicha farqlanadi va bu farqlar iste’molchi tanlovi hamda bozor qiymatiga ta’sir qilishi mumkin. Shunga qaramay, bu ikki shaklning aroma va ta’m farqini tizimli tushuntiradigan tadqiqotlar cheklangan. Mazkur ish shu bo‘shliqni to‘ldirish uchun ko‘p analitik platformani taklif qiladi.

Namunalar Anhui viloyatidagi Bozhou tibbiy materiallar bozoridan sotib olingan. Har bir tijoriy guruh uchun uchta mustaqil partiya yig‘ilgan. Namunalar Anhui University of Chinese Medicine dan Associate Professor Yang Qingshan tomonidan quritilgan krizantem gul boshchalari sifatida tanilgan. Ishda DBJ namunalari Chrysanthemum × morifolium ‘Damaya’ cv. nov., XBJ namunalari esa Chrysanthemum × morifolium ‘Boju’ cv. nov. kontekstida ta’riflangan. Bu ta’rif muhim, chunki tadqiqot faqat tasodifiy ikkita choy namunasini emas, balki tijoriy Boju ichida ajralgan ikkita mahsulot guruhini taqqoslaydi.

Elektron burun tahlilida Pen3 Plus tizimi ishlatilgan. Tizim 10 ta metall-oksid sensoridan iborat. Har bir sensor turli kimyoviy guruhlarga turlicha sezgir. Masalan, W1C benzenga o‘xshash va aromatik birikmalarga, W5S azot oksidlariga, W1W noorganik oltingugurt birikmalariga, W2S spirtlar, efirlar, aldegidlar va ketonlarga, W2W esa aromatik birikmalar va organik oltingugurt birikmalariga sezgir. Tadqiqotda har bir namunadan 3 g kukun olinib, maxsus o‘lchov idishiga joylashtirilgan, Parafilm bilan yopilgan va bir xil harorat sharoitida uchuvchi birikmalar muvozanatlanishi uchun bir kecha davomida qoldirilgan. Har bir namuna uch marta o‘lchangan.

Elektron burun radar grafigi DBJ va XBJ sensor javoblarida sezilarli farq borligini ko‘rsatadi. Eng yuqori javoblar W1W va W2W sensorlarida kuzatilgan, ularning ortidan W5S kelgan. Bu natija Boju namunalarida oltingugurt saqlovchi uchuvchilar, aromatik/terpenoid birikmalar va azot oksidlariga sezgir signal guruhlari aroma profilida muhim bo‘lishi mumkinligini bildiradi. DBJ da ayniqsa W1W va W2W sensor javoblari XBJ ga nisbatan yuqoriroq bo‘lgan. Bu DBJ ning aromatik va oltingugurtli uchuvchi profil jihatidan kuchliroq signal berganini ko‘rsatadi.

Elektron burun ma’lumotlari faqat radar grafik bilan cheklanmagan, balki PCA va OPLS-DA kabi kimyometrik usullar bilan baholangan. PCA, ya’ni asosiy komponentlar tahlili, ko‘plab sensor o‘zgaruvchilarini kamroq sonli komponentlarga qisqartirib, namunalardagi umumiy ajralishni ko‘rishga yordam beradi. Tadqiqotda elektron burun PCA tahlilida birinchi asosiy komponent umumiy dispersiyaning 56,1% ini, ikkinchi komponent 25,6% ini tushuntirgan. Ikki komponentning jami tushuntirish ulushi 81,7% ni tashkil etadi. Bu ulush elektron burun ma’lumotlari DBJ va XBJ o‘rtasidagi farqni sezilarli darajada ushlaganini ko‘rsatadi.

OPLS-DA tahlilida DBJ va XBJ ikki alohida guruhga ajratilgan. Modelda VIP qiymati qaysi o‘zgaruvchi tasnifga ko‘proq hissa qo‘shishini ko‘rsatadi. VIP qiymati 1 dan yuqori bo‘lgan o‘zgaruvchilar odatda muhim ajratuvchi omillar deb qabul qilinadi. Elektron burun ma’lumotlarida W2W sensori yuqori hissa qo‘shgan sensor sifatida ajralib chiqqan. Bu topilma ikki tijoriy Boju shakli orasidagi hid farqida aromatik birikmalar va organik oltingugurt birikmalari muhim rol o‘ynashi mumkinligini qo‘llab-quvvatlaydi. Bundan tashqari 200 ta permutatsiya testidan foydalanilgan va model haddan tashqari moslashuv ko‘rsatmaganligi aytilgan.

Elektron til tahlilida SA402BPlus-EX tizimi ishlatilgan. O‘lchangan ta’m xususiyatlari nordonlik, shirinlik, achchiqlik, umami, sho‘rlik, burishqoqlik, achchiq afterta’m, burishqoq afterta’m va boylik, ya’ni umami-yutishdan keyingi boylik sifatida berilgan. Namuna tayyorlashda 1,5 g kukun namunasi olingan, 100 mL distillangan suv qo‘shilgan, namunalar 100 W ultratovushli ekstraksiyaga 30 daqiqa uchratilgan, so‘ng 2800 r/min tezlikda 15 daqiqa sentrifugalanib, filtrlangan suyuqlik elektron til o‘lchoviga berilgan. Har bir namuna uchun ikki parallel tayyorlangan, o‘lchov to‘rt sikl amalga oshirilgan va so‘nggi uch sikl ma’lumotlari tahlilda ishlatilgan.

Elektron til radar grafigi ikkala Boju shaklida ham achchiqlik, umami, boylik va shirinlik javoblari sezilarli ekanini ko‘rsatadi. Nordonlik sensori -13 past ta’m referens nuqtasidan pastda bo‘lgani uchun ahamiyatli referens qiymat sifatida qabul qilinmagan. Sho‘rlik bo‘yicha muhim farq kuzatilgan. XBJ ning sho‘rlik javobi -7,48 bo‘lib, bu -6 ta’m nol nuqtasidan past bo‘lgani uchun sho‘rlik yo‘q yoki juda kuchsiz deb talqin qilingan. DBJ ning sho‘rlik javobi esa -4,34 bo‘lgan va bu DBJ da yengil sho‘rlik hissi borligini bildiradi.

DBJ va XBJ ning ta’m profillari butunlay bir xil emas. Shirinlik, achchiqlik, burishqoqlik va burishqoq afterta’m javoblari odatda o‘xshash. Ammo DBJ da achchiq afterta’m, umami, boylik va sho‘rlik javoblari XBJ ga nisbatan yuqoriroq. Bu farq iste’molchi tajribasi uchun muhim. O‘simlik choyining faqat birinchi yutimdagi ta’mi emas, balki yutilgandan keyin og‘izda qoladigan afterta’mi ham sifatni belgilaydi. DBJ ning uzoq davom etuvchi achchiq afterta’mi va kuchliroq umami xarakteri uni XBJ dan sensor jihatdan ajratib turadi.

Elektron til PCA tahlilida birinchi asosiy komponent 63,4%, ikkinchisi 19,1% hissa qo‘shgan. Umumiy tushuntirish ulushi 82,5% ni tashkil etadi. Bu elektron til ma’lumotlari DBJ va XBJ ta’m farqini yaxshi ifodalashini ko‘rsatadi. OPLS-DA tahlilida ikki namuna guruhi yana aniq ajratilgan. VIP ko‘rsatkichlariga ko‘ra sourness, ya’ni nordonlik 1,84036; saltiness, ya’ni sho‘rlik 1,36991; umami 1,20294 va bitter aftertaste, ya’ni achchiq afterta’m 1,00416 qiymatlari bilan ajratuvchi o‘zgaruvchilar orasida bo‘lgan. Biroq nordonlik javobi ta’m referens nuqtasidan past bo‘lgani uchun ishda amaliy talqinda u kamroq inobatga olingan. Shu bois sho‘rlik, umami va achchiq afterta’m ikki Boju shakli o‘rtasidagi ta’m farqida yanada muhim ko‘rsatkichlar sifatida ajralib chiqqan.

GC-IMS tahlili ishning kimyoviy tayanchini tashkil etadi. Tadqiqotda har bir namuna 2,0 g miqdorda olinib, 20 mL headspace vial ichiga joylashtirilgan. Har bir vialga ichki standart sifatida 10 µL, 10 ppm 4-methyl-2-pentanol eritmasi qo‘shilgan. Headspace inkubatsiyasi 80°C da 20 daqiqa davom etgan. Inyeksiya hajmi 200 µL deb berilgan, inyeksiya splitless, ya’ni bo‘linmasiz amalga oshirilgan. GC-IMS tizimida MXT-5 kolon ishlatilgan, tashuvchi va drift gazi sifatida yuqori tozalikdagi azot qo‘llangan. O‘lchov musbat ion rejimida o‘tkazilgan, drift trubkasi harorati 45°C ga sozlangan.

GC-IMS grafiklari uch asosiy vizual o‘qishni taqdim etadi. Uch o‘lchamli spektrda x o‘qi drift vaqtini, y o‘qi ushlanish vaqtini va z o‘qi signal pik amplitudasini ko‘rsatadi. Ikki o‘lchamli xaritada uchuvchi birikmalar rangli nuqtalar sifatida ko‘rinadi. Rang zichligi birikma signalining kuchini ifodalaydi; to‘q ko‘k pastroq, qizil esa yuqoriroq signal degani. Farq grafigida esa DBJ referens sifatida olinib, XBJ bilan solishtirilgan. Oq hududlar ikki namunada o‘xshash tarkibni, qizil hududlar maqsad namunada yuqoriroq, ko‘k hududlar esa pastroq signalni bildiradi.

GC-IMS natijalariga ko‘ra DBJ va XBJ orasida uchuvchi birikmalar tarkibi bo‘yicha aniq farqlar bor. Taxminan 1,5 a.u. nisbiy drift vaqtidan keyin XBJ da ayrim uchuvchi birikma piklarining DBJ ga nisbatan yuqoriroq ekanligi kuzatilgan. Bu vizual ajralish keyinchalik fingerprint va kimyometrik tahlillar bilan qo‘llab-quvvatlangan.

Tadqiqotda jami 125 ta signal piki olinib, 66 ta birikma annotatsiya qilingan. Bu birikmalar aldegidlar, spirtlar, esterlar, ketonlar, furanlar, terpenoidlar va tegishli guruhlarni qamrab oladi. 17 signal raqam bilan ko‘rsatilib, tuzilmasi aniq aniqlanmagan. Bu nuqta ishning halol qayd etilishi kerak bo‘lgan muhim cheklovidir. GC-IMS kuchli barmoq izi tahlili bergan bo‘lsa-da, barcha signallarning tuzilmasini aniq yechish har doim ham mumkin emas. Shu sababli noma’lum belgilar kelajakda yanada ilg‘or usullar bilan aniqlanishi kerak.

Fingerprint tahlilida DBJ va XBJ orasida qaysi birikmalar nisbatan yuqoriroq ekanligi batafsil ko‘rib chiqilgan. DBJ da 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate va ayrim noma’lum birikmalar signalining XBJ ga qaraganda yuqori bo‘lgani qayd etilgan. Bundan tashqari borneol-M signali DBJ da XBJ ga nisbatan yuqori topilgan. Aksincha, XBJ da alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool va sabinene hydrate kabi terpenoid xarakterli birikmalarning ko‘plab shakllari DBJ ga qaraganda yuqori signal ko‘rsatgan.

Bu natijalar aroma kimyosi nuqtayi nazaridan muhim. Terpenoidlar o‘simlik choylarining gulli, o‘simliksimon, qatronli, tetiklashtiruvchi, ziravorli yoki dorivor hidlariga hissa qo‘sha oladigan keng birikmalar oilasidir. Krizantem choylarida xarakterli aroma asosan terpenoidlar va aldegidlar kabi uchuvchi birikmalar bilan bog‘liq bo‘lishi kutiladi. Tadqiqotda GC-IMS va elektron burun natijalarining bir-birini qo‘llab-quvvatlashi sensorlar ushlagan hid farqlarining kimyoviy asosga ega ekanini ko‘rsatadi.

GC-IMS ma’lumotlari bilan o‘tkazilgan PCA tahlilida birinchi asosiy komponent 63,6%, ikkinchisi 28,8% hissa qo‘shgan. Umumiy tushuntirish ulushi 92,4% ga teng. Bu juda yuqori nisbat bo‘lib, GC-IMS uchuvchi birikma ma’lumotlarining DBJ va XBJ farqini kuchli ifodalashini ko‘rsatadi. OPLS-DA skor grafigida DBJ va XBJ namunalari ikki aniq guruhga ajratilgan. Guruhlar o‘rtasida qisman ustma-ust tushish kuzatilmagan. XBJ guruhi ichida biroz o‘zgaruvchanlik borligi qayd etilgan; ish buni hosil va ishlov berish texnikalari kabi omillar bilan bog‘liq bo‘lishi mumkin deb muhokama qilgan.

OPLS-DA tahlilida VIP qiymati 1 dan yuqori bo‘lgan 28 ta uchuvchi birikma/signallar ajratuvchi marker sifatida tanlangan. Eng yuqori VIP ko‘rsatkichlaridan ba’zilari quyidagilar: (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 va isopulegyl acetate 1,26024.

Bu ro‘yxat Boju sifati uchun bitta birikmaga qarash yetarli emasligini ko‘rsatadi. Aroma farqi ko‘plab uchuvchi birikmalar birgalikda yaratgan kimyoviy barmoq izi orqali namoyon bo‘ladi. Ayrim birikmalar DBJ da, boshqalari XBJ da yuqoriroq bo‘lishi mumkin. Shu sababli sifatni ajratishda yagona marker emas, balki ko‘p markerli panel yanada mazmunli hisoblanadi.

Ishning issiqlik xaritasi ushbu 28 uchuvchi belgi DBJ va XBJ namunalarida turli zichlik naqshlari yaratishini ko‘rsatadi. Xaritada qizil ohanglar yuqoriroq, ko‘k ohanglar esa pastroq nisbiy signallarni ifodalaydi. DBJ va XBJ namunalari ushbu marker to‘plamiga ko‘ra turlicha guruhlanish ko‘rsatadi. Shu tariqa GC-IMS nafaqat birikmalar ro‘yxatini bergan, balki tijoriy mahsulotlarni ajratish uchun vizual va statistik tasnif asosini ham yaratgan.

Bu ishning kundalik hayot bilan aloqasi juda ravshan. O‘simlik choyi sotib olayotgan iste’molchi bir xil o‘simlikning turli tijoriy shakllari orasida aroma, ta’m va sifat farqi borligini sezishi mumkin, ammo bu farqning sababini izohlab bera olmaydi. Ushbu tadqiqot bunday farq elektron sensorlar va uchuvchi birikmalar tahlili orqali obyektiv ravishda o‘lchanishini ko‘rsatadi. Sifat nazorati nuqtayi nazaridan bu bozordagi mahsulotlarni tasniflash, yorliq to‘g‘riligi, tijoriy standartlashtirish va iste’molchi ishonchi uchun foydalidir.

Ilgari o‘simlik mahsulotlarining sifati ko‘proq morfologiya, rang, hid, tajribali ekspert bahosi va ayrim asosiy kimyoviy tarkib tahlillari orqali belgilangan. Bugun esa oziq-ovqat va o‘simlik mahsulotlari bozorida tezkor, obyektiv va ko‘p o‘zgaruvchili tahlil tizimlariga ehtiyoj katta. Elektron burun, elektron til va GC-IMS kabi usullar bu ehtiyojga javob beruvchi zamonaviy vositalardir. Kelajakda bu yondashuv faqat Boju uchun emas, balki za’faron, zanjabil, sitrus qobig‘i, jenshen, dorivor qo‘ziqorinlar va boshqa yuqori qiymatli o‘simlik mahsulotlarida sifat nazorati hamda kelib chiqishni tekshirish uchun ham ishlatilishi mumkin.

Biroq ishning cheklovlari ham yaqqol ko‘rinadi. Birinchidan, tadqiqot hakamlikdan o‘tmagan preprintdir. Ikkinchidan, namunalar ikki tijoriy Boju guruhidan va har biri uchun uchta partiyadan iborat. Kengroq geografik namunalar, turli hosil yillari, turli ishlov berish sharoitlari va turli saqlash muddatlari baholanmagan. Uchinchidan, GC-IMS bilan aniqlangan ayrim muhim signallarning kimyoviy tuzilmasi hali noma’lum. To‘rtinchidan, ish elektron sensor ma’lumotlari bilan kuchli ajralishni ko‘rsatsa-da, o‘qitilgan inson sensor paneli bilan keng qamrovli iste’molchi idroki tasdig‘ini bermaydi.

Shu sababli ish DBJ va XBJ ni ajratish uchun kuchli analitik sifat baholash strategiyasini taklif qiladi; ammo yanada aniq sifat standarti ishlab chiqish uchun kattaroq namuna, ko‘p yillik ma’lumot, inson sensor paneli bilan qo‘llab-quvvatlangan va noma’lum markerlarni ilg‘or mass-spektrometriya bilan aniqlaydigan tadqiqotlar kerak bo‘ladi.

Tadqiqot usuli va natijalari

Tadqiqot usuli Boju krizantem choyining ikki tijoriy shakli — DBJ va XBJ ni uch darajada tekshirishga asoslanadi: elektron burun bilan hid profili, elektron til bilan ta’m profili va GC-IMS bilan uchuvchi birikmalar barmoq izi. Bu ma’lumotlar PCA va OPLS-DA kabi kimyometrik usullar bilan baholangan.

Namuna materiali:

Elektron burun usuli:

Elektron burun topilmalari:

• W1W va W2W sensorlari eng yuqori javoblarni bergan.
• W5S sensori ham sezilarli javob ko‘rsatgan.
• DBJ da W1W va W2W javoblari XBJ ga qaraganda yuqori bo‘lgan.
• Bu natija aromatik birikmalar va oltingugurt saqlovchi uchuvchilar ikki namuna guruhi hid farqida muhim bo‘lishi mumkinligini ko‘rsatadi.
• Elektron burun PCA tahlilida PC1 56,1%, PC2 25,6% hissa qo‘shgan.
• Umumiy tushuntirish ulushi 81,7%.
• OPLS-DA modeli DBJ va XBJ ni ikki alohida guruhga ajratgan.
• W2W sensori VIP qiymati bo‘yicha ajratuvchi o‘zgaruvchi sifatida ajralgan.
• 200 permutatsiyali test modelning haddan tashqari moslashmaganini qo‘llab-quvvatlagan.

Elektron til usuli:

Elektron til topilmalari:

• Ikkala namunada achchiqlik, umami, boylik va shirinlik javoblari yuqori bo‘lgan.
• Nordonlik javobi -13 referens nuqtasidan past bo‘lgani uchun mazmunli talqinda ishlatilmagan.
• XBJ ning sho‘rlik javobi -7,48 bo‘lgan; bu -6 ta’m nol nuqtasidan past bo‘lgani uchun sho‘rlik yo‘q yoki juda kuchsiz deb baholangan.
• DBJ ning sho‘rlik javobi -4,34 bo‘lib, bu DBJ da yengil sho‘rlik hissi borligini bildiradi.
• DBJ da achchiq afterta’m, umami, boylik va sho‘rlik XBJ ga qaraganda yuqori bo‘lgan.
• Elektron til PCA tahlilida PC1 63,4%, PC2 19,1% hissa qo‘shgan.
• Umumiy tushuntirish ulushi 82,5%.
• OPLS-DA modeli DBJ va XBJ ni ta’m profiliga ko‘ra ajratgan.

Elektron til VIP skorlari:

GC-IMS usuli:

GC-IMS umumiy natijalari:

Fingerprint tahlilida ajralib chiqqan farqlar:

• DBJ da 3-(methylthio)propanal, isopulegyl acetate va ayrim aniqlanmagan birikmalar signallari XBJ ga qaraganda yuqoriroq.
• DBJ da borneol-M signali XBJ ga nisbatan yuqori.
• XBJ da alpha-terpinene, gamma-terpinene, d-camphor, alpha-terpineol, linalool va sabinene hydrate kabi ko‘plab terpenoid signallari DBJ ga nisbatan yuqori.
• XBJ da isobutyl isobutyrate, (E)-2-heptenal, furfural, 2-butylfuran, methyl pentanoate, longifolene va ayrim boshqa birikmalarning nisbiy ko‘pligi ham DBJ dan yuqori topilgan.

GC-IMS kimyometrik tahlil topilmalari:

• GC-IMS PCA tahlilida PC1 63,6%, PC2 28,8% hissa qo‘shgan.
• Umumiy tushuntirish ulushi 92,4%.
• OPLS-DA skor grafigida DBJ va XBJ aniq ikki alohida guruhga ajratilgan.
• XBJ guruhi ichida biroz namuna ichki o‘zgaruvchanlik kuzatilgan; bu hosil va ishlov berish sharoitlari bilan bog‘liq bo‘lishi mumkinligi muhokama qilingan.
• VIP>1 mezoniga ko‘ra 28 ta uchuvchi birikma/signal ajratuvchi marker sifatida belgilangan.
• 200 permutatsiyali test OPLS-DA modelining haddan tashqari moslashmaganini qo‘llab-quvvatlagan.

GC-IMS bilan aniqlangan 28 ta ajratuvchi uchuvchi marker:

Jadvalda ayrim aniqlanmagan signallar to‘liq ko‘rsatilmagan; ishda 6, 7, 14, 15, 16 va 17-raqamli ayrim markerlarning aniq tuzilmalari kelajakda aniqlanishi kerakligi alohida ta’kidlangan.

Rasm va grafiklarning ma’nosi:

• Elektron burun radar grafigi DBJ va XBJ ning ayniqsa W1W va W2W sensor javoblarida farqlanishini ko‘rsatadi. Bu aroma farqida oltingugurtli va aromatik uchuvchilar rol o‘ynashi mumkinligini qo‘llab-quvvatlaydi.
• Elektron burun PCA va OPLS-DA grafiklari sensor ma’lumotlari ikki tijoriy Boju shaklini alohida klasterlarga ajrata olishini ko‘rsatadi.
• Elektron til radar grafigi ikkala namunada achchiqlik, umami, boylik va shirinlik xususiyatlarini; DBJ da esa yanada kuchli sho‘rlik, umami va achchiq afterta’mni ko‘rsatadi.
• Elektron til VIP grafigi sho‘rlik, umami va achchiq afterta’m kabi o‘zgaruvchilarning ta’m farqiga hissa qo‘shishini ko‘rsatadi.
• GC-IMS uch o‘lchamli va ikki o‘lchamli spektrlari DBJ va XBJ ning uchuvchi birikmalar xaritasida turli zichlik zonalarini hosil qilishini ko‘rsatadi.
• GC-IMS farq grafigi bir namunada yuqoriroq yoki pastroq bo‘lgan uchuvchi signallarni ranglar bilan ko‘rsatib, ikki guruh orasidagi kimyoviy farqni yaqqol qiladi.
• Fingerprint grafigi har bir namunaning butun uchuvchi signal naqshini yonma-yon taqqoslab, qaysi birikmalar DBJ yoki XBJ da ustun ekanini ko‘rsatadi.
• GC-IMS PCA va OPLS-DA grafiklari uchuvchi birikmalar ma’lumotlari ikki tijoriy namunani juda kuchli ajratishini ko‘rsatadi.
• 28 markerli issiqlik xaritasi ajratuvchi uchuvchi birikmalar DBJ va XBJ da turli ko‘plik naqshlari hosil qilishini vizual jamlaydi.

Umumiy texnik natija: Elektron burun, elektron til va GC-IMS ma’lumotlari birgalikda ishlatilganda DBJ va XBJ ning aroma va ta’m profillari ishonchli tarzda ajratilishi mumkin. Elektron burun hid profilidagi umumiy sensor farqini, elektron til ta’m farqini, GC-IMS esa bu farqlarning uchuvchi birikmalar asosini ko‘rsatadi. Kimyometrik tahlillar bu ko‘p o‘lchamli ma’lumotni tasniflanadigan sifat ko‘rsatkichlariga aylantirgan.

Manba va usul izohi

Ushbu maqola Xiao-su Xiang, Yun-yun Sun, Jun-shan Gao, Da-hui Li va Qing-shan Yang tomonidan tayyorlangan “Flavor profiling and quality discrimination of commercial ‘Boju’ (Chrysanthemum morifolium) using GC-IMS coupled with chemometrics” nomli ishga tayangan holda tayyorlangan. Tadqiqot tijoriy Boju krizantem choyining ikki shakli — DBJ va XBJ ning aroma, ta’m va uchuvchi birikmalar profillarini taqqoslaydi.

Manba turi SSRN’da e’lon qilingan preprint tadqiqot maqolasi hisoblanadi. Matnda ochiq ravishda “This preprint research paper has not been peer reviewed” jumlasi mavjudligi sababli ish hakamlikdan o‘tmagan. Shu bois topilmalar hakamlangan yakuniy nashr sifatida emas, balki tijoriy Boju namunalari ustida o‘tkazilgan ko‘p sensorli va GC-IMS asosidagi preprint tadqiqot ma’lumotlari sifatida baholanishi kerak.

Ushbu kontentda ishda berilgan namuna olish ma’lumotlari, elektron burun sensor javoblari, elektron til ta’m profili, GC-IMS uchuvchi birikmalar spektrlari, fingerprint tahlili, PCA, OPLS-DA, VIP skorlari, permutatsiya testlari, 28 ta ajratuvchi marker va muhokama natijalari asos qilib olindi. PDF’da mavjud bo‘lmagan sog‘liq ta’siri, klinik foyda, davolashdagi ustunlik, iste’molchi tanlovi kafolati yoki tijoriy qiymat kafolati kabi da’volar qo‘shilmadi.

Tadqiqotda to‘g‘ridan to‘g‘ri matematik formula berilmagan. Foydalanilgan PCA, OPLS-DA va VIP kabi kimyometrik tushunchalar ko‘p o‘zgaruvchili ma’lumot tuzilmasini tasniflash va qaysi sensor yoki uchuvchi birikmalar ajralishda muhim ekanini aniqlash uchun ishlatilgan. Ushbu maqolada bu usullar ishning natijalari va sonli hissa ko‘rsatkichlari asosida tushuntirilgan.

Ishtaning muhim cheklovlari bor. Tadqiqot hakamlikdan o‘tmagan. Namunalar ikki tijoriy Boju shakli va har biri uchun uchta partiya bilan cheklangan. Turli ishlab chiqarish yillari, turli saqlash sharoitlari, turli ishlov berish usullari va kengroq bozor namunalari tekshirilmagan. GC-IMS bilan aniqlangan ayrim muhim markerlarning kimyoviy tuzilmasi aniq emas. Bundan tashqari, ish o‘qitilgan inson sensor paneli bilan keng qamrovli iste’molchi idrokini tasdiqlashni bermaydi.

Shu sababli ish DBJ va XBJ ni farqlash uchun kuchli analitik sifat baholash strategiyasini taqdim etadi; ammo yanada aniq sifat standarti ishlab chiqish uchun kengroq namunali, ko‘p yillik, inson sensor paneli bilan qo‘llab-quvvatlangan va noma’lum markerlarni ilg‘or mass-spektrometriya bilan aniqlaydigan tadqiqotlar zarur.