Food Metabolomics Analysis of Wines Using LCMS™-8060NX Triple Quadrupole Mass Spectrometer

Význam tématu

Metabolomika potravin (food metabolomics) umožňuje komplexní profilaci nízkomolekulárních metabolitů, jako jsou aminokyseliny a organické kyseliny. Tato metoda nachází uplatnění při hodnocení kvality surovin a finálních produktů, sledování fermentačních procesů a odhalování rozdílů mezi výrobky z různých regionů nebo odrůd.

Cíle a přehled studie

Cílem studie bylo porovnat metabolitové profily šesti vzorků červených vín různých odrůd a původu. Analýza zahrnovala:

• srovnání krátkořetězcových mastných a organických kyselin po derivatizaci 3-nitrofenylhydrazinem (3-NPH),
• simultánní stanovení hydroflických metabolitů (aminokyseliny, organické kyseliny, nukleotidy) bez iontové párovací činidlo,
• využití LCMS-8060NX ve spojení s UHPLC Nexera X3 pro citlivou a robustní analýzu.

Použitá metodika a instrumentace

Předúprava vzorků:

• Derivatizace vín pro krátkořetězcové kyseliny 3-NPH, pyridinem a karbodiimidem, 30 min při pokojové teplotě, následně ředění methanolem (5×),
• Pro hydroflické metabolity 100× ředění ultrapure vodou s 1 µmol/l MES jako interním standardem.

Chromatografie a hmotnostní spektrometrie:

• UHPLC Nexera X3 s kolonou Mastro C18 (150×2,0 mm, 3,0 µm) pro krátkořetězcové kyseliny; reverzní fáze pro primární metabolity,
• Gradientní eluce s 0,1 % kyselinou mravenčí ve vodě a v acetonitrilu, průtok 0,25–0,35 ml/min, objem injekce 3 µl,
• LCMS-8060NX v režimu ESI (pozitivní/negativní), MRM detekce, teploty rozhraní 250–400 °C, průtok sušicích plynů až 10 l/min,
• IonFocus Unit – soustředění a transport iontů, eliminace neutrálních částic, ~1,5× zvýšení citlivosti u ~90 % analyzovaných složek,
• Peakintelligence (LabSolutions Insight) pro AI podporované zpracování chromatografických špiček,
• SIMCA®16 pro multivariační analýzu (PCA).

Hlavní výsledky a diskuse

Analýza krátkořetězcových mastných a organických kyselin pomocí PCA ukázala rozdíl mezi francouzskými víny (vyšší podíl vinné a sukcinové kyseliny) a ne-francouzskými (americká vína bohatá na kyselinu jablečnou; chilská a australská vína podobné profily).

Simultánní stanovení 97 hydroflických metabolitů vedlo k detekci 60 významných látek. PCA prokázala, že odrůda ovlivňuje zejména profily aminokyselin: Cabernet Sauvignon vyšší prolin a 4-hydroxyprolin, Merlot vyšší fenylalanin, leucin, lysin, Pinot Noir vyšší alanin.

Vyhodnocení poměru jablečné a mléčné kyseliny odhalilo průběh malolaktické fermentace – u většiny vín (Francie, Chile, Austrálie) dokončená fermentace (více mléčné kyseliny), u vína z USA nedokončená (více jablečné kyseliny).

Přínosy a praktické využití metody

Metoda nabízí:

• rychlou a citlivou charakterizaci vín a dalších potravinářských vzorků,
• možnost sledovat kvalitu a původ surovin na základě metabolitového otisku,
• optimalizaci výrobních a fermentačních procesů pro cílené vlastnosti produktu.

Budoucí trendy a možnosti využití

Další rozvoj směřuje k rozšíření metod o nepolární metabolity a lipidy, integraci více „omics“ dat a využití strojového učení pro predikci senzorických vlastností. Standardizace protokolů a tvorba otevřených databází podpoří širší nasazení v průmyslové praxi a výzkumu.

Závěr

Komplexní LC-MS/MS analýza krátkořetězcových kyselin a hydroflických metabolitů ve vínech prokázala svoji schopnost rozlišit vliv původu i odrůdy a sledovat fermentační procesy. Představená platforma představuje robustní nástroj pro potravinářskou kontrolu kvality a výzkum.

Reference

V původním dokumentu nebyly uvedeny konkrétní literární zdroje.