A Metabolomics Approach to Multivariate Analysis of Black Pepper Using LC/Q-TOF

Aplikace | 2023 | Agilent TechnologiesInstrumentace
LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
Zaměření
Potraviny a zemědělství, Metabolomika
Výrobce
Agilent Technologies

Význam tématu


Černý pepř (Piper nigrum L.) je jednou z nejdůležitějších kořenin na světě, často nazývaný „černé zlato“. Kromě kulinářského využití obsahuje množství bioaktivních látek, které ovlivňují chuťové vlastnosti i zdravotní přínosy. S nástupem globalizace a rostoucími požadavky na kvalitu se stává zásadní ověřit pravost a původ pepře, aby nedocházelo k padělání nebo ředění nízkou kvalitní surovinou.

Cíle a přehled studie / článku


Studie popisuje kombinaci metabolomického profilu a chemometrických metod k rozlišení černého pepře ze tří oblastí Vietnamu (Phu Quoc, DakLak, Binh Phuoc). Cílem bylo vyvinout robustní workflow pro rychlou detekci geografického původu, falšování a ředění vzorků.

Použitá metodika a instrumentace


Vzorky černého pepře byly lyofilizovány, rozemlety a extrahovány ultrazvukem ve směsi vody a methanolu. Analýzu prováděla UHPLC/Q-TOF sestava Agilent:
  • Agilent 1290 Infinity II LC systém (UHPLC)
  • Agilent 6546 quadrupole time-of-flight (LC/Q-TOF) MS
  • Agilent MassHunter Profinder 10.0 pro extrakci molekulárních příznaků
  • Agilent MassProfiler Professional 15.1 pro normalizaci, ANOVA, PCA, HCA a PLS-DA
  • Agilent Classifier 1.0 pro rutinní klasifikaci vzorků

Hlavní výsledky a diskuse


PCA ukázala, že první tři komponenty vysvětlují ~52 % variability a jasně oddělují vzorky z Phu Quoc od ostatních. HCA potvrdila vzdálenost vzorků Phu Quoc od skupiny DakLak a Binh Phuoc. PLS-DA model s R2Y = 0,919 a Q2Y = 0,833 dosáhl 100% klasifikační přesnosti na trénovací sadě i při validaci QC a adulterovaných vzorků (70:30, 50:50). Použitím VIP > 1 bylo identifikováno 64 signifikantních markerů, z nichž nejvyšší VIP (~2,12) měl iont o m/z 565,42 (RT 10,02 min).

Přínosy a praktické využití metody


  • Rychlá a spolehlivá autentizace původu černého pepře v rámci jednoho workflow
  • Detekce adulterace a ředění vzorků s vysokou citlivostí a přesností
  • Možnost rozšíření na další potravinářské komodity a jejich geografické odlišení

Budoucí trendy a možnosti využití


Integrace vyšších dimenzí dat (špičkové HRMS instrumenty, izotopové techniky), rozvoj strojového učení pro automatizaci klasifikace a datová fúze více analytických metod (NMR, FT-IR, hyperspektrální zobrazování) představují příští kroky v potravinové autentizaci a zabezpečení kvality.

Závěr


Agilent UHPLC/Q-TOF a související softwarová řešení umožňují spolehlivé a rychlé rozlišení geografického původu černého pepře v úzkém regionálním měřítku. Workflow založené na metabolomice a chemometrii prokázalo vysokou přesnost, robustnost a potenciál pro rutinní QA/QC aplikace.

Reference


  1. Ashokkumar K, et al. Phytochemistry and Therapeutic Potential of Black Pepper [Piper nigrum (L.)] Essential Oil and Piperine: a Review. Clinical Phytoscience. 2021;7(1).
  2. Food Authenticity and Quality - EU Science Hub. 2022.
  3. Hu L, et al. Assessing the Authenticity of Black Pepper Using Diffuse Reflectance Mid-Infrared FTIR Coupled with Chemometrics. Computers and Electronics in Agriculture. 2018;154:491–500.
  4. Wilde AS, et al. The Feasibility of Applying NIR and FT-IR Fingerprinting to Detect Adulteration in Black Pepper. Food Control. 2019;100:1–7.
  5. Rivera-Pérez A, Romero-González R, Garrido Frenich A. A Metabolomics Approach Based on 1H NMR Fingerprinting and Chemometrics for Quality Control and Geographical Discrimination of Black Pepper. J Food Compos Anal. 2022;105.
  6. Orrillo I, et al. Hyperspectral Imaging as a Powerful Tool for Identification of Papaya Seeds in Black Pepper. Food Control. 2019;101:45–52.
  7. Vieira LV, Barbosa RM. Recent Applications of Multivariate Data Analysis Methods in the Authentication of Rice and the Most Analyzed Parameters: A Review. Crit Rev Food Sci Nutr. 2019;59(12):1868–1879.
  8. Rivera-Pérez A, Romero-González R, Garrido Frenich A. Application of an Innovative Metabolomics Approach to Discriminate Geographical Origin and Processing of Black Pepper by Untargeted UHPLC-Q-Orbitrap-HRMS Analysis and Mid-Level Data Fusion. Food Res Int. 2021;150(Pt A):110722.
  9. Rivera-Pérez A, Romero-González R, Garrido Frenich A. Feasibility of Applying Untargeted Metabolomics with GC-Orbitrap-HRMS and Chemometrics for Authentication of Black Pepper (Piper nigrum L.) and Identification of Geographical and Processing Markers. J Agric Food Chem. 2021;69(19):5547–5558.
  10. Maione C, Barbosa R M. Recent Development in the Application of Analytical Techniques for the Traceability and Authenticity of Food of Plant Origin. Microchemical Journal. 2020;152.
  11. Gautam R, et al. Review of Multidimensional Data Processing Approaches for Raman and Infrared Spectroscopy. EPJ Tech Instrum. 2015;2(1).
  12. Wadood SA, et al. Recent Development in the Application of Analytical Techniques for the Traceability and Authenticity of Food of Plant Origin. Microchemical Journal. 2020;152.

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Black Pepper Authenticity Workflow Using the High-Resolution Agilent 7250 GC/Q-TOF
Black Pepper authenticity workflow using high-resolution GC/Q-TOF
Food Authenticity Testing with the Agilent 6546 LC/Q-TOF and MassHunter Classifier
Methodologies for Food Fraud
Methodologies for Food Fraud
2019|Agilent Technologies|Ostatní