Food Classification and Authenticity Testing Using a New High-Resolution LC/QTOF and Novel Classification Software

Význam tématu

Adulterace potravin představuje rostoucí výzvu v potravinářství. Chemometrická analýza metabolit pomocí vysokorozlišovací LC/Q-TOF a multivariační statistiky nabízí spolehlivý přístup ke kontrole kvality a autenticity surovin.

Cíle a přehled studie

Studie demonstruje metodiku pro klasifikaci tří odrůd manga (Keitt, Ataulfo, Tommy Atkins) a detekci adulterace zpracováním metabolitů pomocí Agilent 6546 LC/Q-TOF a softwaru MassHunter Classifier 1.0.

Použitá metodika a instrumentace

• Vzorkování: 6 vzorků od každé odrůdy manga; extrakce QuEChERS EN
• Chromatografie: Agilent 1290 Infinity II LC
• Detekce: Agilent 6546 LC/Q-TOF, spektrální rozsah m/z 50–1000
• Interní standard: deuterovaný pesticid dimethoate-D6
• Softwarové nástroje: Profinder 10.0, Mass Profiler Professional 15.0, MassHunter Classifier 1.0

Hlavní výsledky a diskuse

• Reprodukovatelnost: area drift <6 %, chyba hmotnosti <2 ppm, stabilní retenční časy po 14 dnech bez kalibrace
• Identifikováno 4 185 rysů, po filtraci 481 robustních a významných pro PLS-DA model
• Model dosáhl 100 % přesnosti klasifikace čistých i adulterovaných QC při prahu důvěry 0,8
• MassHunter Classifier 1.0 umožňuje technikům načíst model a metodu, spustit rychlou klasifikaci a vyhodnotit výsledky včetně PCA grafů a tabulky sloučenin

Přínosy a praktické využití metody

• Zjednodušení rutinní analýzy autenticity potravin pro laboranty
• Rychlá detekce adulterace na základě numerických hodnot důvěry a vizualizace v PCA
• Omezení potřeby pokročilých chemometrických znalostí v provozu

Budoucí trendy a možnosti využití

• Rozšíření na další potravinářské komodity jako oleje nebo mléčné výrobky
• Integrace s cloudovými platformami pro sdílení modelů a kolektivní učení
• Použití pokročilých algoritmů strojového učení pro zvýšení stability modelů v čase

Závěr

Propojení vysoce výkonného LC/Q-TOF s intuitivním softwarem MassHunter Classifier umožňuje rychlé, spolehlivé a rutinní ověřování autenticity potravin. Metoda prokázala stoprocentní úspěšnost klasifikace manga na základě chemického profilu a poskytuje přehledné číselné i grafické výstupy usnadňující rozhodování v laboratoři.