LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
ZaměřeníPotraviny a zemědělství, Metabolomika
VýrobceAgilent Technologies
Význam tématu
Studium stárnutí bílého čaje je významné pro určování kvality, autenticity a komerční hodnoty produktu. Během dlouhodobého skladování se mění složení nevonných metabolitů, což ovlivňuje jak zdravotní přínos, tak organoleptické vlastnosti. Identifikace specifických markerů stárnutí umožňuje efektivnější kontrolu procesu skladování a zajištění konzistentní kvality finálního produktu.
Cíle a přehled studie / článku
Cílem studie bylo aplikovat nontarget metabolomický přístup v kombinaci s UHPLC-QTOF MS a pokročilou chemometrií (MPP software) pro profilování nevonných sloučenin v bílém čaji uloženém 1–15 let. Hledaly se nové potenciální markery stárnutí, které by korelovaly s dobou skladování a mohla je být studována jejich biosyntéza či chemické přeměny.
Použitá metodika a instrumentace
Vzorky bílého čaje (Bai Hao Yin Zhen a Bai Mu Dan, ročníky 2000–2015) byly sušeny, práškovány a extrahovány metanol/voda (7:3). Následovala analýza na UHPLC Agilent 1290 Infinity II se sloupcem ZORBAX Eclipse Plus C18 (150×3 mm, 1,8 µm) při gradientní eluci 0,1 % formové kyseliny–methanol, průtok 0,4 mL/min a injekce 3 µL. Detekce probíhala na Q-TOF Agilent 6540/6545 v pozitivním ionizačním režimu. Zpracování dat zahrnovalo MFE algoritmus v MassHunter Profinder, import do Mass Profiler Professional pro PCA, PLS-DA a hierarchické shlukování, identifikaci v HMDB/Metlin a MS/MS interpretaci v Molecular Structure Correlator.
Hlavní výsledky a diskuse
Analýza odhalila 2 584 molekulárních funkcí, z nichž 125 bylo statisticky diferencovaných v závislosti na délce skladování. Hierarchické shlukování ukázalo pět skupin chování metabolitů. Významným objevem bylo sedm nových 8-C N-ethyl-2-pyrrolidinon substituovaných flavan-3-olů (EPSFs), jejichž obsah výrazně narůstal po 4 letech skladování, zatímco prekurzory (theanin, flavan-3-oly) klesaly. PCA a PLS-DA prokázaly vynikající reprodukovatelnost měření a jasnou separaci vzorků podle typu čaje a doby uskladnění, což potvrzuje robustnost workflow.
Přínosy a praktické využití metody
- Možnost jednoznačného rozlišení doby skladování bílého čaje na základě chemických markerů.
- Podpora kvality a autenticity produktu v potravinářském i obchodním sektoru.
- Základ pro další studie biochemických mechanismů vzniku nových sloučenin během stárnutí.
Budoucí trendy a možnosti využití
- Rozšíření databází o EPSFs a jejich kvantitativní stanovení v různých typech čajů.
- Aplikace workflow na další druhy čajů a fermentovaných potravin.
- Integrace metabolomiky se senzorickými analýzami a nutraceutickými studiemi.
- Vývoj high-throughput metod pro rutinní kontroly kvality.
Závěr
Nontarget metabolomické sledování bílého čaje prokázalo, že během dlouhodobého skladování vznikají jedinečné EPSFs, které korelují s délkou uskladnění a poklesem prekurzorů. Identifikace těchto markerů poskytuje nový nástroj pro monitoring kvality a autenticit y bílého čaje a otevírá prostor pro hlubší pochopení chemických proměn při stárnutí potravin.
Reference
1. Dai W. D. et al.: Metabolomics Investigation Reveals That 8-C N-Ethyl-2-Pyrrolidinone-Substituted Flavan-3-ols Are Potential Marker Compounds of Stored White Teas. J. Agric. Food Chem. 2018, 66(27), 7209–7218.
2. Mao J. T. et al.: White Tea Extract Induces Apoptosis in Non–Small Cell Lung Cancer Cells: the Role of PPARγ and 15-Lipoxygenases. Cancer Prev. Res. 2010, 3(9), 1132–1140.
3. Ning J.-M. et al.: Chemical Constituents Analysis of White Tea of Different Qualities and Different Storage Times. Eur. Food Res. Technol. 2016, 242(12), 2093–2104.
4. Dai W. et al.: Characterization of white tea metabolome: comparison against green and black tea by a nontargeted metabolomics approach. Food Res. Int. 2017, 96, 40–45.
5. Yang C. et al.: Study of the Metabolites and Flavor Characteristics in Different Subtypes of White Tea by Metabolomics Profiling. Agilent Application Note 5994-0866 EN, 2019.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.