Um método rápido para análise composto volátil na fruta é descrito. Os compostos voláteis presentes no espaço de topo de um homogenato da amostra são rapidamente separados e detectados com ultra-rápida cromatografia gasosa (GC) acoplado com uma onda acústica de superfície (SAW) do sensor. Um procedimento para manipulação de dados e análise também é discutida.
Numerosas e diversas alterações fisiológicas ocorrer durante o amadurecimento de frutos, incluindo o desenvolvimento de uma mistura específica volátil que caracteriza aroma de fruta. Maturação na colheita é um dos principais fatores que influenciam a qualidade do sabor de frutas e vegetais 1. A validação de métodos robustos que avaliar rapidamente maturação e qualidade aroma permitiria uma melhor gestão de programas de melhoramento avançados, práticas de produção e manuseio pós-colheita.
Ao longo das últimas três décadas, muitas pesquisas têm sido realizadas para desenvolver os chamados narizes eletrônicos, que são dispositivos capazes de detectar rapidamente os odores e sabores 2-4. Actualmente, existem vários comercialmente disponíveis narizes electrónicos capazes de realizar a análise volátil, com base em tecnologias diferentes. O nariz eletrônico usado em nosso trabalho (zNose, EST, Newbury Park, CA, EUA), consiste em ultra-rápido de cromatografia gasosa acoplada com um sensor de onda acústica de superfície (UFGC-SAW). Esta tecnologia já foi testada por sua capacidade de monitorar a qualidade de várias commodities, incluindo a detecção de deterioração da maçã 5; maturação e avaliação podridão em manga 6; perfil de aroma de espécies timo 7; C 6 compostos voláteis em bagos de uva 8; caracterização de óleo vegetal 9 e detecção de adulterantes em óleo de coco virgem 10.
Este sistema pode executar as três etapas principais de análise aroma: headspace de amostragem, a separação de compostos voláteis, e de detecção. Em cerca de um minuto, a saída, um cromatograma, é produzida e, depois de um ciclo de purga, o aparelho está pronto para análise posterior. Os resultados obtidos com o zNose podem ser comparados com os de outros sistemas de gás-cromatográficos por cálculo dos Índices de Kovats (Kl). Uma vez que o instrumento foi ajustado com uma solução alcano padrão, os tempos de retenção são automaticamente convertidos emKIS. No entanto, pequenas alterações na temperatura e na taxa de fluxo Espera-se que ocorrem ao longo do tempo, fazendo com que os tempos de retenção à deriva. Além disso, dependendo da polaridade da fase de coluna estacionária, a reprodutibilidade dos cálculos Ki pode variar de acordo com as unidades de índice vários 11. Uma série de programas e interfaces gráficas foram desenvolvidas, portanto, comparar KIs calculadas entre amostras de uma forma semi-automatizada. Estes programas reduzir o tempo necessário para a análise cromatograma de grandes conjuntos de dados e minimizar o potencial para a interpretação errada dos dados quando cromatogramas não são perfeitamente alinhadas.
Nós apresentamos um método para análise de compostos voláteis em frutas rápida. Procedimentos de preparação de amostras, aquisição de dados e manipulação também são discutidos.
Narizes eletrônicos representam um método promissor para a avaliação rápida e objetiva de perfis de aroma de frutas ou volátil ricas amostras. No entanto, se desloca em tempo de retenção representam um desafio para a identificação de pico e pode levar a erros de interpretação dos dados, quando dois cromatogramas não estão perfeitamente alinhados. A inspecção visual dos cromatogramas indicaram que a variabilidade de tempos de retenção entre as amostras frequentemente causada mesmo pico de ser rotulados com valores de Ki ligeiramente diferente (aproximadamente ± 10). Isso se traduziu em um número exagerado de KIs únicos detectados. A fim de tirar vantagem dos factos de que (a) compostos diferentes estão presentes em diferentes estádios de maturação e (b) técnico repetições são aproximadamente idênticas, dois scripts baseados em computador ("kim_merge.py", que contém as rotinas para a manipulação dos dados conjunto, e "kim_interface.py", que fornece uma interface gráfica de usuário (GUI)) foram desenvolvidos de forma sistemáticacomparar amostras de uma forma semi-automatizada, reduzindo significativamente o tempo necessário para análise cromatograma de grandes conjuntos de dados. Estes programas permitir a consolidação, se for caso disso, de picos marcados com uma gama de valores de Ki sob uma etiqueta KI único. Isso serve para duas finalidades importantes: (a) que permite uma análise estatística para tratar esses picos como uma única variável, e (b) que facilita a identificação de pico e comparação com outros sistemas e os valores publicados. Os resultados apresentados aqui indicam que as amostras de melão, puderam ser discriminados com base na maturidade e aroma utilizando o sistema de zNose em combinação com a identificação KI adequada. Isto representa uma nova tecnologia promissora para a análise de compostos voláteis que podem ser utilizados para os programas de controlo de qualidade.
The authors have nothing to disclose.
Os autores agradecem Bill Copes (Harris Seed Company Moran, Davis) para fornecimento de frutos de melão para esta análise. Este projecto é apoiado pelo Programa de Investigação de Culturas Especialidade Initiative Grants Competitiva conceder nenhum. 2009-51181-05783 do USDA National Institute of Food and Agriculture.
Name of the reagent | Company | Catalogue number | Comments |
Calcium chloride | MP Biomedical | 195088 | |
2-Methylbutyl isovalerate | SAFC Global | W350613 | ≥ 98%, natural, FCC |
Methanol | Fisher Scientific | A411-4 | |
Vial | Sigma/Supelco | SU860098 | |
Cap | Sigma/Supelco | SU860101 | |
Laboratory blender | Waring Laboratory Science | 7009G | 2-speed blender; 1- Liter glass container |
Bottle | Fisher Scientific | 06-414-1C | Pyrex, 500 mL; polypropylene plug-seal |
Needle | Electronic Sensor Technology | TLC101046 | Side hole luer |
Alkanes solution | Electronic Sensor Technology | C6-C14 alkanes solution in methanol | |
zNose | Electronic Sensor Technology | Model 4500 | |
DB-5 GC column | Electronic Sensor Technology | SYS4500C5 | |
MicroSense | Electronic Sensor Technology | Version 5.44.22 | |
Python 2.6 | Freely available on-line | ||
“reform_data.py” and “kim_interface.py” scripts | Scripts available as supplementary material on JoVE |