Une méthode rapide pour l'analyse des composés volatils dans les fruits est décrite. Les composés volatils présents dans l'espace de tête d'un homogénat de l'échantillon sont séparés et détectés rapidement à la chromatographie gazeuse ultra-rapide (GC) couplée à une onde acoustique de surface (SAW) du capteur. Une procédure de traitement des données et l'analyse est également discuté.
De nombreux et divers changements physiologiques se produisent au cours de la maturation des fruits, y compris l'élaboration d'un mélange spécifique volatile qui caractérise l'arôme des fruits. Maturité à la récolte est l'un des facteurs clés qui influencent la qualité de la saveur des fruits et légumes 1. La validation des méthodes fiables qui évaluent rapidement la maturité du fruit et de la qualité aromatique permettrait d'améliorer la gestion des programmes de sélection avancées, les pratiques de production et de manipulation post-récolte.
Au cours des trois dernières décennies, beaucoup de recherches ont été menées afin de développer soi-disant le nez électroniques, qui sont des dispositifs capables de détecter rapidement les odeurs et les saveurs 2-4. Actuellement, il ya plusieurs disponibles dans le commerce nez électroniques capables d'effectuer une analyse volatile, basé sur des technologies différentes. Le nez électronique utilisé dans notre travail (zNose, HNE, Newbury Park, CA, USA), se compose de chromatographie en phase gazeuse ultra-rapide couplé avec un capteur d'ondes acoustiques de surface (UFGC-SAW). Cette technologie a déjà été testé pour sa capacité à contrôler la qualité des divers produits, y compris la détection de la détérioration de la pomme 5; maturité et de l'évaluation pourriture dans la mangue 6; profilage arôme des espèces thymus 7; C 6 composés volatils dans les grains de raisin 8; caractérisation des 9 de l'huile végétale et de la détection des falsifications dans huile de coco vierge 10.
Ce système permet d'effectuer les trois étapes principales de l'analyse arôme: l'échantillonnage espace libre, la séparation des composés volatils, et de détection. Dans environ une minute, la sortie, un chromatogramme, est produite et, après un cycle de purge, l'instrument est prêt pour une analyse plus approfondie. Les résultats obtenus avec le zNose peuvent être comparés à ceux d'autres systèmes chromatographie en phase gazeuse par le calcul des indices de Kovats (KI). Une fois que l'instrument a été réglé avec une solution alcane standard, les temps de rétention sont automatiquement converties enKis. Toutefois, de légers changements de température et de débit sont censées se produire au fil du temps, entraînant des temps de rétention à la dérive. Également, en fonction de la polarité de la phase de colonne stationnaire, la reproductibilité des calculs KI peut varier de 11 unités d'index plusieurs. Une série de programmes et des interfaces graphiques ont donc été mis au point pour comparer les informateurs clés calculé parmi les échantillons dans un mode semi-automatique. Ces programmes permettent de réduire le temps nécessaire pour l'analyse chromatogramme de grands ensembles de données et de minimiser les risques de mauvaise interprétation des données lors de chromatogrammes ne sont pas parfaitement alignés.
Nous présentons une méthode pour l'analyse rapide composé volatile dans les fruits. Exemples des procédures de préparation, d'acquisition de données et de manutention sont également discutés.
Les nez électroniques représentent une méthode prometteuse pour le rapide, l'évaluation objective des profils aromatiques de fruits ou volatile riches échantillons. Toutefois, les changements dans les temps de rétention représentent un défi pour l'identification des pics et pourrait conduire à une interprétation erronée des données lorsque deux chromatogrammes ne sont pas parfaitement alignés. L'inspection visuelle des chromatogrammes a indiqué que la variabilité des temps de rétention des échantillons fréquemment causé le même pic à être étiquetés avec des valeurs légèrement différentes KI (environ ± 10). Cela s'est traduit par un nombre exagéré de Kis uniques détectés. Afin de tirer parti des faits qui (a) différents composés sont présents à différents stades de maturité et (b) technique répétitions sont sensiblement identiques, deux scripts par ordinateur ("kim_merge.py", qui contient les routines pour la manipulation des données ensemble, et «kim_interface.py", qui fournit une interface utilisateur graphique (GUI)) ont été élaborés de façon systématiquecomparer des échantillons d'une manière semi-automatique, ce qui réduit considérablement le temps nécessaire pour l'analyse chromatogramme de grands ensembles de données. Ces programmes permettent la consolidation, le cas échéant, des pics marqués avec une plage de valeurs KI KI sous un label unique. Cela sert à deux fins importantes: (a) elle permet une analyse statistique pour traiter ces pics comme une variable unique, et (b) il facilite l'identification des pics et la comparaison à d'autres systèmes et les valeurs publiées. Les résultats présentés ici indiquent que les échantillons de melon pourrait être victime de discrimination fondée sur la maturité et le profilage arôme en utilisant le système zNose en combinaison avec l'identification KI adéquate. Cela représente une nouvelle technologie prometteuse pour l'analyse des composés volatils qui peuvent être utilisés pour les programmes de contrôle de la qualité.
The authors have nothing to disclose.
Les auteurs tiennent à remercier Copes le projet de loi (Société Harris Moran Seed, Davis) pour fournir des fruits de melon pour cette analyse. Ce projet est soutenu par les cultures spéciales de l'Initiative de recherche sur programme de subventions concurrentiel accorder aucune. 2009-51181-05783 de l'Institut national de l'USDA pour l'alimentation et l'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 |