Summary

Profilierung flüchtiger Verbindungen in schwarzen Johannisbeerfrüchten mittels Headspace-Festphasen-Mikroextraktion gekoppelt an Gaschromatographie-Massenspektrometrie

Published: June 09, 2021
doi:

Summary

Eine Headspace-Festphasen-Mikroextraktions-Gaschromatographie-Plattform wird hier für eine schnelle, zuverlässige und halbautomatische Identifizierung und Quantifizierung flüchtiger Stoffe in reifen Johannisbeerfrüchten beschrieben. Diese Technik kann verwendet werden, um das Wissen über das Fruchtaroma zu erweitern und Sorten mit verbessertem Geschmack für den Zweck der Züchtung auszuwählen.

Abstract

Es besteht ein zunehmendes Interesse an der Messung flüchtiger organischer Verbindungen (VOC), die von reifen Früchten emittiert werden, um Sorten oder Sorten mit verbesserten organoleptischen Eigenschaften zu züchten und damit die Verbraucherakzeptanz zu erhöhen. Metabolomplattformen mit hohem Durchsatz wurden kürzlich entwickelt, um eine breite Palette von Metaboliten in verschiedenen Pflanzengeweben zu quantifizieren, einschließlich Schlüsselverbindungen, die für den Geschmack und die Aromaqualität von Früchten verantwortlich sind (Volatilomics). Eine Methode unter Verwendung der Headspace-Festphasenmikroextraktion (HS-SPME) in Verbindung mit Gaschromatographie-Massenspektrometrie (GC-MS) wird hier zur Identifizierung und Quantifizierung von VOCs beschrieben, die von reifen Johannisbeerfrüchten emittiert werden, einer Beere, die wegen ihres Geschmacks und ihrer gesundheitlichen Vorteile sehr geschätzt wird.

Reife Früchte von Johannisbeerpflanzen (Ribes nigrum) wurden geerntet und direkt in flüssigem Stickstoff eingefroren. Nach der Gewebehomogenisierung zu einem feinen Pulver wurden die Proben aufgetaut und sofort mit Natriumchloridlösung vermischt. Nach der Zentrifugation wurde der Überstand in ein Headspace-Glasfläschchen mit Natriumchlorid überführt. VOCs wurden dann unter Verwendung einer Festphasen-Mikroextraktionsfaser (SPME) und eines Gaschromatographen extrahiert, der mit einem Ionenfallen-Massenspektrometer gekoppelt war. Die flüchtige Quantifizierung wurde an den resultierenden Ionenchromatogrammen durchgeführt, indem der Peakbereich integriert wurde, wobei ein spezifisches m/z-Ion für jedes VOC verwendet wurde. Die korrekte VOC-Annotation wurde durch den Vergleich von Retentionszeiten und Massenspektren reiner kommerzieller Standards bestätigt, die unter den gleichen Bedingungen wie die Proben laufen. Mehr als 60 VOCs wurden in reifen schwarzen Johannisbeerfrüchten identifiziert, die an kontrastierenden europäischen Standorten angebaut wurden. Unter den identifizierten VOCs können wichtige Aromastoffe wie Terpenoide und C6-flüchtige Stoffe als Biomarker für die Qualität der schwarzen Johannisbeerfrüchte verwendet werden. Darüber hinaus werden Vor- und Nachteile der Methode diskutiert, einschließlich möglicher Verbesserungen. Darüber hinaus wurde die Verwendung von Kontrollen zur Chargenkorrektur und Minimierung der Driftintensität hervorgehoben.

Introduction

Geschmack ist ein wesentliches Qualitätsmerkmal für jede Frucht, beeinflusst die Verbraucherakzeptanz und damit die Marktfähigkeit erheblich. Die Geschmackswahrnehmung beinhaltet eine Kombination des Geschmacks- und geruchssystems und hängt chemisch von der Anwesenheit und Konzentration einer breiten Palette von Verbindungen ab, die sich in essbaren Pflanzenteilen ansammeln oder im Falle von VOCs von den reifen Früchten emittiert werden1,2. Während sich die traditionelle Züchtung auf agronomische Merkmale wie Ertrag und Schädlingsresistenz konzentriert hat, wurde die Verbesserung der Fruchtqualitätsmerkmale, einschließlich des Geschmacks, aufgrund der genetischen Komplexität und der Schwierigkeit, diese Eigenschaften richtig zu phänotypisieren, lange vernachlässigt, was zu Unzufriedenheit der Verbraucher führte3,4. Jüngste Fortschritte bei metabolomischen Plattformen waren erfolgreich bei der Identifizierung und Quantifizierung von Schlüsselverbindungen, die für den Geschmack und das Aroma von Früchten verantwortlich sind5,6,7,8. Darüber hinaus ermöglicht die Kombination von Metabolitenprofilen mit genomischen oder transkriptomischen Werkzeugen die Aufklärung der Genetik, die dem Fruchtgeschmack zugrunde liegt, was wiederum Züchtungsprogrammen helfen wird, neue Sorten mit verbesserten organoleptischen Eigenschaften zu entwickeln2,4,9,10,11,12,13,14.

Schwarze Johannisbeeren (Ribes nigrum) beeren werden wegen ihres Geschmacks und ihrer ernährungsphysiologischen Eigenschaften sehr geschätzt und werden in den gemäßigten Zonen Europas, Asiens und Neuseelands weit verbreitet angebaut15. Der größte Teil der Produktion wird für Lebensmittel und Getränke verarbeitet, die in den nordischen Ländern sehr beliebt sind, hauptsächlich aufgrund der organoleptischen Eigenschaften der Beeren. Die intensive Farbe und der Geschmack der Früchte sind das Ergebnis einer Kombination von Anthocyanen, Zuckern, Säuren und VOCs, die in den reifen Früchten vorhanden sind16,17,18. Die Analyse der flüchtigen Stoffe aus schwarzen Johannisbeeren geht auf die 1960er Jahre zurück19,20,21. In jüngerer Zeit haben sich mehrere Studien auf VOCs für schwarze Johannisbeeren konzentriert, wichtige Verbindungen für die Wahrnehmung des Fruchtaromas identifiziert und die Auswirkungen von Genotyp, Umwelt oder Lager– und Verarbeitungsbedingungen auf den VOC-Gehalt bewertet5,17,18,22,23.

Aufgrund seiner zahlreichen Vorteile ist HS-SPME/GC-MS24,25 die Technik der Wahl für die flüchtige Profilierung mit hohem Durchsatz. Eine Kieselsäurefaser, die mit einer polymeren Phase beschichtet ist, ist auf einer Spritzenvorrichtung montiert, die die Adsorption der flüchtigen Stoffe in der Faser ermöglicht, bis eine Gleichgewichtsphase erreicht ist. Die Headspace-Extraktion schützt die Faser vor den in der Matrix enthaltenen nichtflüchtigen Verbindungen24. SPME kann erfolgreich eine große Anzahl von VOCs isolieren, die in sehr unterschiedlichen Konzentrationen vorhanden sind (Teile pro Milliarde bis Teile pro Million)25. Darüber hinaus handelt es sich um eine lösungsmittelfreie Technik, die eine begrenzte Probenverarbeitung erfordert. Weitere Vorteile von HS-SPME sind die einfache Automatisierung und die relativ geringen Kosten.

Sein Erfolg kann jedoch begrenzt sein, abhängig von der chemischen Natur der VOCs, dem Extraktionsprotokoll (einschließlich Zeit, Temperatur und Salzkonzentration), der Probenstabilität und der Verfügbarkeit von ausreichend Fruchtgewebe26,27. Dieser Artikel stellt ein Protokoll für SCHWARZE JOHANNISBEER-VOCs vor, die durch HS-SPME isoliert und mittels Gaschromatographie in Verbindung mit einem Ionenfallen-Massenspektrometer analysiert werden. Es wurde ein Gleichgewicht zwischen der Menge des Pflanzenmaterials, der Probenstabilität und der Dauer der Extraktion und Chromatographie erreicht, um eine hohe Anzahl von Proben aus schwarzen Johannisbeeren verarbeiten zu können, von denen einige in dieser Studie vorgestellt wurden. Insbesondere werden VOC-Profile und/oder Chromatogramme von fünf Sorten (“Andega”, “Ben Tron”, “Ben Gairn”, “Ben Tirran” und “Tihope”) als Beispieldaten vorgestellt und diskutiert. Darüber hinaus wurde das gleiche Protokoll erfolgreich für die VOC-Messung bei anderen Fruchtbeerenarten wie Erdbeere (Fragaria x ananassa), Himbeere (Rubusidaeus) und Heidelbeere (Vaccinium spp.) in die Praxis umgesetzt.

Protocol

1. Obsternte Wachsen Sie zwischen 4 und 6 Pflanzen pro Genotyp und / oder Behandlung, um ausreichend Fruchtmaterial und Variabilität zu gewährleisten. Wenn möglich, ernten Sie die Proben am selben Tag; Wenn nicht genügend Fruchtmaterial vorhanden ist, sammeln Sie Proben, die zu verschiedenen Terminen geerntet wurden.HINWEIS: Es wird empfohlen, dass die Erntezeit (morgens, mittags, nachmittags) ungefähr identisch bleibt, da VOC-Profile durch den Tages-/circadianen Rhythmus beeinflusst werden28…

Representative Results

Für eine genaue Aromaphänotypisierung ist eine VOC-Profilierung mit hohem Durchsatz in einer großen Gruppe von Obstkulturen erforderlich, die unter verschiedenen Bedingungen oder An verschiedenen Standorten angebaut werden oder zu unterschiedlichen Genotypen gehören. Hier wird eine schnelle und teilautomatisierte HS-SPME/GC-MS-Plattform zur relativen VOC-Quantifizierung in Schwarzen Johannisbeersorten vorgestellt. Der NACHWEIS und die Identifizierung von VOC basierten auf einer Bibliothek, die entwickelt wurde, um Be…

Discussion

Die Züchtung auf Fruchtarom wurde lange Zeit durch die komplexe Genetik und Biochemie behindert, die der Synthese flüchtiger Verbindungen zugrunde liegt, und durch das Fehlen von Technologien für eine ordnungsgemäße Phänotypisierung. Jüngste Fortschritte bei metabolomischen Plattformen, kombiniert mit genomischen Werkzeugen, ermöglichen jedoch endlich die Identifizierung der Metaboliten, die für die Verbraucherpräferenzen verantwortlich sind, und die Züchtung von Pflanzen mit verbessertem Ges…

Divulgaciones

The authors have nothing to disclose.

Acknowledgements

Die Autoren danken den Servicios Centrales de Apoyo a la Investigación der Universität Málaga für die HS-SPME/GC-MS Messungen. Wir würdigen die Unterstützung von Sara Fernández-Palacios Campos bei der volatilen Quantifizierung. Wir danken auch den Mitgliedern des Konsortiums von GoodBerry für die Bereitstellung des Fruchtmaterials.

Materials

10 mL screw top headspace vials Thermo Scientific 10-HSV
18 mm screw cap Silicone/PTFE Thermo Scientific 18-MSC
5 mL Tube with HDPE screw cap VWR 216-0153
Centrifuge Thermo Scientific 75002415
Methanol for HPLC Merck 34860-1L-R
N-pentadecane (D32, 98%) Cambridge Isotope Laboratories DLM-1283-1
Sodium chloride Merck S9888
SPME fiber PDMS/DVB Merck 57345-U
Stainless grinding jars for TissueLyser Qiagen 69985
TissueLyser II Qiagen 85300 Can be subsituted by mortar and pestle or cryogenic mill
Trace GC gas chromatograph-ITQ900 ion trap mass spectrometer Thermo Scientific
Triplus RSH autosampler with automated SPME device Thermo Scientific 1R77010-0450
Water for HPLC Merck 270733-1L
Xcalibur 4.2 SP1 Thermo Scientific software

Referencias

  1. Klee, H. J. Improving the flavor of fresh fruits: Genomics, biochemistry, and biotechnology. New Phytologist. 187 (1), 44-56 (2010).
  2. Ferrão, L. F. V., et al. Genome-wide association of volatiles reveals candidate loci for blueberry flavor. New Phytologist. 226 (6), 1725-1737 (2020).
  3. Klee, H. J., Tieman, D. M. The genetics of fruit flavour preferences. Nature Reviews Genetics. 19, 347-356 (2018).
  4. Vallarino, J. G., et al. Identification of quantitative trait loci and candidate genes for primary metabolite content in strawberry fruit. Horticulture Research. 6, 4 (2019).
  5. Jung, K., Fastowski, O., Poplacean, I., Engel, K. H. Analysis and sensory evaluation of volatile constituents of fresh blackcurrant (Ribes nigrum L.) fruits. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 65 (43), 9475-9487 (2017).
  6. Vallarino, J. G., et al. Genetic diversity of strawberry germplasm using metabolomic biomarkers. Scientific Reports. 8, 14386 (2018).
  7. Zhang, W., et al. Insights into the major aroma-active compounds in clear red raspberry juice (Rubus idaeus L. cv. Heritage) by molecular sensory science approaches. Food Chemistry. 336, 127721 (2021).
  8. Farneti, B., et al. Exploring blueberry aroma complexity by chromatographic and direct-injection spectrometric techniques. Frontiers in Plant Science. 8, 617 (2017).
  9. Tikunov, Y., et al. The genetic and functional analysis of flavor in commercial tomato: the FLORAL4 gene underlies a QTL for floral aroma volatiles in tomato fruit. The Plant Journal. 103 (3), 1189-1204 (2020).
  10. Tieman, D., et al. A chemical genetic roadmap to improved tomato flavor. Science. 355 (6323), 391-394 (2017).
  11. Sánchez-Sevilla, J. F., Cruz-Rus, E., Valpuesta, V., Botella, M. A., Amaya, I. Deciphering gamma-decalactone biosynthesis in strawberry fruit using a combination of genetic mapping, RNA-Seq and eQTL analyses. BMC Genomics. 15, 218 (2014).
  12. Kumar, S., et al. Genome-wide scans reveal genetic architecture of apple flavour volatiles. Molecular Breeding. 35, 118 (2015).
  13. Bauchet, G., et al. Identification of major loci and genomic regions controlling acid and volatile content in tomato fruit: implications for flavor improvement. New Phytologist. 215 (2), 624-641 (2017).
  14. Sánchez, G., et al. An integrative ‘ omics’ approach identifies new candidate genes to impact aroma volatiles in peach fruit. BMC Genomics. 14, 343 (2013).
  15. Hummer, K. E., Dale, A. Horticulture of Ribes. Forest Pathology. 40 (3-4), 251-263 (2010).
  16. Vagiri, M., et al. Phenols and ascorbic acid in black currants (Ribes nigrum L.): Variation due to genotype, location, and year. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 61 (39), 9298-9306 (2013).
  17. Marsol-Vall, A., Kortesniemi, M., Karhu, S. T., Kallio, H., Yang, B. Profiles of volatile compounds in blackcurrant (Ribes nigrum) cultivars with a special focus on the influence of growth latitude and weather conditions. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 66 (28), 7485-7495 (2018).
  18. Varming, C., Petersen, M. A., Poll, L. Comparison of isolation methods for the determination of important aroma compounds in black currant (Ribes nigrum L.) juice, using nasal impact frequency profiling. Journal of Agricultural and Food Chemistry. 52 (6), 1647-1652 (2004).
  19. Andersson, J., von Sydow, E. The aroma of black currants I. Higher boiling compounds. Acta Chemica Scandinavica. 18, 1105-1114 (1964).
  20. Andersson, J., von Sydow, E. The aroma of black currants. III. Chemical characterization of different varieties and stages of ripeness by gas chromatography. Acta Chemica Scandinavica. 20, 529-535 (1966).
  21. Andersson, J., von Sydow, E. The aroma of black currants II. Lower boiling compounds. Acta Chemica Scandinavica. 20, 522-528 (1966).
  22. Marsol-Vall, A., Laaksonen, O., Yang, B. Effects of processing and storage conditions on volatile composition and odor characteristics of blackcurrant (Ribes nigrum) juices. Food Chemistry. 293, 151-160 (2019).
  23. Del Castillo, M. L. R., Dobson, G. Varietal differences in terpene composition of blackcurrant (Ribes nigrum L) berries by solid phase microextraction/gas chromatography. Journal of the Science of Food and Agriculture. 82 (13), 1510-1515 (2002).
  24. Azzi-Achkouty, S., Estephan, N., Ouaini, N., Rutledge, D. N. Headspace solid-phase microextraction for wine volatile analysis. Critical Reviews in Food Science and Nutrition. 57 (10), 2009-2020 (2017).
  25. Vallarino, J. G., Antonio, C., et al. Acquisition of volatiles compounds by gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS). Plant Metabolomics: Methods and Protocols. 1778, 225-239 (2018).
  26. Moreira, N., Lopes, P., Cabral, M., Guedes de Pinho, P. HS-SPME/GC-MS methodologies for the analysis of volatile compounds in cork material. European Food Research and Technology. 242, 457-466 (2016).
  27. Rambla, J. L., López-Gresa, M. P., Bellés, J. M., Granell, A., Alonso, J. M., Stepanova, A. N. Metabolomic profiling of plant tissues. Plant Functional Genomics and Protocols, Methods in Molecular Biology. 1284, 221-235 (2015).
  28. Abbas, F., et al. Volatile terpenoids: multiple functions, biosynthesis, modulation and manipulation by genetic engineering. Planta. 246 (5), 803-816 (2017).
  29. Kolosova, N., Gorenstein, N., Kish, C. M., Dudareva, N. Regulation of circadian methyl benzoate emission in diurnally and nocturnally emitting plants. Plant Cell. 13 (10), 2333-2347 (2001).
  30. Dudareva, N., Pichersky, E., Gershenzon, J. Biochemistry of plant volatiles. Plant Physiology. 135 (4), 1893-1902 (2004).
  31. Borges, R. M., Ranganathan, Y., Krishnan, A., Ghara, M., Pramanik, G. When should fig fruit produce volatiles? Pattern in a ripening process. Acta Oecologica. 37 (6), 611-618 (2011).
  32. Jarret, D. A., et al. A transcript and metabolite atlas of blackcurrant fruit development highlights hormonal regulation and reveals the role of key transcription factors. Frontiers in Plant Science. 9, 1-22 (2018).
  33. Li, B., Lecourt, J., Bishop, G. Advances in non-destructive early assessment of fruit ripeness towards defining optimal time of harvest and yield prediction-a review. Plants. 7 (1), 3 (2018).
  34. Ul-Hassan, M. N., Zainal, Z., Ismail, I. Green leaf volatiles: Biosynthesis, biological functions and their applications in biotechnology. Plant Biotechnology Journal. 13 (6), 727-739 (2015).
  35. Gaston, A., Osorio, S., Denoyes, B., Rothan, C. Applying the Solanaceae strategies to strawberry crop improvement. Trends in Plant Science. 25 (2), 130-140 (2020).
  36. Gilbert, J. L., et al. Identifying breeding priorities for blueberry flavor using biochemical, sensory, and genotype by environment analyses. PLoS ONE. 10 (9), 0138494 (2015).
  37. Bueno, M., Resconi, V. C., Campo, M. M., Ferreira, V., Escudero, A. Development of a robust HS-SPME-GC-MS method for the analysis of solid food samples. Analysis of volatile compounds in fresh raw beef of differing lipid oxidation degrees. Food Chemistry. 281, 49-56 (2019).
  38. Burzynski-Chang, E. A., et al. HS-SPME-GC-MS analyses of volatiles in plant populations-quantitating compound × individual matrix effects. Molecules. 23 (10), 2436 (2018).

Play Video

Citar este artículo
Pott, D. M., Vallarino, J. G., Osorio, S. Profiling Volatile Compounds in Blackcurrant Fruit using Headspace Solid-Phase Microextraction Coupled to Gas Chromatography-Mass Spectrometry. J. Vis. Exp. (172), e62421, doi:10.3791/62421 (2021).

View Video