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应用导读 | 食品方向--安捷伦GC/Q-TOF应用文摘等你查阅!

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概述
实验/设备条件
样品提取
实验/操作方法
实验结果/结论
仪器/耗材清单

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Food Flavor | 旧品种和现代品种小麦烘焙的面包香气和品质的差异以及从基因组和基于面粉的代谢物图谱对它们的预测研究


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Aroma and quality of breads baked from old and modern wheat varieties andtheir prediction from genomic and flour-based metabolite profiles.



Friedrich Longin1, Heiner Beck2, Hermann Gütler3, Wendelin Heilig4, Michael Kleinert5, Matthias Rapp1, Norman Philipp6, Alexander Erban7, Dominik Brilhaus8,9,10, Tabea Mettler-Altmann8,9,10, Benjamin Stich10,11,*


1 State Plant Breeding Institute, Univ. of Hohenheim, Germany; 

2 BeckaBeck, Germany; 

3 Stelzenmühle, Germany; 

4 Kreislandwirtschaftsamt, Germany; 

5 Institute of Food and Beverage Innovation, Zurich University of Applied Sciences, Switzerland; 

6 Department of Breeding Research, Leibniz Institute of Plant Genetics and Crop Plant Research(IPK), Germany; 

7 Department of Molecular Physiology, Max-Planck-Institute of Molecular Plant Physiology, Germany; 

8 Institute of Plant Biochemistry, Heinrich Heine University, Germany; 

9 Plant Metabolism and Metabolomics Laboratory, Heinrich Heine University, Germany; 

10 Cluster of Excellence on Plant Sciences (CEPLAS), Heinrich Heine University, Germany; 

11Institute of Quantitative Genetics and Genomics of Plants, Heinrich Heine University, Germany

Food Research International, 2020, Volume 129, 108748


面包香气是消费者感知的主要特征,但在产品链中却大多被忽视。

研究的主要目的是评估将面包香气作为一种新的目标标准纳入小麦产品链的可能性。


研究的目的是

(i)量化遗传与环境因素对面包香气和质量特性的影响;

(ii)评估小麦现代品种烘焙的面包在香气方面是否与旧品种烘焙的面包不同 ;

(iii)比较基因组和代谢组学方法在小麦育种计划中预测面包香气和质量特性的效率。


对 18 个旧品种和 22 个现代品种冬小麦在德国多达 3 个地点进行了农艺性状、面包香气和质量特性的评估。使用 7200 GC-QTOF 收集所有 120 个面粉样品的代谢产物图谱。


在所有被检测的面包中,其香气和质量特性经调整后的输入平均值中存在相当大的差异。对于从 1 到 9 的香气分级中,40 个小麦品种的调整后的输入平均值在 3 和 8 之间。


相比之下,由旧小麦品种和现代小麦品种制成的面包的香气没有显著差异(P<0.05)。面包香气与谷物产量的相关性不显著(P<0.05),这表明在小麦育种计划中可以在不减少谷物产量的情况下选择面包香气特性。


最 后,我们表明使用代谢物和 SNP 基因分型谱的组合而不是仅使用 SNP 基因分型谱可以更好地预测面包香气。


总体来说,研究说明了在产品链上为消费者提高小麦品质的可能性。


Food Flavor | 蓝莓“园蓝”在冷藏期及后续货架期香气成分及其他品质特征的变化


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Changes of the Aroma Composition and Other Quality Traits of Blueberry ‘Garden Blue’ during the Cold Storage and Subsequent Shelf Life.

Xiaoxue Yan1, Jun Yan1, Siyi Pan1,2, Fang Yuan1,2,*


1 College of Food Science and Technology,Huazhong Agricultural University, Wuhan, China; 2 Key Laboratory of EnvironmentCorrelative Dietology, Huazhong Agricultural University, Wuhan, China

Foods, 2020, 9(9): 1223


研究发现蓝莓品种“园蓝”采摘后贮藏过程中挥发性成分及其他品质特征的变化。


蓝莓被包装在通风的 PET 塑料盒中,在 0° C 下分别储存 0、15 和 60 天,然后在室温 (25° C) 下储存 8 天之后进行品质评估。在 0 ° C 下储存 60 天后,硬度、pH 值和总可溶性固体分别增加了8.42%、8.92% 和 42.9%。在 0 ° C 下储存 60 天后,可滴定酸度下降了 18.1%。


使用顶空固相微萃取 - 气相色谱四极杆飞行时间质谱(HS-SPME-TOF-MS) 监测挥发性物质的变化,并通过感官小组评估异味。


挥发性化合物在冷藏期间普遍呈现下降趋势。但随后的货架期挥发性物质变化更为明显,表现为乙酸乙酯含量的剧烈波动和萜类化合物的快速减少。在冷藏条件下将储存时间从 15 天延长至 60 天,产生的异味浓度可以接受。但随后在较高温度下的储存会导致感官接受度的快速恶化。


结果证明冷藏是保持蓝莓品质的可靠途径,后续货架期的风味变质对蓝莓的品质更为致命。


Food Omics | 使用 GC-QTOF-MS 和代谢组方法表征蓝莓酒品种差异


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Characterization of Cultivar Differences of Blueberry Wines UsingGC-QTOF-MS and Metabolic Profiling Methods

Fang Yuan1,2, Ke Cheng1, Jihui Gao1, Siyi Pan1,2

1 College of Food Science and Technology,Huazhong Agricultural University, Wuhan, China; 

2 Key Laboratory of EnvironmentCorrelative Dietology (Huazhong Agricultural University), Ministry ofEducation, Wuhan, China

Molecules, 2018, 23(9), 2376


文中介绍了一种基于气相色谱 - 四极杆飞行时间质谱(GC-QTOF-MS)结合固相萃取和固相微萃取两种不同样品提取技术的非靶向挥发性代谢组学方法。


采用正交偏最小二乘判别法(OPLS-DA)对两个不同品种的蓝莓酒样品质谱数据进行分析。主成分分析(PCA)能有效区分两个品种,而 OPLS-DA 标记出了产生品种差异的典型代谢物。

这些标志性代谢物初步确定为苯乙醇、肉桂醇、苯丙醇、3- 羟基苯乙醇、甲基丁香酚、甲基异丁香酚、(E)- 细辛醚、(Z)- 细辛醚和萜烯。

部分标志性代谢物使两个蓝莓品种在次生代谢方面产生区别。


本研究重 点展示了使用代谢组学方法来发现不同蓝莓品种对复杂的蓝莓酒基质中挥发性成分的影响。次生代谢的差异表明这两个品种间可能存在 O- 甲基转移酶活性的差异。


Food Omics | 一种基于气相色谱- 高分辨质谱联用技术评价苏格兰威士忌的品质和真实性的新方法


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A novel approach to assess the quality and authenticity of Scotch Whiskybased on gas chromatography coupled to high resolution mass spectrometry



Michal Stupak1, Ian Goodall2, Monika Tomaniova1, Jana Pulkrabova1, Jana Hajslov1,*

1 University of Chemistry and TechnologyPrague, Faculty of Food and Biochemical Technology, Department of Food Analysisand Nutrition, Prague, Czech Republic; 2 The Scotch Whisky Research Institute,United Kingdom

Analytica Chimica Acta, 2018, Vol 1042, 60-70


威士忌是受欢迎的烈酒之一。

不幸的是,这种高价值的商品很容易被假冒。

为了发现欺诈行为和记录质量参数,已经开发了一些基于各种原理的实验室测试,包括色谱和光谱学。在大多数情况下,这些分析方法是基于目标物的筛查策略。


本研究采用(半)挥发性物质的非靶向筛查(代谢组学指纹图谱)方法。分别采用固相微萃取(SPME)或乙酸乙酯萃取进行预浓缩,使用气相色谱(GC)- 串联质谱(Q-TOF 质量分析器)进行分析。

样本由苏格兰威士忌研究所提供的一组 171 个正宗威士忌,采用无监督主成分分析(PCA)和有监督偏最小二乘判别分析(PLS-DA)对采集的样本数据进行评估。


麦芽威士忌可以根据它们(bourbon对比 bourbon and wine)成熟所用橡木桶的类型进行很好地区分,并识别出波旁威士忌和葡萄酒橡木桶成熟的重要“标记物”,如N-(3-methylbutyl)acetamide 和 5-oxooxolane-2-carboxylic acid。


随后,该独特的样本系列被用于构建一个区分麦芽和勾兑威士忌的统计模型。


最 后,对 20 个假冒样本使用同样的方式进行分析和数据处理。


在真实和假冒样本的(半)挥发性物分布中可以观测到一些差异。


为此目标开发的基于 PLS-DA 的统计模型鉴定出了能明确区分假冒样本的标记化合物。



Food Safety | GC/LC-Q-TOFMS 两种技术联用同时筛查水果蔬菜中733 种农药残留


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Simultaneous Screening of 733 Pesticide Residues in Fruits and Vegetablesby a GC/LC-Q-TOFMS Combination Technique

Guofang Pang1,*, Qiaoying Chang1,2, Ruobin Bai3 , Chunlin Fan1, Zijuan Zhang1, Hongyuan Yan2, Xingqiang Wu2


1 ChineseAcademy of Inspection and Quarantine, Beijing, China; 

2 College of Chemistryand Environmental Science, Hebei University, Baoding, China; 

3 Beijing Uni-StarInspection Technology Co., Ltd., Beijing, China

Engineering, 2020, 6, 432-441



文章通过创建LC-Q-TOFMS(525种农药)和GC-Q-TOFMS(485种农药和209种PCBs)两大精确 质谱数数据库,开发了一次样品制备、两种高分辨质谱联用同时检测733种农药化学污染物残留的检测方法。

通过8种代表性水果蔬菜对联用技术的筛查农药范围、灵敏度、回收率和重现性等方法效能评价,显示出这项联用技术有三方面优势:

①两种技术联用与单种技术相比,其发现能力分别 提高了51.1%(GC-Q-TOFMS,485种)和39.6%(LC-Q-TOFMS,525种);

③联用技术在8种基质中符合回收率60%~120%且 RSD<20%的农药数量远高于单一技术,方法的精确性明显提高。

2012—2017年两种技术联用对中国31个省(自治区、直辖市)和14个果蔬产区1384个采样点18类134种果蔬38 138例样品,进行 疑似农药的筛查,两种技术联用合计检出农药533种,检出频次115 891频次,初步查清了中国市售果蔬农药残留的规律性特征。


Food Safety | 使用新型 SPME/GC×GC-QTOFMS 基于非靶向微生物体内代谢物分析识别食物基质中病原体的方法


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Recognition of pathogens in food matrixes based on the untargeted in vivomicrobial metabolite profiling via a novel SPME/GCx GC-QTOFMS approach

Shuting Fang1, Shuqin Liu1, Juyi Song2, Qihong Huang1, Zhangmin Xiang1,*


1Guangdong Provincial Engineering Research Center for Ambient Mass Spectrometry,Guangdong Provincial Key Laboratory of Emergency Test for Dangerous Chemicals,Institute of Analysis, Guangdong Academy of Sciences (China National AnalyticalCenter, Guangzhou), China; 2 School of Chemical Engineering, Guizhou MinzuUniversity, China

Food Research International, 2021, Volume142, 110213


由病原菌引起的食源性疾病是食品安全的主要威胁之一,因此开发简便有效的食品病原体识别方法非常重要。

研究通过将固相微萃取(SPME)技术与全二维气相色谱四极杆飞行时间质谱(GC×GC-QTOFMS)相结合,提出了一种新的自动检测食源性病原体体内挥发性代谢物的方法。

一种基于新型聚合物复合物的 SPME 探针对微生物代谢物具有高覆盖率,使用该探针实现了对非靶向代谢物的高灵敏度提取。

结果共检测并鉴定出病原菌产生的体内代谢物 126 种,其中宋内志贺氏菌、大肠杆菌、鼠伤 寒沙门氏菌、副溶血性弧菌和金 黄色葡 萄球菌分别有 33、29、25、21 和 18 种挥发性代谢物。

利用多元统计分析对代谢数据进行进一步分析,发现了不同微生物体系间响应性代谢特征物的分离,这在被微生物污染的食品中也得到了成功验证。

在整个培养时间内,食品样品中每种病原体的潜在挥发性标志物的增长趋势与在培养基中培养的纯菌株的增长趋势保持一致。该研究促进了 SPME 技术在微生物挥发性代谢组学中的应用,并有助于开发新的食源性病原体识别方法。




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