Workflow for food classification and authenticity using yerba mate and high-resolution GC/Q-TOF

Význam tématu

Autentičnost potravin je klíčová pro zajištění bezpečnosti a důvěry spotřebitele. Nepůvodní označování, záměna či ředění patří mezi běžné formy podvodů, které lze účinně odhalit pomocí vysoce rozlišené chromatografie spojené s hmotnostní spektrometrií.

Cíle a přehled studie / článku

Studie představuje nový workflow pro klasifikaci a ověřování pravosti yerba mate profesionálním spojením vysokorozlišovací GC/Q-TOF a analytického softwaru. Cílem je rozlišit různé značky yerba mate a detekovat adulterace.

Použitá metodika a instrumentace

• Vzorkování: extrakce metodou QuEChERS.
• Chromatografie: Agilent 7890 GC se 30 m kolonkou 5MS UI (0,25 mm × 0,25 µm).
• Detekce: vysokorozlišovací Q-TOF MS 7250 v plném režimu akvizice (45–650 m/z, 5 Hz).
• Podmínky: splitless injekce 1 µL, teplotní program 50 °C (2 min), 10 °C/min do 300 °C (10 min).
• Datová analýza: MassHunter Unknowns Analysis, Mass Profiler Professional 15.1, Classifier 1.1.

Hlavní výsledky a diskuse

• Modely PLS-DA a SIMCA prokázaly schopnost rozlišit značky A, B, C i vzorky adulterované příměsí jiné značky.
• PCA potvrdila kvalitu dat a jasnou separaci skupin.
• Volcano plot a Fold Change analýza odhalily charakteristické aromatické sloučeniny (např. 3-Hydroxy-5,6-epoxy-β-ionone) s výraznými rozdíly mezi značkami.
• Identifikace environmentálních kontaminantů, zejména polycyklických aromatických uhlovodíků (PAH), prokázala nerovnoměrné rozložení mezi vzorky.
• SIMCA model dokázal detekovat adulteraci již při 5 % podílu cizí značky.

Přínosy a praktické využití metody

• Rychlá a spolehlivá autentifikace komerčních vzorků yerba mate.
• Profilace aromatických složek souvisejících s kvalitou a senzorickými vlastnostmi.
• Možnost screeningu kontaminantů a PAH v rámci QA/QC.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Adaptace workflow pro další potravinářské komodity (oleje, med, vína).
• Integrace s umělou inteligencí a strojovým učením pro vylepšení modelů klasifikace.
• Nasazení v regulačních agenturách a průmyslových laboratořích pro rutinní kontrolu pravosti potravin.

Závěr

Navržený workflow založený na vysokorozlišovací GC/Q-TOF a softwaru Classifier představuje účinný nástroj pro ověření pravosti potravin. Umožňuje detailní profilaci aroma, detekci adulterací na úrovni několika procent a screening environmentálních kontaminantů.

Reference

• The Good Scents Company
• PubChem
• Steffen Arctander: Perfume and Flavor Chemicals, 2019
• Ivon Flament: Coffee Flavor Chemistry, 2002
• John C. Leffingwell, Harvey J. Young, Edward Bernasek: Tobacco Flavoring for Smoking Products, 1972
• Antonio Morata: Red Wine Technology, 2019