Aroma Profile of Hops, Humulus Iupulus, as a Function of Boil Time by GC-TOFMS and GCxGC-TOFMS

Význam tématu

Hops (chmel) jsou klíčovou složkou piva, zajišťující charakteristickou hořkost i širokou paletu aromatických tónů (dřevité, citrusové, květinové). Časování přidání chmelu během varu významně ovlivňuje množství izomerizovaných hořkých kyselin a zároveň úroveň zachování vonných silic. Detailní profilování těchto změn je pro pivovarnický průmysl i výzkum aroma klíčové pro optimalizaci receptur a kvality konečného produktu.

Cíle a přehled studie

Studie měla za cíl vyvinout a ověřit analytickou metodiku pro sledování změn aromatických a chuťových složek extraktu z chmelových šišek v závislosti na době varu (5–60 min). Pro vzorkování byla použita technika HS-SPME, separace a detekce proběhla jednorozměrnou GC-TOFMS a dvourozměrnou GCxGC-TOFMS s cílem rozšířit kapacitu separace a citlivost detekce.

Použitá metodika a instrumentace

Ultrazkrácený popis hlavních kroků:

• Vzorkování: 3 g Cascade chmelových šišek ve 0,5 L vroucí vody, odebírání 20 mL po 5, 10, 20, 40 a 60 min varu.
• Koncentrace: HS-SPME s vláknem DVB/CAR/PDMS, inkubace při 50 °C/10 min, extrakce 30 min, desorpce ve 250 °C GC vstřikovači.
• GC-TOFMS (Pegasus HT + Agilent 6890 GC): kolona Rxi-5Sil MS (30 m×0,25 mm×0,25 µm), program 35 °C (4 min) → 250 °C (10 °C/min, 4 min), He 1,0 mL/min, sběr spekter 20 scanů/s, m/z 30–400.
• GCxGC-TOFMS (Pegasus 4D + dual‐oven GC + termomodulátor): primární kolona Rxi-5Sil MS, sek. Stabilwax (1,5 m×0,25 mm×0,25 µm), program 35 °C → 250 °C (5 °C/min), modulační periody 6 s, vyšší teplotní offsety, spektra 100 scanů/s.

Hlavní výsledky a diskuse

Jednorozměrná GC-TOFMS detekovala pokles celkového počtu stop (607 → 373) i signálové intenzity s narůstajícím časem varu. Díky dekonvolučnímu algoritmu True Signal Deconvolution® bylo možné v případě koelucí identifikovat a kvantifikovat více sloučenin (např. oddělení esteru 2-methylpropyl butanoátu a oktanalu).
GCxGC přinesla nárůst kapacity separace (z 607 na 1057 stop při 5 min) a vyšší citlivost, což se projevilo lepšími library shodami (match value z 638 na 916) a detekcí dalších aromatických složek.
Za 18 cílových aromatických látek (např. humulen, karyofylen, geraniol, linalool, citral, limonen) bylo zjištěno, že po 10 min varu jejich množství klesne v průměru pod 40 % úrovně z 5 min varu, mnohé přitom po 60 min jsou pod detekčním limitem.

Přínosy a praktické využití metody

• Optimalizace varných procesů v pivovarnictví: stanovení ideálního okamžiku přidání chmelu pro vyváženou hořkost a aroma.
• Kontrola kvality: sledování kvality chmelových přísad a konzistence aromatického profilu.
• Rozšíření na analýzu potravin, nápojů a parfémů, kde je klíčová detekce komplexních směsí těkavých sloučenin.

Budoucí trendy a možnosti využití

• Integrace s reálným časem řízenými varnými procesy a on-line monitoringem aroma.
• Využití pokročilých algoritmů strojového učení pro netargetovaný screening a automatickou klasifikaci vzorků.
• Rozšíření dvourozměrné GCxGC separace pro další složité matrice botanických extraktů.
• Spojování s dalšími detekčními technikami (olfaktometrie, multidimenzionální hmotnostní spektrometrie) pro detailní senzorické profilování.

Závěr

Vyvinuté postupy HS-SPME coupled s GC-TOFMS a GCxGC-TOFMS prokázaly vysokou účinnost při identifikaci a kvantifikaci aromatických a chuťových složek chmelu během varu. Metody poskytují cenné informace o časové závislosti uvolňování vůní, což zlepšuje možnosti optimalizace pivovarnických procesů i širší aplikace v analýze těkavých směsí.