LCMS
Další informace
WebinářeO násKontaktujte násPodmínky užití
LabRulez s.r.o. Všechna práva vyhrazena. Obsah dostupný pod licencí CC BY-SA 4.0 Uveďte původ-Zachovejte licenci.

A non-targeted metabolomics approach for the investigation of honey adulteration by HRMS

Aplikace | 2023 | Thermo Fisher ScientificInstrumentace
LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS, LC/Orbitrap
Zaměření
Potraviny a zemědělství
Výrobce
Thermo Fisher Scientific

Souhrn

Význam tématu


Med je bohatým zdrojem biologicky aktivních látek s antioxidačními a protizánětlivými účinky. Vysoká cena, nízká produkce a složité složení ale vedou k časté falšifikaci cukrovými sirupy, která podkopává důvěru spotřebitelů a ohrožuje kvalitu potraviny. Non-targeted metabolomika pomocí vysokorozlišující hmotnostní spektrometrie (HRMS) umožňuje komplexní screening medu bez předem definovaných markerů.

Cíle a přehled studie


Cílem studie bylo vyvinout rychlou a jednoduchou metodiku dilute-and-shoot UHPLC-HRMS pro detekci přídavku běžných cukrových sirupů do medu. Metoda kombinuje reverzní fázi a HILIC chromatografii s plnospektrálním a datově řízeným ddMS2 sběrem dat a neřízenou analýzou pomocí softwaru Compound Discoverer.

Použitá metodika a instrumentace


Vstupní vzorky: 1 g medu byl naředěn vodou a methanolem, protřesen, centrifugován a supernatant zředěn před injekcí.
  • UHPLC: Thermo Scientific Vanquish Flex s Accucore aQ sloupcem (RP) a Accucore amide HILIC sloupcem.
  • Mobilní fáze A/B: voda/methanol s 0,1% HCOOH (RP) a voda/acetonitril (HILIC) s gradienty optimalizovanými pro oligosacharidy i metabolity.
  • HRMS: Orbitrap Exploris 240 s HESI ionizací, full MS–ddMS2 režim, rozlišení R=240 000, hmotnostní rozsahy m/z 100–1000 (RP) a 200–2000 (HILIC), efektivní přepínání polarity.
  • Data processing: Xcalibur 4.4 a Compound Discoverer 3.2 s knihovnami mzCloud a ChemSpider, kritéria <5 ppm chyby, library score >65 %.


Hlavní výsledky a diskuse


Metodou bylo identifikováno přes 200 sloučenin: 97 cukerných oligo- a polysacharidů HILIC přístupem a 110 polyfenolů, aminokyselin a dalších metabolitů RP přístupem. Rozlišení R=240 000 zajistilo přesné rozpoznání signálů v celém rozsahu hmotností s více než 15 datovými body na špičku. Negativní polarita zvýšila citlivost pro některé metabolity až 4× a variabilita plochy signálu byla pod 8,5 %. PCA analýza jasně rozlišila čisté a ředěné vzorky medu podle distribuce markerů, jako jsou maltohexaosa (DP6) a maltohexadecaosa (DP16).

Přínosy a praktické využití metody


Vyvinutá non-targeted workflow nabízí vysokou citlivost a specifičnost bez složité extrakce vzorku. Umožňuje simultánní detekci cukrových sirupů i biologických markerů, potvrzení izomerů pomocí MS2 spektroskopie a podporuje retrospektivní vyhodnocení nových markerů. Metoda je vhodná pro kontrolu kvality, QA/QC laboratoře a regulační instituce.

Budoucí trendy a možnosti využití


Očekává se rozšíření metodiky o sledování geografického a botanického původu medu, integraci s izotopovým značením (IRMS) a využití strojového učení pro datovou analýzu. Dále je možné vyvinout kvantitativní verzi metody pro přesné stanovení podílů adulterace a zavedení on-line monitoringových systémů.

Závěr


Non-targeted UHPLC-HRMS workflow kombinované s Compound Discoverer poskytuje robustní a univerzální nástroj pro odhalování ředění medu cukrovými sirupy a současně umožňuje detailní profilaci přirozených metabolitů. Metoda přispívá ke zvýšení důvěry v kvalitu medu a efektivní ochraně spotřebitele.

Reference


1. Samarghandian S., Farkhondeh T., Samini F. Pharmacogn. Res. 2017;9(2):121–127.
2. Al-Waili NS, Salom K, Al-Ghamdi AA. Sci. World J. 2011;11:766–787.
3. Du B. et al. J. Agric. Food Chem. 2015;63(29):6614–6623.
4. Thermo Fisher Scientific. Application Note 65147: MS Q Exactive Orbitrap scan modes; 2022.

Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Toggle
An LC-Orbitrap-MS Based Non-targeted Metabolomics Approach for Investigation of Honey Adulteration
An LC-Orbitrap-MS Based Non-targeted Metabolomics Approach for Investigation of Honey Adulteration Dasharath Oulkar1, Ramiz Azad1, Subodh Kumar Budakoti1, Patra, Biswajayee1, Ed George2 Ranjan Mitra3, Dhiraj Kumar Shrivastav3 Thermo Fisher Scientific, India Customer Solutions Center, Ghaziabad, India1 and San Jose CA2,…
Klíčová slova
base, basepeak, peakhoney, honeydiscoverer, discoverermethodology, methodologygroups, groupsresolution, resolutioncompound, compoundsix, siximpact, impactphase, phasence, nceadulterated, adulteratedparameter, parametergas
Harness the power of metabolomics
Harness the power of metabolomics
2021|Thermo Fisher Scientific|Brožury a specifikace
Go beyond Harness the power of metabolomics The total package for metabolomics By collaborating with the scientific community, we’ve developed pioneering metabolomics solutions that combine Thermo Scientific™ Orbitrap™ LC-MS instruments with powerful data analysis software and novel spectral libraries. With…
Klíčová slova
annotation, annotationmass, massmetabolomics, metabolomicsdiet, dietfat, fatuhram, uhrammzcloud, mzcloudfragmentation, fragmentationthermo, thermoscientific, scientificspectral, spectraldiscoverer, discoverersoftware, softwarelibrary, librarytargeted
MSUM: Solution for Extractables & Leachables Analysis - Instruments, Software, Database/Spectral Library
Solution for Extractables & Leachables Analysis - Instruments, Software, Database/Spectral Library Kate Comstock Senior Marketing specialist Small molecule and E&L analysis Pharma/Biopharma Marketing, CMD The world leader in serving science Outline • Introduction • Definitions • Industries need Extractable &…
Klíčová slova
thermo, thermoscientific, scientificexactive, exactivestructure, structureextractable, extractableextractables, extractableslibrary, libraryabundance, abundanceleachable, leachablehrms, hrmsrelative, relativeorbitrap, orbitrapisotope, isotopefish, fishmass
Food Contact Material (FCM) Migration Study using HR-LCMS and Novel Software Database Suite
Food Contact Material (FCM) Migration Study using HR-LCMS and Novel Software Database Suite Charles Yang1, Allan Brown3, Kate Comstock2, Michal Godula4 1, 2Thermo Fisher Scientific, San Jose, CA, 3Scholle Packaging, IL, USA, 4Thermo Fisher Scientific, Prague, Czech Republic TABLE 1.…
Klíčová slova
abundance, abundancecomponent, componentrelative, relativehram, hramdatabase, databasefood, foodstructure, structurefull, fullesi, esimigration, migrationfcm, fcmdifferential, differentialthermo, thermoirradiated, irradiatedmzcloud
Další projekty
GCMS
ICPMS
Sledujte nás
FacebookX (Twitter)LinkedInYouTube
Další informace
WebinářeO násKontaktujte násPodmínky užití
LabRulez s.r.o. Všechna práva vyhrazena. Obsah dostupný pod licencí CC BY-SA 4.0 Uveďte původ-Zachovejte licenci.