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.

Classification of Poultry Meat Cuts Based on Approach of Untargeted Lipidomic Analysis and Advanced Chemometrics

Postery | 2023 | Bruker | ASMSInstrumentace
Iontová mobilita, LC/MS, LC/MS/MS, LC/TOF, LC/HRMS
Zaměření
Lipidomika, Potraviny a zemědělství
Výrobce
Bruker

Souhrn

Význam tématu


Kuřecí maso představuje klíčový zdroj mastných kyselin v lidské výživě. Rostoucí zájem spotřebitelů o složení tuků vedl k doporučením omezit nasycené mastné kyseliny (SFA) a zvýšit příjem polynenasycených mastných kyselin (PUFA). Rozdíly mezi jednotlivými částmi drůbeže (prsa vs. stehno) ovlivňují nutriční hodnotu a cenu konečného produktu.

Cíle a přehled studie


Hlavním cílem bylo komparovat lipidové profily kuřecích prsních a stehenních řízků pomocí netargetované lipidomické analýzy a pokročilých chemometrických metod. Studie se zaměřila na:
  • Identifikaci rozdílů v obsahu SFA, MUFA a PUFA.
  • Vytvoření modelů k přesné klasifikaci jednotlivých částí masa.
  • Výběr potenciálních lipidových biomarkerů pro autentizaci.

Použitá metodika a instrumentace


Vzorky lyofilizovaného kuřecího masa (ca 100 mg) byly extrahovány směsí MTBE:MeOH:H₂O. Analýza proběhla v pozitivním ionizačním módu pomocí RP-UPLC-TIMS-TOF-MS s technologií PASEF. Data byla zpracována v MetaboScape 2023 s interním lipidovým anotátorem a knihovnou LipidBlast. Chemometrické metody zahrnovaly hierarchickou shlukovou analýzu (HCA) a ortogonální parciální least squares diskriminační analýzu (OPLS-DA), přičemž klíčové lipidy byly vybrány dle VIP skóre (>1,0).

Instrumentace:
  • Kolona: Thermo Acclaim RSLC 120 C18 (2,1×100 mm, 2,2 μm)
  • Předkolona: VanGuard Acquity UPLC BEH C18 (2,1×5 mm, 1,7 μm)
  • Mobilní fáze A: ACN:H₂O 65:35, B: ACN:IPA 15:85, obě s 10 mM formiátu amonného a 0,1 % kyseliny mravenčí
  • Gradient 30→100 % B za 30 min, průtok 0,25 mL/min
  • ESI zdroj, teplota 200 °C, rozsah m/z 150–1350

Hlavní výsledky a diskuse


Bylo detekováno přes 1700 hmotnostních rysů, z nichž bylo anotováno více než 200 lipidových molekul. Modely HCA i OPLS-DA jasně odlišily vzorky prsou a stehen. Studium VIP složek odhalilo 74 lipidů s vysokým diskriminačním potenciálem. Kuřecí prsa vykazovala o 25 % nižší podíl SFA než stehna a vyšší poměr PUFA/SFA a MUFA/SFA, což potvrzuje jejich výhodnější nutriční profil.

Přínosy a praktické využití metody


Netargetovaná lipidomika ve spojení s pokročilou chemometrií umožňuje:
  • Přesnou autentizaci drůbežích produktů na základě lipidových fingerprintů.
  • Vyhodnocení nutriční kvality různých částí masa pro dietní doporučení a označování na obalech.
  • Rychlou implementaci v QA/QC laboratořích potravinářských firem.

Budoucí trendy a možnosti využití


Očekává se rozšíření cílených analytických panelů založených na identifikovaných biomarkerech, aplikace strojového učení pro automatizovanou klasifikaci a rozšíření přístupu na další druhy masa. Integrace lipidomiky s dalšími metabolomickými platformami může poskytnout komplexnější obraz kvality potravin.

Závěr


Studie prokázala, že kombinace RP-UPLC-TIMS-TOF-MS a chemometrie efektivně rozlišuje drůbeží prsa a stehna podle lipidového složení s 100% přesností. Vybrané lipidy mohou sloužit jako robustní biomarkery pro autentizaci a hodnocení nutriční hodnoty.

Reference


  1. Tzavellas I., Martakos I., Dasenaki M., Skoufos I., Tzora A., Gikas E., Stup K., Baessmann C., Thomaidis N. S. Classification of Poultry Meat Cuts Based on Approach of Untargeted Lipidomic Analysis and Advanced Chemometrics, ASMS 2023, THP 145

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

PDF verze ke stažení a čtení
 

Podobná PDF

Toggle
Untargeted 4D Lipidomics combined with Chemometrics, as a reliable tool for the classification of pork meat cuts
ASMS 2023, THP 147 Untargeted 4D Lipidomics combined with Chemometrics, as a reliable tool for the classification of pork meat cuts Ioannis Martakos1; Ilias Tzavellas1; Marilena Dasenaki1; Ioannis Skoufos2; Athina Tzora2; Charalampos Proestos1; Brian Teeter3; Carsten Baessmann4; Nikolaos S. Thomaidis1…
Klíčová slova
belly, bellymeat, meatpork, porkhca, hcathigh, thighshoulder, shoulderlipid, lipidmetaboscape, metaboscapeopls, oplstims, timschemometrics, chemometricscuts, cutsclusters, clusterslipidomics, lipidomicstof
Software Utilizing Positive and Negative Ion MS2/MS3 HCD and CID Spectra for Improved MSn Lipid Identification
2 3 MS /MS Software Utilizing Positive and Negative Ion n MS HCD and CID Spectra for Improved Lipid Identification David A Peake1, Reiko Kiyonami1, Daniel Gachotte2, Gavin E Reid3, Yasuto Yokoi4, and Andreas Hühmer1 1Thermo Fisher Scientific, San Jose,…
Klíčová slova
lipid, lipidthreshold, thresholdartificial, artificialpool, pooladded, addedhcd, hcdnatural, naturalannotations, annotationscid, cidquan, quanfilter, filterlarvae, larvaemsn, msnannotation, annotationquantitation
CCS-aware SpatialOMx® enables highly confident and automatic lipid annotations with regiospecific context
Intensity (arb. unit) 132% 0% 100% PS 38:1 m/z 816.5747 ± 0.0122 1/K0 1.433 ± 0.01 Intensity (arb. unit) Mobility [1/K0] 136% 0% 100% PE 20:1_22:6 m/z 816.5517 ± 0.0122 1/K0 1.404 ± 0.01 m/z 1 mm CCS-aware SpatialOMx® enables…
Klíčová slova
ccs, ccsmaldi, maldispatialomx, spatialomximaging, imagingaware, awareannotation, annotationmobility, mobilitytims, timsannotated, annotatedannotations, annotationspasef, pasefbucket, bucketlipid, lipidsegmentation, segmentationlipids
Investigating the increased lifespan in C. elegans daf-2 mutants by 4D-Lipidomics
Investigating the increased lifespan in C. elegans daf-2 mutants by 4D-Lipidomics The small nematode Caenorhabditis elegans is one of the premier biomedical model organisms and employed in many aspects of basic and applied science Introduction Typical application areas for C.…
Klíčová slova
ccs, ccslipid, lipidcharacteristic, characteristicnegative, negativevalues, valuespasef, paseflipids, lipidsmetaboscape, metaboscapetimstof, timstoflipidblast, lipidblastccspredict, ccspredictpositive, positivespectra, spectrawild, wildassignment
Další projekty
GCMS
ICPMS
Sledujte nás
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.