Classification of Poultry Meat Cuts Based on Approach of Untargeted Lipidomic Analysis and Advanced Chemometrics
Postery | 2023 | Bruker | ASMSInstrumentace
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.
Hlavním cílem bylo komparovat lipidové profily kuřecích prsních a stehenních řízků pomocí netargetované lipidomické analýzy a pokročilých chemometrických metod. Studie se zaměřila na:
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:
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.
Netargetovaná lipidomika ve spojení s pokročilou chemometrií umožňuje:
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.
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.
Iontová mobilita, LC/MS, LC/MS/MS, LC/TOF, LC/HRMS
ZaměřeníLipidomika, Potraviny a zemědělství
VýrobceBruker
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
- 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.
Podobná PDF
Untargeted 4D Lipidomics combined with Chemometrics, as a reliable tool for the classification of pork meat cuts
2023|Bruker|Postery
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
2018|Thermo Fisher Scientific|Postery
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
2021|Bruker|Aplikace
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
2019|Bruker|Aplikace
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