Food Classification and Authenticity Testing Using a New High-Resolution LC/QTOF and Novel Classification Software
Postery | 2019 | Agilent TechnologiesInstrumentace
Adulterace potravin představuje rostoucí výzvu v potravinářství. Chemometrická analýza metabolit pomocí vysokorozlišovací LC/Q-TOF a multivariační statistiky nabízí spolehlivý přístup ke kontrole kvality a autenticity surovin.
Studie demonstruje metodiku pro klasifikaci tří odrůd manga (Keitt, Ataulfo, Tommy Atkins) a detekci adulterace zpracováním metabolitů pomocí Agilent 6546 LC/Q-TOF a softwaru MassHunter Classifier 1.0.
Propojení vysoce výkonného LC/Q-TOF s intuitivním softwarem MassHunter Classifier umožňuje rychlé, spolehlivé a rutinní ověřování autenticity potravin. Metoda prokázala stoprocentní úspěšnost klasifikace manga na základě chemického profilu a poskytuje přehledné číselné i grafické výstupy usnadňující rozhodování v laboratoři.
LC/TOF, LC/HRMS, LC/MS, LC/MS/MS
ZaměřeníPotraviny a zemědělství
VýrobceAgilent Technologies
Souhrn
Význam tématu
Adulterace potravin představuje rostoucí výzvu v potravinářství. Chemometrická analýza metabolit pomocí vysokorozlišovací LC/Q-TOF a multivariační statistiky nabízí spolehlivý přístup ke kontrole kvality a autenticity surovin.
Cíle a přehled studie
Studie demonstruje metodiku pro klasifikaci tří odrůd manga (Keitt, Ataulfo, Tommy Atkins) a detekci adulterace zpracováním metabolitů pomocí Agilent 6546 LC/Q-TOF a softwaru MassHunter Classifier 1.0.
Použitá metodika a instrumentace
- Vzorkování: 6 vzorků od každé odrůdy manga; extrakce QuEChERS EN
- Chromatografie: Agilent 1290 Infinity II LC
- Detekce: Agilent 6546 LC/Q-TOF, spektrální rozsah m/z 50–1000
- Interní standard: deuterovaný pesticid dimethoate-D6
- Softwarové nástroje: Profinder 10.0, Mass Profiler Professional 15.0, MassHunter Classifier 1.0
Hlavní výsledky a diskuse
- Reprodukovatelnost: area drift <6 %, chyba hmotnosti <2 ppm, stabilní retenční časy po 14 dnech bez kalibrace
- Identifikováno 4 185 rysů, po filtraci 481 robustních a významných pro PLS-DA model
- Model dosáhl 100 % přesnosti klasifikace čistých i adulterovaných QC při prahu důvěry 0,8
- MassHunter Classifier 1.0 umožňuje technikům načíst model a metodu, spustit rychlou klasifikaci a vyhodnotit výsledky včetně PCA grafů a tabulky sloučenin
Přínosy a praktické využití metody
- Zjednodušení rutinní analýzy autenticity potravin pro laboranty
- Rychlá detekce adulterace na základě numerických hodnot důvěry a vizualizace v PCA
- Omezení potřeby pokročilých chemometrických znalostí v provozu
Budoucí trendy a možnosti využití
- Rozšíření na další potravinářské komodity jako oleje nebo mléčné výrobky
- Integrace s cloudovými platformami pro sdílení modelů a kolektivní učení
- Použití pokročilých algoritmů strojového učení pro zvýšení stability modelů v čase
Závěr
Propojení vysoce výkonného LC/Q-TOF s intuitivním softwarem MassHunter Classifier umožňuje rychlé, spolehlivé a rutinní ověřování autenticity potravin. Metoda prokázala stoprocentní úspěšnost klasifikace manga na základě chemického profilu a poskytuje přehledné číselné i grafické výstupy usnadňující rozhodování v laboratoři.
Obsah byl automaticky vytvořen z originálního PDF dokumentu pomocí AI a může obsahovat nepřesnosti.
Podobná PDF
Food Authenticity Testing with the Agilent 6546 LC/Q-TOF and MassHunter Classifier
2019|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note Food Testing & Agriculture Food Authenticity Testing with the Agilent 6546 LC/Q-TOF and MassHunter Classifier Authors Karen E. Yannell and Daniel Cuthbertson Agilent Technologies, Inc. Abstract False labeling and adulteration are growing problems in food manufacturing, underlining the…
Klíčová slova
keitt, keittataulfo, ataulfotommy, tommyadulterated, adulteratedmodel, modelmango, mangoauthenticity, authenticityprofinder, profinderquechers, quecherssamples, samplesfood, foodmpp, mppauthentic, authenticclassifier, classifierwere
A Metabolomics Approach to Multivariate Analysis of Black Pepper Using LC/Q-TOF
2023|Agilent Technologies|Aplikace
Application Note A Metabolomics Approach to Multivariate Analysis of Black Pepper Using LC/Q-TOF Authors Trung Quoc Pham, Minh Trung Tran, Xuan Dai Phan, Dat Ho Tuan, and Anh Tuan Le IndoChina Center of Excellence Ho Chi Minh City, Vietnam Boonraksa…
Klíčová slova
pepper, pepperquoc, quocphu, phublack, blackdaklak, daklakbinh, binhphuoc, phuocmetabolomics, metabolomicsentities, entitiesgeographical, geographicalmodel, modeldiscriminant, discriminantsamples, sampleschemometric, chemometricmpp
Fast and Reliable Classification Analysis with Agilent MassHunter Classifier
2020|Agilent Technologies|Technické články
Technical Overview Fast and Reliable Classification Analysis with Agilent MassHunter Classifier Introduction Food adulteration is a global challenge for the food industry. An adulterated food item can contain low-quality ingredients or lack certain vital constituents. These aspects can have serious…
Klíčová slova
classifier, classifierclassification, classificationunknown, unknownmasshunter, masshuntersamples, samplespca, pcasample, samplemodel, modelcompound, compoundprofinder, profindertable, tabletraining, trainingclass, classadaptation, adaptationworkflow
Methodologies for Food Fraud
2019|Agilent Technologies|Ostatní
Food Fraud Guide Methodologies for Food Fraud Tips for robust experimental results Executive summary Knowing that food fraud scandals often drive public awareness and regulatory changes, the goal of this paper is to present analytical techniques and experimental methodologies, and…
Klíčová slova
prediction, predictionrice, ricenontargeted, nontargetedclass, classstatistical, statisticalfood, foodgeographic, geographiccan, canauthenticity, authenticityidentify, identifyfeature, featuretools, toolssors, sorsdata, datafinding
