A Predictive Compound Database Approach to the Tentative Identification and Semiquantitation of Volatile-Phenol Glycosides in Smoke‑Affected Grapes from Wildfires

Význam tématu

Volatilní fenolové glykosidy vznikají v bobulích révy po expozici kouři z lesních požárů. Tyto nevolatilní formy se vyskytují jako rezervuar sloučenin, které se během macerace a fermentace hydrolýzou uvolňují a přispívají k nežádoucímu kouřovému aroma ve víně. Detekce, identifikace a kvantitativní sledování těchto glykosidů je pro vinářský průmysl zásadní, neboť kvalita i trvanlivost konečného produktu závisí na úrovni tzv. smoke taintu.

Cíle a přehled studie / článku

Cílem předložené práce bylo vyvinout a demonstrovat workflow pro netargetovanou analýzu a semikvantitativní sledování volatilních fenolových glykosidů v hroznech ovlivněných kouřem, a to napříč procesem výroby vína. Autoři sestavili vlastní osobní databázi sloučenin (PCD), prohledali vzorky UHPLC–Q-TOF MS, ověřili struktury pomocí automatizované MS/MS fragmentace a následně sledovali relativní změny koncentrací glykosidů během vinifikace.

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky hroznů i mezivýrobních vín byly připraveny pomocí solid-phase extraction podle publikované protokolů. Analýza probíhala na systému Agilent 1290 Infinity II LC spojeném s Agilent 6545 Accurate-Mass Q-TOF MS. Porovnání ionizačních zdrojů (APCI vs. DJS ESI) vedlo k výběru ESI pro vyšší citlivost u trisacharidů. Data akvizice zahrnovala režim „all ions“ se sběrem spekter při kolizní energii 0 a 20 eV a následnou MS/MS fragmentaci vybraných signálů. K zpracování se využilo prostředí MassHunter Qualitative Analysis, PCDL Manager a Molecular Structure Correlator (MSC) pro podporovanou identifikaci fragmentů. Semikvantifikace proběhla v MassHunter Quantitative Analysis s interním standardem salicin a následnou normalizací.

Hlavní výsledky a diskuse

Všechny analyzované vzorky obsahovaly 31 volatilních fenolových glykosidů, včetně dosud nevědecky popsaných trisacharidů. Při srovnání zdrojů ESI a APCI ESI jednoznačně poskytlo vyšší signál u většiny disacharidů i trisacharidů (m/z > 550), kde APCI často selhávalo. Semikvantitativní sledování ukázalo, že během primární fermentace dochází k přibližně 25% snížení relativní intenzity glykosidů, což odráží jejich postupnou hydrolýzu a uvolňování fenolických aglykonů.

Přínosy a praktické využití metody

Navržené řešení umožňuje rychlou netargetovanou detekci stovek potenciálních sloučenin bez potřeby komerčních standardů. Výhodou je automatizace v MassHunter platformě, která propojuje vyhledávání v rozsáhlé PCD, automatické nasazení MS/MS inkluzních seznamů a robustní integraci signálů v režimu "all ions". Tím se minimalizují chyby při nízkých koncentracích a v různých matricích.

Budoucí trendy a možnosti využití

Další rozvoj může zahrnovat rozšiřování knihovny o autentické standardy pro absolutní kvantifikaci a kalibraci, zavedení vysoce výkonné databázové analýzy s umělou inteligencí pro rychlejší strukturalizaci a přepojení na kritickou analýzu senzorických dat. Aplikace metody se nabízí i pro jiné typy matrice, sledování odrůdových specifik a výzkum enzymatických mechanismů hydrolýzy glykosidů.

Závěr

Navržený přístup založený na netargetované UHPLC–Q-TOF MS analýze s podporou osobní PCD a MSC fragmentační identifikací přinesl poprvé důkaz o existenci trisacharidických fenolových glykosidů v kouřem zasažených hroznech. Metoda je rychlá, flexibilní a vhodná pro dlouhodobé sledování vlivu kouřového stresu na kvalitu vína.

Reference

1. Caffrey A.; Lerno L.; Rumbaugh A.; Girardello R.; Oberholster A.; Ebeler S. E. Changes in Smoke-Taint Volatile Phenol Glycosides in Wildfire Smoke-Exposed Cabernet Sauvignon Grapes Throughout Winemaking. American Journal of Enology and Viticulture 2019.
2. Parker M.; Jeandet P.; Bessai S.; Katzele C.; Gouot J.; Bertsch C.; Vial J.; Kancel F.; Bouhout P. Contribution of Several Volatile Phenols and Their Glycoconjugates to Smoke-Related Sensory Properties of Red Wine. Journal of Agricultural and Food Chemistry 2012, 60, 2629–2637.
3. Kennison K. R.; de Savigny V.; Wilkinson K. L. Effect of Timing and Duration of Grapevine Exposure to Smoke on the Composition and Sensory Properties of Wine. Australian Journal of Grape and Wine Research 2009, 15, 228–237.
4. Hayasaka Y.; Bessai S.; Haslam K.; Wilkinson K. Investigation into the Formation of Guaiacol Conjugates in Berries and Leaves of Grapevine Vitis vinifera L. cv. Cabernet Sauvignon Using Stable Isotope Tracers Combined with HPLC-MS and MS/MS Analysis. Journal of Agricultural and Food Chemistry 2010, 58, 2076–2083.
5. Noestheden M.; Nugroho R.; Nicholson E.; Carlin S.; Young G.; Healey L. Detailed Characterization of Glycosylated Sensory-Active Volatile Phenols in Smoke-Exposed Grapes and Wine. Food Chemistry 2018, 259, 147–156.
6. Caffrey A.; Hjelmeland A.; Zweigenbaum J.; Ebeler S. E. Identification and Semiquantitation of Monoterpene Glycosides in Ripening Muscat of Alexandria Grapes. Agilent Technologies Application Note 2018, 5991-9448EN.
7. Hayasaka Y.; van Salzke A.; Wilkinson K. Assessment of Smoke Exposure in Grapes: Development and Validation of an HPLC-MS/MS Method for the Quantitative Analysis of Smoke-Derived Phenolic Glycosides in Grapes and Wine. Journal of Agricultural and Food Chemistry 2013, 61(1), 25–33.