As CPLOs are employed in a wide variety of products, their composition must be carefully characterized to ensure quality, genuineness and absence of contaminations or to determine their geographic origin. In particular, present-day adulterations of citrus oils are becoming increasingly difficult to reveal and highly selective and sensitive analytical methodologies are therefore required (Tranchida, Bonaccorsi, Dugo, Mondello, & Dugo, 2012). Due to differences of quality between essential oils from different geographic origins, varieties of fruit or extraction processes, and the importance of lemon oil in the industrial context, it is essential to develop methodologies that are able to reliably differentiate and classify CPLO samples.
The aim of this study was the development and evaluation of analytical methods, including sample preparation, for the discrimination and/or classification of lemon essential oils according to their geographic origin and extraction process. A multi-approach method, similar to that developed for metabolomics, was considered to differentiate the samples (Fig. 1). The volatile and oxygen heterocyclic fractions of the lemon oils were independently analyzed using spectral (i.e., FT-MIR, NMR) and separation (i.e., GC-FID, UHPLC-TOF-MS) techniques. The data obtained using these techniques were investigated with various chemometric tools. Data sets were first explored with non-supervised multivariate analysis (Principal Component Analysis (PCA) and Hierachical Cluster Analysis (HCA)) to gain an overview and detect possible outliers. Then, orthogonal partial least square discriminant analysis (OPLS-DA) was carried out to differentiate classes of samples and highlight biomarkers.
เป็น CPLOs พนักงานในความหลากหลายของผลิตภัณฑ์ องค์ประกอบของต้องระมัดระวังทั้งหมดให้คุณภาพ genuineness และขาดงานของปน หรือ การตรวจสอบแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา โดยเฉพาะอย่างยิ่ง adulterations เหตุการณ์ของการทดลองจะกลายเป็นยากขึ้นที่จะเปิดเผย และมีวิธีการวิเคราะห์งาน และมีความสำคัญสูงดังนั้นจำเป็น (Tranchida, Bonaccorsi, Dugo, Mondello, & Dugo, 2012) เนื่องจากความแตกต่างของคุณภาพระหว่าง essential oils จากกำเนิดแตกต่างกันทางภูมิศาสตร์ พันธุ์ผลไม้หรือแยกกระบวนการ ความสำคัญของน้ำมันมะนาวในอุตสาหกรรม มันเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาหลักสูตรที่สามารถแยกแยะ และจัดประเภทตัวอย่าง CPLO ได้จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้มีการพัฒนาและประเมินวิธีวิเคราะห์ รวมทั้งการเตรียมตัวอย่าง การเลือกปฏิบัติและ/หรือประเภทของน้ำมันหอมระเหยมะนาวตามกระบวนการกำเนิดและการสกัดทางภูมิศาสตร์ วิธีการหลายวิธีการ ได้รับการพัฒนาสำหรับ metabolomics ถูกถือว่าแตกตัวอย่าง (Fig. 1) ระเหยและออกซิเจนส่วน ๔๒๓ ของน้ำมันมะนาวได้อย่างอิสระวิเคราะห์ใช้สเปกตรัม (เช่น ฟุตมีร์ NMR) และเทคนิคการแยกสาร (เช่น GC-FID, UHPLC TOF MS) ข้อมูลที่ได้ใช้เทคนิคเหล่านี้ถูกตรวจสอบ ด้วยเครื่องมือ chemometric ต่าง ๆ ชุดข้อมูลถูกแรกอุดม ด้วยไม่ได้แบบมีผู้สอนตัวแปรพหุการวิเคราะห์ (วิเคราะห์ส่วนประกอบหลัก (PCA) และการวิเคราะห์คลัสเตอร์ Hierachical (HCA)) จะได้รับภาพ และตรวจพบเป็น outliers แล้ว orthogonal บางส่วนน้อย discriminant ตารางวิเคราะห์ (OPLS-ดา) ได้ดำเนิน การแบ่งแยกชนชั้นอย่าง biomarkers เน้น
การแปล กรุณารอสักครู่..

เป็น cplos ใช้ในหลากหลายของผลิตภัณฑ์ , องค์ประกอบของพวกเขาต้องเป็นลักษณะ เพื่อให้แน่ใจว่าคุณภาพ ความจริงใจ และไม่มีสิ่งเจือปน หรือเพื่อตรวจสอบแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของพวกเขา โดยเฉพาะปัจจุบัน adulterations น้ำมันส้มจะกลายเป็นยากมากขึ้นที่จะเปิดเผย และมีความจำเพาะเจาะจงสูงและอ่อนไหว วิธีการวิเคราะห์จึงต้อง ( tranchida bonaccorsi , นาน , มอนเดลโล , และ , นาน , 2012 ) เนื่องจากความแตกต่างระหว่างคุณภาพของน้ำมันหอมระเหยจากต้นกำเนิดทางภูมิศาสตร์ที่แตกต่างกันความหลากหลายของกระบวนการหรือผลไม้สกัด และความสำคัญของน้ำมันมะนาวในบริบทของอุตสาหกรรม จึงจำเป็นที่จะพัฒนาวิธีการที่สามารถเชื่อถือได้แยกแยะและจำแนกตัวอย่าง cplo .จุดมุ่งหมายของการศึกษานี้คือ การพัฒนาและการประเมินวิธีวิเคราะห์ รวมทั้งการเตรียมสารตัวอย่าง ในการเลือกปฏิบัติและ / หรือประเภทของน้ำมันหอมระเหยมะนาวตามแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ และการแยกกระบวนการ เป็นวิธีการหลาย คล้ายกับที่พัฒนาสำหรับเมตะโบโลมิก ถูกพิจารณาว่าตัวอย่าง ( รูปที่ 1 ) สารระเหย และออกซิเจน เฮเทอโรไซคลิกเศษส่วนของน้ำมันมะนาวเป็นอิสระ โดยใช้สเปกตรัม ( เช่น ft-mir , NMR ) และการแยก ( เช่น gc-fid uhplc-tof-ms , ) เทคนิค ข้อมูลการใช้เทคนิคเหล่านี้ คือเครื่องมือคีโมเมตริกซ์ต่าง ๆ ชุดข้อมูลเป็นครั้งแรกโดยปลอดการการวิเคราะห์ตัวแปรหลายตัวการวิเคราะห์องค์ประกอบหลัก ( PCA ) และการวิเคราะห์ข้อมูล ( HCA ) เพื่อให้ได้ภาพรวมและการตรวจสอบค่าผิดปกติได้ แล้ววิธีกำลังสองน้อยที่สุดบางส่วนการวิเคราะห์การจำแนกกลุ่ม ( Discriminant Analysis ) ( opls-da ) มีวัตถุประสงค์เพื่อแยกประเภทของตัวอย่าง และเน้นทางชีวภาพ .
การแปล กรุณารอสักครู่..
