Este estudo utilizou a tecnologia GC-IMS para analisar o sabor de 13 pastas de goji de processo desconhecido. A identificação qualitativa de compostos voláteis é concluída com base na biblioteca de padrões do GC-IMS 2000, biblioteca da indústria e biblioteca própria. Usando os meios de análise de dados integrados em software como análise de componentes principais e análise de agrupamentos, distinguir com sucesso a pasta de goji de diferentes processos de processamento. Gerar ainda mais mapas de impressões digitais para tornar mais visíveis as diferenças de composição de sabores em diferentes processos.

I. Processo experimental

Amostras experimentais:Teste cego de 13 amostras de pasta de goji (números 1 a 13)

Tratamento pré:Pese com precisão a amostra de 1g, sem pré-tratamento, amostra direta no topo

Composição do instrumento:

II. Análise dos resultados

1 – Quantificação Qualitativa

Parte do espectro original da pasta de goji está abaixo. Os picos e a intensidade de resposta de cada componente no espectrograma são melhores, e não há confluência significativa. O GC-IMS 2000 separa eficazmente os componentes voláteis da pasta de goji.

Centenas de componentes foram detectados em 13 amostras diferentes de pasta de Goji Berry, usando a biblioteca própria do GC-IMS 2000 para a qualificação dos componentes. Os resultados qualitativos incluíram 24 compostos de ésteres, 18 compostos de álcool, 18 compostos de aldeides, 8 compostos de cetonas, 6 compostos ácidos, 3 compostos de furanos, 3 compostos de olefinas, 3 compostos de enxofre, 1 composto de éteres, 1 composto de piróleos, 1 composto de aminas e 1 composto de pirazinas.

Tabela 1 Resultados qualitativos parciais

Entre os principais componentes da amostra, a proporção de compostos alcoólicos é maior (27,2% ~ 46,1%), seguida por compostos de aldeides (16,9% ~ 27,9%), compostos de ésteres (8,9% ~ 20,3%), compostos cetônicos (6,8% ~ 11,7%), compostos ácidos (2,3% ~ 10,1%) e compostos de éteres (0,5% ~ 9,2%). O teor de compostos furanos, compostos enxofreados e compostos amínicos é inferior a 5%. Nos modelos 1 a 5, o teor de compostos aminóides é de cerca de 2%, enquanto os compostos pirazinóides são relativamente baixos. Em contraste, as amostras 6 a 13 quase não contêm compostos amínicos, com cerca de 2% de compostos pirazinais.

2. Classificação das amostras

Ao mesmo tempo, a análise do componente principal é realizada para obter um gráfico PCA tridimensional. Os três componentes principais contêm a maior parte da informação em bruto e podem ser interpretados em representação dos dados em bruto. De acordo com os resultados do PCA, as amostras 1 a 5 têm semelhança, as amostras 7, 9, 12, 13 têm semelhança e as amostras 6, 8, 10, 11 têm semelhança. Os resultados do PCA são consistentes com os resultados do HCA. Treze amostras foram divididas em três categorias.

3 – Posicionamento diferencial

Comparar as diferenças entre as amostras, usando a amostra número 1 como referência, para gerar um espectrograma de diferenças. A distribuição dos componentes do espectrograma nas amostras 2 a 5 é aproximada de 1, com diferenças de cor principalmente devido a diferentes concentrações de componentes da amostra. A distribuição dos componentes do espectrograma nas amostras 6 a 13 difere significativamente da 1 na área de baixo ponto de ebulição, principalmente devido às diferenças no tipo de componente.

(Nota: vermelho representa o aumento do número ou concentração de componentes, azul o contrário.)

Construir ainda mais o mapa de impressões digitais, os componentes na caixa vermelha são mais altos na amostra 1 ~ 5, por exemplo, 1-penteno-3-álcool, fenilacetaldeído, dibutamina, etc.; Os componentes na caixa amarela são mais altos na amostra 7, 9, 12, 13, por exemplo, acetato de poliéster, butato de butílio, etc.; Os componentes na caixa verde são mais altos nas amostras 6, 8, 10 e 11, por exemplo, 3-metil-3-buteno-1-álcool.

O GC-IMS 2000, equipado com bibliotecas próprias e industriais, permite a análise de componentes de produtos de pasta de goji de processo desconhecido. Com base nas informações espectográficas obtidas, o uso de software de análise múltipla é capaz de distinguir produtos de pasta de goji em três processos de processamento. A combinação de funcionalidades de visualização como análise de diferenças e gráficos de impressões digitais permite localizar as diferenças com precisão. Complete rapidamente a análise de uma única parada "amostra - análise de dados - desenho espectrográfico".