使用UHPLC-HRMS/MS进行咖啡废物的多溶剂代谢物分析,并建立分子网络

科学领域:

• 农业化学 农业化学
• 食品化学 食品化学
• 生物技术是生物技术.

背景情况:

• 咖啡加工产生大量的废物,包括缺陷的绿豆 (GB) 和消耗的咖啡 (SCG).
• 这些副产品含有丰富的生物活性化合物,在营养品和化品中具有潜在的应用.
• 目前对这些废物的利用仍然有限,代表了未充分利用的资源.

研究的目的:

• 从阿拉比卡和罗布斯塔咖啡废弃物 (GB和SCG) 中全面分析代谢物.
• 为了研究溶剂极性对代谢物提取效率的影响.
• 建立一个指导咖啡副产品价值化的框架.

主要方法:

• 使用UHPLC-HRMS/MS和GC-MS进行代谢物分析.
• 通过HPLC-DAD对酸和咖啡因进行量化.
• 化学测量分析包括主要坐标分析 (PCoA) 和随机森林 (RF) 建模.
• 分子网络 (MN) 用于可视化代谢物.

主要成果:

• 溶剂的极性决定了提取的化合物的类型;非极性溶剂回收脂肪酸和固醇 (特别是SCG),而极性溶剂如乙醇提取水友性抗氧化剂 (例如,来自英国的酸).
• 根据溶剂极性和咖啡豆类型 (阿拉伯咖啡与罗布斯塔咖啡) 观察到代谢物概况的显著变化.
• 分子网络有效地可视化了由提取条件和材料来源影响的代谢物分布.

结论:

• 提取方法和原材料来源是咖啡废物的代谢物多样性和功能潜力的关键决定因素.
• 使用分子网络,多变量统计和机器学习的综合方法为咖啡副产品的化学映射提供了强大的策略.
• 进一步的生物活性验证是必要的,以实现可再生咖啡废物的特定应用.