ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ФЛУОРИМЕТРИИ В БЛИЖНЕЙ ИК-ОБЛАСТИ С ФОТОГРАФИЧЕСКОЙ РЕГИСТРАЦИЕЙ СИГНАЛА В МЕТОДЕ «ОТПЕЧАТКОВ ПАЛЬЦЕВ» С ДОБАВКОЙ ФЛУОРОФОРА К ОБЪЕКТУ: ДИСКРИМИНАЦИЯ ЯБЛОЧНЫХ СОКОВ
Аннотация
Предложено использовать красители, флуоресцирующие в ближней ИК (БИК) области спектра (700–800 нм), для распознавания объектов методом «отпечатков пальцев», основанным на добавке флуорофоров к объекту («флуоресцентный глаз»). Метод успешно применяется в классификации объектов различной природы. В данной работе метод опробован на примере дискриминации 17 образцов яблочного сока разных производителей, выпущенных в разное время. В качестве добавляемого флуорофора использовали гептаметиновый карбоцианиновый краситель индоленинового ряда в присутствии ПАВ, в качестве источника излучения – красные светодиоды, а сигнал регистрировали с помощью цифрового фотоаппарата с дополнительным ИК-светофильтром; для записи спектров применяли спектрофлуориметр с приставкой для 96-луночного флуориметрического планшета. Фотографические изображения обрабатывали с помощью стандартного программного обеспечения Unscrambler X и Excel. Результаты представили в координатах: интенсивность БИК-флуоресценции – интенсивность отражения видимого света (с использованием соответствующих фотографий). Обнаружили, что такое представление позволяет разделить образцы на группы, связанные с производителем. Получали также спектры собственной флуоресценции, в том числе с добавкой БИК-красителя, обрабатывая эти результаты методом главных компонент. По собственной эмиссии можно выделить 5–6 групп образцов, не считая контрольного, тогда как по спектрам с добавкой красителя удается добиться выделения наибольшего числа групп образцов (девять). При этом классификация с использованием спектров не позволяет группировать соки по производителям. Кроме того, получение фотографий с помощью визуализатора проще и экспресснее, чем регистрация спектров флуоресценции. Совместная обработка эмиссионных спектров и фотографий не позволяет повысить качество дискриминации образцов.
Ключевые слова: метод «отпечатков пальцев», флуориметрия в ближней ИК-области, яблочный сок, метод главных компонент
Полный текст:
PDF (Russian)Литература
REFERENCES
Sádecká J., Tóthová J. Fluorescence spectroscopy and chemometrics in the food classification — A review. Czech J. Food Sci., 2007, vol. 25, pp. 159-173. DOI: 10.17221/687-CJFS.
Karoui R., Blecker C. Fluorescence spectroscopy measurement for quality assessment of food systems — A review. Food Bioproc. Technol., 2011, vol. 4, pp. 364–386. DOI: 10.1007/s11947-010-0370-0.
Levin A.D., Nagaev A.I., Sadagov A.Yu., Karakhotin S.N. [Qualitative analysis of wines based on the joint use of their optical spectra of different physical nature]. Analika i Kontrol [Analytics and Control], 2018, vol. 22, no. 2, pp. 147-156. DOI: 10.15826/analitika.2018.22.2.001.
Li Z., Suslick K. S. The Optoelectronic Nose. Acc. Chem. Res., 2020, vol. 54, no 4, pp. 950-960. DOI: 10.1021 / acs.accounts.0c00671.
Gitlina A.Y., Surkova A., Ivonina M.V., Sizov V.V., Petrovskii S.K., Legin A., Starova G.L., Koshevoy I.O., Grachova E.V., Kirsanov D.O. Cyclometalated Ir (III) complexes as tuneable multiband light sources for optical multisensor systems: Feasibility study. Dyes. Pigm., 2020, vol. 180, 108428. DOI: 10.1016/j.dyepig.2020.108428.
Han J., Bender M., Seehafer K., Bunz U.H.F. Identification of White Wines by using Two Oppositely Charged Poly (p-phenyleneethynylene) s Individually and in Complex. Angew. Chem. Int. Ed., 2016, vol. 55, pp. 7689-7692. DOI: 10.1002/anie.201602385.
Han J., Ma C., Wang B., Bender M., Bojanowski M., Hergert M., Seehafer, K., Herrmann A., Bunz U.H.F. A Hypothesis-Free Sensor Array Discriminates Whiskies for Brand, Age, and Taste. Chem. 2017, vol. 2, pp. 817-824. DOI: 10.1016/j.chempr.2017.04.008.
Rukosueva E.A., Dobrolyubov E., Goryacheva I.Y., Beklemishev M.K. Discrimination of whiskies using an “add-a-fluorophore” fluorescent fingerprinting strategy. Microchem. J. 2019, vol. 145, pp. 397-405. DOI: 10.1016/j.microc.2018.11.002.
Yanchao Zhu, Jie Wang, Yusen Wu, Zhikun Shang, Yun Ding, Aiguo Hu. A fluorescent sensor array-based electronic tongue for Chinese tea discrimination. J. Mater. Chem. C, 2021, vol. 9, pp. 5676-5681. DOI: 10.1039 / d1tc00491c.
Han J., Wang B., Bender M., Seehafer K., Bunz U.H.F. Poly (p-phenyleneethynylene) -based tongues discriminate fruit juices. Analyst, 2017, vol. 142, pp. 537-543. DOI: 10.1039/C6AN02387H.
Rukosueva E.A., Belikova V.A., Krylov I.N., Orekhov V.S., Skorobogatov E.V., Garmash A.V., Beklemishev M.K. Evaluation of Discrimination Performance in Case for Multiple Non-Discriminated Samples: Classification of Honeys by Fluorescent Fingerprinting. Sensors, 2020, vol. 20, No 18, p. 5351. DOI: 10.3390/s20185351.
Xin Yu Zhao, Nan Du, Yuanfang Huang, Yishun Shen, Ying Tan, Chunyan Tan. Discrimination of Powdered Infant Formula According to Species, Country of Origin, and Brand Using a Fluorescent Sensor Array. ACS Food Sci. Technol., 2021, vol. 1, no. 8, pp. 1392-1398. DOI: 10.1021/acsfoodscitech.1c00014
Han J., Wang, B., Bender, M., Kushida, S., Seehafer, K., Bunz, U.H.F. Bunz, Poly (aryleneethynylene) Tongue Identifies Nonsteroidal Anti-inflammatory Drugs in Water: A Test Case for Combating Counterfeit Drugs. ACS Appl. Mater. Interf., 2017, vol. 9, pp. 790–797. DOI: 10.1021/acsami.6b11690.
Han J., Cheng, H., Wang B., Braun MS, Fan X., Bender M., Huang W., Domhan C., Mier W., Lindner T., Seehafer K., Wink M., Bunz U.H.F. A Polymer. Peptide Complex-Based Sensor Array That Discriminates Bacteria in Urine. Angew. Chem. Int. Ed., 2017, vol. 56, pp. 15246-15251. DOI: 10.1002/anie.201706101
Gopika G.S., Prasad P.M.H., Lekshmi A.G., Lekshmypriya S., Sreesaila S., Arunima C., Kumar M.S., Anil A., Sreekumar A., Pillai Z.S. Chemistry of cyanine dyes-A review. Materials Today: Proceedings, 2021, vol. 46, pt. 8, pp. 3102-3108. DOI: 10.1016/j.matpr.2021.02.622
Poryvkina L., Tsvetkova N., Sobolev I. Evaluation of apple juice quality using spectral fluorescence signatures. Food Chem., 2014, vol. 152, pp. 573-577. DOI: 10.1016 /j.foodchem.2013.11.131.
Włodarska K., Pawlak-Lemańska K., Khmelinskii, I., Sikorska E. Screening of Antioxidant Properties of the Apple Juice Using the Front-Face Synchronous Fluorescence and Chemometrics. Food Anal. Methods, 2017, vol. 10, pp. 1582-1591. DOI: 10.1007/s12161-016-0711-3.
Włodarska K., Khmelinskii I., Sikorska E. Authentication of apple juice categories based on multivariate analysis of the synchronous fluorescence spectra, Food Control, 2018, vol. 86, pp. 42-49. DOI: 10.1016/j.foodcont.2017.11.004.
Seiden P., Bro R., Poll L., Munck L. Exploring Fluorescence Spectra of Apple Juice and Their Connection to Quality Parameters by Chemometrics. J. Agric. Food Chem., 1996, vol. 44, pp. 3202-3205. DOI: 10.1016/j.foodcont.2017.11.004.
Bian H., Sheng L., Yao H., Ji R., Yu Y., Chen R., Wei D., Han Y. Application of fluorescence spectroscopy in classifying apple juice according to the variety. Optik, 2021, vol. 231, pp. 166361. DOI: 10.1016 /J.IJLEO.2021.166361.
Zhu D., Ji B., Qing Z., Wang C., Zude-Sasse M. The detection of quality deterioration of apple juice by near infrared and fluorescence spectroscopy. In book: Li D., Liu Y., Chen Y. (eds.) Computer and Computing Technologies in Agriculture IV. 4th IFIP TC 12 Conference, CCTA. Springer, Heidelberg, 2010. ISBN 978-3-642-18353-9. Pp. 84-91. DOI: 10.1007 / 978-3-642-18354-6_12.
Coppola E.D., Starr M.S., Chang G.H., DeVries J., Durst R., Chang G.H.. DeVries J., Durst R., Elkins E., Frost B., Funk B., Hastings H.J., Lento H.G, Morawski S., Munsey J., Post S., Reese B.I., Rovella M.A, Schmoeger D.R., Schwartz H., Smith W., Thomas L.V., Thornburg W.H., Virkler W., Wrolstad R.E., Wu A., Zurawski J.W. Liquid Chromatographic Determination of Major Organic Acids in Apple Juice and Cranberry Juice Cocktail: Collaborative Study. J. AOAC Int., 1986, vol. 69, no 4, pp. 594–597. DOI:10.1093/jaoac/69.4.594.
DOI: https://doi.org/10.15826/analitika.2022.26.1.005
Ссылки
- На текущий момент ссылки отсутствуют.