首页、阳光娱乐主管首页2、经 OPLS-DA 分析，结果显示灭菌辣椒粉与对照组辣椒粉之间存在显著性差异，模型的 Q2 值为 0.904，表明模型具有良好的预测能力。
辣椒（Capsicum annuum L.）作为一种广受欢迎的香料，以其独特的特性而著称。由于其在收获时易受高湿度和环境污染等因素的影响，香料面临较高的微生物风险。为了确保微生物安全，欧洲市场对不含化学物质和辐射、基于热杀菌的收获后处理方法的需求日益增加。本研究介绍了一种
，用于评估热杀菌对辣椒代谢组成分的影响。通过正交偏最小二乘判别分析（OPLS-DA），可以有效区分经过热杀菌处理和未经处理的样本，模型具有出色的预测性能和高质量参数（R2Y = 0.988，Q2 = 0.904）。该方法鉴定出19种关键标记物，包括脂肪酸和氨基酸等。结果显示，热杀菌降低了亚油酸等脂肪酸的含量，但增加了DL-苹果酸和佛手柑内酯等其他代谢物的含量。这项研究提出了一种新的代谢组学策略，旨在确保辣椒及其他珍贵香料的质量，并深入探讨了杀菌过程中的代谢变化。图文赏析
图1. (A) 通过非靶向超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱（UHPLC-Q-Orbitrap-HRMS）分析获得的甜椒指纹图谱的无监督主成分分析（PCA）得分图（PC1 对 PC2）。(B) 样本异常值检测结果：Hotelling 的 T2 图显示在95%至99%置信水平下未发现异常值。(C) 提取性能验证：通过监测样品制备过程中添加到每个甜椒样本中的内标物（氯虫苯甲酰胺）的色谱峰面积，获得了控制图。该图标注了上控制限（UCL）、下控制限（LCL）（±3倍标准偏差）以及平均峰面积。
图2展示了基于80%的总甜椒指纹图谱（训练集）构建的OPLS-DA得分图，该图清晰地反映了不同加工方式（灭菌与未灭菌）对样本区分的影响。
0.05）。（c）前体离子的提取离子色谱图（Extracted Ion Chromatogram, XIC），以及（D）在全扫描模式下获取的弗拉辛实验质谱图。（E）弗拉辛特征碎片离子的总离子流图（Total Ion Current, TIC），和（F）通过数据依赖型二级质谱（data-dependent MS2, dd-MS2）模式获得的弗拉辛实验MS/MS谱图，展示了其碎片离子信息。
图 5. （A）基于19个VIP标记物（VIP分数>
1.5，p值0.05，且fc截断值为1.1）的甜椒样本归一化面积热图（采用欧几里得距离和ward聚类算法）。相对浓度以彩色方框表示（较高水平显示为红色，较低水平显示为蓝色）。显著的聚类结果用黑色矩形框标出。（b）利用80%的总甜椒指纹图谱（训练集）及19个vip标记物作为模型变量构建的opls-da得分图，展示了未灭菌与灭菌甜椒样本之间的可靠区分。（有关此图例中颜色的解释，请参阅本文网络版。）
图 6. 基于19个VIP辣椒标记（VIP得分大于1.5，p值小于0.05且对数倍数变化截止值超过1.1）进行的通路分析。
首次验证了采用超高效液相色谱-四极杆-静电场轨道阱高分辨质谱指纹图谱的非靶向代谢组学方法，以评估灭菌工艺对辣椒粉成分的影响。
首先，通过无监督主成分分析（PCA）探索了辣椒粉样本的自然聚类趋势，并检测潜在的异常值。结果显示，未发现异常样本，但对照组辣椒粉样本分布广泛，这与本研究中为确保结果代表性而选用的多种市售辣椒粉样本的多样性一致。基于指纹图谱数据建立的监督偏最小二乘判别分析（OPLS-DA）模型表现出优异的预测能力（Q2 = 0.904），证明其作为统计工具的有效性，能够根据香料加工过程中产生的代谢组学差异区分灭菌辣椒粉与对照辣椒粉样本。随后，通过变量重要性投影（VIP）结合双侧学生t检验和倍数变化（FC），成功识别出19种辣椒粉标记物，主要包括脂肪酸及其衍生物、生物碱、氨基酸及其衍生物以及有机酸等。这些代谢物首次被报道为可能的辣椒粉标志物，特别是其中一些化合物如香叶基己酸酯和松油烯酸是首次在辣椒粉化学成分中被发现。统计分析表明，采后处理显著影响辣椒粉的成分，未经处理的样品中大多数标志物的相对含量明显更高，尤其是脂肪酸特征标志物（如脂肪酸、脂肪酸酯和脂肪酸二甘油酯），这些标志物在热处理过程中部分损失，以确保产品的微生物安全性。相反，经过灭菌处理的辣椒粉中其他抗氧化代谢物（如黄酮醇）和有机酸（如DL-苹果酸）的含量有所增加。
本研究表明基于超高效液相色谱-高分辨质谱的代谢组学方法是辣椒粉质量控制和可追溯性的强大且可靠的工具，为其他高价值香料的质量保证提供了有前景的代谢组学策略，特别是在灭菌过程的研究方面。
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