Flujos de Trabajo en Análisis Comparativos por una Técnica ... · Flujos de Trabajo en Análisis Comparativos por Espectrometría de Masas. Aplicaciones no “-ómicas” de las

La Espectrometría de Masas:

una Técnica Clave en la

Investigación Biomédica,

Nutricional, Seguridad

Alimentaria,

Medioambiente,….

Jaume C. Morales

Especialista MS products

Flujos de Trabajo en

Análisis Comparativos por

Espectrometría de Masas.

Aplicaciones no “-ómicas” de las estrategias

de análisis metabolómico

26 de febrero de 2014

Página 2

Posibles Aplicaciones del Análisis Comparativo de

Muestras

¿Qué diferencias en su composición

química se correlacionan con las

diferencias observadas en

poblaciones semejantes?

¿Tienen

compuestos

químicos en

común?

¿Qué

compuestos

químicos

difieren en

concentración?

• Rápido crecimiento de las ciencias -ómicas

• Técnicas Clave utilizadas : Cromatografía, espectrometría de

masas en combinación con programas de análisis estadístico

• Areas donde el workflow de metabolómica ha tenido

expansión:

– Salud y patologías (clinical), nutrición, calidad alimentaria

– Descubrimiento de Biomarcadores (research)

– QC fermentaciones

– Biofueles “energías verdes”, investigación en granos y semillas

– Monitorización ambiental

• Aspectos críticos del enfoque :

– Preparación de muestra, automatización, protocolos…

– Identificación de los compuestos

– Integración de los resultados en un contexto biológico.

Metabolomics Workflow

ITP 2013

Metabolomics – Analisis Dirigido o No dirigido

Adquisición NO Dirigida – TOF / QTOF - GCMSD

• Perfilado de compuestos

• Enfoque de “descubrimiento”

• Traza de los compuestos a través de Masa, Rt y espectro MS

• Identificación de los compuestos tras análisis diferencial

• Utilización de bases de datos para Identificación

• Análisis de Rutas Metabólicas e Interpretación biológica

Adquisición Dirigida– QQQ

• Sólo compuestos conocidos

• Mayor sensibilidad que en el enfoque NO dirigido

• Cuantificación Absoluta (Patrones Ext e Int)

• Desarrollo de métodos SIM o MRM para cientos de compuestos

• Análisis de Rutas Metabólicas e Interpretación biológica

ITP 2013

Agilent 6000 Series LC/MS Portfolio

Infinity HPLC Range

Comprehensive Range of Software

6200 series TOF

6100 series Quad

6500 series Q-TOF

6400 series QQQ

Agilent 6000 Series LC/MS Portfolio

6200 series TOF

6100 series Quad

6500 series Q-TOF

6400 series QQQ

High Resolution - Qualitative

Low Resolution - Quantitative

Sin

gle

Stag

e Tan

dem

Stage

6400 Triple Quadrupole Mass Spectrometer

Feature Benefit

Dynamic MRM Extremely complex samples

Jet Stream Technology High sensitivity

Full autotune and calibration Easy to maintain

Broadest range of ion sources Multiple applications

Wide dynamic range Complex sample analysis

Fast polarity switching Analysis of multiple sample types

Dual Ion Funnel Highest sensitivity

6460 AJS

6420

• Focused analysis of small molecules e.g., organic chemistry • Natural product research • Pharmaceutical analysis such as BA/BE • DMPK studies • Quantitative analysis of compounds in high complexity backgrounds • Quantitative food safety analysis e.g., pesticides, drug residues • Clinical analysis e.g., endocrinology, new born screening • Peptide and metabolite quantitation

6460 ESI

6490

6500 True High Def Q-TOF Mass Spectrometer

Feature Benefit

True High-Def TOF High mass accuracy

Jet Stream Technology High sensitivity

Full autotune and calibration Easy to maintain

Broadest range of ion sources Multiple applications

Wide dynamic range Complex sample analysis

ChipLC Superb nano-spray applications

Dual Ion Funnel Highest sensitivity

6530

6540 • Proteomics including profiling and differential expression analysis • Protein identification – amino acid sequencing • Metabolomics profiling and identification • Quantitative analysis of compounds in low complexity backgrounds • Food safety analysis e.g., screening • Natural product analysis

6550

Cuellos de Botella en Metabolomica

2009 ASMS Metabolomics Survey Results

http://metabolomics.us/2009/ASMSMetabolomicsWorkshop/SurveyResults/

81% de los encuestados

afirman que los retos se

encuentran en el software

NO en el hardware

1. Identifi. de compuestos– 35%

2. Significado Bilogico – 27%

3. Procesado de datos – 14%

4. Análisis estadístico – 5%

Agilent Metabolomics Workflow G

CM

S

CE

/LC

MS

Separate &

Detect

CE-LC-TOF/QTOF

CE-LC-QQQ

Feature

Finding

MassHunter Qual Find by

Chromatogram

Deconvolution

MassHunter Qual MFE,

Find by Formula,

Find by Ion

Alignment &

Statistics

Mass Profiler

Professional

(MPP)

Identify

ID Browser

Mass Profiler

(MP)

Pathways //

Profiling

Pathway

Architect

Profiling

NM

R

ICP

-MS

Metabolómica

Análisis comparativo de metabolitos

endógenos encontrados en muestras

biológicas:

• Compara dos o más grupos biológicos

• Busca e identifica potenciales

biomarcadores

• Da significado a las rutas biológicas

• Descubre nuevos metabolitos

Los metabolitos son los subproductos

de la actividad enzimática

• Rango de propiedades físico-quimicas

• Clases: Amino acidos, Azucares, Acidos

Organicos, Acidos grasos, Lípidos…

¿Cuales son los cambios

químicos que resultan en

diferencias observables?

GeneSpring Software Platform Statistical and Visualization Tool with Pathway Analysis

LC/MS

GC/MS

MassHunter

Qual/Quant

Microarrays Feature

Extraction

GeneSpring

Platform

Pathway

Architect

• Commitment to the GeneSpring platform systems biology software

Abundance

color key

Average compound abundance

by sample group

ITP 2013

Perfilado en el Campo Alimentario

Perfilado de alimentos(def.) – Procesado de datos de espectros de MS de dos o más muestras de alimentos para discernir los compuestos que tienen una concentración estadísticamente diferencial.

Perfilado de Alimentos

Autenticidad

Degradación

Proceso Producción


CM

S

CE

/LC

MS

Separate &

Detect

GC/MSD

GC-QQQ

CE-LC-TOF/QTOF

CE-LC-QQQ

Feature

Finding


Chromatogram

Deconvolution


Find by Formula,

Find by Ion

Alignment &

Statistics

Mass Profiler

Professional

(MPP)

Identify

ID Browser

Mass Profiler

(MP)

Pathways //

Profiling

Pathway

Architect

14

Prediction

Model

JAPAN

Country B

Country C

Country A

ITP 2013


CM

S

CE

/LC

MS

Separate &

Detect

CE-LC-TOF/QTOF

CE-LC-QQQ

Feature

Finding


Chromatogram

Deconvolution


Find by Formula,

Find by Ion

Alignment &

Statistics

Mass Profiler

Professional

(MPP)

Identify

ID Browser

Mass Profiler

(MP)

Pathways //

Profiling

Pathway

Architect

Profiling

NM

R

ICP

-MS

Avanzado Algoritmo de Deconvolución “LC/MS Mass

Hunter Molecular Feature Extractor” para obtener por la

Masa Exacta de ”todos” los Compuestos Ionizados en la

Muestra Espectros Deconvolucionados

TIC IC’s 0

Forma parte del soft. de TOF y Q-TOF

Página 16

LC/MS-QTOF Page 17

Fácil y Rápida Detección e “Identificación”: Ejemplo M.F.E.+M.F.G.: 400 Compuestos en Miel en 5 min*!

Detailed

Formula

Generation

Results

Lista de

compuestos con

las fórmulas

moleculares

calculadas

Espectro de masas

del compuestos

superpuesto con el

patrón del pefil

isótopico teórico.

Resultados

detallados del

cálculo la fórmula

molecular

Superposición de

cromatogramas de

los compuestos

encontrados

*B.03: Mucho menor con

versiones actuales de software.


CM

S

CE

/LC

MS

Separate &

Detect

CE-LC-TOF/QTOF

CE-LC-QQQ

Feature

Finding


Chromatogram

Deconvolution


Find by Formula,

Find by Ion

Alignment &

Statistics

Mass Profiler

Professional

(MPP)

Identify

ID Browser

Mass Profiler

(MP)

Pathways //

Profiling

Pathway

Architect

Profiling

NM

R

ICP

-MS

Mass Profiler Profesional: Herramientas de Comparación Estadística de Conjuntos de Muestras

Análisis

Estadístico

Admite Experimentos:

• Estudios simples (A vs. B) y complejos (n Variables)

• Estudios en función del tiempo, de condiciones múltiples, de dosificaciones varias, ….

• Clasificación (/ Autentificación) de muestras

Proporciona Muy Potentes Herramientas Estadísticas y de Visualización Comparación: • Filtrado simple (test de frecuencia)

• Test de relevancia (t-test, ANOVA 1 o 2 vías)

• Análisis de Componentes Principales (PCA)

• Agrupación (“Clustering” K-means, SOM, QT clustering),

• Predicción de Clases (K-nearest neighbors / SVM)

• Árboles jerárquicos Complete, average and single linkage (w. bootstrapping)

• Gráficos Volcano, Diagramas de Venn, ……

• Incluye Herramientas de visualización de datos (cromatogramas, espectros,…)

• Permite exportar la lista de iones precursores para realizar MS/MS y confirmar la identificación de los metabolitos de interés con Q-TOF’s de Agilent.

“Mass Profiler Profesional”: Ejemplo

combinación de Análisis de PCA con ANOVA

Proporciona una mucha mejor diferenciación

de clases

3 Ensayos con Arroz salvaje 4 Ensayos con Arroz transgénico 1

2

3-INF

4

5

6-RES

7-INF

3-INF

7-INF 6-RES

5

2

3-INF 7-INF

6-RES

5

2

mod. genet.

“bacteria salvaje”

“control”

“sin tratar”

+info: Nota de Aplicación Metabolomic Profiling of Bacterial Leaf Blight in Rice: 5989-6234EN

LCMS-ESI: ~ 1900 compuestos/mta

ANOVA replicados 564 estadísticamente fiables

Permitiría evaluar si un tratamiento tiene un claro impacto en la composición de una muestra

Página 20

Ejemplo de Importación Genérica

de Datos de Equipos NO Agilent

21

Importación Genérica para equipos NO

Agilent: *.xls, *.xlsx, *.TXT or * .CSV fileS

Simplemente se requiere un fichero con algún parámetro identificativo de cada compuesto y la respuesta para cada muestra de cada compuesto

Parámetros identificativos Respuestas para cada muestra y compuesto


CM

S

CE

/LC

MS

Separate &

Detect

CE-LC-TOF/QTOF

CE-LC-QQQ

Feature

Finding


Chromatogram

Deconvolution


Find by Formula,

Find by Ion

Alignment &

Statistics

Mass Profiler

Professional

(MPP)

Identify

ID Browser

Mass Profiler

(MP)

Pathways //

Profiling

Pathway

Architect

Profiling

NM

R

ICP

-MS

Bases de Datos (PCD) y Bibliotecas de MS/MS (PCDL)

con Masa Exacta para Identificación y “Screenings”

Masivos por LC/MS-TOF/QTOF

Accurate Mass PCDBs and MS/MS

PCDLs METLIN Metabolite

PCDL 24,768 entries plus 8,712 MS/MS spectra for

2,286 metabolites

METLIN Metabolite

PCD 24,768 entries

Forensics/Tox * PCDL

7,360 entries plus 8,263 MS/MS

spectra for 2,720 compounds

Forensics/Tox * PCD

7,360 entries

Pesticide PCD*

1,609 entries

Identificación y “Screenings” Masivos para aplicaciones

forenses/toxicológicas, seguridad alimentaria y

medioambiental, estudios metabolómicos,…..

*Kits de aplicaciones disponibles

Los TOF y QTOF facilitan mucho la ampliación del alcance del laboratorio

(nº compuestos a monitorizar).

Muy Fiable Análisis Dirigido: “Find by Fórmula”

Basta crear un fichero excel/csv con las fórmulas moleculares de interés a buscar

Elevada Fidelidad Isotópica

Teór.

Asignación Estructuras Moleculares: “Mass Structural

Correlation” (MSC):

Iones Espectro

MS/MS

Requiere la rotura

de más enlaces

mayor penalización

1.- MSC busca en internet posibles estructuras

asociadas a la fórmula molecular.

(p.e. Chemspider ≈ 30millones estructuras)

2.- MSC calculará el nº de enlaces que hay que

romper de la estructura del ión precursor, para

encajar con la fórmula de cada uno de los iones

producto. La probabilidad será mayor cuanto:

• menor sea el nº de enlaces a romper.

• menor nº de dobles enlaces a romper.

• … También se puede utilizar para

confirmar una estructura propuesta.

Página 25

Ejemplo Rapidez Asignación Estructuras Moleculares:

“Mass Structural Correlation” (MSC): 40 segundos

Page 26

Confidentiality Label

¿Que puede hacer la Metabolómica en

estudios Epidemiológicos, Biomédicos e

Investigación de Cancer ?

• Nuevos Biomarcadores para Pronostico/ Predicción de :

• Diagnóstico precoz de enfermedades y anticipación de terapias.

• Clasificación de pacientes para una mejor adecuación de la terapia adecuada.

• Determinación de efectos secundarios/toxicidad de los nuevos fármacos en las rutas metabólicas.

• Estudio del Impacto en el Metaboloma de una enfermedad, dieta, tratamiento, resistencia a un fármaco,…. para determinar :

• ¿Que ruta(s) metabólica(s) son alteradas ?

• ¿Que cambios específicos se producen en la ruta?

• …..

La Metabolómica puede ayudar en la evolución de una medicina

Predictiva, Preventiva, Personalizada

Page 28

COS Center for Omic Sciences http://www.omicscentre.com/

1er premio posters

Metabolomic Profiling

Florencia-2010 Agilent

Agilent LC/TOF+GC/MSD

http://www.omicscentre.com/

http://www.omicscentre.com/

Page 29

CEMBIO http://www.farmacia.uspceu.es/blog/

http://www.farmacia.uspceu.es/blog/

Page 30

DNA

RNA

CH2OH

Metabolites

Proteins

GENÓMICS

TRANSCRIPTÓMICS

PROTEÓMICS

Proceso Biológico Clásico

METABOLOMICS

Page

30

“Omics”

DNA RNA Protein Metabolite

What is the “common coordinate” that

enables integrative analysis?

Page 32


RNA Protein Metabolite


DNA

DNA RNA

Protein

Protein Metabolite


El Reto de la Biología




DNA

DNA RNA

Protein

Protein Metabolite


“-Omicas” Procesos Biológicos

Enfoque Biológico

Clásico Enfoque “Biológía Integrada”

Interpretive value comes from integrating

diverse measurements within their biological

context

Looking at results from individual

disciplines describes only part of the

picture.

Common Reference: Pathway Representation

R

R

Gen B

Gen A

Gen X

HO

Sources

• WikiPathways

• KEGG

• BioCyc/MetaCyc

• Generalized BioPax

WikiPathways

Platforms

• GeneSpring

• IPA

• MetaCore

• others….

R

R

HO

Gen B

Gen A

Gen X

R

R

HO

Gene B

Gen A

Gen X

R

R

HO

Gen B

Gen A

Gen X

R

R

HO

Gene B

Gene A

Gene X

• Identifica porqué la ruta está activa

• Sugiere posteriores experimentos

Page 37

Proteomics Transcriptomics

Genes mRNA Proteins Metabolites

Genomics Metabolomics

Nuestro Enfoque de la Biología Integrada (IB)

(/Systems Biology) y nuevo de la Proteómica

TARGET UNTARGET UNTARGET

Multi-omics approaches helps a lot to reduce “biological samples noise” due to its high diversity.

http://userpage.chemie.fu-berlin.de/~pleiss/bild1.html

Página 38

2 Tipos de Estudios Metabol/Prote-ómicos: Genéricos y Específicos

Comparación de

Perfiles Genéricos del

Metaboloma (metabolitos y péptidos

conocidos + desconocidos)

Se trabajará con MS (TOF/QTOF) en modo

espectral con masa exacta

Típico para Descubrimiento de

Nuevos Biomarcadores

Comparación de Perfiles Específicos (metab./pépt. concretos)

Se trabajará con MS (QTOF/QqQ) en modo

MS/MS o en MS en modo selectivo

Típico para Validación de Biomarcadores

Cambios en ciclos concretos del metabolismo

LC/MS-QTOF

GC/MS-QTOF

LC/MS-QqQ

GC/MS-QqQ

De los iones a las rutas metabólicas

Enfoque “Discovery” - No dirigido

• Este enfoque empieza por la deconvolución de posibles

compuestos seguido de un análisis estadístico, identificación

de metabolitos y análisis de rutas metabólicas.

Feature Extraction Pathway Analysis Filtering and Statistics Identify


Enfoque “Discovery” - No dirigido

• Al empezar con datos puros, se realiza uma deconvolución para extraer y expresar señales iónicas como abundancia química.

• El anáiliss estadístico y de rutas metabólicas se puede realizar tan sólo cuando se han extraído el listado de compuestos.

• Cuando se realiza un enfoque de éste estilo sin conocimiento previo de los compuestos nos referimos a él como un enfoque NO Dirigido. “Untargeted feature extraction”



Enfoque “Bajo Hipotesis” - Dirigido

• Si se dispone de una base de datos de metabolitos

conocidos de interés de los cuales se quiere sacar

información, nos referimos a él como un enfoque “Targeted

feature extraction”

• No es necesaria una etapa de Identificación. Simplemente

mapear las rutas.

Feature Extraction Pathway Analysis Filtering and Statistics

Abundancias Diferenciales de 3 Metabolitos de la Ruta de la Arginasa (Ciclo Urea) en Eritrocitos infectados por Malaria.

Página 42 15-10m

Rojo: Eritrocitos INFECTADOS

Azul: Eritrocitos NO INFECTADOS

Ver en que rutas metabólicas

están involucrados los

metabolitos relevantes del estudio

diferencial y cómo cambian.

Eritrocitos INFECTADOS // NO INFECTADOS

Pathways Drives the Next Experiment

By discovering a pathway with one Agilent technology, we can

continuously reinforce, revisit and refine the hypothesis with

complementary Agilent solutions

Página 44

2 Tipos de Estudios Metabolómicos: Genéricos y

Específicos

Comparación de Perfiles Genéricos del

Metaboloma (metabolitos conocidos

+ desconocidos)

Se trabajará con MS (TOF/QTOF) en modo

espectral con masa exacta

Típico para Descubrimiento de

Nuevos Biomarcadores

Comparación de Perfiles Específicos (metabolitos concretos)

Se trabajará con QqQ/QTOF en modo

MS/MS o en MS (QTOF/TOF) en modo

selectivo (masa exacta)

Típico para Validación* de Biomarcadores

Cambios en ciclos concretos del metabolismo

*Se corroborarán los resultados de PCA con perfiles específicos de un elevado

nº de individuos.

LC/MS-QTOF

LC/MS-QqQ

The next metabolomics experiment

Pathway Metabolite Database Creator

Pathway Metabolite Database Creator (PMDC)

Example: DB from pathways containing arginine

How metabolomics targets a genomics experiment:

Export to Agilent eArray

How metabolomics targets a proteomics experiment

Export Swiss-Prot/Uniprot ID’s

• What is the Next Experiment?

protein mRNA

DNA metabolite

metabolite

• Transcription

al regulation?

• Splice

variants?

• Missense or

nonsense

mutation?

• Translational

regulation?

• Differential

PTM?

• Known

agonists or

antagonists?

From a

metabolic

pathway I’ve

identified…


protein mRNA

DNA metabolite

metabolite

From my

proteomics data…

• Any metabolic

changes?

• Any

compensatory

pathways?

• Is mRNA expression

correlated?

• Was this a

splice variant?

• Any deviations from my

FASTA protein

sequence?

• Correlation to

any GWAS?

• Disease gene

panels?

• Pathogenic

variants?


protein mRNA

DNA metabolite

metabolite

From my

RNA-Seq or

array data…

• Loss/gain of

function?

• Differential

PTM?

• Change in

interactions?

• Any metabolic

changes?

• Any

compensatory

pathways?

• Any disease

gene panels?

• Any pathogenic

variants?

From my

DNA data…


protein mRNA

DNA metabolite

metabolite

• Coordinated

expression

changes for

affected gene

panels?

• Compensatory

changes in

miRNA?

• Loss/gain of

function?

• Differential

PTM?

• Change in

interactions?

• Any metabolic

changes?

• Any

compensatory

pathways?


Resumen

• MPP cubre las etapas de software necesarias para llegar de análisis de los iones a las rutas metabólicas

• El análisis de rutas metabólicas está diseñado para poder dar una respuesta de relevancia biológica a los datos obtenidos.

• La Biología Integrada también permite formular experimentos posteriores.


Agilent

Solutions

Herramientas Quimiométricas

para el perfilado en

aplicaciones alimentarias con

Mass Profiler Professional

(MPP) Software

54

Agenda

56

Enfoque Metabolómico

Introducción al “Food Profiling”

Autenticidad

Degradación de alimentos

Desarrollo del producto


CM

S

CE

/LC

MS

Separate &

Detect

CE-LC-TOF/QTOF

CE-LC-QQQ

Feature

Finding


Chromatogram

Deconvolution


Find by Formula,

Find by Ion

Alignment &

Statistics

Mass Profiler

Professional

(MPP)

Identify

ID Browser

Mass Profiler

(MP)

Pathways //

Profiling

Pathway

Architect

57

Profiling

ITP 2013

NM

R

ICP

-MS

GeneSpring Software Platform Statistical and Visualization Tool with Pathway Analysis

LC/MS

GC/MS

MassHunter

Qual/Quant

Microarrays Feature

Extraction

GeneSpring

Platform

Pathway

Architect

• Commitment to the GeneSpring platform systems biology software

58

Abundance

color key

Average compound abundance

by sample group

ITP 2013


CM

S

CE

/LC

MS

Separate &

Detect

GC/MSD

GC-QQQ

CE-LC-TOF/QTOF

CE-LC-QQQ

Feature

Finding


Chromatogram

Deconvolution


Find by Formula,

Find by Ion

Alignment &

Statistics

Mass Profiler

Professional

(MPP)

Identify

ID Browser

Mass Profiler

(MP)

Pathways //

Profiling

Pathway

Architect

59

Prediction

Model

JAPAN

Country B

Country C

Country A

ITP 2013

Statistical Analysis: Mass Profiler Professional

Designed for Mass Spectrometry data

Import, store, and visualize

• Agilent CE-LC/MS TOF, QTOF, and QQQ

• Agilent GC/MS Quad, QQQ, and QTOF

• Agilent ICP/MS

• Agilent NMR

• Generic file format import

Performs many types of statistical analysis

• ANOVA, clustering, PCA, class prediction tools

ID Browser for compound identification

Pathway Architect for biological contextualization

60 ITP 2013

Agenda

61



Autenticidad




Preguntas que el análisis tradicional de contaminantes no puede responder :

• ¿Este vino es Cabernet o Pinot noir?

• ¿Este aceite es realmente de Oliva Virgen Extra?

• ¿Este arroz es de Japón o de algún otro sitio?

• ¿Como afecta a mi producto los cambios en el proceso de elaboración o fermentación?

Para poder dar respuesta a estos interrogantes necesitamos Food Profiling

63



Perfilado de alimentos(def.) – Procesado de datos de espectros de MS de dos o más muestras de alimentos para discernir los compuestos que tienen una concentración estadísticamente diferencial.


Autenticidad

Degradación

Proceso Producción

Agilent’s Solution:

MassHunter Mass Profiler Professional (MPP)

Agilent Sample Class

Predictor (SCP)

Software Solution for

Automated Rule Based

Sample Classification

66 ITP 2013

Introduction to Food Profiling How MPP Performs Sample Class Prediction (SCP)

Step 1. Develop a Prediction Model

Test a range of qualified samples to create a prediction model

• Different wine varietals

• Rice grown in different regions

• High quality and low quality or degraded food

February 26, 2014 67 ITP 2013

SCP - Step 1: Prediction Model Generation

• The front-end of the class prediction model generation is consistent with standard chemometric profiling workflows

• After data is acquired and imported, a class prediction model is built inside MPP

• Each model’s internal parameters can be exported to a sample class prediction model file (.SCP)

Acquisition Feature Extraction Chemometric

Analysis

Model

Prediction Model

Available Class Prediction Algorithms

• Partial Least Squares Discrimination

• Naïve Bayes

• Decision Tree

• Support Vector Machine

• Neural Network

68 ITP 2013

Agenda

69



Autenticidad



Tests de Autenticidad Uso del Sample Class Prediction

Ejemplos de test de Autenticidad:

• Tipo de producto

• Variedad del vino (uva)

• Zumo puro vs. zumo de mezclas

• Punto de Origen (¿En que país o

región ha crecido?)

• Grado de calidad

• Aceite Oliva Virgen Extra vs. Otros…

71

Authenticity: Food Type Determining Wine Varietal by LC/MS

• 45 red wine samples used to create a prediction model

• 15 Cabernet

• 16 Merlot

• 14 Pinot Noir

• Wines sampled varied in geographic origin and vintage

• 5 additional wines which were not part of the original sample set were correctly classified using model

72

Application note 5990-8451

Authenticity: Point of Origin Testing Rice Origin with ICP-MS

February 26, 2014 73

JAPAN

Country B

Country C

Country A

Agricultural products

absorb metals contained

in soil and water

Elemental composition in

agricultural products

from different regions

reflect composition in soil

from their region of origin

ITP 2013

Authenticity: Classification Verifying Olive Oil Grade by GC/MS

• Standards exist for classifying

Extra Virgin Olive Oil (EVOO)

• Sensory tests are often used to

qualify EVOO, but are

expensive and subjective

• Prediction model created in

MPP based on known EVOO

samples

• “Pass/Fail” model set up to

accurately determine whether

Olive Oil samples could be

labeled Extra Virgin


Pass/Fail

ITP 2013

Agenda

75



Autenticidad



Degradación del alimento Creación de un análisis dirigido para identificar

la degradación

Las condiciones ambientales durante el transporte y

almacenaje de un producto alimentario pueden mermar su

estado y degradarse.

• El análisis de productos degradados permite identificar

compuestos que son Indicadores o Marcadores de la calidad

o degradación.

• Esto permite la creación de un método de análisis dirigido de

los marcadores que permite aceptar o rechazar materia

prima o producto final basado en la calidad.

77

Degradación del alimento Sake (Licor Japonés) por GC/MS

Una muestra de Sake de buena calidad se divide en 2 viales

• La muestra de referencia (control) se refrigera

• La otra muestra se somete a luz UV y se analiza tras 1 semana y

otra vez tras un mes de exposición.

• El acido piruvico se identifica como buen marcador de la

degradación.


Increasing entities Decreasing entities

down up

1 week

1 month

Reference

Compuesto menguante: Pyruvic acid (m/z=174)

ITP 2013

Agenda

79



Autenticidad



Desarrollo del Producto Caracterización de la Calidad o Propiedades

Algunos productos alimentarios como la cerveza y el vino estan experimentan cambios con el tiempo “envejecimiento”. Este paso del tiempo en ocasiones provoca efectos no deseados pero en otros casos mejora el producto.

• Identificación de los compuestos presentes en el producto deseado

• Optimización del proceso de producción y almacenaje para potenciar el efecto deseado y atenuar el NO deseado.

Algunos investigadores en alimentación buscan las propiedades genéticas de un alimento para poder entender sus efectos beneficiosos y los efectos medicinales que provocan en un organismo.

• Comparación de muestras normales frente a aquellas que provocan un efecto beneficioso. (Nutracéuticos)

• Examinar diferencias genéticas y realizar una análisis de rutas metabólicas para entender los mecanismos biológicos relacionados.

81

Desarrollo del Producto Caracterización de cerveza por LC/MS

• Los cromatogramas TIC parecen similares a lo largo de los días de envejecimiento

• Un análisis Multivariante utilizando MPP reveló compuestos que sí variaban durante el envejecimiento

• Si extraemos los EIC de éstos compuestos percibimos cambios de más de > 10x en los compuestos de interés después de 14 días de envejecimiento

82

Day 0

Day 5

Day 2

Day 8

Day 14

2 x10

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 1

2 x10

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 1

2 x10

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 1

2 x10

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1

2 x10

0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1

Counts (%) vs. Acquisition Time (min) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15

1 1

Day 0

Day 2

Day 5

Day 8 Day 14



• MPP Test de Calidad y Autenticidad en el campoo Alimentario

• Se aplican modelos estadísticos a dos más grupos de muestras

• Los enfoques y algoritmos automatizados producen resultados claros y simples con el mínimo tiempo y esfuerzo.

• La disponibilidad de potentes herramientas como el análisis de rutas metabólicas lleva la investigación alimentaria a niveles superiores para una mayor comprensión y entendimiento del efecto de los alimentos en los organismos.


Autenticidad

Degradación

Proceso Producción

Agilent’s Solution:

MassHunter Mass Profiler Professional (MPP)

Folleto MPP Aplicado a Alimentación

Page 85

Confidentiality Label

Publicación: 5991-0900EN

Control calidad

y Origen materias primas

todo tipo de fábricas

Agilent Technologies

86

Mass Spec/tacular

¿Preguntas?

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Flujos de Trabajo en Análisis Comparativos por una Técnica ... · Flujos de Trabajo en Análisis Comparativos por Espectrometría de Masas. Aplicaciones no “-ómicas” de las