Pinang
Penelitian
Pada kromatogram akan terbentuk beberapa puncak atau peak yang dapat merepresentasikan suatu senyawa berdasarkan nilai atau skala di sumbu x. Skala tersebut menunjukkan perbedaan senyawa yang dapat teridentifikasi berdasarkan gugus alifatik yang dimiliki, dsb. Baru-baru ini, teknologi yang biasa digunakan untuk studi metabolisme global telah semakin dikombinasikan dengan teknik multi-hyphenated seperti GC × GC-waktu-penerbangan (TOF), GC-TOF-MS, dan UPLC-quadrupole (Q)-TOF-MS untuk memungkinkan analisis senyawa menggunakan berbagai perspektif metabolisme yang lebih luas. NMR adalah teknik analisis yang umum digunakan, yang mengidentifikasi dan mengukur berbagai senyawa organik. Alat ini memiliki langkah persiapan sampel sederhana sementara biofluida seperti urin dan serum dapat dianalisis secara langsung tanpa langkah persiapan. Selain itu, ia menilai banyak kelompok metabolit sehingga sangat cocok untuk menganalisis komponen tanaman obat yang tidak diketahui untuk penentuan kemanjuran lebih lanjut. Karena NMR bersifat non-selektif, semua senyawa dengan berat molekul rendah dapat dideteksi bersamaan dengan informasi struktural, yang juga membantu mengkarakterisasi komponen dari setiap campuran kompleks. Keuntungan dari NMR membuatnya menjadi teknik yang berguna dengan sejarah panjang digunakan dalam analisis metabolisme. Oleh karena itu, protokol dan database yang terkait dikembangkan dengan baik, menyediakan sumber informasi operasional yang kaya. Keterbatasan utama NMR adalah bahwa ia memiliki sensitivitas yang relatif rendah (rentang mikromolar) dibandingkan dengan MS (rentang picomolar). Baru-baru ini, teknik NMR throughput tinggi telah mengatasi kekurangan ini, sehingga memungkinkan deteksi biomarker penyakit dan penanda pengganti untuk pemberian obat dan kemanjuran. Beberapa studi telah melaporkan profil metabolik sumber daya alam menggunakan NMR dan analisis multivariat untuk kontrol kualitas. Spektrometri FT-IR adalah alat sidik jari metabolik yang berharga lainnya, yang menganalisis beragam jenis sampel dan metabolit seperti karbohidrat, asam amino, lipid, asam lemak, protein, dan polisakarida secara bersamaan. Ini juga membutuhkan persiapan sampel minimum dan pelatihan latar belakang yang relatif sedikit dan, oleh karena itu, dapat dengan mudah digunakan sebagai teknik yang sangat fleksibel. Ia bekerja dengan mengkorelasikan penyerapan dan getaran cahaya pada panjang gelombang tertentu dengan gugus fungsi molekul untuk identifikasi metabolit yang tidak diketahui. Keterbatasan utama spektrometri FT-IR adalah sensitivitas dan selektivitas yang relatif rendah. Selain itu, sampel basah sulit dianalisis karena air dapat menjadi masalah pada pertengahan IR. Baru-baru ini, FT-IR telah digunakan untuk pengendalian kualitas sumber daya alam. MS adalah teknologi yang banyak digunakan, yang dapat mengidentifikasi metabolit dengan menyediakan data kualitatif dan kuantitatif yang cepat dan selektif dengan sensitivitas dan resolusi tinggi. Alat ini beroperasi dengan pembentukan dan pemisahan ion dan deteksi ion yang terpisah, hasil dalam jurnal diperlihatkan pada. GC-MS adalah sistem gabungan di mana campuran volatil senyawa dipisahkan oleh GC, dan senyawa yang dielusi kemudian dideteksi menggunakan MS. GC-MS melibatkan derivatisasi untuk menginduksi volatilitas dan stabilitas termal sebelum menganalisis metabolit volatil. Setelah derivatisasi, dimungkinkan untuk memetakan ratusan metabolit secara bersamaan, termasuk asam organik, asam amino, gula, alkohol gula, amina aromatik, dan asam lemak, dengan pemisahan dan kuantifikasi langsung. Kontrol kualitas ekstrak herbal adalah upaya yang menantang karena biasanya mengandung banyak phytochemical. Selanjutnya, analisis statistik multivariat diperlukan untuk mengurangi kompleksitas data dari profil metabolik dan memfasilitasi deteksi pola perubahan yang terkait dengan faktor lingkungan atau genetik dalam komposisi metabolit. PCA, analisis parsial kuadrat-diskriminan (PLS-DA), dan PLS-regresi (PLS-R) banyak digunakan metode analisis data multivariat. PCA adalah metode analisis multivariat tanpa pengawasan, yang banyak digunakan dalam sidik jari metabolik dan profil. Alat ini menunjukkan gambaran umum dari data yang diperoleh dengan mewakili data multivariat asli sebagai data output dimensi yang lebih rendah. Tinjauan umum ini memberikan informasi tidak hanya pada kelompok pengamatan, trend, dan outlier tetapi juga tentang hubungan antara pengamatan. PCA ditentukan dengan menggunakan plot skor yang menunjukkan perbedaan statistik antara kelompok dan plot pemuatan yang menampilkan senyawa yang bertanggung jawab atas perbedaan antara kelompok. PCA memiliki batas untuk memvalidasi model statistik karena tidak dapat menetapkan anggota kelas sampel uji yang tidak diketahui. Beberapa tools yang telah disebutkan dapat digunakan dalam peningkatan kualitas produk dari pinang. Seperti misalnya dalam pembuatan kopi berbahan dasar pinang, dapat diketahui beberapa metabolit yang dapat merepresentasikan rasa dari kopi tersebut dan dapat dilakukan perbaikan mengenai citarasa yang terbentuk, senyawa apa yang harus ditingkatkan atau direduksi atau dihilangkan