‘Headspace fingerprinting’ als snelle methode voor detectie van verschillen in procesimpact

‘Headspace fingerprinting’ blijkt een handige analytische benadering te zijn om de procesimpact van traditioneel thermische en nieuwe alternatieve processen te vergelijken, maar hoe gaat deze methode te werk?

In een conventionele GC-MS benadering wordt de identiteit van een welbepaalde component in eerste instantie vooropgesteld alvorens deze te kwantificeren (vaak relatief) en vervolgens te vergelijken met andere stalen. Dit is een doelgerichte benadering.

Een ‘headspace fingerprinting’ benadering daarentegen is een niet-doelgerichte, multirespons benadering, waarbij een breed scala aan verbindingen opgevolgd wordt en de evaluatie van een meer globaal beeld van het levensmiddel mogelijk wordt.

In eerste instantie wordt de vervluchtigbare levensmiddelenfractie met GC gescheiden en met MS gefragmenteerd en gedetecteerd (zie figuur). De complexiteit van de bekomen multivariate dataset wordt vervolgens met multivariate data-analyse gereduceerd door de selectie van specifieke fingerprint merkers. Dit zijn componenten die specifiek zijn of in (relatief) hogere of lagere concentratie aanwezig zijn in een specifieke groep van behandelde producten. Vervolgens worden deze discriminerende componenten bestudeerd d.m.v. profiling.

Deze methode kan toegepast worden op nagenoeg alle levensmiddelen, daar alle levensmiddelen een belangrijke fractie bezitten die vluchtig gemaakt kan worden. Bovendien zijn vele eindproducten van belangrijke procesgeïnduceerde reacties terug te vinden in deze vervluchtigbare fractie.

De voordelen van ‘headspace fingerprinting’ zijn:

  1. De methode houdt rekening met een breed scala levensmiddelencomponenten, zonder zich te fixeren op componenten waarvan reeds gekend is dat ze beïnvloed worden door processing. Dit maakt het mogelijk om onverwachte veranderingen in bepaalde componenten te detecteren.
  2. De methode wordt gestuurd o.b.v. data, zodat het niet nodig is om in eerste instantie de identiteit van alle bestudeerde componenten te achterhalen.


Figuur: Schematisch overzicht van de verschillende stappen van GC-MS fingerprinting voor het vergelijken van levensmiddelen. Na de selectie van de fingerprint merkers, kunnen de GC-MS data gebruikt worden voor profiling.

Bronnen en meer info

  • Vervoort L., Grauwet T., Kebede B.T., Van der Plancken I., Timmermans R., Hendrickx M. & Van Loey, A. (2012). Headspace fingerprinting as an untargeted approach to compare novel and traditional processing technologies: a case-study on orange juice pasteurisation. Food Chemistry, 134(4), 2303–2312.
  • Vervoort L., Grauwet T., Njoroge D.M., Van der Plancken I., Matser A., Hendrickx M. & Van Loey, A. (2013). Comparing thermal and high pressure processing of carrots at different processing intensities by headspace fingerprinting. Accepted for publication in Innovative Food Science & Emerging Technologies.