JP2013210217A - Method for evaluating quality of cocoa bean - Google Patents

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method for easily and accurately evaluating the quality of cocoa beans.SOLUTION: The quality evaluation method of cocoa beans includes the steps of: obtaining an analytic sample by performing the preprocessing of cacao beans; obtaining an analytic result by subjecting the analytic sample to instrumental analysis (combined with liquid chromatography or mass analysis); performing multivariable analysis (especially, principal component analysis) by converting the analytic result into numerical data; and evaluating quality from the obtained analytic result. Thus, it is possible to achieve the evaluation of the total quality of cocoa beams by a simple method which used to be difficult in a conventional manner. That is, it is possible to quickly and beneficially evaluate the quality of cocoa beams by screening cocoa beams by instrumental analysis such as chromatography.

Description

本発明は、カカオ豆の品質評価方法に関する。より詳細には、カカオ豆中の代謝物または分解物の機器分析による品質評価方法に関する。 The present invention relates to a method for evaluating the quality of cacao beans. More specifically, the present invention relates to a quality evaluation method by instrumental analysis of metabolites or degradation products in cocoa beans.

従来より、カカオは、チョコレートやココアの主原料として利用されている。
カカオは、主として赤道付近の高温多湿な地方で栽培される熱帯植物であり、カカオの木の果実の中にある種子(カカオ豆、カカオビーンズ)は、チョコレートやココア等に用いられるカカオマスの原料として用いられている。
Conventionally, cacao has been used as a main raw material for chocolate and cocoa.
Cocoa is a tropical plant grown mainly in hot and humid areas near the equator, and the seeds (cocoa beans and cocoa beans) in the fruit of the cocoa tree are used as raw materials for cocoa mass used in chocolate and cocoa. It is used.

チョコレートを製造するためのカカオは、乾燥、発酵させたカカオの木の種子から作られる。収穫したカカオポッドを開け、パルプとカカオ豆を取り出し、外皮を捨てる。次いでパルプと豆を通常6〜7日間、山積みにするか、箱に入れるか、又は格子に広げる。発酵したパルプは液化、流出し、残されたカカオ豆を集め、乾燥し、さらに加工して、カカオバターやカカオパウダーを作る。場合によって、この製品をアルカリで処理して、粉末の酸性度を下げる。本来は強い苦味を有する豆の品質や風味にとって発酵は重要である。発酵させていないか、又は発酵の不十分なカカオ豆は生のジャガイモに似た風味を持ち、白カビや真菌の生育に非常に影響を受けるため、食物として消費されるチョコレートの製造には用いられていない。 Cacao for making chocolate is made from dried and fermented cocoa tree seeds. Open the harvested cocoa pod, remove the pulp and cocoa beans, and discard the shell. The pulp and beans are then piled up, boxed or spread into a lattice, usually for 6-7 days. The fermented pulp is liquefied and spilled, the remaining cocoa beans are collected, dried, and further processed to make cocoa butter and cocoa powder. In some cases, the product is treated with alkali to reduce the acidity of the powder. Fermentation is important for the quality and flavor of beans that originally have a strong bitter taste. Unfermented or poorly fermented cocoa beans have a flavor similar to raw potatoes and are very sensitive to the growth of white mold and fungi, so they are used to produce chocolate for consumption as food. It is not done.

現在、カカオ豆の最終品質は、熟練者による豆の外観、芳香、色に基づく官能検査により決定されている。これらの技能を獲得するには経験年数がかかる。また、客観性や再現性が低いという欠点がある。そのため、製造工程管理や製品品質管理のためには、簡便な機械化された品質評価方法が必要である。 Currently, the final quality of cocoa beans is determined by sensory inspection based on the appearance, aroma, and color of beans by experts. It takes years of experience to acquire these skills. In addition, there is a drawback that objectivity and reproducibility are low. Therefore, a simple mechanized quality evaluation method is necessary for manufacturing process management and product quality management.

化学分析は、カカオ豆の品質を評価するために最も信頼性のある方法であると思われる。機器分析法と強力なコンピュータ駆動パターン認識技術との組み合わせから、複雑な材料の品質制御および特徴づけのための新たな可能性が実現されている。そこで、本発明は、カカオ豆の品質を、簡便に評価する方法を提供することを目的とする。 Chemical analysis appears to be the most reliable method for assessing the quality of cocoa beans. The combination of instrumental analysis methods and powerful computer-driven pattern recognition technology offers new possibilities for quality control and characterization of complex materials. Therefore, an object of the present invention is to provide a method for simply evaluating the quality of cacao beans.

カカオ豆の風味、呈味は、揮発性成分や糖、フラボノイド類に起因する。その収歛性の味は、カテキン(タンニン)等によるものであり、苦味はテオブロミン等によるものである。栽培品種の差、環境的効果、加工方法などにより、中間経路代謝物の見かけの定常状態の量および/または最終代謝物の末端蓄積も変動する。また、発酵による分解物もカカオ豆の品質に影響を与える。したがって、カカオ豆中の代謝物や分解物を、空間的および時間的の両方でモニターすることは、品質の評価に重要である。 The flavor and taste of cocoa beans are attributed to volatile components, sugars, and flavonoids. Its astringent taste is due to catechin (tannin) or the like, and its bitter taste is due to theobromine or the like. Due to cultivar differences, environmental effects, processing methods, etc., the apparent steady state amount of intermediate pathway metabolites and / or terminal accumulation of final metabolites also varies. In addition, degradation products from fermentation also affect the quality of cocoa beans. Therefore, monitoring metabolites and degradation products in cocoa beans both spatially and temporally is important for quality assessment.

クロマトグラフィーにおいて、パターン認識方法に基づくフィンガープリンティングは、種々の分析領域、例えば、食品および栄養分野で加工モニタリングおよび制御(生材料の等級付け、日常的なオンライン品質チェック、または製品が製造される工程の測定)、地理的起源(成分の化学組成による供与源の測定、風味および芳香成分による最終製品の起源の追跡)の分析に使用されている。(特許文献1〜3) In chromatography, fingerprinting based on pattern recognition methods is the process monitoring and control (raw material grading, routine online quality check, or product manufacturing process) in various analytical areas such as food and nutrition. ), And geographic origin (measurement of the source by the chemical composition of the ingredients, tracking of the origin of the final product by flavor and aroma components). (Patent Documents 1 to 3)

特許公開2009−14700号公報Japanese Patent Publication No. 2009-14700 特許公開2009−244015号公報Japanese Patent Publication No. 2009-244015 特許公開2011−80812号公報Japanese Patent Publication No. 2011-80812

そこで、本発明は、医用目的の抗酸化化合物、ならびに呈味および芳香用のカテキンおよび他のフェノール性化合物などの、特定の機能に重要であると考えられる特定の群の限られた数の個々の化合物の特徴づけの代わりに、代謝物や分解物に注目し、これらについての化学的フィンガープリントと多変量解析と組み合わせることによって、総合的にかつ迅速にカカオ豆を分析できることに基づいて完成された。 Thus, the present invention provides a limited number of individual groups of specific groups that are considered important for specific functions, such as antioxidant compounds for medical purposes, and catechins and other phenolic compounds for taste and aroma. Instead of characterizing these compounds, the focus is on metabolites and degradation products, combined with chemical fingerprinting and multivariate analysis of these to complete a comprehensive and rapid analysis of cocoa beans. It was.

すなわち、本発明は、カカオ豆の品質評価方法を提供し、該方法は、
カカオ豆を前処理して分析サンプルを得る工程;
該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程;
該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程;および
得られた解析結果から、品質を評価する工程を含む。
That is, the present invention provides a method for evaluating the quality of cocoa beans,
Pre-treating cocoa beans to obtain an analytical sample;
Subjecting the analysis sample to instrumental analysis to obtain an analysis result;
Converting the analysis result into numerical data and performing multivariate analysis; and evaluating the quality from the obtained analysis result.

好適な実施態様では、上記前処理は、上記カカオ豆中の物質を抽出溶液によって抽出する工程を含み、そして前記機器分析が、液体クロマトグラフィー、高速液体クロマトグラフィー、または超高速液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせである。より好適な実施態様では、上記解析結果は、保持時間に基づいて品質評価される。 In a preferred embodiment, the pretreatment comprises extracting the material in the cocoa beans with an extraction solution, and the instrumental analysis comprises liquid chromatography, high performance liquid chromatography, or ultra high performance liquid chromatography and mass. It is a combination with analysis. In a more preferred embodiment, the analysis result is quality evaluated based on the holding time.

他の好適な実施態様では、上記前処理は、上記カカオ豆から親水性化合物を抽出して抽出物を得る工程を含む。 In another preferred embodiment, the pretreatment includes a step of extracting a hydrophilic compound from the cocoa beans to obtain an extract.

さらに好適な実施態様では、上記分析結果の中で、組成式がC15H14O6、C30H28O12、C30H26O12、C45H38O18、C12H22O11、C13H13NO7の化合物のデータが解析される。 In a more preferred embodiment, data of a compound having a composition formula of C15H14O6, C30H28O12, C30H26O12, C45H38O18, C12H22O11, C13H13NO7 is analyzed in the analysis results.

別の好適な実施態様では、上記機器分析は、液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせ、高速液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせ、または超高速液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせである。 In another preferred embodiment, the instrumental analysis is a combination of liquid chromatography and mass spectrometry, a combination of high performance liquid chromatography and mass spectrometry, or a combination of ultra high performance liquid chromatography and mass spectrometry.

他の好適な実施態様では、上記前処理は、上記カカオ豆を粉砕して粉末を得る工程を含む。 In another preferred embodiment, the pretreatment includes a step of pulverizing the cocoa beans to obtain a powder.

別の好適な実施態様では、上記分析結果は、高速液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせ、超高速液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせによる分析結果である。 In another preferred embodiment, the analysis result is an analysis result by a combination of high performance liquid chromatography and mass spectrometry, or a combination of ultra high performance liquid chromatography and mass spectrometry.

本発明によれば、従来困難であったカカオ豆の品質を、より精度よくかつ簡便な方法で評価することが可能である。 According to the present invention, it is possible to evaluate the quality of cacao beans, which has been difficult in the past, with a more accurate and simple method.

本発明において品質評価予測の対象となるカカオ豆は、発酵前、及び発酵、乾燥、焙煎後であってもよいが、好ましくは、発酵、乾燥後のカカオ豆が望ましい。 In the present invention, the cocoa beans to be subjected to quality evaluation prediction may be before fermentation and after fermentation, drying and roasting, but preferably cocoa beans after fermentation and drying.

本発明において、カカオ豆は、以下で述べる機器分析に応じて適切に前処理された後、種々の機器分析に供される。 In the present invention, cocoa beans are appropriately pretreated according to the instrumental analysis described below, and then subjected to various instrumental analyzes.

本発明において、機器分析とは、分析機器を用いる分析・測定手段をいい、液体クロマトグラフィー(LC)(例えば、高速液体クロマトグラフィー(HPLC)、超高速液体クロマトグラフィー(UPLC))、質量分析(MS)などが挙げられる。これらの機器分析は組み合わせてもよく、例えば、LC/MS、HPLC/MS、UPLC/MSなどの組み合わせが挙げられる。これらの機器分析に用いられる装置は、特に限定されず、カカオ豆中に含まれる代謝物(例えば、アミノ酸、有機酸、糖)を測定することが可能であれば、通常用いられている装置が用いられ得る。また、測定条件は、これらの物質の測定に適切なように当業者によって適宜設定され得る。 In the present invention, instrumental analysis refers to analysis / measurement means using an analytical instrument, such as liquid chromatography (LC) (for example, high performance liquid chromatography (HPLC), ultrahigh performance liquid chromatography (UPLC)), mass spectrometry ( MS). These instrumental analyzes may be combined, and examples include LC / MS, HPLC / MS, UPLC / MS, and the like. The apparatus used for these instrumental analysis is not specifically limited, If the metabolite (for example, an amino acid, an organic acid, sugar) contained in cocoa beans can be measured, the apparatus normally used is used. Can be used. Measurement conditions can be appropriately set by those skilled in the art so as to be appropriate for the measurement of these substances.

前処理は、カカオ豆中の分析対象物質を機器分析に供するに適した形態にするために、上述のように機器分析に応じて行われる。前処理としては、乾燥、切断、粉砕、抽出などの処理が挙げられる。例えば、粉砕については、ブレンダー、ボールミルなどの適切な器具を用いて行われ得る。また、抽出については、水、有機溶媒、またはこれらの溶媒の混合液を用いて行われ得る。抽出に使用され得る有機溶媒としては、メタノール、エタノール、n−プロパノール、イソプロパノール、アセトン、クロロホルムなどが挙げられる。抽出操作としては、カカオ豆を水および/または有機溶媒中で加熱してもよい。加熱温度は、使用される溶媒に応じて適宜決定される。加熱時間も適宜設定される。これらの単位操作を単独でまたは組み合わせて適切な前処理条件を設定する。 The pretreatment is performed according to the instrumental analysis as described above in order to make the substance to be analyzed in the cocoa beans suitable for the instrumental analysis. Examples of the pretreatment include treatments such as drying, cutting, pulverization, and extraction. For example, the pulverization can be performed using an appropriate instrument such as a blender or a ball mill. The extraction can be performed using water, an organic solvent, or a mixture of these solvents. Examples of the organic solvent that can be used for extraction include methanol, ethanol, n-propanol, isopropanol, acetone, chloroform, and the like. As an extraction operation, cocoa beans may be heated in water and / or an organic solvent. The heating temperature is appropriately determined according to the solvent used. The heating time is also set appropriately. These unit operations are singly or combined to set appropriate preprocessing conditions.

機器分析としてLC、特にHPLCを行う場合については、好ましくは、前処理は、カカオ豆から水および/または親水性溶媒で抽出して抽出物を得る工程を含む。用いるカラムとしては、例えば、アフィニティーカラム、逆相カラム、およびイオン交換カラムが挙げられる。HPLCの条件(例えば、流速、検出器、移動相など)は、試料に応じて適宜選択される。 For LC, in particular HPLC, as instrumental analysis, preferably the pretreatment comprises a step of extracting the cocoa beans with water and / or a hydrophilic solvent to obtain an extract. Examples of the column to be used include an affinity column, a reverse phase column, and an ion exchange column. HPLC conditions (for example, flow rate, detector, mobile phase, etc.) are appropriately selected according to the sample.

機器分析として超高速液体クロマトグラフィー(UPLC)を行う場合については、好ましくは、前処理は、カカオ豆から水および/または親水性溶媒で抽出して抽出物を得る工程を含む。UPLCは、微小なカラム粒子に高い線速度の移動相を通過させて、速い分析スピード、高い分離能、および高感度が達成される。UPLCに用いられるカラム粒子は、HPLCに用いるカラム粒子(例えば、5μmまたは3.5μm)よりも小さい直径(例えば、1.7μm)を有するカラム粒子であり、例えば、アフィニティーカラム、逆相カラム、およびイオン交換カラムが挙げられる。UPLCの条件(例えば、流速、検出器、移動相など)は、試料に応じて適宜選択される。 In the case of performing ultra high performance liquid chromatography (UPLC) as the instrumental analysis, the pretreatment preferably includes a step of extracting the cocoa beans with water and / or a hydrophilic solvent to obtain an extract. UPLC passes a high linear velocity mobile phase through small column particles to achieve fast analysis speed, high resolution, and high sensitivity. Column particles used in UPLC are column particles having a smaller diameter (eg, 1.7 μm) than column particles (eg, 5 μm or 3.5 μm) used in HPLC, such as affinity columns, reverse phase columns, and An ion exchange column may be mentioned. The UPLC conditions (for example, flow rate, detector, mobile phase, etc.) are appropriately selected depending on the sample.

上記の前処理が施されたカカオ豆サンプルは、任意の機器分析に供され、分析結果が得られる。得られた分析結果は、カカオ豆サンプルのフィンガープリントであり得る。このフィンガープリントを数値データに変換して多変量解析が行われる。分析により得られる結果としては、保持時間、ならびにシグナル強度(またはイオン強度)などのスペクトルデータが挙げられる。 The cocoa bean sample subjected to the above pretreatment is subjected to arbitrary instrumental analysis to obtain an analysis result. The resulting analytical result can be a fingerprint of the cocoa bean sample. Multi-variate analysis is performed by converting this fingerprint into numerical data. Results obtained by analysis include spectral data such as retention time and signal intensity (or ionic strength).

多変量解析としては、機器分析データの解析に、種々の解析ツールが採用される。例えば、PCA(主成分分析:principal component analysis)、HCA(階層クラスター分析:hierarchical cluster analysis)、PLS回帰分析(潜在的構造に対する射影:Projection to Latent Structure)、判別分析(discriminate analysis)などの種々の多変量ツールが挙げられる。これらの解析ツールは、ソフトウエアとして多数市販されており、任意のものが入手可能である。このような市販のツールは、一般的に、難しい数学・統計学の知識がなくても、多変量解析を行うことができるように操作マニュアルが備えられている。 As multivariate analysis, various analysis tools are employed for analysis of instrumental analysis data. For example, PCA (principal component analysis), HCA (hierarchical cluster analysis), PLS regression analysis (projection to latent structure: projection to latent structure), discriminant analysis (discriminant analysis, etc.) Multivariate tools. Many of these analysis tools are commercially available as software, and arbitrary ones are available. Such a commercially available tool is generally provided with an operation manual so that multivariate analysis can be performed without knowledge of difficult mathematics and statistics.

例えば、カカオ豆から代謝物を抽出してLC/MSで分析した場合、得られる分析結果は、種々の代謝物の保持時間、マススペクトル、イオン強度などがある。本発明を用い、風味、呈味が異なる6種のカカオ豆を分析した。その結果、組成式がC15H14O6、C30H28O12、C30H26O12、C45H38O18、C12H22O11、C13H13NO7の化合物は、カカオ豆の品質評価に重要な役割を果たすことが、明らかになっている。 For example, when a metabolite is extracted from cocoa beans and analyzed by LC / MS, the obtained analysis results include retention time, mass spectrum, ionic strength, and the like of various metabolites. Using the present invention, six kinds of cocoa beans having different flavor and taste were analyzed. As a result, it has been clarified that compounds having a composition formula of C15H14O6, C30H28O12, C30H26O12, C45H38O18, C12H22O11, and C13H13NO7 play an important role in quality evaluation of cocoa beans.

今回見出した、C15H14O6、C30H28O12、C30H26O12、C45H38O18、C12H22O11、C13H13NO7の6指標成分をカカオ豆の評価に利用するには、例えば、目的とするカカオ豆をLC或いはLC/MSで分析を行い、6指標成分のピークを検出し、予め定めた基準値と比較することで、カカオ豆の品質を評価できる。 In order to use the six index components of C15H14O6, C30H28O12, C30H26O12, C45H38O18, C12H22O11, and C13H13NO7 that have been found this time for the evaluation of cocoa beans, for example, the target cocoa beans are analyzed by LC or LC / MS. The quality of the cocoa beans can be evaluated by detecting the peak of the component and comparing it with a predetermined reference value.

また、上記の方法によって得られる評価モデルは、データの蓄積により、精度が上昇し得る。したがって、例えば、カカオ豆中の代謝物の相対量の傾向がより明確になれば、品質未知のカカオ豆の分析結果からフィンガープリントを得、このフィンガープリントに基づいて品質評価をすることも可能となる。 In addition, the accuracy of the evaluation model obtained by the above method can be increased by accumulating data. Therefore, for example, if the tendency of the relative amount of metabolites in cocoa beans becomes clearer, it is possible to obtain a fingerprint from the analysis result of cocoa beans of unknown quality and to evaluate the quality based on this fingerprint Become.

(実施例1:LC/MS用の分析サンプルの調製)
カカオ豆は、採取後、発酵、乾燥させたものをサンプルとして用いた。サンプルには、チョコレート製品にしたときに呈味、芳香が異なる6種のカカオ豆を使用した。
(Example 1: Preparation of analytical sample for LC / MS)
The cacao beans were used as samples after fermentation and fermentation. Six kinds of cocoa beans having different taste and aroma when made into a chocolate product were used as samples.

まず、15mL容のファルコン管中で乾燥カカオ豆(200mg)に、メタノールを2mL加え、45℃の温浴中で15分間ソニケーションし、そして3,000×gで10分間遠心分離した。次いで、1mLの上清を、8mL容のガラス管に移した。残渣にメタノール1mL加え、再び45℃の温浴中で15分間ソニケーションし、そして3,000×gで10分間遠心分離した。1mLの上清を上記ガラスチューブに移し、収集した上清を窒素により乾固させた後、メタノール200ml加え、再溶解した。1.8mLの水を添加した後、0.45mm 径フィルターを用いて精製し、分析サンプルを得た。 First, 2 mL of methanol was added to dry cocoa beans (200 mg) in a 15 mL Falcon tube, sonicated in a warm bath at 45 ° C. for 15 minutes, and centrifuged at 3,000 × g for 10 minutes. 1 mL of the supernatant was then transferred to an 8 mL glass tube. 1 mL of methanol was added to the residue, sonicated again in a 45 ° C. warm bath for 15 minutes, and centrifuged at 3,000 × g for 10 minutes. 1 mL of the supernatant was transferred to the glass tube, and the collected supernatant was dried with nitrogen, and 200 ml of methanol was added and redissolved. After adding 1.8 mL of water, the sample was purified using a 0.45 mm filter to obtain an analytical sample.

(実施例2:LC/MSによるカカオ豆サンプルの分析)
上記実施例1で得られた5 μLの分析サンプルをLC/MSに注入した。本実施例で使用したLC/MS装置は、MicrOTOF II TOF質量分析器(BRUKER Daltonics社製 商品名)ならびに100mm×2.1mm i.d.、粒子径1.8 mm のAQUITY UPLC HSS T−3カラムを装着したUltimate 3000(Dionex社製 商品名)であった。移動相には高極性溶媒として水、アセトニトリルを95:5で混合し、添加剤としてギ酸を0.05% 添加した溶液を用い、低極性溶媒としてアセトニトリルと水を 95 : 5 で混合し、添加剤としてギ酸を 0.05% 添加した溶液を用いた。カラムオーブン温度は40℃であった。カラムを通る溶媒の流速は、0.3mL/分であった。低極性溶媒の割合は、3分間2%に保ち、次いで17分間で30%まで上昇させ、そして次の20分間で100%まで上昇させ、最後に25分間100%に保った。MSは、ネガティブモードでエレクトロスプレーイオン化(ESI)ソースを用いた。
(Example 2: Analysis of cocoa bean sample by LC / MS)
5 μL of the analytical sample obtained in Example 1 was injected into the LC / MS. The LC / MS apparatus used in this example was a MicroCROFTO TOF mass spectrometer (trade name, manufactured by BRUKER Daltonics) and 100 mm × 2.1 mm i. d. Ultimate 3000 (trade name, manufactured by Dionex) equipped with an AQUITY UPLC HSS T-3 column having a particle diameter of 1.8 mm. In the mobile phase, water and acetonitrile were mixed at 95: 5 as a high polarity solvent, and 0.05% formic acid was added as an additive, and acetonitrile and water were mixed at 95: 5 and added as a low polarity solvent. A solution containing 0.05% formic acid was used as an agent. The column oven temperature was 40 ° C. The solvent flow rate through the column was 0.3 mL / min. The proportion of low polarity solvent was kept at 2% for 3 minutes, then increased to 30% in 17 minutes, then increased to 100% in the next 20 minutes and finally kept at 100% for 25 minutes. MS used an electrospray ionization (ESI) source in negative mode.

カカオ豆サンプルのうち、カカオ豆(2)のトータルイオンクロマトグラムを図1に示す。すべてのサンプルが、同様のクロマトグラムパターンを示した。しかし、図2に示すように,カカオ豆の違いによりピーク強度の差が見られた。 FIG. 1 shows a total ion chromatogram of the cocoa bean (2) among the cocoa bean samples. All samples showed similar chromatogram patterns. However, as shown in FIG. 2, a difference in peak intensity was observed due to differences in cocoa beans.

(実施例3:LC/MSによるデータの解析およびカカオ豆の代謝物のフィンガープリンティング)。
次いで、この複雑なデータから重要な化合物および情報を明らかにするために、多変量分析を行った。多変量データの群中の類似性または相違性で表される関係を把握するために、主成分分析(PCA)(ProfileAnalysis2.0(Bruker Daltonics社製ソフトウエア 商品名))を選択した。芳香、呈味が異なる6種類のカカオ豆サンプルは、スコアプロット上で分離できた(図3)。スコアプロットに対応するローディングプロットを図4に示す。品質の差によってカカオ豆サンプルの代謝プロファイリングの差が示された。
(Example 3: Analysis of data by LC / MS and fingerprinting of cocoa bean metabolites).
Multivariate analysis was then performed to reveal important compounds and information from this complex data. Principal component analysis (PCA) (Profile Analysis 2.0 (trade name of software manufactured by Bruker Daltonics)) was selected in order to grasp the relationship expressed by similarity or dissimilarity among groups of multivariate data. Six types of cocoa bean samples with different aroma and taste could be separated on the score plot (FIG. 3). A loading plot corresponding to the score plot is shown in FIG. Differences in quality indicated differences in metabolic profiling of cocoa bean samples.

顕著な化合物を、そのマススペクトルの同位体パターンと理論上のスペクトルの同位体パターンとを比較することによってC15H14O6、C30H28O12、C30H26O12、C45H38O18、C12H22O11、C13H13NO7 の6つの化合物が推定された。例えば、カカオ豆(2)には、フラボノイド類と推定される化合物や、フラボノイド重合体と推定される化合物の量が比較的多いが、カカオ豆(3)では、フラボノイド類と推定される化合物や、フラボノイド重合体と推定される化合物の量は比較的少なかった。これは、メタボロミクス解析が、カカオ豆の品質評価に有用であり得ることを示した。 Six compounds of C15H14O6, C30H28O12, C30H26O12, C45H38O18, C12H22O11, C13H13NO7 were deduced by comparing the prominent compounds with their isotopic patterns in the mass spectrum and the theoretical spectrum. For example, in cocoa beans (2), the amount of compounds that are presumed to be flavonoids and compounds that are presumed to be flavonoid polymers is relatively large. The amount of the compound presumed to be a flavonoid polymer was relatively small. This indicated that metabolomics analysis could be useful for quality assessment of cocoa beans.

上記の6指標成分をカカオ豆の評価に利用するには、例えば、目的とするカカオ豆をLC或いはLC/MSで分析を行い、6指標成分のピークを検出し、予め定めた基準値と比較することで、カカオ豆の品質を評価できる。 In order to use the above 6 index components for the evaluation of cocoa beans, for example, the target cocoa beans are analyzed by LC or LC / MS, and the peak of 6 index components is detected and compared with a predetermined reference value. By doing so, the quality of the cocoa beans can be evaluated.

(実施例4:LC/MSによる6指標成分を用いた未知サンプルの品質評価)。
品質未知の試料(sample)、及び品質が既知のカカオ豆(1)〜(6)中の、実施例3で得られた6指標成分を分析し、得られたクロマトグラムのピークエリア面積を比較した。図5に、それぞれのカカオ豆中の6指標成分のピークエリア面積のグラフを示す。分析の結果、6指標成分の含有量のパターンが品質未知の試料(sample)と最も近いカカオ豆は、カカオ豆(6)であった。以上から、今回分析した品質未知試料は、カカオ豆(6)と似た品質のカカオ豆であることが予測された。
(Example 4: Quality evaluation of unknown sample using 6 index components by LC / MS).
The 6 index components obtained in Example 3 in the samples of unknown quality (sample) and cocoa beans (1) to (6) of known quality are analyzed, and the peak area areas of the obtained chromatograms are compared. did. In FIG. 5, the graph of the peak area area of 6 index components in each cocoa bean is shown. As a result of the analysis, the cacao bean (6) was the closest to the sample of unknown quality (sample) in the content pattern of the 6 index components. From the above, it was predicted that the unknown quality sample analyzed this time was cocoa beans with similar quality to cocoa beans (6).

本発明によれば、従来困難であったカカオ豆の総合品質を簡便な方法で評価することが可能である。すなわち、カカオ豆を、クロマトグラフィーなどの機器分析によりスクリーニングすることによって、迅速かつ有益に品質評価し得る。 According to the present invention, it is possible to evaluate the overall quality of cacao beans, which has been difficult in the past, by a simple method. That is, cocoa beans can be quickly and beneficially evaluated for quality by screening by instrumental analysis such as chromatography.

従来のカカオ豆の機器分析は、医用目的の抗酸化化合物、ならびに呈味および芳香用のカテキンおよび他のフェノール性化合物などの、特定の機能に重要であると考えられる特定の群の化合物に焦点が当てられていた。しかし、カカオ豆の特徴づけは、単一の代謝物に由来するのではなく組み合わせに由来し得る。したがって、複数の成分を一度に分析することによる本発明の方法を用いれば、より精度よい品質評価が可能であり、チョコレート製造工程あるいはカカオ豆流通保管工程のさらなる改善が期待できる。 Traditional instrumental analysis of cocoa beans focuses on a specific group of compounds that may be important for a specific function, such as antioxidant compounds for medical purposes, and catechins and other phenolic compounds for flavor and aroma. Has been applied. However, the characterization of cocoa beans can come from a combination rather than from a single metabolite. Therefore, if the method of this invention by analyzing a several component at once is used, more accurate quality evaluation is possible and the further improvement of a chocolate manufacturing process or a cacao bean distribution storage process can be anticipated.

カカオ豆(2)のLCのトータルイオンクロマトグラムである。It is a total ion chromatogram of LC of cacao bean (2). LCのイオン強度を示すクロマトグラムである。It is a chromatogram which shows the ionic strength of LC. すべてのカカオ豆サンプルのLC/MS分析によるPCAスコアプロットである。Figure 2 is a PCA score plot by LC / MS analysis of all cocoa bean samples. カカオ豆サンプルのLC/MS分析のPCA解析結果を示す図であり、PC1、及びPC2のローディングプロットである。It is a figure which shows the PCA analysis result of LC / MS analysis of a cocoa bean sample, and is a loading plot of PC1 and PC2. 品質未知試料(sample)及び品質既知試料(カカオ豆(1)〜(6))中の、6指標成分の分析結果である。It is an analysis result of 6 index components in a quality unknown sample (sample) and a quality known sample (cocoa beans (1)-(6)).

Claims (9)

カカオ豆の品質評価方法であって、
カカオ豆を前処理して分析サンプルを得る工程;
該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程;
該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程;および
得られた解析結果から、品質を評価する工程;
を含む、方法。
A method for evaluating the quality of cocoa beans,
Pre-treating cocoa beans to obtain an analytical sample;
Subjecting the analysis sample to instrumental analysis to obtain an analysis result;
Converting the analysis result into numerical data and performing multivariate analysis; and evaluating the quality from the obtained analysis result;
Including a method.
前記多変量解析が、主成分分析である、請求項1に記載の方法。 The method according to claim 1, wherein the multivariate analysis is a principal component analysis. 前記機器分析が、液体クロマトグラフィー、高速液体クロマトグラフィー、または超高速液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせである、請求項1または2に記載の方法。 The method according to claim 1 or 2, wherein the instrumental analysis is liquid chromatography, high performance liquid chromatography, or a combination of ultra high performance liquid chromatography and mass spectrometry. 前記解析結果が、保持時間に基づいて品質評価される、請求項3に記載の方法。 The method according to claim 3, wherein the analysis result is quality evaluated based on a holding time. 前記前処理が、前記カカオ豆から親水性化合物を抽出して抽出物を得る工程を含む、請求項1または2に記載の方法。 The method according to claim 1 or 2, wherein the pretreatment includes a step of extracting a hydrophilic compound from the cocoa beans to obtain an extract. 前記機器分析が、液体クロマトグラフィー、高速液体クロマトグラフィー、または超高速液体クロマトグラフィーと質量分析との組み合わせである、請求項5に記載の方法。 6. The method of claim 5, wherein the instrumental analysis is liquid chromatography, high performance liquid chromatography, or a combination of ultra high performance liquid chromatography and mass spectrometry. 前記分析結果の中で、C15H14O6 C30H28O12 C30H26O12 C45H38O18 C12H22O11 C13H13NO7のデータが品質指標として解析される、請求項6に記載の方法。 The method according to claim 6, wherein data of C15H14O6 C30H28O12 C30H26O12 C45H38O18 C12H22O11 C13H13NO7 is analyzed as a quality index among the analysis results. 品質既知の複数のカカオ豆を前処理して個別の分析サンプルを得る工程;
該個別の分析サンプルを機器分析に供して個別の分析結果を得る工程;および
該個別の分析結果と該品質との関係を数値データに変換して多変量解析する工程;
によって得られる、カカオ豆の品質評価モデル。
Pre-treating a plurality of cocoa beans of known quality to obtain individual analytical samples;
Subjecting the individual analysis samples to instrumental analysis to obtain individual analysis results; and converting the relationship between the individual analysis results and the quality into numerical data for multivariate analysis;
Is a quality evaluation model for cocoa beans.
カカオ豆の品質評価方法であって、
カカオ豆を前処理して分析サンプルを得る工程;
該分析サンプルを機器分析に供して分析結果を得る工程;
該分析結果を数値データに変換して多変量解析する工程;および
得られた解析結果を、請求項12に記載の品質評価モデルと照合する工程;
を含む、方法。
A method for evaluating the quality of cocoa beans,
Pre-treating cocoa beans to obtain an analytical sample;
Subjecting the analysis sample to instrumental analysis to obtain an analysis result;
A step of converting the analysis result into numerical data and performing multivariate analysis; and a step of collating the obtained analysis result with the quality evaluation model according to claim 12;
Including a method.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106908508A (en) * 2015-12-22 2017-06-30 深圳华大优选科技有限公司 A kind of authentication method in the steamed crab lake source based on element determination
JP2019527350A (en) * 2016-07-04 2019-09-26 ブリティッシュ・アメリカン・タバコ・(インベストメンツ)・リミテッド Apparatus and method for classifying tobacco samples into one of a predetermined set of flavor categories
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