Untargeted metabolomics by liquid chromatography‐mass spectrometry for food authentication: A review

代谢组学 认证(法律) 生物标志物发现 食品加工 工作流程 生物技术 计算生物学 计算机科学 蛋白质组学 生物 食品科学 生物信息学 生物化学 数据库 计算机安全 基因
作者
Peng Zhong,Xiaoqun Wei,Xiangmei Li,Xiaoyi Wei,Shaozong Wu,Weijuan Huang,Anastasios Koidis,Zhenlin Xu,Hongtao Lei
出处
期刊:Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety [Wiley]
卷期号:21 (3): 2455-2488 被引量:45
标识
DOI:10.1111/1541-4337.12938
摘要

Abstract Food fraud is currently a growing global concern with far‐reaching consequences. Food authenticity attributes, including biological identity, geographical origin, agricultural production, and processing technology, are susceptible to food fraud. Metabolic markers and their corresponding authentication methods are considered as a promising choice for food authentication. However, few metabolic markers were available to develop robust analytical methods for food authentication in routine control. Untargeted metabolomics by liquid chromatography‐mass spectrometry (LC‐MS) is increasingly used to discover metabolic markers. This review summarizes the general workflow, recent applications, advantages, advances, limitations, and future needs of untargeted metabolomics by LC‐MS for identifying metabolic markers in food authentication. In conclusion, untargeted metabolomics by LC‐MS shows great efficiency to discover the metabolic markers for the authenticity assessment of biological identity, geographical origin, agricultural production, processing technology, freshness, cause of animals’ death, and so on, through three main steps, namely, data acquisition, biomarker discovery, and biomarker validation. The application prospects of the selected markers by untargeted metabolomics require to be valued, and the selected markers need to be eventually applicable at targeted analysis assessing the authenticity of unknown food samples.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
1秒前
李爱国应助山猪吃细糠采纳,获得10
2秒前
4秒前
理理完成签到 ,获得积分10
4秒前
6秒前
Nobody发布了新的文献求助10
6秒前
淀粉肠完成签到 ,获得积分10
6秒前
苹果巧蕊完成签到 ,获得积分10
7秒前
李西瓜完成签到 ,获得积分10
8秒前
欧欧欧导完成签到,获得积分10
8秒前
义气的钥匙发布了新的文献求助100
9秒前
Anyixx发布了新的文献求助10
10秒前
辣椒完成签到,获得积分10
10秒前
11发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
隐形曼青应助chen采纳,获得10
11秒前
songge完成签到,获得积分10
13秒前
发条橙完成签到,获得积分10
13秒前
chaosyw完成签到,获得积分10
15秒前
54189415完成签到,获得积分10
17秒前
从容的灵凡完成签到,获得积分10
17秒前
Anyixx完成签到,获得积分10
17秒前
健康的雁凡完成签到,获得积分10
18秒前
21秒前
李健应助ZSJ采纳,获得10
21秒前
26秒前
chen发布了新的文献求助10
26秒前
爆米花应助橙子采纳,获得10
26秒前
偏偏意气用事完成签到,获得积分10
27秒前
科目三应助smile3013采纳,获得10
28秒前
28秒前
开心最重要的咕噜大王完成签到,获得积分10
29秒前
30秒前
在水一方应助愉快友易采纳,获得10
30秒前
zq1992nl完成签到,获得积分10
31秒前
Bgeelyu完成签到,获得积分10
32秒前
Blaseaka完成签到 ,获得积分10
32秒前
Florenceeeee发布了新的文献求助10
33秒前
高分求助中
【此为提示信息,请勿应助】请按要求发布求助,避免被关 20000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2500
Technologies supporting mass customization of apparel: A pilot project 450
Brain and Heart The Triumphs and Struggles of a Pediatric Neurosurgeon 400
Cybersecurity Blueprint – Transitioning to Tech 400
Mixing the elements of mass customisation 400
Периодизация спортивной тренировки. Общая теория и её практическое применение 310
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3782905
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3328212
关于积分的说明 10235338
捐赠科研通 3043308
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1670468
邀请新用户注册赠送积分活动 799719
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 759033