Food Profiling Qualitätssicherung in der Lebensmittelproduktion

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1 VERANSTALTUNG AUTHENTIZITÄTSPRÜFUNG DES DEUTSCHEN KAFFEEVERBANDES MITTWOCH, 12. FEBRUAR 2014 Fd Prfiling Qualitätssicherung in der Lebensmittelprduktin Systemweite Strategien und Lösungen zur Authentizitätsbestimmung vn Rhstffen www. prfiling.rg Prf. Dr. Markus Fischer 1 Beteiligte Gruppen 2 TP 1 Genmics HSFS, Universität Hamburg, Markus Fischer TP 2 Prtemics Cre Facility Prtemanalytik, UKE, Universität Hamburg, Hartmut Schlüter TP 3 Metablmics (flüchtig / nicht flüchtig) A) NMR Abteilung, Fachbereich Chemie, Uni. Hamburg, Thmas Hackl (NMR) B) HSFS, Universität Hamburg, Markus Fischer (UPLC UHR MS n, LC/GC MS n ) C) DFA, Freising, Peter Schieberle / Martin Steinhaus (GCxGC TOF MS) TP 4 Istplmics Institut für Lebensmittelchemie, Uni. Hhenheim, Walter Vetter TP 5 Biinfrmatik / Datenmanagement Lehrstuhl für Angewandte Biinfrmatik, Universität Tübingen, Oliver Khlbacher TP 6 Aptamere HSFS, Universität Hamburg, Markus Fischer TP 7 Autmatin / Schnelltests Lehrstuhl für Analytische Chemie, TU München, Reinhard Nießner / Michael Seidel 1

2 Rhstffqualitätssicherung Was bedeutet Rhstffqualitätssicherung für Ihr Unternehmen? 1. Rhstffsicherheit Gesundheitsschutz Schutz vr Täuschung ( fraud, fakery) 2. Wahrnehmung vn Verbraucherinteressen Prdukt und Przessqualitäten stellen ein bedeutendes Marksegment dar 3. Verbrauchervertrauen schaffen durch Frschung Imageverbesserung der Lebensmittelindustrie W gibt es Lücken? Einzeltechnlgien sind zwar vrhanden, aber es fehlen leistungsfähige systemweite und vernetzte Ansätze Bedarf an Schnelltestsystemen 3 Fkus Fd Prfiling Rhstffidentifizierung Herkunftsnachweise Unterscheidung vn knventineller und öklgischer/bilgischer Ware 4 2

3 Struktur Direkter Kntakt zu KMU Prjektbegleitender Ausschuss Verbände der Lebensmittelindustrie Unternehmen der Lebensmittelindustrie unterschiedlicher Branchen Rhstff Imprteure Dienstleistungsunternehmen Hardware Hersteller 5 Struktur Operative Ebene Datenerfassung hrizntal TP 5 Biinfrmatik Datennutzung TP 1 Genmics TP 2 Prtemics TP 3 Metablmics TP 4 Istplmics TP 6 Aptamere TP 7 Arrays/Schnelltest A: NMR vertikal B: LC MS n C: GCxGC MS Applikatinen für KMU systemweite Abdeckung best mögliche Technlgien sehr hhe Auflösung feinstrukturiertes Bild 6 3

4 Systemweite Betrachtung endgene Faktren Pflanzlicher Rhstff (Transkriptm) Genm Istplm Prteine Stffwechselprdukte Istpe RNA Prtem Gesamtheit Genm Transkriptm Prtem Metablm Istplm Einzelelement Gene Transcripte (mrna) Prteine Stffwechselprdukte Elemente/Istpe Metablm mlekularer Aufbau einer Zelle 7 Systemweite Betrachtung Prduktinsrückstände Lösungs, Reinigungsmittel, Mineralöle etc. Mikrrganismen (gewllt/ungewllt) Milchsäurebakterien, Salmnellen, EHEC, etc Verpackung z.b. Migratin vn Mineralöl aus Recyclingmaterialien Pflanzlicher Rhstff Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Standrtfaktren Kntaminanten (z.b. PCB, Dixine, Metalle, Myktxine), Rückstände (z.b. Pestizide, Tierarzneimittel), Elemente, Klima, Düngemittel, Wasser, etc. Lagerung und Verarbeitung Chem. Reaktinen, Arma, Farbveränderungen, etc. Zusatzstffe Fremdeintrag (Kreuzkntaminatinen) z.b. Allergene Systemweite Betrachtung: endgene Ausstattung + exgene Einflüsse 8 4

5 Datenerfassung Blickwinkel Genmics (TP 1) Prtemics (TP 2) Datenerfassung Metablmics (TP 3) Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Istplmics (TP 4) Analyt Genm Prtem Metablm Istplm Technlgie Genmics Prtemics Metablmics Istplmics FOOD PROFILE Definiert durch endgene und exgene Abläufe 9 Datenerfassung Auflösung Genmics (TP 1) Prtemics (TP 2) Datenerfassung Metablmics (TP 3) Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Istplmics (TP 4) 10 verbesserte Auflösung = Verbesserung der Datenqualität = Steigerung der Ksten Je besser die Datenqualität, ums höher die Wahrscheinlichkeit Unterschiede zu finden! Je mehr Daten, ums verlässlicher die Unterscheidung zwischen zwei Prben 5

6 Abhängigkeiten Bewertung FOOD PROFILE Genm Prtem Metablm Istplm Exgen stabil Speziesspezifisch Arten, Srtenunterscheidung Exgen beeinflussbar Standrt / Bedingungen Prduktinsbedingungen: Düngung (Bi/nicht Bi), etc. Bdenbeschaffenheit: Salzgehalt, ph Wert, Feuchtigkeit Klimatische Verhältnisse, Reifegrad Herkunftsdifferenzierung 11 nn targeted (nicht gerichtet) Datenerfassung Genetic barcdes, prtemic, metablic und elemental fingerprints Technisch maximale Menge an Daten wird erfasst! Wrkflw Prbenbeschaffung Extraktin Datenakquise (Datenerfassung, TP 1 4) Datenanalyse (Datenverarbeitung, TP 5) Identifizierung vn Unterschieden zwischen zwei Prbenppulatinen (TP 1 5) Applikatin (TP 6, 7) 1. Reduktin der grßen und unübersichtlichen Datensätze Tausende 2. Extraktin der relevanten Infrmatinen Wenige 3. Identifizierung vn Markern: Mutatinen, Strukturen, Elemente, Verhältnisse Einzelne 12 6

7 Abhängigkeiten Bewertung FOOD PROFILE Genm Prtem Metablm Istplm Exgen stabil Speziesspezifisch Arten, Srtenunterscheidung Exgen beeinflussbar Standrt / Bedingungen Prduktinsbedingungen: Düngung (Bi/nicht Bi), etc. Bdenbeschaffenheit: Salzgehalt, ph Wert, Feuchtigkeit Klimatische Verhältnisse, Reifegrad Herkunftsdifferenzierung 13 nn targeted (nicht gerichtet) Datenerfassung Genetic barcdes, prtemic, metablic und elemental fingerprints Technisch maximale Menge an Daten wird erfasst! TP 1 Genmics Genmics (TP 1) Prtemics (TP 2) 1953: James Watsn und Francis Crick Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Istplmics (TP 4) Metablmics (TP 3) Prfile Arten und Srtendifferenzierung Sequenzen sind die Basis für alle weiteren Analysen Datenbanken Sequenzierung 14 7

8 TP 1: Barcding Barcding / Ultra Barcding Prbe A Prbe B Barcding Sequenz eines Markergens (ca bp) Artenunterscheidung Ultra barcding Gesamtes Plastiden Genm (ca bp) wird analysiert Unterartenunterscheidung Taxnmische Methde zur Artenbestimmung Basenpaar Abflge wird analg, wie der Strichcde, als Kennzeichen für eine bestimmte Art bzw. Unterart verwendet Je länger die Sequenz, dest höher die Auflösung 15 TP 1: Detektin vn Plymrphismen 1. Identifizierung vn Sequenzunterschieden 2. Nachweis über mlekularbilgische Standardtechniken SSP PCR (sequence specific primer plymerase chain reactin) LPA (Ligatin dependent Prbe Amplificatin) PCR RFLP (PCR Restrictin Fragment Length Plymrphism) PCR dhplc (denaturierende HPLC) Fingerprinting Methden (z.b. SSLP, Simple sequence length plymrphism) Spezifische isthermale Amplifikatinstechniken (z.b. LAMP, Lp mediated Isthermal Amplificatin) 16 8

9 TP 2 Prtemics Genmics (TP 1) Prtemics (TP 2) Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Istplmics (TP 4) Metablmics (TP 3) Prtemic Prfiling Herkunftsnachweise lagerungs und przessierungsbedingte Veränderungen 17 TP 2: Prtemics Strategien Herkunfts, lagerungs und przessierungsbedingte Veränderungen im Rhstff Bttm Up Methde Sehr gut für relative Quantifizierung geeignet Prteinextrakt Trennung Prteine Tp Dwn /Middle Dwn Analyse hch aufgelöste Fingerprints (Auflösung >1.000 Prteine) Schnelle Erfassung aller psttranslatinalen Veränderungen individueller Prteine Verdau Peptidgemisch Bttm up Trennung Verdau Kleine Middle dwn / Tp dwn LC MS/MS MS Daten Datenbankvergleich Identifizierung 18 9

10 TP 3ABC Metablmics Genmics (TP 1) Metablmics is the cmprehensive prfiling f the small mlecule cmpsitin f a bilgical sample B. P. Bwen; 2010 Prtemics (TP 2) Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Istplmics (TP 4) Metablmics (TP 3) Metablic Fingerprinting Metablische Mmentaufnahme eines bilgischen Systems Srtenunterscheidung Herkunftsnachweise Bi/knventinell 19 TP 3ABC: Metablic Fingerprinting Prbenextraktin (plar/unplar, flüchtig) Datenakquise (LC /GC MS, NMR) Multivariate Datenanalyse (PCA, PLS, ) Identifizierung vn Bimarkern Strukturaufklärung (NMR, MS/MS) Applikatin (MS, Aptamertechnlgie) 1. Reduktin der grßen und unübersichtlichen Datensätze 2. Extraktin der relevanten Infrmatinen 3. Verwendung der identifizierten Strukturen als Bimarker m/z UPLC ESI UHR QTF MS/MS Datensatz Verbindungen Time [min] Scre Plt 20 10

11 TP 3ABC: Synergieeffekte NMR und LC /GC MS Warum benutzen wir drei unterschiedliche Technlgien? Schnittmenge an identifizierten Mlekülen: NMR LC MS GC MS Abdeckung des flüchtigen und des nicht flüchtigen Metablms Erhöhung der Anzahl insgesamt erfassbarer Metablite und dadurch ein vllständigeres Bild Effiziente Identifizierung durch Kmbinatin LC MS & NMR Sichere Quantifizierung anhand vn Dppelbestimmungen (MS/NMR) 21 TP 4 Istplmics Genmics (TP 1) Prtemics (TP 2) Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Istplmics (TP 4) Metablmics (TP 3) Elemental Fingerprinting Herkunftsnachweise Bi/knventinell (In der Natur vrkmmende Elemente / Stabilistpe) 22 11

12 TP 4: Istpe rati mass spectrmetry (IR MS) Cmpund specific istpe analysis (CSIA; GC IRMS) vergl. Berücksichtigung der 13 C Werte mehrerer Verbindungen Herkunftsnachweis Erfassung der Art der Düngung Bi knventinell Bestimmung der 13 C Werte 23 TP 4: Bestimmung der Seltenen Erden (SEE) Bestimmung der Seltenen Erden über HR ICP MS Auskunft über die Herkunft des Rhstffes durch die Beschaffenheit eines Bdens gehen Metallinen in eine Pflanze über, kann auf den Bden rückgeschlssen werden Seltene Erden Kmmen regelmäßig in Böden vr Gehen hne Diskriminierung in Pflanzen über Weisen charakteristische Muster auf Können mittels ICP MS gut erfasst werden 24 12

13 Operative Ebene Datenmanagement TP 5 Biinfrmatik TP 1 Genmics TP 2 Prtemics hrizntal TP 3 Metablmics TP 4 Istplmics TP 5 Biinfrmatik TP 6 Aptamere TP 7 Arrays/Schnelltest A: NMR vertikal B: LC MS n C: GCxGC MS 25 TP 5 Biinfrmatik Externe Datenbanken Biinfrmatik Datenmanagement de nv Datenbanken Inhalte Zentrales Datawarehuse für Rh und przessierte Daten (inkl. Metadaten) Autmatische Datenprzessierung Maschinelles Lernen für Bimarkerextraktin Erstellung vn Rutineprzessen Autmatische Analysewrkflws Aufbau einer zentralen Referenzdatenbank Dwn stream Przesse: Datenextraktin Bimarkeridentifizierung 26 13

14 TP 5: Biinfrmatik Datensammlung Przessierung Datenreduktin Archivierung Nachhaltiger Umgang mit dem erreichten Datenprtfli Memry Effekt / Daten Recycling / Data Sharing Anwendung neuer Erkenntnisse und Technlgien auf alte Datensätze Verwendung der Daten für andere Fragestellungen Datenbank basiertes Teilen vn Prbendaten Knsrtiumsübergreifende Nutzung der Daten 27 Dwn stream Przesse Genmics Prtemics Metablmics Istplmics ROHDATEN AUS DER HIGHTECH FORSCHUNG Datenprzessierung Datenreduktin Bimarkeridentifizierung Bimarkernachweis Aptamer Technlgie Einfache Techniken Schnellmethden Arrays Applikatinen für KMU 28 14

15 TP 6 Aptamere (künstliche Rezeptren) Genmics (TP 1) Metablmics (TP 3) Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Prtemics (TP 2) Istplmics (TP 4) 1ET4 Biinfrmatik (TP 5) Datenprzessierung Datenreduktin Bimarkeridentifizierung Bimarkernachweis Einfache Analytik (TP 1 4) Arrays/Schnelltests (TP 7) Aptamere (TP 6) 29 TP 6: Wie erhält man geeignete Strukturen? Primer A CATCCGTCACACCTGCTC NNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNNN TGTTGGCTCCCGTATC Randmisierte Sequenz Primer B Alternative zu Antikörpern einzelsträngiges Plymer bedingt eine 3 D Struktur hhe Spezifität und Affinität für ein Zielmlekül/Target grße Breite an möglichen Zielmlekülen (können auch txisch sein) leicht vllsynthetisch zu prduzieren in knstanter Qualität stabil, renaturierbar SELEX: systematicenrichment f ligands by expnential amplificatin 30 15

16 TP 7 Autmatin (Arrays)/ Schnelltests Genmics (TP 1) Metablmics (TP 3) Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Prtemics (TP 2) Istplmics (TP 4) Biinfrmatik (TP 5) Datenprzessierung Datenreduktin Bimarkeridentifizierung Bimarkernachweis Einfache Analytik (TP 1 4) Arrays/Schnelltests (TP 7) Aptamere (TP 6) 31 TP 7: Teststreifen Schnelltests LAMP LFD 32 16

17 TP 7: Mikrarray Multi Analyt Schnelltests Mikrarray drucken Assemblierung Messung Analyse Multiplex Quantifizierung 1. Sandwich Aptamer / Mikrarray 2. Autmatische Przessierung auf dem MCR 3 33 TP 1 4 Einfache Analytik Genmics (TP 1) Metablmics (TP 3) Einfache, gerichtete Techniken HPLC LC MS GC FID/MS ICP MS AAS ALISA Prteine Stffwechselprdukte Exgene Verbindungen Istpe Prtemics (TP 2) Istplmics (TP 4) Biinfrmatik (TP 5) Datenprzessierung Datenreduktin Bimarkeridentifizierung Bimarkernachweis Einfache Analytik (TP 1 4) Arrays/Schnelltests (TP 7) Aptamere (TP 6) 34 17

18 Fd Prfiling Qualitätssicherung in der Lebensmittelprduktin www. prfiling.rg Prf. Dr. Markus Fischer Wissenschaft schafft Transparenz 35 18