library(DT)
library(knitr)
library(tidyverse)
library(readxl)Identificar os compostos orgânicos voláteis (VOCs) presentes nas folhas de Marsy, por cromatografia gasosa acoplada à espectrometria de massas (GC-MS).
Foram pesados 350 mg de folhas de Marsy sp. em triplicata, transferidos para vials de 10 mL e selados com tampas magnéticas com auxílio de um crimpador automático.
As amostras foram analisadas via HS/GC-MS em cromatógrafo a gás da Agilent 7890B acoplado ao espectrômetro de massas 7000D. Os VOCs foram extraídos por 15 minutos a 750 rpm em incubadora mantida a 100 °C. O volume de injeção foi de 2,5 mL com seringa mantida a 100 °C. O gás de arraste utilizado foi o hélio 5.0 (99,999%) com velocidade linear de 30,405 cm/s e o injetor operou no modo splitless a 280 °C. Utilizou-se a coluna HP-5ms de 30 m x 250 μm x 0,25 μm. O forno operou a temperatura inicial de 40 °C por 5 minutos, seguido por rampa de 5 °C/min até 160 °C, em seguida, 1 °C/min até 170 °C, por fim, 10 °C/min até 250 °C, totalizando 47 minutos de análise. O espectrômetro de massas operou no modo EI com temperatura da fonte de íons a 300 °C, no modo SCAN a 70 eV com faixa de massa de 17-400 m/z. Os picos foram identificados com base na correlação de similaridade com os espectros padrões da biblioteca NIST 14.
Foi necessário converter os arquivos contendo os cromatogramas de (.D) para (mzML), utilizando o software da Proteo Wizard (Msconvert). Após a conversão, os arquivos foram carregados no software MZmine versão 4.9.14, onde foi realizado todo o processamento de dados com o seguinte workflow:
| Etapa | Descricao |
|---|---|
| 1. Importação | Entrada dos dados brutos |
| 2. Detecção de massas | Centroidização e threshold |
| 3. EIC | Construção de cromatogramas de íons extraídos |
| 4. Deconvolução | Separação de sinais sobrepostos |
| 5. Alinhamento | Comparação entre amostras (tempo de retenção e m/z) |
| 6. Identificação | Busca na biblioteca espectral NIST |
| 7. Exportação | O processamento é salvo em CSV |
A tabela completa contendo os parâmetros do processamento de dados no
MZmine (versão 4.9.14) está disponível no Material Suplementar:
Parâmetros
Após o processamento dos dados no software MZmine, foi exportada uma tabela contendo as features detectadas, caracterizadas pela razão massa/carga (m/z), tempo de retenção (RT) e área do pico. A identificação dos compostos foi realizada no próprio software, com base na comparação dos espectros de massas obtidos com aqueles disponíveis na biblioteca espectral NIST, utilizando critérios de similaridade espectral. Posteriormente, foi aplicada uma etapa de filtragem das features, na qual foram removidos os sinais que apareceram apenas uma única vez nas triplicatas de cada amostra, visando aumentar a robustez dos dados e reduzir a influência de possíveis ruídos.
dados <- read_xlsx("dadosbrutos2marsy.xlsx")
datatable(
dados %>%
mutate_at(vars(starts_with("Área%")), ~ round(., 2)))Foi realizada a contagem das classes químicas presentes em cada amostra. Embora a amostra Lobeira_03_casca tenha apresentado maior variação na quantidade de picos identificados, a classificação considerou o conjunto geral dos compostos.
dados_class <- read_xlsx("dadosclass_marsy.xlsx")
resultado <- dados_class %>%
select(`Fuction Organic`, MARSY_FOLHA) %>%
pivot_longer(
cols = starts_with("MARSY"),
names_to = "amostra",
values_to = "intensidade") %>%
filter(intensidade > 0) %>%
group_by(amostra, `Fuction Organic`) %>%
summarise(qtd = n(), .groups = "drop") %>%
pivot_wider(
names_from = amostra,
values_from = qtd,
values_fill = 0)
resultado## # A tibble: 4 × 2
## `Fuction Organic` MARSY_FOLHA
## <chr> <int>
## 1 Terpeno 5
## 2 hidrocarboneto 2
## 3 terpeno 27
## 4 Álcool 1