Научный журнал

Научное обозрение. Биологические науки

ISSN 2500-3399

ПИ №ФС77-57454

• Авторы
• Резюме
• Файлы
• Ключевые слова
• Литература

Колдаев В.М. 1

---

1 Федеральный научный центр биоразнообразия наземной биоты Восточной Азии Дальневосточного отделения Российской академии наук

Целью исследования являлось определение спектрофотометрических числовых показателей фотоабсорбционных свойств каротинсодержащих экстрактов из растений. Исследование выполнено на желто-оранжевых цветках растений 48 видов из 17 семейств. Суммарное содержание каротиноидов в экстрактах определяли по бихромату калия. Интегральные интенсивности поглощения в ультрафиолетовом, видимом диапазонах и пиков триад каротиноидов вычисляли путем интегрирования в пределах точек перегиба спектральной линии с помощью формулы Симпсона. Установлено, что нетрадиционные показатели общего поглощения триады каротиноида и отдельных ее пиков имеют средние коэффициенты вариации от 4,7 до 14,3 %, а вариации показателя тонкой структуры и содержания каротиноидов в 2,05–7,68 раза больше. Величина поглощения триады каротиноида имеет сильную взаимосвязь с содержанием каротиноидов при коэффициенте корреляции 0,98±0,019, зависимость между ними имеет линейный вид. Наибольшую валидность как показатель фотоабсорбции каротиноидов имеет интегральная интенсивность поглощения триады. Нетрадиционный показатель поглощения триады связан с процессами фотоабсорбции, весьма чувствительный к воздействиям факторов внешней среды, его можно использовать как сравнительно несложный спектрофотометрический тест для экологических оценок состояния растительных ресурсов. Работа выполнена в рамках государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации по теме № 121031000120-9.

Статья в формате PDF

381 KB

каротиноид

триада

абсорбционный спектр

интегральная интенсивность поглощения

1. Rodriguez-Concepcion M., Avalos J., Bonet M.L., Boronat A., Gomez-Gomez L., Hornero-Mendez D., Limon M.C.., Meléndez-Martínez A.J., Olmedilla-Alonso B., Palou A., Ribot J., Rodrigo M.J., Zacarias L., Zhu C. A global perspective on carotenoids: metabolism, biotechnology and benefits for nutrition and health // Progress in lipid research. 2018. No. 70. P. 62–93. DOI: 10.1016/j.plipres.2018.04.004.

2. Maoka T. Carotenoids as natural functional pigments // Journal of natural medicines. 2019. Vol. 74, Is. 1. P. 1–16. DOI: 10.1007/s11418-019-01364-x.

3. Young A., Lowe G. Carotenoids – antioxidant properties // Antioxidants. 2018. Vol. 7, Is. 2. P. 28–36. DOI: 10.3390/ANTIOX7020028.

4. Langi P., Kiokias S., Varzakas T., Proestos C. Carotenoids: from plants to food and feed industries. In Barreiro C., Barredo J.L. (eds) Microbial Carotenoids // Method in molecular biology. 2018. Vol. 1852. P. 57–71. Human press, New York. DOI: 10.1007/978-1-4939-8742-9_3.

5. Колдаев В.М., Кропотов А.В. Каротиноиды в практической медицине // Тихоокеанский медицинский журнал. 2022. № 1. C. 65–71. DOI: 10.34215/1609-1175-2022-1-65-71.

6. Llansola-Portoles M.J., Pascal A.A., Robert B. Electronic and vibrational properties of carotenoids: from in vitro to in vivo // Journal of the royal society interface. 2017. Vol. 14, Is. 135. 20170504. DOI: 10.1098/rsif.2017.0504.

7. Saini R.K., Keum Y-S. Carotenoid extraction methods: A review of recent developments // Food chemistry. 2018. Vol. 240. P. 90–103. DOI: 10.1016/J.FOODCHEM.2017.07.099.

8. Колдаев В.М. Метод числовых показателей спектров поглощения в анализе извлечений из растений. М.: ЛЕНАНД, 2021. 160 с.

9. Mercadante A.Z., Egeland E.S. Carotinoids. Handbook. Basel AG: Springer, 2004. DOI: 10.1007/978-3-0348-7836-4.

10. Benea A., Ciobanu C., Cojocaru-Toma M., Ciobanu N. Determination of carotenoids in extracts from species of Tagetes and Calendula // Moldova medical journal. 2020. Vol. 63, Is. 4. P. 23–26.

11. Мятлев В.Д., Панченко Л.А., Ризниченко Г.Ю., Терехин А.Т. Теория вероятностей и математическая статистика. Математические модели. М.: Академия, 2009. 320 с.

12. Koldaev V.M., Manyakhin A.Y. Numerical indicators of absorption spectra of green leaf extract obtained from plants of different life forms. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy. 2018. Vol. 203. P. 404–407. DOI: 10.1016/j.saa.2018.06.019.

Каротиноиды – жирорастворимые желто-оранжевые пигменты, синтезируемые высшими растениями, некоторыми прокариотами и грибами, широко распространены в природе [1]. Молекулярный каркас каротиноида включает цепочку из восьми изопреновых блоков с чередующимися C=C связями и двумя крайними группировками [2]. Наличие сопряженных двойных связей придает каротиноидам антиоксидантную и светопоглощающую активность [3], благодаря чему эти пигменты в растениях могут выполнять защитные функции при избыточных интенсивностях света [4]. Абсорбционный спектр (АС) каротиноида, как правило, включает три пика в синем диапазоне [5], так называемую «синюю триаду», что обусловлено электронно-колебательными переходами π-электронов двойных связей изопреновых блоков [6] – основных поглощающих структур пигмента. Однако количественные спектрофотометрические показатели фотоабсорбции каротиноидов изучены недостаточно, хотя могли бы служить дополнительной характеристикой их свойств в анализе экстрактов из растительного сырья.

Целью исследования являлось определение спектрофотометрических числовых показателей фотоабсорбционных свойств каротинсодержащих экстрактов из растений.

Материалы и методы исследования

В работе использованы желто-оранжевые цветки растений 48 видов из 17 семейств. Материал собирали в середине фазы цветения в 15–16 ч дня в сухую солнечную погоду и немедленно готовили экстракты в 95 %-ном этаноле методом простой мацерации [7]. Абсорбционные спектры (АС) экстрактов регистрировали на спектрофотометре UV-2501PC (Shimadzu, Япония) в диапазоне 220–510 нм. Фотоабсорбционные свойства оценивали по интегральной интенсивности поглощения (ИИП), численно равной площади под спектральной кривой и ограниченной снизу горизонтальной осью абсцисс, а слева и справа перпендикулярами из граничных точек, которыми служили точки перегиба контура полосы поглощения. ИИП в ультрафиолетовой области UVA и триады TrA вычисляли как площади фигур a12b (рис. 1, косая штриховка) и b234567g путем интегрирования по формуле Симпсона в пределах абсцисс точек перегиба [a, b] и [b, g] соответственно по описанной ранее авторской методике [8, с. 61–63]. Аналогично находили ИИП A1, A2 и A3 пиков триады как площади фигур b23c, d45e и f67g в пределах [b, c], [d, e] и [f, g] (рис. 1, горизонтальная штриховка).

Общую ИИП S во всей исследуемой полосе в пределах [a, g] находили как сумму:

S = UVA + TrA.

Затем вычисляли доли (в %) ИИП триады FTrA от общей S, и 1, 2 и 3-го пиков FTA1, FTA2, FTA3 от «триадной» TA по формулам

FTrA = 100 × (TrA / S),

FTA1 = 100 × (A1 / TrA),

FTA2 = 100 × (A2 / TrA),

FTA3 = 100 × (A3 / TrA),

Для сравнения использовали традиционный [9, с. 17–18] фактор тонкой структуры (FSI, в %) триады:

где M2 и M3 – абсорбции 2-го и 3-го пиков триады, Min – минимальная абсорбция между ними (рис. 1).

Суммарное содержание каротиноидов (СК) в экстрактах определяли стандартно по бихромату калия [10]. От каждого вида растения на исследование брали по 5 рандомизированных проб, результаты обрабатывали статистически методами малой выборки, корреляционного и кластерного анализов [11, с. 49–53, 151–157].

Рис. 1. Aбсорбционный спектр (AS) экстракта лепестков цветков гулявника лекарственного. MS – стартовый максимум, M1, M2, M3 – пики триады, Min – минимальная абсорбция между вторым и третьим пиками, 1–7 – точки перегиба, a, b, c, d, e, g, f – пределы интегрирования, UVA, A1, A2, A3 – площади ультрафиолетовой части исследуемой полосы и пиков триады

Результаты исследования и их обсуждение

Полученные данные показывают, что различия минимальных и максимальных лимитов составляют для значений FTrA, FSI и СК 5,9–6,1, а для FA1, FA2 и FA3 1,4–2,2 раза. Такой широкий статистический размах результатов с вариабельностью порядка 38–40 % предполагает для удобства анализа целесообразность группировки данных по условию минимальной вариации значений элементов в группах. При реализации этого условия получена наиболее оптимальная пятигруппная кластеризация, при которой снижение вариации в группах достигало для рядов FTrA в 1,7–7,9, СК в 1,4–3,1 и FA2 в 1,2–1,4 раза по сравнению с изначальным массивом данных (табл. 1).

Таблица 1

Числовые показатели (в %) интегральных интенсивностей поглощения (ИИП), коэффициент тонкой структуры (FSI, в %), содержание каротиноидов (СК в мг/100 г) в экстрактах лепестков цветков разных растений и групповые (Гр) и общий коэффициенты вариации (в %)

Примечания: a, b, c и d – доли ИИП «триадная», первого, второго и третьего пиков триады,

М и Ж – мужской и женский цветки соответственно, в кавычках – сорт культуры

Таблица 2

Коэффициенты корреляции показателей ИИП

со структурным фактором и содержанием каротиноидов

Рис. 2. Зависимость доли ИИП триады (1) от содержания каротиноидов в экстракте, ее тренд (2), уравнение (у) и вероятность (R2) линейной регрессии

Из представленных данных следует, что групповые показатели ИИП FTrA, FA1, Fa2 и FA3 имеют в среднем коэффициенты вариации от 4,7 до 14,3%, а показатели FSI и СК в 2,05–7,68 раза больше.

Корреляционный анализ показал, что самая тесная прямая взаимосвязь (табл. 2) имеется между показателем ИИП FTrA и содержанием каротиноидов в экстракте (p < 0,05). Коэффициенты корреляции FSI или СК с показателями ИИП FA2 и FA3 на 9–12 %, а с показателем FA2 на 85–87 % меньше.

При этом получена зависимость между FTrA и СК линейного вида (рис. 2) с высокой достоверностью.

Судя по представленным данным, наибольшую валидность для оценок фотоабсорбции имеет показатель FTrA. Нетрадиционные числовые показатели в анализе поглощения каротиноидов применены впервые, поэтому сравнения с литературными данными других авторов исключаются, но возможны косвенные сопоставления. Например, ранее показана [12] высокая валидность спектрофотометрических нетрадиционных числовых показателей, основанных на точках перегиба контура полосы поглощения.

Заключение

Нетрадиционный показатель FTrA отображает напряженность процессов фотоабсорбции, весьма чувствительных к воздействиям факторов внешней среды, можно использовать как относительно несложный спектрофотометрический (по сравнению с хроматографией или масс-спектрометрией) тест для экологических оценок состояния растительных ресурсов.

Библиографическая ссылка