Methodological approaches to gene identification of tea raw materials and raw material composition of tea-based soft drinks

Capa

Citar

Texto integral

Resumo

Tea or tea shrub is a plant of the Camellia sinensis species, the leaves of which, previously prepared in a special way, are the traditional raw material for the production of tea products. Varietal gene identification of tea allows us to increase the level of assessment of the authenticity of tea raw materials and tea products. It is predominantly based on DNA technologies for the detection and interpretation of SNP markers (Single Nucleotide Polymorphism), represented by a wide arsenal of both expensive high-tech methods and publicly available laboratory approaches. Species gene identification of the raw material composition of tea-based soft drinks is an equally important area of research due to the risk of falsification of this type of product. The purpose of this study was to find methodological approaches to the varietal gene identification of tea raw materials and to the species gene identification of the raw material composition of tea-based soft drinks. As a result of a bioinformatics study to identify polymorphic restriction sites in the nucleotide sequences of Camellia sinensis genome loci, diagnostically significant restriction enzymes were selected that were capable of detecting SNPs and identifying tea genotypes using the analyzed markers. At the same time, 16 loci had potential for practical application, of which 11 belonged to the group of the most informative SNP markers. A post-analytical assessment of tea varieties was carried out with them regarding their genotypic affiliation and identifiability as part of solving the first task of the study. To achieve the second task, a molecular genetic approach to the species identification of the raw composition of soft drinks based on green tea was tested. The study included the analysis of experimental drinks (with natural flavoring “Lemon” and synthetic flavoring “Peach 716”), as well as commercial concentrates “TIAKVA” (based on extracts from the coarse stems of green or black tea). The methods used in the work were PCR (Polymerase Chain Reaction), RFLP (Restriction Fragment Length Polymorphism) and direct sequencing of the amplified chloroplast DNA locus. The combination of two methods (PCR and sequencing) showed its effectiveness in establishing the belonging of the analyzed nucleic acid samples to the Camellia sinensis species, the raw material base of the studied drinks and concentrates. However, to unlock the authentication potential of PCR with primers #1 and #2 combined with RFLP analysis, it will be necessary to select diagnostically significant restriction enzymes suitable for generating species-specific combinations of PCR-RFLP profiles of marker sequence.

Sobre autores

R. Vafin

All-Russian Scientific Research Institute of Brewing, Beverage and Wine

Email: agira_@ro.ru
7, Rossolimo Str., 119021, Moscow

I. Mikhailova

All-Russian Scientific Research Institute of Brewing, Beverage and Wine

Email: agira_@ro.ru
7, Rossolimo Str., 119021, Moscow

I. Ageykina

All-Russian Scientific Research Institute of Brewing, Beverage and Wine

Email: agira_@ro.ru
7, Rossolimo Str., 119021, Moscow

Bibliografia

  1. Ding, Y., Huang, H., Cui, H., Wang, X., Zhao, Y. (2023). A non-destructive method for identification of tea plant cultivars based on deep learning. Forests, 14(4), Article 728. https://doi.org/10.3390/f14040728
  2. De Castro, O., Comparone, M., Di Maio, A., Del Guacchio, E., Menale, B., Troisi, J. et al. (2017). What is in your cup of tea? DNA verity test to characterize black and green commercial teas. PLoS ONE, 12(5), Article e017826. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0178262
  3. Fang, W., Meinhardt, L. W., Tan, H., Zhou, L., Mischke, S., Wang, X. et al. (2016). Identification of the varietal origin of processed loose-leaf tea based on analysis of a single leaf by SNP nanofluidic array. The Crop Journal, 4(4), 304-312. https://doi.org/10.1016/j.cj.2016.02.001
  4. Mphangwe, N. I. K., Vorster, J., Steyn, J. M., Nyirenda, H. E., Taylor, N. J., Apostolides, Z. (2013). Screening of tea (Camellia sinensis) for trait-associated molecular markers. Applied Biochemistry and Biotechnology, 171(2), 437-449. https://doi.org/10.1007/s12010-013-0370-4
  5. Hu, C. Y., Tsai, H. T., Chiu, C. F., Su, T. C., Le, N. H. K., Yeh, S. D. (2023). SSR-based molecular diagnosis for Taiwan tea cultivars and its application in identifying cultivar composition of the processed tea. Journal of Food and Drug Analysis, 31(3), 446-457. https://doi.org/10.38212/2224-6614.3465
  6. Li, J.-W., Li, H., Liu, Z.-W., Wang, Y.-X., Chen, Y., Yang, N. et al. (2023). Molecular markers in tea plant (Camellia sinensis): Applications to evolution, genetic identification, and molecular breeding. Plant Physiology and Biochemistry, 198, Article 107704. https://doi.org/10.1016/j.plaphy.2023.107704
  7. Li, L., Li, X., Liu, F., Zhao, J., Zhang, Y., Zheng, W. et al. (2023). Preliminary investigation of essentially derived variety of tea tree and development of SNP markers. Plants, 12(8), Article 1643. https://doi.org/10.3390/plants12081643
  8. Wang, L., Xun, H., Aktar, S., Zhang, R., Wu, L., Ni, D. et al. (2023). Development of SNP markers for original analysis and germplasm identification in Camellia sinensis. Plants, 12(1), Article 162. https://doi.org/10.3390/plants12010162
  9. Wei, K., Wang, X., Hao, X., Qian, Y., Li, X., Xu, L. et al. (2022). Development of a genome-wide 200K SNP array and its application for high-density genetic mapping and origin analysis of Camellia sinensis. Plant Biotechnology Journal, 20(3), 414-416. https://doi.org/10.1111/pbi.13761
  10. Fan, K., Zhang, J., Wang, M., Qian, W., Sun, L., Shen, J. et al. (2022). Development and application of SNP-KASP markers based on genes related to nitrogen uptake, assimilation and allocation in tea plant (Camellia sinensis L.). Agronomy, 12(10), Article 2534. https://doi.org/10.3390/agronomy12102534
  11. Khiavi, J. S., Falakro, K., Chaeikar, S. S. (2021). PCR-RFLP analyses of chloroplast DNA in some cultivated tea (Camellia sp.) genotypes. Journal of Horticulture and Postharvest Research, 4(1), 25-36. https://doi.org/10.22077/jhpr.2020.3116.1121
  12. Вафин, Р. Р., Михайлова, И. Ю., Агейкина, И. И., Харламова, Л. Н. (2024). Прогнозная модель сортовой идентификации чая ПЦР-ПДРФ-анализом SNP-маркеров Camellia sinensis. Пищевая промышленность, 1, 74-77. https://doi.org/10.52653/PPI.2024.1.1.014
  13. Ульянова, Е. В., Михайлова, И. Ю. (2024). Современные технологии в производстве напитков на основе чая. Пиво и напитки, 1, 23-27. https://doi.org/10.52653/PIN.2024.01.09
  14. Faller, A. C., Ragupathy, S., Shanmughanandhan, D., Zhang, Y., Lu, Z., Chang, P. et al. (2019). DNA quality and quantity analysis of Camellia sinensis through processing from fresh leaves to a green tea extract. Journal of AOAC International, 102(6), 1798-1807. https://doi.org/10.5740/jaoacint.18-0318
  15. Wu, Z., Li, X., Xu, X., Xing, A., Xu, Y., Yang, X. et al. (2023). Quality components identification and formation analysis of tea (Camellia sinensis L.) flower beverages from three cultivars. LWT, 181, Article 114739. https://doi.org/10.1016/j.lwt.2023.114739
  16. Ujihara, T. Hayashi, N. Tanaka, J. (2012). Identification of Material Cultivar of Green Tea Infusions by Simple Sequence Repeat Markers. Food Science and Technology Research, 18(2), 209-217. https://doi.org/10.3136/fstr.18.209
  17. Al-Janabi, S. M., McClelland, M., Petersen, C., Sobra, l B. W. S. (1994). Phylogenetic analysis of organellar DNA sequences in the Andropogoneae: Saccharinae. Theoretical and Applied Genetics, 88(8), 933-944. https://doi.org/10.1007/BF00220799
  18. Hwang, H., Bae, S. C., Lee, S., Lee, Y.-H., Chang, A. (2013). A rapid and simple genotyping method for various plants by direct-PCR. Plant Breeding and Biotechnology, 1(3), 290-297. https://doi.org/10.9787/PBB.2013.1.3.290
  19. Вафин, Р. Р., Михайлова, И. Ю., Агейкина, И. И., Харламова, Л. Н. (2023). Моделирование ДНК-технологии видовой идентификации сырьевого состава напитков на растительной основе. Пищевая промышленность, 8, 107-111. https://doi.org/10.52653/PPI.2023.8.8.020
  20. Вафин, Р. Р., Михайлова, И. Ю., Агейкина, И. И., Свиридов, Д. А., Ганин, М. Ю. (2023). Моделирование ДНК-технологии определения ботанического происхождения меда. Пищевая промышленность, 11, 72-75. https://doi.org/10.52653/PPI.2023.11.11.015
  21. National Institutes of Health (NIH). National Library of Medicine (NLM). National Center for Biotechnology Information (NCBI). (2022). tRNA-Val [Camellia sinensis]. Gene ID: 14412475, updated on 02-Apr-2022. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/14412475. Accessed April 21, 2024.
  22. National Institutes of Health (NIH). National Library of Medicine (NLM). National Center for Biotechnology Information (NCBI). (2022). 16S ribosomal RNA [Camellia sinensis]. Gene ID: 14412476, updated on 02-Apr-2022. Retrieved from https://www.ncbi.nlm.nih.gov/gene/14412476. Accessed April 21, 2024.
  23. Шеховцов, С. В., Шеховцова, И. Н., Пельтек, С. Е. (2019). ДНК-штрихкодирование: методы и подходы. Успехи современной биологии, 139(3), 211-220. https://doi.org/10.1134/S0042132419030074

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML

Declaração de direitos autorais © Vafin R.R., Mikhailova I.Y., Ageykina I.I., 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».