рус eng
«ИЗВЕСТИЯ ИРКУТСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА». СЕРИЯ «БИОЛОГИЯ. ЭКОЛОГИЯ»
«IZVESTIYA IRKUTSKOGO GOSUDARSTVENNOGO UNIVERSITETA». SERIYA «BIOLOGIYA. ECOLOGIYA»
«THE BULLETIN OF IRKUTSK STATE UNIVERSITY». SERIES «BIOLOGY. ECOLOGY»
ISSN 2073-3372 (Print)

Список выпусков > Серия «Биология. Экология». 2025. Том 54

Спектральные маркеры гидротермической переработки древесных отходов хвойных пород как инструмент экологически безопасных технологий

Автор(ы)

А. В. Новиков, Д. А. Ярыгин, В. Л. Михайленко, А. А. Приставка, Г. В. Юринова, В. П. Саловарова

Иркутский государственный университет, г. Иркутск, Россия

Аннотация
Исследована возможность использования УФ-видимой спектроскопии в сочетании с анализом главных компонент (PCA) для идентификации спектральных маркеров технологического контроля гидротермической переработки древесных отходов хвойных пород. С применением метода PCA в сочетании с девятью способами математической предобработки спектральных данных изучено влияние температурных режимов (20, 80 и 121 °С) и природы экстрагента на разделение образцов в пространстве главных компонент. Наилучший результат, обеспечивающий наиболее чёткую кластеризацию, показала нормировка по максимуму поглощения (Max Scaling), при этом первые две компоненты (PC1, PC2) описывают 79,40 % общей дисперсии. Установлено, что PC2 коррелирует с природой экстрагента и отражает селективность жидкостно-жидкостного фракционирования, тогда как PC1 демонстрирует систематическую температурную зависимость, связанную с изменением состава экстрактивных веществ. Анализ нагрузок дал возможность связать положительные значения PC1 с вкладом соединений, характерных для лигнанов (область 227–230 нм), отрицательные – со стильбенами и флавоноидами, а плато в нагрузках PC2 – с гидрофильной матрицей экстракта. Полученные результаты подтверждают принципиальную возможность использования УФспектрального профилирования как основы для разработки экспресс-методов технологического мониторинга переработки лигноцеллюлозного сырья. Впервые показана возможность использования положения образца в пространстве PC1–PC2 в качестве операционного индикатора эффективности гидротермической обработки и жидкостно-жидкостного фракционирования.
Об авторах

Новиков Артём Владимирович, аспирант Иркутский государственный университет Россия, 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, 1 e-mail: artem.ru88@mail.ru 

Ярыгин Дмитрий Андреевич, магистрант Иркутский государственный университет Россия, 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, 1 e-mail: mr.dmitry.yarygin@gmail.com 

Михайленко Валентина Львовна, кандидат химических наук, доцент Иркутский государственный университет Россия, 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, 1 e-mail: mival63@gmail.com 

Приставка Алексей Александрович, кандидат биологических наук, доцент 

Юринова Галина Валерьевна, кандидат биологических наук, доцент Иркутский государственный университет Россия, 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, 1 

Саловарова Валентина Петровна, доктор биологических наук, профессор заведующий кафедрой Иркутский государственный университет 664003, г. Иркутск, ул. К. Маркса, 1 e-mail: vsalovarova@gmail.com 

Ссылка для цитирования
Спектральные маркеры гидротермической переработки древесных отходов хвойных пород как инструмент экологически безопасных технологий / А. В. Новиков, Д. А. Ярыгин, В. Л. Михайленко, А. А. Приставка, Г. В. Юринова, В. П. Саловарова // Известия Иркутского государственного университета. Серия Биология. Экология. 2025. Т. 54. С. 3–22. https://doi.org/10.26516/2073-3372.2025.54.3 543.422:543.06:66.095.2
Ключевые слова
УФ-видимая спектроскопия, анализ главных компонент, древесные отходы, хемометрика, гидротермическая обработка, биорефайнинг.
УДК
543.422:543.06:66.095.2
DOI
https://doi.org/10.26516/2073-3372.2025.54.3
Литература
  1. Определение количественного содержания экстрактивных веществ из древесины, корней и коры деревьев хвойных видов сибири: лиственницы (Larix sibirica L.), сосны (Pinus sylvestris L.), пихты (Abies sibirica L.), ели (Picea obovata L.) и кедра (Pinus sibirica DU TOUR.) / Л. А. Остроухова, Т. Е. Федорова, Н. А. Онучина, А. А. Левчук, В. А. Бабкин // Химия растительного сырья. 2018. № 4. С. 185–195. https://doi.org/10.14258/jcprm.2018044245
  2. Abraham M. H., Acree W. E. On the solubility of quercetin // J. Mol. Liq. 2014. Vol. 197. P. 157–159. https://doi.org/10.1016/j.molliq.2014.05.006
  3. Afseth N. K., Kohler A. Extended multiplicative signal correction in vibrational spectroscopy, a tutorial // Chemometr. Intell. Lab. Syst. 2012. Vol. 117, P. 92–99. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2012.03.004
  4. Andersen O. M., Markham K. R. Flavonoids: chemistry, biochemistry and applications. Boca Raton, CRC Press, 2005. 1256 p. https://doi.org/10.1201/9781420039443
  5. Ayres D. C., Loike J. D. Lignans: chemical, biological and clinical properties. Cambridge Univ. Press, 1990.
  6. Barnes R. J., Dhanoa M. S., Lister S. J. Standard normal variate transformation and detrending of near-infrared diffuse reflectance spectra // Appl. Spectroscop. 1989. Vol. 43, N 5, P. 772–777. https://doi.org/10.1366/0003702894202201
  7. Beattie J. R., Esmonde-White F. W. L. Exploration of principal component analysis: deriving principal component analysis visually using spectra // Appl. Spectroscop. 2021. Vol. 75, Is. 4. P. 361–375. https://doi.org/10.1177/0003702820987847
  8. Budavari S. The Merck index – an encyclopedia of chemicals, drugs, and biologicals. Whitehouse Station, N. J. : Merck and Co., Inc., 1996. 1505 p.
  9. Chuen L. L., Liong C.-Y., Jemain A. A. Effects of data pre-processing methods on classification of ATR-FTIR spectra of pen inks using partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA) // Chemometr. Intell. Lab. Syst. 2018. Vol. 182. P. 90–100. https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2018.09.001
  10. Coimmobilization of naringinases on silk fibroin nanoparticles and its application in food packaging / M.-H. Wu, L. Zhu, Z.-Z. Zhou, Y.-Q. Zhang // J. Nanoparticl. 2013. Vol. 2013. 901401. P. 1–5. https://doi.org/10.1155/2013/901401
  11. Development and validation of UV spectrophotometric method for the estimation of kaempferol in kaempferol: hydrogenated soy phosphatidylcholine (HSPC) complex / D. R.Telange, A. T. Patil, A. A. Tatode, B. S. Bhoyar // Pharmaceutical Methods. 2014. Vol. 5, N 1. P. 34-38. https://doi.org/10.5530/phm.2014.1.6
  12. de Jong E., Jungmeier G. Biorefinery concepts in comparison to petrochemical refineries // Industrial Biorefineries & White Biotechnology. Amsterdam : Elsevier, 2015. P. 3–33. https://doi.org/10.1016/B978-0-444-63453-5.00001-X
  13. dos Santos Grasel F., Ferrão M. F., Wolf C. R. Ultraviolet spectroscopy and chemometrics for the identification of vegetable tannins // Ind. Crop. Prod. 2016. Vol. 91. P. 279–285. https://doi.org/10.1016/j.indcrop.2016.07.022
  14. Effect of ethanol/water solvents on phenolic profiles and antioxidant properties of Beijing propolis extracts / C. Sun, Z. Wu, Z. Wang, H. Zhang // Evid. Based Complement. Alternat. Med. 2015. P. 1–9. https://doi.org/10.1155/2015/595393
  15. Enzymatic polymerization of dihydroquercetin (taxifolin) in betaine‐based deep eutectic solvent and product characterization / M. Khlupova, I. Vasil’eva, G. Shumakovich, E. Zaitseva, V. Chertkov, A. Shestakova, O. Morozova, A. Yaropolov // Catalysts. 2021. Vol. 11. Art. 639. https://doi.org/10.3390/catal11050639
  16. Flavonoid 6-hydroxylase from soybean (Glycine max L.), a novel plant P-450 monooxygenase / A. O. Latunde-Dada, F. Cabello-Hurtado, N. Czittrich, L. Didierjean, C. Schopfer, N. Hertkorn, D. Werck-Reichhart, J. Ebel // J. Biol. Chem. 2001. Vol. 276, Is. 3. P. 1688–1695. https://doi.org/10.1074/jbc.M006277200
  17. FTIR-based microplastic classification: a comprehensive study on normalization and ML techniques / O. Villegas-Camacho, I. Francisco-Valencia, R. Alejo-Eleuterio, E. E. Granda-Gutiérrez, S. Martínez-Gallegos, D. Villanueva-Vásquez // Recycling. 2025. Vol. 10, N 2. Art. 46. https://doi.org/10.3390/recycling10020046
  18. Gabriela C., Simion G. Analysis of medicinal plants by HPLC: recent approaches // J. Liq. Chromatogr. Relat. Technol. 2002. Vol. 25, Is. 13–15. P. 2225–2292. https://doi.org/10.1081/JLC120014003
  19. Haldar D., Purkait M. K. A review on the environment-friendly emerging techniques for pretreatment of lignocellulosic biomass: Mechanistic insight and advancements // Chemosphere. 2021. Vol. 264. Art. 128523. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2020.128523
  20. Hansch C., Leo A., Hoekman D. Exploring QSAR: hydrophobic, electronic, and steric constants. Washington : Amer. Chem. Soc., 1995. 348 p.
  21. Holiday E. R., Jope E. M. The ultraviolet spectral absorption of chrysene, its monomethoxy-derivatives and 1:2 dimethoxychrysene. Spectrochim. Acta. 1950. Vol. 4, Is. 2. P. 157–164. https://doi.org/10.1016/s0371-1951(50)80008-5
  22. Hosseinian F. F. H. Antioxidant properties of flaxseed lignans using in vitro model systems. Ph. D. Thesis. Univ. Saskatchewan. Saskatoon, 2006. 234 p.
  23. Identification and quantitative determination of pinoresinol in Taxus ×media Rehder needles, cell suspension and shoot cultures / P. Mistrzak, H. Celejewska-Marciniak, W. J. Szypuła, O. Olszowska, A. K. Kiss // Acta Soc. Bot. Pol. 2015. Vol. 84, N 1. P. 125–132. https://doi.org/10.5586/asbp.2014.038
  24. Inhibitor formation and detoxification during lignocellulose biorefinery: A review / H. Guo, Y. Zhao, J.-S. Chang, D.-J. Lee // Bioresour. Technol. 2022. Vol. 361. Art. 127666. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.127666
  25. Insight into the solvent, temperature and time effects on the hydrogenolysis of hydrolyzed lignin / R. Shu, Q. Zhang, L. Ma, Y. Xu, P. Chen, C. Wang, T. Wang // Bioresour. Technol. 2016. Vol. 221. P. 568–575. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2016.09.043
  26. Isaksson T., Næs T. The effect of multiplicative scatter correction (MSC) and linearity improvement in NIR spectroscopy // Appl. Spectroscop. 1988. Vol. 42, N 7, P. 1273–1284. https://doi.org/10.1366/0003702884429869
  27. Jin J., Zheng Y., Brash A.R. Demonstration of HNE-related aldehyde formation via lipoxygenase-catalyzed synthesis of a bis-allylic dihydroperoxide intermediate // Chem. Res. Toxicol. 2013. Vol. 26, N 6. P. 896–903. https://doi.org/10.1021/tx4000396
  28. Lignan compounds from Picea obovata / L. D. Modonova,V. K. Voronov,V. G. Leont'eva, N. A. Tyukavkina // Chem. Nat. Compd. 1972. Vol. 8. P. 170–174. https://doi.org/10.1007/BF00565293
  29. Lignans of Rosa multiflora roots / H. Yeo; Y.-W.Chin; S.-Y. Park, J. Kim // Arch. Pharm. Res. 2004. Vol. 27. P. 287–290. https://doi.org/10.1007/bf02980061
  30. Lignans of sesame (Sesamum indicum L.): A comprehensive review / M. Andargie, M. Vinas, A. Rathgeb, E. Möller, P. Karlovsky // Molecules. 2021. Vol. 26, N 4. Art. 883. https://doi.org/10.3390/molecules26040883
  31. Lutoshkin M. A., Kuznetsov B. N., Levdansky V. A. Spectrophotometric and quantum-chemical study of acid-base and complexing properties of (±)-taxifolin in aqueous solution // Heterocycl. Commun. 2017. Vol. 23, N 5. P. 395–400. https://doi.org/10.1515/hc-2017-0075
  32. Mabry T. J., Markham K. R., Thomas M. B. The systematic identification of flavonoids. Berlin–Heidelberg : New York : Springer-Verlag, 1970. 354 p. https://doi.org/10.1007/978-3-642-88458-0
  33. Markham K. R., Mabry T. J. Ultraviolet-visible and proton magnetic resonance spectroscopy of flavonoids // The Flavonoids / eds.: J. B. Harborne, T. J. Mabry, H. Mabry. Academic Press, 1975. Р. 45–77.
  34. Machine learning for biochemical engineering: A review / M. Mowbray, T. Savage, C. Wu, Z. Song, B. A. Cho, E. A. Del Rio-Chanona, D. Zhang // Biochem. Engineer. J. 2021. Vol. 172. Art. 108054. https://doi.org/10.1016/j.bej.2021.108054
  35. New O-acyl derivatives of lariciresinol / V. G. Leont'eva, L. D. Modonova, V. K. Voronov, N. A. Tyukavkina // Chem. Nat. Compd. 1976. Vol. 12. P. 147–150. https://doi.org/10.1007/BF00566332
  36. Nishibe S., Hisada S., Inagak I. The ether-soluble lignans of Trachelospermum asiaticum var. intermedium. 1971 , Vol. 10, Is. 9. P. 2231–2232. https://doi.org/10.1016/S0031-9422(00)97230-3
  37. Online monitoring of P(3HB) produced from used cooking oil with near-infrared spectroscopy / M. V. Cruz, M. C. Sarraguça, F. Freitas, J. A. Lopes, M. A. M. Reis // J. Biotechnol. 2015. Vol. 194. P. 1–9. https://doi.org/10.1016/j.jbiotec.2014.11.022
  38. Petridis L., Smith J.C. Molecular-level driving forces in lignocellulosic biomass deconstruction for bioenergy // Nat. Rev. Chem. 2018. Vol. 2, N 11. P. 382–389. https://doi.org/10.1038/s41570-018-0050-6
  39. Phenolic compounds and carotenoids from four fruits native from the Brazilian atlantic forest / N. Azevedo da Silva, E. Rodrigues, A. Z. Mercadante, V. V. de Rosso // J. Agric. Food Chem. 2014. Vol. 62, Is. 22, P. 5072–5084. https://doi.org/10.1021/jf501211p
  40. Pilkington L. I. Lignans: A Chemometric Analysis // Molecules. 2018. Vol. 23, N 7. Art. 1666. https://doi.org/10.3390/molecules23071666
  41. Rahman A.-U., Choudhary M. I., Wahab A.-T. Logical approach for solving structural problems // Solving Problems with NMR Spectroscopy. London : Academic Press, 2016. P. 431–494. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-411589-7.00010-3
  42. Review on machine learning-based bioprocess optimization, monitoring, and control systems / P. P. Mondal, A. Galodha, V. K. Verma, V. Singh, P. L. Show, M. K. Awasthi, B. Lall, S. Anees, K. Pollmann, R. Jain // Biores. Technol. 2023. Vol. 370. Art. 128523. https://doi.org/10.1016/j.biortech.2022.128523
  43. Study of flavonoids present in Pomelo (Citrus maxima) by DSC, UV-VIS, IR, 1H and 13C NMR and MS / L. M. Cordenonsi, R. M. Sponchiado, S. C. Campanharo, C. V. Garcia, R. P. Raffin, E. E. S. Schapoval // Drug Anal. Res. 2017. Vol. 1. P. 31–37. https://doi.org/10.22456/2527-2616.74097
  44. Sequential extraction and characterization of lignin-derived compounds from thermochemically processed biorefinery lignins / L. A. Dodge, R. M. Kalinoski, L. Das, J. Bursavich, P. Muley, D. Boldor, J. Shi // Energy & Fuels. 2019. Vol. 33, N 5. P. 4322–4330. https://doi.org/10.1021/acs.energyfuels.9b00376
  45. Strategies to improve the solubility and stability of stilbene antioxidants: A comparative study between cyclodextrins and bile acids / F. Silva, A. Figueiras, E. Gallardo, C. Nerín, F. C. Domingues // Food Chem. 2014. Vol. 145. P. 115–125. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2013.08.034
  46. Systematic review of machine-learning techniques to support development of lignocellulose biorefineries / A. Jurinjak Tušek, A. Petrus, A. Weichselbraun, R. Mundani, S. Müller, I. Barkow, A. Bucić-Kojić, M. Planinić, M. Tišma // Chem. Biochem. Engineer. Quart. 2024. Vol. 38, N 3. P. 241–263. https://doi.org/10.15255/CABEQ.2023.2273
  47. The chain length of lignan macromolecule from flaxseed hulls is determined by the incorporation of coumaric acid glucosides and ferulic acid glucosides / K. Struijs, J.-P. Vincken, T. G. Doeswijk, A. G. J. Voragen, H. Gruppen // Phytochem. 2009. Vol. 70, Is. 2. P. 262–269. https://doi.org/10.1016/j.phytochem.2008.12.015
  48. Two step fractionation of oil palm empty fruit bunches integrating hydrothermal-organosolv pretreatment for enhanced lignin extraction and enzymatic hydrolysis efficiency / N. L. Sangadji, C. Wijaya, M. Muharja, E. Elaine, H. F. Sangian, R. Lau, A. Widjaja // Case Stud. Chem. Environ. Engin. 2025. Vol. 12. 101275. https://doi.org/10.1016/j.cscee.2025.101275
  49. UV-Vis spectroscopy and chemometrics for the monitoring of organosolv pretreatments / S. Beisl, M. Binder, K. Varmuza, A. Miltner, A. Friedl // ChemEngineer. 2018. Vol. 2, Is. 4. Art. 45. https://doi.org/10.3390/chemengineering2040045
  50. UV-visible diffuse reflectance spectroscopy used in analysis of lignocellulosic biomass material / H. Zhang, X. Wang, J. Wang, Q. Chen, H. Huang, L. Huang, S. Cao, X. Ma // Wood Sci. Technol. 2020. Vol. 54. P. 837–846. https://doi.org/10.1007/s00226-020-01199-w
  51. Visible/near infrared spectroscopy and machine learning for predicting polyhydroxybutyrate production cultured on alkaline pretreated liquor from corn stover / M. Li, N. K. Wijewardane, Y. Ge, Z. Xu, M. R. Wilkins // Bioresour. Technol. Rep. 2020. Vol. 9. Art. 100386. https://doi.org/10.1016/j.biteb.2020.100386
  52. Wold S., Esbensen K., Geladi P. Principal component analysis. Chemometr. Intell. Lab. Syst. 1987. Vol. 2, Is. 1–3. P. 37–52. https://doi.org/10.1016/0169-7439(87)80084-9
  53. Weast R. C. Handbook of chemistry and physics. 52nd ed. Cleveland : The Chemical Rubber, 1972. 2313 p.
  54. Weast R. C. Handbook of Chemistry and Physics. 60th ed. Boca Raton : CRC Press, 1979. 2450 p.
  55. Zhang W., Xu S. Purification of secoisolariciresinol diglucoside with column chromatography on a sephadex LH-20 // J. Chromatogr. Sci. 2007. Vol. 45, Is. 4. P. 177–182. https://doi.org/10.1093/chromsci/45.4.177
  56. Zimmermann B., Kohler A. Optimizing Savitzky–Golay parameters for improving spectral resolution and quantification in infrared spectroscopy // Appl. Spectroscop. 2013. Vol. 67, Is. 8. P. 892–902. https://doi.org/10.1366/12-06723

Полная версия (русская)