基于HPLC多元指纹图谱的龙井茶产地判别研究
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浙江省“三农六方”科技协作计划项目(CTZBF150922AWZ-SNY1-14);; 国家茶叶产业技术体系(CARS-19)


Studies on Geographical Discrimination of Longjing Teas Based on Multiple HPLC Fingerprints
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    摘要:

    针对西湖、钱塘、越州三大产区的104个龙井茶样本进行HPLC多元指纹图谱的构建,结合化学计量学判定方法对样本进行产地判定、预测研究。基于HPLC-DAD检测指纹图谱构建结果显示:龙井茶三大产区样本HPLC指纹图谱中共含有28个特征色谱峰,标示16个已知化合物和12个未知化合物。基于多元指纹图谱结合判别因子分析法(DFA)、多层感知器法(MLP)、支持向量机法(SVM)对龙井茶样本的产区判别及预测研究显示:3种判别方法的龙井茶产区预测准确率均在90%以上,其中SVM预测准确率最高,达98.08%。本研究利用不同判别技术多角度验证表明HPLC多元指纹图谱结合化学计量学判定方法能够较好地判定龙井茶样本的产区,该技术有望为茶叶产地溯源及茶叶品质控制提供技术支撑。

    Abstract:

    The geographical discriminations of 104 Longjing tea samples collected from three tea-producing areas (Xihulongjing tea-producing area, Qiantanglongjing tea-producing area and Yuezhoulongjing tea-producing area) were studied based on HPLC fingerprints combined with stoichiometric determination analysis. The characteristic chromatograms of Longjing teas were constructed by HPLC-DAD detection, which showed that the reference fingerprints were composed of 28 characteristic common peaks including 16 known components and 12 unknown components. The geographical-recognition accuracies of Longjing teas exceeded 90% by Discriminant Factor Analysis(DFA), Multilayer Perceptron (MLP) and Support Vector Machine (SVM), especially by SVM with the accuracy of 98.08%. In conclusion, this study indicated it was feasible for geographical discrimination by multiple HPLC fingerprints combining with chemometrics methods.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

范方媛;徐鹏程;李春霖;龚淑英;金晶;陆德彪;.基于HPLC多元指纹图谱的龙井茶产地判别研究[J].中国食品学报,2019,19(10):278-285

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  • 在线发布日期: 2019-11-21
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