【摘 要】
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我国茶叶一般以制茶工艺为基础结合品质特征将茶叶分为绿茶、红茶、黄茶、白茶、乌龙茶和黑茶。对于六大茶类的鉴别一般以传统的感官审评方式为主,但是随着加工工艺的不断改进,茶叶品质参差不齐,且感官评定易受多种因素影响,很难实现对不同茶类的准确区分;茶叶化学判别方法能够辅助感官审评鉴定不同茶类,但其检测需要花费大量时间且判别准确率不高。近年来,基于LC-MS技术的大数据分析和化学分类广泛应用于植物的鉴别以及
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我国茶叶一般以制茶工艺为基础结合品质特征将茶叶分为绿茶、红茶、黄茶、白茶、乌龙茶和黑茶。对于六大茶类的鉴别一般以传统的感官审评方式为主,但是随着加工工艺的不断改进,茶叶品质参差不齐,且感官评定易受多种因素影响,很难实现对不同茶类的准确区分;茶叶化学判别方法能够辅助感官审评鉴定不同茶类,但其检测需要花费大量时间且判别准确率不高。近年来,基于LC-MS技术的大数据分析和化学分类广泛应用于植物的鉴别以及产地溯源。本文旨在通过采用液相色谱质谱联用技术对不同茶类进行化学轮廓分析,结合不同算法筛选特征化学变量并建立对不同茶类进行判别的模型,从而为茶叶鉴别提供快速、可靠的检测方法。本研究收集了来自不同地区的六大茶类（黑茶、红茶、白茶、绿茶、黄茶和乌龙茶）共126个样本,通过采用LC-Orbitrap-MS对其进行相对定量分析,选择不同算法筛选得到20个特征化学变量并进行了结构的初步定性,建立了对不同茶类的判别模型,主要研究内容和结果如下:本研究首先将从LC-Orbitrap-MS采集到的数据进行预处理,再使用正交偏最小二乘法判别分析（OPLS-DA）方法结合逐步判别法筛选得到16个特征化学变量,在此基础上,为了提高黄茶与绿茶的判别率,使用变化倍数方法筛选得到4个变量,最后将这20个特征化学变量用于不同茶类的判别。根据20个特征化学变量的一级和二级质谱信息,搜索在线数据库,比对相应的碎片离子,同时结合文献初步筛选鉴定出的10个物质为L-Proline、γ-Glutamyl tyramine、Adenosine、N-（1-Deoxy-1-fructosyl）-valine、Epigallocatechin、PC（18:3（9Z,12Z,15Z）/0:0）、Corchorosol A、Procyanidin B2、Theaflavin 3,3’-digallate和Eriodictyol。本研究将筛选得到的20个特征化学变量构建了三种不同的判别模型（Fisher线性判别模型、支持向量机模型和随机森林模型）,其中随机森林模型在对训练集样品预测上和测试集样品的判别方面,相对其它两种模型准确率都最高,能够实现对不同茶类样本的100%识别,体现出较强的预测能力和抗干扰能力。综上所述,本研究筛选得到的20个特征化学变量用于建立的不同茶类判别的随机森林模型,提高了茶叶判别的准确率,为茶叶的分类与鉴别进行了有益地探索并建立了一定的基础。
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