基于气相色谱-质谱技术与多元统计分析对不同栗香特征绿茶判别分析

doi:10.7506/spkx1002-6630-20180120-276

食品科学 ›› 2019, Vol. 40 ›› Issue (4): 192-198.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20180120-276

基于气相色谱-质谱技术与多元统计分析对不同栗香特征绿茶判别分析

尹洪旭1,2，杨艳芹1，姚月凤1,2，张铭铭1,2，王家勤1,2，江用文1，袁海波1,*

（1.中国农业科学院茶叶研究所?浙江省茶叶加工工程重点实验室，浙江?杭州 310008；2.中国农业科学院研究生院，北京 100081）

出版日期:2019-02-25 发布日期:2019-03-05
基金资助:
国家自然科学基金面上项目（31471651）；浙江省自然科学基金项目（LQ18C160006）；中国农业科学院创新工程项目（CAAS-ASTIP-2014-TRICAAS）

Discrimination of Different Characteristics of Chestnut-like Green Tea Based on Gas Chromatography-Mass Spectrometry and Multivariate Statistical Data Analysis

YIN Hongxu1,2, YANG Yanqin1, YAO Yuefeng1,2, ZHANG Mingming1,2, WANG Jiaqin1,2, JIANG Yongwen1, YUAN Haibo1,*

(1. Key Laboratory of Tea Processing Engineer of Zhejiang Province, Tea Research Institute, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Hangzhou 310008, China; 2. Graduate School of Chinese Academy of Agriculture Sciences, Beijing 100081, China)

Online:2019-02-25 Published:2019-03-05

摘要/Abstract

摘要： 采用气相色谱-质谱联用技术结合多元统计分析主成分分析（principal component analysis，PCA）、偏最小二乘法-判别分析（partial least squares-discriminant analysis，PLS-DA）和系统聚类分析（hierarchical cluster analysis，HCA）对18?个不同栗香特征的绿茶开展研究。结果表明，PCA、PLS-DA和HCA均可直观地对3?种不同栗香特征的绿茶进行有效区分；PLS-DA中，18?个栗香茶样基于其香气特征实现良好分离，其中R2Y＝0.843、Q2＝0.694，说明该模型对3?种栗香特征绿茶具有良好的稳定性和较好的预测能力；HCA中，3种栗香绿茶在聚类距离12处被清晰地分成3?类，其中板栗香型和嫩栗香型距离更接近，聚类效果和感官辨识基本一致。此外，基于变量投影重要性大于1，筛选出了38?种区分不同栗香特征的重要挥发性组分。

关键词: 气相色谱-质谱, 主成分分析, 层次聚类分析, 偏最小二乘判别分析

Abstract: The volatile constitutions of 18 green tea samples with three different types of characteristic chestnut-like aroma were characterized based on gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS) combined with multivariate statistical data analysis including principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA) and partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA). The results showed that PCA, PLS-DA and HCA could achieve good differentiation of three chestnut flavored green teas. In the PLS-DA analysis, 18 chestnut-like green tea samples were well separated according to their aroma characteristics, and the well-explained variance (R2Y =0.843) and cross-validated predictive capability (Q2 = 0.694) indicated the model’s good feasibility. In the HCA analysis, three kinds of chestnut fragrant green tea could be clearly divided into three categories at a distance of 12, of which the chestnut-like and tender chestnut-like tea samples were closer, matching the results of sensory evaluation. In addition, 38 volatile components were identified based on variable importance in projection (VIP) score > 1, which were responsible for the discrimination of green teas with three different flavor characteristics.

Key words: gas chromatography-mass spectrometry (GC-MS), principal component analysis (PCA), hierarchical cluster analysis (HCA), partial least squares-discriminant analysis (PLS-DA)

中图分类号:

S571.1

尹洪旭，杨艳芹，姚月凤，张铭铭，王家勤，江用文，袁海波. 基于气相色谱-质谱技术与多元统计分析对不同栗香特征绿茶判别分析[J]. 食品科学, 2019, 40(4): 192-198.

YIN Hongxu, YANG Yanqin, YAO Yuefeng, ZHANG Mingming, WANG Jiaqin, JIANG Yongwen, YUAN Haibo. Discrimination of Different Characteristics of Chestnut-like Green Tea Based on Gas Chromatography-Mass Spectrometry and Multivariate Statistical Data Analysis[J]. FOOD SCIENCE, 2019, 40(4): 192-198.

[1]	刘玉兰，舒垚，孙国昊，马宇翔，姜元荣，陈宁. 花生品种对花生酱风味及综合品质的影响[J]. 食品科学, 2021, 42(9): 15-21.
[2]	刘盼盼，郑鹏程，龚自明，常泽睿，苏方俊，黄波，冯琳，高士伟，郑琳. 橘红茶香气特征及风味成分分析[J]. 食品科学, 2021, 42(8): 198-205.
[3]	单启梅，赵晓策，罗瑞明，尤丽琴. 滩羊肌肉在煮制过程中可挥发性化合物的变化[J]. 食品科学, 2021, 42(8): 165-171.
[4]	张舒，王长远，冯玉超，盛亚男，富天昕，张艺玮，姜颖俊，于淼，张丽媛. 气相色谱-质谱联用代谢组学技术分析不同产地稻米代谢物[J]. 食品科学, 2021, 42(8): 206-213.
[5]	陈丽花，任丽霞，李东娜，马霞. 甜酒曲中优质酵母菌的分离鉴定及其产香特性分析[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 142-149.
[6]	陈华磊，黄克兴，郑敏，杨朝霞. 基于非靶向风味组学分析3 种品牌啤酒的风味差异[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 223-228.
[7]	梁慧珍，许兰杰，余永亮，谭政委，杨红旗，董薇，李磊，李春明，刘新梅，张收良. 红花籽油中脂肪酸组成评价与分析[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 244-249.
[8]	张琴，周丹丹，彭菁，潘磊庆，屠康. 油桃采后结合态香气变化规律及其与可溶性糖的关联性[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 206-214.
[9]	彭潇，邹文静，邵清清，孙中贯，张立华，李贺贺，王雪山. 石榴酒发酵过程中真菌种群演替及风味物质代谢规律解析[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 157-163.
[10]	蔡玮琦，左雯雯，陆杨，黄胜良，李存玉，郑云枫，彭国平. 红糖、白砂糖、赤砂糖与黑糖的HPLC指纹图谱与化学模式识别[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 250-255.
[11]	程超，夏兰欣，杜芬妮，李伟，田成. 基于9 种风味物质的利川红SPME优化及PLS-DA风味识别[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 215-222.
[12]	郭丽，彭群华，赵锋，卢红渭，包兴伟，林智. 不同等级新九曲红梅茶的风味化学特征[J]. 食品科学, 2021, 42(4): 215-220.
[13]	周慧敏，张顺亮，郝艳芳，陈松，潘晓倩，吴倩蓉，李素，朱宁，乔晓玲，赵冰. HS-SPME-GC-MS-O结合电子鼻对坨坨猪肉主体风味评价分析[J]. 食品科学, 2021, 42(2): 218-226.
[14]	王鹤潼，潘泓杉，王朝，方东路，胡秋辉，马宁. 不同品种金针菇特征挥发性物质的差异分析[J]. 食品科学, 2021, 42(2): 193-199.
[15]	丁丹，王松磊，罗瑞明，王永瑞，柏霜，沈菲，柏鹤. 基于SPME-GC-MS分析不同烤制时间新疆烤羊腿表层及内层挥发性化合物[J]. 食品科学, 2021, 42(2): 227-234.

基于气相色谱-质谱技术与多元统计分析对不同栗香特征绿茶判别分析

Discrimination of Different Characteristics of Chestnut-like Green Tea Based on Gas Chromatography-Mass Spectrometry and Multivariate Statistical Data Analysis

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价