一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法技术

一种以S‑芳樟醇及R/S‑二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，属于茶叶判别技术领域。本发明专利技术以白毫银针、白牡丹和寿眉为白茶样品，建立S‑芳樟醇、R‑二氢猕猴桃内酯和S‑二氢猕猴桃内酯含量与储藏年份的线性回归方程，计算误差参考值，通过将S‑芳樟醇、R‑二氢猕猴桃内酯和S‑二氢猕猴桃内酯的测定含量代入上述线性回归方程，结合误差参考值，得到白茶样品年份预测值。白毫银针、白牡丹和寿眉茶的实际年份正判率较高，三个线性回归模型均可靠。

【技术实现步骤摘要】
一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法
本专利技术属于茶叶判别
，具体涉及一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法。
技术介绍
白茶属于中国传统六大茶类之一，根据鲜叶采摘嫩度的区别，白茶主要可以分为白毫银针（单芽）、白牡丹（一芽一叶或二叶）及寿眉（一芽三叶以上或仅叶片）等不同花色品种，它们的风味品质各俱特色，受到了不同消费群体的喜爱与关注。白茶耐存放，与黑茶具有类似的储藏价值，存放一定年限的白茶不仅别有韵味，且保健功效也更加突出。陈年白茶素有“一年茶，三年药，七年宝”的赞誉，因此在市场上具有较高的收藏价值，其价格往往是新白茶的数十倍甚至百倍之多，受到了茶叶爱好者的热情追捧。目前白茶的年份判别尚未有相关的执行标准，感官审评手段成为最主流的判定手段。感官审评技术对审评人员的要求较高，需要审评人员具有足够的审评经验以及敏锐的感官判定能力，无法批量操作；另一方面，新陈白茶虽然在风味品质上具有一定的区分度，但差异程度无法量化，难以通过感官审评手段精确判别其储藏年份；此外，审评结果也深受外界客观因素（如温度、湿度、光线、心理作用等）影响，因此感官审评技术在白茶年份判别上具有较大的局限性。这一局限性给部分不法商贩带来了商机，在利益驱使下，他们以次充好，对新白茶进行特殊处理，或者用低年份的白茶冒充陈年白茶，从而谋取巨额利益，严重扰乱市场秩序，制约了白茶产业的健康发展。由此可见，目前亟需一种可靠、客观、便捷的技术手段来实现不同花色白茶年份的精准判别。<br>
技术实现思路
针对上述现有技术中存在的问题，本专利技术的目的在于设计提供一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法。本专利技术采用手性GC-MS技术，测定白茶叶中S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯及S-二氢猕猴桃内酯的含量，将相应数值代入已建立的线性回归方程中，结合误差参考值，即可获得该白茶储藏年份的预测值。为了实现上述目的，本专利技术采用以下技术方案：一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于以白毫银针、白牡丹和寿眉为白茶样品，建立S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯含量与储藏年份的线性回归方程，计算误差参考值，通过将S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯的测定含量代入上述线性回归方程，结合误差参考值，得到白茶样品年份预测值。所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述线性回归方程为：Y白毫银针=8.867-0.011X1+0.004（X2+X3），Y白牡丹=1.662-0.001X1+0.002（X2+X3），Y寿眉=2.052-0.002X1+0.001（X2+X3），Y为白茶年份，X1为S-芳樟醇含量，X2为R-二氢猕猴桃内酯含量，X3为S-二氢猕猴桃内酯含量。所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述参考误差值为：白毫银针-1.1~+1.2、白牡丹-0.9~1.0、寿眉-0.9~+0.9。所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于包括以下步骤：（1）称取研磨后的白茶粉，采用顶空固相微萃取方法，提取白茶中的S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯成分；（2）采用标准品加入与手性GC-MS方法，测定步骤（1）所述S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯的含量；（3）将步骤（2）得到的含量数据导入分析软件，建立线性回归模型，得到线性回归方程；（4）将步骤（2）得到的含量数据代入步骤（3）得到的线性回归方程，误差平均化，得到误差参考值；（5）将步骤（2）得到的含量数据代入步骤（3）得到的线性回归方程，结合步骤（4）得到的误差参考值，得到白茶样品的年份预测值。所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述步骤（1）中白茶包括白毫银针、白牡丹和寿眉。所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述步骤（1）中顶空固相微萃取方法为：称取1g研磨后的白茶粉和2gNaCl至顶空萃取瓶中均匀混合，加入4ml沸水冲泡，立刻旋盖混匀，将顶空瓶置于80ºC金属孵化器中平衡5min，插入装有已老化的萃取纤维的顶空进样手柄，80ºC恒温萃取60min，萃取完毕后，立即插入GC-MS进样口中，解析附5min，收集数据，每个样品平行重复3次。所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述步骤（2）手性GC-MS中手性气相色谱条件为：气相色谱柱CYCLOSIL-B，30m×0.25mm×0.25μm，进样口温度250ºC分流进样，分流比10:1，柱温箱升温程序为：初始柱温50ºC，保持2min，以6ºC/min升温至120ºC，保持2min，再以2ºC/min升温至190ºC，保持2min，以6ºC/min升温至220ºC，总分析时间57.667min，载气使用高纯氦气，流速1mL/min，恒定流量模式，质谱条件为：EI电离能量为-70eV，电子倍增器电压2300V，质谱传输线温度250ºC，离子源温度230ºC，四极杆温度150ºC，运行全扫描模式，扫描质量范围设定为30～400m/z，溶剂延迟3min。所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述步骤（2）中标准品加入法为外标曲线定量。S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯为标志物在白茶年份判别上的应用。本专利技术具有以下有益效果：（1）我们对大量不同储藏年份的白茶样本香气数据进行分析，发现S-芳樟醇的含量与白茶年份呈显著负相关，而R-二氢猕猴桃内酯、S-二氢猕猴桃内酯的含量与白茶年份呈显著正相关。并首次提出以S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯及S-二氢猕猴桃内酯为白茶年份标志物。（2）手性GC-MS可以分离出常规气相色谱中无法分离的手性挥发性化合物，可以实现对挥发性化合物中各对映异构体的精确定量。本专利技术采用的三个含量变量均为手性化合物，若使用常规GC-MS分析方法则只能定量混合对映异构体的含量，影响建模效果，但基于本专利技术技术建立白茶年份与标志性手性化合物的线性回归方程具有较高的精确性和可靠性。（3）本专利技术建立了白毫银针、白牡丹和寿眉三种不同花色白茶的年份判别模型，排除了茶叶本身属性干扰（主要是采摘嫩度差异），所建模型具有较强的针对性，判别效果更理想。（4）运用本专利技术方法判别白茶年份，仅需将S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯及S-二氢猕猴桃内酯3种化合物的含量值代入已建立的线性回归模型，结合误差参考值，即可预测出白茶的年份，操作简便客观，排除了人为因素干扰。（5）本专利技术顶空固相微萃取过程无需使用有机试剂，仅需要1g茶样和4ml纯净水即可完成，避免了茶样浪本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于以白毫银针、白牡丹和寿眉为白茶样品，建立S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯含量与储藏年份的线性回归方程，计算误差参考值，通过将S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯的测定含量代入上述线性回归方程，结合误差参考值，得到白茶样品年份预测值。/n

【技术特征摘要】
1.一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于以白毫银针、白牡丹和寿眉为白茶样品，建立S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯含量与储藏年份的线性回归方程，计算误差参考值，通过将S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯的测定含量代入上述线性回归方程，结合误差参考值，得到白茶样品年份预测值。


2.如权利要求1所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述线性回归方程为：Y白毫银针=8.867-0.011X1+0.004（X2+X3），Y白牡丹=1.662-0.001X1+0.002（X2+X3），Y寿眉=2.052-0.002X1+0.001（X2+X3），Y为白茶年份，X1为S-芳樟醇含量，X2为R-二氢猕猴桃内酯含量，X3为S-二氢猕猴桃内酯含量。


3.如权利要求1所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于所述参考误差值为：白毫银针-1.1~+1.2、白牡丹-0.9~1.0、寿眉-0.9~+0.9。


4.如权利要求1所述的一种以S-芳樟醇及R/S-二氢猕猴桃内酯为标志物的白茶年份判别方法，其特征在于包括以下步骤：
（1）称取研磨后的白茶粉，采用顶空固相微萃取方法，提取白茶中的S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯成分；
（2）采用标准品加入与手性GC-MS方法，测定步骤（1）所述S-芳樟醇、R-二氢猕猴桃内酯和S-二氢猕猴桃内酯的含量；
（3）将步骤（2）得到的含量数据导入分析软件，建立线性回归模型，得到线性回归方程；
（4）将步骤（2）得到的含量数据代入步骤（3）得到的线性回归方程，误差平均化，得到误差参考值；
（5）将步骤（2）得到的含量数据代入步骤（3）得到的线性回归方程，结合步骤（4）得到的误差参考值，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱荫，林智，严寒，吕海鹏，张悦，戴伟东，郭丽，施江，谭俊峰，彭群华，
申请(专利权)人：中国农业科学院茶叶研究所，
类型：发明
国别省市：浙江;33