一种快速判定红茶等级的方法技术

技术编号:28832832 阅读:25 留言:0更新日期:2021-06-11 23:28
本发明专利技术涉及一种利用高效液相色谱检测实现红茶等级判定的方法,属于茶叶等级领域。具体步骤为:将已知不同等级的红茶粉末样品中加入95~100℃的沸水中提取,过0.20~0.25μm的滤膜,得到红茶样液;采用峰面积归一化法测得10种成分的含量;将红茶样液中所述十种成分含量的数据标准化处理,再进行无监督的主成分分析,之后进行有监督的偏最小二乘判别分析,在偏最小二乘判别分析的基础上进行层次聚类分析,最后建立基于高效液相色谱法的茶叶等级区分模型。本发明专利技术方法简单,准确高效,不受红茶品种的影响。

【技术实现步骤摘要】
一种快速判定红茶等级的方法
本专利技术属于红茶等级判定
,具体涉及一种基于高效液相色谱法的红茶等级划分方法。
技术介绍
茶叶是源于中国的全球四大饮料之一,饮茶不仅是生活中的休闲方式,更是良好的保健方式。茶叶中富含抗氧化功能的多酚类化合物,能够有效清除人体产生的有害自由基,延缓组织衰老,降低心血管疾病的发生。茶叶一般分为绿茶(非发酵),乌龙茶(半发酵),红茶(发酵)三种。儿茶素和茶黄素是红茶中的主要多酚,它们是评价红茶质量的指标多酚。儿茶素是茶叶中最丰富的多酚。红茶通常比绿茶具有更低的儿茶素水平,因为在制造过程中,儿茶素在发酵过程中被氧化和聚合。红茶因为是全发酵的,因此具有高含量的茶黄素。红茶中主要的非挥发性成分有多酚类物质和生物碱(咖啡碱和可可碱),其等级与这些多酚类物质以及生物碱的含量有着密不可分的关系。随着人们生活水平的逐渐提高,对于红茶品质的要求也越来越高。由于市场监管不利以及商家利益驱使,名优茶市场时常出现红茶以次充好,以假乱真的现象,严重损害消费者利益并对国内茶文化的发展产生不良影响。人工感官评审通常应用于对红茶质量等级进行评价,但是评审结果容易受到评审员生理状态,心理状态以及评审环境的影响,因此难以满足当下茶叶品质检测中对检测精度以及重复性的要求。为避免感官评审的主观性,各种基于茶叶内在成分差异的分析方法不断被提出。与传统的感官分析相比,化学分析技术能够提供更客观且精度较高的检测结果。前期研究发现,不同产区或产地茶叶等级差异主要取决于主要成分和矿物元素含量,但对于同一产区的不同等级茶叶,其主要成分含量相近,只有少数特征成分之间存在差异。因此,可通过选择特征成分以减少实际茶叶品质分析化学指标,降低检测成本和检测时间,并提高相应模型分析精度。高效液相色谱法可以分离和鉴定物质组分,它主要通过分离鉴定红茶中的非挥发性成分,进行定性和定量分析,从而实现对茶叶品质等级的鉴别,但是茶叶品质是由多个因素共同决定的,因此通过高效液相色谱对茶叶生物活性成分进行定量和综合比较,再用多变量分析软件找到不同等级红茶的主要差异物质并进行定性分析,为茶叶分级分类提供了一种新的策略,对于茶叶品质等级鉴别有更重大的意义。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种红茶等级的划分方法。本专利技术所述的方法具有简单、灵敏、高效等优点。为实现上述专利技术目的,本专利技术采用如下技术方案:1、高效液相色谱标准储备液配制:十个标准品分别是四种儿茶素:表没食子儿茶素(EGC)、表儿茶素(EC)、表没食子儿茶素没食子酸脂(ECG)、表儿茶素没食子酸脂(EGCG);四种茶黄素:茶黄素(TF1),茶黄素-3-没食子酸脂(TF2A),茶黄素-3-没食子酸脂(TF2B),茶黄素-双-没食子酸脂(TF3);可可碱和咖啡碱。精确称量十种标准品各10mg,迅速放于5mL离心管中加入蒸馏水稀释,得到浓度为2mg/mL标准品储备液,置于-40℃备用。2、标准溶液配制:分别配制可可碱和咖啡碱、表儿茶素(EC)、表没食子儿茶素没食子酸脂(ECG)为60,80,100,120(单位:mg/L),表没食子儿茶素(EGC)、表儿茶素没食子酸脂(EGCG)、茶黄素(TF1)、茶黄素-3-没食子酸脂(TF2A)、茶黄素-3-没食子酸脂(TF2B)和茶黄素-双-没食子酸脂(TF3)为120,180,200,240(单位:mg/L),再用0.22μm有机系微孔滤膜过滤,HPLC检测绘制标准曲线。3、样品制备:称取0.2g(精确到0.001g)均匀磨碎的红茶粉末样品于离心管中,加入80℃蒸馏水10mL,充分混匀,立即移入95-100℃的沸水中提取10分钟,隔3-5分钟搅拌一次,浸提后冷却至室温,离心。取上清液过0.20~025μm的滤膜,放于4℃冰箱中贮存备用。4、用高效液相色谱分离和鉴定茶叶组分,流动相为乙腈和超纯水,流速为0.6-1.0mL/min,,峰面积归一化法测得含量。5、数据导入多变量分析软件(例如SIMCA、SPSS、MetaboAnalyst、MassProfilerProfessional),将数据标准化后进行无监督的主成分分析,其是在没有进行预先分类的情况下,分类结果更加客观。再进行有监督的偏最小二乘判别分析,通过放大组与组之间的差异,同时缩小组内之间的差异来获得更精确的结果,并得到贡献率及预测能力等相关数据,累计预测能力值(Q2)和累计方差贡献率(R2Y)接近1.0说明建立了一个很好的模型。最后在偏最小二乘判别分析的基础上进行层次聚类分析,层次聚类分析是根据事物的性质来进行分类,性质相差大和小对应的距离就是远和近,可以很直接看出聚类分析给出了不同等级的不同种类的红茶再次分级图。偏最小二乘判别分析中的重要性因子(VIP)值可以量化每个变量对分类的贡献,VIP值>1,说明变量在不同类别红茶不同级别间的差异显著。最后建立了建立基于高效液相色谱法的茶叶等级区分模型。6、主成分分析法的算法步骤(1)原始指标数据的标准化设有n个样本,p项指标,可得数据矩阵X=(Xij)nxp,i=1,2,…,n表示n个样本,j=1,2,…,p。表示p个指标,xij表示第i个样本的第j项指标值。(2)用Z-score法对数据进行标准化变换:Zij=(xij-xj)/Sj(3)求指标数据的相关矩阵:R=(rjk)pXp,j=1,2,…,k=1,2,…,p。rjk为指标j与指标k的相关系数。(4)求相关矩阵R的特征根特征向量确定主成分:由特征方程式|λIp-R|=0可求得的p个特征根λg(g=1,2,…,p),λ1将其按大小顺序排列为λ1≥λ2≥…≥λp≥0,它是主成分的方差,它的大小描述了各个主成分在描述被评价对象上所起作用的大小。由特征方程式,每一个特征根对应一个特征向量Lg(Lg=lg1,lg2,…,lgp)g=1,2,-,p。将标准化后的指标变量转换为主成分:Fg=lg1Z1+lg2Z2+…+lgpZp(g=1,2,…,p)。F1称为第一主成分,F2称为第二主成分,…,Fp称为第p主成分。(5)求方差贡献率,确定主成分个数:一般主成分个数等于原始指标个数,如果原始指标个数较多,进行综合评价时就比较麻烦。主成分分析法就是选取尽量少的k个主成分(k<p)来进行综合评价,同时还要使损失的信息量尽可能少。7、偏最小二乘判别分析的算法步骤(1)建模方法:设有n个样本,q个因变量和p个自变量。构成了自变量与因变量的数据表X和Y。偏最小二乘回归分别在X与Y中提取出t和u。要求t和u应尽可能大地携带它们各自数据表中的变异信息,且t和u的相关程度能够达到最大。在第一个成分被提取后,偏最小二乘回归分别实施X对t的回归以及Y对t的回归。如果回归方程已经达到满意的精度,则算法终止;否则,将利用X被t解释后的残余信息以及Y被t解释后的残余信息进行第二轮的成分提取。如此往复,直到能达到一个较满意的精度为止。若最终对X共提取了多个成分,偏最小二乘回归将通过施行yk对X的这些成分的回归,然后再表达成yk关于原自变量的回归本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述判定红茶等级的方法包括如下步骤:/n①按照梯度配制不同浓度的十种标准品的高效液相色谱标准液,并绘制标准曲线;/n②将已知不同等级的红茶粉末样品中加入95~100℃的沸水中提取,浸提完成后,冷却至室温,离心处理,后取上清液过 0.20~0.25μm的滤膜,得到红茶样液;/n用高效液相色谱分离和鉴定已知等级的红茶样液的组分,采用峰面积归一化法测得上述10种成分的含量;/n将红茶样液中所述十种成分含量的数据标准化处理,再进行无监督的主成分分析,之后进行有监督的偏最小二乘判别分析;/n最后在偏最小二乘判别分析的基础上进行层次聚类分析得到不同等级的不同种类的红茶再次分级图;建立基于高效液相色谱法的茶叶等级区分模型;/n将待测红茶粉末样品一次采用步骤②、③处理,带入步骤⑤所述的茶叶等级区分模型,计算出待测红茶的分级;/n其中,所述标准品包括表没食子儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素没食子酸脂、表儿茶素没食子酸脂,茶黄素,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-双-没食子酸脂,可可碱和咖啡碱。/n

【技术特征摘要】
1.一种快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述判定红茶等级的方法包括如下步骤:
①按照梯度配制不同浓度的十种标准品的高效液相色谱标准液,并绘制标准曲线;
②将已知不同等级的红茶粉末样品中加入95~100℃的沸水中提取,浸提完成后,冷却至室温,离心处理,后取上清液过0.20~0.25μm的滤膜,得到红茶样液;
用高效液相色谱分离和鉴定已知等级的红茶样液的组分,采用峰面积归一化法测得上述10种成分的含量;
将红茶样液中所述十种成分含量的数据标准化处理,再进行无监督的主成分分析,之后进行有监督的偏最小二乘判别分析;
最后在偏最小二乘判别分析的基础上进行层次聚类分析得到不同等级的不同种类的红茶再次分级图;建立基于高效液相色谱法的茶叶等级区分模型;
将待测红茶粉末样品一次采用步骤②、③处理,带入步骤⑤所述的茶叶等级区分模型,计算出待测红茶的分级;
其中,所述标准品包括表没食子儿茶素、表儿茶素、表没食子儿茶素没食子酸脂、表儿茶素没食子酸脂,茶黄素,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-3-没食子酸脂,茶黄素-双-没食子酸脂,可可碱和咖啡碱。


2.根据权利要求1所述的快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述高效液相色谱分离的流动相为乙腈和超纯水,流速为0.6-1.0mL/min。


3.根据权利要求1所述的快速判定红茶等级的方法,其特征在于:所述多变量分析软件的数据标准化和进行无监督的主成分分析具体方法如下:
(1)设有n个样本,p项指标,可得数据矩阵X=(Xij)nxp,i=1,2,…,n表示n个样本,j=1,2,…,p;
表示p个指标,xij表示第i个样本的第j项指标值;
(2)用Z-score法对数据进行标准化变换:Zij=(xij-xj)/Sj;
(3)求指标数据的相关矩阵:R=(rjk)pXp,j=1,2,…,k=1,2,…,p;
rjk为指标j与指标k的相关系数;
(4)求相关矩阵R的特征根特征向量确定主成分:由特征方程式|λIp-R|=0可求得的p个特征根λg(g=1,2,…,p),λ1将其按大小顺序排列为λ1≥λ2≥…≥λp≥0,它是主成分的方差,它的大小描述了各个主成分在描述被评价对象上所起作用的大小。


4.由特征方程式,每一个特征根对应一个特征向量Lg(Lg=lg1,lg2,…,lgp)g=1,2,-,p;
将标准化后的指标变量转换为主成分:Fg=lg1Z1+lg2Z2+…+lgpZp(g=1,2,…,p);
F1称为第一主成分,F2称为第二主成分,…,Fp称为第p主成分;
(5)求方差贡献率,确定主成分个数:一般主成分个数等于原始指标个数,如果原始指标个数较多,进行综合评价时就比较麻烦;
主成分分析法就是选取尽量少的k个主...

【专利技术属性】
技术研发人员:蔡荟梅帅梦颖彭传燚陈贵杰
申请(专利权)人:安徽农业大学
类型:发明
国别省市:安徽;34

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