别上
,
但因种种原因还未在茶叶相关领域较好的得
到应用
,
这些方法在茶叶质量控制研究中
,
尤其是指
纹图谱分析领域有着广阔和良好的应用前景
。
2摇
主要数据解析方法
基于以上各种方法对化学物质进行测定建立起
来的指纹图谱
,
一般都非常复杂
,
可以得到海量
、
多
维的原始数据
,
直观上无法进行有效分析
。
想要对
这些图谱进行合适
、
充分的解析
,
必须依靠数学和计
算机处理方法
。
目前
,
常用的指纹图谱数据解析方
法主要有相似度评价
、
主成分分析
、
聚类分析以及人
工神经网络法
。
2郾 1摇
相似度评价
相似度评价
( similarity evaluation,SE)
属模糊信
息分析法的一种
,
可以量化描述指纹图谱的相似性
。
相似度计算方法有欧氏距离法
、
相关系数法
、
夹角余
弦法
、
指数相似系数法等
,
其中相关系数法与夹角余
弦法为相似度评价中常用的方法
。
宁井铭等
[13]
在
利用
HPLC
指纹图谱技术对云南不同产区的晒青毛
茶进行区分时就运用了相关系数
、
夹角余弦等方法
对不同毛茶指纹图谱的相似度进行了评价
,
为云南
晒青毛茶的产地识别提供了可量化的方法
。
2郾 2摇
主成分分析
主成分分析
(principle component analysis,PCA)
是一种对多变量表示数据点集合寻找尽可能少的正
交矢量表征数据信息特征的统计方法
。
它可将多指
标转化为某几个综合指标
,
能够尽可能多的保留和
概括指纹图谱样本的总体信息并能消除异常样本的
影响
。
周健等
[44]
在利用
NIR
技术对不同原料品种
制成的茶叶样本的研究中
,
通过
PCA
及逐步回归法
筛选出了
8
个主成分作为自变量
,
通过建立相应函
数完成了对成品茶的原料品种的识别
。
2郾 3摇
聚类分析
聚类分析
( clustering analysis,CA)
是根据样品
或指标的特征
,
对其进行分类的一种多元统计分析
技术
[12]
,
在化学指纹图谱技术中应用广泛
。
常见的
聚类分析方法有系统聚类法
、
灰色关联聚类法和模
糊聚类法等
。
王丽鸳等
[45]
在普洱茶的
HPLC
指纹
图谱分类研究中
,
采用相似度评价
、
主成分分析和聚
类分析法对云南晒青毛茶
、
青饼和普洱茶进行了判
别分析
,
结果显示
,
青饼与晒青毛茶相似
,
在本质上
属于绿茶
,
与普洱茶存在本质上的差异
。
2郾 4摇
人工神经网络
人工神经网络
( artificial neural network,ANN)
是目前新出现的一种信息处理方法
,
是一种应用类
似于大脑神经突触联接的结构进行信息处理的数学
模型
,
具有非线性
、
非凸性
、
非局限性
、
自组织
、
自适
应
、
自学习能力等优点
,
可用于化学模式识别
、
指纹
图谱的数据处理
、
分析组效关系等方面
。
其中的反
向传播模式
(back propagation,BP)
是目前应用最为
广泛的
ANN
模型
。
李晓丽等
[46]
在采用
V鄄NIR(visi鄄
ble to near鄄infrared)
技术快速鉴别茶叶品种的研究
中
,
利用
PCA
和
ANN
法建立了西湖龙井等
5
种茶
叶的
3
层反向传播人工神经网络
( back鄄propagation
artificial neural network,BP鄄ANN)
模型
,
该模型对茶
叶品种的识别率高达
100% 。
3摇
问题与展望
综上所述
,
国内外研究人员对化学指纹图谱
技术在茶叶的质量控制方面的应用研究已经取得
一些成效
。 HPLC
指纹图谱技术可通过提取并测
定茶叶中的儿茶素
、
咖啡碱
、
黄酮
(
苷
)
类
、
茶氨酸
等特征性成分并结合模式识别方法
,
对茶叶的品
种与产地进行识别鉴定
;GC鄄MS
指纹图谱技术可
用于建立茶叶香气的指纹图谱
,
来全面鉴定茶叶
的香气成分及其相对含量
;NIR
指纹图谱技术可根
据不同茶叶主要成分在近红外区的光谱特征不
同
,
来对茶叶进行定性定量分析
,
并可结合多种化
学模式识别技术
,
实现茶叶的快速分类判定和真
伪鉴别
;NMR
指纹图谱技术可用于茶叶特征成分
的分析
,
并应用这些特征成分进行茶叶
“
身份
冶
的
鉴别
。
茶叶化学指纹图谱若要应用于生产实践
,
还
存在许多问题亟待解决
。
如茶叶种类繁多
,
成分
复杂且不稳定
,
茶叶来源
、
制茶工艺和贮存条件不
同都会造成茶叶内在质量的变化
;
建立指纹图谱
的技术多样多维
,
实验条件
、
仪器设备的不同也会
产生不同的图谱
,
这给茶叶指纹图谱的建立带来
困难
;
茶叶指纹图谱的解析方法的适用性和全面
性还需要进一步研究等
。
虽然如此
,
茶叶化学指
纹图谱因具有整体性和模糊性两大特点
,
且全面
、
可量化
,
在茶叶品质鉴定
、
真伪鉴别
、
品种及产地
识别
、
加工工艺的过程控制以及茶叶功能性成分
开发利用等方面都具有广阔的应用前景
。
随着现
代化学分析技术和计算机信息处理技术的不断发
展
,
茶叶化学指纹图谱将会推进我国茶叶产业质
量控制的标准化进程
。
25
食品科学技术学报
摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
摇 2015
年
1
月
