申请/专利权人：福建省农业科学院茶叶研究所

申请日：2023-08-31

公开（公告）日：2023-11-17

公开（公告）号：CN117074573A

主分类号：G01N30/02

分类号：G01N30/02;G01N30/74;G01N21/3563;G06T7/00

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.05#实质审查的生效;2023.11.17#公开

摘要：本发明涉及一种基于偏小二乘法红外和色谱的武夷肉桂焙火程度判别方法。采用红外光谱中不同波长进行光谱信息采集，同时测定不同焙火工艺的没食子酸、可可碱、GC、EGC、茶氨酸、儿茶素、丁香酸、EC、EGCG、GCG、矢车菊素、阿魏酸、ECG、天竺葵素数据，进行数据变换处理，得到二维数据来建立偏最小二乘法分析PLSD‑DA预测模型，基于建立的偏最小二乘法分析PLSD‑DA预测模型来对未知武夷肉桂茶叶样品中焙火程度的不同进行鉴别，若预测结果为1，轻焙火；若预测结果为2，为中焙火；若预测结果为3，则待测茶样为高焙火。

主权项：1.一种基于偏小二乘法红外和色谱的武夷肉桂焙火程度判别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、UPLC方法测定：（1）标准品配置：称取14种对照标准物质各5.00mg，分别用色谱纯级甲醇溶液溶解，并定容至5.00mL，配成1.00gL的标准品母液备用；（2）样品制备：（2.1）将干茶样研磨成粉，称重0.1g±0.5mg，放置于2mL离心管中；（2.2）添加1.5mL80%甲醇后涡旋振荡1分钟，进行超声萃取，超声条件：（2.3）25℃，提取20min；25℃，13000g条件下离心3min，将上清液移至新的15ml离心管中；重复（2.2）-（2.3）步骤4次，并合并上清液，10mL定容；通过0.22Um孔径过滤器过滤；（3）设置UPLC色谱条件：色谱柱：C183µm,4.6x150mm；流动相：0.01%乙酸溶液、乙腈，采用梯度洗脱；检测器设置：DAD波长扫描范围210~900nm；FLD激发波长扫描范围250~400nm，发射波长扫描范围340~800nm；其他设置：柱温30℃，流速0.03mLmin，进样量1.0μL；以紫外吸收光谱扫描图、荧光发射光谱扫描图以及色谱峰保留时间三者结合进行定性判断；定量检测波长为：280nm，330nm，530nm，210nm，采用外标法定量；（4）基于步骤（3）设置的UPLC色谱条件测定武夷肉桂不同焙火程度的样品中14种化合物；S2、红外光谱数据采集：将10g待测茶样经60℃处理至恒重后，于磨样机内粉碎90s，而后取出置于干燥密闭容器中；将磨碎茶样与KBr分别按质量比1:50、1:100、1:150、1:200充分混合，置于玛瑙研钵内，在红外灯辐射条件下充分研磨10min，对研磨好的混合物进行压片、检测，得出质量比为1:200时的光谱质量最好，采用Thermo傅里叶红外光谱Nicoletit50型，测定399nm、401nm、403nm、404nm、406nm、408nm、414nm、426nm、607nm、831nm、890nm、1029nm、1428nm、1486nm、1488nm、1762nm、2150nm、3696nm、3698nm、3700nm、3808nm、3849nm、3851nm、3853nm、3855nm、3857nm、3909nm、3911nm、3913nm、3961nm、3969nm、3974nm、3980nm、3998nm波长下原始光谱信息收集；对每个样品进行3次重复测定，得平均光谱；S3、基于武夷肉桂不同焙火程度的样品中14种化合物、平均光谱进行数据变换处理，得到二维数据来建立的偏最小二乘法分析PLSD-DA预测模型：设有1个因变量对应茶叶样品的焙火程度，和14个自变量即14种化合物的含量和34个红外波长下数据信息；为了研究因变量与自变量的统计关系，基于步骤（3）设置的UPLC色谱和红外光谱条件测定的数据，构成自变量与因变量的数据表X和Y，建立偏小二乘回归，偏小二乘回归将通过施行Y对X的48个成分的回归，然后再表达成Y关于原自变量的回归方程：Y=-0.0344X1-0.0344X2-0.0334X3-0.0317X4-0.0307X5-0.0348X6-0.0362X7-0.0317X8+-0.0264X9-0.0219X10-0.0124X11+0.0206X12+0.022X13+0.025X14+0.0218X15-0.0931X16-0.0591X17+0.1079X18+0.033X19-0.0003X20-0.0199X21+0.0985X22-0.0875X23+0.0985X24+0.1188X25+0.0689X26+0.0221X27+0.0378X28+0.0358X29-0.0028X30+0.0067X31-0.0066X32+0.0088X33+0.0002X34+0.0528X35+0.0857X36+0.0689X370.0588X38+0.1002X39+0.0935X40-0.0242X41-0.0649X42-0.0413X43+0.0401X44-0.1027X45-0.0305X46-0.0713X47+0.0006X48X1-399nm,X2-401nm,X3-403nm,X4-404nm,X5-406nm,X6-408nm,X7-414nm,X8-426nm,X9-607nm，X10-831nm，X11-890nm，X12-1029nm,X13-1428nm,X14-1486nm，X15-1488nm，X16-1762nm，X17-2150nm，X18-3696nm，X19-3698nm,X20-3700nm,X21-3808nm，X22-3849nm,X23-3851nm，X24-3853nm，X25-3855nm，X26-3857nm,X27-3909nm,X28-3911nm，X29-3913nm,X30-3961nm，X31-3969nm，X32-3974nm，X33-3980nm，X34-3998nm，X35-没食子酸，X36-可可碱，X37-GC，X38-EGC，X39-茶氨酸，X40-儿茶素（C），X41-丁香酸,X42-表儿茶素（EC），X43-EGCG，X44-GCG，X45-矢车菊素，X46-阿魏酸，X47-ECG，X48-天竺葵素S4、基于步骤S3建立的偏最小二乘法分析PLSD-DA预测模型来对未知武夷肉桂茶叶样品中焙火程度的不同进行鉴别。

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百度查询： 福建省农业科学院茶叶研究所 基于偏小二乘法红外和色谱的武夷肉桂焙火程度判别方法

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