基于超高效液相色谱-高分辨质谱技术的普洱茶年份鉴别方法研究

发布时间：2024-02-23 21:34

　　本研究选自云南昌源2017年、2018年、2019年的普洱茶作为样本,采用超高效液相色谱-高分辨质谱联用技术,对不同年份普洱茶的主要化学成分进行了研究分析,发现不同年份普洱茶的化学成分在含量上具有较大差异。采用主成分分析(Principal component analysis,PCA),可以对来自不同年份的普洱茶进行有效区分,结合组学分析(Compound Discoverer,CD)软件筛选出在不同年份普洱茶中含量具有显著差异的5个标志物并对其进行了结构鉴定,采用Origin软件进行差别分析,建立了最大化地凸显不同组别之间的差异模型。试验结果表明,模型通过对已知样本的预判测试,显示出所建立模型能很好地区分三组不同年份的普洱茶。

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【部分图文】：

图1AccucoreC18AQ色谱柱的总离子色谱图（TIC)

采用CD软件对采集到的茶叶样本中的化学组分进行提取、过滤（P-Value<0.05），及统计学分析。不同年份茶叶得到化合物共3163个。根据化合物的精确质量数，同位素分布及二级碎片离子等信息，采用MASSCLOUD软件、ChemSpider网络数据库对化合物进行了鉴定和确证后，....

图2三组不同年份茶叶样品的主成分分析（PCA）图

图1AccucoreC18AQ色谱柱的总离子色谱图（TIC)在主要化合物中找出三组化合物响应峰面积（ratio）差异明显，且在TIC图中有明确色谱峰的化合物，作为潜在标志物。选取的5个标志物在三组茶叶（2017,2018,2019）中的相对含量如图3所示。从图3中可以看到，....

图3五种生物标志物在三组普洱茶（2017、2018、2019）中的相对含量

在主要化合物中找出三组化合物响应峰面积（ratio）差异明显，且在TIC图中有明确色谱峰的化合物，作为潜在标志物。选取的5个标志物在三组茶叶（2017,2018,2019）中的相对含量如图3所示。从图3中可以看到，在这5种差异明显的标志物中，杨梅黄酮和表没食子儿茶素在茶叶中的含量....

图4三组茶叶（2017,2018,2019）的判别分析图

本文编号：3908011