CN103558311B - 一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法，该方法通过测定绿茶生化成分的含量数据，将该含量数据带入苦味和涩味的判别函数中，实现苦涩味的判别。本发明与现有技术相比，克服了现有技术中利用感官审评绿茶滋味的不足，为茶叶滋味判别提供了一种定量化方法，具有客观、可靠、可量化的优点。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种绿茶滋味的判别方法，尤其涉及的是一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法。
背景技术
茶起源于中国云贵高原，为多年生木本植物，生产季节通常从春季延续到秋季。中国是世界上最大的绿茶的生产国和出口国。不同季节生产的绿茶，滋味上存在着很大的差异，大部分夏季绿茶滋味较春茶偏苦偏涩。对于茶叶滋味的判别大多依赖于感官审评，此法对评茶人员以及审评环境要求严格，受限条件较多，具有不确定性，缺乏量化的衡量标准；同时，由于不同呈味物质的机理不完全相同，且多种呈味物质混合存在时，还存在明显的滋味交互作用，在绿茶化学成分含量与绿茶滋味的关系从定性研究转到定量研究上存在着一定困难，因此，有必要寻找一种客观、可靠、可量化苦味和涩味的判别方法，以区分不同茶叶的滋味类型，更好地保护消费者权益。
判别分析是数据挖掘领域的一类重要方法。所谓判别分析，即对数据进行分类，在数据对象的类标号已知的情况下，通过对训练数据集进行分析，得到分类规则（即描述和区分数据类或概念的模型），再利用该分类规则对类标号未知的对象进行归类的过程。具体包括决策树法，逐步判别法，贝叶斯分类法等。决策树一般都是自上而下生成的，每个决策或事件（即自然状态）都可能引出两个或多个事件，导致不同的结果，把这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。实际运用决策树时，用实际数据集中构造决策树，整个决策树始于根节点，每个分支代表一种划分，每个内部节点代表一个对象的属性，每个叶节点则代表一种分类结果。在机器学习中，决策树是一个预测模型，他代表对象值与对象属性之间的一种映射关系。贝叶斯判别的主题思想为构造各总体的密度函数或概率函数，在观测一个样品X的条件时，可以根据贝叶斯判别函数，分别计算出样品X来自某个总体的概率，从而把待判样品X归类。贝叶斯判别法对判别变量要求严格，已广泛应用于自然科学、经济学等多个领域。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供了一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法，以实现绿茶滋味的客观、可靠、可量化的判断。
本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：
一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法，包括以下步骤：
（1）化学信息的获取：
取待检验的绿茶样品进行粉碎，加入蒸馏水，在100℃下浸提，过滤，获得供试液，用高效液相色谱法分离获得供试液的生化成分及含量数据，所述生化成分包括儿茶素、咖啡碱和氨基酸，所述儿茶素包括表儿茶素没食子酸酯和表没食子儿茶素没食子酸酯，所述氨基酸包括茶氨酸；
（2）将上述生化成分的含量数据带入绿茶苦味F1和涩味F2的判别函数中，计算获得苦味的F1值和涩味的F2值，所述苦味F1和涩味F2的判别函数为：
F1=0.918×咖啡碱+0.072×表儿茶素没食子酸酯+0.003×表没食子儿茶素没食子酸酯+0.990×茶氨酸–20.543，
F2=1.151×咖啡碱+0.471×氨基酸–0.040×表儿茶素没食子酸酯–0.036×表没食子儿茶素没食子酸酯–24.711；
（3）苦涩味的判别：当F1>F2时，所述绿茶样品的主要滋味为苦味，当F1<F2时，所述绿茶样品的主要滋味为涩味。
优选地，所述步骤（1）中，浸提的时间为45min，过滤的步骤为：先用滤纸过滤，滤渣洗涤3次后合并滤液，再用0.45μm滤膜过滤。
优选地，所述步骤（1）的高效液相色谱法中，儿茶素和咖啡碱的色谱条件为：按体积计，流动相A为0.2%的乙酸水溶液，流动相B为纯乙腈，流动相C为蒸馏水，流速为1.0ml/min，检测器为紫外可见光检测器，检测波长为278nm，进样量为5μl，柱温为20℃，洗脱梯度为：起始流动相A、B分别为92%和8%，0～37分钟内A的体积浓度从92%下降至71%，B的体积浓度从8%上升至29%，C相梯度保持为0%；38～50min内A为0%，B从29%上升至75%，C从71%下降至25%，51～60min内A从0%上升至92%，B从75%下降至8%，C从25%下降至0%。
优选地，所述步骤（1）中，氨基酸的分离步骤为：首先将供试液衍生化，所述衍生化试剂为AccQ试剂（6-氨基喹啉基-N-羟基琥珀酰亚胺基氨基甲酸脂），然后利用高效液相色谱法进行氨基酸分离，获得氨基酸的含量数据，其中，高效液相色谱法进行氨基酸分离的检测器为荧光检测器。
本发明相比现有技术具有以下优点：本发明提供了一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法，该方法只需将绿茶生化成分的含量数据带入苦味F1和涩味F2的判别函数中，通过比较F1和F2的值即可实现滋味的判别；本发明中判别函数的判别结果与感官审评的结果相比，吻合率达85.7%，与感官审评绿茶滋味的方法相比具有客观、可靠、可量化的优点。
具体实施方式
下面对本发明的实施例作详细说明，本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例1
步骤一：绿茶苦涩味判别函数的获得
1、化学信息的获取：
1）原料预处理：取98种绿茶样品作为建模样本，分别粉碎至28目，精确称取粉碎后的茶粉3.0g，加入500ml蒸馏水，100℃水浴浸提45min，滤纸过滤，滤渣洗涤3次后合并滤液，蒸馏水定容至500ml，0.45μm滤膜过滤后，获得供试液；
2）利用高效液相色谱法分别测定上述建模样本中的生化成分的含量数据，所述化学成分为茶叶的主要物质成分，包括咖啡碱、儿茶素和氨基酸，其中，儿茶素包括表儿茶素、表没食子儿茶素、表儿茶素没食子酸酯和表没食子儿茶素没食子酸酯，氨基酸包括茶氨酸；
其中，儿茶素和咖啡碱的色谱条件为：按体积计，流动相A为0.2%的乙酸水溶液，流动相B为纯乙腈，流动相C为蒸馏水，流速为1.0ml/min，检测器为紫外可见光检测器，检测波长为278nm，进样量为5μl，柱温为20℃，洗脱梯度为：起始流动相A、B分别为92%和8%，0～37分钟内A的体积浓度从92%下降至71%，B的体积浓度从8%上升至29%，C相梯度保持为0%；38～50min内A为0%，B从29%上升至75%，C从71%下降至25%，51～60min内A从0%上升至92%，B从75%下降至8%，C从25%下降至0%。
氨基酸的分离步骤为：首先将供试液衍生化，所述衍生化试剂为Waters公司的AccQ.Tag化学试剂，具体步骤按照该化学试剂的使用手册的规定完成，然后利用高效液相色谱法进行氨基酸分离，获得氨基酸和茶氨酸的含量数据，其中，高效液相色谱法进行氨基酸分离的检测器为荧光检测器。
2、感官信息的获取：
1）取上述建模样本各3g，加入150ml沸水冲泡5分钟，获得茶汤；
2）基于茶叶的感官审评方法，使用线性标度法对所述茶汤的苦味和涩味的强度进行评定，所述线性标度法的定量感官分析采用国际标准ISO4121：2003（感官分析-量化评价指标，Sensory analysis-Guidelines for the use of quantitative response scales）；
3）依据评定的强度对所述茶汤进行排序，将各茶汤按照苦味或涩味强度划分为5个区间，所述5个区间为：不苦或不涩、微苦或微涩、较苦或较涩、苦或涩、极苦或极涩，所述的排序方法采用国际标准ISO16820：2004（感官分析的顺序分析方法，Sensory analysisMethodology Sequential analysis）；
4）对上述5个区间中的茶汤强度进行打分，获得建模样本的感官信息，所述打分的结果为：不苦或不涩1分，微苦或微涩2分，较苦或较涩3分，苦或涩4分，极苦或极涩5分。
3、绿茶苦涩味判别方法的建立：
结合上述步骤1中建模样本的化学信息和步骤2的感官信息，利用Weka数据挖掘软件对上述生化成分进行人工智能的决策树数据挖掘，获得上述生化成分对苦味或涩味的贡献率，再将上述生化成分对苦味或涩味的贡献率进行正态验证，筛选出对苦味或涩味的贡献率最大的因子，其中，筛选的对苦味贡献率最大的因子为：咖啡碱、表儿茶素没食子酸酯、表儿茶素没食子酸酯以及茶氨酸，筛选的对涩味贡献率最大的因子为：咖啡碱、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素没食子酸酯以及氨基酸。
4、利用SPSS17.0统计软件对贡献率最大的因子进行贝叶斯判别分析，获得苦味F1和涩味F2的判别函数：
F1=0.918×咖啡碱+0.072×表儿茶素没食子酸酯+0.003×表没食子儿茶素没食子酸酯+0.990×茶氨酸–20.543，
F2=1.151×咖啡碱+0.471×氨基酸–0.040×表儿茶素没食子酸酯–0.036×表没食子儿茶素没食子酸酯–24.711。
步骤二：判别函数的效果验证
1、回代验证和交叉验证
将实施例1的建模样本的含量数据带入实施例1的判别函数中进行回代验证和交叉验证，所述建模样本中，感官审评的苦味样本为44个，涩味样本为54个，回代验证的结果为：感官审评为苦味的样本的验证结果均为苦味，感官审评为涩味的样本的验证结果均为涩味，判别函数对建模样本苦涩味的判别效率为100%。
在交叉验证中，每个建模样本都是按照从该建模样本以外的所有其它建模样本派生的函数来分类的，交叉验证的结果为：感官审评为苦味的样本的验证结果均为苦味，感官审评为涩味的样本的验证结果为涩味的有53个，判别函数对建模样本苦味的判别效率为100%，对涩味的判别效率为98.1%，具体结果如表1所示：
表1：回代验证和交叉验证结果一览表
2、非建模样本的判别效率的测定
选取28种非建模样本的绿茶，测定该28种绿茶的咖啡碱、氨基酸、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素没食子酸酯和茶氨酸的含量数据，测定步骤同上述步骤一中化学信息的获取，将该28种绿茶的含量数据带入上述判别函数中，获得判别结果，将该判别结果与感官审评结果比较，得到判别函数的判别效率，结果如表2所示：
表2：判别函数的判别结果与感官审评结果对比表
从表2中可以看出，用判别函数的预测的滋味判别结果与感官审评的结果有4组不一致，因此，实施例1的判别函数与感官审评相比，在非建模样本中的判别效率为85.7%。
步骤三：待测绿茶样品苦涩味的判别
（1）化学信息的获取：
取待测绿茶样品，用高效液相色谱法测定该绿茶样品中的生化成分，所述生化成分为咖啡碱、氨基酸、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素没食子酸酯和茶氨酸，具体步骤同上述步骤一中化学信息的获取，测定结果为：咖啡碱为34.53mg/g、氨基酸为27.33mg/g、表儿茶素没食子酸酯为21.61mg/g、表没食子儿茶素没食子酸酯为65.03mg/g、茶氨酸为8.12mg/g；
（2）将上述生化成分的含量数据带入实施例1中的判别函数中：
F1=0.918×34.53mg/g+0.072×21.61mg/g+0.003×65.03mg/g+0.990×8.12mg/g–20.543=20.95mg/g，
F2=1.151×34.53mg/g+0.471×27.33mg/g–0.040×21.61mg/g–0.036×65.03mg/g–24.711=24.70mg/g；
（3）判别结果：由于F1<F2，该待测绿茶样品的主要滋味为涩味。
实施例2
本实施例为一种绿茶样品苦涩味的判别方法，包括以下步骤：
（1）化学信息的获取：
取待测绿茶样品，用高效液相色谱法测定该绿茶样品中的生化成分，所述生化成分为咖啡碱、氨基酸、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素没食子酸酯和茶氨酸，具体测定步骤同实施例1中步骤一的化学信息的获取，测定结果为：咖啡碱为27.649mg/g、氨基酸为11.346mg/g、表儿茶素没食子酸酯为7.534mg/g、表没食子儿茶素没食子酸酯为30.969mg/g、茶氨酸为11.346mg/g；
（2）将上述生化成分的含量数据带入实施例1中的判别函数中：
F1=0.918×27.649mg/g+0.072×7.534mg/g+0.003×30.969mg/g+0.990×11.346mg/g–20.543=16.707mg/g，
F2=1.151×27.649mg/g+0.471×11.346mg/g–0.040×7.534mg/g–0.036×30.969mg/g–24.711=11.041mg/g；
（3）判别结果：由于F1>F2，该待测绿茶样品的主要滋味为苦味。
实施例3
本实施例为另一种绿茶样品苦涩味的判别方法，包括以下步骤：
（1）化学信息的获取：
取待测绿茶样品，用高效液相色谱法测定该绿茶样品中的生化成分，所述生化成分为咖啡碱、氨基酸、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素没食子酸酯以及茶氨酸，具体测定步骤同实施例1中步骤一的化学信息的获取，测定结果为：咖啡碱为38.597mg/g、氨基酸为29.389mg/g、表儿茶素没食子酸酯为12.019mg/g、表没食子儿茶素没食子酸酯为46.444mg/g、茶氨酸为7.274mg/g；
（2）将上述生化成分的含量数据带入实施例1中的判别函数中：
F1=0.918×38.597mg/g+0.072×12.019mg/g+0.003×46.444mg/g+0.990×7.274mg/g–20.543=23.095mg/g，
F2=1.151×38.597mg/g+0.471×29.389mg/g–0.040×12.019mg/g–0.036×46.444mg/g–24.711=31.404mg/g；
（3）判别结果：由于F1<F2，该待测绿茶样品的主要滋味为涩味。
Claims (3)
1.一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)化学信息的获取：
分别取待检验的绿茶样品和建模样本进行粉碎，加入蒸馏水，在100℃下浸提，过滤，获得供试液，用高效液相色谱法分离获得供试液的生化成分及含量数据，所述生化成分包括儿茶素、咖啡碱和氨基酸，所述儿茶素包括表儿茶素没食子酸酯和表没食子儿茶素没食子酸酯，所述氨基酸包括茶氨酸；
所述高效液相色谱法中，儿茶素和咖啡碱的色谱条件为：按体积计，流动相A为0.2％的乙酸水溶液，流动相B为纯乙腈，流动相C为蒸馏水，流速为1.0ml/min，检测器为紫外可见光检测器，检测波长为278nm，进样量为5μl，柱温为20℃，洗脱梯度为：起始流动相A、B分别为92％和8％，0～37分钟内A的体积浓度从92％下降至71％，B的体积浓度从8％上升至29％，C相梯度保持为0％；38～50min内A为0％，B从29％上升至75％，C从71％下降至25％，51～60min内A从0％上升至92％，B从75％下降至8％，C从25％下降至0％；
(2)感官信息的获取：取建模样本，沸水冲泡后，使用线性标度法对茶汤的苦味和涩味的强度进行评定，依据评定的强度对所述茶汤进行排序，并将各茶汤按照苦味或涩味强度划分为5个区间，所述5个区间为：不苦或不涩、微苦或微涩、较苦或较涩、苦或涩、极苦或极涩；对所述5个区间中的茶汤强度进行打分，获得建模样本的感官信息；
(3)结合步骤(1)中建模样本的化学信息和步骤(2)的感官信息，利用Weka数据挖掘软件对上述生化成分进行人工智能的决策树数据挖掘，获得上述生化成分对苦味或涩味的贡献率，再将上述生化成分对苦味或涩味的贡献率进行正态验证，筛选出对苦味或涩味的贡献率最大的因子，其中，筛选的对苦味贡献率最大的因子为：咖啡碱、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素没食子酸酯以及茶氨酸，筛选的对涩味贡献率最大的因子为：咖啡碱、表儿茶素没食子酸酯、表没食子儿茶素没食子酸酯以及氨基酸，然后，对贡献率最大的因子进行贝叶斯判别分析，获得苦味F1和涩味F2的判别函数；
(4)苦涩味的判别：当F1>F2时，所述绿茶样品的主要滋味为苦味，当F1<F2时，所述绿茶样品的主要滋味为涩味。
2.如权利要求1所述的一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法，其特征在于，所述步骤(1)中，浸提的时间为45min，过滤的步骤为：先用滤纸过滤，滤渣洗涤3次后合并滤液，再用0.45μm滤膜过滤。
3.如权利要求1所述的一种基于茶叶生化成分的绿茶苦涩味判别方法，其特征在于，所述步骤(1)中，氨基酸的分离步骤为：首先将供试液衍生化，其中，衍生化的试剂为AccQ试剂，然后利用高效液相色谱法进行氨基酸分离，获得氨基酸的含量数据，其中，高效液相色谱法进行氨基酸分离的检测器为荧光检测器。
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