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      湖北不同地區(qū)綠茶中兒茶素與咖啡因含量比較

      2018-01-09 14:23:21金鈺周有祥胡定金趙明明
      湖北農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年23期
      關(guān)鍵詞:咖啡因主成分分析兒茶素

      金鈺+周有祥+胡定金+趙明明

      摘要:通過高效液相色譜法分析81份來自湖北不同地區(qū)茶葉樣品中的特征峰,外標(biāo)法計(jì)算兒茶素含量,建立數(shù)據(jù)庫(kù)。利用主成分分析法和貝葉斯判別分析方法找到6個(gè)地區(qū)綠茶間兒茶素與咖啡因含量的差別。結(jié)果表明,通過主成分分析,提取出兩個(gè)主成分,累計(jì)貢獻(xiàn)率為62.5%,區(qū)分效果不理想;采用貝葉斯判別分析,對(duì)恩施地區(qū)的茶葉判別正確率達(dá)90.0%,對(duì)湖北茶葉有一定的區(qū)分效果。

      關(guān)鍵詞:茶葉;兒茶素;咖啡因;主成分分析;貝葉斯判別分析

      中圖分類號(hào):TS272;Q946.84+1;O212.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):0439-8114(2017)23-4588-03

      DOI:10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2017.23.043

      Abstract: The contents of characteristic peaks in 81 green tea samples from different areas in Hubei province were measured by high-performance liquid chromatography(HPLC). Then external standard method were used to calculate catechins contents to establish the database. The different contents of catechins and CAF from 6 areas of Hubei were analyzed by principal component analysis(PCA) and bayes discriminant analysis. The results showed that 2PCs could be extracted by PCA, the cumulative contribution rate was 62.5%, but the distinguish effect was not ideal. Using bayes discriminant analysis, discriminant accuracy of Enshi tea was 90.0%, and the differentiation of hubei tea had certain effect.

      Key words: tea; catechins; caffeine; principal component analysis; bayes discriminant analysis

      綠茶是中國(guó)消費(fèi)的主要茶類,品類繁多,特征各異。而湖北省是“茶圣”陸羽的故鄉(xiāng),產(chǎn)茶歷史悠久,茶區(qū)生態(tài)環(huán)境優(yōu)越,茶文化底蘊(yùn)深厚。近年來,湖北省已經(jīng)擁有了武當(dāng)?shù)啦?、蕭氏茗茶、鶴峰翠泉茶、英山云霧茶、大悟綠茶等知名品牌茶,在全國(guó)茶葉產(chǎn)業(yè)中占有重要地位。茶葉干物質(zhì)主要有蛋白質(zhì)、糖類、多酚類、脂類、生物堿、氨基酸等[1-4],生物堿咖啡因(Caffeine)含量最多,多酚類物質(zhì)主要由兒茶素組成,包括表沒食子兒茶素(Epigallocatechin,EGC)、兒茶素(Catechin,C)、表沒食子兒茶素沒食子酸酯(Epigallocatechin gallate,EGCG)、表兒茶素(Epicatechin,EC)、表兒茶素沒食子酸酯(Epicatechin gallate,ECG)、沒食子兒茶素沒食子酸酯(Gallocatechin gallate,GCG)、兒茶素沒食子酸酯(Catechin Gallate,CG)、沒食子兒茶素(Gallocatechin、GC)[5,6]。目前,已有多種分析方法應(yīng)用于鑒定不同地區(qū)的茶葉品種,主要有近紅外光譜分析法[7]、高效液相色譜法[8,9]、氣相色譜法、氣象色譜-質(zhì)譜聯(lián)用法[10]。本研究以茶葉中的特征化學(xué)成分,主要是茶多酚與咖啡因?yàn)檠芯繉?duì)象,通過高效液相色譜方法分析來自湖北不同地區(qū)的綠茶樣品,再利用統(tǒng)計(jì)學(xué)技術(shù),以期建立湖北綠茶產(chǎn)地溯源的方法。

      1 材料與方法

      1.1 材料

      共采集81個(gè)綠茶樣品,采自湖北省恩施(11個(gè))、黃岡(10個(gè))、宜昌(20個(gè))、鶴峰(13個(gè))、赤壁(6個(gè))、通城(21個(gè))等地區(qū),粉碎后過20目篩,4 ℃下密封保存。表沒食子兒茶素沒食子酸酯(EGCG)、表兒茶素沒食子酸酯(ECG)、表沒食子酸兒茶素(EGC)、表兒茶素(EC)、兒茶素(C)和咖啡因(CAF)、沒食子兒茶素沒食子酸酯(GCG)、兒茶素沒食子酸酯(CG)、沒食子兒茶素(GC)購(gòu)自Sigma公司(USA)。

      1.2 儀器與試劑

      離心機(jī)、Waters 2695-2998 HPLC系統(tǒng)(美國(guó),Waters公司);甲醇、磷酸等試劑。

      1.3 方法

      1.3.1 樣品測(cè)定 稱取0.05 g左右的茶葉干樣于10 mL離心管中,按照樣品序號(hào)編號(hào),加入5 mL 80 ℃水,于振蕩儀上振蕩混勻,后放入80 ℃水浴10 min,于3 000 r/min離心10 min后上清液置于4 mL離心管中,將所得上清液過0.22 μm濾膜,進(jìn)入高效液相色譜(HPLC)系統(tǒng)進(jìn)行分析。

      1.3.2 標(biāo)準(zhǔn)溶液配制 精確稱量EGCG、ECG、EGC、EC、GCG、CG、GC、C和CAF,溶于70%甲醇溶液中,濃度約為100 μg/mL。

      1.3.3 色譜條件 色譜柱為Inertsil ODS-4 C18 反相色譜柱(4.6 mm×250 mm,5 μm),柱溫30 ℃,流速0.8 mL/min,檢測(cè)波長(zhǎng)為278 nm,流動(dòng)相A為4.5%(V/V)的磷酸溶液,流動(dòng)相B為甲醇,D為去離子水。流動(dòng)相梯度變化見表1。

      1.4 數(shù)據(jù)處理

      樣品經(jīng)HPLC分析得到21個(gè)特征峰,通過標(biāo)準(zhǔn)品確認(rèn)其中9個(gè)峰為GC、EGC、C、EGCG、CAF、EC、GCG、ECG和CG,通過外標(biāo)法計(jì)算含量,后采用SIMCA-P軟件和R studio軟件進(jìn)行樣品的主成分分析和貝葉斯判別分析。

      2 結(jié)果與分析

      2.1 色譜條件

      為了比較不同提取方法和提取溶劑的優(yōu)劣,試驗(yàn)中以去離子水、50%甲醇、50%乙醇、50%乙腈為提取溶劑,超聲15 min;同時(shí)以1∶100的茶水在80 ℃下水浴10 min。結(jié)果顯示水浴方法提取效率(第一次提取約70%)要比其他方法更好,檢測(cè)波長(zhǎng)為278 nm的標(biāo)樣色譜見圖1。

      通過外標(biāo)法計(jì)算兒茶素含量,公式為:

      P=■

      其中,P為樣品內(nèi)含物的含量(mg/g),C0為樣品內(nèi)含物的濃度,S0和S1分別為標(biāo)樣和樣品的峰面積,V1為樣品定容體積,M0為樣品稱樣量。其平均值和標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)果見表2。

      2.2 主成分分析

      根據(jù)表2中的分析結(jié)果,將不同地區(qū)的數(shù)據(jù)導(dǎo)入SIMCA-P 11.5分析,結(jié)果見圖2和圖3,累計(jì)貢獻(xiàn)率為62.5%,第一主成分解釋了38.0%的變量,第二主成分解釋了24.5%的變量。結(jié)合圖3可以看出,第一主成分上,EGC和ECG是主要影響因子;第二主成分上EC、GCG和CAF起主要作用。宜昌、鶴峰地區(qū)的茶葉樣品在GC含量上要高于其他地區(qū);赤壁市的茶葉樣品中GCG的含量相對(duì)較高。但是PCA未能較好的區(qū)分湖北不同地區(qū)的綠茶,因此將數(shù)據(jù)導(dǎo)入R studio軟件進(jìn)一步分析。

      2.3 貝葉斯判別分析

      利用R-3.3.1軟件對(duì)湖北省六個(gè)地區(qū)茶葉的兒茶素含量做貝葉斯判別分析,得到圖4和表3的分析結(jié)果。如圖4所示,恩施和通城地區(qū)的茶葉與其他地區(qū)的茶葉之間有較好的判別分離效果,而鶴峰、黃岡、宜昌以及赤壁地區(qū)的茶葉樣品誤判較多,同時(shí)有大量交叉,區(qū)分效果不理想。由表3可知,恩施地區(qū)茶葉的判別正確率高達(dá)90.0%,區(qū)分效果十分理想,由于恩施屬于高山地區(qū),海拔較高,以及恩施地區(qū)特有的土壤環(huán)境導(dǎo)致了恩施茶葉的特異性。赤壁、鶴峰、黃岡、通城、宜昌地區(qū)的茶葉判別正確率分別是54.5%、55.0%、84.6%、66.7%、4.8%,其中宜昌地區(qū)的茶葉樣品大量被誤判為鶴峰、黃岡以及通城地區(qū)的茶葉樣品,可能原因是宜昌地區(qū)的土壤、氣候等條件與這3個(gè)地區(qū)相似,并且這幾個(gè)地區(qū)之間茶葉的流通性較大,導(dǎo)致了這幾個(gè)地區(qū)茶葉難以區(qū)分,大量的宜昌茶葉被誤判。

      3 小結(jié)與討論

      已有試驗(yàn)發(fā)現(xiàn)綠茶中有多種特征物質(zhì),其中茶多酚是綠茶中多酚類物質(zhì)的總稱,以兒茶素為主的黃烷醇類化合物占茶多酚總量的60%~80%。本試驗(yàn)以兒茶素與咖啡因?yàn)檠芯繉?duì)象,通過高效液相色譜方法分析來自湖北不同地區(qū)的綠茶樣品,比較了主成分分析法與貝葉斯判別分析法在區(qū)分湖北茶葉產(chǎn)地上的有效性。結(jié)果表明,主成分分析法無法區(qū)分來自湖北不同地區(qū)的茶葉,貝葉斯判別分析法對(duì)恩施地區(qū)茶葉的判別正確率高達(dá)90.0%,對(duì)宜昌茶葉的誤判率最高,對(duì)湖北茶葉有一定的區(qū)分效果。由于此次采樣品種太多太繁雜,茶葉品種、產(chǎn)地、海拔、氣候等數(shù)據(jù)不全,無法準(zhǔn)確解釋試驗(yàn)結(jié)果。因此,后續(xù)試驗(yàn)需要重點(diǎn)收集茶葉產(chǎn)地的具體信息(品種、海拔、溫度、降水量等),在此基礎(chǔ)上結(jié)合統(tǒng)計(jì)學(xué)方法以研究湖北不同地區(qū)茶葉的差異。

      參考文獻(xiàn):

      [1] 童華榮,金孝芳,龔雪蓮.茶多酚感官性質(zhì)及其對(duì)茶葉澀味的影響[J].茶葉科學(xué),2006(2):79-86.

      [2] 陳美麗,唐德松,龔淑英,等.綠茶滋味品質(zhì)的定量分析及其相關(guān)性評(píng)價(jià)[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(農(nóng)業(yè)與生命科學(xué)版),2014(6):670-678.

      [3] 程 煥,賀 瑋,趙 鐳,等.紅茶與綠茶感官品質(zhì)與其化學(xué)組分的相關(guān)性[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2012(S1):375-380.

      [4] 廖鴻雁,戴前穎,齊 燦,等.幾種名優(yōu)茶的滋味化學(xué)研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,40(11):6510-6512,6515.

      [5] KANWAR J,TASKEEN M,MOHAMMAD I,et al. Recent advances on tea polyphenols[J].Front Biosci(Elite Ed),2012,4:111-131.

      [6] SENANAYAKE S N. Green tea extract:Chemistry,antioxidant properties and food applications-A review[J].Journal of Functional Foods,2013,5(4):1529-1541.

      [7] 周 健,成 浩,賀 巍,等.基于近紅外的PLS量化模型鑒定西湖龍井真?zhèn)蔚难芯縖J].光譜學(xué)與光譜分析,2009,29(5):1251-1254.

      [8] MA T,HUANG C,MENG X,et al. Fingerprint analysis of Hawk-tea by high-performance liquid chromatography[J].Food Chemistry,2011(2):551-556.

      [9] WANG Y X,LI Q,WANG Q,et al. Simultaneous determination of seven bioactive components in oolong tea camellia sinensis: Quality control by chemical composition and HPLC fingerprints[J].Journal of Agricultural and Food Chemistry,2012(60):256-260.

      [10] LIN J,ZHANG P,PAN Z,et al. Discrimination of oolong tea (Camellia sinensis) varieties based on feature extraction and selection from aromatic profiles analysed by HS-SPME/GC-MS[J].Food Chemistry,2013,141(1):259-265.

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