基于气相色谱-质谱技术与多元统计分析对不同栗香特征绿茶判别分析

论文摘要

采用气相色谱-质谱联用技术结合多元统计分析主成分分析（principal component analysis,PCA）、偏最小二乘法-判别分析（partial least squares-discriminant analysis,PLS-DA）和系统聚类分析（hierarchical clusteranalysis,HCA）对18个不同栗香特征的绿茶开展研究。结果表明,PCA、PLS-DA和HCA均可直观地对3种不同栗香特征的绿茶进行有效区分;PLS-DA中,18个栗香茶样基于其香气特征实现良好分离,其中R2Y=0.843、Q2=0.694,说明该模型对3种栗香特征绿茶具有良好的稳定性和较好的预测能力;HCA中,3种栗香绿茶在聚类距离12处被清晰地分成3类,其中板栗香型和嫩栗香型距离更接近,聚类效果和感官辨识基本一致。此外,基于变量投影重要性大于1,筛选出了38种区分不同栗香特征的重要挥发性组分。

论文目录

• 1 材料与方法
•   1.1 材料与试剂
•   1.2 仪器与设备
•   1.3 方法
•     1.3.1 感官审评
•     1.3.2 样品前处理
•     1.3.3 气相色谱-质谱条件
•     1.3.4 定性分析
•   1.4 数据处理
• 2 结果与分析
•   2.1 3种栗香特征绿茶香气成分分析和含量比较
•   2.2 多元统计分析
•     2.2.1 基于PCA对不同栗香特征绿茶的区分
•     2.2.2 基于PLS-DA对不同栗香特征绿茶的区分
•     2.2.3 重要香气组分分析
•     2.2.4 基于HCA对不同栗香特征绿茶的区分
• 3 讨论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 尹洪旭,杨艳芹,姚月凤,张铭铭,王家勤,江用文,袁海波

关键词: 气相色谱质谱,主成分分析,层次聚类分析,偏最小二乘判别分析

来源: 食品科学 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑

专业: 化学,轻工业手工业

单位: 中国农业科学院茶叶研究所浙江省茶叶加工工程重点实验室,中国农业科学院研究生院

基金: 国家自然科学基金面上项目(31471651),浙江省自然科学基金项目(LQ18C160006),中国农业科学院创新工程项目(CAAS-ASTIP-2014-TRICAAS)

分类号: TS272.51;O657.63

页码: 192-198

总页数: 7

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