FTIR结合主成分分析鉴别不同年份六堡茶

罗 艳，阮俊翔，苏志恒，林 翠，覃 杨（广西医科大学药学院，广西南宁530021）

FTIR结合主成分分析鉴别不同年份六堡茶

罗 艳，阮俊翔，苏志恒*，林 翠，覃 杨
（广西医科大学药学院，广西南宁530021）

采用傅里叶变换红外光谱（FTIR）法结合主成分分析鉴别不同储存年份的六堡茶，并找出其化学组分差异，为鉴别不同储存年份六堡茶提供快速无损的方法。通过采集5个不同年份六堡茶的红外光谱，利用一阶导数重构红外图谱，建立主成分分析鉴别模型，并提取出模型的载荷因子。结果表明：样本在主成分空间中区分为不同的类别，基本实现不同年份六堡茶的鉴别。载荷因子分析显示，5个年份六堡茶化学组成的差异主要体现在茶多酚、咖啡碱及氨基酸3类物质成分含量的不同。本法可以快速、无损地鉴别不同年份的六堡茶，并且能反映不同年份六堡茶主要成分组成的差异。

六堡茶，红外光谱，主成分分析，载荷因子分析

六堡茶是中国的历史名茶，因其原产于广西梧州市苍梧县六堡乡而得名，在清代康熙十三年六堡茶列为全国名茶，现为广西特产之一，产品远销港澳台和东南亚等地[1]。六堡茶是后发酵茶，属于类似普洱茶的黑茶。近年来，随着人们对黑茶的重新认识，六堡茶迎来了新的发展机遇，陈年优质的六堡茶价格不断攀升[2]。另外，六堡茶有生茶、熟茶之分。生茶是新鲜的茶叶采摘后以自然的方式陈放，未经过渥堆发酵处理的茶，其茶性较烈、刺激，新制或陈放不久的生茶具有强烈的苦味，且富含茶多酚，具有较好的抗氧化、防辐射作用。熟茶是经过人工渥堆发酵处理的茶，其茶性温和，并在酶的作用下产生了不少新的营养物质，因此在普通茶的基础上，具备了更多的功效，如：降脂、降血压、抗动脉硬化等[3]。然而，目前市面上六堡茶的销售相对较为混乱，不同年份的生茶和熟茶通过肉眼难以鉴别，以次充好现象较为普遍，不同档次的六堡茶缺乏有效的技术手段对其进行区分。

傅里叶变换红外光谱（FTIR）法具有用样少、耗费少、快速和无需提取与分离等优点，可科学、准确、快速地鉴别样品，已被广泛应用于中药质量控制研究[4-5]。此外，利用FTIR技术对同种不同档次茶叶及不同储存年份进行了鉴别，取得较为满意的结果[6-9]。本文通过利用傅里叶变换红外光谱仪检测不同年份六堡茶的红外光谱，并通过化学计量学方法对光谱数据进行预处理，建立主成分分析化学计量模型，实现对不同年份六堡茶的有效鉴别，以期对不同的茶叶品质进行评价区分。

1 材料与方法

1.1 材料与仪器

六堡茶 取5个不同年份六堡茶生茶、熟茶（2008年、2009年、2010年、2011年、2012年）共10批样品，原产地为广西梧州市六堡镇；溴化钾 分析纯，国药集团化学试剂有限公司。

Spectrum100型傅里叶变换红外光谱仪（分辨率为4cm-1，扫描范围为4000～400cm-1） 美国PerkinElmer公司；YP-2型压片机 上海山岳科学仪器有限公司；AL204型电子天平 梅特勒-托利多仪器上海有限公司；电热恒温鼓风干燥箱 上海跃进医疗器械有限公司。

1.2 实验方法

1.2.1 样品制备 分别取5个不同年份六堡茶的茶叶样品，放置在电热恒温鼓风干燥箱内40℃下干燥12h至恒重。将干燥后的待测茶叶放入磨碎机内粉碎后取出过120目筛，制成细粉储存于干燥器中备用。1.2.2 红外光谱测定及数据处理 准确称量2mg样品，按1∶100的比例加入溴化钾，红外灯下研磨至均匀，压片，制成均匀透明的样品片，以溴化钾为背景进行扫描，扫描次数为16次，每个批次制备10个样品片。

1.3 数据处理

原始光谱经一阶导数、九点平滑处理，将预处理后的光谱数据导入软件Simca-p中，绘制主成分分析结果图。

2 结果与分析

2.1 不同年份六堡茶的红外光谱

从图1a和图1b可以看出，生茶和熟茶的红外光谱图存在着明显的差异，六堡茶中主要含有茶多酚、氨基酸、咖啡碱、茶多糖、黄酮化合物等成分，生茶中茶多酚和咖啡碱的含量很高，而熟茶因经过发酵，茶多酚等在发酵过程中发生转化，含量锐减。然而，不同年份的生茶之间的红外光谱图（见图1a）比较相似，肉眼无法对它们进行有效识别，不同年份的熟茶之间也存在相同的情况（见图1b），需要通过化学计量方法建立模型，深入发掘内在的差异，达到有效鉴别的目的。

2.2 主成分分析模型鉴别不同年份六堡茶

为了从复杂的光谱信息中深入发掘分析对象的内在差异，必须对光谱数据进行降维处理，主成分分析（PCA）[10-12]是常用的有效降维方法，它可使原始变量线性组合成一组新的变量，即一组主成分，仅用部分主成分就可表达原有变量的主要信息。本文选取波段3500～2800cm-1和1800～600cm-1作为指纹特征光谱分析区域，建立主成分分析模型进行分析，R2X和Q2是PCA模型的重要参数，用来评价模型质量，R2X反映模型得到的主成分对x变量的解释程度，Q2值则代表模型的预测能力，其中R2X越接近1表示模型越稳定，Q2＞0.5表示预测率高。

图1 不同年份六堡茶生茶和熟茶的红外光谱图Fig.1 FTIR spectra of crude and ripened liubao tea in different years

图2 PCA分析不同年份六堡茶生茶和熟茶样品的分布散点图Fig.2 PCA of crude and ripened liubao tea sample distribution scatter plot in different years

2.2.1 同一类型不同年份六堡茶的鉴别 图2（a）、图2（b）分别是5个年份六堡茶生茶、熟茶的红外光谱经过主成分分析后，主成分PC1、PC2、PC3得分的二维散点图。生茶样品中主成分PC1、PC2、PC3累计贡献率达到87.5%，熟茶样品中前3个主成分的累积贡献率为75.7%，能反映样本绝大部分原始光谱信息。5个年份的六堡茶样本在主成分空间中呈带状分布，各年份样本处于相对独立的空间，不同年份来源的样本基本得到有效区分（对于5个年份六堡茶区分所建立的PCA模型中，R2X为0.999，Q2为0.997，表明该模型对变量具有很好的解释能力）。

2.2.2 同一年份不同类型六堡茶的鉴别 各个年份的生茶与熟茶比较中前3个主成分的累积贡献率均达到80%以上，能反映样本绝大部分原始光谱信息。以2008年生茶及熟茶样品为例，由图3可以看出，同一年份不同类型（生茶、熟茶）的六堡茶样本在主成分空间中呈带状分布，处于相对独立的空间，同一年份六堡茶的生茶、熟茶样本基本得到有效区分（对于同一年份不同类型六堡茶区分所建立的PCA模型中，R2X为0.999，Q2为0.997，表明该模型对变量具有很好的解释能力）。

图3 PCA分析2008年六堡茶生茶和熟茶样品的分布散点图Fig.3 PCA of crude and ripened liubao tea sample distribution scatter plot in 2008

2.3 PCA鉴别模型载荷因子分析

载荷因子是主成分分析中重要变量贡献的集合，载荷因子图谱可以具体显示某个变量对主成分的贡献。为了从主成分分析模型中获取更多样品化学组成差异的信息，提取PCA模型的载荷因子，绘制载荷因子图谱（见图4）。在PCA模型中，PC1是最主要成分，贡献率最大，因此，探讨PC1的载荷即可说明不同六堡茶样本化学成分的差异。

从图4（a）中对生茶的载荷因子提取中可以看到，对组间差异影响较大的峰有1684、1652、1642、1424、1351、797、677cm-1，1684、1652、1642cm-1为酰胺I带吸收峰，1424、1351cm-1为酰胺III带吸收峰，900～600cm-1主要为多糖的吸收区。

由图4（b）中对熟茶的载荷因子提取可以看到，对组间差异影响较大的峰有3431、1766、1674、1595、1468、1360、1165cm-1，3431cm-1为-NH的伸缩振动峰，1766、1674cm-1为酰胺I带吸收，1595、1468cm-1为苯环骨架振动，1360cm-1为酰胺III带吸收，1165cm-1为叔醇C-O的吸收。

从图4（c）对2008年生茶熟茶比较的载荷因子提取中可知，对组间差异影响较大的峰有3375、2864、1655、1519、1421、1240、1152、1039、898cm-1，3375cm-1为-NH的伸缩振动峰，2864cm-1是苯环上=C-H伸缩振动，1655cm-1为酰胺I带吸收峰，1519、1421cm-1为酰胺III带吸收峰，1240cm-1是酚类，1152cm-1为叔醇C-O的吸收，1039cm-1为伯醇C-O的吸收[13]。

图4 不同年份生茶、熟茶PCA鉴别模型的载荷因子Fig.4 The loading factors of PCA identification model of crude and ripened liubao tea sample in different years

以上这些结构特征与六堡茶中主要成分茶多酚、咖啡碱及氨基酸有关，随着发酵程度的增加茶多酚和咖啡碱的含量明显降低，与文献报道相一致[14]。

茶叶的红外光谱特征是其化学成分中含何种官能团的叠加，不同样品在组成上的差异程度可通过红外光谱特征体现出来。因此，对茶叶化学成分有影响的外界因素，如：加工方法、储存年份等可以从各自的红外光谱上反映出其差异性。将红外光谱与现代化学计量学，如主成分分析、聚类分析、偏最小二乘法等方法相结合，可以深入挖掘茶叶原始光谱中潜在的化学成分差异信息，起到对茶叶品质进行有效评价和鉴别的作用。

3 结论

红外光谱结合主成分分析法可以快速、无损地鉴别不同年份的六堡茶，并且能反映不同年份六堡茶主要成分组成的差异。本文通过建立PCA模型，对5种不同年份的六堡茶的傅里叶变换红外光谱进行了主成分分析，样本在主成分空间中可区分聚集为5个不同的类别，基本实现不同年份六堡茶的初步区别。载荷因子分析显示，5个年份六堡茶样本化学组成的差异主要体现在茶多酚、咖啡碱及氨基酸3类物质成分含量的不同这一方面，实验结果为茶叶的品质评价提供理论依据。

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Discrimination of liubao tea by FTIR and principal component analysis

LUO Yan，RUAN Jun-xiang，SU Zhi-heng*，LIN Cui，QIN Yang
（College of Pharmacology，Guangxi Medical University，Nanning 530021，China）

To discriminate liubao tea from different storage years，explore the difference of chemical components and establish a rapid and non-destructive method for the discrimination of liubao tea from different storage years，fourier transform infrared spectroscopy（FTIR）combined with principal component analysis was utilized in this study.Liubao tea samples from five different storage years were collected for FTIR analysis，the raw infrared spectra of the samples were processed by the first derivative，the data was used to establish a discriminated model by means of principal component analysis，and the loading factors were extracted from the established model.As a result，discrimination of liubao tea from different storage years was observed in score plots.In the loading plot，it demonstrated that chemical discrimination of liubao tea from five different storage years was correlated to the contents of polyphenols，caffeine and amino acid.This study indicated that discrimination of liubao tea from five different years was achieved rapidly and non-destructively，and difference of chemical composition in different years could be characterized by the strategy of FTIR analysis combined with principal component analysis.

liubaotea；fourier trans for minfrareds pectroscopy；principal componen tanalysis；loading facto ranalysis

TS201.1

A

1002-0306（2014）12-0055-04

10.13386/j.issn1002-0306.2014.12.002

2013－09－02 *通讯联系人

罗艳（1977-），女，硕士研究生，讲师，主要从事仪器分析工作方面的研究。

2012年广西壮族自治区教育厅大学生创新创业课题（02610212031）。