工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分近红外快速测定方法的研究

刘洪林

(1.重庆第二师范学院旅游与服务管理系,重庆 400065;2.西南大学,重庆 400715)



工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分近红外快速测定方法的研究

刘洪林1,2

(1.重庆第二师范学院旅游与服务管理系,重庆 400065;2.西南大学,重庆 400715)

提出一种利用近红外光谱技术无损快速检测工夫红茶咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素(儿茶素(Catechin,C)、表儿茶素(Epicatechin,EC)、表没食子儿茶素(Epigallocatechin,EGC)、表儿茶素没食子酸酯(Epicatechin gallate,ECG)、表没食子儿茶素没食子酸酯(Epigallocatechin gallate,EGCG))组分含量的新方法。实验样品共计240个,手动选择180个样品作为校正级,剩余60个样品作为预测集;利用OPUS7.0软件优化出各模型最佳波数段和最佳预处理方法,平滑点数17,维数1,结合咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG含量建立预测模型,分析预测模型的预测性能。结果表明:各预测模型预测精准度高,均可用于咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG检测。其中,各模型校正相关系数(Rc)为91.85%～99.49%,校正均方根误差(RMSEC)为0.0187～0.353;预测相关系数(Rp)为97.12%～99.88%,预测均方根误差(RMSEP)为0.00759～0.0773。各模型校正集和预测集均有较高的拟合度,模型预测性能咖啡碱>EGC>EC>ECG>EGCG>C。结论:近红外光谱图结合咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG含量建立的各预测模型预测性能优,可用于工夫红茶咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG含量快速无损检测。

工夫红茶,近红外光谱技术,咖啡碱,儿茶素,预测模型

咖啡碱和儿茶素是决定红茶汤色和滋味的主要化学成分[1]。近红外光谱(NIRS)是一种介于可见光谱区和中红外光谱区的电磁波,波长在780～2526 nm(12820～2959 cm-1)范围内[2]。由于近红外光谱分析技术具有速度快、效率高、成本低、测试重现性好、测量方便、客观等特点[3-8],近年来国内外利用近红外光谱技术对茶叶种类的识别[9]和真假茶的鉴别[10]等研究成为热点之一。目前,对咖啡碱和儿茶素类定量分析的方法中应用最广泛的是高效液相色谱法(HPLC)[11],该方法精度高,但是分析过程复杂,速度较慢,且对样品有化学污染。但目前利用近红外光谱技术检测工夫红茶咖啡碱和儿茶素类品质成分还鲜有报道。

因此,本研究以2013年随机抽取的240个工夫红茶茶样为原料,利用OPUS7.0软件将工夫红茶近红外光谱图谱与咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG测定结果(HPLC法)结合建立定量分析预测模型,探讨近红外光谱客观评价技术与化学方法测定结果的一致性,以期为无损快速测量工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG提供一种新方法。

1　材料与方法

1.1材料与仪器

240个工夫红茶茶样:分别从安徽、福建、广东、广西、贵州、湖北、湖南、江苏、江西、山东、陕西、四川、云南、浙江和斯里兰卡地区抽取2、5、4、11、4、3、4、1、3、3、4、8、1、6、1个红茶品种,60个红茶品种,每个品种4个茶样(含特级、一级、二级、三级四个等级),共240个工夫红茶茶样。

C、EC、EGC、ECG、EGCG、Caffeine标准品美国sigma公司;乙腈、甲醇、三氟乙酸(色谱纯)美国sigma公司;乙酸乙酯、正丁醇、碳酸氢钠、草酸(分析纯)重庆博艺化学试剂有限公司。

布鲁克MPA型傅立叶变换近红外光谱仪BRUKER公司;HH-8型数显恒温水浴锅金坛市富华仪器有限公司;C18高效液相色谱仪美国Aglient有限公司;Whatman Partisphere C18液相色谱柱(4.6 mm×125 mm,5 μm)美国Whatman有限公司;DFT-200型200 g手提式粉碎机温岭市林大机械有限公司;FA2004A型分析天平海津天电子仪器有限公司;Mili-Q超纯水仪美国密理博公司;Centrifuge5810高速离心机德国Eppendorf公司。

1.2实验方法

1.2.1工夫红茶样品近红外光谱图采集方法参照周小芬[12]方法,本实验采用完整茶样进行实验。实验条件为:扫描范围:800～2500 nm(波数12500～4000 cm-1)[13],扫描次数:32次,分辨率:8 cm-1。测试前,将97 mm自动旋转式样品杯擦拭干净,装入20 g工夫红茶样品,能确保样品杯中装入茶叶容量在2/3以上[14],通过OPUS软件控制光谱仪扫描,每个样品扫描3次,取平均谱作为该样品的近红外光谱。

1.2.2咖啡碱和5种儿茶素组分含量测定方法本实验建立高效液相色谱法[11]测定工夫红茶的咖啡碱和5种儿茶素组分含量。

色谱条件:色谱柱为hatman Partisphere C18液相色谱柱(4.6 mm×125 mm,5 μm),检测器为二极管阵列检测,器柱温32 ℃,流动相A相为含0.035%(v/v)三氟乙酸的5%(v/v)的乙腈溶液、B相为含0.025%(v/v)三氟乙酸的50%(v/v)的乙腈溶液,梯度洗脱,30 min内完成,梯度洗脱程序见表1,流速1 mL/min,进样量为10 μL,检测波长为205 nm。

表1　高效液相色谱洗脱梯度Table 1　The elution gradient of HPLC

样品处理:准确称取每个茶样0.5 g,分别粉碎后转入100 mL棕色锥形瓶中,加入50 mL沸超纯水,于90 ℃水浴锅中恒温水浴30 min,期间顺时针摇动30 s,使内含物质充分浸出。冷却后将上清液充分过滤到100 mL棕色离心管中,加入2 mL 20%的乙腈溶液,在15000×g下离心2 min。待测液用0.22 μm滤膜过滤,将滤液置于2 mL的棕色进样瓶中待色谱测定。

1.2.3工夫红茶茶样波数选择和近红外光谱图预处理方法实验对240个工夫红茶茶样结合咖啡碱和5种儿茶素组分含量利用0PUS7.0软件进行建模,通过软件剔除高频区和低频区的无效光谱,采用无光谱预处理、一阶导数(FD)、二阶导数(SD)、消除常数偏移量、矢量归一化(SNV)、减去一条直线、最小-最大归一化、多元散射校正(MSC)、一阶导数(FD)+减去一条直线、一阶导数(FD)+矢量归一化(SNV)、一阶导数(FD)+多元散射校正(MSC)等光谱预处理方法进行光谱预处理[15]。同时实验通过OPUS7.0软件进行方法优化选择建模最佳波数段和最佳预处理方式,以总样本均方根误差RMSEC总作为衡量标准(RMSEC总越小,效果越好)。

1.2.4基于近红外光谱图对咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素组分含量的建模方法实验样品共计240个,样品集分为校正集(定标集)和预测集(验证集),二者样品数比例为3∶1[12]。预测集的选择方式有两种:即随机选择和手动选择。为了避免随机选择中可能存在同一等级茶样品集中被选中,从而影响模型的定标范围和定标精准度,因此本实验利用手动选择方式选择预测集样品。方法为:对样品咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素组分含量进行高低排序,从上而下每隔3个校正集样品选择一个预测集样品。因此本实验的校正集样品数为180个,预测集样品数为60个。在最佳波数段利用最佳预处理方法对原始光谱曲线进行有效信息提取,并对预处理后的光谱曲线结合咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素组分含量建立预测分析模型。

1.2.5数据统计分析各实验至少重复3次以上,采用OPUS7.0软件及其软件自带的偏最小二乘法(PLS)分析方法,将近红外光谱图结合咖啡碱(Caffeine)和5种儿茶素组分含量进行建模分析[16]。

建模结果表示方式以校正相关系数(Rc)、校正均方根误差(RMSEC)、预测相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)表示[17]。

2　结果与分析

2.1近红外光谱图的采集

工夫红茶的近红外光谱图是其内在品质的反映。茶叶无论品种、产地等是否相同,近红外光谱图都带有很多相似信息,这是由于近红外光谱吸收的都是茶叶中的C-H和N-H基团,这些基团的周围环境发生变化时,会导致峰位的变化,但变化幅度并不大;决定近红外光谱峰位和峰强度的是样品中存在的成分含量[18]。而不同的工夫红茶中的成分含量都不一致,也就出现了不同的光谱图。240个工夫红茶近红外光谱扫描曲线如图1所示。

表3　咖啡碱和5种儿茶素组分模型波数和光谱预处理方法选择Table 3　Selection of wave number and spectral preprocessing method Caffeine and five kinds of catechin component content models

图1　工夫红茶茶样近红外光谱图Fig.1　Averaged NIR reflectance spectra for Congou black tea samples

从图1中可以看出,不同的工夫红茶的光谱曲线有明显区别,具有一定的特征性和指纹性[18],这一区别为不同工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分含量检测奠定了数学建模基础。其中大于10000 cm-1和小于4000 cm-1主要贡献噪声,4000～10000 cm-1波数段为有效信息集中段[12]。

2.2工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分含量测定结果

表2是240个工夫红茶茶样咖啡碱和5种儿茶素组分含量测定结果,其中测得咖啡碱含量范围在9.40～23.61 mg/g之间,平均含量16.44 mg/g;C含量范围在0.91～6.08 mg/g之间,平均含量2.95 mg/g;EC含量范围在0.99～6.26 mg/g之间,平均含量1.92 mg/g;ECG含量范围在3.37～13.52 mg/g之间,平均含量6.93 mg/g;EGC含量范围在4.66～13.83 mg/g之间,平均含量6.44 mg/g;EGCG含量范围在1.78～5.42 mg/g之间,平均含量3.20 mg/g。

表2　240个工夫红茶茶样咖啡碱 和5种儿茶素组分含量(n=3)Table 2　The Caffeine and five kinds of catechin component contentof 240 Congou black tea(n=3)

2.3波数选择和光谱预处理

实验对茶样4000～10000 cm-1波数段结合咖啡碱和5种儿茶素组分含量利用0PUS软件进行建模,同时调节OPUS软件中的波数段、预处理方法、平滑点数和维数,RMSEC总最小时为最佳波数段和最佳预处理方式,表3为RMSEC总最小时对应的波数和预处理方法,分别为建模的最佳波数和预处理方法,平滑点数17,维数1[19-20]。

2.4基于近红外光谱技术的工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分含量快速预测

提取工夫红茶光谱图谱信息,建立能充分反映光谱特征与茶叶咖啡碱和5种儿茶素组分含量专有属性关系的定量预测分析模型,找出被众多错综复杂的共性所掩盖着的专属特征,定量地描述不同样品谱图间的相似程度,这是近红外光谱技术可以用于评判茶叶品质专有属性的原因所在[21]。

表4　工夫红茶茶样咖啡碱和5种儿茶素组分校正集 与预测集模型的建模结果Table 4　The Congou black tea samples to Caffeine and five kinds of catechin component content of calibration set and prediction set model modeling results

实验利用工夫红茶近红外光谱图结合咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG建立了定量预测模型,并运用OPUS7.0软件中自带的偏最小二乘法对结果进行分析,结果如表4所示。由表4可知,工夫红茶茶样的Rc和Rp均在90%以上,模型定标效果较好。研究表明[17],所建立的定量模型精准度由预测集的Rp和RMSEP反映。当Rp值>0.9时,表明所建模型是比较好的模型,Rp值越接近1表明模型越好;RMSEP越小,RMSEP以接近0为最好,模型预测性能越优。按照咖啡碱、C、EC、ECG、EGC、EGCG的预测模型相关系数Rp分别为99.88%、97.12%、99.39%、99.25%、99.66%、99.18%;所对应的RMSEP分别为0.0773、0.00806、0.0745、0.0756、0.00759、0.0765,从模型看出,六种化学品质组分近红外光谱定量预测模型预测性能由高到低为:咖啡碱>EGC>EC>ECG>EGCG>C。

各模型预测精准度均较高,预测性能较优,证明近红外光谱技术是一种快速无损检测工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG成分含量的新方法。

3　结论

240个工夫红茶茶样咖啡碱含量范围在9.40～23.61 mg/g之间,平均含量16.44 mg/g;C含量范围在0.91～6.08 mg/g之间,平均含量2.95 mg/g;EC含量范围在0.99～6.26 mg/g之间,平均含量1.92 mg/g;ECG含量范围在3.37～13.52 mg/g之间,平均含量6.93 mg/g;EGC含量范围在4.66～13.83 mg/g之间,平均含量6.44 mg/g;EGCG含量范围在1.78～5.42 mg/g之间,平均含量3.20 mg/g。

手动选择180个样品作为校正集,剩余60个样品作为预测集;利用OPUS7.0软件优化出各模型最佳波数段和最佳预处理方法,平滑点数17,维数1,结合咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG建立预测模型。

各模型预测精准度高,均可用于工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG含量检测。其中,各模型校正相关系数(Rc)为91.85%～99.49%,校正均方根误差(RMSEC)为0.0187～0.353;预测相关系数(Rp)为97.12%～99.88%,预测均方根误差(RMSEP)为0.00759～0.0773。各模型校正集和预测集均有较高的拟合度,模型预测性能咖啡碱>EGC>EC>ECG>EGCG>C。

总的来说,近红外光谱图结合咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG含量建立预测模型预测性能优,为快速无损检测工夫红茶咖啡碱和5种儿茶素组分C、EC、ECG、EGC、EGCG提供了一种新方法。今后的方向还可利用近红外光谱技术结合其它技术(如机器视觉技术)对工夫红茶品质评价建立优性能预测模型。

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Research of rapid measurement methods of caffeine and five kinds of catechin components quality ingredients of congou black tea using near infrared spectroscopy

LIU Hong-lin1,2

(1.School of Tourism and Service Management,Chongqing University of Education,Chongqing 400065,China;2.Southwest University,Chongqing 400715,China)

A new method about detecting the caffeine and five kinds of catechin components including Catechin,Epicatechin,Epigallocatechin,Epicatechin gallate,Epigallocatechin gallate of Congou black tea by near infrared spectroscopy was established.There were 240 test samples,180 samples of them used to be a correction stage as the remaining 60 samples a prediction set.Each model was optimized the best waves of the number of segments and best pretreatment method for model inguse to establish the quantitative prediction model by OPUS 7.0 software.The Smooth points were 17 and dimension was 1. Combined with caffeine and five kinds of catechin component induding C,EC,ECG,EGC,EGCG content,the prediction model was established,and the performance of the prediction model was analyzed.The model predicted a high accuracy which can be used to predict the caffeine and five kinds of catechin component including C,EC,ECG,EGC,EGCG quality of Congou black tea.The calibration correlation coefficient(Rc)was 91.85%～99.49%,correcting root mean square error(RMSEC)was 0.0187～0.353;predictive correlation coefficient(Rp)was 97.12%～99.88%,and the RMSEP was 0.00759～0.0773. Each model calibration set and prediction set had a higher degree of fit,the prediction performance model of caffeine>EGC>EC>ECG>EGCG>C.The combination of near-infrared spectra of each prediction model to predict the performance had an excellent organoleptic results and can be used in the caffeine and five kinds of catechin component C,EC,ECG,EGC,EGCG content rapid non-destructive testing of congou black tea.

congou black tea;near infrared spectroscopy;caffeine;catechins;prediction model

2016-01-14

刘洪林(1991-),男,硕士,助教,研究方向：茶学,E-mail:475844900@qq.com。

重庆第二师范学院校级科研项目(KY201546C)。

TS207.3

A

1002-0306(2016)15-0316-05

10.13386/j.issn1002-0306.2016.15.053