绿茶数字化多元化学指纹图谱建立初探

本文在针对提取率和异构化现象优化了样品制备程序的基础上,对杭州、丽水和新昌三个地区以龙井43、群体种和迎霜品种加工制作的9类扁形绿茶产品,尝试了由两个色谱图采用多元信息融合方法进行象素级融合,制作出各自的数字化多元化学指纹模式图谱,并用独立样本进行了验证,分析了不同类样本模式图谱间的相似性程度。结果表明,所建立的化学指纹模式图谱较好地代表了其来源样本的特征属性,同一品种不同产地或同一产地不同品种绿茶样本指纹图谱间,其相似度存在显著差异,但前者间的差异不如后者间差异大,此结果表明特色名优产品应该考虑由一种或几种相类似的品种来制作,从而保证其风味品质的相对统一。     

基于化学指纹图谱的扁形茶产地判别分析研究

采用杭州西湖区、绍兴新昌县和丽水市辖四县区生产的三类扁形茶样本,按单一品种和混合品种两种策略,进行了基于多元化学指纹图谱和逐步判别技术的茶样产地鉴别分析方法研究。试验结果表明,无论是采用单一品种样本,还是采用混合品种样本进行判别分析,都能得到有效的判别函数,使三个不同产地的扁形茶得到有效区分。除迎霜品种有一个外部验证样本判别错误外,其它单一品种的判别分析的回判成功率和验证成功率都是100%。9个品种的混合品种判别试验中,训练集143个样本的回判正确率为93.7%,外部验证样本的判别正确率91.7%,表明采用化学指纹图谱方法结合判别技术对茶产品的产地属性进行鉴别或验证分析是可行的。     

‘凌云白毫茶’制茶的红外光谱差异分析

茶树品种‘凌云白毫茶’可用于加工红茶、绿茶、黑茶、黄茶、白茶、青茶等六大茶类产品,但其加工的茶产品内含物差异并未被报道。野生‘凌云白毫茶’茶树濒临灭绝,对其加工茶产品进行光谱分析,可为‘凌云白毫茶’品种的推广利用等提供理论依据。本试验采用傅里叶红外光谱对‘凌云白毫茶’加工的红茶、绿茶、黑茶、黄茶、白茶进行检测分析。结果表明,在2200 cm^-1 ～ 1680 cm^-1及800 cm^-1 ～ 500 cm^-1波数范围内,不同茶类产品的吸收峰的强度、具体位置以及形状不同。对‘凌云白毫茶’鲜叶及其制成的五种茶类产品的1800 cm^-1 ～ 900 cm^-1波长范围内的红外光谱图一阶导数进行主成分分析(PCA)和聚类分析,可有效根据关键成分将其区分鉴别。‘凌云白毫茶’加工的绿茶和白茶保留了更多的原来生茶(鲜叶)的品性,而黄茶则改变了更多的原来生茶的品性。鲜叶经加工处理后具有更高的营养价值,特别是红茶和黄茶含有更多的多糖与蛋白质等营养物质。     

42个花生品种的SSR标记指纹图谱构建

以不同地区的42个花生品种为材料,利用23对SSR引物进行分析。23对SSR引物在42个花生品种中共检测到92个等位变异,平均每对引物4个等位基因,平均PIC值为0.49。进一步分析表明,8对引物就可以将42个花生品种完全区分开,8对引物共产生40个等位变异,利用这40个等位变异构建了42个花生品种的DNA指纹图谱。聚类分析结果显示,在相似系数0.74处,可将42个供试品种分为4个类群。本研究结果为花生品种保护和育种实践提供了理论依据。     

花生AFLP指纹图谱

ＡＦＬＰ是一种以ＰＣＲ为基础的ＤＮＡ指纹图谱技术。利用ＡＦＬＰ技术对从国际半干旱所（Ｉ－ＣＲＩＳＡＴ）引进的９份花生抗旱品种绘制指纹图谱,通过引物Ｅ—ＡＣＡ和与之匹配的ＭＣＡＧ和Ｍ—ＣＡＴ,在３００～６０００ｂｐ的范围内共获得１５７７条ＡＦＬＰ扩增产物,每个品种有主带和次带至少７１条之多,其中１０条为多态性的带纹。     

长江流域主要常规双季早籼稻的遗传相似性分析及指纹图谱构建

【目的】构建常规早稻品种的指纹图谱以及分析其遗传相似性,为早稻品种鉴定、育种者有效选配亲本提供参考依据。【方法】以2000年以来长江流域双季稻区通过省级以上审定的常规早稻品种为材料,利用50对多态性高,稳定性好,且均匀分布于水稻12条染色体的SSR引物,建立常规早稻的SSR指纹图谱。利用NTSYS PC Version 2.10e软件、UPGMA法进行聚类分析。【结果】50对引物共检测到多态性位点154个,每对引物检测到的等位基因数为2~6个,平均3.08个;引物多态信息含量(PIC)值为0.03~0.75,平均值为0.36。62份材料的遗传相似系数变化范围为0.66~1,并且在相似系数为0.73处可分为浙江省内品种及省外品种2组,各组间差异不大。【结论】结合系谱关系发现,本研究中所用早稻品种的遗传背景较为狭窄。     

茶叶HPLC指纹图谱研究进展

茶叶HPLC指纹图谱技术研究对于茶叶的质量控制与其功能性成分的定性和定量具有重要意义。本文综述了茶叶HPLC指纹图谱研究的意义、起源、特点、研究方法和技术,并对其面临的问题提出了一些见解。     

指纹图谱技术在茶叶研究中的应用

茶叶已经成为现代人所必须的一种饮品,其味甘甜醇厚,延绵悠长,深得很多人的喜爱。而茶叶质量的高低好坏影响着茶的口感和市场。因此,技术性地辨别茶叶质量的高低,是大多数商家所做的必要功课。在如今的茶叶质量检测中,指纹图谱技术被广泛使用。本文介绍了指纹图谱技术的内涵以及其作用方式,其次,本文指出了指纹图谱技术在茶叶中的应用,最后根据分析,本文阐述了这一技术的发展前景。将指纹图谱技术广泛应用于茶叶质量控制中,以保证茶叶的品质。     

棉种DNA指纹图谱研究进展

随着分子生物学的发展,出现了各种基于DNA变异的新型分子标记,从而带动了DNA指纹图谱技术的快速发展。此技术已在棉花品种鉴定、种子纯度检测和品种亲缘关系及分类等方面得到了应用,并取得了显著进展。     

HPLC指纹图谱技术在景迈茶区晒青毛茶鉴别中的应用研究

以80个不同年份的景迈、芒景春季晒青毛茶为材料,通过HPLC指纹图谱技术分别构建了景迈与芒景春季晒青毛茶的标准色谱图。在景迈春茶标准色谱图中有22个特征峰,芒景春茶标准色谱图中有24个特征峰,有18个共有峰,其中景迈春茶与芒景春茶仅在表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)与表儿茶素没食子酸酯(ECG)含量上存在一定差异。在景迈春茶、芒景春茶的聚类分析中,由于普洱茶陈化的不确定性和两地晒青毛茶的相似性,在不同年份晒青毛茶聚类分析中存在一定误差,在20个茶样中有1个茶样未被成功聚类。在景迈茶区与其他茶区晒青毛茶聚类分析中,能将景迈茶区春茶(包括景迈春茶与芒景春茶)成功聚类,并与其他茶区区别开来。通过相似度分析,景迈、芒景茶样与标准色谱相似度较高,分别为98.9%和99.2%,其他茶区春季晒青毛茶与标准色谱相似度较差,在95%以下。由此可知,HPLC指纹图谱技术可用于景迈茶区相同年份相同季节晒青毛茶的鉴别,为普洱茶不同茶区晒青毛茶的鉴别提供了较为科学的方法。     

黄花石斛HPLC指纹图谱研究

为提供黄花石斛药材质量标准的依据,采用HPLC法建立黄花石斛药材指纹图谱。色谱条件为Spheri-5-RP-18色谱柱(4.6 mm×250 mm,5 μm),流动相为甲醇-水,梯度洗脱,流速1.0 mL／min,检测波长260 nm。采用中华人民共和国药典委员会出版的中药色谱指纹图谱相似度评价系统软件(版本：2004A)进行数据分析,最终建立了黄花石斛的HPLC指纹图谱,并标定了14个共有指纹峰;方法学考察结果符合指纹图谱技术要求,可用于建立黄花石斛药材的指纹图谱。     

化学指纹图谱在茶叶中的应用

针对目前市场上茶叶产品较为混乱,对目前在茶叶品种与产地鉴别以及质量监控中具有广阔应用前景的化学指纹图技术做一综述,介绍基于高效液相色谱、近红外光谱、质谱、核磁共振等技术的指纹图谱在茶叶识别中的作用,并对指纹图谱的解析方法做了简要介绍,总结了化学指纹图谱在茶叶中的应用前景。     

化学指纹图谱检测技术在茶叶领域的应用

化学指纹图谱技术由化学指纹图谱收集和化学计量分析两个部分组成。化学指纹图谱收集技术主要包括液相色谱、气相色谱、红外光谱和质谱;化学计量法主要包括主成分分析、聚类分析、人工神经网络法和偏最小二乘判别分析法。化学指纹图谱检测技术目前已在茶叶溯源地区分、不同茶类和等级区分、茶树品种区分、茶叶陈新区分、数字化感官评价体系建立等方面有了良好研究进展,但相关技术仍需进一步深入和完善。     

基于傅里叶红外光谱的多茶类判别研究

采用乌龙茶、绿茶、红茶和白茶成品茶样本,按同步建模和特定茶类建模两种策略,进行了基于傅里叶红外光谱和逐步判别分析技术的茶类判别研究。结果表明,以1 000~1 800 cm^-1波段吸收值、主要吸收峰比值、萃取前二者的建模因子进行同步建模,所得回代判别准确率和外部验证准确率分别为84.8%、85.0%,81.9%、80.0%,89.0%、88.5%;3种数据处理方法针对特定茶类建模的回代判别准确率和外部验证准确率分别为94.2%、95.0%,89.2%、90.0%,93.0%、95.0%;同步建模和特定茶类建模分别得到判别效果较好的函数4条,能有效区分4种茶类,并且特定茶类建模的效果优于同步建模。     

武夷水仙茶产地判别多元数字化指纹图谱构建

武夷水仙是武夷岩茶最重要的生产茶树品种之一,传统上根据武夷山地区微域自然环境的不同将其产区分为名岩和丹岩。通过对2个产区武夷水仙茶品质组分和矿物质元素分析测定及差异显著性检验,运用多元数字化指纹图谱技术构建产地判别模型。结果显示:名岩和丹岩产区的武夷水仙茶叶中Ni、Ba和Mn存在极显著(p0.01)差异;Cr、K和Cd存在显著(p0.05)差异;茶多酚、咖啡因、粗纤维、氨基酸总量、茶黄素、茶红素、茶褐素、18种氨基酸组分、11种茶多酚组分、F、Fe、Ca、Mg、Al、P、Cu、Zn、Sn、Pb、Na、Mo、Co和As的差异不显著(p0.05)。以Pearson卡方系数大于0.95为筛选依据,从57个试验变量中选择Mn、Ni、Cd、Ba和Cr这5个变量作为产地判别模型构建的特征变量,有效避免了模型的过度拟合问题,该判别模型的识别正确率达88.24%。该结果也说明矿物质元素指纹图谱适合于武夷水仙茶叶产地的判别研究。     

紫外可见光谱指纹图谱结合化学计量学在鉴别咖啡不同焙炒度中的应用

采用紫外可见光谱指纹图谱结合多元数据分析建立一种可快速鉴别不同焙炒度咖啡的方法,考察不同的光谱前处理方法对样品分类结果的影响,比较不同的模式识别方法对样品的鉴别结果。结果表明:一阶导数处理被选为最优的前处理方法,大部分样品能够在主成分分析(PCA)和系统聚类分析(HCA)中按各自特性聚为一类,线性判别分析(LDA)的分类效果优于PCA和HCA;最小二乘向量机(LS-SVM)模型的预报结果优于偏最小二乘判别分析(PLS-DA)和反传人工神经网络(BP-ANN),识别率和预报率均为100%。     

指纹图谱技术在茶叶研究上的应用

茶叶品质难辨易形成混乱的市场局面,制约了茶产业现代化发展进程。近年来,指纹图谱技术在茶叶感官品评、质量控制和产地判别等方面的应用越来越多,为茶叶的品质鉴定提供了有效的技术支撑。文章就茶叶指纹图谱技术方法进行了综述,包括气相色谱(GC)、高效液相色谱(HPLC)、毛细管电泳(CE)、红外(IR)及近红外光谱(NIR)、核磁共振(NMR)等,并对指纹图谱技术在茶叶应用上存在的问题进行了分析,对其今后的发展做出了展望,为指纹图谱技术在茶叶上的进一步应用提供理论基础和参考依据。     

茶树DNA分子指纹图谱研究进展

分子指纹图谱直接反映生物个体在DNA水平上的差异,可有效鉴别茶树品种,保护品种权。本文概述了指纹图谱的分类、概念和特点,近年来国内外7种分子指纹图谱方法在茶树中的研究进展,以及指纹图谱在茶树种质资源与育种研究中的应用,探讨了我国茶树分子指纹图谱研究中存在的一些问题,并由此提出构建茶树标准指纹图谱的设想。     

指纹图谱结合化学计量学对不同生长年限林下山参与园参的鉴别

本研究建立林下山参HPLC指纹图谱分析方法,引入化学计量学方法,对生长年限的鉴定和与园参的鉴别提供依据.首先基于HPLC方法建立26批林下山参和8批园参样品指纹图谱,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价软件》(2012A版)计算相似度,运用聚类分析(HCA)、主成分分析(PCA)和正交偏最小二乘法判别分析(OPLS-DA)...     

不同品种（系）凤凰单丛茶DNA指纹图谱的构建

为能够快速、准确地对不同品种（系）凤凰单丛茶进行鉴定,建立不同品种（系）凤凰单丛茶的DNA指纹图谱,本研究利用ISSR分子标记技术,以4份凤凰单丛茶品种为材料,对UBC802~UBC899等58条ISSR引物进行筛选,得到了12条多态性好的ISSR引物。在确定引物最佳退火温度后,利用这12条ISSR引物对39份凤凰单丛茶进行了扩增,结果显示,从其中筛选出的6条核心引物共扩增出84条带,平均每个引物扩增出14条带,其中多态性条带78条,多态性条带比例为92.86%,多态信息量平均为0.9456,其中引物UBC843多态性最为丰富,品种相似性系数在0.4063~0.9836之间;为将39份凤凰单丛茶品种全部区分开,本研究对6条核心引物进行了组合,发现其中UBC827/UBC846的组合鉴别效率最高;通过综合品种名称、国家地区编号、采样地点、高效核心引物组合名称以及ISSR数据代码,本研究建立了39种凤凰单丛茶的DNA指纹代码。之后,通过整合软件录入如品种指纹图谱代码、香型、海拔、ISSR-PCR扩增数据图片等更多相关信息,形成指纹图谱二维编码,构成凤凰单丛茶的DNA指纹图谱,为凤凰单丛茶品种权益保护及信息平台的建立提供数据支持。