基于HPLC和模式识别方法的福建水仙茶产地判别分析

邱晓红, 张丹丹, 陈 静, 王鹏杰, 杨国一, 王 丽, 郑德勇, 叶乃兴

(1.福建农林大学园艺学院/茶学福建省高校重点实验室,福建 福州 350002；2.武夷学院茶与食品学院，福建 武夷山 354300)

基于HPLC和模式识别方法的福建水仙茶产地判别分析

邱晓红1, 张丹丹1, 陈 静1, 王鹏杰1, 杨国一1, 王 丽2, 郑德勇1, 叶乃兴1

(1.福建农林大学园艺学院/茶学福建省高校重点实验室,福建 福州 350002；2.武夷学院茶与食品学院，福建 武夷山 354300)

采用HPLC法分析了武夷水仙茶、建阳水仙茶、建瓯水仙茶和永春水仙茶等170个茶样的儿茶素组分以及生物碱组分，运用PCA、FDA、KNN以及PLS-DA方法进行判别分析.结果表明：武夷水仙茶、建阳水仙茶、建瓯水仙茶的生物碱总量以及酯型儿茶素中没食子儿茶素没食子酸酯(GCG)显著高于永春水仙茶，其他酯型儿茶素、简单儿茶素中的表儿茶素(EC)以及表没食子儿茶素(EGC)低于永春水仙茶；在基于儿茶素及生物碱组分对不同产地的判别区分中，FDA判别模型效果最好，武夷水仙茶、建阳水仙茶、建瓯水仙茶、永春水仙茶的正确判别率分别为96.0%、100%、100%、100%，总样品的判别准确率达到98.8%，准确率较高.说明采用FDA建立的儿茶素组分以及生物碱组分判别模型具有较好的实际预测效果和应用价值，可实现对福建水仙茶产地的高准确率识别.

福建水仙; 乌龙茶; 产地; 儿茶素; 生物碱; 模式识别

福建水仙是全国茶树优良品种，武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙和永春水仙都是采用福建水仙鲜叶原料加工而成的乌龙茶产品.水仙乌龙茶条索肥壮，色泽乌绿油润，滋味醇厚，耐冲泡[1-2].茶汤中与苦涩味相关的成分主要是生物碱和茶多酚.而茶多酚中最主要的成分是儿茶素，属黄烷醇类化合物[3]，是一种对人类健康有益的物质[4]，也是茶叶中重要的生物活性物质，含量约占茶多酚总量的70%[5].其主要组分为表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)、表没食子儿茶素(EGC)等6种[6].儿茶素具有调节血酯代谢、预防心脑血管疾病、调节免疫功能、防癌抗癌，以及抗突变、抗菌、抗病毒及杀菌等作用[7]；而生物碱则具有提神的功效，还有利尿、扩张心血管以及冠状动脉等作用[8].

目前，一些学者[9-11]利用儿茶素类化合物对不同茶树品种进行区分辨别.陈全胜等[12]利用SIMCA模式识别方法实现了对不同品种茶叶的识别与分类；赵杰文等[13]运用线性判别分析(LDA)、K最近邻法(KNN)、人工神经网络(ANN)等模式识别方法对5种绿茶进行判别分析.茶叶品质与产地关系密切[14]，本研究通过分析不同产地福建水仙的儿茶素组分含量以及生物碱组分含量，采用Fisher线性逐步判别分析(FDA)、K最近邻法(KNN)、偏最小二乘判别分析(PLS-DA)等方法建立不同产地水仙乌龙茶识别模型，并对其结果进行比较，探讨儿茶素以及生物碱对不同产地水仙乌龙茶滋味品质的影响，以期为不同产地乌龙茶的区分判别提供参考.

1 材料与方法

1.1 供试材料

供试茶叶样品为2016年春茶，包括武夷水仙(50个)、建阳水仙(40个)、建瓯水仙(40个)以及永春水仙(40个)，分别由武夷山市香江茶业有限公司、建阳区农业局、福建茶叶进出口责任有限公司、永春市农业局提供.

1.2 方法

1.2.1 化学试剂 乙腈(HPLC)、甲醇(HPLC)购自德国Merck公司；冰醋酸(A.R.)、盐酸(A.R.)、乙二胺四乙酸(A.R.)、抗坏血酸(A.R.)购自国药集团(上海)化学试剂公司；儿茶素标准样品(C、L-EC、EGC、EGCG、ECG、EGCG，20 mg，纯度>99%)，购自上海融禾医药科技有限公司.

1.2.2 仪器 高效液相色谱仪型号为Agilent1200；Zorbax Ecllpse XDB-18色谱柱(4.6 mm×250 mm，5 μm)由美国安捷伦科技提供；电子分析天平由瑞士赛多利斯提供；离心机由美国赛默飞世尔科技公司提供.

1.2.3 样品测试液的制备 福建水仙茶样品经粉碎后，过40目筛，参照GB/T 8313-2008[15]制备测试液.

1.2.4 测试样品水解液的制备 移取测试液5.00 mL，加入2.0 mol·L-1盐酸5.00 mL，置90 ℃水浴锅水解1 h，冰水浴冷却至室温，以甲醇定容至10 mL，过0.22 μm膜，待测.

1.2.5 标准工作溶液的配制 参照文献[15]配制标准工作溶液.

1.2.6 色谱条件 参照文献[15]分别制备流动相A、流动相B.泵流速设定为1.00 mL·min-1，梯度洗脱程序为：100%A(0 min)→100%A(10 min)→80%A(20 min)→50%A(25 min)→50%A(33 min)→100%A(38 min)→100%A(45 min).

高效液相色谱二极管阵列检测器光谱的扫描范围278 ～ 370 nm，柱温35 ℃，进样量为10 μL.其中没食子酸(GA)、EGC、儿茶素(C)、EGCG、表儿茶素(L-EC)、没食子儿茶素没食子酸酯(GCG)、表儿茶素没食子酸酯(ECG)的采集波长为278 nm，参比波长为360 nm；绿原酸、芹菜素 杨梅素、槲皮素的采集波长为330～370 nm，参比波长为280～290 nm.

1.3 数据分析

采用SPSS 21.0对数据进行方差分析、主成分分析以及逐步判别分析，利用Pirouette 4.5软件进行KNN以及PLS-DA分析.

2 结果与分析

2.1 不同产地福建水仙儿茶素组分与生物碱组分含量

由表1可知，85个样品的儿茶素组分中，含量最高的是EGCG，含量为7.50～38.45 mg·g-1，均值为26.18 mg·g-1.永春水仙中EGCG含量最高，为33.86 mg·g-1，与其他产地差异显著；其次是EGC，含量为3.00～20.92 mg·g-1，均值为12.91 mg·g-1.在永春水仙中EGC含量最高，为16.82 mg·g-1，与建瓯、建阳水仙差异显著，与武夷水仙差异不显著.其他产地的儿茶素组分含量相差不大，为1.00～8.00 mg·g-1.儿茶素含量从高到低排列顺序为：永春水仙>武夷水仙>建瓯水仙>建阳水仙.

不同产地水仙茶中的生物碱组分含量最高的是咖啡碱(CAF)，为13.44～40.58 mg·g-1，均值为26.91 mg·g-1.武夷水仙CAF含量最高，为32.86 mg·g-1，与其他产地差异显著.可可碱(TB)含量为0.76～2.68 mg·g-1，均值为1.50 mg·g-1.建瓯水仙TB含量最高，为2.08 mg·g-1，与其他产地差异达到显著水平；生物碱中的茶叶碱(TP)尚未被检测出.生物碱含量从高到低的排列顺序为：武夷水仙>建瓯水仙>建阳水仙>永春水仙.

表1 不同产地福建水仙茶中儿茶素组分与生物碱组分含量1)Table 1 Catechin and alkaloid contents in Fujian Shuixian from different places of origin mg·g-1

1)同行字母后不同小写字母表示不同产地水仙间的差异达到显著水平(P<0.05)；“-”表示未检测出.

2.2 不同产地福建水仙茶主成分分析

为探索儿茶素组分以及生物碱组分对不同产地水仙的判别效果，对水仙中6个儿茶素组分以及2个生物碱组分进行主成分分析，确定对不同产地水仙影响较大的儿茶素组分以及生物碱组分.

前3个主成分的积累方差贡献率为97.9%，说明这3个主成分可以反映原始数据信息.其中第一主成分的贡献度高达63.3%，第二主成分的贡献度为25%，第三主成分的贡献度为9.6%.其中EGCG、ECG、CAF的贡献度较大.85份供试茶样主要依据3个主成分大致划分为4类，分别为武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙以及永春水仙.其中永春水仙的数据点非常集中，由此可以推测酯型儿茶素是区分不同产地水仙的关键因数.

2.3 基于不同模式识别方法的福建水仙茶的判别结果

在主成分分析的基础上，分别在武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙以及永春水仙4类茶叶样品中随机挑选25、20、20和20个样本作为训练组，分别建立模型；以剩下的85个样本作为预测组，用来检验模型的可靠性.

对反映原始数据的8个儿茶素组分以及生物碱组分进行FDA、KNN、PLS-DA分析.

2.3.1 FDA模式 在确定不同产地水仙判别函数的过程中依次加入GA、ECG、EC、GCG、GC、C、CAF、TB，当Wilks′Lambda的验证达到极显著水平时，说明每一步加入的儿茶素对正确判别具有显著作用.

利用上述选择的GA、ECG、EC、GCG、GC、C、CAF、TB的含量建立判别模型，分别表示为：

Y武夷水仙=-103.202+99.192X1+2.331X2-21.146X3-159.681X4+1.448X5+34.238X6+11.527X7+25.722X8

Y建阳水仙=-76.008+123.154X1-4.734X2-20.879X3-102.953X4-0.189X5+30.172X6-0.846X7+16.857X8

Y建瓯水仙=-145.388+120.561X1+39.517X2+5.636X3-337.458X4-2.507X5+24.594X6+38.159X7+47.333X8

Y永春水仙=-139.394+21.116X1+88.866X2-17.820X3-369.776X4-0.668X5-21.256X6+90.166X7+22.040X8

式中,X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8分别表示GA、GC、TB、C、CAF、EC、ECG、GCG的质量分数/(mg·g-1).

利用上述模型对不同产地的水仙茶样进行聚类判别分析，结果如表2所示.从表2可知，训练组中武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙以及永春水仙的正确判别率均达到100%.在由市售的不同产地水仙茶样组成的预测组中，1个武夷水仙被误判为建阳水仙.武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙、永春水仙的正确判别率分别为96.0%、100%、100%、100%，总样品的判别准确率达到98.8%，准确率较高.说明所建立的判别模型具有较好的实际预测效果和应用价值.儿茶素组分以及生物碱组分含量对武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙以及永春水仙具有较好的判别效果，能够实现对不同产地水仙的高准确率识别.

表2 不同产地福建水仙茶的FDA判别结果Table 2 Stepwise discriminant analysis of Fujian Shuixian from different places of origin

2.3.2 KNN模式 依据训练组与预测组的正确判别率，选择最佳的K值(K=1,2，…，10).当K=3时，基于不同产地儿茶素及生物碱组分的KNN模型取得较好的正确率.从表3可知，训练组中武夷水仙的正确判别率为96%，建阳水仙、建瓯水仙以及永春水仙的正确判别率均达到100%.在由市售的不同产地水仙茶样组成的预测组中，2个武夷水仙被误判为1个建阳水仙和1个建瓯水仙，2个建瓯水仙被误判为武夷水仙.武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙、永春水仙的正确判别率分别为92.0%、100%、90%、100%，总样品的判别准确率达到95.3%.

表3 不同产地福建水仙茶的KNN判别结果Table 3 K-nearest neighbor analysis of Fujian Shuixian from different places of origin

2.3.3 PLS-DA模式 从表4可知，通过PLS-DA分析，训练组中武夷水仙的正确判别率为79.2%，建瓯水仙的正确判别率为95%，建阳水仙以及永春水仙的正确判别率均达到100%.在由市售的不同产地水仙茶样组成的预测组中，2个武夷水仙被误判为建阳水仙，9个武夷水仙以及3个建瓯水仙无法识别.武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙、永春水仙的正确判别率分别为56%、100%、85%、100%，总样品的判别准确率达到83.5%，判别效果相对较差.

表4 不同产地福建水仙茶的PLS-DA判别结果Table 4 Partial least squares discriminant analysis of Fujian Shuixian from different places of origin

表5 不同模式识别方法的结果比较Table 5 Comparison on different pattern recognition methods %

由武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙以及永春水仙茶树品种中6种儿茶素组分以及2种生物碱组分的含量，结合FDA、KNN以及PLS-DA分析法，对不同产地的水仙进行判别区分.从表5可知：FDA训练组和预测组的正确率最高，分别为100%、98.8%；PLS-DA的分析效果较差，预测组正确率只有83.5%.FDA、KNN以及PLS-DA分析法对不同产地水仙的判别正确率高低表现为FDA>KNN>PLS-DA.

3 讨论

本研究通过检测武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙以及永春水仙茶中6种儿茶素组分以及2种生物碱组分的含量，结合PCA、FDA、KNN以及PLS-DA分析法，对不同产地的水仙茶进行判别区分.在FDA分析中，武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙、永春水仙的正确判别率分别为96.0%、100%、100%、100%，总样品的判别准确率达到98.8%，准确率较高.说明所建立的判别模型具有较好的实际预测效果和应用价值，能够实现水仙不同产地的高准确率识别，这与叶小辉[16]对不同产地白茶的研究结果相一致.

KNN分析表明，武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙、永春水仙的正确判别率分别为92.0%、100%、90%、100%，总样品的判别准确率达到95.3%.而PLS-DA分析表明，武夷水仙、建阳水仙、建瓯水仙、永春水仙的正确判别率分别为56%、100%、85%、100%，总样品的判别准确率只有83.5%，判别效果相对较差.FDA、KNN以及PLS-DA分析法对不同产地水仙的判别正确率高低表现为FDA>KNN>PLS-DA.

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(责任编辑:叶济蓉)

Discriminant analysis of Fujian Shuixian tea based on HPLC and pattern recognition method

QIU Xiaohong1, ZHANG Dandan1, CHEN Jing1, WANG Pengjie1, YANG Guoyi1, WANG Li2, ZHENG Deyong1, YE Naixing1

(1.College of Horticulture, Fujian Agriculture and Forestry University/Key Laboratory of Tea Science in Universities of Fujian Province, Fuzhou, Fujian 350002, China; 2.College of Tea and Food Science, Wuyi University, Wuyishan, Fujian 354300, China)

In order to distinguish different places of origin of Shuixian tea, catechins and alkaloid contents of 170 tea samples, including Wuyi Shuixian, Jianyang Shuixian, Jianou Shuixian and Yongchun Shuixian, were analyzed by HPLC. Simultaneously, discriminant analysis was performed using PCA, FDA, KNN and PLS-DA methods. The results showed that total alkaloids and ester-type catechin in the gallocatechin gallate (GCG) of Wuyi Shuixian, Jianyang Shuixian and Jianou Shuixian catechins were significantly higher than those in Yongchun Shuixian, while other ester catechins, simple tea catechin epicatechin (EC), and table epigallocatechin (EGC) were lower than those in Yongchun Shuixian. FDA discriminant model proved to be the best model for analysis based on catechins and alkaloid contents, with correct discrimination rates of Wuyi Shuixian, Jianyang Shuixian, Jianou Shuixian and Yongchun Shuixian being 96.0%, 100%, 100% and 100% respectively and accuracy being 98.8%. To summarize, FDA discriminative model based on catechins and alkaloid contents is highly applicable to identify place of origin with high accuracy.

Camelliasinensiscv. Fujan Shuixian; Oolong tea; place of origin; catechin component; alkaloids; pattern recognition

2016-09-20

2016-11-15

国家自然科学基金资助项目(31270735)；福建省“2011协同创新中心”专项资助项目(闽教科〔2015〕75号)；福建茶产业农技推广服务试点建设资助项目(KNJ-151001).

邱晓红(1993-)，女，硕士研究生.研究方向：茶叶品质化学与生物技术.Email：1289203149@qq.com.通讯作者叶乃兴(1963-)，男，教授，硕士.研究方向：茶树栽培育种与品质调控.Email：ynxtea@126.com.

S571.1

A

1671-5470(2017)03-0260-05

10.13323/j.cnki.j.fafu(nat.sci.).2017.03.005