莓茶茯砖主要品质成分及其抗氧化性研究

为探究不同拼配比的莓茶茯砖品质差异及其抗氧化性变化。采用感官审评、理化分析、顶空固相微萃取-气质联用法(Headspace solid phase microextraction/Gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME/GC-MS)分析不同配比莓茶茯砖品质特征,DPPH法和ABTS法测定抗氧化活性。结果显示,莓茶茯砖添加15%、20%、25%的莓茶时审评得分均在90分以上,以20%的添加量审评得分最高,具有浓醇回甘、菌花香带花果香的特点;水浸出物、茶多酚、游离氨基酸、可可碱、二氢杨梅素和杨梅素含量与纯茯砖茶相比显著增加,儿茶素、没食子酸、咖啡碱含量显著下降;纯茯砖茶发花后,二氢杨梅素含量明显升高,说明发花可促进二氢杨梅素转化生成;苯甲醇、苯乙醇、β-环柠檬醛、苯甲醛、苯乙醛、植醇等具有花香、果香、铃兰香特征的化合物含量增加;随着莓茶添加量的增加,DPPH自由基清除活性和ABTS阳离子清除力越强。综合分析可知,黑毛茶与莓茶以80%:20%为最佳复配比。该研究结果丰富了复合型茯砖风味品质的化学基础理论,为生产高品质莓茶茯砖提供了理论参考。     

基于主成分和聚类分析研究茯砖茶加工过程品质变化

研究了茯砖茶加工过程中10个时间阶段的样品,分析测定了18个品质成分,对所得结果进行主成分分析和聚类分析,构建样品与品质成分之间的关系。结果表明:EGCG、GCG、ECG、茶多酚、可溶性糖、没食子酸和水浸出物是茯砖茶加工过程中的主要变化物质。提取的三个主成分贡献率分别为56.45%、26.29%和8.46%。结合聚类分析可得茯砖茶加工过程可分为4个阶段:第一阶段为毛茶期,包括毛茶和发花第0 d;第二阶段为发花前期,包括渥堆、发花第3 d和发花第6 d;第三阶段为发花后期,包括发花第9 d、发花第12 d、发花第15 d;第四阶段为茯砖茶干燥期,包括发花第18 d、发花第22 d。本研究为茯砖茶加工过程中品质成分的变化建立了评价体系,确定了加工过程各时间段的分界限。      

不同年代茯砖茶感官品质和化学成分的差异性

以1952、1985 年和2008 年生产的茯砖茶为材料,分别对其感官品质以及水浸出物、茶多酚、氨基酸、咖啡碱、水溶性糖、果胶、花青素、茶黄素、茶红素和茶褐素等生化成分进行分析。结果表明：陈年茯砖茶的水浸出物、茶多酚、氨基酸、茶红素果胶的含量均减少,而水溶性糖、茶褐素的含量增加,咖啡碱含量则变化不明显。感官审评结果表明：在一定时间内,茯砖茶的陈化有助于内含物质的转化,茶汤香气宜人、滋味甘醇,但存放时间过久,其茶香消尽、陈气扑鼻、滋味淡薄。可以分别从茶叶的感官特征和理化成分两条途径对茯砖茶陈化时间进行鉴别。     

基于主成分分析和偏最小二乘法的蒸煮大豆食味品质评价

通过建立主成分分析结合偏最小二乘法(PLS)评价蒸煮大豆食味品质。以黑龙江45个大豆品种的理化指标、浸泡后的吸水率和膨胀率为自变量,以蒸煮后的硬度、咀嚼性和感官评分为因变量,应用偏最小二乘法判别模型中各变量的相关系数和变量投影重要性,筛选影响蒸煮大豆食味品质的主要因素并进行主成分分析。结果表明:通过PLS筛选出大豆钙含量、伴大豆球蛋白(7S球蛋白)、可溶性糖含量和膨胀率对蒸煮后大豆质构特性有主要影响。主成分分析检测得到4个主成分,累计贡献率达73.374%,可较好地反映蒸煮大豆食味品质信息。根据各主成分的贡献率得出蒸煮大豆的硬度、咀嚼性及7S球蛋白、11S/7S、钙含量等为蒸煮大豆食味品质的主要影响因子。利用主成分综合得分模型对不同品种的蒸煮大豆食味品质进行综合评分,筛选出5种适宜蒸煮加工的大豆品种,即:黑农85、合丰55、JD149、绥农42和东农251。     

基于正交偏最小二乘判别分析探究60Co-γ辐照对羊肚菌采后低温贮藏品质的影响

目的：探究60Co-γ辐照处理对采后低温贮藏期间羊肚菌保鲜效果的影响。方法：以黑脉羊肚菌为试材,分别用实际吸收剂量1.64、2.18、2.43 kGy和2.93 kGy进行辐照处理,测定低温贮藏期间其感官品质和理化指标的变化。采用正交偏最小二乘判别分析（orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA）建立基于羊肚菌理化品质指标的辐照处理判别模型,并采用变异权重参数值（variable importance in the projection,VIP）筛选差异显著指标。结果：经不同辐照剂量处理后,羊肚菌在4 ℃贮藏条件下其感官品质和理化特性呈现不同的变化规律。贮藏5 d后,与对照组相比,1.64 kGy和2.18 kGy辐照处理能提高过氧化氢酶活力、总酚含量和类黄酮含量,降低丙二醛含量、多酚氧化酶活力和过氧化物酶活力,有效延缓褐变和软化现象,其中1.64 kGy剂量处理保鲜效果最好（P＜0.05）,而2.43 kGy和2.93 kGy辐照处理样品则在贮藏末期品质劣变加剧。通过构建辐照处理判别模型,有效区分样品因辐照处理所造成的差异,并筛选出过氧化氢酶和过氧化物酶活力为相应的差异显著指标。结论：1.64 kGy和2.18 kGy辐照处理可明显延缓羊肚菌采后品质的劣变,且1.64 kGy处理组和对照组差异最大;OPLS-DA法能有效区分不同处理的样品组。     

基于主成分分析与聚类分析评价茯砖茶滋味品质

目的 探讨茯砖茶滋味品质特征与其主要内含成分含量之间的关系。方法 本研究以来自陕西、浙江、湖南三省的15个茯砖茶为材料,采用感官审评法、滋味活度值(taste activity value, TAV)分析法、主要内含成分分析法和聚类分析法对茯砖茶滋味品质进行评价。结果 在感官审评结果中15个茯砖茶滋味可分为醇和、平和、粗淡3种类型。15个茯砖茶样品的水浸出物含量在21.68%～37.74%之间、茶多酚含量在3.00%～9.50%之间、咖啡碱含量在2.20%～7.70%之间、氨基酸含量在0.90%～1.50%之间、可溶性糖含量在2.50%～5.50%。TAV分析结果显示儿茶素组分、咖啡碱及氨基酸对茯砖茶的苦涩滋味和醇甜滋味有显著贡献(TAV>1),其他内含成分对茯砖茶滋味品质具有修饰作用(0.11+0.23744F₂+0.14541F₃+0.09824F₄;聚类分...     

基于偏最小二乘回归的烤烟感官品质关键外观特征指标筛选

为明确影响烤烟感官品质的关键外观特征指标,采用偏最小二乘回归等方法对6个产区共计265份烟叶样品的外观特征与其感官品质间的关系进行分析。结果表明：外观特征指标中仅上部叶样品油润感分值服从正态分布,其他外观特征指标分值均未通过正态性检验;中部叶外观指标除身份外均与总体感官品质在0.1%水平显著正相关;上部叶颜色纯正度、成熟度、叶片结构、光泽度、柔软度、油润感与总体感官品质在0.1%水平显著正相关,身份与总体感官品质在0.1%水平显著负相关;油润感、柔软度、叶片结构3项外观特征对中部叶香气质和总体感官品质的累计贡献率分别为49.62%和51.07%,对上部叶香气量和总体感官品质的累计贡献率分别为43.19%和44.30%。叶片结构、柔软度和油润感是影响中、上部叶感官品质的关键指标,可在烟叶原料的工业分选研究中进一步应用。     

基于近红外技术和偏最小二乘判别法对无花果成熟度的快速判别

以无花果为试验对象,对其进行近红外光谱采集,并对其糖度、单果重、纵径、横径、硬度5个指标进行K-均值聚类;根据光谱数据、主成分分析确定最优聚类效果的成分和各类别的指标分布构建偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型进行聚类判别,以实现对果实成熟度(幼果期、成长期、成熟期)分类的准确、快速、无损伤鉴别。结果表明,3种成熟阶段的无花果样品的糖度、单果重和硬度均具有显著性差异,成熟果和成长果与幼果的纵径和横径间具有显著性差异。根据PLS-DA判别模型累计训练集的分类正确率为99.59%,测试集的分类正确率为99.15%。说明主成分分析与光谱数据所建立的PLS-DA模型性能较好,对无花果成熟度的快速鉴别是有效且可行的。     

基于偏最小二乘法分析复合型果酒风味成分与感官属性之间的相关性

对复合型和单一型水果酿造的果酒的挥发性香气成分和感官特征进行了研究。采用顶空气相固相微萃取(headspace solid-phase micro extraction, HS-SPME)提取香气成分,并用GC-MS进行鉴定。在3种复合型果酒和1种单一型果酒中共鉴定出15种挥发性化合物。结果显示,果酒中的挥发性化合物主要是高级醇,其次是醛类和酯类。通过偏最小二乘法(partial least squares regression, PLSR)对特征呈味物质与感官属性之间的相关性进行了研究,与单一果酒W4相比,复合果酒W1、W2、W3的香气均更浓郁、更丰富。W3果酒被描述为乳酸味、乙酸味、苦味和麦芽香,与乙醛、正丁醇、正丙醇和异戊醇相关。W2果酒呈现出花香、水果香和甜味,与糠醛和异丁醇相关。W1果酒的感官描述与挥发性成分之间的相关性较弱,可能的原因之一是原料成分比较复杂,有待进一步研究。该研究可为复合果酒风味特征的研究及果酒产品的开发和推广提供有价值的参考信息。     

基于正交偏最小二乘判别分析电子束辐照对黄精抗氧化活性的影响

目的 探究高能电子束辐照对黄精生物活性物质提取量及抗氧化活性的影响。方法 采用不同剂量（0、2、4、6、8、10 kGy）辐照处理黄精,然后提取多糖、总黄酮,测定提取物含量及抗氧化活性（包括DPPH自由基、羟自由基、ABTS+自由基清除和Fe3+还原能力）。采用正交偏最小二乘判别分析（Orthogonal partial least squares-discriminant analysis,OPLS-DA）建立基于黄精抗氧化活性指标的辐照处理判别模型,并采用变异权重参数值（VIP值结合T检验）挖掘出差异显著指标。结果 辐照剂量≥6 kGy时,多糖含量显著增加（P＜0.05）;辐照剂量≥4 kGy时,总黄酮含量显著增加（P＜0.05）;辐照处理降低多糖和总黄酮提取液DPPH自由基的清除能力,提高多糖和总黄酮提取液羟自由基清除率及Fe3+还原能力,提高总黄酮提取液ABTS+自由基清除率。通过构建辐照处理判别模型,有效区分辐照处理所造成的差异,并筛选出总黄酮提取液羟自由基清除率和Fe3+还原能力及多糖提取液DPPH自由基清除率为相应的差异显著指标。结论 该研究证明电子束辐照剂量达到6 kGy时,多糖和总黄酮提取物含量达到较高值;10 kGy处理组和对照组抗氧化活性差异最大。     

近红外光谱技术结合偏最小二乘判别分析检测三七品质

目的 利用近红外光谱技术实现不同等级三七样品的快速鉴别。方法 采集等级A（20头）、等级B（30头）、等级C（40头）、等级D（60头）四种不同等级三七样品的近红外光谱,构建偏最小二乘判别分析（partial least squares discriminant analysis, PLS-DA）分类器模型鉴别四种等级的三七样品,同时为了减近红外光谱中的冗余波长变量,进一步优化模型的判别结果,利用竞争自适应重加权采样（competitive adaptive reweighted sampling, CARS）算法提取近红外光谱中的特征变量。结果 所构建的PLS-DA分类器模型对等级C和等级D的三七样品,鉴别准确率达到100%,但是对于等级A和等级B的三七样品因为存在误判,鉴别准确率仅为0%和20%。经过CARS算法提取近红外光谱特征变量后,光谱变量数大幅减少,从1557个变量下降到78个变量。以优选后的特征变量构建的CARS-PLS-DA分类器模型更加简化,对四种等级三七样品的预测均方根误差均明显下降,说明模型的预测分类变量更接近真实的分类变量,鉴别结果更加准确。同时,对四种等级三七样品的鉴别准确率显著上升,其中对于等级C和等级D的鉴别准确率为100%,对于等级B的鉴别准确率从20%提升到100%,等级A鉴别准确率从0%提升到75%。结论 所构建的CARS-PLS-DA分类器模型对四种等级的三七样品具有更好的鉴别效果,可以实现不同等级三七的品质鉴定。     

偏最小二乘方法在不同白酒香型判别分析中的应用

为建立一种白酒香型鉴别方法,以DB-WAX为色谱柱,样品加标后直接采用气相色谱（GC）法进样分析。结果表明,香气成分线性相关系数R2＞0.999,检测限＜5.11 mg/L,精密度试验结果的相对标准偏差（RSD）＜4.11%;平均回收率为80.20%～97.93%。采用偏最小二乘法（PLS）对不同香型白酒数据进行建模和预测,不同香型白酒样品在PLS得分图中能分开,利用训练集和验证集数据对模型进行验证,结果表明预测准确率较高,校正均方差（RMSEE）和预测均方差（RMSEP）值也说明PLS模型对不同白酒香型具有较强的预测性。该方法在判别白酒香型分析中具有较高的准确性。     

Lameness detection challenges in automated milking systems addressed with partial least squares discriminant analysis

Lameness causes decreased animal welfare and leads to higher production costs. This study explored data from an automatic milking system (AMS) to model on-farm gait scoring from a commercial farm. A total of 88 cows were gait scored once per week, for 2 5-wk periods. Eighty variables retrieved from AMS were summarized week-wise and used to predict 2 defined classes: nonlame and clinically lame cows. Variables were represented with 2 transformations of the week summarized variables, using 2-wk data blocks before gait scoring, totaling 320 variables (2 × 2 × 80). The reference gait scoring error was estimated in the first week of the study and was, on average, 15%. Two partial least squares discriminant analysis models were fitted to parity 1 and parity 2 groups, respectively, to assign the lameness class according to the predicted probability of being lame (score 3 or 4/4) or not lame (score 1/4). Both models achieved sensitivity and specificity values around 80%, both in calibration and cross-validation. At the optimum values in the receiver operating characteristic curve, the false-positive rate was 28% in the parity 1 model, whereas in the parity 2 model it was about half (16%), which makes it more suitable for practical application; the model error rates were, 23 and 19%, respectively. Based on data registered automatically from one AMS farm, we were able to discriminate nonlame and lame cows, where partial least squares discriminant analysis achieved similar performance to the reference method.     

不同季节信阳毛尖茶主要生化成分及其矿质元素差异性分析

目的 基于不同季节信阳毛尖茶的生化成分和矿质元素,探究多元统计分析方法对不同季节信阳毛尖茶的有效区分。方法 采用高效液相色谱法等化学方法对64种信阳毛尖茶主要生化成分及其矿质元素进行检测分析,结合正交矫正偏最小二乘法判别分析获取不同季节茶样的组间差异。结果 研究结果表明游离氨基酸、黄酮类物质、水溶性碳水化合物、非酯型儿茶素、表儿茶素(epicatechin,EC)、表没食子儿茶素(epigallocatechin,EGC)、没食子酸(gallic acid,GA)及矿质元素均存在季节性显著差异。判别分析可将信阳毛尖春茶和夏秋茶明显区分,并鉴定出黄酮类物质、游离氨基酸、GA、儿茶素(catechin,C)、EC、EGC、Mg和Zn 8种判别不同季节信阳毛尖茶的重要差异化合物。热图分析结果进一步证实,茶多酚、游离氨基酸、C、表儿茶素没食子酸酯(epicatechin gallate,ECG)和GA等物质主要在春茶中积累,黄酮类物质、EGC、表没食子儿茶素没食子酸酯(epigallocatechin gallate,EGCG)、Mg、Fe、Zn和Se等物质主要在夏秋茶上积累。结论 本研究鉴别了不同季节信阳毛尖茶的特征性差异化合物,为信阳毛尖茶的季节识别提供理论基础。     

基于多元素分析的贵州绿茶产地鉴别研究

目的 探究以多元素统计对贵州不同产地绿茶判别分析的有效性和可行性,筛选产地间差异性元素。方法 采用电感耦合等离子体发射光谱法(inductively coupled plasma emission spectrometry, ICP-OES)和电感耦合等离子体质谱法(inductively coupled plasma mass spectrometry, ICP-MS)对贵州4个产地63个绿茶样品中47种元素进行定量分析,结合正交偏最小二乘法判别分析(orthogonal partial least squares discriminant analysis, OPLS-DA)建立贵州绿茶的产地判别模型。结果 4个产地的绿茶中元素含量有明显的差异; K、P、Ca、Mg、Mn、Al和Fe元素含量规律相同,说明4个产地的茶叶对土壤中部分高含量元素的富集能力具有一致性;4个产地的污染物Pb、Cu、Cd、As和Cr的含量均低于茶叶相关标准的限量要求。基于元素含量建立的6组OPLS-DA分析模型可以有效区分产地,其中黔西南州与铜仁市模型(QXN-TR)参数最优,该模型用50.3%的变量可解释9...     

拉曼光谱结合偏最小二乘法对食用油品质快速检测研究

研究采集不同种类、不同氧化程度的84个食用油样本拉曼光谱图,建立关于其过氧化值的偏最小二乘定量检测模型,进行波长筛选,并用“一阶导数法+SNV”对光谱进行预处理,建模相关系数达到0.952 8,校正标准偏差为0.572 0;预测相关系数为0.921 9,相对预测均方差为0.698。结果表明,经光谱预处理和波长筛选优化后,模型准确性和稳健性可靠,误差相对较小,最终得出了合理的食用油过氧化值定量模型。由此可见,研究所建定量模型稳健性良好,利用拉曼光谱分析技术对油品过氧化值进行快速检测具有可行性,并且这种技术有望用于日常食用油品质的快速检测。