【摘 要】
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本实验采用气相色谱-质谱联用技术结合多元统计分析主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、偏最小二乘法-判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,P
【机 构】
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中国农业科学院茶叶研究所浙江省茶叶加工工程重点实验室,中国农业科学院研究生院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(31471651);浙江省自然科学基金项目(LQ18C160006);中国农业科学院创新工程(CAAS-ASTIP-2014-TRICAAS)
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本实验采用气相色谱-质谱联用技术结合多元统计分析主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、偏最小二乘法-判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis,PLS-DA)和系统聚类分析(Hierarchical Cluster Analysis,HCA)对18个不同栗香特征的绿茶开展研究。结果表明,PCA、PLS-DA和HCA均可以直观地对三种不同栗香特征的绿茶进行有效区分;PLS-DA分析中,18个栗香茶样基于其香气特征实现良好分离,其中R2Y=0.843、Q2=0.694,说明该模型对三种栗香特征绿茶具有良好的稳定性和较好的预测能力;HCA分析中,3种栗香绿茶在聚类距离12处被清晰地分成三类,其中板栗香型和嫩栗香型距离更接近,聚类效果和感官辨识基本一致。此外,基于变量投影重要性VIP>1,筛选出了38种区分不同栗香特征的重要挥发性组分。
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