乌龙茶品质化学分析及酚类化合物的分离

乌龙茶品质化学分析及酚类化合物的分离

论文摘要

乌龙茶是我国特有的茶类,主要产于福建、广东和台湾。本研究主要通过分析30个乌龙茶样品的色泽、化学成分和香气成分,以期建立它们与茶叶感官品质的关系。相关分析表明,氨基酸总量、叶绿素a、叶绿素b、叶绿素总量、ΔL、Δa、Δb和ΔE与茶叶感官审评总分相关。芳樟醇及氧化物、反-香叶醇、己醛、苯乙醛、苯乙腈、顺-2-戊烯-1-醇和顺-茉莉酮是乌龙茶中的主要香气化合物,而且在大多数样品中含量也高。主成分分析表明,前10个主成分可以可解释乌龙茶总成分总变异的90.46%。前3个主成分分别是EGCG,Δb和顺-2-戊烯-1-醇。应用茶叶感官审评总分为应变量,以10个主成分为自变量,并建立了回归模型(R2=0.721)。应用10个主成分对30个乌龙茶样品进行系统聚类,能把30个乌龙茶样品按照产地分为4组。用高速逆流色谱分离乌龙茶茶多酚,以正己烷-乙酸乙酯-甲醇-水-冰醋酸(1:5:1:5:0.25,v/v/v/v/v)为溶剂系统,上相为固定相,下相为流动相,流速为2ml/min,仪器转速700 r/min,进样量40 mg。可以分离得到4种儿茶素EGC,ECG,EGCG和GCG。本研究以聚酰胺为吸附剂,对乌龙茶中5种儿茶素和4种茶黄素进行了薄层色谱分离。采用正丁醇-丙酮-冰醋酸(5:5:3,v/v)溶剂体系可以使得5种儿茶素(EC,DL-C,EGC,ECG和EGCG)达到较好的分离。采用甲醇:三氯甲烷(2:3,v/v,二次展开)为溶剂体系,四种主要茶黄素类物质达到基线分离。此外,采用溶剂系统甲醇-三氯甲烷(2:3,v/v,二次展开),可以使得黄酮(杨梅黄酮,槲皮素,芸香苷和山奈酚)和酚酸(没食子酸,绿原酸和咖啡酸)达到较好的分离。并应用该方法对乌龙茶提取物进行了分离。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 文献综述
  • 1 研究目的与意义
  • 2 乌龙茶品质及化学成分的国内外研究动态
  • 2.1 乌龙茶的品质化学研究
  • 2.2 乌龙茶的香气成分研究
  • 2.3 乌龙茶香气的感官审评
  • 2.4 乌龙茶化学成分研究
  • 3 研究内容
  • 3.1 乌龙茶化学成分、香气成分与感官品质研究
  • 3.2 高速逆流色谱分离乌龙茶多酚
  • 3.3 薄层色谱分离乌龙茶、绿茶和普洱茶酚类化合物
  • 第二章 乌龙茶化学成分、香气成分与感官品质研究
  • 1 试验材料与方法
  • 1.1 供试材料
  • 1.2 试验方法
  • 2 结果与分析
  • 2.1 乌龙茶感官审评分析
  • 2.2 乌龙茶化学成分、色素、茶汤色泽与感官品质分析
  • 2.3 乌龙茶香气成分与感官品质分析
  • 2.4 主成分、回归和聚类分析与乌龙茶感官品质
  • 第三章 高速逆流色谱分离乌龙茶茶多酚
  • 1 试验材料与方法
  • 1.1 供试材料、仪器和试剂
  • 1.2 试验方法
  • 2 结果与分析
  • 2.1 分离溶剂系统的选择
  • 2.2 高速逆流色谱分离乌龙茶多酚
  • 3 讨论
  • 第四章 薄层色谱分离乌龙茶酚类化合物
  • 1 试验材料与方法
  • 1.1 供试材料、仪器和试剂
  • 1.2 试验方法
  • 2 结果与分析
  • 2.1 乌龙茶中茶黄素和儿茶素的分离
  • 2.2 乌龙茶中黄酮类化合物和酚酸类化合物的分离
  • 3 讨论
  • 全文结论
  • 参考文献
  • 附表
  • 致谢
  • 作者简介
  • 相关论文文献

    • [1].不同品种紫薯营养主成分及聚类分析[J]. 中国粮油学报 2020(01)
    • [2].主成分-距离水质识别水源模型主成分的选取[J]. 地下水 2020(02)
    • [3].基于地理加权主成分的经济发展综合评价研究——以江苏省为例[J]. 华中师范大学学报(自然科学版) 2016(02)
    • [4].一种加权主成分距离的聚类分析方法[J]. 统计研究 2016(11)
    • [5].基于弹性网的稀疏近似主成分分析方法[J]. 曲靖师范学院学报 2020(03)
    • [6].基于稳健稀疏主成分的经济增长影响因素分析[J]. 统计与信息论坛 2017(03)
    • [7].灰色主成分评价模型的构建及其应用[J]. 系统工程理论与实践 2016(08)
    • [8].主成分—聚类分析方法在城市交通发展指标评价中的应用[J]. 价值工程 2016(24)
    • [9].主成分综合评价法的误区识别及其改进[J]. 数量经济技术经济研究 2016(10)
    • [10].基于主成分聚类的工程承包商国际化程度评价[J]. 重庆交通大学学报(社会科学版) 2014(06)
    • [11].主成分集成评价方法的问题探析与模型拓展[J]. 统计与决策 2015(02)
    • [12].主成分聚类分析在学生成绩综合评价中的应用[J]. 辽宁工业大学学报(自然科学版) 2012(03)
    • [13].基于偏相关系数和平行检验的主成分抽取数量的确定方法[J]. 统计与决策 2011(04)
    • [14].主成分抽取数量确定方法的改进[J]. 统计与决策 2010(16)
    • [15].主成分与因子分析在体育教学评价应用中的统计学分析[J]. 中国西部科技 2009(05)
    • [16].稀疏主成分在综合评价中的应用[J]. 财经理论与实践 2009(05)
    • [17].基于主成分方法的昌平区用水量影响因素分析[J]. 北京水务 2020(02)
    • [18].七十五份长荚豇豆品种资源农艺性状的主成分与聚类分析[J]. 北方园艺 2020(07)
    • [19].随机事件在实际问题数学化过程中的重要性及其在主成分算法中的应用[J]. 科技资讯 2020(14)
    • [20].基于主成分综合评价的世界一流大学影响因素研究[J]. 西北工业大学学报(社会科学版) 2016(04)
    • [21].基于改进主成分方法的淘宝品牌女装店绩效评价[J]. 牡丹江师范学院学报(自然科学版) 2017(02)
    • [22].基于主成分的智能电网建设综合评价[J]. 企业导报 2016(02)
    • [23].主成分聚类分析方法在入境旅游中的应用[J]. 统计与管理 2015(03)
    • [24].特征主成分算法再探[J]. 计算机系统应用 2015(07)
    • [25].12种饮用干花中微量元素主成分的分析[J]. 武汉工程大学学报 2015(10)
    • [26].主成分方法在公路交通事故分析中的应用[J]. 市政技术 2013(05)
    • [27].主成分-聚类分析在篮球队进攻能力评价中的应用[J]. 民营科技 2012(04)
    • [28].主成分分析在区域创新中的运用[J]. 湖北大学成人教育学院学报 2012(05)
    • [29].基于主成分的模糊聚类分析及应用[J]. 河北理工大学学报(自然科学版) 2011(04)
    • [30].主成分个数选择问题的探讨[J]. 济源职业技术学院学报 2011(04)

    标签:;  ;  ;  

    乌龙茶品质化学分析及酚类化合物的分离
    下载Doc文档

    猜你喜欢