FTIR結合主成分分析鑒別不同年份六堡茶

羅 艷，阮俊翔，蘇志恒，林 翠，覃 楊（廣西醫科大學藥學院，廣西南寧530021）

FTIR結合主成分分析鑒別不同年份六堡茶

羅 艷，阮俊翔，蘇志恒*，林 翠，覃 楊
（廣西醫科大學藥學院，廣西南寧530021）

采用傅里葉變換紅外光譜（FTIR）法結合主成分分析鑒別不同儲存年份的六堡茶，并找出其化學組分差異，為鑒別不同儲存年份六堡茶提供快速無損的方法。通過采集5個不同年份六堡茶的紅外光譜，利用一階導數重構紅外圖譜，建立主成分分析鑒別模型，并提取出模型的載荷因子。結果表明：樣本在主成分空間中區分為不同的類別，基本實現不同年份六堡茶的鑒別。載荷因子分析顯示，5個年份六堡茶化學組成的差異主要體現在茶多酚、咖啡堿及氨基酸3類物質成分含量的不同。本法可以快速、無損地鑒別不同年份的六堡茶，并且能反映不同年份六堡茶主要成分組成的差異。

六堡茶，紅外光譜，主成分分析，載荷因子分析

六堡茶是中國的歷史名茶，因其原產于廣西梧州市蒼梧縣六堡鄉而得名，在清代康熙十三年六堡茶列為全國名茶，現為廣西特產之一，產品遠銷港澳臺和東南亞等地[1]。六堡茶是后發酵茶，屬于類似普洱茶的黑茶。近年來，隨著人們對黑茶的重新認識，六堡茶迎來了新的發展機遇，陳年優質的六堡茶價格不斷攀升[2]。另外，六堡茶有生茶、熟茶之分。生茶是新鮮的茶葉采摘后以自然的方式陳放，未經過渥堆發酵處理的茶，其茶性較烈、刺激，新制或陳放不久的生茶具有強烈的苦味，且富含茶多酚，具有較好的抗氧化、防輻射作用。熟茶是經過人工渥堆發酵處理的茶，其茶性溫和，并在酶的作用下產生了不少新的營養物質，因此在普通茶的基礎上，具備了更多的功效，如：降脂、降血壓、抗動脈硬化等[3]。然而，目前市面上六堡茶的銷售相對較為混亂，不同年份的生茶和熟茶通過肉眼難以鑒別，以次充好現象較為普遍，不同檔次的六堡茶缺乏有效的技術手段對其進行區分。

傅里葉變換紅外光譜（FTIR）法具有用樣少、耗費少、快速和無需提取與分離等優點，可科學、準確、快速地鑒別樣品，已被廣泛應用于中藥質量控制研究[4-5]。此外，利用FTIR技術對同種不同檔次茶葉及不同儲存年份進行了鑒別，取得較為滿意的結果[6-9]。本文通過利用傅里葉變換紅外光譜儀檢測不同年份六堡茶的紅外光譜，并通過化學計量學方法對光譜數據進行預處理，建立主成分分析化學計量模型，實現對不同年份六堡茶的有效鑒別，以期對不同的茶葉品質進行評價區分。

1 材料與方法

1.1 材料與儀器

六堡茶 取5個不同年份六堡茶生茶、熟茶（2008年、2009年、2010年、2011年、2012年）共10批樣品，原產地為廣西梧州市六堡鎮；溴化鉀 分析純，國藥集團化學試劑有限公司。

Spectrum100型傅里葉變換紅外光譜儀（分辨率為4cm-1，掃描范圍為4000～400cm-1） 美國PerkinElmer公司；YP-2型壓片機 上海山岳科學儀器有限公司；AL204型電子天平 梅特勒-托利多儀器上海有限公司；電熱恒溫鼓風干燥箱 上海躍進醫療器械有限公司。

1.2 實驗方法

1.2.1 樣品制備 分別取5個不同年份六堡茶的茶葉樣品，放置在電熱恒溫鼓風干燥箱內40℃下干燥12h至恒重。將干燥后的待測茶葉放入磨碎機內粉碎后取出過120目篩，制成細粉儲存于干燥器中備用。1.2.2 紅外光譜測定及數據處理 準確稱量2mg樣品，按1∶100的比例加入溴化鉀，紅外燈下研磨至均勻，壓片，制成均勻透明的樣品片，以溴化鉀為背景進行掃描，掃描次數為16次，每個批次制備10個樣品片。

1.3 數據處理

原始光譜經一階導數、九點平滑處理，將預處理后的光譜數據導入軟件Simca-p中，繪制主成分分析結果圖。

2 結果與分析

2.1 不同年份六堡茶的紅外光譜

從圖1a和圖1b可以看出，生茶和熟茶的紅外光譜圖存在著明顯的差異，六堡茶中主要含有茶多酚、氨基酸、咖啡堿、茶多糖、黃酮化合物等成分，生茶中茶多酚和咖啡堿的含量很高，而熟茶因經過發酵，茶多酚等在發酵過程中發生轉化，含量銳減。然而，不同年份的生茶之間的紅外光譜圖（見圖1a）比較相似，肉眼無法對它們進行有效識別，不同年份的熟茶之間也存在相同的情況（見圖1b），需要通過化學計量方法建立模型，深入發掘內在的差異，達到有效鑒別的目的。

2.2 主成分分析模型鑒別不同年份六堡茶

為了從復雜的光譜信息中深入發掘分析對象的內在差異，必須對光譜數據進行降維處理，主成分分析（PCA）[10-12]是常用的有效降維方法，它可使原始變量線性組合成一組新的變量，即一組主成分，僅用部分主成分就可表達原有變量的主要信息。本文選取波段3500～2800cm-1和1800～600cm-1作為指紋特征光譜分析區域，建立主成分分析模型進行分析，R2X和Q2是PCA模型的重要參數，用來評價模型質量，R2X反映模型得到的主成分對x變量的解釋程度，Q2值則代表模型的預測能力，其中R2X越接近1表示模型越穩定，Q2＞0.5表示預測率高。

圖1 不同年份六堡茶生茶和熟茶的紅外光譜圖Fig.1 FTIR spectra of crude and ripened liubao tea in different years

圖2 PCA分析不同年份六堡茶生茶和熟茶樣品的分布散點圖Fig.2 PCA of crude and ripened liubao tea sample distribution scatter plot in different years

2.2.1 同一類型不同年份六堡茶的鑒別 圖2（a）、圖2（b）分別是5個年份六堡茶生茶、熟茶的紅外光譜經過主成分分析后，主成分PC1、PC2、PC3得分的二維散點圖。生茶樣品中主成分PC1、PC2、PC3累計貢獻率達到87.5%，熟茶樣品中前3個主成分的累積貢獻率為75.7%，能反映樣本絕大部分原始光譜信息。5個年份的六堡茶樣本在主成分空間中呈帶狀分布，各年份樣本處于相對獨立的空間，不同年份來源的樣本基本得到有效區分（對于5個年份六堡茶區分所建立的PCA模型中，R2X為0.999，Q2為0.997，表明該模型對變量具有很好的解釋能力）。

2.2.2 同一年份不同類型六堡茶的鑒別 各個年份的生茶與熟茶比較中前3個主成分的累積貢獻率均達到80%以上，能反映樣本絕大部分原始光譜信息。以2008年生茶及熟茶樣品為例，由圖3可以看出，同一年份不同類型（生茶、熟茶）的六堡茶樣本在主成分空間中呈帶狀分布，處于相對獨立的空間，同一年份六堡茶的生茶、熟茶樣本基本得到有效區分（對于同一年份不同類型六堡茶區分所建立的PCA模型中，R2X為0.999，Q2為0.997，表明該模型對變量具有很好的解釋能力）。

圖3 PCA分析2008年六堡茶生茶和熟茶樣品的分布散點圖Fig.3 PCA of crude and ripened liubao tea sample distribution scatter plot in 2008

2.3 PCA鑒別模型載荷因子分析

載荷因子是主成分分析中重要變量貢獻的集合，載荷因子圖譜可以具體顯示某個變量對主成分的貢獻。為了從主成分分析模型中獲取更多樣品化學組成差異的信息，提取PCA模型的載荷因子，繪制載荷因子圖譜（見圖4）。在PCA模型中，PC1是最主要成分，貢獻率最大，因此，探討PC1的載荷即可說明不同六堡茶樣本化學成分的差異。

從圖4（a）中對生茶的載荷因子提取中可以看到，對組間差異影響較大的峰有1684、1652、1642、1424、1351、797、677cm-1，1684、1652、1642cm-1為酰胺I帶吸收峰，1424、1351cm-1為酰胺III帶吸收峰，900～600cm-1主要為多糖的吸收區。

由圖4（b）中對熟茶的載荷因子提取可以看到，對組間差異影響較大的峰有3431、1766、1674、1595、1468、1360、1165cm-1，3431cm-1為-NH的伸縮振動峰，1766、1674cm-1為酰胺I帶吸收，1595、1468cm-1為苯環骨架振動，1360cm-1為酰胺III帶吸收，1165cm-1為叔醇C-O的吸收。

從圖4（c）對2008年生茶熟茶比較的載荷因子提取中可知，對組間差異影響較大的峰有3375、2864、1655、1519、1421、1240、1152、1039、898cm-1，3375cm-1為-NH的伸縮振動峰，2864cm-1是苯環上=C-H伸縮振動，1655cm-1為酰胺I帶吸收峰，1519、1421cm-1為酰胺III帶吸收峰，1240cm-1是酚類，1152cm-1為叔醇C-O的吸收，1039cm-1為伯醇C-O的吸收[13]。

圖4 不同年份生茶、熟茶PCA鑒別模型的載荷因子Fig.4 The loading factors of PCA identification model of crude and ripened liubao tea sample in different years

以上這些結構特征與六堡茶中主要成分茶多酚、咖啡堿及氨基酸有關，隨著發酵程度的增加茶多酚和咖啡堿的含量明顯降低，與文獻報道相一致[14]。

茶葉的紅外光譜特征是其化學成分中含何種官能團的疊加，不同樣品在組成上的差異程度可通過紅外光譜特征體現出來。因此，對茶葉化學成分有影響的外界因素，如：加工方法、儲存年份等可以從各自的紅外光譜上反映出其差異性。將紅外光譜與現代化學計量學，如主成分分析、聚類分析、偏最小二乘法等方法相結合，可以深入挖掘茶葉原始光譜中潛在的化學成分差異信息，起到對茶葉品質進行有效評價和鑒別的作用。

3 結論

紅外光譜結合主成分分析法可以快速、無損地鑒別不同年份的六堡茶，并且能反映不同年份六堡茶主要成分組成的差異。本文通過建立PCA模型，對5種不同年份的六堡茶的傅里葉變換紅外光譜進行了主成分分析，樣本在主成分空間中可區分聚集為5個不同的類別，基本實現不同年份六堡茶的初步區別。載荷因子分析顯示，5個年份六堡茶樣本化學組成的差異主要體現在茶多酚、咖啡堿及氨基酸3類物質成分含量的不同這一方面，實驗結果為茶葉的品質評價提供理論依據。

[1]韋靜峰，文兆明.廣西六堡茶[J].廣西農學報，2008，23（3）：45-47．

[2]李穎，劉小玲.六堡茶的水溶性成分分析與研究進展[N].廣西質量監督導報，2010：45-47.

[3]叢濤，趙霖，鮑善芬，等.普洱茶生茶與熟茶對大鼠營養生理功能的影響[J].食品科技，2010，35（4）：66-70，73.

[4]Pei LK，Sun SQ，Guo BL，et al.Fast quality control of Herba Epimedii by using Fourier transform infrared spectroscopy[J]. Spectrochimica Acta，Part A，2008，70：258-264.

[5]尹泉，李惠芬，周群，等.大血藤藥材及不同提取物FTIR的比對分析[J].光譜學與光譜分析，2010，30（1）：54-57.

[6]寧井銘，張正竹，王勝鵬，等.不同儲存年份普洱茶傅里葉變換紅外光譜研究[J].光譜學與光譜分析，2011，31（9）：2390-2393.

[7]龐濤濤，杜黎明，苑戎.紅外光譜法直接鑒別苦丁茶的研究[J].分析科學學報，2007，23（2）：213-215．

[8]李曉麗，何勇，裘正軍.一種基于可見-近紅外光譜快速鑒別茶葉品種的新方法[J].光譜學與光譜分析，2007，27（2）：279-282.

[9]Xu L，Deng DH，Cai CB.Predicting the age and type of tuocha tea by fourier transform infrared spectroscopyand chemometric data analysis[J].Journal of Agricultural and Food Chemistry，2011，59（19）：1046-1049.

[10]徐永群，孫素琴，袁子民，等.紅外光譜結合主成分分析鑒別道地山藥[J].分析化學，2002，30（10）：1241-1233.

[11]袁玉峰，陶站華，劉軍賢，等.紅外光譜結合主成分分析鑒別不同產地黃柏[J].光譜學與光譜分析，2011，31（5）：1258-1261.

[12]韋記青，孔德鑫，唐輝，等.基于主成分分析和聚類分析的野生戰骨紅外指紋圖譜比較研究[J].廣西植物，2011，31（4）：559-563.

[13]姚新生.有機化合物波譜分析[M].北京：中國醫藥科技出版社，2004：59-83.

[14]劉小玲，李穎，姜元欣，等.廣西六堡茶主要特征成分分析[J].北京工商大學學報：自然科學版，2012，30（1）：46-50.

Discrimination of liubao tea by FTIR and principal component analysis

LUO Yan，RUAN Jun-xiang，SU Zhi-heng*，LIN Cui，QIN Yang
（College of Pharmacology，Guangxi Medical University，Nanning 530021，China）

To discriminate liubao tea from different storage years，explore the difference of chemical components and establish a rapid and non-destructive method for the discrimination of liubao tea from different storage years，fourier transform infrared spectroscopy（FTIR）combined with principal component analysis was utilized in this study.Liubao tea samples from five different storage years were collected for FTIR analysis，the raw infrared spectra of the samples were processed by the first derivative，the data was used to establish a discriminated model by means of principal component analysis，and the loading factors were extracted from the established model.As a result，discrimination of liubao tea from different storage years was observed in score plots.In the loading plot，it demonstrated that chemical discrimination of liubao tea from five different storage years was correlated to the contents of polyphenols，caffeine and amino acid.This study indicated that discrimination of liubao tea from five different years was achieved rapidly and non-destructively，and difference of chemical composition in different years could be characterized by the strategy of FTIR analysis combined with principal component analysis.

liubaotea；fourier trans for minfrareds pectroscopy；principal componen tanalysis；loading facto ranalysis

TS201.1

A

1002-0306（2014）12-0055-04

10.13386/j.issn1002-0306.2014.12.002

2013－09－02 *通訊聯系人

羅艷（1977-），女，碩士研究生，講師，主要從事儀器分析工作方面的研究。

2012年廣西壯族自治區教育廳大學生創新創業課題（02610212031）。