基于質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)—飛行時間質(zhì)譜快速鑒別不同產(chǎn)地閩北水仙茶

張丹丹+韋航+邱曉紅+鄭德勇+曹潔+葉乃興

摘 要 采用質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)飛行時間質(zhì)譜儀（PTRTOFMS）， 構(gòu)建了3個產(chǎn)地（武夷山、建陽、建甌）113個閩北水仙茶樣品香氣的化學(xué)指紋圖譜， 對所得的閩北水仙茶香氣指紋圖譜進(jìn)行主成分分析（ PCA）， 獲得了不同產(chǎn)地閩北水仙茶樣品的質(zhì)譜信息特征， 然后采用軟獨立建模分類法（SIMCA）、K最鄰近結(jié)點算法（KNN）、偏最小二乘判別分析法（PLSDA）對閩北水仙茶的質(zhì)譜信息進(jìn)行了模式識別。結(jié)果表明， PTRTOFMS結(jié)合分類識別模式能有效區(qū)分不同產(chǎn)地的閩北水仙茶。PCA 提取了3個主成分， 累計貢獻(xiàn)率為84.66%； 3個識別模型的校正集判別正確率分別為89.38%、100.00%和100.00%， 預(yù)測集的判別正確率分別為83.18%、 96.46%和95.57%。基于此成功建立了不同產(chǎn)地的閩北水仙茶識別模型。本方法無需樣品預(yù)處理、分析速度快、靈敏度高、對茶葉無損傷， 為茶葉產(chǎn)地溯源提供了新方法。

關(guān)鍵詞 質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)飛行時間質(zhì)譜； 閩北水仙茶； 香氣成分； 模式識別法； 產(chǎn)地識別

1 引 言

閩北水仙茶是福建省地方特色產(chǎn)品， 按照產(chǎn)地主要分為武夷水仙、建陽水仙和建甌水仙[1]。由于閩北水仙茶特別是武夷水仙茶價值較高， 假冒事件時有發(fā)生。3個茶葉產(chǎn)地的閩北水仙的外形與加工工藝大致相同， 難以用感官審評直接識別其產(chǎn)地來源， 因此開發(fā)水仙茶產(chǎn)地溯源與鑒別的方法， 具有重要的實際應(yīng)用價值。

鑒別茶葉的傳統(tǒng)方法是通過茶葉的色、香、味的不同進(jìn)行其產(chǎn)地以及品質(zhì)判別， 依賴鑒別人的經(jīng)驗， 易受主觀因素影響。近年來， 采用茶葉香氣指紋圖譜對茶葉進(jìn)行產(chǎn)地溯源的方法備受關(guān)注， 氣相色譜（GC）和氣相色譜質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)（GCMS）是茶葉香氣的主要分析方法[2～6]， 電子鼻法也逐漸運用于茶葉產(chǎn)地、等級、年份等判別[7，8]。但這幾種方法具有各自的局限性， 如GC及GCMS靈敏度低、檢測速度慢、預(yù)處理復(fù)雜等[9]；而電子鼻也存在靈敏度低、穩(wěn)定性差、無法檢測茶葉具體香氣成分等問題[10]。因此， 建立無損和高度靈敏的鑒別方法十分必要。

質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)飛行時間質(zhì)譜（Proton transfer reactiontime of flightmass spectrometry， PTRTOFMS）技術(shù)是近年發(fā)展起來的一種痕量揮發(fā)性有機(jī)物在線檢測技術(shù)[11]， 具有檢測時間短、靈敏度高、有機(jī)物電離為單一離子及極少碎片離子、易于質(zhì)譜識別、無需樣品預(yù)處理、分辨率超高、可區(qū)分分子量極其接近的化合物等優(yōu)勢， 已廣泛應(yīng)用于大氣環(huán)境污染監(jiān)測[12]、醫(yī)學(xué)診斷[13]、植物代謝[14]、公共安全[15]、食品成分和質(zhì)量檢驗[16]、產(chǎn)品分類[17]和原產(chǎn)地判別[18]等領(lǐng)域中痕量有機(jī)物的檢測。Kus等[19]采用PTRMS直接檢測蜂蜜樣品的揮發(fā)性化合物， 成功區(qū)分了6種不同花香源的蜂蜜樣品。Acierno等[20]采用PTRTOFMS對巧克力樣品的揮發(fā)性有機(jī)化合物成分進(jìn)行了研究， 并結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法成功實現(xiàn)巧克力樣品的品種、產(chǎn)地、品牌的溯源。但將PTRTOFMS應(yīng)用于茶葉分析的文獻(xiàn)極少。Yener等[21]采用PTRTOFMS檢測了來自4個國家的綠茶和紅茶干茶以及茶湯的香氣成分， 并利用其香氣指紋圖譜結(jié)合主成分分析， 成功區(qū)分了綠茶和紅茶。

本研究將PTRTOFMS技術(shù)應(yīng)用于茶葉產(chǎn)地區(qū)分， 對3個產(chǎn)地（武夷山、建陽、建甌）的閩北水仙茶進(jìn)行檢測， 獲得其PTRTOFMS指紋圖譜， 結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法， 對茶香氣進(jìn)行分析， 建立了快速、無損、靈敏、準(zhǔn)確的茶葉產(chǎn)地溯源方法。

2 實驗部分

2.1 儀器、試劑與材料

PTRTOFMS1000質(zhì)子轉(zhuǎn)移反應(yīng)飛行時間質(zhì)譜儀（奧地利Ionicon有限公司）；EL104 型電子分析天平（上海梅特勒托利多儀器有限公司）。

依照國家標(biāo)準(zhǔn)[22]采集2015年閩北水仙春茶113個樣品， 分別為武夷水仙33個， 編號為：Y1T1、Y1T2、Y1T3、Y101～Y130；建陽水仙40個， 編號為：201～240；建甌水仙40個， 編號為：401～440（詳見表1）。分別由武夷山市香江茶業(yè)有限公司、建陽區(qū)農(nóng)業(yè)局、福建茶葉進(jìn)出口責(zé)任有限公司提供， 作為校正集。另依照上述國家標(biāo)準(zhǔn)在市場購買閩北水仙茶葉樣品75個（武夷水仙、建陽水仙、建甌水仙各25個）， 作為預(yù)測集。樣品用復(fù)合鋁箔袋密封， 25℃儲存待用。

2.2 實驗方法

準(zhǔn)確稱取3 g干茶樣品（未經(jīng)過任何前處理）于60 mL頂空瓶中， 在70℃恒溫水浴5 min， 頂空瓶上部香氣揮發(fā)物保持平衡后， 將頂空瓶與PTRTOFMS的進(jìn)樣口瓶蓋相連接， 進(jìn)行PTRTOFMS檢測。檢測條件如下：漂移管電壓640 V， 漂移管溫度60 °C， 漂移管壓力225 Pa， 電場強度（Electric field strength/gas number density， E/N） 140 Townsend （Td， 1 Td = 1017 V cm2）， 漂移管中氣體流量40 Pa m3/s， 掃描范圍m/z 13～500。每個樣品以每秒一張全譜圖的采集速率測量30 s， 測量順序隨機(jī)。每個樣品連續(xù)掃描5次， 取中間3次掃描質(zhì)譜數(shù)據(jù)平均， 得到樣品平均值。取一個空瓶， 在相同的條件下進(jìn)行檢測， 連續(xù)掃描空氣5次， 取后3次掃描質(zhì)譜數(shù)據(jù)平均， 得空白平均值。樣品平均值減去空白平均值即得到進(jìn)行統(tǒng)計分析的PTRTOFMS質(zhì)譜數(shù)據(jù)， 每個樣品獨立進(jìn)行3次試驗， 取平均值。

2.3 數(shù)據(jù)分析

直接頂空進(jìn)樣分析茶葉樣品得到的數(shù)據(jù)集減去空白小瓶的數(shù)據(jù)集后， 共得到495個質(zhì)量峰， 范圍在m/z 13～495內(nèi)。在消除干擾離子（O+2， NO+和水簇離子）及其同位素之后， 剩余438個質(zhì)量峰用于進(jìn)一步分析。在質(zhì)量峰選擇和提取之后， 通過使用PTRTOFMS自帶的內(nèi)部文庫、結(jié)合其精確的離子質(zhì)量以及其同位素的規(guī)律特征對其進(jìn)行初步識別[23]。

采用SPSS21.0軟件（IBM SPSS statistics） 進(jìn)行方差分析， 計算不同產(chǎn)地閩北水仙茶香氣成分差異。運用Chemmind Pattern2017 進(jìn)行主成分分析法（Principal component analysis， PCA）、軟獨立建模分類法（Soft independent modeling class analogy， SIMCA）、K最鄰近結(jié)點算法（Knearest neighbors， KNN）、偏最小二乘判別分析法（Partial least squaresdiscriminant analysis， PLSDA）模式識別。

3 結(jié)果與討論

3.1 不同產(chǎn)地閩北水仙的香氣成分分析

按照上述分析條件， 對3個不同產(chǎn)地（武夷山、建陽、建甌）水仙茶樣品的香氣成分進(jìn)行分析， 圖1為空氣空白及3個產(chǎn)地的閩北水仙的香氣成分的典型質(zhì)譜圖， 可見不同產(chǎn)地的閩北水仙茶的PTRTOFMS譜圖既有相同之處， 也有明顯差異。在所有譜圖中， m/z 13～150之間產(chǎn)生的質(zhì)譜峰較多， 在m/z>200處質(zhì)譜峰較少。

3.2 不同產(chǎn)地閩北水仙茶的PCA分析

以m/z 整數(shù)值為自變量， 質(zhì)量峰的信號強度為因變量， 對所采集到的3個不同產(chǎn)地的閩北水仙茶113個樣品的頂空揮發(fā)性化合物的指紋圖譜進(jìn)行PCA分析。

（PCA）由于過多的特征量會給計算帶來困難， 本研究選取前3個主要特征值進(jìn)行分析， 圖2是校正集的質(zhì)譜數(shù)據(jù)矩陣得分圖， PC1、PC2 和PC3 分別代表了變量總方差的70.4%、8.1%和6.1%， 累積方差貢獻(xiàn)率約84.661%[32]， 足以解釋原變量的絕大部分信息[33]， 所以樣本點在此三維空間上的投影分布可以充分表征樣本在空間中的分布特征。空間上的投影得分值即空間坐標(biāo)， 可以直觀反映樣本間的相似或差異性， 如果兩個樣本之間差異明顯， 那么這兩個坐標(biāo)點在得分圖上的位置相對較遠(yuǎn)， 反之亦然。由圖2可見， 3個產(chǎn)地的茶葉基本上可以分開， 其中建陽水仙與建甌水仙相近， 略有重疊， 編號為222、224、225的建陽二級水仙與編號為337、338的建甌三級水仙極為接近， 這可能與建陽水仙與建甌水仙加工工藝相近、產(chǎn)地相鄰有關(guān)， 需采用分類模式識別法進(jìn)行進(jìn)一步區(qū)分。

3.3 不同產(chǎn)地閩北水仙茶的分類模式識別

分類模式識別一般是根據(jù)物以類聚的原則進(jìn)行樣本分類， 同類或相似“樣本”間的距離應(yīng)較近， 不同類的“樣本”間距離應(yīng)較遠(yuǎn)。因此， 可以根據(jù)各樣本間的距離或距離的函數(shù)進(jìn)行判別與分類， 并利用分類結(jié)果預(yù)報未知樣本[33]。針對茶葉香氣成分的特征變量數(shù)多、類型復(fù)雜、要求分類準(zhǔn)確的特點， 本研究選用SIMCA、KNN、PLSDA法， 對3個不同產(chǎn)地的閩北水仙茶進(jìn)行數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析， 建立其識別模型， 結(jié)果見表3和表4。

在SIMCA法中， 通過交互驗證的方法得知， 當(dāng)最佳主成分?jǐn)?shù)為3時， 預(yù)測殘差平方和（PRESS）為最小， 判別效果最佳。從表3和表4可知， 其中有3個武夷水仙被錯判為建甌水仙、5個武夷水仙未被識別、1個建陽水仙未被識別、3個建甌水仙未被識別， 校正集判別正確率達(dá)到了89.38%， 預(yù)測集的判別正確率達(dá)到83.18%。

在KNN模式中， 同樣通過交互驗證的方法同時優(yōu)化主成分因子數(shù)和參數(shù)K值， 當(dāng)主成分?jǐn)?shù)為3， K=1時， 判別效果最佳， 校正集判別正確率達(dá)到100%， 預(yù)測集的判別正確率為96.46%；PLSDA模式中， 同樣提取前3個主成分建立模型， 其校正集判別正確率達(dá)到100%， 預(yù)測集的判別正確率達(dá)到95.57%。上述結(jié)果表明：PTRTOFMS結(jié)合分類識別模式法可以有效區(qū)分不同產(chǎn)地閩北水仙茶。

4 結(jié) 論

本研究將PTRTOFMS技術(shù)應(yīng)用于茶葉產(chǎn)地區(qū)分， 在無需樣品預(yù)處理的前提下， 采用PTRTOFMS直接對茶葉干茶樣品進(jìn)行檢測， 采集了3個產(chǎn)地（武夷山、建陽、建甌）的閩北水仙茶113個樣品的香氣成分指紋圖譜， 并初步鑒定了其質(zhì)量峰。3個不同產(chǎn)地的閩北水仙的香氣成分差異較小， 但香氣成分的含量差異顯著 （p<0.01）。將PTRTOFMS采集到的3個不同產(chǎn)地的閩北水仙茶的揮發(fā)性指紋圖譜進(jìn)行數(shù)學(xué)統(tǒng)計分析， PCA提取了3個主成分， 累計貢獻(xiàn)率達(dá)到84.66%， 其中KNN、PLSDA的校正集判別正確率均為100.00%， 預(yù)測集的判別正確率分別為96.46%和95.57%， 兩個判別模型均有較好的實際預(yù)測效果和應(yīng)用價值。結(jié)果表明， PTRTOFMS結(jié)合分類識別模式法可以有效區(qū)分不同產(chǎn)地閩北水仙茶， 成功建立了其不同產(chǎn)地的閩北水仙茶模式識別模型。 PTRTOFMS與多種化學(xué)計量學(xué)法相結(jié)合可有效、快速判別茶葉產(chǎn)品的不同產(chǎn)地及測定茶葉香氣， 本研究為建立快速、無損、靈敏的茶葉產(chǎn)地溯源的新方法提供了參考。

References

1 ZHANG YuSong. Fujianfamous tea， Xiamen： Xiamen University Press， 2013： 93-99

張育松. 福建名茶. 廈門： 廈門大學(xué)出版社， 2013： 93-99

2 HUANG HaiTao， CHEN ZhangYu， SHI HongLin， MIAO EnMing， LIU Wei， YANG GuangYu， ZHANG ChengMing， KONG WeiSong. Chinese J. Anal. Chem.， 2005， 33（8）： 1185-1188

黃海濤， 陳章玉， 施紅林， 繆恩銘， 劉 巍， 楊光宇， 張承明， 孔維松. 分析化學(xué)， 2005， 33（8）： 1185-1188

3 LYU HaiPeng， ZHONG QiuSheng， SHI Jiang， ZHANG Yue， LIN Zhi. Journal of Tea Science， 2014， 34（1）： 71-78

呂海鵬， 鐘秋生， 施 江， 張 悅， 林 智. 茶葉科學(xué)， 2014， 34（1）： 71-78

4 ZHU Nan， TAO Chen， REN ZhuJun， ZHANG Ming， WANG DaoPing， YANG XiaoSheng. Journal of Yunnan University（Natural Sciences Edition）， 2016， 38（1）： 116-122

朱 楠， 陶 晨， 任竹君， 張 明， 王道平， 楊小生. 云南大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版）， 2016， 38（1）： 116-122

5 LIU Bin， LIU GuoLiang， LI YanWei， MU LuLu， FANG Heng， ZHANG Ning， LIU HaiYang. Chinese Journal of Experimental Traditional Medical Formulae， 2016， 22（13）： 59-62

劉 斌， 劉國良， 李艷薇， 牟璐璐， 方 衡， 張 寧， 劉海洋. 中國實驗方劑學(xué)雜志， 2016， 22（13）： 59-62

6 JI WeiBin， LIU PanPan， XU YongQuan， JIANG YongWen， CHEN JianXin， YIN JunFeng. Journal of Tea Science， 2016， 36（5）： 523-530

嵇偉彬， 劉盼盼， 許勇泉， 江用文， 陳建新， 尹軍峰. 茶葉科學(xué)， 2016， 36（5）： 523-530

7 PAN YuCheng， SONG LiLi， YE NaiXing， PAN YuHua. Food and Machinery， 2016， （9）： 213-224

潘玉成， 宋莉莉， 葉乃興， 潘玉華. 食品與機(jī)械， 2016， （09）： 213-224

8 MO Lan. Guangdong Tea， 2016， （4）： 31-33

莫 嵐. 廣東茶業(yè)， 2016， （4）： 31-33

9 LIUPanPan， GONG ZiMing， GAO ShiWei， ZHENG PengCheng， ZHENG Lin. Hubei Agricultural Sciences， 2016， 55（16）： 4085-4092

劉盼盼， 龔自明， 高士偉， 鄭鵬程， 鄭 琳. 湖北農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2016， 55（16）： 4085-4092

10 DAI YueWen， ZHI RuiCong， ZHAO Lei， GAO HaiYan， SHI BoLin， WANG HouYin. Food Science， 2015， 36（10）： 110-113

戴悅雯， 支瑞聰， 趙 鐳， 高海燕， 史波林， 汪厚銀. 食品科學(xué)， 2015， 36（10）： 110-113

11 Biasioli F， Gasperi F， Yeretzian C. TRACTrend Anal. Chem.， 2011， 30（7）： 968-977

12 Minguillón M C， Pérez N， Marchand N. Faraday Discuss.， 2016， 18（9）： 337-359

13 Righettoni M， Schmid A， Amann A. J. Breath Res.， 2013， 7（3）： 037110

14 White I R， Blake R S， Taylor A J. Metabolomics.， 2016， 12（3）： 1-11

15 Brilli F， Gioli B， Ciccioli P. Atmos Environ.， 2014， 97： 54-67

16 Masi E， Taiti C， Heimler D. Food Chem.， 2016， 192： 75-81

17 CampbellSills H， Capozzi V， Romano A. Int. J. Mass Spectrom.， 2016， 397： 42-51

18 Masi E， Taiti C， Heimler D. Food Chem.， 2016， 192： 75-81

19 Kus P M， Ruth V S. LwtFood Sci. Technol.， 2015， 62（1）： 69-75

20 Acierno V， Yener S， Alewijn M. Food Res. Int.， 2016， 84： 86-95

21 Yener S， SánchezLópez J A， Granitto P M. Talanta， 2016， 152： 45-53

22 GB/T 30357.42015， Oolong Tea Part 4： Shuixian. National Standards of the People's Republic of China

烏龍茶第四部分： 水仙. 中華人民共和國國家標(biāo)準(zhǔn). GB/T30357.42015

23 Jordan A， Haidacher S， Hanel G. Int. J. Mass Spectrom.， 2009， 286（2）： 122-128

24 Yamanishi T. The Aromaof Various Teas. New York： Chemistry and Technology Academic Press， 1978： 305-328

25 Wang L F， Lee J Y， Chung J O， Baik J H. Food Chem.， 2008， 109： 196-206

26 ZHU Hui， CHEN ShuSi， ZHOU ChunJuan， ZENG LingDa， ZHUANG DongHong. Southwest China Journal of Agricultural Sciences， 2016， 29（3）： 545-550

朱 慧， 陳樹思， 周春娟， 曾令達(dá)， 莊東紅. 西南農(nóng)業(yè)學(xué)報， 2016， 29（3）： 545-550

27 LYU ShiDong， WU YuanShuang， JIANG YuFang， MENG QingXiong. Food Science， 2014， 37（2）： 146-153

呂世懂， 吳遠(yuǎn)雙， 姜玉芳， 孟慶雄. 食品科學(xué)， 2014， 37（2）： 146-153

28 CHEN QuanBin， ZHANG YingGen， CHEN Lin， WANG XiuPing. Tea Science and Technology， 2016， 36（5）： 523-530

陳泉賓， 張應(yīng)根， 陳 林， 王秀萍. 茶葉科學(xué)， 2016， 36（5）： 523-530

29 Alasalvar C， Topal B， Serpen A， Bahar B， Pelvan E， Gokmen V. J. Agr. Food Chem.， 2012， 60： 6323-6332

30 Renold W， NfMüller R， Keller U， Wilhalm B， Ohloff G. Helv. Chim. Acta， 1974， 57： 1301-1308

31 PripdeevecP， Machan T. Food Chem.， 2011， 125： 797-802

32 HE XiaoQun. Multivariate statistical analysis. Beijing： China Renmin University Press， 2012： 1

何曉群. 多元統(tǒng)計分析. 北京： 中國人民大學(xué)出版社， 2012： 1

33 HE XiWen， XING WanLi， SHI HuiMing. Journal of Analytical Science， 1995， 8（4）： 64-70

何錫文， 邢婉麗， 史慧明. 分析科學(xué)學(xué)報， 1995， 8（4）： 64-70

Abstract To determine the Minbei Shuixian tea from different region quickly and nondestructively， proton transfer reactiontime of flightmass spectrometry （PTRTOFMS） was used to obtain chemical fingerprints of the volatile compounds of 113 samples directly from the surface of the dry tea leaves without any sample pretreatment in three regions （Wuyishan， Jianyang and Jian'ou）. The raw MS data were analyzed by multivariate analysis， including principal component analysis （PCA） and analysis of variance （ANOVA ）. In addition， soft independent modeling class analogy （SIMCA）， K nearest neighbor algorithm （KNN） and partial least squares discriminant analysis （PLSDA） were used for pattern recognition. The experimental results demonstrated that in the positive ion mode， PTRTOFMS combined with multivariate analysis could effectively distinguish tea from different regions. Three principal components were extracted by PCA， and their cumulative contribution rate was 84.66%. The correct rates of the three sets of calibration models were 89.38%， 100.00%， 100.00%， and the accuracy rates of the prediction set were 83.18%， 96.46%， 95.57%， respectively. The different region pattern recognition model were successfully established. It was found that Shuixian tea in different regions of northern Fujian could be differentiated by PTRTOFMS and the results provided a basis for establishing a fast， nondestructive and sensitive detection method of tea， which could provide reference for geographical traceability.

Keywords Proton transfer reactiontime of flightmass spectrometry； Shuixian tea in northern Fujian； Volatile compound； Pattern recognition； Geographic origin classification