代謝組學技術在茶學中的應用研究進展

戴宇樵 呂才有

摘要：代謝組學是通過考察生物體在受到外界干擾或者刺激后，其代謝產物變化情況或隨時間的變化情況來研究生物體系的一門學科。代謝組學作為組學技術中一門新興發展的學科，已經成為揭示生物體系變化規律的重要手段，在微生物學、植物學和營養學及醫學等多個方面得到廣泛運用。對代謝組學這門學科的基本概念、技術分析手段組成等進行簡要概述，介紹代謝組學中的檢測技術在茶學中栽培、加工、功效及品質控制等領域的應用研究進展，并對代謝組學技術在未來茶產業中的運用展開討論。

關鍵詞：代謝組學;質譜;色譜;核磁共振;GC-MS;茶學研究;茶葉鑒定

中圖分類號： TS272 ?文獻標志碼： A ?文章編號：1002-1302（2019）02-0024-05

組學（omics）定義為組的組成、結構、功能及各組分之間相互作用和聯系的一門學科，主要包括基因組學（genomics）、轉錄組學（transcriptomics）、蛋白質組學（protemics）和代謝組學（metabolomics）。組學技術（omics technology）是整合基因組學、轉錄組學、蛋白質組學和轉錄組學的研究思路和方法，動態地揭示系統結構、功能相互作用和運行規律的技術[1]。組學技術發展至今，已經在營養學、藥學、植物學等研究中得到廣泛應用。

1 代謝組學概述

隨著生命科學的發展，代謝組學成為繼轉錄組學、蛋白質組學后興起的一種組學技術。與其他組學技術不同，代謝組學是通過考察生物體在受到外界干擾或者刺激后，其代謝產物變化情況或隨時間的變化情況來研究生物體系的一門學科[2]。將組群指標作為分析變化的基礎，用高通量檢測方法和多元數據處理將信息建模與系統結合起來，從而對生物體的代謝產物進行定性定量分析[3]。與蛋白質或DNA等生物高分子相比，代謝組學的研究對象一般是小分子，分子質量通常在1 000以下。代謝組學具有關注內源性化合物的特點，能夠對生物體系中的小分子化合物進行良好的定性定量研究，化合物的微量變化都指示了與疾病、毒性、基因修飾或環境因子有關，內源性化合物的變化結論還具有可運用到藥物開發研究等領域的特點[4]。基因和蛋白質具有相對嚴格的細胞特異性，而同一代謝物在任何物種中都具有相同的理化性質。

在20世紀70年代初，貝勒醫學院（Baylor College of Medicine）就開展了代謝輪廓分析，主要是指用氣象色譜-質譜（GC-MS）方法對有機酸、固醇及尿中藥物代謝物進行分析，之后代謝輪廓分析方法被廣泛應用于尿、血等生物樣本中代謝物的定性與定量分析，此種對疾病進行篩選和診斷的方法延用至今[4]。進入20世紀80年代后，人們開始使用核磁共振和高效液相色譜技術來進行代謝輪廓的分析[5-6]。1997年，Oliver研究小組通過對酵母基因的遺傳功能分析，運用對代謝產物的數量來定性評估的方法，率先提出了代謝組學的概念[7]。1999年，Nicholson等提出了代謝組學的概念[8]。2000年，Fiehn等提出了另一種代謝組學的概念，將生物體的代謝產物和生物基因功能聯系起來，全面、定量分析生物體系中所有代謝物，并將其應用于植物學研究，指出每種基因型都具有一種獨特的代謝輪廓[9]。正在高速發展的代謝組學，已經成為人類揭示生命現象變化規律的重要手段。

2 代謝組學研究技術

代謝組學研究需要高通量、高靈敏度且穩定性好的分析方法。目前，主要分析手段包括核磁共振（NMR）、液相色譜-質譜聯用（LC-MS）、毛細管電泳-質譜聯用（CE-MS）以及氣象色譜-質譜等技術。

2.1 氣象色譜-質譜技術

氣象色譜是自1952年問世以后運用較為廣泛的一種分離分析技術[10]。相對于其他代謝組學分析技術來說，GC-MS是代謝組學研究中最早應用的分析技術之一[11]。GC-MS適合分析低沸點、低極性的揮發性代謝物或者非揮發性代謝物，如氨基酸等衍生后成為具有揮發性的物質。由于重現性好、分辨率高、靈敏度高，具有大量標準代謝物譜圖庫，且儀器購置價格相對其他方法較低等特點，GC-MS是目前代謝組學的主要分析平臺之一。GC-MS的主要不足是不符合要求的樣品須要進行衍生化處理后才能夠進行分析，比如難揮發或極性較大的代謝產物[4]。氣象色譜能有效地分離復雜混合物，質譜能對這些化合物進行檢測，兩者的結合使 GC-MS 聯用儀重現性好，性能穩定。

2.2 液相色譜及液相色譜-質譜聯用技術

由于液相色譜的高分辨能力、質譜的高靈敏度及其聯用后所帶來的信息量提高，液相色譜及LC-MS技術在代謝組學分析手段中占據較大比例。高效液相色譜具有分析速度快、檢測靈敏度高、分離效能高和應用范圍廣的特點，與氣相色譜相比，更適用于大分子、高沸點和熱穩定性差的化合物的分離分析。目前，只有少部分樣品可以不經過預處理就能夠很好地進行氣相色譜分離[12]。近年來，LC-MS技術也得到了高速的發展，采用這種方法，可以簡化樣品的預處理，縮短對靶標化合物進行檢測的時間，能夠同時分析復雜基質中結構相似的化合物，同時還可以對生物樣品中已知或未知的化合物進行測定。

2.3 超高效液相色譜-質譜技術

隨著液相色譜分析對象的復雜化，高效液相色譜（HPLC）也須要做出更多的改進。超高效液相色譜與液相色譜相比，首先在分離性上有一定優勢，分離度、分離速度、靈敏度、高背壓明顯提高;同時超高效液相色譜（UPLC）有更好的峰容量、靈敏度及分離效率，提供與質譜聯用更適合的接口，使更多的代謝物更容易被檢出，方法通量、靈敏度提高，能改善與質譜聯用定性定量的分析結果。超高效液相色譜與質譜聯用能為代謝組學研究提供更靈敏、更高效的平臺。

2.4 毛細管電泳-質譜聯用技術

毛細管電泳技術誕生于20世紀80年代的液相分離分析技術，以高壓直流電場為驅動力、以毛細管為分離通道，并且將現代微柱分離技術與經典電泳技術高效結合。在代謝組學分析樣品中含有許多離子性代謝物，如核苷酸、羧酸等，這些離子性代謝物不容易在反相色譜柱上停留，因技術原因不適合與質譜聯用，因此HPLC-MS不適合離子性代謝物的分析。而毛細管電泳利用離子化合物質荷比不同來形成不同的遷移速率從而實現分離，因此CE-MS特別適合分析離子性代謝物[4]。1978年，CE-MS技術被首次報道[13]。之后又分別建立了陽離子代謝物、陰離子代謝物及多價陰離子代謝物的CE-MS分析方法[14-16]。

2.5 核磁共振技術

核磁共振技術是一種基于具有自旋性質的原子核在核外磁場作用下，吸收射頻輻射而產生能級躍遷的譜學技術。生命科學領域中常用的是氫譜（1H NMR）、碳譜（13C NMR）及磷譜（31P NMR）3種，可用于體液或組織提取液和活體分析兩大類，其中以1H NMR應用最為廣泛[3]。從1924年開始，有研究團隊預測到某些原子核具有自旋角動量和磁矩，由此產生了關于NMR早期的理論基礎，到了20世紀90年代初，高場核磁共振波譜儀相繼問世，直到現在高場核磁共振、超低溫探頭及色譜和核磁共振聯用等技術得到了廣泛應用[11]。這種相對較新的組學技術利用生物體液核磁共振譜圖所提供的生物體內全部小分子代謝物的豐富信息，然后對這些信息進行多元統計分析和模式識別處理，發現相關生物體在藥理毒理學、功能基因組學等方面的狀況及動態變化和它們所要揭示的生物學意義，并從分子水平來認識生命運動的規律。

3 代謝組學在茶學研究中的應用

隨著人們日常生活對茶葉需求量的增加，對茶葉品質要求以及安全性的要求也越來越高，科學研究技術的快速發展使檢測改善茶各方面品質的手段越來越多，檢測范圍也越來越全面，在茶葉的內含物質、香氣、色澤以及農殘等方面都有了較為成熟的檢測方法。植物代謝組學是代謝組學的一個重要分支，是對植物的某一組織或細胞在特定生理時期內所有低分子量代謝產物同時進行定性和定量分析[17]。目前，代謝組學技術也已被大量運用到茶產業的各個環節中，利用代謝組學可以更全面地了解茶葉從栽培到加工再到品飲過程中內含物質的變化規律，揭示茶葉風味形成的原因，健全茶葉安全性保障。

3.1 代謝組學在茶樹栽培生長中的應用

茶樹栽培從最根本上決定了茶葉品質的好壞，在茶樹栽培和生長過程中利用代謝組學能更好地解決茶樹生長發育過程中的品質及安全性問題。在了解優化茶樹客觀生長環境方面，郝亞利用不同的光質對茶鮮葉進行處理，并用GC-MS、HPLC進行檢測，主成分分析（PCA）、偏最小二乘（PLS）方法進行數據處理，最后發現，不同葉齡的茶鮮葉有機相成分差異較大，并且用不同的光質進行處理結果也會不同[18]。在茶樹農殘與微量元素等控制檢測中，代謝組學也發揮了很大的作用。田艷玲等用高效液相色譜-串聯四極桿質譜聯用技術檢測了茶葉中多菌靈的殘留量[19]。王凱研究了茶樹栽培中不同形態的氮素對茶葉氮代謝中有效內含物質的多方面影響，從茶樹生長過程中元素的變化角度來探究茶葉品質的形成原因，為之后茶園的施肥管理提供了理論依據[20]。運用GC-MS檢測技術和PCA數據分析，為茶樹的合理施肥以及茶葉的品質調控奠定了一定基礎。王敏等用GC-MS與 LC-MS技術檢測了茶葉中的農殘含量[21-22]。賈瑋等利用LC-MS技術建立了鑒定茶葉中290種農藥的多殘留分析方法[23]。王麗霞等研究了不同氟濃度處理對茶葉內含物質和香氣成分的影響，結果發現，氟處理對兒茶素類、咖啡堿含量有消極影響，GC-MS分析得出不同濃度的氟處理對香氣成分影響變化也會不同[24]。韓璐等采用超高效液相色譜-串聯質譜技術對茶葉中的農殘進行了快速篩查[25]。代謝組學在茶樹栽培生長中內含物質與特殊有毒物質的檢測方面也有較多運用。李春芳在研究茶樹中次生代謝產物的合成及基因表達中運用GC-MS技術檢測分析不同時期茶樹中葉綠素的含量[26]。羅學平等運用固相微萃取結合氣相色譜-質譜（SPME-GC/MS）聯用技術來檢測不同茶樹品種中的茶葉香氣以及茶花的香氣[27-28]。馮德建等針對茶葉中出現的高氯酸鹽污染問題，建立液相色譜-串聯質譜聯用儀測定方法，更高效、準確地測定了高氯酸鹽含量[29]。何正和等運用GC-MS技術快速測定了茶葉中的蒽醌[30]。米雨荷運用UPLC技術檢測了茶葉中的生物胺含量，為解決茶樹栽培過程中遇到的問題提供了一定的技術支撐[31]。賴國銀等采用超高效液相色譜-四極桿-飛行時間質譜（Q-TOF/MS）技術定性分析了茶葉籽中的酚類化合物，發現此種方法快速、準確、可靠;從栽培環節對內含物質含量實施全面檢測，使接下來茶葉品質的形成得到了最根本的保障[32]。在其他方面，代謝組學也能夠探索茶樹栽培中的更多新品種、新方法。龔雪等為更好地開發和利用黔茶新品種，采用頂空固相微萃取氣-質聯用法（HS-SPME/GC-MS）分析不同黔茶品種與福鼎大白茶綠茶的揮發性成分，為更好地開發和利用黔茶新品種奠定了理論基礎[33]。

3.2 代謝組學在茶葉品種分類鑒別中的應用

運用代謝組技術可以更準確地鑒定茶樹、茶葉品種，為茶產業的各個環節提供更精準的理論基礎，并且在綠茶、紅茶、烏龍茶、白茶及普洱茶中都得到了良好的運用。王麗鴛等運用代謝組學中建立化學指紋模式圖譜分析方法對浙江杭州、麗水等多個地區的不同品種綠茶和武夷巖茶等茶類進行代謝組學分析得出，采用化學指紋圖譜方法結合判別技術對茶葉的品種與產地進行合理鑒別或驗證分析多種茶類品種是可行的[34-38]。李萬春用衍生化GC-MS方法對綠茶、白茶、烏龍茶及紅茶進行代謝組學研究，分析結果表明，4種不同的茶葉在不同發酵程度下代謝組學分析結果有明顯差異[39]。呂海鵬等運用GC-MS檢測揮發性成分來比較不同等級普洱茶的化學成分及抗氧化活性[40]。徐歡歡等通過高效液相色譜法測定不同紅茶中γ-氨基丁酸（GABA）、L-茶氨酸和L-谷氨酸含量，為后期的試驗提供了精準的理論基礎[41]。賀群等采用GC-MS來測定茶鮮葉中的香氣成分與含量，研究結果為不同香型的適制綠茶品種和其他特殊要求品種的選育提供了理論依據[42]。

3.3 代謝組學在茶葉加工工藝優化中的應用

加工工藝是影響茶葉品質的重要環節，目前簡單的常規檢測還不能夠在加工線上或線下全面探索工藝與品質的關系，代謝組學分析方法可以更深入地了解茶葉在加工過程中所發生的變化。王秀梅為解釋祁門紅茶品質形成的機制，用代謝組學對每一步加工環節的樣品進行全面檢測，清楚了解了揮發性成分、糖類物質、氨基酸和多酚類物質的變化規律[43]。趙峰等通過試驗證實近紅外光譜分析方法在武夷巖茶生產過程中實際在線檢測應用的可行性[44]。解東超等運用LC-MS進行紫娟烘青綠茶加工過程中花青素變化規律研究，為紫娟綠茶加工工藝的優化奠定了理論基礎[45]。米雨荷用同種原料不同加工工藝的茶葉中生物胺含量來進行加工工藝優化[31]。伍崗等運用SPME-GC-MS測定4種云南茶的香氣成分，并對加工工藝進行評價[46]。邸太妹等同樣運用HS-SPME/GC-MS探索了茶鮮葉、殺青葉、烘干葉中香氣成分的變化規律[47]。秦俊哲等利用HPLC研究人工接種條件下茯磚茶中咖啡堿和表沒食子兒茶素沒食子酸酯（EGCG）的檢測條件及含量，以此來進行加工工藝評價[48]。代謝組學技術在加工環節中對內含物質變化的快速檢測與對不同工藝制作茶樣的內含物質進行全面準確檢測，這都為茶葉加工過程中的工藝優化、改良茶葉品質奠定了堅實的理論依據。

3.4 代謝組學在茶葉品質控制中的應用

茶葉品質由茶葉內含物質所決定，準確、全面地測定茶葉內含物質的變化及含量，探索茶葉品質形成的原因，是優化茶葉品質的關鍵。夏文娟研究了毛細管電泳分析茶黃素類和茶多酚的方法與應用，為茶葉品質檢測和深加工研究奠定了理論基礎[49]。譚和平等探索分析了在茶葉生化成分研究中，核磁共振技術所具有的優勢與局限性[50]。裴亭用HPLC測定了茶葉中的煙酸含量，為茶葉的營養價值評定提供了依據[51]。譚超等運用魔角旋轉交叉極化固體核磁共振儀（CP-MAS NMR）來進行普洱茶茶褐素類主要組分特征及光譜學性質研究，為普洱茶功能性研究奠定了理論基礎[52]。馬曉年等運用毛細管電泳法測定茶葉中兒茶素、表兒茶素、原兒茶酸、原兒茶醛、楊梅素和槲皮素等化合物含量[53-54]。劉曉莎等利用核磁共振波譜技術檢測茶湯的水浸出物，發現水浸出物與沖泡次數之間的變化規律;與多變量統計方法相結合，研究不同香型鐵觀音茶葉的水浸出物在內含物組成上的差異，可精準了解酚類物質與糖類物質的變化規律[55]。胡燕等應用高效液相色譜法研究四川黑茶的指紋圖譜，通過試驗進一步建立四川黑茶的HPLC指紋圖譜，可更精準地鑒定和評價除方包茶之外的四川黑茶[56]。鄭起帆通過對不同茶山普洱生茶的代謝物差異研究發現，運用1H-NMR結合偏最小二乘法-判別分析（sPLS-DA）的方法具有良好的效果，為普洱茶品質評價找到新方向[57]。在測定內含物質時，HPLC、NMR等方法都能進行快速準確且具有深度的測定，而在對茶葉香氣進行評價時，GC-MS對于揮發性物質的檢測更為精準。劉盼盼等總結發現，GC-MS是目前對茶葉香氣檢測最為準確、全面的方法[58]。劉洪林等在測定茶葉內含物質時均采用HPLC或LC-MS技術[59-61]。湯莎莎等運用HS-SPME/GC-MS技術測定了烏牛早茶的揮發性風味物質[62]。

3.5 代謝組學在茶葉產地、年份鑒別中的應用

代謝組學在幫助人們準確全面了解茶葉的同時，為茶葉產地與年份的鑒別提供了技術支撐。周黎等通過運用GC-MS分析普洱茶揮發性物質來區別不同貯藏年份的普洱茶，為普洱茶年份的鑒定奠定了理論基礎[63]。寧井銘等分別采用傅里葉變換紅外光譜技術對普洱茶、六堡茶、信陽毛尖及恩施玉露茶進行年份鑒別，表明此種技術的可行性[64-68]。劉順航等運用HPLC對不同年份的茶珍進行了鑒別[69]。

4 展望

生活水平的不斷提高，為茶產業的發展帶來了積極影響，伴隨著科技研究技術的進步，人們對于茶這種多元化產品的認知手段也越來越多，代謝組學作為一門同樣覆蓋多方面領域的學科，對茶葉從栽培到加工再到最后的品飲及多元化深加工環節中都可以進行相對較全面、準確、快速測定，使人們了解每一環節中茶葉所發現的內含物質變化規律，從最基礎的物質代謝層面去認識茶葉。在將代謝組學技術運用到茶科學領域時，除了探索代謝組學技術更多范圍的運用外，還可加強與其他組學技術（基因組學、蛋白組學）的聯合運用，從基因、RNA、代謝物變化等多方面掌握茶葉的變化規律，結合更多的研究技術分析手段為茶產業的深入快速發展找到新的方向。

參考文獻：

[1]Sánchez B，Ruiz L，Gueimonde M，et al. Omics for the study of probiotic microorganisms[J]. Food Research International，2013，54（1）：1061-1071.

[2]Lloyd W，Pedro M，Richard A. Plant metabolomics：large-scale phytochemistry in the functional genomics era[J]. Phytochemistry，2003，62（6）：32-36.

[3]周瓊瓊，孫威江. 代謝組學技術及其在茶葉研究中的應用[J]. 天然產物研究與開發，2015，27（10）：1821-1826.

[4]許國旺. 代謝組學：方法與應用[M]. 北京：科學出版社，2008：1-137.

[5]Van G J，Leegwater D C. Urine profile analysis by field desorption mass spectrometry，a technique for detecting metabolites of xenobiotics. Application to 3，5-dinitro-2-hydroxytoluene[J]. Biological Mass Spectrometry，2010，10（1）：1-4.

[6]Lindon J C，Nicholson J K，Holmes E，et al. Summary re-commendations for standardization and reporting of meta-bolic analyses[J]. Nature Biotechnol，2005，23（7）：833-838.

[7] Oliver S G. From gene to screen with yeast[J]. Curr Opin Genet Dev，1997，7（3）：405-409.

[8]Nicholson J K，Lindon J C，Holmes E，et al.Metabonomics：understanding the meta-bolic responses of living systems to pathophysiological stimulivia multivariate statistical analysis of biological NMR spec-troscopic data[J]. Xenobiotica，1999，29（11）：1181-1189.

[9]Fiehn O，Kopka J，Drmann P，et al. Metabolite profiling for plant functional genomics[J]. Nature Biotechnology，2000，18（11）：1157-1161.

[10]Brindle J T，Antti H，Holmes E，et al.Rapid and nonin-vasive diagnosis of the presence and severity of coronary heart disease using H-1-NMR-based metabonomics[J]. Nature Medicine，2002，8（12）：1439-1444.

[11]漆小泉，王玉蘭，陳曉亞. 植物代謝組學-方法與應用[M]. 1版.北京：化學工業出版社，2011：27-28.

[12]王俊德，商振華，郁蘊璐. 高效液相色譜法[M]. 北京：中國石化出版社，1992：11.

[13]Gates S C，Sweeley C C. Quantitative metabolic profiling based on gas chromatography[J]. Clinical Chemistry，1978，24（10）：1663-1673.

[14]Dunn W B，Ellis D I. Metabolomics：currentanalytical plat-forms and methodologies[J]. Trac Trends Anal Chem，2005，24（4）：285-294.

[15]Hollywood K，Brison D R，Goodacre R. Metabolomics：current technologies and future trends[J]. Proteomics，2006，6（17）：4716-4723.

[16]Dunn W B，Bailey N J C，Johnson H E. Measuring the metabolome：current analytical technologies[J]. The Analyst，2005，130（5）：606-625.

[17]董登峰. 代謝物組學方法及其在植物學研究中的應用[J]. 廣西植物，2007，27（5）：765-769.

[18]郝亞利. 基于代謝譜分析的不同光質處理對茶鮮葉品質形成的影響研究[D]. 安徽：安徽農業大學，2010：17-39.

[19]田艷鈴，王 浩. 液質聯用技術測定茶葉中多菌靈殘留[J]. 食品研究與開發，2012，33（5）：111-114.

[20]王 凱. 基于穩定性同位素15N示蹤和代謝譜分析技術的茶葉氮代謝研究[D]. 合肥：安徽農業大學，2012.

[21]王 敏. 固相萃取技術和高效液相色譜串聯質譜聯用在茶葉中農藥殘留檢測中的應用[D]. 合肥：安徽大學，2013：5-8.

[22]王 敏，韓 芳，張 蕾，等. 高效液相色譜-串聯質譜同位素內標法測定茶葉中25種有機磷農藥殘留[J]. 分析試驗室，2013，32（4）：76-81.

[23]賈 瑋，黃峻榕，凌 云，等. 高效液相色譜-串聯質譜法同時測定茶葉中290種農藥殘留組分[J]. 分析測試學報，2013，32（1）：9-22.

[24]王麗霞，湯舉紅，肖 斌，等. 氟對茶樹生長葉片營養元素含量、兒茶素類物質和香氣成分的影響[J]. 植物營養與肥料學報，2014，20（2）：429-436.

[25]韓 璐，陳達煒，呂 冰，等. 超高效液相色譜-串聯質譜法快速篩查茶葉中的多種農藥殘留[J]. 中國食品衛生雜志，2015，27（4）：386-393.

[26]李春芳. 茶樹類黃酮等次生代謝產物的合成及基因的表達分析[D]. 北京：中國農業科學院，2016：2-8.

[27]羅學平，李麗霞，馬超龍，等. 四川主栽茶樹品種紅茶香氣成分的SPME-GC-MS分析[J]. 食品科學，2016，37（16）：173-178.

[28]吳穎瑞，龍啟發，蔣小華，等. SPME-GC/MS聯用分析六堡茶茶花香氣成分[J]. 廣西植物，2016，36（11）：1389-1395.

[29]馮德建，鄒 燕，史謝飛，等. 茶葉中高氯酸鹽的液相色譜-串聯質譜測定方法研究[J]. 中國測試，2016，42（4）：1-4.

[30]何正和，魏 斌，魏云計，等. 氣相色譜-串聯質譜法快速測定茶葉中的蒽醌[J]. 化學分析計量，2017，26（3）：18-21.

[31]米雨荷. 茶葉中生物胺UPLC檢測方法的建立及加工工藝對其含量的影響[D]. 南京：南京農業大學，2016：11-24.

[32]賴國銀，王俐娟，盧 鶴，等. 超高效液相色譜-四極桿-飛行時間質譜定性研究茶葉籽中的酚類化合物[J]. 色譜，2017，35（5）：502-508.

[33]龔 雪，劉忠英，李 燕，等. HS-SPME/GC-MS法分析黔茶新品種綠茶揮發性成分[J]. 湖南農業科學，2017（11）：69-72，75.

[34]王麗鴛，成 浩，周 健，等. 綠茶數字化多元化學指紋圖譜建立初探[J]. 茶葉科學，2007，27（4）：335-342.

[35]成 浩，王麗鴛，周 健，等. 基于化學指紋圖譜的綠茶原料品種判別分析[J]. 中國農業科學，2008，41（8）：2413-2418.

[36]成 浩，王麗鴛，周 健，等. 基于化學指紋圖譜的扁形茶產地判別分析研究[J]. 茶葉科學，2008，28（2）：83-88.

[37]王麗鴛，成 浩，周 健，等. 基于多元化學指紋圖譜的武夷巖茶身份判別研究[J]. 茶葉科學，2010，30（2）：83-88.

[38]周 健，成 浩，葉 陽，等. 基于近紅外的Fisher分類法識別茶葉原料品種的研究[J]. 光學學報，2009，29（4）：1117-1121.

[39]李萬春. 氣質聯用在不同茶葉品質鑒定中的應用[D]. 南京：南京理工大學，2012：18.

[40]呂海鵬，林 智，張 悅，等. 不同等級普洱茶的化學成分及抗氧化活性比較[J]. 茶葉科學，2013，33（4）：386-395.

[41]徐歡歡，尹 丹，劉提提，等. 不同紅茶中主要氨基酸含量及其對小鼠自主活動的影響研究[J]. 食品工業科技，2017，38（17）：300-304.

[42]賀 群，黃旦益，盧 翠，等. 適制綠茶與紅綠茶兼宜品種揮發性香氣組分及其相對含量差異研究[J]. 西北農業學報，2017，26（9）：1363-1378.

[43]王秀梅. 祁門紅茶加工過程中代謝譜分析及其品質形成機理研究[D]. 合肥：安徽農業大學，2012：20-22.

[44]趙 峰，林河通，楊江帆，等. 基于近紅外光譜的武夷巖茶品質成分在線檢測[J]. 農業工程學報，2014，30（2）：269-277.

[45]解東超，戴偉東，李朋亮，等. 基于LC-MS的紫娟烘青綠茶加工過程中花青素變化規律研究[J]. 茶葉科學，2016，36（6）：603-612.

[46]伍 崗，夏 銳，張艷梅，等. SPME-GC-MS測定4種云南茶的香氣成分[J]. 西南農業學報，2016，29（8）：1993-1997.

[47]邸太妹，傅財賢，趙 磊，等. 基于HS-SPME/GC-MS方法研究綠茶香氣特征及形成[J]. 食品工業科技，2017，38（18）：269-274，284.

[48]秦俊哲，劉凱利，黃亞亞，等. 茯磚茶中咖啡堿與EGCG的HPLC檢測分析[J]. 陜西科技大學學報（自然科學版），2017，35（2）：110-113，120.

[49]夏文娟. 毛細管電泳分析茶黃素類和茶多酚的方法與應用研究[D]. 泰安：山東農業大學，2006：8-10.

[50]譚和平，譚福元，鄒 燕，等. 核磁共振技術在茶葉生化成分鑒定中的應用[J]. 中國測試，2009，35（6）：70-73.

[51]裴 亭. 高效液相色譜法測定茶葉中煙酸的含量[J]. 茶葉科學，2011，31（2）：124-128.

[52]譚 超，彭春秀，高 斌，等. 普洱茶茶褐素類主要組分特征及光譜學性質研究[J]. 光譜學與光譜分析，2012，32（4）：1051-1056.

[53]馬曉年. 毛細管區帶電泳法同時測定茶葉中5種活性成分的含量[J]. 理化檢驗（化學分冊），2013，49（9）：1053-1057.

[54]馬曉年，邵婭婷，李 菲，等. 毛細管電泳分離檢測茶葉中5種多酚類化合物[J]. 食品科學，2014，35（8）：129-132.

[55]劉曉莎，董繼揚，孟維君，等. 鐵觀音茶水浸出物組成模式及溶出規律的核磁共振波譜分析[J]. 茶葉學報，2015，56（4）：198-205.

[56]胡 燕，齊桂年. 四川黑茶的高效液相色譜指紋圖譜研究[J]. 西北農林科技大學學報（自然科學版），2015，43（1）：134-140.

[57]鄭起帆. 基于1H-NMR的四個茶山普洱生茶代謝組學研究[D]. 廣州：廣東藥科大學，2016：3-5.

[58]劉盼盼，龔自明，高士偉，等. 茶葉香氣質量評價方法研究進展[J]. 湖北農業科學，2016，55（16）：4085-4089，4092.

[59]劉洪林，童華榮. 高效液相色譜法同時測定工夫紅茶中10種內含物成分[J]. 食品科學，2016，37（8）：97-101.

[60]孟怡璠，杜歡歡，江 海，等. UPLC-MS-MS測定紅茶中的茶黃素含量[J]. 農業技術與裝備，2017（7）：9-12.

[61]陳秋虹，黃 艷，周潔潔，等. 長柱金花茶葉的化學成分研究（Ⅱ）[J]. 中草藥，2017，48（23）：4845-4850.

[62]湯莎莎，蘆晨陽，周 君，等. 基于電子鼻和HS-SPME-GC-MS技術解析烏牛早茶的揮發性風味物質[J]. 食品工業科技，2018（3）：1-15.

[63]周 黎，趙振軍，劉勤晉，等. 不同貯藏年份普洱茶非揮發物質的GC-MS分析[J]. 西南大學學報（自然科學版），2009，31（11）：140-144.

[64]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.

[65]唐 林，張艷誠，李家華，等. 基于近紅外光譜的普洱茶年份檢測研究[J]. 廣東農業科學，2014，41（17）：93-96.

[66]羅 艷，阮俊翔，蘇志恒，等. FTIR結合主成分分析鑒別不同年份六堡茶[J]. 食品工業科技，2014，35（12）：55-57，65.

[67]馬 健. 基于近紅外光譜和聚類法的信陽毛尖的年份鑒別[J]. 信陽農林學院學報，2015（3）：108-111.

[68]王勝鵬，龔自明，高士偉，等. 基于近紅外光譜技術的恩施玉露茶保存年份的快速無損鑒別[J]. 華中農業大學學報，2015，34（5）：111-114.

[69]劉順航，徐詠全，李長文，等. 不同年份生產帝泊洱茶珍HPLC指紋圖譜研究[J]. 茶葉通訊，2016，43（2）：24-29.

梅秀麗，李叢艷，鄺良德，等. 胰島素樣生長因子1受體多態性與生產性能關系的研究進展[J]. 江蘇農業科學，2019，47（2）：29-32.