指紋圖譜在茶葉研究上的運(yùn)用

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GC-MS指紋圖譜技術(shù)通過分析茶葉香氣，在茶葉質(zhì)量評(píng)價(jià)和身份鑒定方面有一定作用。GC的優(yōu)勢(shì)在于揮發(fā)性成分的測(cè)定，對(duì)于茶葉中不揮發(fā)性成分，可用裂解氣相色譜進(jìn)行測(cè)定。張銘光等[8]采用熱脫附-裂解色譜法測(cè)定了普洱茶色譜指紋圖譜，并選用模糊聚類數(shù)據(jù)處理手段對(duì)圖譜進(jìn)行綜合分析，該指紋圖譜能較好地反映普洱茶因產(chǎn)地、工藝加工、存放地點(diǎn)、存放時(shí)間所產(chǎn)生的差異，為普洱茶的品質(zhì)鑒定提供了一種快速、簡便、科學(xué)的測(cè)試手段。

與GC相比，除了同樣具有分離效能高、分析速度快等特點(diǎn)外，高效液相色譜（HPLC）不受樣品揮發(fā)性和熱穩(wěn)定性限制，應(yīng)用范圍廣，60%~70%的有機(jī)化合物均可應(yīng)用，并且通過與不同檢測(cè)器聯(lián)用，可以有針對(duì)性地檢測(cè)分析樣品中不同的化學(xué)成分。如使用二極管陣列檢測(cè)器（DAD），可以得到不同波長下的色譜圖，計(jì)算機(jī)處理后可獲得三維圖譜，適用于成分復(fù)雜物質(zhì)的定性和定量分析[9]。HPLC方法應(yīng)用于茶葉組分分析時(shí)間并不久，直到1976年Hoefler和Coggon[10]才首次采用液相色譜法測(cè)定了茶葉中組分，為茶葉指紋圖譜分析提供了研究方向。Pedro等[11]采用HPLC分析法對(duì)肯尼亞、印度、日本等國家以及中國云南的普洱茶、福建的烏龍茶等進(jìn)行了產(chǎn)地區(qū)分的判別研究。羅一帆[12]根據(jù)高效液相色譜中的相對(duì)保留時(shí)間、相對(duì)面積、共有峰、重疊率、八強(qiáng)峰及相對(duì)總面積等對(duì)廣東嶺頭單樅茶的色譜指紋圖譜進(jìn)行了分析和對(duì)比研究，建立了鑒定廣東嶺頭單樅茶品種的色譜指紋圖譜分析方法。茶多酚的藥理藥效越來越受到人們關(guān)注，何昱等[13]對(duì)33批茶多酚進(jìn)行了高效液相色譜指紋圖譜分析，并結(jié)合主要單體成分的含量檢測(cè)，制作了數(shù)字化指紋圖譜，認(rèn)為該圖譜可以作為茶多酚產(chǎn)品質(zhì)量控制的依據(jù)。除此之外，還通過高效液相色譜法獲得綠茶特征圖譜，并以數(shù)字化色譜指紋圖譜為基礎(chǔ)，探討了綠茶分類新模式，從內(nèi)在組成上為綠茶的分類提供了一個(gè)客觀量化的界定標(biāo)準(zhǔn)[14]。HPLC指紋圖譜在茶葉研究中主要是通過測(cè)定茶葉中兒茶素、茶多酚等特征成分含量，提取茶特征成分并與模式識(shí)別方法相結(jié)合判別茶葉品種和產(chǎn)地。成浩等[15-16]在這方面做了很多研究，在產(chǎn)地識(shí)別方面，以不同類別的扁形綠茶樣品為研究對(duì)象，從兒茶素和黃酮苷兩類物質(zhì)著手，通過大量樣本分析研究，建立了不同的數(shù)字化多元HPLC化學(xué)指紋模式圖譜，能較好地代表其來源樣本的特征屬性；在綠茶原料品種屬性鑒別技術(shù)方面，建立的綠茶HPLC多元化學(xué)指紋圖譜能夠較好地表征茶葉樣本的品種屬性[17]；針對(duì)武夷巖茶分類識(shí)別的研究，借助HPLC色譜數(shù)據(jù)的多元信息融合，建立了武夷巖茶不同原料品種、不同產(chǎn)地區(qū)域的分類判別模型，模型對(duì)訓(xùn)練集樣本的判別準(zhǔn)確率達(dá)到100%[18]；在普洱茶分類研究方面，利用茶多酚類、咖啡堿及黃酮類物質(zhì)含量變化的兩個(gè)HPLC色譜數(shù)據(jù)，制作了滇青（曬青毛茶）、青餅和普洱茶（熟餅）3組茶樣的化學(xué)指紋圖譜，發(fā)現(xiàn)1~2年陳以內(nèi)的青餅在化學(xué)成分上與普洱茶（熟餅）有著本質(zhì)上的差異，而與曬青毛茶有很高的相似度，本質(zhì)上還是屬于綠茶[19]。寧井銘[20]對(duì)曬青毛茶的分類鑒別進(jìn)行了相關(guān)研究，通過對(duì)18個(gè)云南普洱茶曬青毛茶樣品HPLC圖譜的分析，確定了普洱毛茶的特征指紋峰，與綠茶比較，二者HPLC圖譜存在較大的差異，所得色譜圖可以作為云南毛茶專屬性的指紋圖譜，為普洱毛茶鑒別和質(zhì)量控制提供了實(shí)驗(yàn)依據(jù)。在此研究基礎(chǔ)上，張梁[21]建立了普洱茶HPLC指紋圖譜方法，通過對(duì)不同產(chǎn)地的普洱生茶和普洱熟茶的研究分析，發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)地的普洱熟茶和普洱生茶分別有24個(gè)共有峰和21個(gè)共有峰，并且兩者因不同的發(fā)酵工藝又產(chǎn)生了各自特征性的指紋峰。所以，該法可以用于普洱熟茶和普洱生茶的質(zhì)量評(píng)價(jià)和真?zhèn)舞b別。隨著高效液相色譜儀器的普及，與質(zhì)譜（MS）聯(lián)用可同時(shí)得到色譜峰的結(jié)構(gòu)信息，使茶葉成分分析更加深入細(xì)致。Zhu等[22]建立了茶葉及其提取物中茶氨酸、綠原酸、嘌呤堿類和兒茶素類12種化合物的HPLC和HPLC-MS分析方法，通過該法獲得的譜圖可以作為茶葉及其提取物中生物活性成分質(zhì)量控制的指紋圖譜。倪倩[23]采用高效液相色譜-質(zhì)譜聯(lián)用技術(shù)（HPLC-MS）及高效液相色譜法對(duì)生熟普洱茶中的8種主要成分進(jìn)行定性和定量分析，并結(jié)合主成分分析（PCA）、聚類分析（CA）和判別分析方法，能準(zhǔn)確地區(qū)分普洱生茶與熟茶。

毛細(xì)管電泳（CE）是以毛細(xì)管為分離通道，以高壓電場(chǎng)為驅(qū)動(dòng)力的新型液相分析技術(shù)。毛細(xì)管電泳作為一種快速、高效、微量、經(jīng)濟(jì)的分離技術(shù)，在茶葉成分分析中已有較多應(yīng)用，其中毛細(xì)管區(qū)帶電泳（CZE）和毛細(xì)管膠束電動(dòng)色譜（MEKC）是最常用的兩種模式。利用CZE分離模式，可以分析茶葉中多種生物活性成分，包括6種兒茶素類[兒茶素（C）、沒食子兒茶素（GC）、表兒茶素（EC）、表兒茶素沒食子酸酯（ECG）、表沒食子兒茶素（EGC）、沒食子兒茶素沒食子酸酯（EGCG）]、4種茶黃素、茶氨酸、咖啡堿、茶堿、腺嘌呤和多種酚酸[24-27]，以及水溶性維生素[28]。MEKC與CZE相比，不但可以分離帶電物質(zhì)，還可以分離電中性的物質(zhì)，它可以同時(shí)分離8種兒茶素類、咖啡堿、茶堿、可可堿[29]，但MEKC對(duì)茶黃素類的分離效果不佳[30]。宋冠群[31]用膠束電動(dòng)色譜法建立了茶葉的色譜指紋譜，并用于分析10種中國名茶，實(shí)現(xiàn)了圖譜的數(shù)據(jù)化；同時(shí)以相對(duì)保留值表示各色譜峰的峰位，提高了樣品間的可比性。

紅外光譜是指波長范圍在400~4000cm-1之間的中紅外區(qū)，因?yàn)榫哂辛己玫闹讣y性，所以只要茶葉的化學(xué)成分在質(zhì)和量方面相對(duì)穩(wěn)定，且樣品前處理方法統(tǒng)一，其紅外光譜是相對(duì)穩(wěn)定的。依據(jù)此特性，張俊瑜[32]利用傅里葉變換紅外光譜（FTIR）法獲取了不同廠家不同年份3種普洱紅茶的特征紅外光譜，并發(fā)現(xiàn)對(duì)同一加工方式生產(chǎn)的紅茶，隨著存儲(chǔ)時(shí)間的延長，其特征譜的差異就越明顯。所以，該研究對(duì)鑒別茶葉真?zhèn)魏痛鎯?chǔ)年份有一定參考價(jià)值。近紅外光（NIR）是指波長介于可見光區(qū)與中紅外光區(qū)之間的電磁波，其關(guān)注的波數(shù)范圍為4000~12500cm-1，因其具有快速簡便、對(duì)樣品無破壞性、無污染、成本低等特點(diǎn)，近年來發(fā)展迅速。茶葉中的主要成分含有近紅外的主要吸收官能團(tuán)含氫基團(tuán)，因此根據(jù)不同茶葉在近紅外區(qū)的光譜特征不同，可以將近紅外區(qū)的光譜信息應(yīng)用于茶葉定性定量分析品質(zhì)檢驗(yàn)工作中。Hall[33]對(duì)134個(gè)紅茶樣品進(jìn)行了近紅外光譜分析，通過對(duì)紅茶水分含量、茶黃素含量和感官品評(píng)來評(píng)價(jià)紅茶的來源和品質(zhì)。夏賢明[34]用近紅外光掃描對(duì)40個(gè)綠茶試樣進(jìn)行分析，建立了綠茶總氮量、游離氨基酸、咖啡堿、茶多酚這4種成分的近紅外定標(biāo)模型。通過標(biāo)準(zhǔn)化學(xué)法驗(yàn)證，得出近紅外法和化學(xué)法測(cè)定結(jié)果差異不顯著，確認(rèn)了近紅外光譜法可用于綠茶品質(zhì)檢驗(yàn)。Schulz[35]用近紅外反射光譜分析綠茶的品質(zhì)參數(shù)，建立測(cè)定茶多酚、氨基酸和咖啡堿的模型，結(jié)合主成分分析法，能夠辨別不同樹齡的茶葉。Li等[36]用可見/近紅外無損檢測(cè)技術(shù)對(duì)200個(gè)茶葉軟飲料試樣的可溶性固形物含量進(jìn)行測(cè)定，并采用偏最小二乘（PLS）和多元線性回歸（MLR）的多變量分析方法，建立了茶軟飲料的回歸模型和指紋圖譜。王勝鵬[37]還把近紅外光譜技術(shù)用于茶鮮葉原料的質(zhì)量評(píng)價(jià)。通過建立近紅外光譜與茶鮮葉含水量、全氮量和粗纖維含量間的相關(guān)性模型和質(zhì)量系數(shù)方程來評(píng)價(jià)鮮葉嫩度，提出了用質(zhì)量系數(shù)作為評(píng)價(jià)鮮葉質(zhì)量高低的參數(shù)，為茶鮮葉原料收購和加工分級(jí)等工作提供了新思路。近紅外技術(shù)除了用于茶葉及茶產(chǎn)品的質(zhì)量品質(zhì)評(píng)價(jià)工作，還用于茶葉的分類研究和品種鑒別工作。陳全勝和趙杰文[38-41]用近紅外光譜技術(shù)分別結(jié)合主成分-馬氏距離模式、軟獨(dú)立模式分類法（SIMCA）和支持向量機(jī)（SVM）識(shí)別方法，對(duì)龍井、碧螺春、毛峰、祁紅、鐵觀音進(jìn)行有效鑒別，對(duì)綠茶、紅茶、烏龍茶識(shí)別準(zhǔn)確度可達(dá)90%以上。李曉麗[42]應(yīng)用可見-近紅外光譜儀在325~1075nm范圍內(nèi)測(cè)定西湖龍井、羊巖勾青、雪水云綠等5個(gè)品種茶葉的光譜特征曲線，并結(jié)合主成分分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了茶葉品種鑒別的模型，識(shí)別率達(dá)到100%。何勇等[43]在相同的近紅外光譜范圍，用主成分分析（PCA）得到的8個(gè)主成分作為輸入因子，以8個(gè)品種200份綠茶樣品建立了一個(gè)反向傳播人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-ANN）判別模型，對(duì)40份未知茶樣品種預(yù)判準(zhǔn)確率達(dá)到100%。周健等[44-47]用近紅外光譜技術(shù)結(jié)合不同的數(shù)據(jù)分析方法，在茶葉的分類識(shí)別和真?zhèn)舞b定方面做了深入的研究，他們利用杠桿率校正結(jié)合偏最小二乘法（PLS-DA），對(duì)武夷巖茶中的正巖茶與半巖茶識(shí)別正確率達(dá)到100%；通過主成分分析法（PCA）建立的Fisher識(shí)別函數(shù)對(duì)成品茶原料品種的定標(biāo)集和驗(yàn)證樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率分別為96.8%和93.5%，對(duì)地理標(biāo)志茶樣的訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的識(shí)別準(zhǔn)確率均達(dá)96.7%；采用PLS法建立的西湖龍井的預(yù)測(cè)模型，對(duì)其真?zhèn)蔚蔫b定準(zhǔn)確率達(dá)到100%，為其他名茶真?zhèn)舞b定的參考。對(duì)滇青、青餅和普洱茶（熟餅）的近紅外化學(xué)指紋圖譜的研究中，周健[48]采用歐氏距離、PCA和系統(tǒng)聚類等方法對(duì)其進(jìn)行了定性判別分析，得出青餅的近紅外光譜與普洱茶（熟餅）樣品差異顯著，而與其原料滇青（曬青毛茶）十分接近，這與普洱茶HPLC指紋圖譜分類研究的結(jié)果[19]一致。除此之外，He[49]和周健[50]還提出兩步法對(duì)茶葉進(jìn)行品種或產(chǎn)地判別，這為原產(chǎn)地標(biāo)識(shí)茶葉的鑒別工作提供了新思路。試驗(yàn)對(duì)西湖龍井、錢塘龍井、越州龍井和扁形綠茶4個(gè)類型的茶樣進(jìn)行近紅外光譜分析并建立判別模型，首次判別使用PLS法，對(duì)定標(biāo)集和驗(yàn)證集樣本的識(shí)別準(zhǔn)確率分別為95.28%和93.68%，對(duì)不能識(shí)別的茶樣再利用歐氏距離法進(jìn)行二次判別，最后對(duì)校正集和驗(yàn)證集茶樣總的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到98.43%和96.84%。用同樣的方法對(duì)4個(gè)茶葉樣本的原料品種進(jìn)行識(shí)別，其準(zhǔn)確率分別為90.3%（定標(biāo)集）和83.5%（驗(yàn)證集）。由此可見，利用近紅外技術(shù)結(jié)合多種分析模式，可實(shí)現(xiàn)茶葉的快速分類判定和真?zhèn)舞b定。

NMR是一種吸收光譜，可以檢測(cè)多種核素，是鑒定有機(jī)化合物結(jié)構(gòu)的常規(guī)方法和重要手段，在茶葉指紋圖譜研究中主要用于茶葉特征成分的分析。Gall[51]首先報(bào)道了用NMR對(duì)191種綠茶的代謝產(chǎn)物進(jìn)行描述，通過PCA與聚類分析（CA）顯示龍井茶與大多數(shù)其他中國綠茶具有顯著差異，與其他茶葉相比，龍井茶中茶氨酸、沒食子酸、咖啡堿、EGCG、ECG含量較高，EGC含量較低；龍井茶中還發(fā)現(xiàn)有茶沒食子素、可可堿和一些含糖化合物，這些特征成分有助于茶葉的身份鑒定。Lee等人[52]用1HNMR研究韓國濟(jì)州島3個(gè)不同茶葉產(chǎn)區(qū)的茶葉代謝產(chǎn)物，根據(jù)氨基酸、兒茶素類和咖啡堿等特征成分含量的不同，利用PCA和正交投影潛結(jié)構(gòu)判別分析（OPLS-DA）等模式識(shí)別技術(shù)，可正確識(shí)別茶葉所在產(chǎn)區(qū)。由此可見，通過研究茶葉特征代謝產(chǎn)物來識(shí)別茶葉身份是可行的。陳波等[53]用1HNMR分析測(cè)定35種不同種類和產(chǎn)地的茶葉，檢測(cè)出約20種物質(zhì)，包括兒茶素類、茶氨酸、糖類、脂肪酸、咖啡堿等，所得譜圖通過主成分分析實(shí)現(xiàn)了不同種類茶葉的區(qū)分以及鐵觀音產(chǎn)地的辨別，結(jié)果具有較好的重現(xiàn)性。陸瑋潔[54]依據(jù)1HNMR指紋圖譜與茶葉品種之間存在著較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，利用共有峰率和變異峰率雙指標(biāo)序列法分析了29份不同種類、不同產(chǎn)地茶葉樣品的1HNMR指紋圖譜，能夠?qū)G茶和紅茶的品質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確的鑒別。

光譜法具有靈敏度高、分析速度快、檢出限低、適合微量和超微量分析及同時(shí)測(cè)定多種元素或化合物等特點(diǎn)。光譜指紋圖譜中除了常用的紅外光譜、核磁共振之外，還有紫外-可見光譜（UV-Vis）、電感耦合等離子體發(fā)射光譜（ICP-AES）和熒光光譜。其中，紫外-可見光譜通常作為檢測(cè)器與高效液相、毛細(xì)管電泳技術(shù)聯(lián)用來建立物質(zhì)的指紋圖譜。熒光光譜法具有速度快、取樣量少、選擇性好等優(yōu)點(diǎn)，已從茶葉成分檢測(cè)運(yùn)用到茶葉品質(zhì)鑒別中。唐心亮[55]運(yùn)用三維熒光光譜技術(shù)建立了15種茶葉樣本的三維熒光譜及其等高線指紋譜，選取圖譜中的4個(gè)峰值作為指標(biāo)變量進(jìn)行主元分析，驗(yàn)證了運(yùn)用三維熒光光譜技術(shù)和主元分析方法實(shí)現(xiàn)多種綠茶品質(zhì)鑒定和種類區(qū)分的可行性。茶葉中富含多種礦物質(zhì)和微量元素，其含量與生長環(huán)境密切相關(guān)，所以，用ICP-AES法研究茶葉中的微量元素對(duì)茶葉品質(zhì)鑒定和產(chǎn)地識(shí)別有重要意義。Moreda-Pineiro等[56]通過ICP-AES和ICP-MS法測(cè)定來自亞洲和非洲等地的85個(gè)茶葉樣本中的Al、Ba、Ca等17種金屬元素的含量，結(jié)合不同的模式識(shí)別技術(shù)，對(duì)地理原產(chǎn)地茶進(jìn)行了分類研究。以PCA和CA為探索性技術(shù)，線性判別分析（LDA）和軟獨(dú)立模式分類法（SIMCA）為分類手段，得出在5%的顯著性水平，LDA和SIMCA對(duì)非洲茶樣分類的正確率為100%，對(duì)亞洲茶樣分類正確率分別為94.4%和91.7%。但在外部樣本的判別分類上，SIMCA法不能區(qū)分印度和斯里蘭卡的茶樣。Chen[57]利用元素指紋識(shí)別技術(shù)，通過ICP-AES法測(cè)定茶葉中的Al、B、Ca等15種元素含量，結(jié)合PCA、聚類分析、LDA、反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BPNN）的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，得到8個(gè)不同茶葉品種特定元素指紋，可以用于茶葉品種鑒別。McKenzie等[58]采用ICP-AES法測(cè)定白茶、綠茶、紅茶、烏龍茶和普洱茶中的Al、Ba、Zn等14種元素含量，用LDA和概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（PNN）構(gòu)建的分類模型對(duì)5種茶葉的識(shí)別率分別達(dá)到81%和97%。

指紋圖譜分析技術(shù)除了色譜和光譜，還有電化學(xué)檢測(cè)技術(shù)、電子鼻技術(shù)等。電化學(xué)檢測(cè)簡便、易于實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，適用于茶葉的在線分析。趙哲[59]用非線性電化學(xué)振蕩檢測(cè)方法，通過“溴酸鈉-硫酸錳-硫酸-丙酮”穩(wěn)態(tài)體系，獲得不同廠家、不同品種茶飲料的非線性化學(xué)指紋圖譜，該方法能將冰紅茶從其他茶飲料中鑒別出來，并且分析不同摻水量的茶飲料的非線性化學(xué)指紋圖譜的參數(shù)信息，可以對(duì)茶飲料的質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。電子鼻是一種新型仿生檢測(cè)儀器，可以模擬人的鼻子檢測(cè)茶葉香氣品質(zhì)。Yu等[60]利用電子鼻技術(shù)對(duì)不同質(zhì)量等級(jí)的綠茶進(jìn)行了測(cè)定，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聚類分析法來分析不同的茶樣，發(fā)現(xiàn)電子鼻技術(shù)對(duì)不同茶葉樣本有不同的響應(yīng)，據(jù)此可實(shí)現(xiàn)茶葉不同等級(jí)的評(píng)定。史波林[61]運(yùn)用電子鼻技術(shù)分析西湖龍井茶香氣特征，通過頂空瓶內(nèi)茶水直接混合的香氣制備法、合理選擇電子鼻頂空進(jìn)樣及信號(hào)采集參數(shù)等方法，利用軟獨(dú)立建模分類法（SIMCA）建立不同等級(jí)西湖龍井茶判別模型，等級(jí)分類正確率高達(dá)95%以上，實(shí)現(xiàn)了西湖龍井茶的智能分等分級(jí)。4問題與展望指紋圖譜技術(shù)作為近年來的一個(gè)研究熱點(diǎn)，在茶葉上的應(yīng)用研究雖然取得了一些成效，但尚處于起步階段，要讓茶葉指紋圖譜技術(shù)走出實(shí)驗(yàn)室，應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐，還有一段路要走。主要基于以下幾點(diǎn)原因：一、茶葉種類繁多，成分復(fù)雜且不穩(wěn)定。茶葉品質(zhì)受種植環(huán)境、栽培措施、采摘方法、加工工藝以及貯存條件等多種因素影響，產(chǎn)品質(zhì)量很難穩(wěn)定，尤其發(fā)酵類茶葉，內(nèi)在成分本身就具有不穩(wěn)定性。所以，目前茶葉指紋圖譜研究的模型適用范圍較小，有一定的局限性。面對(duì)這些不穩(wěn)定因素和繁雜的成分，如何保證指紋圖譜的重現(xiàn)性？科學(xué)準(zhǔn)確地評(píng)判茶葉品質(zhì)？這些問題還需進(jìn)一步思考和解決。二、不同技術(shù)所得指紋圖譜之間的關(guān)系還需要研究。指紋圖譜技術(shù)檢測(cè)手段多樣，從色譜到光譜；分析方法由一維發(fā)展到多維；檢測(cè)技術(shù)也由單一應(yīng)用發(fā)展到聯(lián)用技術(shù)。而各種檢測(cè)技術(shù)對(duì)同一樣品指紋鑒定結(jié)果的相關(guān)性分析還沒有開展類似的研究。

茶葉指紋圖譜的標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)難，還需要大量的研究工作。首先，建立不同茶葉的標(biāo)準(zhǔn)指紋圖譜工作較難。受儀器種類、品牌、分析條件和樣品前處理方法等因素影響，分析方法和條件不同，指紋圖譜就會(huì)有差異，實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化較難。其次，數(shù)學(xué)建模方法的適用性還需要研究。用于指紋圖譜技術(shù)的數(shù)據(jù)處理方法主要有相似度分析、主成分分析、聚類分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，在茶葉分類研究、品質(zhì)分析和質(zhì)量控制中的適用性和判定的準(zhǔn)確性還需要進(jìn)一步評(píng)估。最后，茶葉指紋信息數(shù)據(jù)庫的建立需要進(jìn)行大批量茶葉樣本的研究和長時(shí)間的數(shù)據(jù)積累。茶葉指紋圖譜技術(shù)的研究雖然剛起步，但因其具有整體性、模糊性和可量化等特點(diǎn)，在茶葉感官評(píng)審、種類識(shí)別、品質(zhì)鑒定、真?zhèn)伪鎰e和過程控制等方面都有廣闊的應(yīng)用前景。未來茶葉指紋圖譜技術(shù)的研究對(duì)象會(huì)以茶葉產(chǎn)品為中心，向整個(gè)茶葉產(chǎn)業(yè)輻射開來，比如對(duì)茶飲料的在線監(jiān)測(cè)，對(duì)茶保健品的質(zhì)量控制等。分析方法會(huì)隨著儀器分析技術(shù)和計(jì)算機(jī)信息處理技術(shù)的發(fā)展，更科學(xué)準(zhǔn)確。同時(shí)，多種分析技術(shù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)也會(huì)為指紋圖譜技術(shù)在茶葉上的應(yīng)用發(fā)展提供助力，推進(jìn)我國茶葉產(chǎn)業(yè)質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程。（本文作者：劉英、吳曙光、尹州、吳廣紅、曹麗芬 單位：杭州市余杭區(qū)質(zhì)量計(jì)量監(jiān)測(cè)中心）