1. 融合快速氣相電子鼻和多元統(tǒng)計分析的點紅紅茶輸液香氣品質(zhì)評價
作者：Jiayu Chen , Yanqin Yang , Yuliang Deng , Zhengquan Liu , Jialing Xie , Shuai Shen , Haibo Yuan, Yongwen Jiang
摘要：香氣是紅茶輸液最重要的質(zhì)量屬性之一。本研究首次采用快速氣相電子鼻（GC-E-No結(jié)合多因素統(tǒng)計分析對44種電紅紅茶（DBT）輸液的香氣品質(zhì)進行了研究。在鑒定出的61種揮發(fā)性化合物中，含量最高的是醛類。偏最小二乘判別分析（PLS-DA）和Fisher判別分析（FDA）均能有效對DBT輸液的香氣質(zhì)量進行分類。FDA的預(yù)測準確率（95.2%）高于PLS-DA（78.6%）。此外，逐步多元線性回歸可準確預(yù)測DBT輸注的質(zhì)量評分，預(yù)測模型感覺評分的Rp值為0.94。呋喃、乙酸甲酯、2,3-戊二酮、檸檬烯和芳樟醇與DBT輸注的香氣品質(zhì)呈正相關(guān)，而3-乙基戊烷、1-戊烯、（E）-2-己烯和甲基丁香酚與DBT輸注的香氣品質(zhì)呈負相關(guān)。這些結(jié)果有助于理解快速GC-E-Nose技術(shù)是對客觀感官評價的補充，為茶葉浸液的質(zhì)量評價和控制提供了一種新的技術(shù)方法。
年份：2021
2. 代謝組學(xué)、電子舌、色差的整合揭示了兩種牌號高品質(zhì)點紅紅茶的關(guān)鍵化合物與風(fēng)味特征之間的相關(guān)性
作者：Shan Zhang , Xujiang Shan, Linchi Niu, Le Chen, Jinjin Wang , Qinghua Zhou , Haibo Yuan, Jia Li and Tian Wu
摘要：茶的生化化合物和風(fēng)味質(zhì)量因等級排名而異。點紅剛果紅茶（DCT）是一種獨特的茶葉類別，使用中國云南的大葉茶品種生產(chǎn)。迄今為止，以單芽和單葉芽為主的單芽級DCT（BDCT）和特級DCT（SDCT）兩種等級的風(fēng)味特征和關(guān)鍵成分還遠未明確。本文通過整合人類感官評估、電子舌、色差、主要成分定量和代謝組學(xué)對兩個等級進行比較。BDCT 具有輕快的鮮味和更明亮的輸液顏色，而 SDCT 呈現(xiàn)出全面的味道和更紅的酒色。定量分析顯示，BDCT中總多酚、兒茶素和茶黃素（TFs）水平顯著升高。代謝組學(xué)篩選了56種不同的關(guān)鍵化合物，包括兒茶素、黃酮/黃酮醇糖苷、氨基酸、酚酸等。相關(guān)性分析顯示，BDCT和SDCT的感覺特征分別歸因于兒茶素、TFs、可沒食子素、二高爾酰葡萄糖含量較高，以及茶紅素（TRs）、黃酮/黃酮醇苷和可溶性糖的積累。本報告首次聚焦于對兩級優(yōu)質(zhì)DCT的生化成分和感官特性進行綜合評價，從多維度推進對DCT的理解。
年份：2023
作者：Shan Zhang, Shimin Wu, Qinyan Yu a , Xujiang Shan, Le Chen , Yuliang Deng , Jinjie Hua , Jiayi Zhu, Qinghua Zhou , Yongwen Jiang , Haibo Yuan , Jia Li
摘要：碾壓是剛果紅茶加工的一個重要階段。然而，滾動壓力對茶葉風(fēng)味和非揮發(fā)性化合的影響尚不清楚。本文采用非靶向代謝組學(xué)、茶色素定量、電子舌、色度計和感官評價相結(jié)合的方法，評價滾動壓力對紅茶品質(zhì)的影響。隨著滾動壓力的增加，茶黃素 （TFs）、茶紅素 （TRs） 和茶褐素 （TBs） 顯著升高。茶葉代謝譜波動，47種代謝物被鑒定為關(guān)鍵差異代謝產(chǎn)物，包括黃烷-3-醇、黃酮/黃酮糖苷、酚酸、氨基酸。這些物質(zhì)的改變可能是由于茶酚類和氨基酸的酶氧化變化?？傮w而言，中等滾動壓力的紅茶具有更高的甜度、更低的苦味和更高的品質(zhì)指數(shù)（10 TFs + TRs）/TBs。結(jié)果通過驗證批次進行驗證。本研究為軋制壓力的調(diào)節(jié)提供了新的見解，并為紅茶加工提供了指導(dǎo)。
年份：2023
作者：Jialing Xie , Qiwei Wang, Hongchun Cui, Lilei Wang, Yuliang Deng , Haibo Yuan ,Jiayi Zhu, Yanqin Yang and Yongwen Jiang
摘要：梔子花茶（GET）是中國香茶的典型代表之一，因其宜人的香氣而受到消費者的喜愛本研究采用氣相色譜電子鼻（GC-E-Nose）、綜合二維氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜（GC* GC-TOFMS）和氣相色譜-嗅覺-質(zhì)譜（GC-O-MS）結(jié)合化學(xué)計量法對GET的揮發(fā)性特征進行了表征。GC-E-Nose結(jié)合主成分分析得到滿意的判別結(jié)果，累計貢獻率達到86.74%。通過GC×GC-TOFMS在GET中共鑒定出202種揮發(fā)性化合物，其中酯類、烯烴類和醇類是主要揮發(fā)性成分。此外，根據(jù)氣味活性值≥1和GC-O-MS結(jié)果，從GET中篩選出24種關(guān)鍵氣味劑。構(gòu)建了具有“果味”、“綠色”、“花香”、“其他”、“木質(zhì)”和“烘焙”六種屬性的GET香薰輪，以可視化這些關(guān)鍵揮發(fā)性化合物的貢獻。研究結(jié)果為闡明香茶的揮發(fā)性特征和香輪提供了新的策略。
年份：2023
作者：Jiayu Chen , Yanqin Yang , Yuliang Deng , Zhengquan Liu , Jialing Xie , Shuai Shen , Haibo Yuan, Yongwen Jiang
摘要：香氣是紅茶輸液最重要的質(zhì)量屬性之一。本研究首次采用快速氣相電子鼻（GC-E-No結(jié)合多因素統(tǒng)計分析對44種電紅紅茶（DBT）輸液的香氣品質(zhì)進行了研究。在鑒定出的61種揮發(fā)性化合物中，含量最高的是醛類。偏最小二乘判別分析（PLS-DA）和Fisher判別分析（FDA）均能有效對DBT輸液的香氣質(zhì)量進行分類。FDA的預(yù)測準確率（95.2%）高于PLS-DA（78.6%）。此外，逐步多元線性回歸可準確預(yù)測DBT輸注的質(zhì)量評分，預(yù)測模型感覺評分的Rp值為0.94。呋喃、乙酸甲酯、2,3-戊二酮、檸檬烯和芳樟醇與DBT輸注的香氣品質(zhì)呈正相關(guān)，而3-乙基戊烷、1-戊烯、（E）-2-己烯和甲基丁香酚與DBT輸注的香氣品質(zhì)呈負相關(guān)。這些結(jié)果有助于理解快速GC-E-Nose技術(shù)是對客觀感官評價的補充，為茶葉浸液的質(zhì)量評價和控制提供了一種新的技術(shù)方法。
年份：2021
文獻來源：Jiayu Chen, Yanqin Yang, Yuliang Deng, Zhengquan Liu, Jialing Xie, Shuai Shen,HaiboYuan, Yongwen Jiang.Aroma quality evaluation of Dianhong black tea infusions by the combination of rapidgas phase electronic nose and multivariate statistical analysis,LWT,Volume 153,2022,112496,SSN 0023-6438,https://doi.org/10.1016/i.lwt.2021.112496.
作者：Shan Zhang , Xujiang Shan, Linchi Niu, Le Chen, Jinjin Wang , Qinghua Zhou , Haibo Yuan, Jia Li and Tian Wu
摘要：茶的生化化合物和風(fēng)味質(zhì)量因等級排名而異。點紅剛果紅茶（DCT）是一種獨特的茶葉類別，使用中國云南的大葉茶品種生產(chǎn)。迄今為止，以單芽和單葉芽為主的單芽級DCT（BDCT）和特級DCT（SDCT）兩種等級的風(fēng)味特征和關(guān)鍵成分還遠未明確。本文通過整合人類感官評估、電子舌、色差、主要成分定量和代謝組學(xué)對兩個等級進行比較。BDCT 具有輕快的鮮味和更明亮的輸液顏色，而 SDCT 呈現(xiàn)出全面的味道和更紅的酒色。定量分析顯示，BDCT中總多酚、兒茶素和茶黃素（TFs）水平顯著升高。代謝組學(xué)篩選了56種不同的關(guān)鍵化合物，包括兒茶素、黃酮/黃酮醇糖苷、氨基酸、酚酸等。相關(guān)性分析顯示，BDCT和SDCT的感覺特征分別歸因于兒茶素、TFs、可沒食子素、二高爾酰葡萄糖含量較高，以及茶紅素（TRs）、黃酮/黃酮醇苷和可溶性糖的積累。本報告首次聚焦于對兩級優(yōu)質(zhì)DCT的生化成分和感官特性進行綜合評價，從多維度推進對DCT的理解。
年份：2023
文獻來源：Zhang, S.; Shan, X.; Niu, L.; Chen, L.; Wang, J.; Zhou, Q.; Yuan, H.; Li, J.; Wu, T. The Integration of metabolomics, Electronic Tongue, and Chromatic Difference Reveals the Correlations between the Critical Compounds and Flavor Characteristics of Two Grades of High-Quality Dianhong Congou Black Tea. metabolites 2023, 13, 864. https://doi.org/10.3390/metabo13070864
3. 滾動壓力對剛果紅茶非揮發(fā)性化合物變化及感官品質(zhì)的影響：代謝組學(xué)、電子舌和色差分析的結(jié)合作者：Shan Zhang, Shimin Wu, Qinyan Yu a , Xujiang Shan, Le Chen , Yuliang Deng , Jinjie Hua , Jiayi Zhu, Qinghua Zhou , Yongwen Jiang , Haibo Yuan , Jia Li
摘要：碾壓是剛果紅茶加工的一個重要階段。然而，滾動壓力對茶葉風(fēng)味和非揮發(fā)性化合的影響尚不清楚。本文采用非靶向代謝組學(xué)、茶色素定量、電子舌、色度計和感官評價相結(jié)合的方法，評價滾動壓力對紅茶品質(zhì)的影響。隨著滾動壓力的增加，茶黃素 （TFs）、茶紅素 （TRs） 和茶褐素 （TBs） 顯著升高。茶葉代謝譜波動，47種代謝物被鑒定為關(guān)鍵差異代謝產(chǎn)物，包括黃烷-3-醇、黃酮/黃酮糖苷、酚酸、氨基酸。這些物質(zhì)的改變可能是由于茶酚類和氨基酸的酶氧化變化?？傮w而言，中等滾動壓力的紅茶具有更高的甜度、更低的苦味和更高的品質(zhì)指數(shù)（10 TFs + TRs）/TBs。結(jié)果通過驗證批次進行驗證。本研究為軋制壓力的調(diào)節(jié)提供了新的見解，并為紅茶加工提供了指導(dǎo)。
年份：2023
文獻來源：Shan Zhang, Shimin Wu, Qinyan Yu, Xujiang Shan, Le Chen, Yuliang Deng, JinjieHua,Jiayi Zhu, Qinghua Zhou, Yongwen Jiang, Haibo Yuan, Jia Li,The influence of rolling pressure on the changes in non-volatile compounds and sensory quality of congou black tea: The combination of metabolomics, E-tongue, and chromatic differences analyses,Food Chemistry: X,Volume 20,2023,100989,ISSN 2590-1575,https://doi.org/10.1016/j.fochx.2023.100989.
4. 使用GC-ENose、GC-O-MS和GC%20×%20GC-TOFMS結(jié)合化學(xué)計量學(xué)對梔子茶進行香氣特征表征作者：Jialing Xie , Qiwei Wang, Hongchun Cui, Lilei Wang, Yuliang Deng , Haibo Yuan ,Jiayi Zhu, Yanqin Yang and Yongwen Jiang
摘要：梔子花茶（GET）是中國香茶的典型代表之一，因其宜人的香氣而受到消費者的喜愛本研究采用氣相色譜電子鼻（GC-E-Nose）、綜合二維氣相色譜-飛行時間質(zhì)譜（GC* GC-TOFMS）和氣相色譜-嗅覺-質(zhì)譜（GC-O-MS）結(jié)合化學(xué)計量法對GET的揮發(fā)性特征進行了表征。GC-E-Nose結(jié)合主成分分析得到滿意的判別結(jié)果，累計貢獻率達到86.74%。通過GC×GC-TOFMS在GET中共鑒定出202種揮發(fā)性化合物，其中酯類、烯烴類和醇類是主要揮發(fā)性成分。此外，根據(jù)氣味活性值≥1和GC-O-MS結(jié)果，從GET中篩選出24種關(guān)鍵氣味劑。構(gòu)建了具有“果味”、“綠色”、“花香”、“其他”、“木質(zhì)”和“烘焙”六種屬性的GET香薰輪，以可視化這些關(guān)鍵揮發(fā)性化合物的貢獻。研究結(jié)果為闡明香茶的揮發(fā)性特征和香輪提供了新的策略。
年份：2023
文獻來源：Xie J, Wang Q, Cui H, Wang L, Deng Y, et al. 2024. Characterization of Gardenia tea based on aroma profiles using GC-E-Nose, GC-O-MS and GC × GC-TOFMS combined with chemometrics. Beverage Plant Research 4: e001 doi: 10.48130/bpr-0023-0034.
