成就
识别指示陈化过程的质量指标对于理解所涉及的机制和提高预测模型的可解释性至关重要。一些研究已经探索了陈化时间对化学成分作为潜在指标的影响。这些包括儿茶素、茶多酚的甲基化、茶多酚的还原、黄酮类化合物的糖基化、黄酮类生物碱的降解、三萜类化合物的生物合成、茶褐素的形成以及陈化过程中茶褐素的形成。然而，六堡茶的品质由多种成分决定，且在陈化过程中的变化复杂。到目前为止，还没有关于确定六堡茶陈化时间的指示物质的报道。此外，茶多糖结合物（TPS结合物）越来越受到关注。徐等人报道，复杂的加工技术和不同的储藏时间会影响茶多糖结合物的结构和组成变化。例如，随着微生物发酵和贮藏时间的延长，茶多糖中蛋白质和糖醛酸的含量增加，鼠李糖和半乳糖的含量增加，而岩藻糖、木糖和葡萄糖的含量则相应减少，这为茶多糖结合物可作为反映六堡茶陈化时间的指示物质提供了新的、有力的证据。
由于FTIR具有指纹特征，可以灵敏地检测到茶叶多糖成分和六堡茶的变化。蔡等利用傅里叶变换红外光谱分析茶多糖并结合机器学习，在茶叶品种分类中实现了100%的准确率。在由复杂成分组成的样品中，光谱往往含有大量的冗余信息，使得分析特征峰与化学成分之间的相关性阐明变得复杂。二维相关光谱（2D-COS）是指对一般光谱的分析。通过相关分析获取二维信息是一种强有力的技术，可用于深入分析各类光谱实验中受外界扰动影响下获得的各种光谱数据。某些外界扰动（温度、浓度、时间等）2D-COS分析可以在分子水平上探索与外界干扰有关的敏感变量信息，而这些信息通常很难在传统的一维光谱分析中检测到。这将有助于结合2D-COS分析茶多糖结合物，为判定茶多糖的老化时间提供理论依据。
本研究旨在（1）将2D-COS分析与FTIR光谱技术相结合，识别对陈化干扰敏感的吸收带并探究其与质量组成、功能团振动变化的关系，从而建立陈化年份鉴别的理论框架；（2）开发人工智能多模态融合方法（傅里叶变换红外光谱、电子鼻和电子舌），取代品茶专家，快速准确鉴别六堡茶的陈化年份；（3）分析茶多糖共轭结构和共轭组分的变化，并对六堡茶与茶多糖的FTIR光谱特征进行对比分析，为鉴别六堡茶陈化时间开辟了创新视角。
结果
综上所述
通过传统的生化实验来确定六堡茶的陈化时间是一项相当大的挑战，感官评定虽可实现这一点，但需要专业知识和长期的经验积累。而光谱、电子鼻、电子舌的AI多模态数据融合算法可显著提高分类准确率，四种机器学习分类器（DT、RF、KNN和PLS-DA）均达到了98%～100%的准确率。在茶多糖结合物的分析中，研究团队观察到阿拉伯糖醛酸、多酚、蛋白质、中性糖和单糖随着陈化时间的增加呈现明显的单调性。通过扫描电镜的微观结构观察，揭示了茶多糖结合物结构由层状向颗粒状的演变过程。这为茶多糖结合物可作为六堡茶的映射提供了新的、令人信服的证据。光谱对比分析表明，茶多糖结合物与六堡茶在陈化过程中的光谱变化十分相似，说明茶多糖的变化是影响六堡茶品质的重要因素。通过对六堡茶及茶多糖结合物的FTIR和2D-COS分析进行综合对比，将3个特征峰（1029 cm-1、1635 cm-1、2920 cm-1）的强度值归纳为光谱变化特征，发现六堡茶的特征与陈化年份有较高的相关性。FTIR显微镜观察及特征可视化验证了利用FTIR判定陈化年份的有效性，此特征也可作为六堡茶在不同陈化年份综合品质变化的反映，这对于明确六堡茶的陈化机理具有重要意义。
参考
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