咖啡碱对茶树主要叶部病原真菌的抑制作用

研究了咖啡碱和表没食子儿茶素没食子酸酯(EGCG)对茶树主要叶部病原真菌生长的抑制作用。结果表明:咖啡碱对茶树4种主要叶部病原真菌(茶炭疽病原菌、茶云纹叶枯病原菌、茶轮斑病原菌、茶赤叶斑病原菌)具有显著的抑制作用,当培养基中咖啡碱质量浓度为1～10mg.mL-1时,抑制率为33.0%～100.0%,对4种病原真菌的有效中浓度EC50分别为0.917、1.860、0.937、1.889mg.mL-1;而EGCG在试验设计浓度下没有明显的抑制作用。为了筛选茶叶中的主要抑菌物质,将咖啡碱、茶粉、茶叶水提物、脱咖啡碱茶叶水提物和茶渣分别添加到PDA培养基中,在培养基上分别接种3种茶树叶部病原真菌(茶轮斑病原菌、茶炭疽病原菌、茶褐色叶斑病原菌),分析不同添加物的抑菌作用。结果表明:5种处理抑制率为-32%～70%,且5种处理对3种病原真菌抑制作用趋向一致,抑制作用大小依次为:咖啡碱、茶粉、茶叶水提物、脱咖啡碱茶叶水提物、茶渣。上述结果显示:咖啡碱是茶树叶部病原真菌的一种抗菌物质,儿茶素对茶树主要叶部病原真菌没有抑制作用,茶树叶片中咖啡碱的含量可作为评价茶树品种抗病性的一个指标。     

茶叶现代化加工技术和装备的研究与推广

我国现阶段茶叶加工技术总体上还处在半手工、半机械化的低水平,在消化吸收国内外茶叶及食品加工技术的基础上,结合我国茶产业的实际,开展茶叶清洁化、机械化、连续化、自动化和标准化加工技术、工艺和装备研究以及技术集成是提高我国茶叶加工技术水平行之有效的途径。本文介绍了茶叶现代化加工技术与装备的研究与推广实践,包括：新型茶叶加工设备的研制、茶叶加工新技术和新工艺的开发、炒青绿茶清洁化生产线的研建、4种典型外形（条形、松散形、紧结形、扁形）名优绿茶清洁化生产线的开发、清洁化加工技术规程的制订与实施,推广应用后,取得了显著的经济和社会效益。     

茶氨酸的衍生化及毛细管电泳定量技术

采用胶束电动力学毛细管电泳技术定量茶氨酸,以2,4-二硝基氟苯为衍生化试剂,建立茶氨酸定量的新方法。运行缓冲液为pH9.8的0.03βmol/L四硼酸钠缓冲液体系,分离电压为28kV,分离温度为17℃,在360βnm下进行检测。研究了不同pH、反应时间、反应温度、缓冲液浓度对衍生化反应的影响,确立了衍生化反应的最佳条件。证实了4℃和25℃环境下衍生化产物可以稳定保存5天。测定了茶氨酸衍生化方法的性能指标：线性范围为0.2~5βmmol/L（r²=0.993）,最低检测限为0.05βmmol/L。     

茶叶深加工(六)茶多糖(一)

茶多糖TPS(Tea Polysaccharides)的研究,近年来取得了一些进展,但迄今为止,主要集中在茶多糖的提取方法及其生理作用方面,且生理作用研究主要停留在动物活体实验上,有关茶多糖对于人体的保健功能和药理的临床试验报道较少,有待深入研究。作为一类新型的保健食品、药品原料和功能性食品添加剂,目前国内已有多家企业能提供不同纯度的茶多糖制品,茶多糖功能食品的开发尚处于起步阶段,开发前景广阔。茶多糖的组成与物理性状以单糖为基本组成单位的茶叶复合多糖,是一类与蛋白质结合在一起的酸性糖蛋白,其组成和含量因茶树品种、茶园管理水平、…     

全国高等农业院校茶学学科组学科建设与教学改革研讨会在安徽农业大学隆重召开

2007年7月16日至19日，由全国高等农业院校茶学学科组主办，安徽农业大学茶与食品科技学院承办的“全国高等农业院校茶学学科组学科建设与教学改革研讨会”在安徽农业大学隆重召开。来自全国21个设有茶学学科专业的高校领导、专家代表50余人出席了会议。     

化学成分结合统计分析鉴别不同产地绿茶的研究

绿茶是我国六大茶类之一,产地分布广,品质差异性大。目前,对茶叶产地的鉴别主要依赖感官审评,缺乏量化的评价指标,评价结果存在着不确定性。本研究对6个省份绿茶主要化学成分进行主成分分析,提取主要成分因子,应用贝叶斯（Bayes）判别结合聚类分析对不同产地绿茶进行鉴别。结果表明,Bayes判别对6个地区27个样品能达100%的正确判别,同时聚类分析结果与原始样品基本相同,为绿茶产地的鉴别提供具体量化模型。     

名优茶机械化采摘的研究

名优茶的机械化采摘已成为制约中国茶产业可持续发展的难题。文中提出了茶园园相和机采技术是影响名优茶机械化采摘的主要影响因素。从茶园园相和机采技术两方面对机采名优茶的研究进行了综述和评价,指出品种、机采、分级、贮青是解决机采名优茶加工的四个关键点。     

茶氨酸检测分析方法研究进展

茶氨酸作为茶叶中的特征氨基酸是构成茶叶滋味的重要组成部分,其对人体具有多种保健功能,因此对茶氨酸的检测与分析显得十分重要.本文综述了近年来国内外在茶氨酸检测分析方面的研究进展.     

基于机器视觉形状特征参数的祁门红茶等级识别

外形是评价茶叶质量的重要指标之一,目前主要依赖人工审评的方法,客观、准确的评价外形指标对茶叶加工、销售有重要的意义。该研究提出了一种基于形状特征直方图结合支持向量机的茶叶等级识别方法。以7个等级的祁门工夫红茶为研究对象,构建图像采集系统,标定相机参数,采集各等级的茶叶图像。对图像进行灰度化、二值化处理,提取叶片的6个绝对形状特征:长度、宽度、面积、周长、最小外接矩长、宽,在此基础上计算狭长度,矩形度2个相对形状特征,生成形状特征的直方图。以直方图分布为特征向量,构建了基于BP神经网络,极限学习机(extreme learning machine,ELM),支持向量机(support vector machine,SVM),最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LS-SVM)的等级识别模型,并对比了不同模型的识别效果。结果表明,该文构建的图像采集系统测量精度0.3 mm,能够准确提取形状特征参数;基于形状特征直方图的LS-SVM模型识别效果最好,识别精度为95.71%,测试集决定系数为96.2%,具有算法复杂度低,易于求解的优点。研究结果为实现茶叶的客观、数字化等级鉴定,提供了试验数据和参考方法。