Resumen

Se investigó la viabilidad de la lengua electrónica y el análisis multivariante para discriminar los orígenes geográficos específicos de un té verde chino con Denominación de Origen Protegida (DOP). Se recogieron 155 muestras de té Longjing de tres subzonas y se analizaron mediante un conjunto de lengua electrónica de 7 sensores. Para eliminar la influencia de mediciones y muestras anómalas, se utilizó el análisis robusto de componentes principales (ROBPCA) para detectar valores atípicos en cada clase. A continuación, se utilizó el análisis discriminante de mínimos cuadrados parciales (PLSDA) para desarrollar un modelo de clasificación. La sensibilidad/especificidad de predicción del PLSDA fue de 1,000/1,000, 1,000/0,967 y 0,950/1,000 para el longjing de Xihu, Qiantang y Yuezhou, respectivamente. La lengua electrónica y la quimiometría pueden proporcionar una herramienta rápida y fiable para discriminar las zonas productoras específicas de longjing.

• Materias:Reacciones químicas Análisis cromatográfico Química farmacéutica Análisis espectroquímico
• Subjects:Chemical reactions Chromatographic analysis Chemistry pharmaceutical Spectrochemical analysis
• Palabras claves:análisis robusto de componentes principales, té verde chino, muestras de té longjing, matriz de lengua electrónica, orígenes geográficos específicos, plsda, lengua electrónica, medidas anormales, modelo de clasificación, análisis discriminante
• Keywords:robust principal component analysis, chinese green tea, longjing tea samples, electronic tongue array, specific geographical origins, plsda, electronic tongue, abnormal measurements, classification model, discriminant analysis