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新湖南客戶端 2025-04-21 16:46:47
近期南華大學譚譽宇/楊健副教授團隊在ACS旗下的中國科學院一區(qū)Top期刊Analytical Chemistry發(fā)表科研成果。團隊開發(fā)了一種多通道電化學傳感器陣列，將多重電化學指紋技術與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法（1DCNN）相結(jié)合，對電化學指紋圖譜進行自動特征提取和分類運算，實現(xiàn)了多種茶多酚和中國茶的有效區(qū)分和準確檢測。
中國茶作為全球最受歡迎的飲品之一，其具有獨特的生理特性和保健功效，主要表現(xiàn)在抑制炎癥因子表達、抗氧化特性、改善心血管功能、預防骨骼肌萎縮和調(diào)節(jié)脂質(zhì)代謝等。這些作用和功效與其特有的化學成分密切相關，其中茶多酚是茶葉主要成分之一。茶多酚作為一類多羥基酚類復合物，對茶葉色、香、味、功效等方面起到了決定性作用。不同種類的茶葉中酚類化合物的種類和含量不同，對茶葉的風味、質(zhì)量、功效和定價都有很大影響。我國六大茶系的品種十分豐富且品質(zhì)參差不齊，缺乏嚴格的分級標準。傳統(tǒng)檢測方法在區(qū)分相似化學成分（茶多酚類物質(zhì)）存在固有的局限性。此外，由于缺乏高效和多組合傳感策略，不同方法的指紋圖譜具有高度相似性，這阻礙了中國茶的準確、簡便、快速鑒別。因此，建立一種準確、簡便、快速的中國茶鑒別方法具有重要意義。
該研究開發(fā)了一種受地標建筑啟發(fā)的多通道激光誘導石墨烯傳感器陣列，該陣列將多重電化學指紋圖譜技術與一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（1DCNN）相結(jié)合，構(gòu)建了一種基于深度學習輔助的多重電化學指紋圖譜技術用于快速精確檢測3種茶多酚并區(qū)分識別24種不同類型的中國茶。
南華大學電氣工程學院譚譽宇副教授為論文第一作者，其碩士生羅夢麗為論文第二作者，南華大學電氣工程學院生物醫(yī)學工程系楊健副教授為論文的通訊作者。（羅夢麗）
責編：張芷瑜
一審：張芷瑜
二審：張馬良
三審：周韜
來源：新湖南客戶端
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