https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0308814618312834

本研究の目的は、緑茶(GT)とカフェイン除去緑茶(dGT)の両者を見分けるための指標となる識別バイオマーカーを同定することである。

 

まず、茶製品から揮発性有機化合物を決定するためにインチューブ抽出(ITEX) – ガスクロマトグラフ – 質量分析計(GC-MS)を最適化した。次いで、GTとdGTとの間のバイオマーカー選択を機械学習のアルゴリズムの一つであるランダムフォレスト(RF)によって行った。

 

中央複合計画(CCD)による最適化されたITEXパラメータは、92℃のインキュベーション温度、12分のインキュベーション時間、および36シリンジストロークだった。

 

バイオマーカー同定のRF分類には、24サンプルのトレーニンググループと21サンプルのテストグループを使用した。その結果、トレーニンググループではGTとdGTの間の識別バイオマーカーとして2-ヘキセナール、2-エチルフラン、インドール、およびβ-オシメンが同定された。

 

RF分類アルゴリズムでこれらのバイオマーカーを使用するとdGTとGTの予測精度は、それぞれ88.9%と100%で、他の分類アルゴリズムよりも高かった。これは、ITEX-GC-MSが市販の茶製品の品質管理のための有用なツールとなり得ることを意味する。