植物栽培条件下での光質と作物または野菜の植物品質との関係を明らかにするための実験モデルとして、茶樹(Camellia sinensis)を栽培し、茶葉を分析した。

日本のお茶コンテストからのお茶の代謝プロファイリングをガスクロマトグラフィー/質量分析(GC / MS)を用いて行い、それらの代謝産物プロファイルからお茶のランキングを予測するランキング予測モデルを作った。

さらに、いくつかの化合物(グルタミン、グルタミン酸、シュウ酸、エピガロカテキン、リン酸、およびイノシトール)の重要性が茶葉の品質の測定のために解明された。

続いて、茶樹を人工条件下で栽培してこれらの化合物を防除した。

順位予測モデルによる予測結果から、紫外線A(315〜399 nm)を添加した茶試料が最も高い順位を示した。

品質の改善は、茶葉中の高アミノ酸およびエピガロカテキン含有量の減少に起因すると考えられていた。

現在の研究は、従来は人間の官能分析によって評価されてきた高品質の作物および野菜生産の分野における代謝プロファイリングの使用および価値を示す。

代謝プロファイリングにより、人工条件下で栽培された高品質植物を理解し開発するための仮説を立てることができる。

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1389172316301888