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应用案例

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冠突散囊菌(MF800948)发酵对秋季绿茶品质的影响本研究旨在利用冠突散囊菌(Eurotium cristatum, MF800948)发酵改善秋青茶的口感品质和香气，生产秋青发酵茶.通过分析揭示了冠叶提取物(MF800948)对秋青品质的影响，并直观地显示了冠叶提取物和秋青中差异化合物的变化，为秋青品质的改善提供了理论依据。

7-22 2021
平武府专砖茶口感特征、微生物群落及微生物组成与化学代谢物相关性研究本研究旨在利用日本INSENT电子舌系统研究黄花菜的味觉特征，利用高通量测序研究黄花菜的微生物群落结构。然后与其他地区的FBT进行比较，确定微生物群落与化学成分之间的相关性。

6-16 2021
黄茶品质及化学成分在黄变过程中的动态变化规律黄化是黄茶生产的关键工艺，但黄化过程对茶叶品质和化学成分的影响尚不清楚。本研究首次采用电子眼、舌及代谢组学研究茶叶黄变过程中的动态变化。

5-27 2021
日本INSENT电子舌在茶叶应用方面最新文章

5-21 2021
含有军曹鱼的面包的电子感官评估-电子鼻电子舌目的是通过电子鼻(EN)和舌(ET)对添加军曹鱼蛋白的面包在不同贮藏时间下的感官品质进行评价。电子传感方法的应用显示出了前景。使产品的气味和味道的测定具有更大的特异性。因此，这些工具可以用来改善新产品的感官特性。

5-18 2021
冠突散囊菌（MF800948）发酵对秋季绿茶品质的影响本研究旨在利用冠突散囊菌(Eurotium cristatum, MF800948)发酵改善秋青茶的口感品质和香气，生产秋青发酵茶。结果表明，紫花苜蓿的香气质量得到改善，赋予紫花苜蓿特有香气的萜烯醇含量明显增加。FT的鲜味强度与AT相当，而涩味则弱得多，主要是由于儿茶素的氧化作用。结果还证实，茶蛋白表现出强烈的鲜味，而不是涩味。最后，通过代谢图谱分析，揭示了冠叶提取物(MF800948)对秋青品质的影响，并直观地反映了冠叶提取物和秋青中差异化合物的变化，为秋青品质的改善提供了理论依据。

5-14 2021
两种发酵方式柑橘果醋品质特性的比较本研究对一次发酵法制备柑橘果醋的发酵条件进行优化，并对一次发酵和二次发酵柑橘果醋的品质特性进行对比，为一次发酵法柑橘果醋的酿造提供技术依据。

12-7 2020
不同冲泡条件下六安瓜片茶汤涩味值和茶多酚含量的相关性研究本文利用电子舌、高效液相色谱法和紫外分光光度法对茶汤儿涩味值和茶多酚含量进行测定，并对它们之间的相关性进行研究，以期为科学泡制六安瓜片茶提供理论根据。

8-20 2020
电子舌分析功能性饮料的味觉特征为了解决消费者购买时的困惑，我们选择农夫山泉旗下的维他命水、尖叫，百事旗下的佳得乐，以及可口可乐水动乐和乐百氏脉动5大功能性饮料（柠檬口味）为实验材料，利用INSENT公司的TS-5000Z味觉分析系统对其进行味觉评价，分析味觉与配方的关系，为人们购买选择提供一定的指导。

7-6 2020
SPME/GC-MS法结合电子鼻技术测定茶叶中的香气成分

3-10 2020
电子舌对不同储存时间和不同环境下的普洱茶品质影响的研究

3-3 2020
瓶装绿茶老化过程中的味道变化-日本INSNET电子舌本文采用日本INSENT电子舌，客观评估瓶装绿茶老化过程味道的变化，本研究为绿茶贮藏过程提供理论依据

2-13 2020
冠突散囊菌发酵对荔枝草茶主要成分及风味的影响--电子鼻/电子舌采用日本INSENT电子舌和德国AIRSENSE电子鼻对处理后的荔枝草茶风味和感官品质进行分析。

1-7 2020
栀子功能性饮料制备工艺研究-日本INSENT电子舌以栀子果浸提液为主要原料，在配方优化的基础上，研制出口感均衡、具有抗氧化和清热解毒等综合保健功效作用的栀子饮料。方法: 采用感官评价及脂质膜电子舌味觉分析系统，通过风味调配正交试验，确定栀子饮料zui佳制备工艺和相关参数。结果: 栀子饮料原液制备参数为: 栀子果粉后经1∶50 ( g∶mL) 比例的纯净水于80 ℃超声浸提30 min，高速离心收集上清液。栀子原液和辅料对该饮料的感官品质有较大影响，zui佳配方为栀子原汁: 水= 1∶3; 糖添加配比为木糖醇6%、蜂蜜1%、甜菊糖0. 006%; 柠檬酸添加量0. 04%。结论: 该饮料色泽亮黄、澄清透明、具有栀子特有风味、口感清爽，是一款适合大众口味的栀子功能性饮料。

1-3 2020
电子鼻/舌融合技术的信阳毛尖茶品质检测为实现茶叶品质和化学成分快速鉴别和预测，采用电子鼻与电子舌联用技术对信阳毛尖茶茶叶挥发性气味和茶汤滋味成分进行检测分析。对电子鼻与电子舌联用的响应值进行主成分分析，结果显示电子鼻与电子舌数据融合可提高对茶叶样品区分度。通过电子鼻与电子舌响应的融合数据，对茶叶样品中茶多酚、咖啡碱含量建立预测模型。结果表明，多元线性回归、多元线性逐步回归、二次多项式逐步回归模型中回归系数效果显著（P＜0.01），其中二次多项式逐步回归模型效果最佳，茶多酚建模集和验证集的决定系数分别为0.999，0.975，均方根误差分别为0.083、0.174；咖啡碱建模集和验证集的决定系数分别为0.985、0.978，均方根误差分别为0.015、0.048。电子鼻/舌联用可对茶叶品质和理化成分进行很好地分析和预测。

12-16 2019

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