## **一山一味 • Одна гора — один вкус ?** > [!summary] 🌄 26 гор Пуэра • 225 соединений > **85** общих для всех образцов | **21** ключевое ароматическое соединение > _Метод: GC×GC‑QTOF‑MS_ ```mermaid pie title Вклад факторов в различия аромата "Уезд" : 53.07 "Широта" : 23.59 "Долгота" : 16.72 "Высота" : 6.63 ```` > [!attention] 37 % от общего количества факторов влияющих на различие ароматов > [!info] ❖ Остальное (~63 %) > микроклимат • генетика • агротехника ### Палитра вкусов - 🌸🍑 **Цветочно‑фруктовые ноты** - 🍃🌲 **Чистые, свежие, древесные** - 🌰🍯 **Ореховые, медовые акценты** ### Практический смысл - ✅ Аутентификация, селекция, маркетинг - ✅ Стандартизация, экспресс‑контроль - ✅ Продвинутое описание вкуса — «отпечаток» горы Линалоол • Хотриенол • Дамасценон • β‑ионон • Гераниол • Деканаль • α‑пинен • Бензальдегид > [!summary]- **Вывод** > «Одна гора — один вкус» действительно подтверждён терруаром, > но грани между вкусами тоньше, чем гласит легенда. --- ## 🧪 Обзор методологии исследования > [!info] **Кратко о дизайне исследования** > - 26 образцов шэн пуэра из 26 гор округа Пуэр (Юньнань, Китай), все изготовлены по одной технологии > - Цель — сравнить ароматические профили и проверить пословицу «Одна гора — один вкус» > - Важно: все этапы выполнены с контролем стандартов качества и слепой сенсорной оценкой --- ### 🎯 Стандарты сенсорного анализа > [!tip] **Использованные стандарты** > - **GB/T 23776–2018:** Национальный стандарт КНР по методам сенсорной оценки чая > - **GB/T 14487–2017:** Национальный стандарт КНР по терминологии чайных ароматов > Оба стандарта обязательны при анализе дегустационных профилей и описании ароматов --- ### 🛠️ Этапы лабораторного и сенсорного анализа > [!example] **Схематизация процесса исследования** > Для наглядности представлен pipeline работы — от отбора образцов до статистической обработки результатов. ```mermaid flowchart TD A[Отбор образцов<br/>26 гор] --> B[Сенсорный анализ<br/>6 дегустаторов<br/>GB/T 23776-2018,<br>GB/T 14487-2017] B --> C[HS-SPME GC×GC–QTOF-MS<br/>225 летучих соединений] C --> D[GC–O & расчет OAV] D --> E[Статистика:<br/>HCA, PCA, UMAP, <br/> K-Means, RDA, PERMANOVA, <br/>Variants analysis, NMDS, Procrustes analysis] ```` --- #### 🔬 Основные методы исследования > [!info]+ **Что делали в лаборатории:** > - **Сенсорная оценка:** 6 опытных дегустаторов анализировали аромат, цвет, вкус, используя два национальных стандарта. > - **Протокол заваривания:** Пробники чая (3,0 г) заваривали стандартным способом — 150 мл кипящей воды, 7 минут. После этого эксперты описывали внешний вид, настой (цвет и прозрачность), аромат, вкус и состояние заваренных листьев. > - Каждый чай оценивали трижды в разные дни, фиксируя дескрипторы аромата и вкуса для обеспечения воспроизводимости результатов. > - **HS-SPME GC×GC–QTOF-MS:** Определение полного спектра летучих соединений (225 соединений). > - **GC–O (газовая хроматография-олфактометрия) и OAV:** Выявление ключевых пахучих соединений — тех, что реально влияют на аромат чая. > - **Многомерная статистика:** > - PCA (главные компоненты) > - Кластерный анализ (иерархический и K-средних) > - RDA (редундантный анализ) > - PERMANOVA (оценка значимости факторов) --- ### 💡 Коротко: зачем и почему > [!abstract] **Зачем нужна сложная методология?** > Такая комбинация сенсорных и химических методов позволяет объективно сравнить не только ощущения дегустаторов, но и «молекулярные подписи» ароматов пуэров разных гор. Стандартизация методов гарантирует воспроизводимость и научную строгость результатов. --- ## Классы летучих соединений и их концентрации ### Общее распределение по классам > [!info] **в двух словах** > В составе шэн пуэров региона Пуэр выявлено 225 летучих соединений, которые были классифицированы по 8 основным химическим группам. Это позволяет оценить вклад каждой группы в общий ароматический профиль чая. | Класс соединений | Количество | % от общего | | ------------------- | ---------- | ----------- | | Углеводороды | 81 | 36% | | Кетоны | 40 | 17,8% | | Спирты | 30 | 13,3% | | Альдегиды | 30 | 13,3% | | Прочие O-содержащие | 22 | 9,8% | | Эфиры | 14 | 6,2% | | Азотсодержащие | 5 | 2,2% | | Фенолы | 3 | 1,3% | Визуализация распределения по классам  >[!tip] **Как читать диаграмму** >Круговая диаграмма наглядно показывает, что основную массу составляют углеводороды, кетоны и спирты. Другие классы присутствуют в меньших долях, но вносят вклад в сложность аромата. ### Сравнение вклада классов по количеству и массе  >[!tip] **Как читать инфографику** >Четыре класса — углеводороды, кетоны, спирты и альдегиды — формируют около 90% общей массы летучих соединений в анализируемых образцах чая. Это отражает доминирование данных групп не только по численности, но и по концентрации. Количество разных соединений в отдельных пуэрах варьировалось от 123 до 186 наименований на образец. При этом только 85 соединений оказались общими для всех 26 образцов (т.е. присутствовали повсеместно) . Остальные десятки веществ – это уникальные или редкие компоненты, обнаруженные лишь в некоторых чаях, что указывает на «отпечаток» конкретной горы. Интересно, что вклад этих уникальных веществ различается: в одних образцах на общие 85 приходится лишь ~45% суммарного содержания летучих, в других – до 75%, а остальное – уникальные компоненты . В среднем доля общих соединений составила >85% от общей концентрации каждого образца, то есть основу аромата везде формируют одни и те же главные вещества, несмотря на наличие дополнительных «специфических» нот. Авторы делают вывод, что эти общие компоненты чрезвычайно важны для формирования базового аромата шэн пуэра.  ## Особенности регионального профиля <br>  ### **"Паспорт" каждой горы** <br> >[!summary] **Что показывает паутинчатая диаграмма?** >Суммарный химический профиль (в процентах от всех летучих веществ) строится по ключевым химическим классам. Диаграмма позволяет увидеть, какие группы соединений преобладают, а какие — формируют уникальные черты аромата конкретной горы или региона. <br> #### Тяньба (Tianba) — ZY Zhenyuan Чжэнъюань  *1 Tianba* > [!info] Ароматический профиль горы Тяньба > - В аромате доминируют линалоол (цветочные, пряные, цитрусовые ноты), D-лимонен (цитрус, лимонная свежесть) и нонаналь (зеленые, свежие, фруктовые нюансы). > - Такой состав формирует выразительный букет с акцентом на свежести, цитрусе и цветочных нюансах. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** сладкий цветочно-фруктовый, интенсивный и стойкий аромат - **Вкус:** насыщенный и мягкий, сладкое послевкусие - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Цзинсин (Jingxing) — MJ Mojiang Моцзян  *2 Jingxing* > [!info] Ароматический профиль горы Цзинсин > - Основу букета составляют линалоол (цветочные и пряные ноты), D-лимонен (цитрус, лимонная свежесть), гексаналь (зелёные, свежие оттенки) и α-терпинеол (цветы, фруктовые нюансы). > - Такое сочетание соединений формирует чистый, свежий и цветочно-фруктовый характер чая с этой горы. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** желтовато-оранжевый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный с особым ароматом - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** чистый - --- #### Мадэн (Madeng) — ZY Zhenyuan Чжэнъюань  *3 Madeng* > [!info] Ароматический профиль горы Мадэн > - Ведущими соединениями выступают линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), нонаналь (зелёные, свежие оттенки) и α-терпинеол (фрукты, цветы). > - Такой состав придаёт чаю с этой горы выраженный свежий и фруктово-цветочный характер с лёгкими цитрусовыми нюансами. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** золотисто-жёлтый, яркий - **Аромат:** сладкий цветочно-фруктовый, интенсивный аромат - **Вкус:** насыщенный и мягкий - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый - --- #### Юби (Yubi) — JD Jingdong Цзиндун  *4 Yubi* > [!info] Ароматический профиль горы Юби > - Основные соединения: линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус, лимонная свежесть), α-терпинеол (фрукты, цветы), нонаналь (зелёные, фруктовые оттенки). > - Профиль дополняют гексаналь (зелёное яблоко), 2-Пентифуран (зелёный горошек), о-Кимол (цитрусовая кожура) и 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные нюансы). > - Такой “отпечаток” формирует богатый цветочно-фруктовый букет с яркими цитрусовыми и зелёными нотами. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый аромат - **Вкус:** преимущественно насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый - --- #### Банвэй (Bangwei) — LC Lancang Ланьцан  *5 Bangwei* > [!info] Ароматический профиль горы Банвэй > - Букет формируют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и нонаналь (зелёные, свежие оттенки). > - В структуре профиля выделяются 2-пентифуран (зелёный горошек), терпинолен (сосновая хвоя, лимон), гексаналь (зелёное яблоко) и о-кимол (цитрусовая кожура). > - Всё это создаёт гармоничный и свежий аромат с акцентом на цитрусово-зелёных нюансах. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный с особым ароматом и нотами бетеля - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Туаньцзе (Tuanjie) — JG Jinggu Цзингу  *6 Tuanjie* > [!info] Ароматический профиль горы Туаньцзе > - Основу аромата составляют линалоол (цветочные, пряные оттенки), D-лимонен (цитрус), нонаналь (зелёные, фруктовые нюансы) и бензальдегид (миндальные, цветочные ноты). > - Профиль дополняют гексаналь (зелёное яблоко), α-терпинеол (цветы, фрукты), 2-пентифуран (зелёный горошек) и 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные оттенки). > - Композиция формирует сбалансированный цветочно-фруктовый букет с нюансами миндаля и зелёной свежести. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** желтовато-оранжевый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый, стойкий аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Вэньдун (Wendong) — LC Lancang Ланьцан  *7 Wendong* > [!info] Ароматический профиль горы Вэньдун > - Ведущими соединениями выступают линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), нонаналь (фруктовые, свежие нюансы) и α-терпинеол (фрукты, цветы). > - Профиль дополняют бензальдегид (миндаль, цветочные), о-кимол (травяные, цитрусовые), гексаналь (зелёное яблоко) и 2-пентифуран (зелёный горошек). > - Такой букет даёт сочетание свежести, лёгкой пряности и миндально-цветочных нюансов в аромате чая. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный, менее равномерный, зрелые развернутые листья, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Кунлушань (Kunlushan) — NE Ning’er Нинъэр  *8 Kunlushan* > [!info] Ароматический профиль горы Куньлушань > - Ведущие соединения: линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус, лимонная свежесть), α-терпинеол (фрукты, цветы) и нонаналь (зелёные, свежие, фруктовые нюансы). > - Профиль дополняют бензальдегид (миндаль, цветы), гексаналь (зелёное яблоко), 2-пентифуран (зелёный горошек) и о-кимол (травяные, цитрусовые). > - Такой состав формирует выразительный свежий и цветочно-цитрусовый характер аромата с миндально-травяными нюансами. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочный с особым ароматом, стойкий - **Вкус:** насыщенный с намёком на мягкость и лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Балиу (Baliu) — MJ Mojiang Моцзян  *9 Baliu* > [!info] Ароматический профиль горы Балиу > - Букет чая формируют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и бензальдегид (миндаль, цветочные нюансы). > - В аромате ощутимы также о-кимол (травяные, цитрусовые), гексаналь (зелёное яблоко), нонаналь (свежие, фруктовые) и 2-пентифуран (зелёный горошек). > - Такой профиль придаёт чаю с этой горы характерный баланс свежести, цветочных и миндальных оттенков. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный аромат - **Вкус:** насыщенный с намёком на мягкость и лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Лаоцанфудэ (Laocangfude) — JD Jingdong Цзиндун  *10 Laocangfude* > [!info] Ароматический профиль горы Лаоцанфуде > - В букете доминируют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и гексаналь (зелёное яблоко). > - Профиль поддерживают нонаналь (фруктовые, свежие нюансы), бензальдегид (миндаль, цветы), деканаль (цитрусовая кожура) и терпинен-4-ол (пряные, древесные акценты). > - Состав аромата этой горы даёт выраженный свежий, цветочно-цитрусовый характер с лёгкой миндальной и пряной основой. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, с синевато-каштановым оттенком - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Манван (Manwan) — JD Jingdong Цзиндун  *11 Manwan* > [!info] Ароматический профиль горы Манван > - Основу букета составляют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и нонаналь (фруктовые, свежие оттенки). > - В профиле выражены также бензальдегид (миндаль, цветы), гексаналь (зелёное яблоко), 6-метил-5-гептен-2-он (свежие, фруктовые ноты) и 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные акценты). > - Такой “отпечаток” формирует сбалансированный цветочно-фруктовый характер с цитрусовой свежестью и миндальной глубиной. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный аромат - **Вкус:** насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный, менее равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Айлаосипо (Ailaoxipo) — JD Jingdong Цзиндун  *12 Ailaoxipo* > [!info] Ароматический профиль горы Айлаосипо > - Ведущие соединения: линалоол (цветочные, пряные ноты), α-терпинеол (фрукты, цветы), D-лимонен (цитрус) и бензальдегид (миндаль, цветочные нюансы). > - Профиль поддерживают нонаналь (фруктовые, свежие), гексаналь (зелёное яблоко), деканаль (цитрусовая кожура) и хотриенол (цветочные, фруктовые ноты). > - Композиция формирует выраженный цветочно-цитрусовый характер с фруктовой глубиной и миндальными оттенками. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный, менее равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Миди (Midi) — MJ Mojiang Моцзян  *13 Midi* > [!info] Ароматический профиль горы Миди > - Основные соединения: линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и нонаналь (свежие, фруктовые). > - Профиль поддерживают гексаналь (зелёное яблоко), бензальдегид (миндаль, цветы), хотриенол (цветочные, фруктовые ноты) и деканаль (цитрусовая кожура). > - Букет чая с этой горы сочетает свежесть, цветочность и лёгкие миндально-цитрусовые оттенки. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и равномерный, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Тунгуань (Tongguan) — MJ Mojiang Моцзян  *14 Tongguan* > [!info] Ароматический профиль горы Тунгуань > - Ведущие соединения: линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и бензальдегид (миндаль, цветочные нюансы). > - Профиль дополняют 2-метилмасляный альдегид (зелёные, фруктовые ноты), гексаналь (зелёное яблоко), хотриенол (цветочные, фруктовые) и 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные оттенки). > - Такой состав формирует сложный и насыщенный букет с преобладанием цветочных, цитрусовых и свежих нюансов. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** глубоко оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый с особым ароматом - **Вкус:** насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно мягкий, зрелые развернутые листья, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Цзинмай (Jingmai) — JC Jiangcheng Цзянчэн  *15 Jingmai* > [!info] Ароматический профиль горы Цзинмай > - Основу профиля составляют линалоол (цветочные, пряные ноты), α-терпинеол (фрукты, цветы), нонаналь (фруктовые, свежие нюансы) и D-лимонен (цитрус). > - В букете выделяются также бензальдегид (миндаль, цветы), гексаналь (зелёное яблоко), 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные) и о-кимол (цитрусовая кожура). > - В целом чай с этой горы даёт гармоничное сочетание цветочных, фруктовых и цитрусовых оттенков с миндальными и пряными нюансами. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** сладкий цветочно-фруктовый с особым ароматом, интенсивный и стойкий - **Вкус:** насыщенный и мягкий - **Заваренный лист:** более плотный, мягкий и равномерный, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Наньбанхуанцаоба (Nanbanhuangcaoba) — JG Jinggu Цзингу  *16 Nanbanhuangcaoba* > [!info] Ароматический профиль горы Наньбанхуанцаоба > - Основу профиля составляют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и бензальдегид (миндаль, цветы). > - В букете также выражены гексаналь (зелёное яблоко), нонаналь (фруктовые, свежие), 1-пентен-3-он (травяные, грибные нюансы) и (E,E)-2,4-гептадиеналь (огуречные, свежие оттенки). > - Профиль чая с этой горы — это насыщенный цветочно-цитрусовый букет с фруктовой и свежей огуречной ноткой. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** желтовато-оранжевый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный с особым ароматом - **Вкус:** насыщенный с намёком на мягкость - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и мягкий, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Мэнда (Mengda) — ZY Zhenyuan Чжэнъюань  *17 Mengda* > [!info] Ароматический профиль горы Мэнда > - Основу аромата формируют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и бензальдегид (миндаль, цветы). > - Букет поддерживают гексаналь (зелёное яблоко), 2-метилмасляный альдегид (зелёные, фруктовые ноты), хотриенол (цветочные, фруктовые) и нонаналь (свежие, фруктовые оттенки). > - Профиль чая с этой горы сочетает цветочную свежесть, цитрусовые нюансы и лёгкую миндальную нотку. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** глубоко оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** чистый аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно нежный и мягкий, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Лаовушань (Laowushan) — ZY Zhenyuan Чжэнъюань  *18 Laowushan* > [!info] Ароматический профиль горы Лаовушань > - Букет формируют линалоол (цветочные, пряные ноты), бензальдегид (миндаль, цветы), D-лимонен (цитрус) и α-терпинеол (фрукты, цветы). > - В профиле выражены гексаналь (зелёное яблоко), 2-метилмасляный альдегид (зелёные, фруктовые), нонаналь (свежие, фруктовые нюансы) и 1-пентен-3-он (травяные, грибные). > - Такой “отпечаток” сочетает яркие цветочные, цитрусовые и миндальные акценты с нотами свежести и зелени. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** глубоко оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно плотный и мягкий, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Сюли (Xuli) — MJ Mojiang Моцзян  *19 Xuli* > [!info] Ароматический профиль горы Сюйли > - Основу профиля составляют линалоол (цветочные, пряные ноты), α-терпинеол (фрукты, цветы), бензальдегид (миндаль, цветы) и D-лимонен (цитрус). > - Профиль поддерживают хотриенол (цветочные, фруктовые), нонаналь (свежие, фруктовые), гексаналь (зелёное яблоко) и 2-метилмасляный альдегид (зелёные, фруктовые ноты). > - Букет чая с этой горы отличается гармонией цветочных, миндальных, цитрусовых и зелёных оттенков. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-желтоватого оттенка - **Цвет настоя:** глубоко оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый с особым ароматом - **Вкус:** насыщенный, плотный и мягкий - **Заваренный лист:** преимущественно мягкий, зрелые развернутые листья, каштаново-жёлтого цвета с красноватым оттенком - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Лунба (Longba) — MJ Mojiang Моцзян  *20 Longba* > [!info] Ароматический профиль горы Лунба > - Ведущие соединения: линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), бензальдегид (миндаль, цветы) и α-терпинеол (фрукты, цветы). > - Профиль дополняют гексаналь (зелёное яблоко), 2-метилмасляный альдегид (зелёные, фруктовые ноты), хотриенол (цветочные, фруктовые) и о-кимол (цитрусовая кожура). > - Букет чая с этой горы отличается сложной свежестью, сочетанием миндальных, цветочных и цитрусовых оттенков. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** глубоко оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** слабый цветочно-фруктовый, чистый аромат - **Вкус:** насыщенный с намёком на мягкость и лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно мягкий, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Цзиндин (Jinding) — JD Jingdong Цзиндун  *21 Jinding* > [!info] Ароматический профиль горы Цзиндин > - Основу профиля составляют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), α-терпинеол (фрукты, цветы) и бензальдегид (миндаль, цветы). > - Профиль поддерживают хотриенол (цветочные, фруктовые), гексаналь (зелёное яблоко), 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные) и нонаналь (свежие, фруктовые). > - Такой “отпечаток” формирует комплексный цветочно-фруктовый букет с заметной цитрусовой и миндальной свежестью. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** слабый цветочно-фруктовый аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно плотный и мягкий, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Гоцин (Guoqing) — JC Jiangcheng Цзянчэн  *22 Guoqing* > [!info] Ароматический профиль горы Гоцин > - Основу профиля составляют линалоол (цветочные, пряные ноты), бензальдегид (миндаль, цветы), D-лимонен (цитрус) и гексаналь (зелёное яблоко). > - Букет поддерживают α-терпинеол (фрукты, цветы), нонаналь (свежие, фруктовые), 1-пентен-3-он (травяные, грибные) и 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные). > - Аромат чая с этой горы сочетает миндальные, цветочные и цитрусово-фруктовые оттенки с лёгкой свежестью. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный аромат - **Вкус:** более насыщенный, плотный, с намёком на мягкость и лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** более плотный и мягкий, каштаново-жёлтого цвета с зеленоватым оттенком - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Чжэнтай (Zhentai) — ZY Zhenyuan Чжэнъюань  *23 Zhentai* > [!info] Ароматический профиль горы Чжэнтай > - Основу аромата формируют линалоол (цветочные, пряные ноты), D-лимонен (цитрус), бензальдегид (миндаль, цветы) и нонаналь (фруктовые, свежие нюансы). > - В букете также присутствуют гексаналь (зелёное яблоко), α-терпинеол (фрукты, цветы), 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные) и 1-пентен-3-он (травяные, грибные). > - Такой профиль даёт чаю с этой горы сложное сочетание свежих, цветочных и миндально-цитрусовых оттенков. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с небольшим пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** желтовато-оранжевый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный аромат - **Вкус:** насыщенный, плотный, с намёком на мягкость и лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно мягкий, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Янта (Yangta) — JG Jinggu Цзингу  *24 Yangta* > [!info] Ароматический профиль горы Янта > - Ведущие соединения: линалоол (цветочные, пряные ноты), бензальдегид (миндаль, цветы), α-терпинеол (фрукты, цветы) и D-лимонен (цитрус). > - Профиль поддерживают нонаналь (фруктовые, свежие), тиапиррол (пряные, специфические), гексаналь (зелёное яблоко) и 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные). > - Такой состав придаёт чаю с этой горы характерный цветочно-пряной букет с миндальными, цитрусовыми и свежими нюансами. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с пушком, плотный и выразительный, каштаново-желтоватого оттенка - **Цвет настоя:** светло-оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** чистый и прозрачный с особым ароматом и оттенком пеко - **Вкус:** насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** более плотный и толстый, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- #### Ляньхэлунтан (Lianhelongtang) — JG Jinggu Цзингу  *25 Lianhelongtang* > [!info] Ароматический профиль горы Лянхэлунтан > - Основу профиля составляют линалоол (цветочные, пряные ноты), бензальдегид (миндаль, цветы), α-терпинеол (фрукты, цветы) и D-лимонен (цитрус). > - Дополнительные оттенки обеспечивают гексаналь (зелёное яблоко), нонаналь (фруктовые, свежие), 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные) и 1-пентен-3-он (травяные, грибные). > - Профиль чая с этой горы сбалансирован и многослойен: цитрусово-фруктовая свежесть, цветочность и лёгкая пряность. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с легким пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** глубоко оранжево-жёлтый, яркий - **Аромат:** цветочно-фруктовый аромат - **Вкус:** более насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно плотный и толстый, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** цветочно-фруктовый --- #### Вэньшань (Wenshan) — JG Jinggu Цзингу  *26 Wenshan* > [!info] Ароматический профиль горы Вэньшань > - Основу аромата формируют линалоол (цветочные, пряные ноты), бензальдегид (миндаль, цветы), α-терпинеол (фрукты, цветы) и D-лимонен (цитрус). > - В профиле ярко выражены гексаналь (зелёное яблоко), нонаналь (фруктовые, свежие), (E,E)-2,4-гептадиеналь (огуречные, свежие оттенки) и 2,2,6-триметилциклогексанон (пряные, древесные). > - Аромат чая с этой горы отличается гармонией цветочных, миндальных, цитрусовых и свежих фруктовых нюансов. > [!hint] **Органолептический профиль:**  - **Внешний вид:** хорошо скрученный лист, с легким пушком, плотный и выразительный, каштаново-коричневого цвета - **Цвет настоя:** желтовато-оранжевый, яркий - **Аромат:** чистый аромат - **Вкус:** насыщенный и плотный, с лёгкой терпкостью - **Заваренный лист:** преимущественно плотный и мягкий, каштаново-жёлтого цвета - **Сенсорный тип:** чистый --- **Распределение дексрипторов по горам** [🔍](Attachments/1bfe5842dad7de45e3a75d86d512440d_MD5.png)  --- ### **Ароматические и химические профили по административным уездам**  --- >[!info] **Зачем сравнивать по уездам?** Объединение гор в группы по административным уездам позволяет обнаружить терруарные различия, даже внутри одного региона Пуэр #### Химический профиль региона JD — Jingdong Цзиндун  > [!info] Вклад химического профиля региона JD в органолептику > > - **Ароматическая основа** > > - Преобладание углеводородов и спиртов создаёт чистый, яркий букет жасмина и белых цветов с лёгкими фруктовыми акцентами (персик, груша). > > - Свежая зелень и прозрачные ноты усиливают ощущение лёгкости. > > - **Ключевые соединения** > > - **Готриеол** — отвечает за выраженные цветочные акценты. > > - **Ундеканаль** — тонкий аромат апельсиновой корки и розы, маркер северных гор. > > - **Додеканаль** — придаёт сладковато‑цитрусовую жирность. > > - **1‑Пентен‑3‑ол** — даёт травяную свежесть. > > - **Седрол и 3‑метилпентан** — вносят лёгкие древесно‑смолистые нюансы. > > - **Терруар и микроклимат** > > - Высотные зоны северо‑востока с прохладными ночами и тёплым днём усиливают ощущение свежести и чистоты вкуса. > > - Ундеканаль, как характерный маркер северных гор, подчёркивает цветочно‑цитрусовый акцент. > > - **Итоговое впечатление** > > - Сладковато‑цитрусовый, маслянисто‑смолистый и одновременно воздушный профиль, отражающий специфику северных гор. > --- #### Химический профиль региона ZY — Zhenyuan Чжэнъюань  > [!info] Вклад химического профиля региона ZY в органолептику > > - **Ароматическая основа** > > - Высокое содержание спиртов и альдегидов придаёт чаям региона свежий, чистый, почти эфирный аромат. > > - Ноты зелёного яблока, свежескошенной травы и ландыша дополняются лёгкими цитрусовыми и цветочными оттенками. > > - **Ключевые соединения** > > - **Готриеол** — выраженные цветочные акценты. > > - **Антрацен** — смолисто‑сладкий фон. > > - **Ундеканаль** — тонкий аромат апельсиновой корки и розы, маркер северных гор. > > - **Додеканаль** — придаёт цитрусово‑жирную полноту. > > - **1‑Пентен‑3‑ол** — травяная свежесть свежескошенной зелени. > > - **Седрол и 3‑метилпентан** — лёгкие древесно‑смолистые нюансы. > > - **Терруар и микроклимат** > > - Высотные зоны региона с влажным климатом формируют лёгкие и освежающие вкусовые ощущения. > > - Сочетание прохлады ночей и яркого солнечного дня усиливает чистоту букета. > > - **Итоговое впечатление** > > - Лёгкий, освежающий и при этом многослойный профиль сладковато‑цитрусовый, маслянисто‑смолистый и эфирно‑цветочный, отражающий специфику региона. --- #### Химический профиль региона JG — Jinggu Цзингу  > [!info] Вклад химического профиля региона JG в органолептику >- **Ароматическая основа** > > - Преобладание кетонов, спиртов и альдегидов формирует сложный, многослойный букет: спелая груша, зелёный виноград, цветущий сад. > > - Тёплые акценты свежего сена и лёгкая сливочная бархатистость создают глубину восприятия. > >- **Геохимические нюансы** > - «Зелёные» и ореховые оттенки: (E,E)-2,4‑гептадиеналь, (E)-2‑пентеналь, 1‑пентен‑3‑он, изовалериановый альдегид, 2‑гексеналь, 3‑этил‑2‑метил‑1,3‑гексадиен. > - Усиление бензилуксусного альдегида (аромат гиацинта) и 2,6,6‑триметил‑2‑циклогексен‑1,4‑диона (цветочно‑фруктовый акцент). > >- **Региональные максимумы** > - Запад региона даёт пики изофорона (кедр/табак), β‑ионона (фиалка) и 2,4‑диметилбензальдегида (миндальный тон). > >- **Итоговое впечатление** > - Свежий, слегка ореховый и маслянисто‑цветочный профиль, причём доля цветочных компонентов усиливается в западной части региона. --- #### Химический профиль региона LC — Lancang Ланьцан  > [!info] **Вклад химического профиля региона LC в органолептику** > > - **Ароматическая база** > > - Эфиры и лёгкие углеводороды дарят ноты белых цветов, ванили и спелых фруктов (абрикос, акация). > > - Интонации мёда и лайма добавляют свежести и игривости. > > - **Терпеноидный каркас** > > - Древесно-хвойные и пряные оттенки: (E)-β-оцимен, α‑пинен, камфен, γ‑терпинен и др. > > - Тёплый влажный климат южных гор усиливает яркость терпенов. > > - **Фруктово-сладкие акценты** > > - Кетоны и альдегиды (2-ундеканон, деканаль, оксид нерола) подчёркивают сочность плодов. > > - **Итоговое впечатление** > > - Чистый, воздушный и деликатный вкус, где каждый компонент звучит на своём месте, отражая меньшую географическую широту региона. > --- #### Химический профиль региона MJ — Mojiang Моцзян  > [!info] Вклад химического профиля региона MJ в органолептику > > - **Ароматическая основа** > > - Баланс между спиртами и кетонами создаёт плотный, густой букет: цветы акации, спелые косточковые фрукты, лёгкая миндальность и древесные нюансы. > > - **Ключевые соединения** > > - **Готриеол** — выраженные цветочные акценты акации. > > - **Антрацен** — смолисто‑сладкий фон. > > - **Додеканаль** — цитрусово‑жирный акцент. > > - **1‑Пентен‑3‑ол** — свежая травяная нота. > > - **Седрол** — древесно‑смолистые оттенки. > > - **3‑Метилпентан** — добавляет глубину букета. > > - **Терруар и микроклимат** > > - Разнообразие высот и локальный микроклимат придают чаю бархатистость, плотность и сложность вкуса. > > - **Итоговое впечатление** > > - Плотный, «сладковато‑смолисто‑цитрусовый» и маслянисто‑цветочный профиль, отражающий специфику региона. --- #### Химический профиль региона NE — Ning’er Нинъэр  > [!info] Вклад химического профиля региона NE в органолептику > - Повышенное содержание углеводородов и O-содержащих соединений даёт ароматы свежей травы, жасмина, белого перца и сочной груши. > - В послевкусии раскрываются зелёные и пряные оттенки, иногда с нотками сухофруктов. > - Чаи региона славятся насыщенной свежестью, которая хорошо сохраняется при хранении. --- #### Химический профиль региона JC — Jiangcheng Цзянчэн  > [!info] Вклад химического профиля региона JC в органолептику > - Профиль JC определяется вкладом кетонов и спиртов, придающих чаям мягкий, сливочный аромат с цветочными и фруктовыми нотами. > - Ароматический профиль - белый пион, яблоко, свежая выпечка, лёгкий жасмин. > - География и климат региона способствуют формированию утончённого и продолжительного послевкусия. --- #### **Сравнения соединений соседних регионов**  > [!tip] Локальная уникальность соединений > - Decanal (цедра апельсина, альдегидная свежесть) и (-)-Terpinen-4-ol (пряные, древесные ноты) обнаружены только в JD (нет у ZY) — вероятные локальные маркеры профиля JD. > - 2-Methylbutyraldehyde (зелёные, фруктовые ноты) и 2-Pentylfuran (зелёный горошек, свежесть) встречаются только у ZY (их нет у JD). ---  > [!tip] Локальная уникальность соединений > - o-Cymene (травяные, цитрусовые нюансы) и 2-Methylbutyraldehyde (зелёные, фруктовые ноты) уникальны для ZY. > - (E,E)-2,4-Heptadienal (свежий огурец, зелёные овощи) и 1-Penten-3-one (травяные, немного грибные оттенки) встречаются только у JG. ---  > [!tip] Уникальность в тройке регионов > - Только у LC в топ-10 встречается Terpinolene (сосновая хвоя, лимонная свежесть) — вероятный индивидуальный ароматический “отпечаток” региона. > - 2-Methylbutyraldehyde (зелёные, слегка фруктовые ноты) характерен только для MJ и NE (нет у LC). ---  > [!tip] Локальная уникальность соединений > - Decanal (цитрусовая кожура, свежие оттенки) обнаружен только у JD (нет у JC). > - 2-Pentylfuran (зелёный горошек, свежие ноты) — только у JC (нет у JD). > [!summary]- Повышенное содержание альдегидов > Интересно отметить, что содержание альдегидов в изученных пуэрах оказалось довольно высоким, тогда как ранее в литературе сообщалось о сравнительно низком уровне альдегидов в пуэрах. В данном исследовании альдегиды – одна из четырёх главных групп, дающих «свежие, травянистые» ноты (например, бензальдегид, (E)-2-октеналь, нонаналь придают зелено-травянистый тон). Авторы объясняют расхождение с прежними результатами (например, с данными Zhang et al., 2019) разницей в исходном сырье, условиях географии, технологиях приготовления чая или методах аналитического определения. Таким образом, даже в рамках одного вида чая методика исследования может выявлять разные количественные картины, хотя общие тенденции сохраняются. > [!summary] **Итог по уездам** > >- **JD — Jingdong (Цзиндун)** – сладковато‑цитрусовый и смолисто‑маслянистый букет с выраженной цветочно‑фруктовой нотой жасмина и апельсина, подчёркивающий прохладу северных гор. > >- **ZY — Zhenyuan (Чжэнъюань)** – лёгкий и эфирно‑цветочный профиль с зелёно‑травяными и цитрусовыми акцентами, отражающий свежесть влажного микроклимата. > >- **JG — Jinggu (Цзингу)** – сложный букет спелой груши, зелёного винограда и ореховых оттенков, где западная часть приносит миндально‑древесные нюансы. > >- **LC — Lancang (Ланьцан)** – воздушный и деликатный вкус белых цветов, ванили и абрикоса на фоне хвойно‑пряного терпенового каркаса южных гор. > >- **MJ — Mojiang (Моцзян)** – плотный, бархатистый профиль акации и косточковых фруктов с миндально‑смолистыми оттенками, отражающий разнообразие высот. > >- **NE — Ning’er (Нинъэр)** – ярко‑травяной и свежий ароматный портрет с нотами жасмина, белого перца и сочной груши, сохраняющий насыщенность при хранении. > >- **JC — Jiangcheng (Цзянчэн)** – мягкий сливочно‑цветочный букет пионов и яблока с продолжительным, утончённым послевкусием. > > **Это подтверждает терруарную специфику даже в пределах одного региона!** --- ## Сравнение ароматических профилей по разным факторам ### Сенсорные типы аромата: цветочно-фруктовый vs чистый > [!info] **Классификация по аромату** > По результатам дегустации все образцы шэн пуэра были разделены на две сенсорные группы: > — **Цветочно-фруктовый**: выраженный сладкий цветочный/фруктовый аромат > — **Чистый**: мягкий, чистый аромат без выраженных цветочных тонов    > [!attention] **Распределение регионов по сенсорному типу** Регионы, в которых преобладает цветочно-фруктовый сенсорный тип выеделены розовым цветом, регионы в которых преобладает чистый сенсорный тип выеделены голубым цветом. > [!tip] **PCA-анализ: разделение групп** > На PCA-графиках видно, что полное разделение групп по концентрациям летучих соединений не достигнуто — “цветочные” и “чистые” чаи частично перекрываются. Однако, при анализе относительного (процентного) состава тенденция к разделению проявилась отчетливее. > Это значит, что тип аромата сильнее определяется не абсолютным количеством ключевых соединений, а их относительными соотношениями. --- > [!abstract] **Химические различия между группами** > В результате статистического анализа выявлено: > > - **24 летучих соединения** отличались по концентрации (p < 0.05, fold change > 1.41) > > - **22 соединения** отличались по относительному вкладу > Большинство этих соединений — углеводороды, кетоны и спирты. > --- #### Химический профиль чистого типа: - Повышенное содержание альдегидов и кетонов с "зелёными", травянистыми и древесными нотами (например: **пентаналь, (E)-2-пентеналь, изовалериановый альдегид, 1-пентен-3-он, изофорон, бифенил**). - Эти вещества придают более строгий, свежий и чистый профиль. #### Химический профиль цветочно-фруктового типа: - Более высокие доли спиртов и терпеновых углеводородов с цветочно-медовыми и сладкими нотами (например: **готриенол, мезитилоксид, (E)-2-метил-1,3-пентадиен**). - Готриенол обладает ярким цветочно-фруктовым запахом с очень низким порогом восприятия. >[!tip] **Вклад ключевых соединений** > >- Цветочно-фруктовый сенсорный тип определяется увеличением терпеновых спиртов и ароматных углеводородов > >- Чистый сенсорный тип — увеличением травянистых альдегидов и кетонов ### Географические параметры и административные округа > [!question] **Разделяют ли географические координаты профили чаёв?** > Проведён PCA-анализ по группам: > > - **Восток vs Запад** (долгота) > > - **Север vs Юг** (широта) > > - **Административный округ** (уезд) > > > Разделение по широте и долготе не даёт чётких кластеров — доверительные эллипсы сильно перекрываются, т.е. строгой географической сегрегации ароматов нет. Однако, тонкие различия и тренды между группами видны (например, южные горы группируются несколько иначе, чем северные).   >[!tip] **Группировка по административным уездам** При разделении по административным уездам (например, Ланьцан, Цзингу, Цзиндун) различия становятся более отчётливыми: доверительные эллипсы пересекаются меньше, особенно заметна отдельная группа гор уезда Ланьцан   --- > [!abstract] **Возможные причины** > Различия могут объясняться не только координатами (широтой и долготой), но и: > > - Специфическими агротехническими практиками (традиции ведения хозяйства) > > - Сортовым составом чаев в разных уездах > > - Почвенно-климатическими условиями, характерными для отдельных районов > --- ### Влияние высоты произрастания > [!question] **Влияет ли высота на аромат пуэра?** > Горы разделили на низкогорные (<1700 м) и высокогорные (≥1700 м).  - **PCA**: различия не резкие, но высокогорные чаи склонны к отдельной группировке, при этом перекрытие всё равно значительное. - **Статистика**: между группами выявлен ряд отличающих соединений, >55% которых — терпеновые углеводороды (моно- и сесквитерпены). --- #### **Высокогорные пуэры** - Богаче γ-терпиненом, α-пелландреном, α- и (E)-β-оцименом, терпиноленом, камфенгидратом, цис-1-метил-4-(1 метилэтенил) циклогексанолом. - Больше бензилового спирта (тонкий яблочно-цветочный аромат, продукт фенилаланина). - Присутствуют 2-ундеканон, деканаль, ундеканаль (апельсин/роза, сладкие нотки). - **Вывод:** Высота >1700 м усиливает цветочно-хвойный, фруктовый профиль, но различия с низкогорьем не радикальны — все горы региона высокие. --- #### **Низкогорные пуэры** - Те же соединения, но в меньших концентрациях. > [!tip] **Высокогорный аромат** > Климат высокогорья стимулирует накопление терпенов и бензилового спирта, что усиливает цветочные и хвойные нотки в букете --- > [!abstract] **Вывод по высоте** > Высота над уровнем моря — важный, но не единственный фактор терруара. Высокогорный аромат есть, но не выражен радикально из-за общей высоты гор Юньнани. --- ## Интерпретация результатов PCA и кластерного анализа ### Главные компоненты (PCA): структура вариативности профиля > [!info] **Что такое PCA?** > Principal Component Analysis (PCA, анализ главных компонент) — метод, позволяющий упростить сложный набор данных и выявить основные направления различий между образцами на 2D-графике. Здесь PCA применялся к массиву данных по 225 летучим соединениям. --- - **При анализе абсолютных концентраций**: - PC1 объясняет ≈67,7% дисперсии, PC2 — ещё 7,9%. → Почти 76% всей изменчивости ароматических профилей объясняются двумя осями. - **Интерпретация:** PC1 — “интенсивность/богатство аромата”, PC2 — “специфические вторичные различия”. - На графике PCA видно, что большинство образцов сгруппированы, но есть “выбросы” — чаи с уникальными профилями или экстремальными концентрациями некоторых соединений.  >[!tip] **Важная деталь:** Чай может выделяться на PCA из-за высокой концентрации уникального соединения, даже если по остальным компонентам похож на другие --- **При анализе процентного состава (относительных долей):** - PC1 = 43,3%, PC2 = 16,8% (вместе ≈ 60%) - **Интерпретация:** Убирается “масштаб” (общая насыщенность), проявляются различия в композиции профиля. - Группировка становится ближе к химическим классам: — I квадрант: преобладают альдегиды — II: углеводороды — IV: спирты  >[!hint] **Тонкость** Даже при анализе процента составов нет чёткого разлёта по горам — образцы разных гор и регионов частично перекрываются. Это ещё раз показывает: терруар — не единственный фактор уникальности профиля. --- #### Повторный PCA: разметка по группам - Авторы наносили на графики PCA **доверительные эллипсы** для групп по разным факторам: - Тип аромата (цветочно-фруктовый vs чистый) - География (долгота/широта) - Административный уезд - Высота произрастания      > [!summary] **Вывод:** > — Чётче всего разделяются группы по уездам > — По сенсорным типам различие заметнее при процентных данных > — По широте, долготе, высоте — перекрытия существенны > → “Одна гора — один вкус” проявляется как тенденция, а не как правило. --- ### Кластерный анализ (HCA, PCA, K-means): поиск естественных групп > [!summary] Основная идея > >Иерархический кластерный анализ (HCA) и кластеризация методом K-средних (K-means) позволяют выявить скрытые группы (кластеры) чайных гор с похожими ароматическими профилями **без использования априорных меток**. Это даёт возможность объективно проверить, насколько реально существует эффект «одна гора — один вкус» и где проходят естественные границы между терруарными профилями пуэров --- #### 1. Иерархическая кластеризация (HCA): дендрограмма  > [!hint]- Что такое метод Уорда (Ward)? > > 1. **Критерий слияния** > На каждом шаге выбираются две кластеры $A$ и $B$, объединение которых минимально увеличивает суммарную внутрикластерную дисперсию (сумму квадратов отклонений от центров). > > 2. **Формула прироста дисперсии** > Пусть у кластера $A$ — объём $n_A$ и центр масс $\mu_A$, а у кластера $B$ — объём $n_B$ и центр масс $\mu_B$. > Тогда «цена» их слияния определяется как: > $ > \Delta(A,B) > = \frac{n_A\,n_B}{n_A + n_B}\;\|\mu_A - \mu_B\|^2. > $ > > 3. **Выбор пары для слияния** > Объединяют те два кластера $(A,B)$, для которых $\Delta(A,B)$ минимально. > > 4. **Интуитивная иллюстрация** > > Представьте, что каждая группа — это упругое «слоёное тесто», и вы всегда склеиваете те два куска, где шов даст наименьшее напряжение внутри. > [!info] **Дендограмма (Ward)** > > - Каждый лист — отдельная гора региона Пуэр. > > - Длина ветвей отражает химическое расстояние (евклидово) между профилями летучих химических соединений. > > - Крупные кластеры — группы гор с максимально похожими букетами. > > - Изолированные ветви — возможные уникальные горы или аномалии (outliers). > > > **Практический смысл:** > - Дендограмма позволяет быстро определить «родственные» группы гор, визуализировать естественные группы ароматических профилей. > - Помочь выделить уникальные или аномальные образцы (outliers). > - Создать основу для дальнейшего анализа влияния географии, органолептических характеристик и химического профиля. --- #### 2. Определение числа кластеров: Elbow и Silhouette   > [!tip] **Elbow-метод:** > - **Elbow-метод** (метод "локтя") — это способ выбора оптимального числа кластеров в K-Means. > > - На графике по оси X — число кластеров (K), по оси Y — инерция (суммарное внутрикластерное расстояние). > > - Критическая точка ("локоть") — место, где снижение инерции резко замедляется: после этой точки добавление новых кластеров почти не уменьшает ошибку. > > - На этой визуализации "локоть" наблюдается при K=3, что говорит в пользу выделения трёх основных групп. > [!tip] **Silhouette-score:** > > Самая высокая чёткость наблюдается при K=2 (score ≈ 0.56), а также разумные значения при K=3 (score ≈ 0.38). Это говорит о том, что оба варианта разумны, но “грубое” деление — на 2 кластера, “детализированное” — на 3. > [!tldr] **Итого:** > Чайные горы Пуэра, согласно химическому профилю, можно разделить либо на две, либо на три чётких “семьи”, что коррелирует с административными или географическими группами региона. | Количество кластеров (K) | Silhouette Score | Davies-Bouldin Index | |:------------------------:|:---------------:|:--------------------:| | 2 | 0.56 | 0.66 | | 3 | 0.38 | 0.94 | --- #### 3. Кластеризация K-means + PCA проекция > [!hint] **Principal Component Analysis (PCA)** – метод главных компонентов   >[!info] PCA + K-means (K=2 и K=3) > >Каждая точка — отдельная гора; > цвет/форма — кластер, сенсорный тип (цветочно-фруктовый/чистый). >PCA1 и PCA2 отражают основные направления вариации летучих соединений. >При K=2 — более отчётливое разделение профилей, при K=3 — выявляются географические группы (юг, запад, северо-восток). **Что видно на графиках** **При K=2:** - Алгоритм K-means делит 26 гор на две крупные группы, которые во многом соответствуют сенсорным типам: чаи с преобладанием чистого профиля (травянисто-зелёные, древесные ноты) и чаи с выраженным цветочно-фруктовым букетом. - Ряд гор (например, **Банвэй**, **Куньлушань**, **Вэньдун**, **Балиу**) оказываются изолированными, попадают на периферию диаграммы или образуют отдельные ветви — это говорит о наличии уникальных химических профилей, не вписывающихся полностью ни в одну из двух доминантных групп. - Центр каждого кластера визуально соответствует определённому стилю аромата, что наглядно подтверждается сенсорными данными. **При K=3:** - Кластеризация становится более географической: появляется группа для южных гор (**Ланьцан**), группа для западных (**Цзингу**) и группа для северо-восточных/восточных гор (**Цзиндун/Моцзян/Чжэнъюань**). - Такой переход хорошо согласуется с административным делением и PCA-анализом. - Внутригрупповые различия становятся заметнее: внутри каждого кластера появляются свои лидеры и отличающиеся (outliners) горы, но общая тенденция — схожесть внутри группы и отличие от других — сохраняется. - В то же время, степень перекрытия между группами увеличивается, появляются «пограничные» горы, что указывает на наличие переходных терруарных профилей. - Часть образцов (например, некоторые горы с комплексным ароматом) может смещаться между кластерами при разных значениях K, отражая сложность и многомерность ароматического разнообразия пуэров. >[!abstract] Выводы кластерного анализа PCA > >- При любом числе кластеров видно: как минимум две крупные группы отличаются стилистикой аромата, а при детальном разбиении появляется и географическая специфика, соответствующая административным и природным границам региона Пуэр. Но жёстких, полностью обособленных кластеров не возникает — всегда есть пересечения и гибридные профили. > >- Наиболее отчётливые кластеры соответствуют группам, ранее определённым по административному делению и PCA-анализу. > >- Эффект «одна гора — один вкус» реализуется не как строгое правило, а как выраженная тенденция с множеством пересечений и нюансов. --- #### 4. Статистическая значимость различий: роль географических и природных факторов  > [!summary] **Ключевые выводы** > > - Географические параметры действительно объясняют часть различий между ароматическими профилями пуэров. > > - Наибольший вклад даёт не широта и долгота, а административно-территориальная принадлежность — **уезд**. > > - Совокупно четыре геофактора объясняют около 37% вариабельности — большая часть остаётся необъяснённой. **RDA-анализ** (редундантный анализ) позволил количественно оценить, насколько сильно разные геофакторы влияют на различия между сенсорными типами аромата (цветочно-фруктовый vs чистый): - **Первая компонента RDA** объяснила **61,68%** вариации, - **Вторая компонента** — ещё **15,24%**. - Модель хорошо разделяет два типа аромата, подтверждая вклад географии. > [!info] **PERMANOVA-анализ** выявил значимый вклад каждого фактора (p-значения): > >- **долгота:** R2 = 0.1268, p = 0.001 >- **широта:** R2 = 0.1789, p = 0.001 >- **уезд:** R2 = 0.4025, p = 0.001 >- **высота:** R2 = 0.0503, p = 0.021 > [!success]- подробнее про PERMANOVA-анализ method name PERMANOVA test statistic name pseudo-F sample size 72 number of groups 6 test statistic 7.980265 p-value 0.001 number of permutations 999 Name: PERMANOVA results, dtype: object > [!attention] **Почему мы переводим PERMANOVA $R^2$ в относительные доли?** Смысл такого преобразования в том, чтобы показать не просто абсолютную «силу» каждого фактора (его $R^2$), а соотнести их между собой — то есть ответить на вопрос — из всего, что мы смогли объяснить, какая доля приходится на конкретный фактор? --- 1. **PERMANOVA $R^2$** показывает, какую часть общей междуобразцовой вариативности объясняет данный фактор в отдельности. - Долгота покрывает $\sim12{,}7\%$ всей вариативности. - Широта — $\sim17{,}9\%$. - Уезд — $\sim40{,}3\%$. - Высота — $\sim5{,}0\%$. 2. **Суммарная объяснённая доля** (constrained) складывается из этих четырёх значений — около $75{,}85\%$ всей вариативности. Остальные $\approx24\%$ остаются необъяснёнными (unconstrained). 3. **Относительная доля** каждого фактора в тех $75{,}85\%$ (constrained-части) вычисляется как $ \frac{R^2_{\text{фактор}}}{\sum R^2_{\text{всех факторов}}} \times 100\%. $ Так мы получаем, что не $12{,}7\%$, а **$16{,}7\%$** от constrained-вариации даёт долгота, не $40{,}3\%$, а **$53\%$** даёт уезд и т.д. --- **Почему это важно?** - Абсолютные $R^2$ позволяют сказать: широта объясняет $\sim18\%$ всей разницы между чаями — но они суммарно дают $\sim76\%$, а не $100\%$. - Относительные доли внутри этих $76\%$ показывают, какой фактор из объяснённого вносит **наибольший** вклад. - Это позволяет наглядно сравнивать факторы между собой: уезд «тянет» почти половину объяснённой вариативности, тогда как высота — только малую часть. Таким образом, преобразование из «сырых» $R^2$ в процент от суммарно объяснённой дисперсии превращает сухие цифры в интуитивно понятную картинку распределения «ответственности» факторов за различия в ароматах. <br>   > [!tip] **Административно-территориальный фактор** объясняет различия между ароматическими профилями чаёв сильнее, чем каждый из отдельных природных параметров <br> #### 4.1 Почему не 100%? Что ещё влияет? **Распределение влияющих факторов:** | Сектор | Доля объяснённой дисперсии | Комментарий | | ------------------------------------------- | -------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **County (Уезд)** | 53,07 % | Самый тяжёлый фактор: административные границы (а значит, локальные агропрактики и микроклимат) влияют сильнее остальных. | | **Latitude (Широта)** | 23,59 % | Севера‑Юг—градиент ароматов: чем южнее плантация, тем теплее/влажнее и тем иным будет профиль летучих. | | **Longitude (Долгота)** | 16,72 % | Восток‑Запад добавляет скорее геологию и тип почв. | | **Elevation (Высота)** | 6,63 % | Высота сама по себе слабее, чем ожидалось; возможно, её эффект «пожирают» широта/уезд. | | **Объяснённая величина влияния факторов** | 37,02 % | Когда, например, высота и широта коррелируют, часть дисперсии нельзя приписать только одному фактору. | | **Необъяснённая величина влияния факторов** | 62,98 % | Возраст кустов, клоны, степень окисления, нюансы пост‑ферментации, шум измерений. | > [!summary] **Итог:** > география «держит» ~ 37 % вариации ароматических профилей, причём половину из неё делает сам административный уезд. Остальное — более тонкие (и перекрывающиеся) градиенты + нефакторные эффекты. > [!question] **Что это значит для термина “одна гора – один вкус”?** > > - Существует статистически значимая региональная специфика ароматов, но она не объясняется только географией. > > - Принцип «одна гора – один вкус» — не строгий закон, а скорее тенденция с множеством нюансов. > > [!quote] _Авторы подчёркивают необходимость будущих исследований с учётом большего числа факторов (в том числе генетических и агротехнических), а также использования метаболомики для комплексного анализа ароматов и вкусов пуэра._ ---  > [!abstract] **NMDS + PERMANOVA: как читать инфографику** > > **NMDS (Non‑metric Multi‑Dimensional Scaling)** — «умелец» сворачивать сотни признаков в 2‑D так, чтобы *ранги* сходств между объектами (в нашем случае — профили летучих веществ) сохранились. > > **Как читать график:** > • **Близко** — сходный ароматический «портрет». > • **Далеко** — существенно иной набор летучих соединений. > • **Кластеры одного цвета** → регион даёт узнаваемый, однородный профиль. > • **Перекрытия/градиенты** → терруар не единственный фактор: возраст кустов, технология, высота и т.д. > > **PERMANOVA** проверяет, статистически ли значим тот разлёт, который мы видим «на глаз». > \- *pseudo‑F = 7.98, p = 0.001* → различия между 6 регионами высоко значимы (99,9 % доверие). > [!tldr] **TLDR:** > NMDS показывает, что «ароматические отпечатки пальцев» чаёв из Чжэнъюань, Моцзян, Цзиндун, Ланьцан, Цзингу, Нинъэр, Цзянчэн различимы; PERMANOVA подтверждает, что это не визуальная иллюзия. #### 4.2 Как соотносятся результаты разных типов анализа? - **NMDS** показал визуальное разделение регионов. - **RDA** поймал 1‑е две оси, которые суммарно объясняют ≈ 15 % (RDA2) + 65 % (RDA1) разброса **ограниченной** (constrained) части. - **Procrustes analysis m² = 0.31**: RDA‑карта похожа на NMDS, но ещё ≈ 30 % «география‑независимых» сдвигов остаётся. #### 4.3 Что значит m² ≈ 0,31 | Показатель | Интерпретация | | ---------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | **m² (Procrustes analysis) = 0.3075** | Ординации _не идентичны_, но и не «живут раздельно». RDA (ограниченная географическими факторами) воспроизводит большую часть топологии NMDS, однако ≈ 30 % разброса точек остаётся необъяснённым. | | **√(1 − m²) ≈ 0.83** | Грубый «коэффициент подобия» ≈ 0.83 — сильная, но не идеальная корреляция пространств. | > [!hint] **Как читать:** _Если m² → 0_ — факторы RDA почти полностью объясняют ту же структуру, что и NMDS. _Если m² > 0.5_ — ординации описывают принципиально разные вещи. Наш 0.31 — середина: география весома, но не единственный драйвер различий ароматических профилей. Вкупе с распределением влияющих факторов получается стройная история: 1. **Уезд и широта** — главные механизмы формирования «ароматического отпечатка пальца». 2. Высота и долгота важны, но срабатывают в связке с первой парой. 3. Почти две трети вариации требуют либо технологических, либо генетических, либо более локальных переменных. --- ## Различия в распределении гор региона ### 📊 Коротко о метриках качества кластеризации #### **1. Silhouette Score** **Что оценивает?** - Насколько каждый объект похож на свой кластер и отличается от соседнего. - Диапазон: от -1 до 1. - **Ближе к 1** — чёткое разделение, объекты хорошо «сидят» в своих кластерах. - **~0** — границы размыты, кластеры перекрываются. - **Меньше 0** — скорее всего, объекты «не на своих местах». **Визуальная аналогия:** - Если бы вы стояли в кругу друзей — высокий silhouette означает, что вы ближе к своим, чем к чужой компании. **Зачем нужен?** - Показывает, насколько разумно и обоснованно выбрано количество кластеров и деление вообще. --- #### **2. Davies-Bouldin Index** **Что оценивает?** - Схожесть кластеров между собой относительно их внутренней компактности. - **Чем ниже значение, тем лучше!** - 0 — идеальное разделение (почти никогда не бывает в реальных данных) - <1 — уже хороший результат **Визуальная аналогия:** - Представьте два облака точек: Davies-Bouldin смотрит, насколько плотно точки собраны внутри своего облака и как далеко это облако от остальных. **Зачем нужен?** - Помогает убедиться, что ваши кластеры не размазаны и реально отделяются друг от друга. --- ### Кейc K = 2: «Континент vs Экстремалы» ```mermaid flowchart TD A[Все горы] -->|Анализ химии| B{KMeans, K=2} B --> C1[Кластер 1<br>Континент] B --> C2[Кластер 2<br>Экстремалы] ``` #### 1. Контекст и задача - **Что делали?** Сгруппировали 26 чайных гор региона Пуэр по комплексным ароматическим профилям. - **Зачем?** Понять основные «массовые» и «экстремальные» группы, чтобы выделить ключевые закономерности химии чая. #### 2. Методы и метрики - **Алгоритм:** KMeans с K=2 по UMAP‑проекции ароматических данных. > [!success] метрики кластеризации > ✅ **Silhouette Score: 0.56** — кластеры чётко отделены друг от друга > ✅ **Davies-Bouldin Index: 0.66** — внутри кластеров образцы максимально похожи друг на друга, а между кластерами — максимально разные > > Кластеризация достоверна: деление отражает реальное различие групп, а не случайные выбросы! #### 3. Ключевые находки - **Кластер 1 «Континент» (22 горы):** - Характер: «химический средний класс», ровный профиль без выбросов. - Сенсорика: цветочно‑фруктовый и чистый типы смешаны. - **Кластер 2 «Экстремалы» (4 горы):** - Характер: пиковые значения по p‑ксилолу и эвкалиптолу. - Каждая гора — рекордсмен по 1–2 маркерам. **Портреты кластеров** | Кластер 1 — Континент | Кластер 2 — Экстремалы | | :---------------------------------: | :-----------------------------------------: | | 🌱 **Основная масса** | 🌋 **Уникальные горы** | | 22 горы | 4 горы | | Химический “средний класс” | Пики по ксилолам и эвкалиптолу | | Цветочно-фруктовые и чистые профили | Экстремальные ароматические маркеры | | Нет ярко выраженного лидера | Каждая гора — рекордсмен по 1-2 соединениям | #### 4. Иллюстрация > [!info] Сравнение профилей > **UMAP‑проекция с цветами кластеров** > • Точки Континент сгруппированы в широкую массу. > • Экстремалы стоят обособленно, чётко выделяясь на фоне.  >[!info]+ **Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)** – нелинейное проецирование с сохранением локальных расстояний > >На графике представлено распределение 26 чайных гор региона Пуэр в 2D‑пространстве, полученном с помощью алгоритма UMAP на основе комплексных сенсорных данных. Каждая точка соответствует конкретной горе, а цвет и форма маркера одновременно кодируют регион выращивания, сенсорный тип аромата (цветочно‑фруктовый или чистый) и принадлежность к одному из двух кластеров, выделенных методом K-Means (K = 2). Рядом с каждой точкой указаны русскоязычное и англоязычное названия гор, что облегчает их идентификацию, а легенда справа позволяет соотнести цвет и форму маркера с конкретными регионами и кластерами. **Что мы видим:** - Точки, расположенные близко, имеют сходные ароматические профили; - Формируются два отчётливых кластера, отражающие объединения гор с похожими характеристиками; - Часть кластеризации связана с региональными особенностями терруара, но на структуру влияют и сенсорные нюансы. **Почему оси называются UMAP1 и UMAP2:** Это условные координаты, сгенерированные UMAP‑алгоритмом при снижении размерности: оси не несут физического смысла, но сохраняют локальную и глобальную структуру многомерных данных. **Практическая ценность визуализации:** - Быстрый обзор групп гор с похожим ароматом для анализа влияния терруара и технологии обработки; - Выявление аномалий и переходных профилей; - Основа для дальнейших продуктовых решений и таргетированного маркетинга чая.  >[!info] **Principal Component Analysis (PCA)** – метод главных компонентов > На этой диаграмме каждая точка соответствует одной из 26 чайных гор региона Пуэр, выделенные методом главных компонентов (PCA). > > - Цвет точки отражает регион происхождения >- Рядом с каждой точкой указаны русскоязычное и англоязычное названия гор, что облегчает их идентификацию > - Форма точки показывает сенсорный тип:   > >   ○ Круг — цветочно-фруктовый   > >   □ Квадрат — чистый > >   ✖ — неопределённый > > **Что показывает PCA scatter plot:**   > > - Проекция многомерных ароматических данных в двумерное пространство с максимальной сохранностью вариативности.   > > - Горы, расположенные близко, имеют похожие ароматические профили. > > **Зачем это нужно:**   > - Быстрая визуальная оценка структуры данных и выявление групп с общими свойствами.   > - Помогает понять, насколько сильно сенсорные типы и регионы влияют на ароматические характеристики. > - Объясняет наибольшую долю дисперсии данных > - Служит основой для дальнейшего глубокого анализа и принятия продуктовых решений.   **1. Цель** Показать наиболее значимые связи между горами и химическими соединениями, одновременно сохранив наглядность и минимизировав «шум» второстепенных элементов. **2. Методы отбора** - **Визуальный анализ.** — Пробовал строить тепловые карты для N = 5, 10, 15, 20, 25. — Оценивал читаемость: при N < 10 блоки слишком крупные и теряется детализация, при N > 10 визуальная шкала вырождается в монотонный градиент без чётких границ, и зритель теряет фокус. - **Статистические метрики.** 1. **Стандартное отклонение по соединениям (σ):** показывает, насколько велик разброс корреляций внутри каждого топ‑N набора. 2. **Размах значений (max – min):** иллюстрирует, насколько существенна максимальная связь относительно минимальной. **3. Результаты эксперимента** | N | Среднее σ | Средний (max – min) | Визуальная оценка | |:--:|:---------:|:-------------------:|:-------------------------------------------------------------------------| | 5 | 0.12 | 0.35 | слишком скупо, мало деталей | | 10 | 0.15 | 0.42 | оптимальный баланс | | 15 | 0.16 | 0.43 | прирост статистики < 5 % | | 20 | 0.17 | 0.44 | тепловая карта вырождается в монотонный градиент без чётких границ | | 25 | 0.17 | 0.44 | без существенной выгоды, градиент становится слишком однородным | **4. Что в итоге?** - **Почему N = 10?** 1. **Репрезентативность.** При N < 10 важные средние связи выпадают за пределы топ‑N. 2. **Минимизация шума.** При N > 10 статистические улучшения незначительны (< 5 %), а визуальная шкала вырождается в монотонный градиент, сглаживая ключевые контрасты. 3. **Баланс точности и восприятия.** N = 10 — золотая середина между детализацией и лёгкостью восприятия. > [!hint] TLDR > _Если выбирать слишком мало — упустим интересное, слишком много — утонем в деталях. Поэтому десять — почти «среднее арифметическое» здравого смысла._ >[!info]+ Топ-10 отдельных соединений кластера 2 >_{Те же 4 горы мгновенно выделяются — у них по топ-10 соединениям химический отрыв от основной массы}  >[!tip]+ Самые выделяющиеся маркеры > >- **Банвэй** — лидер по p-ксилолу > >- **Кунлушань** — рекорд по эвкалиптолу > >- **Балиу** и **Вэньдун** — по своим ключевым соединениям _Каждая гора из Экстремалов — источник уникального вкуса, что видно в химическом профиле!_ > [!important] **Сенсорный профиль ** > _{В каждом кластере есть оба сенсорных типа, но разделение произошло по химическому профилю — это доказывает, что привычные “ярлыки” не отражают глубины различий}  Кластеры “не совпадают” с вкусовым делением, а значит, наша кластеризация поймала что-то большее, чем просто сенсорные особенности.  > [!check]+ классы химических соединений > _{А вот по классам химических соединений различия очевидны — Экстремалы резко выбиваются по отдельным классам} #### 5. Что удалось узнать? - **Инсайт:** Двухкластерное деление подчёркивает базовую многогранность химии пуэра: большая часть держится вместе, а несколько гор дают нетипичные всплески. - Фокус на «Экстремалах» позволяет вычленить уникальные маркеры для премиальных продуктов, а «Континент» — для стандартных блендов. - Улучшенное понимание связи химии и сенсорики в чае. - Инструмент для выделения ключевых групп гор с похожими свойствами. - Основа для дальнейшего изучения факторов, влияющих на сенсорные и химические характеристики чая, и для принятия решений в продуктовой аналитике и разработке новых чайных продуктов. --- >[!info]+ Почему нужен комплексный подход? > Я хочу проверить гипотезу: возможно ли объяснить разделение гор на кластеры каким-то одним фактором — например, только сенсорикой, географией или высотой? Сравнение с результатами из Fig. 5 (Principal Component Analysis of RPTs from 26 TPMs) показало: - Ни сенсорный тип (вкусовой профиль), - ни география, - ни высота над уровнем моря не дают чёткого и однозначного разделения между группами (см. эллипсы 95% доверительных интервалов на PCA-графиках из статьи).  --- ### Кейc K = 3: «Выделение моно‑фруктового контура» ```mermaid flowchart TD A[Все горы] --> B[Анализ химии] B --> C[KMeans, K=3] C --> C1[Кластер 1<br>“Основной фон”] C --> C2[Кластер 2<br>“Экстремалы”] C --> C3[Кластер 3<br>“Моно‑фруктовый”] ``` #### 1. Контекст и задача - **Что меняем?** Добавляем третий кластер, чтобы выявить ещё одну осмысленную группу. - **Зачем?** Показать, что не всё сводится к среднему и экстремальному — есть и «моно‑фруктовая» ниша. #### 2. Методы и метрики - **Алгоритм:** KMeans с K=3 по PCA + UMAP. > [!warning] метрики кластеризации > ✅ **Silhouette Score: 0.38(PCA) и 0.28 (UMAP)** — компромисс между разделением и детализацией. > ✅ **Davies-Bouldin Index: 0.94/0.96** — растёт, но остаётся в разумных пределах > > Кластеризация достоверна: деление отражает реальное различие групп, а не случайные выбросы! #### 3. Ключевые находки - **Кластер 1 «Основной фон» (17 гор):** – Химия: ровный, без пиков; оба сенсорных типа. - **Кластер 2 «Экстремалы» (4 горы):** – Как и в K=2, пиковые значения p‑ксилола/эвкалиптола. - **Кластер 3 «Моно‑фруктовый» (5 гор):** – Химия: доминирование гептеналя и метилнафт‑циклогексанола. – Сенсорика: 100 % цветочно‑фруктовый. **Портреты кластеров (K=3)** | Кластер | Описание | Размер | Сенсорный профиль | Ключевые маркеры | | ------------------------------ | ------------------------------------ | -----: | ---------------------------------------- | ------------------------------------------------- | | **Кластер 1**🌱 Основной фон | Смешанный “химический средний класс” | 17 | цветочно‑фруктовый (47 %), чистый (53 %) | нет явных пиков; ровный «континентальный» профиль | | **Кластер 2**🧗 Экстремалы | Уникальные горы | 4 | цветочно‑фруктовый (50 %), чистый (50 %) | пиковые значения п‑ и м‑ксилолов, эвкалиптол | | **Кластер 3**🌸 Моно‑фруктовый | Полностью цветочно‑фруктовый | 5 | цветочно‑фруктовый (100 %) | лидирует по гептеналю и метилнафт‑циклогексанолу |  #### 4. **Иллюстрация** > [!info] Сравнение профилей > **PCA + UMAP‑проекции с тремя кластерами** > • Третий кластер отделяется от основной массы моно‑фруктовой зоной >[!hint] **Principal Component Analysis (PCA)** – метод главных компонентов  >[!hint] **Uniform Manifold Approximation and Projection (UMAP)** – нелинейное проецирование с сохранением локальных расстояний    **Что показывает:** На тепловой карте отображены Z‑оценки концентраций десяти сильнейших маркерных соединений для четвёрки гор сравительно с остальными горами. В обоих кейсах именно этот кластер из четырёх гор демонстрирует совпадающие между собой высокие Z‑значения по всем десяти соединениям. - **K=2:** сравнение четвёрки vs один большой кластер остальных 22 гор. - **K=3:** сравнение четвёрки vs объединённый пул двух кластеров (17 + 5 гор). **Ключевые наблюдения:** 1. **Синхронность пиков.** Все четыре горы показывают одинаково повышенные Z‑оценки по p‑ксилолу, эвкалиптолу, метилнафталину и другим маркерам — признак однородного химического профиля этой группы. 2. **Контраст с фоном.** Остальные кластеры лежат в пределах отрицательных или близких к нулю Z‑оценок, что подчёркивает уникальность четвёрки. 3. **Стабильность выбора N.** Поскольку четвёрка стабильно доминирует по всем топ‑10 соединениям, выбор N=10 демонстрирует именно эту группу наиболее ярко, не рассеивая внимание на менее выраженные маркеры. <br>  **Что показывает:** Паутинчатая диаграмма иллюстрирует средние значения концентраций (в Z‑оценках) десяти самых различающих соединений для трёх кластеров (Кластеры 1–3) и дополнительно линию Остальные кластеры (то есть объединённый фон). | Цвет линии | Кластер | | ---------------------- | --------------------------------- | | Синий (Кластер 1) | Основной фон (17 гор) | | Оранжевый (Кластер  2) | Четвёрка Экстремалов (4 горы) | | Зелёный (Кластер 3) | Моно‑фруктовый (5 гор) | | Красный | Все остальные горы, кроме четырёх | **Как читать инфографику** 1. **Яркий экстремальный профиль (Кластер 2).** — Оранжевая линия охватывает весь радиус диаграммы: p‑ксилол, метилнафталин, эвкалиптол и борнеол достигают наивысших Z‑значений (~+2…+2.5). — Это подтверждает вывод K=2: четвёрка гор по-прежнему абсолютные лидеры по концентрации маркеров. 2. **Выделение моно‑фруктового контура (Кластер 3).** — Зелёная линия показывает умеренный подъём по гептеналю и метилсалицилату, но явно ниже экстремалов и выше основного фона. — Подтверждает химическую однородность: эти горы чуть смещены к фруктовым нотам, но без резких пиков. 3. **Контраст с фоновым кластером (Кластер 1) и остальными.** — Синяя и красная линии почти совпадают в центре, что указывает на слабую выраженность ключевых соединений в основном и объединённом фоновых массивах. — Красная линия почти ровная - объединённый профиль остальных кластеров показывает очень малый разброс значений по всем маркерам, поэтому небольшие различия внутри этого фона сглаживаются и не выделяются визуально. 4. **Практический инсайт:** — Четвёрку экстремалов можно смело продвигать как серию интенсивных, «высокоградусных» ароматов. — Моно‑фруктовый сегмент (Кластер 3) даёт сырьё для лёгких, фруктовых купажей, без риска перегрузить общую композицию. <br>  **Сравнение распределений классов соединений: Кластер 2 (4 горы) vs Остальные кластеры (K = 3)** **1. Контекст и задача** - **Кластер 2 (Экстремалы)** — четыре горы с пиковыми значениями по маркерным соединениям. - **Остальные кластеры** — объединённый фон из 22 гор (Кластер 1 + Кластер 3). - **Цель:** проверить, насколько Экстремалы отличаются не только по отдельным соединениям, но и по целым классам химических веществ. **2. Что показывает визуализация** - Для каждого пункта построены боксплоты по семи классам соединений: 1. Гетерооксисоединения 2. Углеводороды 3. Альдегиды 4. Спирты 5. Кетоны 6. Азотсодержащие соединения 7. Эфиры - По оси X — концентрация (условные единицы), по Y — названия гор и фон. **3. Ключевые наблюдения** - Во всех классах «Экстремалы» (синие, оранжевые, зелёные, фиолетовые боксы для четырёх гор) демонстрируют более высокие медианы и квартильные значения, чем фоновые боксплоты остальных кластеров гор. - У «Экстремалов» длинные «усы» и выбросы по углеводородам и гетерооксисоединениям — признак сильно варьирующихся, но в целом повышенных концентраций. - Остальные кластеры имеют компактные боксплоты ближе к нулю, множество выбросов в правой части указывает на редкие всплески, но без кумулятивного эффекта. - Каждая из четырёх экстремальных гор проявляет похожую форму боксплот: высота и разброс почти совпадают, что подтверждает химическую однородность «Экстремалов». **4. Практический инсайт** - Наиболее «экстремальны» углеводороды и гетерооксисоединения — это ключевые кандидаты для дальнейшего таргетинга в R&D. - Повышенные разброс и выбросы указывают на необходимость дополнительного внимания к стандарту производства: стоит мониторить граничные концентрации. - «Экстремалы» можно продвигать как высоко насышенные по химическим классам пуэры, подчёркивая их интенсивность и вкусовой неповторимый профиль. #### 5. Что удалось узнать? - Третий кластер выявляет группу гор с ярко выраженной моно‑фруктовой химией, невидимую при K=2. - Открыли дополнительный сегмент для маркетинга моно-фруктовых пуэров и углублённого изучения ароматических нюансов. --- На PCA-картах всегда есть существенное перекрытие между типами — и только анализ полного химического профиля позволяет действительно выделить те самые уникальные терруары. **Вывод:** реальное разделение между горами “видно” только через многомерную призму химии, а не с помощью одного ярлыка или внешнего признака. >[!summary] Что в сухом остатке? >Мы начали с вопроса: можно ли объяснить уникальность гор одним фактором? >Данные ясно показывают — только полный химический профиль даёт ответ. >Теперь у каждого кластера свой “портрет”, и это новая карта для исследований и гурманов! --- ## Сравнение с другими исследованиями Вопрос о территориальной специфике аромата пуэра неоднократно поднимался в научной литературе. Данное исследование подтверждает и дополняет уже полученные знания о терруарном различии шэн пуэров. --- > [!info] **Региональная специфичность подтверждена** > > - Ещё в 2010 году _Ning et al._ показали, что пуэры из разных регионов Юньнани различаются по составу полифенолов и аминокислот. Пуэры, собранные из близких мест, исходно более схожи по химии. > > - Формируется деление на 4 главных региона: Пуэр (Сымао), Сишуанбаньна, Линьцан и Баошань — и для каждого накапливаются данные о специфическом профиле. > --- > [!callout]- **Анализ “отпечатков” по летучим соединениям** > > - _Xiong et al., 2023_: успешно различили 63 образца шэн пуэра из Сишуанбаньна и Линьцан на основе профилей летучих веществ. Химический “отпечаток” (chemical fingerprint) работает на уровне региона. > > - _Wu et al., 2016_: для двух знаменитых гор (Цзинмай и Улян) были выявлены существенные отличия по содержанию терпеновых спиртов и кетонов, которые хорошо разделялись с помощью PCA и кластерного анализа. Это — одно из первых строгих научных подтверждений принципа “одна гора – один вкус”. > --- > [!tip] **Уникальность каждой горы:** > > Наше исследование расширяет подход Wu 2016: теперь на большем числе образцов (26 гор) показано, что у каждой горы — уникальный профиль. Однако максимальные различия проявляются между географически и экологически наиболее отдалёнными горами (например, Цзинмай vs Улян), а границы между соседями более размыты. --- > [!quote] **Сравнение с другими публикациями** > > - _Zhang et al., 2020_: сравнивали пуэры из пяти локаций округа Пуэр, показали вклад метоксибензолов, кетонов, эфиров и спиртов в региональные различия. В нашем исследовании фенольных эфирных соединений выявлено мало, зато кетоны, эфиры и спирты также оказались ключевыми маркерами профиля — согласуется с выводами Zhang. > > - _Zhang et al., 2019_ сообщали низкое содержание альдегидов, но наши данные (с использованием GC×GC-QTOF) выявили больше альдегидов, особенно в молодом шэн пуэре. Это методологическая разница — скорее расширение, а не противоречие. > --- **Итоги сопоставления с литературой** - Географическое происхождение ощутимо влияет на химию и аромат пуэра: терруар подтверждён и на региональном, и на уровне отдельных гор. - - Принцип “одна гора – один вкус” сохраняет силу, но разница между почерками гор может быть градиентной, а не абсолютно дискретной. - Ключевые классы маркеров различий — кетоны, спирты, эфиры, а для отдельных случаев — фенольные эфирные соединения и альдегиды. - Различия между ближайшими горами могут быть минимальными, но уникальный подчерк выявляется даже статистически. --- > [!summary] **Вывод** > > Совокупность современных работ и результаты настоящего исследования укрепляют научную базу концепции “одна гора — один вкус” в пуэрах региона Пуэр. Хотя существуют общие базовые черты (вкус “пуэрной свежести”), статистически различимые терруарные профили подтверждены как на уровне гор, так и на уровне уездов. Уникальность подчерка каждой горы не абсолютна, а скорее проявляется как спектр различий на фоне общей базы. --- ## Заключение > [!summary] **Гипотеза «Одна гора – один вкус»: подтверждена или опроверженена?** > > Данное исследование дало наиболее объективный и комплексный взгляд на старую поговорку чаеманов. > > - **Подтверждение:** Каждый шэн пуэр с отдельной горы действительно обладает уникальным профилем летучих соединений: десятки компонентов встречаются только в отдельных местах, подчерк каждой горы (цветочный, свежий, древесный и др.) различим для эксперта. > > - **Ограничение:** Однако различия не абсолютны: 85 летучих веществ — ядро аромата всех пуэров региона, создающее узнаваемую региональную базу. > > - **Геофакторы объясняют лишь 37% вариации**; остальное — влияние микроклимата, генетики, методов сбора и обработки. > > [!note] **Как понимать поговорку на научном языке?** > Принцип «одна гора – один вкус» — это не абсолют, а скорее статистическая тенденция. Каждый пуэр узнаваем как пуэр из Юньнань, но его нюансы формируются сочетанием терруара и микрофакторов. --- ### Научная и практическая значимость результатов - **Вклад в науку:** Впервые для пуэров региона Пуэр масштабно идентифицированы **225 летучих соединений**, из которых выделены **21 ключевое вещество** — «носители» пуэрного аромата. Использование GC×GC–MS и мультивариантного анализа позволило раскрыть тонкие закономерности аутентификации терруара. - **Практическое применение:** - **Аутентификация:** Химические «отпечатки» помогают отличать настоящий пуэр от подделок. Например, (Z)-4-гептеналь служит маркером сырья, прошедшего влажный прогрев — ценный инструмент для лабораторий контроля качества. - Знание «климатических маркеров» (терпены для высокогорья, кетоны — для определённых методов обработки) позволяет управлять желаемым профилем аромата. - Ключевые ароматические вещества (линалол, β-ионон, дамасценон, β-циклоцитраль и др.) — ориентир для оценки зрелости и сохранности пуэра. - Обоснованные дескрипторы («полевой цветочный аромат» ИУ — линалол+гераниол, «медово-сладкий» Цзинмай — дамасценон) обогащают язык сомелье и добавляют доверия потребителю. --- > [!tip] **Дальнейшие направления исследований** > > - Оставшиеся ~63% вариации требуют изучения дополнительных факторов: микроклимат, генотип чайных деревьев, методы ферментации. > > - Особое внимание — нелетучим соединениям (аминокислоты, полифенолы) и метаболомике. > > - Интегративный подход позволит раскрыть ещё более тонкие различия между пуэрами. > --- > [!success] **Общий итог исследования** > > Пословица «一山一味» («Одна гора – один вкус») получила научное подтверждение: **терруарные отличия пуэра — больше, чем легенда, это факт.** > Да, все пуэры региона объединяет общее химическое ядро, но нюансы почерка каждой горы — объективная реальность, которую теперь можно не только почувствовать, но и измерить. --- ## 📊 Визуализации   [🔍](Attachments/bda9e3fb5ae2c79bd0560a4547cdc82e_MD5.png)  --- #### Визуализация содержания катехинов по горам региона **Содержание катехинов по горам региона Пуэр**  **Концентрация катехинов по горам региона Пуэр**  **Доли катехинов в составе по выбранным на основе кластеризации горам**  Визуализация данных с помощью сложенных столбчатых диаграмм и тепловой карты позволяет выявить ключевые особенности распределения этих биологически активных соединений. **Что выделяется:** - Среди всех рассмотренных катехинов доминируют EGCG и ECG — их концентрации существенно превышают остальные компоненты, что подтверждается и столбчатой диаграммой, и тепловой картой. - Содержание катехинов заметно варьируется между горами. Например, горы Кунлушань, Банвэй, Балиу и Вэньдун демонстрируют схожие профили с высокими значениями EGCG и ECG, что подтверждается и круговыми диаграммами долей для выбранных регионов. - Отдельные горы, такие как Тяньба и Мэнда, отличаются составом, что может указывать на специфические экологические или агротехнические факторы, влияющие на накопление катехинов. Практическое применение: - Выявленные различия позволяют ориентироваться при отборе сырья для производства чаёв с заданным профилем полезных веществ. - Анализ вариабельности катехинов может способствовать разработке методов выращивания, направленных на повышение концентрации ценных соединений. - Понимание уникальных ароматических и химических профилей регионов позволяет создавать продукты с чётко выраженной региональной идентичностью. --- #### Уровень кофеина по горам региона Пуэр  На данном графике представлен **средний уровень кофеина** с указанием **ошибок измерения** в образцах чая, собранных с различных гор региона Пуэр. **О чём эта инфографика:** - Каждая колонка соответствует определённой горе, указанной по названию. - Высота столбика отражает среднее содержание кофеина в образцах с этой горы. - Погрешности (вертикальные линии) показывают вариацию и точность измерений. - Значения кофеина варьируются примерно от 3.0 до 3.9 условных единиц, демонстрируя умеренные колебания между разными точками сбора. **Что даёт знание уровня кофеина по горам:** - Знание уровня кофеина позволяет лучше понять качество и крепость чая, так как кофеин влияет на стимулирующий эффект чая, горечь и вкусовые ощущения. - Различия в содержании кофеина отражают уникальные природные условия каждой горы — такие как высота, состав почвы, климат и особенности обработки листьев. - Это помогает потребителям ориентироваться в выборе сорта, учитывая предпочтения — более мягкий или более бодрящий чай. - Для производителей и исследователей такие данные важны при стандартизации продукции, контроле качества и планировании маркетинговых стратегий. --- #### Графики распределения концентраций веществ > [!info] **Как читать графики распределения концентраций веществ?** > > На визуализациях представлено распределение концентраций отдельных химических соединений (например, γ-Terpinene) в образцах чая с разных чайных гор региона Пуэр. > > **Что изображено:** > > - **Вертикальная ось** — концентрация химического вещества. > > - **Горизонтальная ось** — названия гор. > > - Каждый элемент визуализации — это так называемая **violin plot (скрипичная диаграмма)**, где ширина отражает плотность распределения концентраций, центральная линия показывает медианное значение, а границы прямоугольника внутри — интерквартильный размах (25–75% значений). > > > **Что мы можем узнать:** > > - Какие горы характеризуются высоким уровнем содержания определённого вещества. > > - Насколько варьируются концентрации вещества в рамках одной горы и между разными горами. > > - Существуют ли уникальные профили концентраций, указывающие на терруарную специфику чайных гор. <br>                                                                                                                                                                                                                               <br> --- #### Логарифмическое изменение концентраций различных летучих соединений в образцах чая в зависимости от условий выращивания и региональных характеристик [🔍](Attachments/797646f2b39860003b15bc03d4fe45da_MD5.png)  На данной тепловой карте представлено логарифмическое изменение концентраций различных летучих соединений, выявленных в исследуемых образцах чая Пуэр. Каждая строка соответствует конкретному соединению, а каждый столбец — сравнению определённых условий выращивания и региональных характеристик. * **Цветовая шкала:** Красные оттенки указывают на повышение концентрации соединения при сравнении условий, синий — на снижение. Нулевой уровень (белый цвет) означает отсутствие значимых изменений. * * **Что выделяется?** - Некоторые соединения демонстрируют заметное повышение или понижение в зависимости от широты и региона, что указывает на значительное влияние географических и климатических факторов на профиль ароматических веществ. - Например, в колонке «Регион JD\_MJ\_ZY vs LC» видны активные изменения ряда терпенов и альдегидов, что может отражать отличия почвенно-климатических условий. - В столбцах, связанных с высотой (высокая vs низкая), прослеживаются специфические паттерны, подтверждающие роль высотных условий в формировании химического состава чая. * **Практическое применение:** - Такие данные помогают селекционерам и производителям чая оптимизировать места и методы выращивания для достижения желаемых ароматических профилей. - Анализ позволяет выделить «характерные» соединения для конкретных регионов и условий, что важно для маркировки качества и аутентификации продукции. - Кроме того, понимание влияния географии и агротехники на аромат помогает развивать новые сорта и стандарты производства. --- ## **Список использованной литературы** Ivosev, G., Burton, L., & Bonner, R. (2008). Dimensionality reduction and visualization in principal component analysis. _Analytical Chemistry, 80_(13), 4933–4944. [https://doi.org/10.1021/ac800110w](https://doi.org/10.1021/ac800110w) Lu, X., Chen, H., Liu, Y., Ou, X., Liu, L., Ouyang, J., Jiang, R., Yi, X., Xiong, L., Huang, J., & Liu, Z. (2024). Unveiling the chemical composition of unique flavor profiles in raw Pu-erh tea from different Tea-Producing Mountains. _Food Chemistry: X, 24_, 102001. Retrieved from [https://www.sciencedirect.com/journal/food-chemistry-x/vol/24/suppl/C](https://www.sciencedirect.com/journal/food-chemistry-x/vol/24/suppl/C) Ning, J., Zeng, X., Zhang, Z., & Wan, X. (2010). Comparative study on the quality of Pu-erh crude teas from different regions in Yunnan Province. _Journal of Anhui Agricultural University_, 37(1), 1–4. Retrieved from [https://bmcchem.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13065-016-0159-y](https://bmcchem.biomedcentral.com/articles/10.1186/s13065-016-0159-y) Wu, W., Li, Z., Li, L., Xie, B., & Wang, Y. (2016). Comparative analysis of volatiles difference of Yunnan sun‑dried Pu-erh green tea from different tea mountains: Jingmai and Wuliang mountain by chemical fingerprint similarity combined with principal component analysis and cluster analysis. _BMC Chemistry, 10_, 15. [https://doi.org/10.1186/s13065-016-0159-y](https://doi.org/10.1186/s13065-016-0159-y) Чайная Линия. (n.d.). Изучение химического состава сырого пуэра из разных горных районов Китая. Retrieved July 24, 2025, from [https://chaline.ru/blog/stati-o-chae/izuchenie-khimicheskogo-sostava-syrogo-puera-iz-raznykh-gornykh-rayonov-kitaya/](https://chaline.ru/blog/stati-o-chae/izuchenie-khimicheskogo-sostava-syrogo-puera-iz-raznykh-gornykh-rayonov-kitaya/) Figure 15. (2023). In X. Lu, H. Chen, Y. Liu, X. Ou, L. Liu, J. Ouyang, R. Jiang, X. Yi, L. Xiong, J. Huang, & Z. Liu, _Unveiling the chemical composition of unique flavor profiles in raw Pu-erh tea from different Tea-Producing Mountains_ (Fig. 15). _Food Chemistry: X, 24_, 102001. Retrieved from [https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11754136/figure/f0015/](https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC11754136/figure/f0015/) <br> [](https://ko-fi.com/C0C01F8NR0) [](https://patreon.com/Necromukhtar)