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      冷后渾是優質紅茶的標志?科學研究為你揭秘!

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      熱在三伏,出門兩分鐘暴汗不止,回到室內冷氣開得十足,冰鎮西瓜、冷飲、冰奶茶雖然過癮,卻可能讓寒氣入侵,引發頭暈、鼻塞、流涕、咳痰等空調綜合癥。


      此時,一杯溫潤醇厚、驅寒暖胃全發酵紅茶,比飲食生冷茶性寒涼綠茶、新白茶等更有益健康。不過,很多人在喝紅茶時或許都曾遇到過一個有趣的現象:

      剛泡好的紅茶經過放置冷卻后,湯色就會由清亮變為渾濁,這就是常說的“冷后渾”現象,其形成的沉淀物稱為“茶乳酪”,不少人篤信這是紅茶品質上佳的鐵證!


      事實當真如此嗎?近期,浙江大學團隊就發布了一篇揭示紅茶茶乳酪形成機制的論文。今天,小懂就結合該研究來深入探索下紅茶從熱到冷的“蛻變”真相~


      紅茶冷后渾的形成機制?

      上述研究表明紅茶冷卻后形成的茶乳酪,本質上是由兒茶素及其氧化產物(茶黃素、茶紅素)、蛋白質、咖啡因、可溶性糖黃酮類物質自組裝形成的微納米顆粒沉淀。


      這種茶葉中關鍵生化成分之間的自組裝的方式并不單一,其主要包括氫鍵、疏水相互作用和靜電作用等多種結合方式,且并非隨機發生,而是受到嚴格的化學規律調控。

      例如茶黃素中的兩個沒食子?;?/strong>,能與咖啡堿酮氨基形成穩定的氫鍵,二者混合物的溶解度比單獨成分低30%以上,這是紅茶出現冷后渾的核心骨架!


      一般來說,茶黃素與咖啡堿的質量濃度與冷后渾呈正相關。相關研究明確表明:隨著茶黃素、咖啡堿的質量濃度逐漸升高紅茶透光率越低,冷后渾現象越發明顯。

      另外,浙大研究通過透射電子顯微鏡觀察到,茶葉內含物質在冷卻過程中會呈現球形單體→鏈狀聚集體→三維網絡結構的動態演變,最終沉淀形成茶乳酪。


      當茶湯溫度較高時,均勻分散在水中的游離分子,使茶湯呈現清澈透亮的狀態;但隨著溫度降低,動能減弱的分子相互作用增強,最終聚集成肉眼可見的渾濁乳酪沉淀。


      影響茶乳酪的關鍵變量?

      上述科學研究還進一步分析了紅茶冷卻后形成茶乳酪的關鍵變量——沖泡時間,通過系統測試同一批紅茶、沖泡3秒至10分鐘茶湯中沉淀的茶乳酪顆粒的平均粒徑。


      結果顯示:前期隨著沖泡時間的不斷延長,茶乳酪的平均粒徑隨之逐漸增大,直到沖泡時長增加至5分鐘(300秒)時,紅茶中的茶乳酪顆粒平均粒徑達到巔峰269納米)。

      之后隨著沖泡時間延長,茶乳酪顆粒的平均粒徑略有下降,超過10分鐘后時穩定在227納米左右,研究人員分析這主要與不同成分與茶乳酪互動的節奏不同有關。


      1.可溶性糖:早到且穩定

      研究通過精確的計時沖泡測試發現:僅僅沖泡60秒,茶乳酪中坐擁“頭把交椅” 的成分,竟然是可溶性糖!更神奇的是,其在整個沖泡過程中的占比變化非常平穩

      2.蛋白質&黃酮:快速融入

      相比可溶性糖化合物的淡定,“行動派”的蛋白質黃酮類物質在沖泡240~600秒時,快速融入茶乳酪中,且濃度變化與其在茶湯中的整體含量保持一致的趨勢。

      3.其余物質:波動較大

      咖啡堿、可可堿、兒茶素、沒食子酸這些成分的結合量,在沖泡180~240秒期間的增長速度較慢,但此時由于茶乳酪干重增長迅速,因而相對占比在4分鐘后明顯下降。

      而后隨著沖泡時間的繼續延長,上述四種成分在茶乳酪中的占比逐漸回升。

      在眾多成分中,兒茶素是構建紅茶茶乳酪復雜網絡的“核心樞紐”和“強力粘合劑”。


      該研究進一步發現:即便同樣是兒茶素,不同類型的兒茶素參與組建茶乳酪的程度不盡相同,當中的非酯型兒茶素(EC、EGC等簡單兒茶素)參與度相對較低

      EGCG、ECG酯型兒茶素由于富含更多的羥基 (-OH)酯基 (-COOR),結合能力較強,更容易與蛋白質、咖啡因、多糖等相互作用組建茶乳酪。

      這項科學研究揭示了一個關鍵結論:冷后渾并不是判斷紅茶品質優劣的標志,而是兒茶素、茶黃素、咖啡堿、蛋白質、可溶性糖等精妙互動、共同呈現的獨特視覺現象。


      伏天喝紅茶養生,再看到茶湯冷卻后泛起的那一抹渾濁別再誤會了!

      一款紅茶的品質不僅要看湯色的明亮度,還要綜合香氣純度、滋味協調性等多個維度來判斷哦~

      注:文中部分圖片來自網絡,如有侵權,請聯系刪除。

      參考資料:Uncovering the formation of black tea cream: Focusing on the self-assemblyprocess of infusion nanoparticles with different brewing times,,Xia Liu , Xinxin Wang, Boya Hu, Yani Pan, Xinyu Feng, Anran Yan, Haowei Guo, Yiliang Wei, Tianyuan Chen, Yiqi Ruan, Yuye Yao, Hesham R. El-Seedi, Wen-Wen Zhou, Ping Chen, Qiang Chu;

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