2020年11月16日 星期一

沏一壺媲美日月潭紅茶的「貓裏紅茶」

沏一壺媲美日月潭紅茶的「貓裏紅茶」


苗栗縣地形起伏、丘陵密佈,加上降雨及黃壤的天然條件,很適宜茶樹生長,早在1860年的開港通商時,苗栗山城就成為台灣茶業的重要產區之ㄧ。但苗栗茶產業受到高山茶的興起、進口茶業競爭與產業結構調整等問題,許多茶園逐漸廢耕,茶園面積一路從1,300多公頃減少到300多公頃,昔日的茶產銷班也隨之減少。儘管如此,仍有一群人不遺餘力的復興苗栗茶產業,到2018年已復耕11.7公頃的茶園,更促進該區茶產業經濟達三千萬元,究竟是如何做到的?讓我們沏一壺茶,用茶香娓娓道來一段關於「貓裏」的創生故事。


就是要跟別人不一樣!看見「貓裏紅」的一「泡」而「紅」

苗栗茶樹多生長在淺山地區,葉片厚度較薄、不耐泡,故不適合烘焙成球狀的烏龍茶或綠茶,若說到平地茶大家馬上會想到全發酵的東方美人茶及文山包種茶,然而對於苗栗市的茶業發展方向,苗栗市農會推廣部的葉木成主任則有一番見解:「東方美人茶屬於高單價的商品,一斤都要價上千,而且東方美人茶並非只有苗栗才有,所以我們的目標是推出較親民的茶類飲品!」

目前臺灣紅茶的主流大多是以「大葉種」製成,市占率將近八成,多分布在日月潭附近,以台茶18號紅玉與台茶21號紅韻表現最好,但在茶業改良場的建議下,並與市場區隔,苗栗市農會決定試試「小葉種(青心大冇)」,並以小葉種為原料,透過東方美人茶的製茶方式烘焙紅茶。此項因創新而生的紅茶未有常見的苦、澀、燥,反之撲鼻而來的是濃郁花香,細細品嚐則是香氣轉甜、喉韻極佳,成為愛茶人士的搶手貨,小葉種初試啼聲就一鳴驚人,2014年的夏季,苗栗市農會便以苗栗市的舊地名「貓裏」,正式推出「貓裏紅」的紅茶品牌,目前年銷售量約400斤,銷售額則約96萬元。在頗受好評之下,2017年更再接再厲打造「仙韻貓裏」,結合頭份東方美人茶、三灣酸柑茶、銅鑼杭菊茶以及苗栗市紅茶,化身成為四季茶品,發揮創意設計手拉坏陶器的茶品禮盒,其中的創新與巧妙令人眼睛為之一亮!



導入科技智慧管理茶園,評鑑比賽振興市場價格

在地茶葉品牌成功的背後勢必歷經一段辛苦的復興過程,為協助農民復耕,茶業改良場成立技術服務團以因應新植茶園的栽種及管理等技術需求,針對高齡化、缺工與病蟲害問題,則引入乘坐式的採茶機與植保機,透過機械化提升茶園經營效率;此外,為強化茶樹生產環境,水保局臺中分局則深入地協助調查,規劃農塘、蓄水池、引水及排水等設施改善茶園灌溉條件。除了運用科技於茶園的經營與生產,也舉辦評鑑比賽,提升苗栗茶的價格與知名度。2017年,苗栗市農會與水保局臺中分局合作舉辦第一屆「貓裏紅優良紅茶評鑑競賽」,期望藉競賽建立茶葉的分級制度,幫助消費者辨別茶葉品質的優劣,以鼓勵地方提升製茶技術與品質,當時吸引苗栗全縣39位茶農參與,共122點茶葉報名參賽。經過專家評鑑獲得特等獎的茶葉,價格從1台斤2,400元提升到24,000元,價差近10倍,獲獎者也因此有機會受邀至中國武漢參加茶葉博覽會,名聲打響國際,由於評鑑比賽的效果極佳,2018年便接續辦理第二屆。正因為有茶葉評鑑比賽的分級,苗栗茶葉市場的價格得以穩固,獲獎茶葉的售價行情也提升不少,近年茶菁市場收購價格已從一公斤平均17元成長至27-29元。

「貓裏紅」能走到現在,當然不能忘記茶產業策略聯盟的默默付出。由產官學研結合而成立的策略聯盟有著清楚界定跨域合作的分工機制,並定期會議討論做滾動式的檢討,不僅成功協助苗栗建立產茶、製茶、品茶、賞茶一條龍的茶產業價值鏈,也成為公私協力在地方創生的典範。


用「教育」灌溉茶業人才,讓苗栗的茶業走得更久更遠

不管是技術的革新或是寶貴的知識經驗,都仰賴人才的學習汲取,才能繼續傳承並發展。為了培養地方茶業人才,苗栗農工於2010年招收40名學生成立臺灣第一個「製茶技術科」,亞太創意技術學院也於2015年將原先的保健營養生技系,更名為「茶業技術運用系」,讓更多的莘莘學子有機會跨足茶業領域。


台灣生技研究團隊建老藥新用資料庫 為武漢肺炎找解方

2020/10/22

(中央社記者陳至中台北22日電)台灣大學、陽明大學、中央研究院等單位與台灣人工智慧實驗室合作,從「老藥新用」角度建立資料庫,公開給全球醫學研究團隊參考,可望加速找出武漢肺炎的解方。


COVID-19(2019年冠狀病毒疾病,俗稱武漢肺炎)在全球造成超過100萬人死亡,如何阻止疫情蔓延,成為各國當務之急。台大與台灣人工智慧實驗室等單位合作,在科技部經費支持下,從已知臨床安全性的藥物出發,以生物資訊技術,進行作用目標蛋白及藥物化合物親和力模擬預測,並將結果建立成DockCoV2資料庫。


台大今天發出新聞稿指出,上述研究計畫由台大生命科學系特聘教授阮雪芬、生物機電工程學系教授陳倩瑜共同指導,目前資料庫已累積2萬多筆模擬成果,並於今年10月份刊登於知名期刊Nucleic Acids Research(核酸研究),受到學術界重視。


研究團隊解釋,過往藥物研發從化合物選定到安全性、效用性的評估,大約須歷時10至12年不等,面對迅速擴張的流行疾病時,往往緩不濟急。


研究團隊在美國提出「老藥新用」想法前,今年2月便將「化合物與標靶蛋白結合性預測」的分析服務建立於TAIGenomics基因分析平台上,提供自動化、快速的模擬預測工具,並嘗試挑選3000多筆藥物,搭配5種武漢肺炎病毒蛋白、2種與病毒棘蛋白有交互作用的人類蛋白,進行結合性預測。

資料庫包含每種藥物與不同標靶蛋白的結合分數,將模擬結果以「可視化方式」呈現在蛋白質結構上,再連結該藥物結構及實驗數據資料庫,提供研究評估使用。藉由這些整合資訊,可加速候選藥物選擇所需時間。


台灣人工智慧實驗室創辦人杜奕瑾透過台大指出,團隊期盼利用AI力量,協助防疫國家隊前行,也協助台灣的軟實力在國際上被看見。台大教授阮雪芬表示,非常歡迎對任何藥物或是蛋白質有興趣的團隊,利用資料庫進行後續研究,所有的程式碼都公開在GitHub,也歡迎做生物資訊的研究團隊應用。 

資料來源:https://www.cna.com.tw/news/ait/202010220107.aspx