一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法技术

本发明专利技术公开了一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法，属于肉制品质量检测技术领域。本发明专利技术对大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法具体为：收集大西洋鲑鱼与虹鳟鱼样本并编号，运用NIR技术进行数据采集；对数据进行预处理；利用PCA对预处理后的数据进行降维；采用化学计量学方法建立大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别模型；对未知鱼肉样本进行数据采集，利用快速鉴别模型对未知待测鱼肉样本的类别进行预测。本发明专利技术的快速鉴别方法不受感官评价的主观性、常规检测方法的复杂性限制，适合大批量的快速检测。采用本发明专利技术的方法对大西洋鲑鱼与虹鳟鱼进行鉴定，当主成分数为10，训练集和测试集识别率分别为98.33％、95％，可实现快速鉴别。

A Rapid Identification Method for Atlantic Salmon and Rainbow Trout

The invention discloses a fast identification method for Atlantic salmon and rainbow trout, which belongs to the technical field of meat product quality detection. The method for rapid identification of Atlantic salmon and rainbow trout is as follows: collecting and numbering Atlantic salmon and rainbow trout samples, using NIR technology to collect data, preprocessing data, dimensionality reduction of preprocessed data by PCA, establishing a rapid identification model of Atlantic salmon and rainbow trout by chemometrics, and counting unknown fish meat samples. According to data collection, the classification of unknown fish samples was predicted by fast discriminant model. The fast identification method of the present invention is not limited by the subjectivity of sensory evaluation and the complexity of conventional detection methods, and is suitable for rapid detection in large quantities. The method of the present invention is used to identify Atlantic salmon and rainbow trout. When the principal component number is 10, the recognition rates of training set and test set are 98.33% and 95%, respectively, which can realize rapid identification.

【技术实现步骤摘要】
一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法
本专利技术属于肉制品质量检测
，具体涉及一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法。
技术介绍
在我国市场上，三文鱼可分为海水的大西洋鲑鱼和淡水的虹鳟鱼，通常我们用做刺身的三文鱼都是从丹麦、挪威等国进口的大西洋鲑鱼。由于虹鳟鱼的市场价格要比大西洋鲑鱼低三分之一左右，以及市场上对三文鱼的需求不断增加，便出现了鱼类商品标识混乱、以次充好的现象，尤其以虹鳟鱼冒充大西洋鲑鱼的情况居多。这种做法不仅严重的损害消费者利益，还扰乱了市场秩序、影响了经济发展。目前常用的肉类鉴别方法包括传统感官检测、免疫学、分子生物学等技术。感官检测主要是指通过感官人员的眼、口、鼻、手等对鱼肉的颜色、口感、气味、形状、黏弹性等各项指标进行综合性评价。免疫学方法主要包括试管沉淀法、琼脂扩散法、对流免疫电泳法、放射免疫法、免疫组化法和酶联免疫吸附分析(enzyme-linkedimmunosorbnentassay，ELISA)，其中ELISA较为常用，用于肉类鉴别的原理是利用抗体对蛋白的识别来区别肉类品种。分子生物学技术中最经典的技术是聚合酶链式反应(polymerasechainreaction，PCR)，通过设计特异性引物，扩增出特定目的DNA片段，经琼脂糖凝胶电泳分离不同大小的DNA片段，以用于鉴别和检测。PCR技术用于肉类鉴别，关键在于能够找到各类物种特异性的基因片段，并设计引物扩增目的片段。感官检测容易受检验人员训练素质的限制而具有主观性、片面化的特点；ELISA技术与感官检测技术相比，较灵敏可靠，但存在一些弊端，如目标分子含量低，各种肉类特异性抗体难以制备且存在交叉反应等；常规PCR方法较感官检测方法灵敏，特异性高，较免疫学方法省时，但缺乏对比，需要多组之间相互比较。尽管常规检测方法能有效的识别冰鲜和冻融大西洋鲑鱼，但难以满足大批量样本的实时快速检测。因此寻找简便、快速、客观的现代分析技术是鉴别大西洋鲑鱼与虹鳟鱼、确保食品安全的必要条件。近红外光谱(NearInfraredSpectrometry，NIR)主要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是C-H、O-H、N-H、S-H、P-H等含氢基团振动的倍频和合频吸收。近红外光谱区与有机分子中含氢基团振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通过扫描样本的近红外光谱，可以得到样本中有机分子含氢基团的特征信息，不同基团如甲基、亚甲基、苯环等或同一基团在不同化学环境中的近红外吸收波长与强度都有明显差别，且同一基团的倍频与合频信息常可在近红外谱区的多个波段取得。与常规检测方法相比，NIR技术是一种间接分析技术，通过收集大量且具有代表性的标准样本，通过严格细致的化学分析测出必要的数据，再通过计算机建立数学模型，即定标，以最大限度反映被测样本群体常态分布规律，然后再通过该数学模型，预测未知样品的所需数据。其具有方便、快速、高效、准确和不破坏样本、不消耗化学试剂、不污染环境等优点，被广泛用于食品、农产品质量与安全检测。在肉品检测中，因为肉类中含有大量的蛋白质、脂肪、有机酸等有机物，所以通过对肉的光谱分析就能够得到大量的信息。国内外学者已做了有益探索，包括肉品掺假鉴别、微生物快速测定、肉品分级等的初步评定，而对大西洋鲑鱼与虹鳟鱼识别等方面做的研究较少。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的缺陷，如：感官检验受检验人员训练素质的限制而具有主观性、片面化的特点；ELISA技术中各种肉类特异性抗体难以制备且存在交叉反应等；常规PCR方法需要多组之间相互比较。本专利技术提供了一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法。具体的，本专利技术通过以下技术方案实现：一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法，按照下述步骤进行：(1)准备大西洋鲑鱼与虹鳟鱼样本并编号，具体为不同批次的冰鲜大西洋鲑鱼、冻融大西洋鲑鱼、冰鲜虹鳟鱼、冻融虹鳟鱼样本；(2)运用近红外光谱(NIR)技术对步骤(1)中的鱼肉样本进行光谱数据采集；(3)将步骤(2)采集得到的光谱信息按行排列成光谱矩阵，利用一阶导数(firstderivative,1stDer)、二阶导数(secondderivative,2ndDer)、均值中心化(meancentering)、多元散射校正(multiplicativescattercorrection,MSC)、标准正态变量变换(standardnormalvariatetransformation,SNVT)和归一化(Normalization)6种预处理方法对光谱数据进行预处理；(4)利用主成分分析(principalcomponentanalysis，PCA)方法对步骤(3)中预处理后的光谱数据进行降维处理；(5)基于步骤(4)降维处理后的光谱数据，采用化学计量学的方法建立冰鲜大西洋鲑鱼、冻融大西洋鲑鱼、冰鲜虹鳟鱼、冻融虹鳟鱼的快速鉴别模型；(6)对未知待测鱼肉样本进行光谱信息采集，利用步骤(5)建立的快速鉴别模型对未知待测鱼肉样本的类别进行快速鉴别。其中上述步骤(1)中，冰鲜大西洋鲑鱼样本是不同批次的法罗群岛大西洋鲑鱼；冻融大西洋鲑鱼样本是指将每批冰鲜大西洋鲑鱼进行7天的-18℃冷冻处理，然后将其进行解冻获取；冰鲜虹鳟鱼样本是不同批次的青海养殖的虹鳟鱼；冻融虹鳟鱼样本是指将每批冰鲜虹鳟鱼进行7天的-18℃冷冻处理，然后将其进行解冻获取。其中上述步骤(2)光谱数据采集的具体方法为：利用AntarisⅡ型傅里叶变换近红外光谱仪(ThermoFisher，美国)，采用漫反射方式进行光谱扫描，扫描范围为10000-4000cm-1，扫描次数为16次，分辨率为8cm-1。其中上述步骤(3)光谱数据的预处理具体为：采用1stDer、2ndDer、MC、MSC、SNVT、Normalization方法，利用matlab软件对光谱数据进行预处理。其中上述步骤(4)利用PCA方法对步骤(3)中预处理后的数据进行降维处理：首先对数据进行PCA处理，然后选取不同的主成分数作为模型的输入。其中上述步骤(5)中，所述化学计量学的方法为线性判别分析(lineardiscriminantanalysis，LDA)、支持向量机(supportvectormachine，SVM)或者反向传播人工神经网络(back-propagationartificialneuralnetwork,BPANN)，优选反向传播人工神经网络(BPANN)方法。其中上述步骤(6)对未知待测鱼肉样本的类别进行快速鉴别，采用NIR技术对待测鱼肉样本进行光谱数据采集，然后将待测鱼肉样本的数据先经过步骤(3)和(4)处理后带入步骤(5)已建立的快速鉴别模型中，利用Matlab处理软件完成大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的鉴别。本专利技术的大西洋鲑鱼真伪的快速鉴别方法的对象为：冰鲜大西洋鲑鱼、冻融大西洋鲑鱼、冰鲜虹鳟鱼、冻融虹鳟鱼。与现有技术相比较，本专利技术的有益效果体现如下：(1)本专利技术所用的NIR技术要是由于分子振动的非谐振性使分子振动从基态向高能级跃迁时产生的，记录的主要是C-H、O-H、N-H、S-H、P-H等含氢基团振动的倍频和合频吸收。近红外光谱区与有机分子中含氢基团振动的合频和各级倍频的吸收区一致，通本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法，其特征在于按照下述步骤进行：(1)准备大西洋鲑鱼与虹鳟鱼样本并编号，具体为不同批次的冰鲜大西洋鲑鱼、冻融大西洋鲑鱼、冰鲜虹鳟鱼、冻融虹鳟鱼样本；(2)运用近红外光谱(NIR)技术对步骤(1)中的鱼肉样本进行光谱数据采集；(3)将步骤(2)采集得到的光谱信息按行排列成光谱矩阵，利用一阶导数(first derivative,1st Der)、二阶导数(second derivative,2nd Der)、均值中心化(mean centering)、多元散射校正(multiplicative scatter correction,MSC)、标准正态变量变换(standard normal variate transformation,SNVT)和归一化(Normalization)6种预处理方法对光谱数据进行预处理；(4)利用主成分分析(principal component analysis，PCA)方法对步骤(3)中预处理后的光谱数据进行降维处理；(5)基于步骤(4)降维处理后的光谱数据，采用化学计量学的方法建立冰鲜大西洋鲑鱼、冻融大西洋鲑鱼、冰鲜虹鳟鱼、冻融虹鳟鱼的快速鉴别模型；(6)对未知待测鱼肉样本进行光谱信息采集，利用步骤(5)建立的快速鉴别模型对未知待测鱼肉样本的类别进行快速鉴别。...

【技术特征摘要】
1.一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法，其特征在于按照下述步骤进行：(1)准备大西洋鲑鱼与虹鳟鱼样本并编号，具体为不同批次的冰鲜大西洋鲑鱼、冻融大西洋鲑鱼、冰鲜虹鳟鱼、冻融虹鳟鱼样本；(2)运用近红外光谱(NIR)技术对步骤(1)中的鱼肉样本进行光谱数据采集；(3)将步骤(2)采集得到的光谱信息按行排列成光谱矩阵，利用一阶导数(firstderivative,1stDer)、二阶导数(secondderivative,2ndDer)、均值中心化(meancentering)、多元散射校正(multiplicativescattercorrection,MSC)、标准正态变量变换(standardnormalvariatetransformation,SNVT)和归一化(Normalization)6种预处理方法对光谱数据进行预处理；(4)利用主成分分析(principalcomponentanalysis，PCA)方法对步骤(3)中预处理后的光谱数据进行降维处理；(5)基于步骤(4)降维处理后的光谱数据，采用化学计量学的方法建立冰鲜大西洋鲑鱼、冻融大西洋鲑鱼、冰鲜虹鳟鱼、冻融虹鳟鱼的快速鉴别模型；(6)对未知待测鱼肉样本进行光谱信息采集，利用步骤(5)建立的快速鉴别模型对未知待测鱼肉样本的类别进行快速鉴别。2.根据权利要求1所述的一种大西洋鲑鱼与虹鳟鱼的快速鉴别方法，其特征在于步骤(1)中，冰鲜大西洋鲑鱼样本是不同批次的法罗群岛大西洋鲑鱼；冻融大西洋鲑鱼样本是指将每批冰鲜大西洋鲑鱼进行7天的-18℃冷冻处理，然后将其进行解冻获取；冰鲜虹鳟鱼样本是不同批次的青海养殖的虹鳟鱼；冻融虹鳟鱼样本是指将每批冰鲜虹鳟鱼进行7天的-18℃冷冻处理，然后将其进行解冻获取。3.根据权利要求1所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙宗保，闫晓静，邹小波，王宏利，王悦，杨雪，梁黎明，周轩，王天真，刘小裕，李君奎，
申请(专利权)人：江苏大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32