基于低场核磁共振数据的冻融肉鉴别模型及鉴别方法技术

本发明专利技术涉及现代化检验检疫领域，特别是涉及低场核磁共振检测手段与化学计量学方法在检验检疫领域的综合应用，更为具体的说是涉及基于低场核磁共振数据的冻融肉鉴别模型及鉴别方法，本发明专利技术将低场核磁共振技术与化学计量学方法有机结合，从而获得了有效判别鲜肉、轻微冻融肉以及冻融肉的判别模型，经验证该模型的正确判别率可以达到94.6％，可以作为冻融肉鉴别的模型和方法使用。从而为快速检测冻融肉提供了新的思路和方法，对于提高我国原料肉质量控制具有重要意义。量控制具有重要意义。量控制具有重要意义。

【技术实现步骤摘要】
基于低场核磁共振数据的冻融肉鉴别模型及鉴别方法


[0001]本专利技术涉及现代化检验检疫领域，特别是涉及低场核磁共振检测手段与化学计量学方法在检验检疫领域的综合应用，更为具体的说是涉及基于低场核磁共振数据的冻融肉鉴别模型及鉴别方法。

技术介绍

[0002]作为一种高蛋白、高营养价值的肉类食品，猪肉在我国居民的肉类消费结构中一直占据主导地位。猪肉的品质一直是消费者关注的重点，相较于冻融肉，鲜肉更具有市场价值。因此，为了牟取暴利，市场中出现了以解冻肉当作冷鲜肉卖，以次充好的不良现象。用冻融肉充当冷鲜肉，不仅降低了肉的口感，损害了消费者的利益；而且也扰乱了正常的市场秩序，增加了食品安全风险。
[0003]作为检验检疫部门，需要快速区分新鲜肉和冻融肉，从而保障肉类食品的有序销售。但是，由于新鲜肉和冻融肉在形状、外观、颜色和纹理等方面相似，所以很难将其区分开来。目前现有技术中主要的分析方法包括微观冰晶形貌法、高分辨质谱法、光谱技术等，譬如何启川等于2021年在《食品安全质量检测学报》中发表的题为“基于超高效液相色谱
‑
四极杆
‑
静电场轨道阱高分辨质谱法结合化学计量学鉴别新鲜和反复冻融牛肉”的文章，王勇峰等于2017年在《黑龙江畜牧兽医》中发表的题为“光谱技术鉴别冷鲜肉和冻融肉的研究进展”的文章，以及崔晓颖等于2021年在《食品科学》中发表的题为“冰晶形貌对反复冻融肉体系稳定性影响的研究进展”的文章，均是近年来关于冻融肉鉴别的重要成果。但是，这些方法均存在这样那样的问题，主要体现在鉴别流程繁琐，鉴别成本高，鉴别时间长这三个方面。
[0004]因此，如何快速、有效鉴别冻融肉是目前本领域技术人员亟待解决的难点问题，同时也是本领域研究的热点和重点。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种快速、有效鉴别冻融肉的方法。为了解决这一技术问题，本专利技术公开了一种基于低场核磁共振数据的冻融肉鉴别模型，所述模型如下：
[0006]Y0＝5.283F1+3.825F2+2.644F3+0.909F4‑
6.754；
[0007]Y1＝2.321F1+3.013F2‑
1.169F3+1.255F4‑
3.301；
[0008]Y2＝
‑
2.911F1‑
2.818F2‑
0.214F3‑
0.957F4‑
2.795；
[0009]比较Y0、Y1以及Y2的值大小；
[0010]当Y0值最大时，该样品为鲜肉类(新鲜未冻融)；
[0011]当Y1值最大时，该样品为微冻融肉类(冻融1至2次)；
[0012]当Y2值最大时，该样品为冻融肉类(冻融3次及以上)；
[0013]其中：
[0014]F1＝
‑
0.090T
11
‑
0.123T
12
‑
0.128T
13
+0.098λ1+0.093T
21
+0.014T
22
‑
0.149T
23
+0.136λ2+0.133T
31
+0.123T
32
+0.105T
33
‑
0.139λ3；
[0015]F2＝0.257T
11
+0.217T
12
+0.142T
13
‑
0.188λ1+0.255T
21
+0.299T
22
+0.012T
23
+0.081λ2+0.104T
31
+0.114T
32
+0.114T
33
‑
0.066λ3[0016]F3＝0.063T
11
+0.032T
12
+0.050T
13
‑
0.152λ1‑
0.188T
21
‑
0.278T
22
‑
0.012T
23
‑
0.223λ2+0.260T
31
+0.310T
32
+0.376T
33
+0.226λ3；
[0017]F4＝
‑
0.548T
11
+0.102T
12
+0.643T
13
+0.776λ1+0.250T
21
+0.340T
22
+0.222T
23
‑
0.310λ2+0.138T
31
+0.142T
32
+0.147T
33
+0.253λ3；
[0018]式中T
11
、T
12
、T
13
分别为样品低场核磁共振检测数据反演后得到的横向弛豫谱中峰1(左侧峰)的起始时间、顶点时间和结束时间；式中T
21
、T
22
、T
23
分别为样品低场核磁共振检测数据反演后得到的横向弛豫谱中峰2(中间峰)的起始时间、顶点时间和结束时间；式中T
31
、T
32
、T
33
分别为样品低场核磁共振检测数据反演后得到的横向弛豫谱中峰3(右侧峰)的起始时间、顶点时间和结束时间；λ1、λ2、λ3分别为峰1、峰2、峰3占总峰面积的百分比。
[0019]进一步优选地，低场核磁共振检测数据是采用CPMG序列检测方式获得，具体的检测参数为：射频延时(RFD)＝0.08ms，前放档位(PRG)＝1，模拟增益(RG)＝20.0db，数字增益(DRG)＝3，主频(SF)＝21MHz，采样频率(SW)＝100kHz，采样点数(TD)＝1000062，等待时间(TW)＝20000ms，回波时间(TE)＝0.5ms，回波个数(NECH)＝10000，累加次数(NS)＝4。
[0020]进一步优选地，反演包括多组分反演和单组分反演，反演选用SIRT反演方法，反演参数具体为弛豫时间点数量＝1000，弛豫时间最小值＝0.01ms，弛豫时间最大值＝10000ms，选择数据数量＝200，迭代次数＝100000。
[0021]同时，在本专利技术中还公开了一种基于低场核磁共振数据的冻融肉鉴别方法，包括以下步骤：
[0022]S1：从待检测肉中选取一块肉作为检测样品，置于样品管内；
[0023]S2：将装有检测样品的样品管在32℃下预处理；
[0024]S3：采用CPMG(Carr
‑
Purcell
‑
Meiboom
‑
Gill sequence)序列本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于低场核磁共振数据的冻融肉鉴别模型，其特征在于，所述模型如下：Y0＝5.283F1+3.825F2+2.644F3+0.909F4‑
6.754；Y1＝2.321F1+3.013F2‑
1.169F3+1.255F4‑
3.301；Y2＝
‑
2.911F1‑
2.818F2‑
0.214F3‑
0.957F4‑
2.795；比较Y0、Y1以及Y2的大值小；当Y0值最大时，该样品为鲜肉类(新鲜未冻融)；当Y1值最大时，该样品为微冻融肉类(冻融1至2次)；当Y2值最大时，该样品为冻融肉类(冻融3次及以上)；其中：F1＝
‑
0.090T
11
‑
0.123T
12
‑
0.128T
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+0.098λ1+0.093T
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+0.014T
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‑
0.149T
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+0.136λ2+0.133T
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+0.123T
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+0.105T
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‑
0.139λ3；F2＝0.257T
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+0.217T
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‑
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+0.299T
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+0.012T
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+0.114T
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+0.114T
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‑
0.066λ3；F3＝0.063T
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+0.032T
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0.310λ2+0.138T
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+0.142T
32
+0.147T
33
+0.253λ3；式中T
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、T
12
、T
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分别为样品低场核磁共振检测数据反演后得到的横向弛豫谱中峰1(左侧峰)的起始时间、顶点时间和结束时间；式中T
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、T

【专利技术属性】
技术研发人员：季美泉，林宏，丁涛，费晓庆，徐瑞平，刘芸，张晓燕，陈磊，殷耀，王艳，李贤良，韩芳，邓晓军，郭思言，苏姗姗，
申请(专利权)人：上海海关动植物与食品检验检疫技术中心重庆海关技术中心合肥海关技术中心，
类型：发明
国别省市：