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    華中農(nóng)業(yè)大學(xué)發(fā)現(xiàn)無損快速鑒別A1奶和A2奶的新方法

    放大字體  縮小字體 時間:2022-01-05 09:45 來源:華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 原文:
    核心提示:研究揭示了A1和A2牛奶的光譜差異,建立了無損檢測兩種奶的分類模型,表明中紅外光譜技術(shù)可作為無損快速鑒別A1奶和A2奶的新工具。該研究也可為單獨(dú)組建A1型和A2型奶牛育種群提供相應(yīng)的技術(shù)支持。
      近日,華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院王巧華教授團(tuán)隊(duì)研究成果以“Rapid identification of A1 and A2 milk based on the combination of mid-infrared spectroscopy and chemometrics”為題在Food Control發(fā)表。研究揭示了A1和A2牛奶的光譜差異,建立了無損檢測兩種奶的分類模型,表明中紅外光譜技術(shù)可作為無損快速鑒別A1奶和A2奶的新工具。該研究也可為單獨(dú)組建A1型和A2型奶牛育種群提供相應(yīng)的技術(shù)支持。
     
      僅含A2β-酪蛋白的牛奶(A2奶)因其獨(dú)特的健康益處而在全球廣受歡迎。長期以來,企業(yè)需要先對奶牛進(jìn)行專業(yè)的基因檢測,篩選出β-酪蛋白中只包含A2β-酪蛋白的純種A2奶牛,再用這些奶牛生產(chǎn)的牛乳加工成A2奶?;驒z測雖準(zhǔn)確性高,但成本也高且耗時長,無法滿足乳企規(guī)?;a(chǎn)的要求。因此,急需開發(fā)一種低成本、高效益的技術(shù)快速識別A1奶(普通奶)和A2奶。該研究突破了傳統(tǒng)基因檢測的局限,應(yīng)用中紅外光譜技術(shù)快速鑒別出A1和A2牛奶。

      CARS算法篩選特征變量
     
      該研究分析A1和A2牛奶在中紅外光譜吸光度上的差異,找到敏感波段組合作為全光譜,分別利用標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量變換 、多元散射校正、歸一化、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)、一階差分和二階差分等7種方法對光譜進(jìn)行預(yù)處理,利用無信息變量消除法和競爭性自適應(yīng)重加權(quán)算法篩選出能代表A1和A2奶差異的特征變量,進(jìn)而構(gòu)建偏最小二乘判別分析(PLS-DA)模型和支持向量機(jī)(SVM)模型,PLS-DA模型的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和測試集準(zhǔn)確率分別為96.6%和96.0%,SVM模型的訓(xùn)練集準(zhǔn)確率和測試集準(zhǔn)確率分別為96.0%和95.1%。
      UVE算法篩選特征變量
     
      該研究選擇PLS-DA模型作為最佳模型,使用一組獨(dú)立樣本對模型進(jìn)行外部驗(yàn)證。將新采集的牛奶中紅外光譜批量帶入保存的模型中,以對應(yīng)的奶牛基因檢測結(jié)果作為對照指標(biāo),模型的預(yù)測準(zhǔn)確率為95.2%,性能良好。結(jié)果表明,中紅外光譜技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)對A1奶與A2奶的快速分類鑒別,有望將來在生產(chǎn)中得到應(yīng)用。
     
      華中農(nóng)業(yè)大學(xué)工學(xué)院碩士研究生肖仕杰為論文第一作者,工學(xué)院王巧華教授和動物科學(xué)技術(shù)學(xué)院張淑君教授為共同通訊作者。該研究得到中國政府項(xiàng)目(2013070204020045)資助。
     
      【英文摘要】
     
      The milk containing only A2 β-casein (called A2 milk) is globally popular because of its unique health benefits. Traditionally, genetic testing (such as gene sequencing) is used to identify the cows with A2 β-casein gene that can only produce A2 milk, which is a time-consuming and costly method. The objective of this study was to directly identify A1 and A2 milk from a large quantity of milk using mid-infrared (MIR) spectroscopy and chemometrics without genotyping cows. Before establishing the predictive model, we firstly genotyped the A1 β-casein and A2 β-casein of cows from blood as reference values. Further, the MIR spectra of the milk collected from these cows were obtained using a dairy product analyzer. The MIR spectroscopy data and the reference values were used as the independent and dependent variables, respectively, to establish a category classification model for A1 and A2 milk. Seven preprocessing methods were combined with two feature extraction algorithms to establish the model. Subsequently, partial least squares discriminant analysis (PLS-DA) and support vector machine (SVM) models were developed. The average accuracy of the test set of the two models were 94.9% and 94.4%, respectively, while the PLS-DA model exhibited better effect, and the accuracy of training set and test set reached 96.6% and 96.0%, respectively. We used a set of independent samples for the external validation of the PLS-DA model, and the prediction accuracy was 95.2%. Overall, the proposed prediction models based on MIR spectroscopy can be used for low-cost, rapid, and large-scale classification of A1 and A2 milk, which may be extremely beneficial in milk production industries.
     
      論文鏈接:https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2021.108659
    日期:2022-01-05
     
     行業(yè): 食品檢測 乳業(yè)
     標(biāo)簽: 檢測 紅外光譜 牛奶 奶牛
     科普: 檢測 紅外光譜 牛奶 奶牛
     
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