相关实验视频
Updated: Jun 20, 2026

High Precision Zinc Isotopic Measurements Applied to Mouse Organs
Published on: May 22, 2015
根据稳定的同位素结合多变量统计数据,追踪西的雅克肉的起源
Wanli Zong1, Shanshan Zhao2, Yalan Li2
1Institute of Quality Standard & Testing Technology for Agro-Products, Key Laboratory of Agro-product Quality and Safety, Chinese Academy of Agricultural Sciences, Beijing 100081, China; Weihai Institute for Food and Drug Control, Weihai Key Laboratory of Food and Drug Quality Evaluation and Technical Research, Weihai 264210, China.
通过稳定同位素分析和多变量统计数据,可以追踪鱼肉在西的来源. 该方法准确识别地理来源,确保产品的真实性和可追溯性.
科学领域:
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学是一种分析化学.
- 地质化学 地质化学
背景情况:
- 雅克肉是西自治区的一个重要农产品.
- 确定雅克肉的地理来源对于质量控制和打击食品欺诈至关重要.
- 目前的原产地追踪方法可能缺乏准确性或全面的地理覆盖.
研究的目的:
- 通过使用稳定的同位素比率,研究在西追踪雅克肉来源的可行性.
- 应用多变量统计方法来准确地区分雅克肉的地理位置.
- 开发一种可靠的方法来验证西雅克肉的原产地.
主要方法:
- 稳定同位素比质谱法用于确定雅克肉样本中的碳 (δ13C), (δ15N), (δ2H) 和氧 (δ18O) 同位素值.
- 用差异分析来评估不同来源的同位素值的显著差异.
- 多变量统计分析,包括费舍尔区分分析 (FDA),背向传播 (BP) 神经网络和正交部分最小平方区分分析 (OPLS-DA),用于分类和歧视.
主要成果:
- 在不同来源的雅克肉中观察到δ13C,δ15N,δ2H和δ18O的显著差异 (P < 0.05).
- 费舍尔歧视分析的整体正确歧视率为89.7%,交叉验证率为88.2%.
- 在培训组中,BP神经网络的正确分类率高达93.38%,在测试组中达到89.83%.
- 在R2Y=0.67和Q2=0.409的OPLS-DA模型中,成功地从西的七个不同的生产区域区分出肉.
结论:
- 稳定的同位素比率与多变量统计分析相结合,提供了一种可靠且可行的方法,用于追踪鱼肉在西自治区的起源.
- 应用的统计模型 (FDA,BP神经网络,OPLS-DA) 能够有效地根据地理来源对鱼肉进行区分.
- 这种方法提高了西雅克肉的真实性验证和可追溯性,支持区域农业完整性.
更多相关视频
08:43PTR-ToF-MS Coupled with an Automated Sampling System and Tailored Data Analysis for Food Studies: Bioprocess Monitoring, Screening and Nose-space Analysis
Published on: May 11, 2017
07:57Sampling and Pretreatment of Tooth Enamel Carbonate for Stable Carbon and Oxygen Isotope Analysis
Published on: August 15, 2018
相关概念视频
Hardy-Weinberg Principle
Genetic Drift
Evolutionary Relationships through Genome Comparisons
Western Blotting
The technique begins with separating proteins from the sample using sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis (SDS-PAGE), followed by protein transfer, immunoblotting, and finally, protein detection.
Longitudinal Studies
Correlation of Experimental Data
For example, a spherical particle moving through a viscous fluid experiences drag. Dimensional analysis shows that the drag force depends on the particle's diameter, velocity, and...