使用可见光和近红外光谱学与化学测量来识别来自放牧或料的肉类
Yuchao Liu1, Yang Xiang2, Wu Sun2
1Qinghai University, Key Laboratory of Plateau Grazing Animal Nutrition and Feed Science of Qinghai Province, Xining 810016, China; Qinghai Light Industry Research Institute Co., Ltd., Xining 810016, China.
Journal of food protection
|May 10, 2024
概括
可见和近红外 (Vis-NIR) 光谱与化学测量相结合,可以区分雅克肉的质量. 这种方法可以准确地区分牧场和料场鱼肉,确保消费者的真实性和质量.
科学领域:
- 动物科学动物科学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 在牧场和料场克生产系统之间,肉质有很大的差异.
- 对雅克肉特性的客观评估对于行业标准和消费者信任至关重要.
研究的目的:
- 调查可见和近红外 (Vis-NIR) 光谱和化学测量的有效性,以区分放牧和料鱼肉.
- 根据产品类型建立一个可靠的方法来认证雅克肉的真实性.
主要方法:
- 使用可见和近红外 (Vis-NIR) 谱学来捕获雅克肉的光谱指纹.
- 采用化学测量技术,包括主要成分分析 (PCA),部分最小方程差异分析 (PLS-DA) 和软独立类类模拟建模 (SIMCA) 进行数据分析.
- 对比了原始和预处理的光谱数据的区分性能.
主要成果:
- 与放牧雅克相比,料场雅克的活重,尸体重量和装饰百分比更高.
- 牧场雅克肉的蛋白质含量高,脂肪含量低于养场雅克肉.
- PCA,PLS-DA和SIMCA有效地区分了这两组,PLS-DA在400-2500纳米范围内实现了100%的歧视.
结论:
- 与化学测量相结合的Vis-NIR光谱学提供了一种可靠的方法来识别基于生产系统的雅克肉.
- 开发的方法确保了产品的可追溯性,并支持雅克肉的质量评估.
- PLS-DA证明了高准确性和稳定性来分类鱼肉,满足行业和消费者对真实性的需求.
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