应用近红外技术快速预判生猪血液指标及劣质肉Word文件下载.docx
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模型的校正标准差和验证标准差分别为0.05和0.15，主因子数为6，校正集相关系数和验证集相关系数分别为0.97和0.67。
应用筛选出的模型对另外采集的未用于建模的25个生猪血液样品中的葡萄糖和皮质醇浓度进行检测，从而进行劣质猪肉预警，PSE和DFD肉的预判准确率分别达到92%和96%。
说明应用便携式近红外仪检测生猪血液中的葡萄糖和皮质醇浓度，从而预判劣质猪肉的方法是可行的。
关键词：
猪；
劣质肉；
近红外技术；
血液指标
FastPredictionofPigBloodParametersUsingNear-InfraredSpectroscopyforDiscriminationofInferiorQualityPork
ZOUHao，TIANHanyou，LIUFei，WANGHui，LIWencai，LIJiapeng，CHENWenhua，QIAOXiaoling*
（BeijingKeyLaboratoryofMeatProcessingTechnology，ChinaMeatResearchCenter，BeijingAcademyofFoodSciences，
Beijing100068，China）
Abstract：
Inordertoquicklydiscriminatepale，softandexudative（PSE）porkanddark，firm，anddry（DFD）pork，64bloodsampleswerecollectedatslaughterandtestedbynear-infrared（NIR）spectroscopyfortheestablishmentofapredictivemodelforserumcortisolconcentration，and89additionalsamplewerecollectedandalsodetectedbyNIRspectroscopyforthedevelopmentofamodeltopredictserumglucoseconcentration.SpectralinformationwasacquiredemployingaportableNIRspectrometerandpreprocessedusingindividualandcombinedalgorithmsformodelingusingpartialleastsquareregression.Basedonevaluationofthemodelparameters，thepredictivemodelforserumglucoseconcentrationdevelopedbyspectralpretreatmentusingSavitzky-Golayderivative+baselinecorrectionhadthebestperformance.Thestandarderrorofcalibrationandstandarderrorofpredictionofthemodelwere2.07and2.48，respectivelyandthenumberofprincipalcomponentswas6.Thecorrelationcoefficientsofcalibrationandpredictionsetswere0.88and0.85，respectively.Theoptimalspectralpretreatmentmethodforpredictivemodelingofserumcortisolconcentrationwasautoscaling+differencederivative+Savitzky-Golaysmoothing+netanalytesignal.Thestandarderrorofcalibrationandstandarderrorofpredictionofthepredictivemodelforserumcortisolconcentrationwere0.05and0.15，respectivelyandthenumberofprincipalcomponentswas6.Thecorrelationcoefficientsofcalibrationandpredictionsetswere0.97and0.67，respectively.Thebuiltmodelswererespectivelyusedtopredictserumglucoseandcortisolconcentrationsof25unknownsamplesandconsequentlyrecognizePSEandDFDmeatwithanaccuracyof92%and96%，respectively. Hence，itisfeasibletopredictserumglucoseandcortisolconcentrationsofpigbloodusingNIRspectroscopyinordertoidentifyPSEandDFDmeat.
Keywords：
pig；
inferiorqualitypork；
near-infraredspectroscopy；
bloodparameters
DOI：
10.15922/ki.rlyj.2016.04.009
中图分类号：
O657.3文献标志码：
A文章编号：
1001-8123（2016）04-0041-05
引文格式：
邹昊，田寒友，刘飞，等.应用近红外技术快速预判生猪血液指标及劣质肉[J].肉类研究，2016，30（4）：
41-45.DOI：
10.15922/ki.rlyj.2016.04.009.http：
//
ZOUHao，TIANHanyou，LIUFei，etal.Fastpredictionofpigbloodparametersusingnear-infraredspectroscopyfordiscriminationofinferiorqualitypork[J].MeatResearch，2016，30（4）：
41-45.（inChinesewithEnglishabstract）DOI：
我国是猪肉生产和消费大国，近些年，随着国内经济的发展，人们生活水平的提高，对高质量冷鲜猪肉需求越来越高[1]。
冷鲜猪肉生产的各个环节中，生猪的屠宰对冷鲜肉的品质影响很大[2-4]。
由于宰前运输条件、天气、击晕方式等原因导致生猪出现应激反应，产生白肌（palesoftexudative，PSE）肉和黑干（darkfirmdry，DFD）肉等劣质猪肉的情况屡屡发生，已经成为冷鲜猪肉产业的一大难题[5-12]。
生猪血液中的肌酸激酶、乳酸脱氢酶、葡萄糖浓度等指标是反映动物生理状态的重要指标[13-19]，田寒友等[20]发现产生PSE肉的生猪在屠宰时血液中葡萄糖浓度显著高于正常肉，而产生DFD肉的生猪在屠宰时血液中皮质醇浓度显著高于正常肉，其中，当生猪屠宰时血液中的葡萄糖浓度高于17.21mmol/L时，很可能产生PSE肉；
当皮质醇浓度高于0.51mmol/L时，很可能产生DFD肉。
本实验在屠宰场收集生猪血液样品，应用便携式近红外仪采集样品的近红外光谱，利用试剂盒检测葡萄糖和皮质醇浓度，利用化学计量学方法建立生猪血液中的葡萄糖和皮质醇浓度预测模型，实现现场快速检测生猪屠宰时血液中的葡萄糖和皮质醇浓度，从而预判PSE肉和DFD肉的产生，为生猪应激预警技术及防控方法打下一定基础。
1材料与方法
1.1材料与试剂
生猪品种包括杜长大和杜洛克，体质量为（100±
5）kg，年龄约6个月。
5mL促凝剂分离胶采血管湖南三立实业有限公司；
皮质醇检测试剂盒德国罗氏诊断有限公司；
葡萄糖测定试剂盒（GLU葡萄糖氧化酶终点法）北京利德曼生化股份有限公司。
1.2仪器与设备
SupNIR-1520型便携式近红外仪及比色皿配件
聚光科技（杭州）股份有限公司；
05P-22离心机、7080全自动生化仪器日本日立公司；
CobasE601全自动免疫分析仪德国罗氏公司；
SevenGo?
手持肉用pH计
瑞士梅特勒-托利多有限公司；
肉色等级标准比色板日本食用肉类规范协会。
1.3方法
1.3.1血液样品的采集与制备
使用5mL促凝剂分离胶采血管在屠宰车间内给生猪放血时对每头生猪的血液进行收集，静置2h后以3000r/m
离心15min，吸取血清并置于0～4℃冰箱保存。
1.3.2血清中皮质醇浓度的测定
采用电化学发光法，使用皮质醇检测试剂盒在CobasE601全自动免疫分析仪上进行检测。
1.3.3血清中葡萄糖浓度的测定
采用GLU葡萄糖氧化酶终点法，使用葡萄糖测定试剂盒在7080全自动生化仪上进行检测。
1.3.4样品光谱信息的采集
实验前将便携式近红外仪预热30min，首先使用超纯水作为参比。
所有样品被保存于冰箱中以确保样品温度保持在0～4℃。
光谱采集方式为透射，每个样品进行两次光谱信息采集，之间间隔10s。
每次采集，光谱扫描次数为10次，采集的近红外光谱波数范围为1000～1800nm，分辨率为10nm。
1.3.5光谱的预处理与模型建立
使用不同算法和算法组合对样品的光谱信息进行预处理以去除其中的无关干扰信息、降低随
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