探究一种基于矿物元素指纹结合单分类建模策略的地理标志羊肉真实性鉴别技术。结果表明,盐池滩羊、巴里坤哈萨克羊、苏尼特羊3种地理标志羊肉中矿物元素含量均具有指纹特征。采用单分类建模策略,只需收集真实样本集建模,即可在多种欺诈...探究一种基于矿物元素指纹结合单分类建模策略的地理标志羊肉真实性鉴别技术。结果表明,盐池滩羊、巴里坤哈萨克羊、苏尼特羊3种地理标志羊肉中矿物元素含量均具有指纹特征。采用单分类建模策略,只需收集真实样本集建模,即可在多种欺诈样本中鉴别真实样本。基于3种地理标志羊肉样本分别建立的类类比软独立建模(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)模型性能优良,对测试样本的鉴别准确率达到100%。因此,基于矿物元素指纹结合单分类建模(SIMCA)的真实性鉴别技术在地理标志羊肉真实性鉴别领域具有广泛的应用前景。展开更多
文摘探究一种基于矿物元素指纹结合单分类建模策略的地理标志羊肉真实性鉴别技术。结果表明,盐池滩羊、巴里坤哈萨克羊、苏尼特羊3种地理标志羊肉中矿物元素含量均具有指纹特征。采用单分类建模策略,只需收集真实样本集建模,即可在多种欺诈样本中鉴别真实样本。基于3种地理标志羊肉样本分别建立的类类比软独立建模(soft independent modeling of class analogy,SIMCA)模型性能优良,对测试样本的鉴别准确率达到100%。因此,基于矿物元素指纹结合单分类建模(SIMCA)的真实性鉴别技术在地理标志羊肉真实性鉴别领域具有广泛的应用前景。
文摘采集国内3家乳品企业荷斯坦牛有机和非有机的原乳与超高温灭菌(ultra-high temperature,UHT)乳,采用气相色谱法测定其脂肪酸(fatty acids,FAs)构成(称为FAs指纹),并进行主成分分析(principal component analysis,PCA)和描述性统计比较,建立软独立建模分类(soft independent modeling of class analogies,SIMCA)判别模型。PCA分析发现原乳和UHT乳均按有机和非有机饲养模式分开聚类,说明有机与非有机乳的FAs指纹不同;但不同企业有机与非有机牧场原乳聚类位置不一致,说明不同企业奶牛饲养模式及标准都有较大差异;不同企业有机和非有机UHT乳聚类的位置和趋势有一致性,这可能与UHT乳生产使用大罐多牧场混合原奶及标准化工艺有关。有机和非有机乳间脂肪酸独立样本t检验多数有显著或极显著差异,但整体FAs均值配对t检验差异不显著,即传统统计不能区分有机和非有机乳FAs复杂的整体差异。总体上有机乳中α-亚麻酸(C18∶3n3)和亚油酸(C18∶2n6c)含量显著高于非有机乳,非有机乳C16∶0和C16∶1含量高;3家乳企有机和非有机乳之间关键FAs的比值不同,再次说明不同企业奶牛饲养模式或饲料不同。有机和非有机UHT乳SIMCA判别模型内部和外部验证正确率分别为100%和90.5%,FAs指纹建模判别有机与非有机UHT乳可行。
