新京報訊 據(jù)中國農(nóng)業(yè)科學院網(wǎng)站消息，近日，中國農(nóng)業(yè)科學院農(nóng)產(chǎn)品加工研究所肉品科學與營養(yǎng)工程創(chuàng)新團隊將非靶向代謝組學與機器學習方法相結合，成功構建了羊肉產(chǎn)地精準判別模型，為羊肉產(chǎn)地精準溯源提供了新方法。相關研究成果發(fā)表于《食品化學:X（Food Chemistry:X）》。
受肉羊品種和飼養(yǎng)環(huán)境影響，羊肉品質具有鮮明的地域特征，因此地理標志產(chǎn)品深受消費者信賴。建立精準的產(chǎn)地溯源技術，是保障肉品品質與消費者權益的重要舉措。
研究人員對我國五大地理標志羊肉產(chǎn)區(qū)樣本進行分析，鑒定出4139種代謝物，并進一步篩選出14個關鍵代謝標志物。結合機器學習算法，科研人員成功構建了羊肉產(chǎn)地判別模型，該模型溯源準確率達到100%。研究結果為我國羊肉質量安全溯源體系建設提供了理論和技術支持，構建的方法具有較強的通用性，可用于其他食品的產(chǎn)地溯源與真實性鑒別。
該研究得到國家重點研發(fā)計劃的資助。
編輯 張樹婧
