【FC：华南农业大学田兴国课题组】基于多技术和多维数据分析牛肉质量的研究

牛肉的质量受到多个因素的影响。在化学计量学领域，使用多组数据分析方法可以从一个样本中检查多个来源的信息，这对于评估牛肉的质量非常有用。在这项研究中，华南农业大学的田兴国课题组专注于应用一种名为ComDim的多组数据分析方法。这种方法结合了牛肉不同部位的高光谱和图像纹理信息、1HNMR核磁共振指纹图谱、质量参数和电子鼻的评价。与基于低级数据融合的主成分分析（PCA）方法相比，ComDim方法更加高效和强大。它能够揭示研究方法和技术之间的关系，以及在多个指标之间评估牛肉品质的适用性。牛肉的不同部位，如里脊和后躯，其品质和代谢产物组成存在差异。低L*值和高剪切力的里脊与后躯区别明显，它们具有相反的特征。这项研究表明，当不同的技术描述同一组样本时，ComDim方法可以用于对样本进行表征。通过综合多组数据，可以更全面地了解牛肉质量的特征和变化。这种方法的优势在于其高效性和强大性，可以揭示不同技术之间的关系，以及它们对牛肉品质的影响。

图 1 电子鼻对牛里脊(A)和后腿(B)的响应值。

图2 牛肉不同部位在400-1000 nm (A)和1000-1700 nm (C)波段的原始光谱;牛肉不同部位在400-1000 nm (B)和1000-1700 nm (D)波段的平均光谱。

综上所述，他们的研究使用了一种基于ComDim的多块数据分析方法，来挖掘和评价牛肉的两个部位的特征。通过对合并后的数据矩阵进行PCA分析，虽然它不能像ComDim通常做的那样，更好地区分样本或评估每个信息块的贡献。然而，通过使用ComDim对所有数据块进行探索性分析，研究发现高光谱成像技术的数据块与核磁共振氢谱指纹图谱和质量参数之间存在相关性。此外，研究还强调了两个牛肉部位在代谢产物和质量参数上的差异。结果表明，可以用来区分不同部位的牛肉的质量和代谢产物。具有低L*值和高剪切力的特征与后躯的特征相反，它们之间存在明显的区别。单独使用单个数据块很难实现这种区分。这些发现为监测牛肉加工提供了理论基础，尤其是当选择不同部位的牛肉进行相同产品的加工时，需要采用不同的处理方法。ComDim方法使我们能够快速识别这些差异，并有助于使用光谱分析作为一种快速检测方法。因此，他们的研究提出的方法结合多种技术和多块数据分析，对牛肉品质的评估是可行的。

论文题目：A multi-block data approach to assessing beef quality: ComDim analysis of hyperspectral imaging, 1H NMR, electronic nose and quality parameters data

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2023.136469

转自：“NANO学术”微信公众号

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