Một trường hợp ứng dụng của Camera siêu phổ CHNSpec FS-13 trong việc phát hiện không phá hủy axit amin trong cá sống

A study published in "Food Research International" utilized visible/near-infrared hyperspectral imaging technology to achieve non-destructive prediction of muscle amino acid content in live common carpNghiên cứu này được hoàn thành bởi Đại học Đại dương Thượng Hải, Học viện Khoa học thủy sản Trung Quốc và các đơn vị khác.Máy ảnh siêu phổ FS-13 (FigSpec FS-13) được cung cấp bởi CHNSpec Technology được sử dụng làm thiết bị phát hiện cốt lõiXiajun Qi, một kỹ sư từ CHNSpec Technology, đã tham gia sâu vào nghiên cứu, cung cấp một con đường kỹ thuật mới cho việc đánh giá chất lượng dinh dưỡng của cá sống trong thời gian thực.

I. Các yêu cầu về nghiên cứu và phát hiện
Thành phần axit amin của thịt cá là một chỉ số quan trọng để đo giá trị dinh dưỡng và giá trị thương mại của nó.Mặc dù các phương pháp phát hiện truyền thống (như sắc thái lỏng hiệu suất cao) chính xác, chúng có tác dụng phá hoại ư không thể tiếp tục bán hoặc sử dụng cho chăn nuôi chọn lọc sau khi phát hiện.như cho ăn chính xác, phân loại dinh dưỡng và lựa chọn cha mẹ, ngành công nghiệp từ lâu đã thiếu một công cụ phát hiện nhanh chóng, không phá hủy và trực tuyến.

Điểm khởi đầu của nghiên cứu này nằm ở: có thể vảy cá phục vụ như một "cửa sổ" cho các tín hiệu quang phổ?mang thông tin thành phần hóa học từ cơ trở lại máy dòNếu khả thi, nó sẽ giải quyết vấn đề phát hiện dinh dưỡng cá sống.

II. Giao thức thử nghiệm và thiết bị cốt lõi
Nhóm nghiên cứu đã thu thập hai quần thể cá ruồi thông thường từ các năm khác nhau và phạm vi trọng lượng khác nhau, tổng cộng 481 con cá sống.nó được gây mê một thời gian ngắn bằng cách sử dụng thuốc gây mê MS222, và bề mặt của vảy ở vùng vây lưng đã được làm khô nhẹ bằng giấy hấp thụ.độ phân giải quang phổ 2.5 nm) đã được sử dụng để có được hình ảnh siêu phổ của vùng vây lưng của vảy. Khu vực quan tâm cho mỗi mẫu bao gồm 200 × 200 pixel,với mỗi pixel chứa thông tin phổ trên 300 băng tần.

Sau đó, lấy mẫu được thực hiện tại vị trí cơ lưng tương ứng,và hàm lượng thực tế của 17 axit amin được xác định bằng nhiễm sắc thể lỏng hiệu suất cao để mô hình hóa và xác nhận.

III. Xây dựng mô hình và hiệu ứng dự đoán
Các nhà nghiên cứu so sánh năm mô hình: Phân hồi vuông nhỏ nhất một phần (PLSR), Máy Vector hỗ trợ vuông nhỏ nhất (LS-SVM), Máy học cực (ELM), Rừng ngẫu nhiên (RF),và Backpropagation Artificial Neural Network (BP-ANN)Mô hình hóa được thực hiện bằng cách sử dụng tín hiệu quang phổ toàn băng tần (400-1000 nm), và các giá trị R2 của các mô hình khác nhau trên các tập hợp đào tạo và dự đoán thường cao hơn 0.95.

Trong số đó, mô hình BP-ANN cho thấy hiệu ứng dự đoán tương đối ổn định đối với hầu hết các axit amin.Các giá trị xác nhận R2 của mô hình BP-ANN đều vượt quá 0.777R2 xác nhận cho ba axit amin có hàm lượng cao nhất ác acid glutamic, axit aspartic và lysine ác đạt 0.848, 0.858, và 0.858Nghiên cứu cũng cho thấy rằng sau khi thay thế các băng tần đầy đủ bằng các bước sóng đặc trưng (được chọn bởi thuật toán CARS),sự cải thiện trong độ chính xác dự đoán là hạn chế (trung bình R2 tăng khoảng 0.013), cho thấy thông tin phổ liên quan đến axit amin được phân phối rộng rãi.

IV. Các yếu tố chính yếu ảnh hưởng đến độ chính xác
Nghiên cứu đánh giá có hệ thống tác động của sáu yếu tố đối với độ chính xác dự đoán và kết quả cho thấy: sự đa dạng dân số mẫu là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến độ chính xác.Khi mô hình được áp dụng cho các quần thể độc lập từ các năm khác nhau và trọng lượng, trung bình R2 giảm khoảng 0.182Điều này có thể liên quan đến sự khác biệt trong sự phân bố hàm lượng axit amin giữa hai quần thể (ví dụ:trung bình của hầu hết các axit amin trong quần thể đầu tiên cao hơn đáng kể so với quần thể thứ hai)Mặc dù vậy, mô hình BP-ANN vẫn duy trì độ chính xác chấp nhận được (R2 > 0,777) trong các quần thể không đồng nhất.

Ngược lại, loại mô hình, loại axit amin, phương pháp lựa chọn bước sóng, trọng lượng cơ thể cá và chiều dài cơ thể có ít tác động đến độ chính xác (sự thay đổi R2 trung bình ít hơn 0,103).sau khi chia cá thành phần trên, trung bình và dưới nhóm theo trọng lượng cơ thể, sự khác biệt trung bình trong R2 cho mô hình BP-ANN chỉ là 0,076 (khi sử dụng bước sóng đặc trưng).Điều này chỉ ra rằng tín hiệu quang phổ chủ yếu được điều khiển bởi thành phần sinh hóa học của cơ bắp, thay vì các hiệu ứng phân tán kích thước vật lý đơn giản.

Về bước sóng đặc trưng, thuật toán CARS đã chọn các băng tần nhạy cảm cho axit glutamic và lysine tập trung ở 516-584 nm, 707-738 nm, 828-834 nm và 939-1032 nm.Các vùng này liên quan đến các âm thanh và tần số kết hợp của các liên kết C-H, liên kết O-H và liên kết N-H, xác nhận tính khả thi của ánh sáng hồng ngoại gần tương tác với các phân tử axit amin trong cơ bắp sau khi xâm nhập vào vảy.

V. Phân bố không gian và giá trị ứng dụng
Sử dụng thông tin quang phổ của mỗi pixel từ máy ảnh siêu quang phổ FS-13, nhóm nghiên cứu đã lập bản đồ phân bố bản đồ nhiệt của tổng hàm lượng axit amin trong toàn bộ cơ thể cá sống.Kết quả cho thấy rằng: tổng hàm lượng axit amin trong cơ của hàm dưới, vây ngực và bụng tương đối cao, trong khi ở vùng vây lưng và đuôi tương đối thấp. This distribution matches the functional differences in muscle fiber types (red muscle and white muscle) across different parts—the pectoral fin and abdomen are dominated by slow-twitch oxidative red muscleBản đồ nhiệt này có thể cung cấp một tham chiếu trực quan cho người tiêu dùng để chọn các phần có giá trị dinh dưỡng cao.

Chiếc máy ảnh siêu phổ CHNSpec FS-13 kết hợp với các thuật toán học sâu đã phá vỡ thành công nút thắt kỹ thuật phát hiện không phá hủy các axit amin trong các sản phẩm thủy sản sống,cung cấp một trọng lượng nhẹ, công cụ phát hiện thực tế cho nuôi trồng thủy sản chính xác và sàng lọc sản phẩm thủy sản chất lượng cao.với việc cải thiện liên tục cơ sở dữ liệu mô hình và phát triển các thiết bị di động, giải pháp này có thể được tiếp tục thúc đẩy cho một loạt các loài cá nước ngọt và biển, giúp ngành công nghiệp thủy sản nâng cấp về trí thông minh, tiêu chuẩn hóa và hình dung dinh dưỡng.

Đề xuất sản phẩm: FigSpecFS-13 Camera siêu phổ (Line Scan)

• Phạm vi quang phổ: 400-1000nm
• Độ phân giải quang phổ: 2,5nm
• Phạm vi quang phổ: 1200
• Pixel không gian: 1920