[发明专利]基于指纹图谱的水产品掺假检测方法及系统无效

专利信息
申请号: 201110220001.3 申请日: 2011-08-02
公开(公告)号: CN102321739A 公开(公告)日: 2012-01-18
发明(设计)人: 张小栓;张佳;张健;刘峰;齐林;邢少华 申请(专利权)人: 中国农业大学
主分类号: C12Q1/68 分类号: C12Q1/68;C12M1/34;G06F19/22
代理公司: 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 代理人: 王莹
地址: 100193 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 指纹 图谱 水产品 掺假 检测 方法 系统
【说明书】:

技术领域

发明涉及食品检测技术领域,特别涉及一种基于指纹图谱的水产品掺假检测方法及系统。

背景技术

我国是水产大国,渔业产量已多年位居世界第一位,水产品的出口也是世界第一位。但是我国在水产品的生产加工中也存在着很多问题,由于水产品加工企业的疏忽甚至是故意行为导致的水产品掺假问题,威胁着消费者的生命安全。

目前,中国食品的可追溯制度更多是建立在企业和行业诚信基础上,由生产者确保其标示内容的真实。但是越来越多的掺假事件证明单纯依靠企业或行业自律是远远达不到确保水产品质量安全的目的,这一系列事件的发生使得可追溯系统的的诚信度也受到质疑。因此需要引入一些有效的检测方法,对水产品掺假进行检测,作为可追溯系统的辅助,确保可追溯信息的真实性。

现在的一些掺假手段往往比较隐蔽,用传统的检测手段很难检测出来;另外在一些经过深加工的食品中原材料已经严重变性无法用常规方法鉴别。因此基于现代分子技术的指纹图谱技术正被越来越多的应用于食品的检测中,指纹图谱是指样品经适当处理后,采用一定的分析手段,得到能够标示该样品特性的谱图或图像。这些图谱或图像就如人的指纹一样具有专一性和代表性,因此被形象地称之为指纹图谱。指纹图谱技术按照所用方法不同可分为电泳指纹图谱、波谱指纹图谱和色谱指纹图谱,这些方法原来应用于物质结构分析或遗传分析,有着极高的分辨率、准确度和灵敏度。

由于指纹图谱抽象程度比较高,比较复杂,因此,传统应用中指纹图谱的识别和判断需要检测人员丰富的实践经验;又由于个体操作的差异性使得同一物种的指纹图谱也出现不同程度的差异。这些困难和差异使指纹图谱检测技术,在传统的物质结构分析或遗传分析之外的推广受到限制。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是:如何提供一种基于指纹图谱的水产品掺假检测方法及系统,从而实现对水产品掺假的自动检测,克服对检测人员的经验要求过高的问题。

(二)技术方案

为解决上述技术问题,本发明提供一种基于指纹图谱的水产品掺假检测方法,其包括步骤:

A:根据水产品标准样品的DNA建立标准指纹图谱;

B:对所述标准指纹图谱进行处理,得到对应所述标准指纹图谱的标准一维波形图;

C:根据水产品待测样品的DNA建立待测指纹图谱;

D:对所述待测指纹图谱进行处理,得到对应所述待测指纹图谱的待测一维波形图;

E:根据所述标准一维波形图和所述待测一维波形图,对所述标准指纹图谱和所述待测指纹图谱进行相似度对比,根据对比结果判断所述待测样品是否掺假。

优选地,所述步骤A具体包括步骤:

A1:提取水产品标准样品的DNA;

A2:以所述标准样品的DNA做为目的DNA进行PCR扩增,得到标准PCR产物;

A3:对所述标准PCR产物进行限制性酶切,对酶切结果进行电泳分析,得到标准指纹图谱。

优选地,所述水产品标准样品包括:鳙鱼、青鱼、鲤鱼、草鱼、鲢鱼、罗非鱼或鲫鱼。

优选地,所述步骤A2中采用两对引物进行PCR扩增,所述两对引物中,第一对为D6200-F和D6200-R,第二对为D14800-F和D14800-R。

优选地,所述步骤A3中,采用6种酶进行限制性酶切,所述6种酶分别是:Sac I,Bgl II,BstX I,Stu I,Ssp I和Bln I。

优选地,所述步骤B具体包括步骤:

B1:对所述标准指纹图谱进行降噪处理;

B2:对降噪处理后的所述标准指纹图谱进行灰度转化,得到标准灰度图像;

B3:对所述标准灰度图像进行锐化处理;

B4:对锐化处理的所述标准灰度图像进行泳道识别处理;

B5:对泳道识别处理后的所述标准灰度图像进行条带分析,得到对应所述标准指纹图谱的标准一维波形图。

优选地,所述步骤E具体包括步骤:

E1:根据所述标准一维波形图和所述待测一维波形图,采用Nei系数法计算所述待测指纹图谱和每个标准指纹图谱的相似度f;

E2:比较对应每个标准指纹图谱的相似度f,找到相似度f的值最大的标准指纹图谱,做为结果指纹图谱;

E3:判断所述结果指纹图谱对应的标准样品与所述待测样品所标识的原料是否一致,如果一致,所述待测样品未掺假,否则所述待测样品掺假了。

优选地,所述步骤E1中,所述相似度f的计算公式如下:

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