[发明专利]一种海水和淡水来源鲑科鱼类的溯源技术

说明书

本发明提供一种海水和淡水来源鲑科鱼类的溯源方法。综合矿物元素指标、同位素图谱以及磷脂脂肪酸，首先采用独立样本t检验在38个指标中筛选出海水和淡水养殖鲑科鱼间差异显著的21个指标，然后通过SDA分析，进一步筛选出7个指标即元素Na、同位素δ²H、磷脂脂肪酸20:5n3、22:1n9、24:1n9、∑SFAs和∑n6PUFAs。所述分析方法为主成分分析PCA方法、典型判别分析CDA方法、线性判别分析LDA方法、随机森林(RF)方法或K近邻判别分析(KNN)方法。本发明还提供海水淡水来源鲑科鱼类的溯源检测的模型，为LDA、KNN或RF模型。使用筛选出的7个指标建立海水和淡水养殖鲑科鱼类鉴别方法及鉴别模型，从而高效、准确的鉴别海水和淡水养殖的鲑科鱼。

技术领域

本发明属于鱼类溯源技术领域，具体涉及一种海水和淡水来源鲑科鱼类的溯源检测方法。

背景技术

养殖水域例如海水或淡水是鱼类及其他水产品的重要生产方式。由于海水和淡水养殖的水产品风味差异较大(Liang et al.,2008；Burr et al.,2012)，导致消费者对其有不同的消费偏好。而不法商家为谋取更高利益，有意篡改水产品标签信息，混淆水产品生产方式(Molkentin et al.,2015；Zhang,et al.,2019)。因此，消费者对水产品标签的真实性极为关注。

有关食品溯源的许多研究表明，单一溯源方法准确率较低(Turchini et al.,2009；Carter et al.,2015)，将两种或两种以上方法结合使用逐渐成为一种新的、高效的溯源技术，在食品溯源研究中得到广泛应用(Carter et al.,2015；OrteaGallardo,2015；Gopi et al.,2019a,2019b；Li et al.,2019；Liu et al.,2019)。但对于海水和淡水来源鲑科鱼类还没有有效的区分方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种海水和淡水来源鲑科鱼类的溯源检测方法，从而弥补现有技术的不足。

本发明综合矿物元素指标、同位素图谱以及磷脂脂肪酸，首先采用独立样本t检验在38个指标中筛选出海水和淡水养殖鲑科鱼间差异显著的21个指标，然后通过SDA分析，进一步筛选出7个指标，因此本发明提供元素Na、同位素δ²H、磷脂脂肪酸20:5n3、22:1n9、24:1n9、∑SFAs和∑n6PUFAs7个指标在海水和淡水来源鲑科鱼类的溯源检测中应用；

所述的分析，是采用主成分分析PCA方法，将元素Na、同位素δ²H、磷脂脂肪酸20:5n3、22:1n9、24:1n9、∑SFAs和∑n6PUFAs作为指标来区分海水淡水来源鲑科鱼类的溯源检测；

另一种分析，是采用典型判别分析CDA方法；

再一种分析方法，是采用所述的线性判别分析LDA方法，其中海水养殖和淡水鲑科鱼样品的线性判别函数如下：淡水组＝0.07(Na)-16.28(δ²H)+16.88(20:5n3)+0.02(22:1n9)+17.34(24:1n9)+5.76(∑SFAs)+8.68(∑n6PUFAs)-1108；海水组＝0.08(Na)-14.95(δ²H)+18.67(20:5n3)+0.70(22:1n9)+13.68(24:1n9)+5.41(∑SFAs)+7.48(∑n6PUFAs)-979.55。

本发明再提供另一种分析方法，是采用随机森林(RF)方法或K近邻判别分析(KNN)方法。

本发明还提供一种海水淡水来源鲑科鱼类的判别模型，所述的模型是使用元素Na、同位素δ²H、磷脂脂肪酸20:5n3、22:1n9、24:1n9、∑SFAs和∑n6PUFAs作为指标建立的LDA、KNN或RF模型。