【论文精选】基于骨蛋白拉曼光谱特异性的肉骨粉种属鉴别方法

来源：农业工程学报

《农业工程学报》2020年第36卷第16期刊载了华中农业大学等单位韩娅红、蹇林、杜瑞铭、苏衍辅、朱明、韩鲁佳及刘贤的论文——“基于骨蛋白拉曼光谱特异性的肉骨粉种属鉴别方法”。该研究由国家重点研发计划项目（项目号：2017YFE0115400）等资助。

肉骨粉（Meat and Bone Meal，MBM）是动物骨头和残余碎肉组织加工而成的混合粉末，因其具有高蛋白含量，高生物学价值等特点，曾被作为一种重要的蛋白饲料原料广泛用于养殖业。然而，一些通过肉骨粉在食物链中传播的疯牛病给养殖业带来巨大的安全风险。深入分析发现，要保障肉骨粉的饲料化安全使用，目前亟待解决的问题是实现不同种属肉骨粉（猪，鸡，牛和羊肉骨粉）的准确鉴别。

 为了快速检测肉骨粉的种属来源，该研究开发了一种简便、可靠、科学、高效的肉骨粉种属鉴别方法。以87个肉骨粉（猪，鸡，牛和羊肉骨粉）为研究对象，利用拉曼光谱技术，结合化学计量学方法，建立了基于骨蛋白拉曼光谱特性的肉骨粉种属鉴别分析方法与模型。研究结果表明：根据偏最小二乘判别分析（Partial Least Squares Discriminant Analysis，PLS-DA）模型，发现鸡和哺乳动物（猪，牛和羊）肉骨粉主要在1659、2930、2852、1246和1455cm-1附近的特征谱带具有差异性；猪和反刍动物（牛和羊）肉骨粉主要是在2852、1659和1246 cm-1附近的特征谱带具有差异性，PLS-DA判别分析模型的灵敏度和特异度均为100%，无误判样品；牛和羊肉骨粉主要是在878、853、2930、2852、1246、1455和1659 cm-1附近的特征谱带具有差异性，牛和羊肉骨粉的PLS-DA判别分析模型鉴别灵敏度和特异度均为93.8%，误判率为6.25%。研究结果可以丰富肉骨粉种属鉴别方法体系以及为开发便携式拉曼光谱仪提供参考。

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