本發(fā)明涉及肉質(zhì)鑒別方法及系統(tǒng)。更具體地，涉及一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：隨著現(xiàn)代生活水平的提高，人們對優(yōu)質(zhì)肉類的需求漸益旺盛。相對于統(tǒng)一收購?fù)涝谆铙w動物并經(jīng)過檢疫進(jìn)入市場的活宰肉而言，死宰肉是一種私自收購?fù)涝撞∷绖游锒颖軝z疫進(jìn)入市場的肉類，其具有生物性危害、有毒有害物質(zhì)危害和藥物殘留危害，對人們的生活質(zhì)量造成了極大的威脅。因此，對于市場上死宰肉的檢驗和鑒別收到越來越廣泛的關(guān)注。以死宰豬肉為例，目前市場上病死豬肉的檢驗法主要有感官檢驗和實驗室檢驗兩種方法。其中，感官檢驗往往基于經(jīng)驗而不能準(zhǔn)確有效地鑒別出死宰肉，實驗室檢驗主要包括硫酸銅蛋白質(zhì)沉淀法、過氧化物酶反應(yīng)法、ph值試紙法和細(xì)菌內(nèi)毒素呈色法等。發(fā)表的相關(guān)文獻(xiàn)主要有《4種方法快速檢測病死豬肉的對比試驗》、《細(xì)菌毒素氧化呈色法和過氧化物酶法檢驗病害豬肉的比較》和《病死豬肉的快速檢驗與處理》等。由于造成死宰豬非正常死亡的原因很多，包括各種疫病(如豬瘟、豬丹毒、豬肺疫、豬流行性腹瀉、豬副傷寒等)或者攝入有毒物質(zhì)(農(nóng)藥、滅鼠藥、重金屬等)，現(xiàn)有的檢測方法由于其檢測原理上的限制，很容易受周圍環(huán)境或者樣本自身因素的影響，檢測方法的重現(xiàn)性差，不能有效鑒別死宰豬，方法的準(zhǔn)確率僅為80％左右。另外，受肉類被檢樣存放日期、存放環(huán)境、取樣部位、樣本含水量等因素制約，產(chǎn)生的檢測結(jié)果也會不同，容易造成假陽性或者假陰性結(jié)果，所以方法的重現(xiàn)性較差。由于非正常死亡的豬通常會產(chǎn)生一些異常的代謝，導(dǎo)致它的細(xì)胞、組織或血液等代謝組學(xué)(如氨基酸代謝、脂代謝等)或蛋白組學(xué)與活宰豬有明顯差異，如免疫igg異常、血紅蛋白異常、過氧化物酶異常等等。因此，死宰豬與活宰豬的代謝組學(xué)和蛋白組學(xué)差異較大。其中，代謝組學(xué)對生物體病理、生理刺激或基因修飾產(chǎn)生的代謝物質(zhì)的質(zhì)和量的動態(tài)變化進(jìn)行，注重動物的體液和組織；蛋白組學(xué)通過比較正常和病理情況下生物體細(xì)胞、組織或體液中蛋白質(zhì)在組成成分、表達(dá)水平上的差異進(jìn)行研究，主要研究生物體的特異性蛋白(群)，如抗原、受體、酶等。基質(zhì)輔助激光解吸電離飛行時間質(zhì)譜(maldi-tof-ms，matrix-assistedlaserdesorption/ionizationtimeofflightmassspectrometry)是近年來發(fā)展起來的一種新型的軟電離生物質(zhì)譜，其無論是在理論上還是在設(shè)計上都是十分簡單和高效的。其檢測儀器主要由兩部分組成：基質(zhì)輔助激光解吸電離離子源(maldi)和飛行時間質(zhì)量分析器(tof)。其中，maldi是一種軟電離技術(shù)，適用于混合物及生物大分子的測定，其原理是用激光照射樣品與基質(zhì)形成的共結(jié)晶薄膜，基質(zhì)從激光中吸收能量傳遞給生物分子，而電離過程中將質(zhì)子轉(zhuǎn)移到生物分子或從生物分子得到質(zhì)子，而使生物分子電離的過程。tof的原理是離子在電場作用下加速飛過飛行管道，根據(jù)到達(dá)檢測器的飛行時間不同而被檢測即測定離子的質(zhì)荷比(m/z)與離子的飛行時間成正比，檢測離子。maldi-tof由于其特有的軟電離方式離子源，特別適用于檢測蛋白、多肽、脂質(zhì)等生物大分子。maldi-tof-ms具有靈敏度高、準(zhǔn)確度高及分辨率高等特點，為生命科學(xué)等領(lǐng)域提供了一種強(qiáng)有力的分析測試手段，并正扮演著越來越重要的作用因此，為了解決現(xiàn)有檢測方法重現(xiàn)性差、準(zhǔn)確率低的問題，建立科學(xué)、高效、準(zhǔn)確的鑒別方法及系統(tǒng)，需要提供一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法及系統(tǒng)。技術(shù)實現(xiàn)要素：本發(fā)明的一個目的在于提供一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法，借助質(zhì)譜儀在分子水平上查找死宰肉與活宰肉的代謝組學(xué)和蛋白組學(xué)差異，最大限度地降低環(huán)境因素和樣本自身因素干擾。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法，包括：制備樣本集，樣本集包括訓(xùn)練樣本集、檢驗樣本集和待測樣本集；應(yīng)用maldi-tof-ms對樣本集進(jìn)行測定，得到對應(yīng)質(zhì)譜圖；基于訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器；應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對待測樣本集中的樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。優(yōu)選地，制備樣本集包括樣本前處理：取備檢肉樣；去除所述備檢肉樣中的脂肪和結(jié)締組織；進(jìn)行均質(zhì)、過濾和靜止操作；除去表層的油脂；所得上清液即為肉浸液樣本。優(yōu)選地，訓(xùn)練樣本集包括活宰肉訓(xùn)練樣本子集和死宰肉訓(xùn)練樣本子集。進(jìn)一步優(yōu)選地，基于訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，包括：對訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖進(jìn)行數(shù)值化，得到對應(yīng)的質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)；用訓(xùn)練樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器；用檢驗樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行檢驗；若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器能對檢驗樣本集進(jìn)行正確分類，則執(zhí)行下一步驟；若否，則返回上一步驟；得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。進(jìn)一步優(yōu)選地，對訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖進(jìn)行數(shù)值化，包括：將每一樣本的質(zhì)譜圖分為n等份，每份對應(yīng)的統(tǒng)計值為bi，其中，i、n為自然數(shù)且i≤n；令bi＝∑ij，計算bi的值，其中，m為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)質(zhì)譜峰的個數(shù)，j、m為自然數(shù)且j≤m，ij為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)第j個質(zhì)譜峰的強(qiáng)度，∑ij為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)所有質(zhì)譜峰的強(qiáng)度的總和。進(jìn)一步優(yōu)選地，用訓(xùn)練樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，包括：對活宰肉訓(xùn)練樣本子集每個樣本的bi的值進(jìn)行比較，得出活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍；對死宰肉訓(xùn)練樣本子集每個樣本的bi的值進(jìn)行比較，得出死宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍；比較活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍和對應(yīng)活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍，確定特異性值；基于所述特異性值對樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。優(yōu)選地，用檢驗樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗，包括：檢驗樣本集包括活宰肉檢驗樣本子集和死宰肉檢驗樣本子集；判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對活宰肉檢驗樣本子集分類是否正確；及判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對死宰肉檢驗樣本子集分類是否正確。本發(fā)明的另一個目的在于提供一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別系統(tǒng)。一種基于maldi-tof-ms的死宰肉系統(tǒng)，包括：樣本制備單元，用于制備樣本集，所述樣本集包括訓(xùn)練樣本集、檢驗樣本集和待測樣本集；質(zhì)譜分析單元，用于應(yīng)用maldi-tof-ms對所述樣本集進(jìn)行測定，得到對應(yīng)質(zhì)譜圖；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，用于基于訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器；分類鑒定單元，應(yīng)用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對待測樣本集中的樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。優(yōu)選地，訓(xùn)練樣本集包括活宰肉訓(xùn)練樣本子集和死宰肉訓(xùn)練樣本子集。進(jìn)一步優(yōu)選地，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元包括：數(shù)值化模塊，對所述訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖進(jìn)行數(shù)值化，得到對應(yīng)的質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)；訓(xùn)練模塊，用訓(xùn)練樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行訓(xùn)練；檢驗?zāi)K，用檢驗樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行檢驗。本發(fā)明的有益效果如下：本發(fā)明的一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法及系統(tǒng)，借助質(zhì)譜儀在分子水平上查找死宰肉與活宰肉的代謝組學(xué)和蛋白組學(xué)差異，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器的訓(xùn)練學(xué)習(xí)和檢驗，最大限度地降低環(huán)境因素和樣本自身因素干擾，檢測過程具有高穩(wěn)定性、靈敏度和準(zhǔn)確度，檢測結(jié)果具有良好的重現(xiàn)性，是一種科學(xué)、準(zhǔn)確、高效的死宰肉鑒別方法及系統(tǒng)。附圖說明下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。圖1示出一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法流程圖。圖2示出樣本制備方法流程圖。圖3示出建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器方法流程圖。圖4示出豬肉樣本的質(zhì)譜圖的局部放大圖。具體實施方式為了更清楚地說明本發(fā)明，下面結(jié)合優(yōu)選實施例和附圖對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。附圖中相似的部件以相同的附圖標(biāo)記進(jìn)行表示。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，下面所具體描述的內(nèi)容是說明性的而非限制性的，不應(yīng)以此限制本發(fā)明的保護(hù)范圍。不同于常規(guī)的檢測方法，本發(fā)明是一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法及系統(tǒng)，借助質(zhì)譜儀在分子水平上查找死宰肉與活宰肉的代謝組學(xué)和蛋白組學(xué)差異，最大限度地降低環(huán)境因素和樣本自身因素干擾。如圖1所示，一種基于maldi-tof-ms的死宰肉鑒別方法，包括以下步驟：s1：制備樣本集，樣本集包括訓(xùn)練樣本集、檢驗樣本集和待測樣本集。訓(xùn)練樣本集包括活宰肉訓(xùn)練樣本子集和死宰肉訓(xùn)練樣本子集。如圖2所示，本發(fā)明中，制備樣本集包括樣本前處理：s101：取備檢肉樣；s102：去除所述備檢肉樣中的脂肪和結(jié)締組織；s103：進(jìn)行均質(zhì)、過濾和靜止操作；s104：除去表層的油脂；s105：所得上清液即為肉浸液樣本。應(yīng)注意的是，樣本集中樣本的制備只要能夠得到能夠應(yīng)用maldi-tof-ms進(jìn)行測定的樣本即可。s2：應(yīng)用maldi-tof-ms對樣本集進(jìn)行測定，得到對應(yīng)質(zhì)譜圖。本發(fā)明中檢測儀器主要由兩部分組成：基質(zhì)輔助激光解吸電離離子源(maldi)和飛行時間質(zhì)量分析器(tof)。其中，maldi是一種軟電離技術(shù)，適用于混合物及生物大分子的測定，其原理是用激光照射樣品與基質(zhì)形成的共結(jié)晶薄膜，基質(zhì)從激光中吸收能量傳遞給生物分子，而電離過程中將質(zhì)子轉(zhuǎn)移到生物分子或從生物分子得到質(zhì)子，而使生物分子電離的過程。tof的原理是離子在電場作用下加速飛過飛行管道，根據(jù)到達(dá)檢測器的飛行時間不同而被檢測即測定離子的質(zhì)荷比(m/z)與離子的飛行時間成正比，檢測離子。s3：基于訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，如圖3所示，具體包括以下步驟：s301：對訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖進(jìn)行數(shù)值化，得到對應(yīng)的質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)，具體地：將每一樣本的質(zhì)譜圖分為n等份，每份對應(yīng)的統(tǒng)計值為bi，其中，i、n為自然數(shù)且i≤n；令bi＝∑ij，計算bi的值，其中，m為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)質(zhì)譜峰的個數(shù)，j、m為自然數(shù)且j≤m，ij為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)第j個質(zhì)譜峰的強(qiáng)度，∑ij為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)所有質(zhì)譜峰的強(qiáng)度的總和。s302：用訓(xùn)練樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，具體地：對活宰肉訓(xùn)練樣本子集每個樣本的bi的值進(jìn)行比較，得出活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍；對死宰肉訓(xùn)練樣本子集每個樣本的bi的值進(jìn)行比較，得出死宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍；比較活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍和對應(yīng)活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍，確定特異性值；基于所述特異性值對樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。s303：用檢驗樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢驗；若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器能對檢驗樣本集進(jìn)行正確分類，則執(zhí)行下一步驟；若否，則返回上一步驟。具體地：檢驗樣本集包括活宰肉檢驗樣本子集和死宰肉檢驗樣本子集；判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對活宰肉檢驗樣本子集分類是否正確；及判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對死宰肉檢驗樣本子集分類是否正確。s304：得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。s4：應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對待測樣本集中的樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。下面以豬肉為例，對上述方法進(jìn)行詳細(xì)說明。s1：制備樣本集，該樣本集包括訓(xùn)練樣本集、檢驗樣本集和待測樣本集。訓(xùn)練樣本集包括活宰豬訓(xùn)練樣本子集和死宰豬訓(xùn)練樣本子集。本發(fā)明中例如選定20000個已知豬肉樣本作為訓(xùn)練樣本集進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，其中活宰豬肉樣本9500個，死宰豬肉10500個。本發(fā)明中，樣本集中樣本制備為制備肉浸液，提取樣本中的多肽、蛋白等，包括以下步驟：s101：取大于50g的被檢肉樣，例如可選擇通脊肉、腹壁肉、臂頭肌、臂二頭肌、臂中肌、半腱肌等；s102：去除所述備檢肉樣中的脂肪和結(jié)締組織；s103：被檢肉樣至無菌帶濾網(wǎng)的均質(zhì)袋中，加入10倍量的雙蒸水，在拍打式均質(zhì)儀上拍打數(shù)分鐘，取下均質(zhì)袋，過濾，濾液于4℃下靜置2小時；s104：用吸管去除表層的油脂；s105：所得上清液即為肉浸液樣本。s2：對上述選定的20000個已知豬肉樣本應(yīng)用maldi-tof-ms對樣本集進(jìn)行測定，得到對應(yīng)質(zhì)譜圖。本發(fā)明中，采用quantof型maldi-tof質(zhì)譜儀。s3：基于訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，具體包括以下步驟：s301：對訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖進(jìn)行數(shù)值化，得到對應(yīng)的質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)，具體地：將每一樣本的質(zhì)譜圖分為n＝700等份，每份對應(yīng)的統(tǒng)計值為bi，i、n為自然數(shù)且i≤n；令bi＝∑ij，計算bi的值，其中，m為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)質(zhì)譜峰的個數(shù)，j、m為自然數(shù)且j≤m，ij為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)第j個質(zhì)譜峰的強(qiáng)度，∑ij為第i份質(zhì)譜圖內(nèi)所有質(zhì)譜峰的強(qiáng)度的總和，每個樣本數(shù)據(jù)對應(yīng)700個bi值。本發(fā)明中豬肉樣本的質(zhì)譜圖質(zhì)量范圍從2000到50000，圖4是豬肉樣本的質(zhì)譜圖的局部放大圖，通過上述方法進(jìn)行計算：b89是8047和8102兩個質(zhì)譜峰的強(qiáng)度之和；b90是8123、8157和8164三個質(zhì)譜峰的強(qiáng)度之和。b89＝0.00033+0.00007＝0.0004；b90＝0.00009+0.00013+0.0001＝0.00032。同理，依次分別計算統(tǒng)計值b1,b2……b700。s302：用訓(xùn)練樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行訓(xùn)練，具體地：對活宰肉訓(xùn)練樣本子集每個樣本的bi的值進(jìn)行比較，得出活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍；對死宰肉訓(xùn)練樣本子集每個樣本的bi的值進(jìn)行比較，得出死宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍；比較活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍和對應(yīng)活宰肉訓(xùn)練樣本子集的bi的值的范圍，確定特異性值；基于所述特異性值對樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。本發(fā)明中，將20000個豬肉樣本數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本集，按照活宰豬肉和死宰豬肉分為兩個子集，用于網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，構(gòu)建分類器。其中，9500個活宰豬肉數(shù)據(jù)通過網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，共9500組700個bi值比較計算，確定活宰豬肉集的特性。以b1為例進(jìn)行說明如下：第一步，比較9500組b1值，確定活宰豬肉集的b1值范圍，然后依次比較確定b2,b3,b4……b700的范圍；10500個死宰豬肉數(shù)據(jù)，同樣確定700個bi值的范圍。第二步，第一步中確定的兩組700個bi數(shù)值范圍再次比較，確定特異性和非特異性bi值，如b100<a時(a為大于零的數(shù)字)，必為活宰豬肉，或者活宰豬肉的b200為0，死宰豬肉的b200不為0，那么b100、b200均為特異性值；b150在兩類子集中的數(shù)值重疊較多，則b150為非特異性值，b150值不能為我們分類豬肉樣本提供可靠信息。s303：用檢驗樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行檢驗；若神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器能對檢驗樣本集進(jìn)行正確分類，則執(zhí)行下一步驟；若否，則返回上一步驟。具體地：檢驗樣本集包括活宰肉檢驗樣本子集和死宰肉檢驗樣本子集；判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對活宰肉檢驗樣本子集分類是否正確；及判斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對死宰肉檢驗樣本子集分類是否正確。s304：得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。s4：應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對待測樣本集中的樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。鑒別未知樣本時，樣本經(jīng)前處理后通過maldi-tof測定得到該樣本質(zhì)譜圖，質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為700個bi值，將它們輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，輸出結(jié)果，實現(xiàn)鑒別。應(yīng)說明的是，應(yīng)用本發(fā)明中的死宰肉鑒別方法及系統(tǒng)時，鑒定準(zhǔn)確率與訓(xùn)練樣本集直接相關(guān)，訓(xùn)練樣本集越多，其準(zhǔn)確率越接近100％。當(dāng)前我們使用20000個樣本的大訓(xùn)練集，避免了低樣本不能體現(xiàn)共性的缺點，而且樣本集會適時補(bǔ)充樣本數(shù)量，實際樣本鑒別準(zhǔn)確率將維持在很高的水平。下面結(jié)合具體實驗的多個實例進(jìn)行說明在下述實例中，用已知豬肉樣本驗證鑒別方法，鑒別豬肉樣本300批次，其中活宰豬樣本180批次，來自某定點屠宰加工企業(yè)；死宰豬樣本120批次，來自8個養(yǎng)豬場患病死亡豬。每批次樣品重復(fù)鑒別6個，共鑒別1800個樣本。其中，120批次死宰豬共720個樣本全部鑒別為死宰豬，鑒別準(zhǔn)確率為100％；180批次活宰豬共1080個樣本，其中有1080個樣本鑒別為活宰豬，其鑒別準(zhǔn)確率為100％，總鑒別準(zhǔn)確率為100％。實例1(1)制備肉浸液。從某定點屠宰加工企業(yè)獲取活宰豬肉樣本20批次，每批次樣本平行測定6個，共120樣本。每個樣本(選擇通脊肉、腹壁肉、臂頭肌、臂二頭肌、臂中肌、半腱肌等)除去脂肪和結(jié)締組織后，稱取25g至無菌帶濾網(wǎng)的均質(zhì)袋中，加入250ml雙蒸水，在拍打式均質(zhì)儀上拍打2分鐘(拍打速率為4次/秒)，取下均質(zhì)袋，過濾約50ml至離心管中，4℃下靜置2小時，用吸管去除表層的油脂，得到肉浸液。(2)maldi-tof測定。肉浸液與芥子酸基質(zhì)液(sa)等體積混合，點樣，每個靶點2μl。干燥結(jié)晶后放入maldi-tof儀，掃描測定，得到質(zhì)譜圖。測定參數(shù)如下：測定模式正離子模式激光能量8μj聚焦質(zhì)量2500da掃描范圍2,000-50,000m/z(3)樣本鑒別。質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后進(jìn)入分類器分析，得到鑒別結(jié)果：120個樣本均被鑒別為活宰豬肉，鑒別準(zhǔn)確率為100％。實例2(1)制備肉浸液。從2個養(yǎng)豬場得到患病死亡豬肉15批次，每批次樣本平行測定6個，樣本數(shù)為90。每個樣本(選擇通脊肉、腹壁肉、臂頭肌、臂二頭肌、臂中肌、半腱肌等)除去脂肪和結(jié)締組織后，稱取10g至無菌帶濾網(wǎng)的均質(zhì)袋中，加入100ml雙蒸水，在拍打式均質(zhì)儀上拍打3分鐘(拍打速率為4次/秒)，取下均質(zhì)袋，過濾約50ml至離心管中，4℃下靜置2小時，用吸管去除表層的油脂，得到肉浸液。(2)maldi-tof測定。肉浸液與芥子酸基質(zhì)液(sa)等體積混合，點樣，每個靶點1μl。干燥結(jié)晶后放入maldi-tof儀，掃描測定，得到質(zhì)譜圖。測定參數(shù)如下：測定模式正離子模式激光能量10μj聚焦質(zhì)量3000da掃描范圍2,000-50,000m/z(3)樣本鑒別。質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)經(jīng)預(yù)處理后進(jìn)入分類器分析，得到鑒別結(jié)果：90個樣本均被鑒別為死宰豬肉，鑒別準(zhǔn)確率為100％。實例3(1)制備肉浸液。共獲取豬肉樣本30批次，其中15批次是從4個養(yǎng)豬場得到的患病死亡豬肉，15批次是從河北省內(nèi)某定點屠宰場得到的活宰豬，每批次樣本平行測定6個，樣本數(shù)為180。每個樣本(選擇通脊肉、腹壁肉、臂頭肌、臂二頭肌、臂中肌、半腱肌等)除去脂肪和結(jié)締組織后，稱取20g至無菌帶濾網(wǎng)的均質(zhì)袋中，加入200ml雙蒸水，在拍打式均質(zhì)儀上拍打2分鐘(拍打速率為4次/秒)，取下均質(zhì)袋，過濾約50ml至離心管中，4℃下靜置2小時，用吸管去除表層的油脂，得到肉浸液。(2)maldi-tof測定。肉浸液與芥子酸基質(zhì)液(sa)等體積混合，點樣，每個靶點2μl。干燥結(jié)晶后放入maldi-tof儀，掃描測定，得到質(zhì)譜圖。測定參數(shù)如下：測定模式正離子模式激光能量10μj聚焦質(zhì)量3000da掃描范圍2,000-50,000m/z(3)譜圖鑒別譜圖進(jìn)入分類器分析后，得到鑒別結(jié)果：90個活宰豬肉樣本均被鑒別為活宰豬肉，90個死宰豬肉樣本均被鑒別為死宰豬肉，鑒別準(zhǔn)確率為100％。綜合3次實例，總鑒別準(zhǔn)確率為100％。本發(fā)明鑒別系統(tǒng)穩(wěn)定，重現(xiàn)性好，準(zhǔn)確率高。本發(fā)明可為動物檢疫、工商、質(zhì)監(jiān)、食品藥品監(jiān)督管理提供高效、穩(wěn)定、準(zhǔn)確的死宰肉鑒別方法及系統(tǒng)。本發(fā)明還公開一種基于maldi-tof-ms的死宰肉系統(tǒng)，包括：樣本制備單元，用于制作樣本集，所述樣本集包括訓(xùn)練樣本集、檢驗樣本集和待測樣本集，訓(xùn)練樣本集包括活宰肉訓(xùn)練樣本子集和死宰肉訓(xùn)練樣本子集；質(zhì)譜分析單元，用于應(yīng)用maldi-tof-ms對所述樣本集進(jìn)行測定，得到對應(yīng)質(zhì)譜圖；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)單元，用于基于訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，具體包括：數(shù)值化模塊，對所述訓(xùn)練樣本集和檢驗樣本集的質(zhì)譜圖進(jìn)行數(shù)值化，得到對應(yīng)的質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)；訓(xùn)練模塊，用訓(xùn)練樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行訓(xùn)練；檢驗?zāi)K，用檢驗樣本集質(zhì)譜圖數(shù)據(jù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行檢驗；及分類鑒定單元，應(yīng)用所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對待測樣本集中的樣本進(jìn)行分類，得出鑒定結(jié)果。顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定，對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動，這里無法對所有的實施方式予以窮舉，凡是屬于本發(fā)明的技術(shù)方案所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發(fā)明的保護(hù)范圍之列。當(dāng)前第1頁12