评估用于区分牛肉中DFD（暗色、坚实、干燥）状态的便携式低成本技术

《Meat Science》：Evaluation of portable, low-cost techniques for discriminating the DFD (dark, firm, dry) condition in beef

本研究评估了便携低成本颜色测量与可见光谱技术在屠宰场实时鉴别DFD牛肉胴体的有效性。通过523例胴体分析，发现光谱结合预处理（如乘法散射校正和二阶导数）与随机森林模型实现96.77%敏感性和98.06%特异性，优于传统pH≥5.8的阈值标准，为热带放牧系统提供经济高效的在线分级方案。

　　这项研究聚焦于评估便携式、低成本的检测技术，特别是色度分析和可见光光谱分析，用于在认证屠宰场中区分暗色、坚实且干燥（DFD）的牛肉胴体。DFD牛肉是一种影响肉类品质的缺陷，通常出现在屠宰前经历高度应激的牛只身上。这种状况会改变肌肉的最终pH值和结构，导致肉质颜色变暗，降低其商业价值。消费者普遍更偏好鲜红的肉色，因此DFD牛肉在市场上面临较大的需求限制。鉴于此，开发快速且非侵入式的检测方法对于保持全球肉类市场的竞争力至关重要。

研究采用了便携式设备进行实时评估，总共分析了523具冷藏的牛肉胴体，其中449具被归类为正常，74具被判定为DFD，这一分类依据的是pH值测量结果（DFD的pH值≥5.8）。在色度分析方面，正常胴体的色度变量，包括亮度（L*）、红绿色度（a*）、黄蓝色度（b*）、色度（chroma）和色调（hue），均显著高于DFD胴体。这表明，通过色度参数可以较为直观地识别DFD牛肉，但其可靠性可能不如光谱分析。

在光谱分析方面，研究发现，结合数据预处理技术，如乘法散射校正和二阶导数处理，可见光光谱分析在预测DFD状态时表现出更高的性能。其中，随机森林模型在这些预处理条件下实现了96.77%的敏感性和98.06%的特异性。这些结果凸显了光谱分析在实时DFD检测中的优势，尤其是在工业环境中，其非接触、快速和高准确性的特点使其成为一种极具潜力的检测工具。

色度分析虽然在一定程度上有效，但其检测结果可能受到多种因素的影响，例如设备的校准、光源类型、孔径大小和观察角度等。这些变量可能会导致测量结果的不一致，从而影响检测的可靠性。相比之下，光谱分析能够提供更为全面的数据，涵盖更广泛的波长范围，有助于更精确地捕捉肉质变化的特征。因此，在工业条件下，光谱分析被认为是一种更优的选择。

在实际应用中，DFD牛肉的检测通常依赖于传统的pH测量方法。然而，这种方法在某些情况下可能不够及时或精确，尤其是在高产量的屠宰线上。传统的pH测量虽然有效，但其操作过程较为繁琐，且需要专门的设备和人员进行操作，这在资源有限的地区可能成为一种障碍。因此，寻找替代的、快速且非侵入式的检测方法显得尤为重要。

本研究的创新之处在于其应用环境。大多数关于DFD牛肉的研究主要集中在北美、澳大利亚等国家，这些地区的生产体系多为集约化或饲料化模式。然而，在热带地区，尤其是以放牧为主的生产体系中，相关研究仍然较为有限。哥伦比亚作为一个以放牧为主的国家，其DFD牛肉的出现率高达48%以上，这表明该问题在该地区尤为突出。因此，本研究在哥伦比亚的认证屠宰场中进行，探索在实际操作条件下，使用低成本的便携式设备进行DFD检测的可能性。

研究团队使用了便携式光谱仪和色度计，这些设备不仅体积小巧，便于携带，而且价格相对低廉，适合在工业环境中广泛应用。通过对数据进行平衡处理，特别是应用合成少数类过采样技术（SMOTE），研究团队有效缓解了数据集中的类别不平衡问题，从而提高了机器学习模型的预测性能。这一方法的引入为DFD检测提供了一种新的解决方案，尤其是在数据分布不均的情况下。

在数据采集过程中，研究团队采用便利抽样法，历时一年，评估了来自43个牛群的523具冷藏胴体。这些牛只包括不同性别和品种（如瘤牛和杂交品种），年龄均超过24个月，并且主要以放牧方式饲养。这种样本选择方式确保了研究结果的广泛适用性，同时也反映了实际生产环境中的复杂性。

在DFD条件的特征分析中，研究团队发现，正常胴体的pH值较低，而DFD胴体的pH值较高。此外，色度参数的变化也呈现出一定的规律性，例如正常胴体的亮度、红绿色度、黄蓝色度、色度和色调均显著高于DFD胴体。这些参数的变化为DFD检测提供了明确的依据，同时也揭示了肉质变化与pH值之间的密切关系。

在讨论部分，研究团队指出，本研究的创新点并不在于所采用的技术本身，而是其在热带放牧体系中的应用。通过在实际屠宰场条件下使用便携式设备，研究团队为DFD检测提供了一种新的思路。此外，结合数据平衡和机器学习的方法，使得DFD检测更加高效和准确，尤其是在数据分布不均的情况下。

研究团队还强调，尽管DFD牛肉的出现率相对较低，但其对肉类产业的影响不容忽视。DFD牛肉的检测和控制对于提升产品质量、满足市场需求以及提高屠宰场的经济效益具有重要意义。因此，探索低成本、高效的检测方法对于改善DFD牛肉的处理流程和提升整体行业水平至关重要。

在结论部分，研究团队指出，可见光光谱分析和色度分析在屠宰场的处理线上均展现出良好的应用前景。这些方法不仅能够提供准确的检测结果，而且具备成本低、操作简便等优势，为实现快速、客观的DFD检测提供了新的可能性。特别是在资源有限的地区，这些方法的推广和应用将有助于提升肉类检测的效率和质量。

本研究还得到了哥伦比亚科技、创新与科学部（MinCiencias）的资助，通过百年博士奖学金计划支持了相关研究。此外，安第斯大学（Universidad de Antioquia）和FRIOGAN公司也为研究提供了机构和资源支持。这些支持确保了研究的顺利进行，并为未来的研究奠定了基础。

在伦理声明中，研究团队提到该研究已获得安第斯大学动物实验伦理委员会的批准，批准编号为150，批准日期为2023年2月7日。这表明研究团队在实验设计和实施过程中遵循了严格的伦理规范，确保了动物的福利和实验的合法性。

研究团队的贡献也得到了明确的界定。Leonardo Hernández Hernández主要负责撰写初稿、可视化、研究、分析、数据管理、概念设计等工作；Liliana Mahecha Ledesma则负责论文的审阅与编辑、项目监督和管理；Joaquín Angulo Arizala负责论文的审阅与编辑以及研究方法的设计；Wilson Barragán Hernández则参与了论文的审阅与编辑、方法设计、分析和数据管理等工作。这种明确的分工确保了研究工作的高效性和严谨性。

此外，研究团队还提到了一些未在文中引用的参考文献，这些文献可能对研究的某些方面提供了额外的背景或支持。然而，由于研究的主要目标是评估DFD牛肉的检测方法，这些未引用的文献并未直接影响当前的研究结论。

总之，这项研究为DFD牛肉的检测提供了一种新的解决方案，特别是在资源有限的热带放牧体系中。通过结合低成本便携式设备、数据平衡技术和机器学习方法，研究团队展示了在实际工业条件下实现快速、客观检测的可能性。这些技术的应用不仅有助于提升肉类检测的效率，也为改善肉类产品质量和市场竞争力提供了重要的支持。未来的研究可以进一步探索这些技术在不同环境和生产体系中的适用性，以推动其在更广泛范围内的应用。