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ASD | 草饲牛肉真不真?“光谱识肉术”来辨别!——草饲?谷饲?光谱一看便知!

日期: 2025-06-16
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ASD | 草饲牛肉真不真?“光谱识肉术”来辨别!——草饲?谷饲?光谱一看便知!

ASD | 草饲牛肉真不真?“光谱识肉术”来辨别!——草饲?谷饲?光谱一看便知!

你买的牛肉,真的是“草饲”的吗?

在如今“绿色”“有机”越来越受欢迎的消费趋势下,草饲牛肉因其脂肪含量更低、Omega-3更高、抗氧化能力强,还能兼顾生态环境保护,成了不少人的首选。

但问题来了:“草饲”标签靠谱吗?真的能靠外观判断?本研究带来一项新突破:利用可见光-近红外光谱技术(Vis–NIRS),就能快速、无损地识别出牛的实际饲养方式!


研究背景:样品来自加拿大牛肉主产区

在加拿大阿尔伯塔省和萨斯喀彻温省,养牛是重要产业。到2024年初,这两个省共饲养超过100万头牛,其中大多数采用谷物饲养,谷物类型主要为西部大麦和东部玉米,旨在提升增重速度、肉质大理石花纹和脂肪颜色。

研究团队选用了45头安格斯×西门塔尔杂交牛,按饲喂方式分成三组:

草饲组:8个月放牧+30天苜蓿+79天黑麦草

大麦饲组:先30–40天过渡饲粮,再进入148–197天高精料大麦日粮

玉米饲组:类似大麦组,但主粮为玉米

牛在平均16.7月龄、体重约638 kg时屠宰,胴体冷藏3天后取样分析。

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光谱技术怎么“看出牛吃过什么”?

本研究使用的是ASD LabSpec®4 地物光谱仪,搭载20mm接触式光纤探头,扫描范围为350–2500nm,每个样本光谱由50次扫描平均而得,采样时间仅约5秒!

采集部位包括:

完整肉块(Longissimus thoracis)

皮下脂肪

绞碎后的肉样

数据处理方式:

使用偏最小二乘判别分析(PLS-DA)模型

对光谱进行多种预处理(如二阶导数、标准正态变换SM、均值中心化MC等)

每个模型提取关键波段并生成VIP图(变量重要性投影)

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图 1. 草饲(n =15)、玉米饲喂(n =15)或大麦饲喂(n =15)的牛的(a)脂肪、(b)完整肉和(c)碎肉样品的原始 Vis-NIR 平均吸光度光谱。


表 1. 根据所分析的组织,大麦、玉米和草饲脂肪和肉类样品的 PLS-DA 结果。

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图 3. 基于可见光和/或近红外光谱的脂肪、完整肉和碎肉的偏最小二乘判别分析模型,用于区分草饲、大麦饲喂和玉米饲喂的牛,得出的投影变量重要性 (VIP):(a) 可见光,2ndder + SM + MC,脂肪 5 LV;(b) 近红外,1stder + MSC + MC,脂肪 5 LV;(c) 可见光-近红外,2ndder + SM + MC,完整肉 6 LV;(d) 近红外,SM,碎肉 5 LV。红线表示 VIP 波段的阈值 (VIP≥1)。


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图 4. (a)大麦饲、(b)玉米饲和(c)草饲牛的完整肉块。


研究结果如何?

✅ 不同饲养方式下的牛,其肉类与脂肪的光谱图表现出显著差异

✅ 绞碎肉样本的识别效果最佳,说明在实际生产中的应用潜力更强

✅ 可见光和近红外光组合使用能进一步提升判别准确率

通过这些光谱数据,模型可以精准判断牛在生前是以草饲还是谷饲为主,等于为牛肉建立了一套“饲养溯源系统”!

参考文献:https://doi.org/10.1016/j.foodres.2024.115327



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