动物源性肉骨粉的种属鉴别方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及动物源性饲料成分的鉴别分析领域，特别设及一种动物源性肉骨粉的 种属鉴别方法和系统。
【背景技术】
[0002] 肉骨粉作为饲料中的蛋白来源已广泛用于动物饲料中。在动物饲料中添加肉骨粉 不仅可W满足动物高生产性能的需要，还可W提高饲料利用率。然而，自1985年疯牛病于英 国爆发后，为了高效防范疯牛病，从源头上切断疯牛病的传播途径，世界各国纷纷制定相关 措施并通过法律、法规控制肉骨粉等动物源性饲料的使用。为了更好地实施饲料产业的可 持续发展和循环利用，细化至不同种属之间是否相互饲用是动物源性饲料禁用法律法规的 必然发展趋势，而不同种属肉骨粉的有效鉴别一直是动物源性饲料检测的瓶颈问题。要满 足饲料及饲料添加剂质量安全监管需求，确保相关法律法规的有效实施，科学可靠的检测 技术和方法是重要的保障。
[0003] 目前，国际范围内通用的饲料中动物源性成分检测标准方法主要有两种：W组织 学特性为基础的显微镜分析法和WDNA为基础的聚合酶链反应法。其中显微镜分析法检测 假阳性率低、检出限低、分析热稳定性好，是自2003年W来欧盟官方一直认定的饲料中动物 源性成分的标准检测方法。
[0004] 但显微镜分析法主要是基于骨颗粒的显微组织特性进行肉骨粉的鉴别，检测所需 时间长，并且检测结果准确性完全依赖于实验人员的经验，没有明确的标准，所W目前基于 显微镜观察虽可W鉴别出饲料或鱼粉中含有肉骨粉成分，但却很难进一步判定其骨颗粒的 种属来源。
【发明内容】
[0005] 本发明所要解决的技术问题是如何快速准确地确定动物源性肉骨粉的种属来源。
[0006] 为此目的，本发明提出了一种动物源性肉骨粉的种属鉴别方法，包括：
[0007] 获取已知来源的不同种属肉骨粉试样的骨颗粒的显微图像，根据所述显微图像提 取并计算骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据；
[000引根据所述骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据与所述不同种属肉骨 粉试样的对应关系，建立动物源性肉骨粉的种属判别分析模型；
[0009] 获取待测肉骨粉样本的骨颗粒的显微图像，根据所述显微图像计算待测肉骨粉样 本的骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据，通过所述种属判别分析模型反演 确定所述待测肉骨粉样本的种属来源。
[0010] 其中较优的，所述获取已知来源的不同种属肉骨粉试样的骨颗粒的显微图像，根 据所述显微图像提取并计算骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据具体包括：
[0011] 通过冷CC时暴像头拍摄放大100-200倍的所述骨颗粒的显微图像；
[0012] 对所述显微图像进行图像处理提取骨颗粒表面代表性腔隙的显微轮廓；
[0013] 通过所述显微轮廓计算所述骨颗粒表面的腔隙的面积和/或周长特性数据。
[0014] 其中较优的，所述建立动物源性肉骨粉的种属判别分析模型包括:采用回归法、留 一交互验证法、最小二乘判别分析法建立所述种属判别分析模型。
[001引其中较优的，该方法还包括：
[0016] 对所述种属判别分析模型进行验证，具体步骤如下：
[0017] 收集已知种属的肉骨粉试样；
[0018] 获取所述已知种属的肉骨粉试样的骨颗粒的显微图像，根据所述显微图像提取并 计算骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据；
[0019] 根据所述已知种属的肉骨粉试样的骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性 数据，通过建立的所述种属判别分析模型验证所述肉骨粉试样的种属来源是否是所述已知 种属。
[0020] 其中较优的，该方法还包括：
[0021] 计算正确判别率和识别率评价所述种属判别分析模型的好坏。
[0022] 其中较优的，所述正确判别率和所述识别率采用W下公式进行计算：
[0023] 识别率= PAA PA+ND)
[0024] 正确判别率=正确判别试样数/总试样数X 100%
[002引其中，PA为判别阳性样品数，ND为判别假阴性样品数。
[0026] 其中较优的，根据所述显微图像提取并计算骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或 周长特性数据还包括：
[0027] 删除预设范围W外的所述面积和/或周长数据。
[002引另一方面，本发明还提供了一种动物源性肉骨粉的种属鉴别系统，包括：
[0029] 样本获取单元，用于获取已知来源的不同种属肉骨粉试样的骨颗粒的显微图像， 根据所述显微图像提取并计算骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据；
[0030] 建模单元，用于根据所述骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据与所 述不同种属肉骨粉试样的对应关系，建立动物源性肉骨粉的种属判别分析模型；
[0031] 检测单元，用于获取待测肉骨粉样本的骨颗粒的显微图像，根据所述显微图像计 算待测肉骨粉样本的骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据，通过所述种属判 别分析模型反演确定所述待测肉骨粉样本的种属来源。
[0032] 本发明动物源性肉骨粉的种属鉴别方法和系统，通过显微图像处理技术获取肉骨 粉骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据，可直观并显著体现不同种属饲用肉 骨粉的差异特性;利用回归法和留一法交互验证建立不同种属饲用肉骨粉偏最小二乘种属 判别分析模型，并通过识别率和独立验证集的正确判别率两个指标进行评价，有效保证判 别模型稳定性的同时并直观显示模型的鉴别分析能力;本发明将骨颗粒表面代表性腔隙的 面积和/或周长数据与种属来源信息相关联，可实现禽类和哺乳动物源肉骨粉的有效鉴别 分析，可丰富我国饲料质量安全监管分析技术，有利于饲料产业的健康可持续发展。
【附图说明】
[0033] 通过参考附图会更加清楚的理解本发明的特征和优点，附图是示意性的而不应理 解为对本发明进行任何限制，在附图中：
[0034] 图I示出了本发明动物源性肉骨粉的种属鉴别方法的流程示意图；
[0035] 图2示出了本发明动物源性肉骨粉的种属鉴别系统的框架示意图。
【具体实施方式】
[0036] 下面将结合附图对本发明的实施例进行详细描述。
[0037] 如图1所示，本发明提供了一种动物源性肉骨粉的种属鉴别方法，包括:获取已知 来源的不同种属肉骨粉试样的骨颗粒的显微图像，根据所述显微图像提取并计算骨颗粒表 面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据;根据所述骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周 长特性数据与所述不同种属肉骨粉试样的对应关系，建立动物源性肉骨粉的种属判别分析 模型;获取待测肉骨粉样本的骨颗粒的显微图像，根据所述显微图像计算待测肉骨粉样本 的骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据，通过所述种属判别分析模型反演确 定所述待测肉骨粉样本的种属来源。
[0038] 下面对本发明的实施方式展开详细描述。
[0039] SO:收集已知来源的不同种属肉骨粉样本。研究样本可W为20份已知动物种属的 动物源性饲用肉骨粉，为经相关质检部口收集自国内和国外蛋白饲料企业的产品，样本涵 盖了猪源、鸡源、牛源和羊源等动物源性饲用肉骨粉，其中猪、鸡、牛和羊肉骨粉各5个。
[0040] SI:获取已知来源的不同种属肉骨粉试样的骨颗粒的显微图像，根据所述显微图 像计算所述不同种属肉骨粉试样的骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据;其 中较优的，所述获取已知来源的不同种属肉骨粉试样的骨颗粒的显微图像，根据所述显微 图像提取并计算骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据具体包括:通过冷CC时暴 像头拍摄放大100-200倍的所述骨颗粒的显微图像;对所述显微图像进行图像处理提取骨 颗粒表面的腔隙的显微轮廓;通过所述显微轮廓计算所述骨颗粒表面的代表性腔隙的面积 和/或周长数据。其中，代表性腔隙指具有清晰完整等特点的腔隙，清晰完整的腔隙利于找 到显微轮廓，并进行后续的计算。具体的，采用欧盟标准方法EC/51/2013进行肉骨粉样品骨 颗粒试样的制备，并制备显微镜观察玻片，每个肉骨粉骨颗粒试样制备一个玻片;采用生物 显微镜（DM2500,德国妹卡公司）进行玻片观察，放大倍数为100-200,采用冷CCD摄像头 (DFC420C，德国妹卡公司）和专用软件化eica Application Suite V3.30,德国妹卡公司） 拍摄目标骨颗粒的显微图像，每个玻片随机拍摄5张图像;采用Matlab软件(R2010b，美国 Mathworks公司）基于所获取的骨颗粒显微图像进行骨颗粒表面代表性腔隙的显微组织特 性数据提取，每张显微图像随机选取5个组织结构清晰的腔隙，精确提取腔隙轮廓后，计算 目标骨颗粒腔隙的面积和/或周长特性数据。其中较优的，根据所述显微图像提取并计算骨 颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据还包括:删除预设范围W外的腔隙的面积 和/或周长数据。具体的，采用平均值±1.96(标准差)进行异常值的判定和剔除后，共获取 422组腔隙的面积和/或周长数据。
[0041] S2:根据所述骨颗粒表面代表性腔隙的面积和/或周长特性数据与所述不同种属 肉骨粉试样的对应关系，建立动物源性肉骨粉的种属判别分析模型;其中较优的，所述建立 动物源性肉骨粉的种属判别分析模型包括:采用回归法、留一交互验证法、最小二乘判别分 析法建立所述种属判别分析模型。其中较优的，该方法还包括:对所述种属判别分析模型进 行验证，具体步骤如下:收集已知种属的肉骨粉