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原文传递鉴别复原乳和超高温灭菌乳的方法

专利名称：	鉴别复原乳和超高温灭菌乳的方法
摘要：	本发明涉及鉴别复原乳和超高温灭菌乳的方法。所述方法包括：a)采用高效液相色谱‑高分辨质谱分别采集复原乳和超高温灭菌乳的乳样的非靶向代谢组学数据，并分别提取两者的特征信息；b)建立分析模型，对特征信息进行分析，确定复原乳和超高温灭菌乳的差异性代谢物；c)构建鉴别复原乳与超高温灭菌乳的拟靶向代谢组学检测方法以筛查步骤b)中所述差异性代谢物，获得差异性代谢物的特征信息；d)基于步骤c)中获得的差异性代谢物的特征信息，构建PCA‑Class判别分析模型，并基于所述PCA‑Class判别分析模型实现对待测乳样的判定。该方法方便、灵敏、精确，能够实现对超高温灭菌乳和复原乳的快速自动化判别。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	北京;11
申请人：	中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所
发明人：	陈刚;谭冬飞;朱丹;贾曼;苏美丞;王少雷
专利状态：	有效
申请日期：	2019-09-05T00:00:00+0800
发布日期：	2019-11-19T00:00:00+0800
申请号：	CN201910838179.0
公开号：	CN110470781A
代理机构：	北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：	刘桐亚
分类号：	G01N30/86(2006.01);G;G01;G01N;G01N30
申请人地址：	100000 北京市海淀区中关村南大街12号
主权项：	1.鉴别复原乳和超高温灭菌乳的方法，其特征在于，所述方法包括步骤： a)采用高效液相色谱-高分辨质谱分别采集复原乳和超高温灭菌乳的乳样的非靶向代谢组学数据，并分别在两者的非靶向代谢组学数据中提取两者的特征信息； b)建立分析模型，并对所述特征信息进行分析，确定所述复原乳和所述超高温灭菌乳的差异性代谢物； c)构建鉴别所述复原乳与所述超高温灭菌乳的拟靶向代谢组学检测方法以筛查步骤b)中所述差异性代谢物，获得所述差异性代谢物的特征信息； d)基于步骤c)中获得的所述差异性代谢物的特征信息，构建PCA-Class判别分析模型，并基于所述PCA-Class判别分析模型实现对待测乳样的判定。 2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a)中，采用高效液相色谱采集数据的条件包括：以流动相A和流动相B进行梯度洗脱；正离子模式下，流动相A为0.05v/v％～0.15v/v％的甲酸-水溶液，优选为0.1v/v％的甲酸-水溶液；流动相B为0.05v/v％～0.15v/v％的甲酸-乙腈溶液，优选为0.1v/v％的甲酸-乙腈溶液；负离子模式下，流动相A为3mM～8mM乙酸胺-水溶液，优选为5mM乙酸胺-水溶液；流动相B为3mM～8mM乙酸胺-乙腈溶液，优选为5mM乙酸胺-乙腈溶液；优选地，所述梯度洗脱的程序为：正离子模式下，0～5min时，流动相B 2v/v％；5～8min时，流动相B 2v/v％～10v/v％；8～18min时，流动相B10v/v％～95v/v％；18.1min以后，流动相B100v/v％，并平衡1～2min；负离子模式下，0～5min时，流动相B 2v/v％；5～8min时，流动相B 2v/v％～10v/v％；8～16min时，流动相B10v/v％～95v/v％；16.1min以后，流动相B100v/v％，并平衡1～2min；优选地，所述梯度洗脱的流速为0.2～0.5mL/min，优选0.4mL/min。 3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a)中，采用所述高分辨质谱采集数据的条件包括：采集模式为数据关联采集模式；采用电喷雾离子源，数据采集范围m/z为50Da～1000Da；正离子模式下，喷雾电压为4000V～6000V，优选5500V；去簇电压为20V～120V，优选80V；负离子模式下，喷雾电压为-6000V～-4000V，优选-4500V；去簇电压为-20V～-120V，优选-80V；气帘气压力为15Psi～40Psi，优选35Psi；喷雾气压为15Psi～70Psi，优选50Psi；加热辅助气压力为0Psi～70Psi，优选50Psi；离子源温度为450℃～550℃，优选550℃；碰撞能为35±15eV；优选地，所述高分辨质谱为高分辨飞行时间质谱。 4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a)中，在提取特征信息之前，还包括对所述非靶向代谢组学数据进行预处理的步骤；所述预处理包括：进行噪音过滤及基线校正后，对色谱峰进行提取、对齐、标准化和归一化；优选地，所述色谱峰的提取范围为50Da～1000Da；质量宽度为0.01Da～0.03Da，优选为0.02Da；优选地，当所述色谱峰的强度<100或者信噪比<3时，不进行提取。 5.根据权利要求1或4所述的方法，其特征在于，提取所述特征信息的过程包括：将经预处理的色谱峰数据中缺失值>50％的特征信息剔除，剩余缺失值以该特征信息最小值的1/2计算，进行缺失值填充；将相对标准偏差>20％的特征信息剔除，并对色谱峰数据进行标准化处理，提取特征信息。 6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b)中，所述分析模型选自非监督分析、有监督分析或化学计量学分析中的至少一种；优选地，所述分析模型包括主成分分析、偏最小二乘方差分析、单因素方差分析或化学计量学分析中的至少一种。 7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤d)中，通过交叉验证对所述PCA-Class判别分析模型进行训练；所述交叉验证的方法包括：采用7折交叉验证，将总体样本平均分为7组，将每个子集数据分别做一次验证集，其余的6组子集数据作为训练集，建立模型；使用所建立的模型预测缺失组的残差平方和，重复操作7次，获得总体的残差平方和；若增加主成分将减少总的残差平方和，则保留该主成分；反之，则将该主成分剔除，从而获得模型的预测能力。 8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述乳样的制备方法包括：将所述复原乳或所述超高温灭菌乳离心，取下层液体溶于有机溶剂后再次离心，取上层溶液，经微孔过滤膜过滤后，获得所述乳样；优选地，所述离心的转速为8×103rpm～1×104rpm；所述离心的时间为10min～30min；优选地，所述有机溶剂选自乙腈、甲醇、水，或者它们的混合溶剂中的至少一种，更优选为乙腈；优选地，所述微孔过滤膜的孔径为0.2～0.5μm，更优选为0.22μm。 9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述复原乳包括浓缩乳和/或乳粉中的至少一种的调制乳；优选地，所述复原乳为全脂奶粉的调制乳；优选地，以蛋白质含量计，所述复原乳的浓度为1～10g/100mL；优选为3g/100mL。 10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述PCA-Class判别分析模型以二维图像输出；当待鉴别样品的二维图像落入第四象限时，判定为复原乳；当待鉴别样品的二维图像落入第二象限时，判定为超高温灭菌乳；当待鉴别样品的二维图像落入第一象限时，表示未作出判别；当待鉴别样品的二维图像落入第三象限时，表示出现误判。
所属类别：	发明专利