南湖新聞網訊（通訊員 樊懿楷）近日，我校動物科學技術學院、動物醫學院農(nong) 業(ye) 動物遺傳(chuan) 育種與(yu) 繁殖教育部重點實驗室張淑君教授團隊在牛奶中紅外光譜儀(yi) 器的標準化研究領域取得重要進展。相關(guan) 成果以“Research on a New Standardization Method for Milk FT-MIRS on Different Instruments Based on Agglomerative Clustering and Application Strategies”為(wei) 題在Computers and Electronics in Agriculture期刊上發表。

圖1 ACPDS新方法圖文摘要

牛奶是人類營養(yang) 物質的重要來源，同時也已成為(wei) 國際農(nong) 業(ye) 經濟的重要組成部分。傅立葉變換中紅外光譜法(Fourier Transform Mid-Infrared Spectroscopy , FT-MIRS)通過掃描牛奶樣品確定特定的化學鍵，形成由單個(ge) 紅外光波數透射率/吸光度組成的光譜曲線，最終結合機器學習(xi) 算法形成的函數與(yu) 超參數組合來構建模型並預測奶牛生產(chan) 性狀，從(cong) 而快速、批量、低成本和高通量地對奶牛的產(chan) 奶性狀（蛋白質組成、脂肪酸組成、氨基酸組成和多種礦物質）、奶牛的生理性狀（乳房炎等健康、發情妊娠等繁殖、能量平衡等代謝）、奶牛的環境釋放性狀（甲烷等溫室氣體(ti) 排放）性狀表型組等進行檢測和遺傳(chuan) 分析與(yu) 選育。

圖2 FT-MIRS的標準樣品光譜範圍和吸光度情況

FT-MIRS技術已廣泛應用於(yu) 奶牛生產(chan) 性能測定和奶牛群體(ti) 改良（Dairy Herd Improvement, DHI），但不同儀(yi) 器對FT-MIRS測定靈敏度、激光強度和穩定性存在顯著差異。僅(jin) 一台儀(yi) 器測定獲得的光譜直接應用於(yu) 其他儀(yi) 器通常會(hui) 導致預測模型的準確性降低，無法直接整合並應用到表型指標預測及相關(guan) 研究。因此，需要對FT-MIRS儀(yi) 器之間進行光譜校正，從(cong) 而進行模型校準和轉移使用。現有研究報道側(ce) 重於(yu) 分段直接標準化（Piecewise Direct Standardization,PDS）、追溯百分位標準化等校正方法，但均未考慮到光譜的共線和冗餘(yu) 性質，應用方麵的靈活性欠佳，準確性也需進一步優(you) 化。

圖3 樣本PCA降維後的從(cong) 屬儀(yi) 器校正前（a）和ACPDS後（b）光譜映射分布

本研究提出了一種基於(yu) 凝聚聚類（Agglomerative Clustering,AC）的波段分段方式，在PDS之前根據樣本對不同儀(yi) 器間每個(ge) 波數的光譜響應進行靈活的窗口選擇，避免了PDS方法在窗口選擇上存在的單一性和局限性。同時，還將優(you) 化後的ACPDS方法與(yu) 單波點直接標準化及PDS的光譜重現性水平、運算時間、內(nei) 存占用以及乳成分模型預測的重複性水平進行比較，並研究和優(you) 化FT-MIRS標準化的應用條件，提出了使用的流程和策略。

圖4 標準化前與(yu) 通過三種方法標準化後的平均歐式距離（a）、平均馬氏距離（b）、平均運算時間（c）與(yu) 平均內(nei) 存占用（d）比較

本研究創建的ACPDS新方法進一步提升了不同FT-MIRS儀(yi) 器間的標準化水平，打破了國外的技術壟斷，為(wei) 基於(yu) FT-MIRS預測模型的廣泛應用開辟了新途徑，為(wei) 中國甚至國際奶牛性能表型數據庫的建立和優(you) 化、在跨地域和跨時間範圍的奶牛群體(ti) 改良和聯合育種提供了技術支撐。

我校博士生樊懿楷和碩士生楊卓為(wei) 文章共同第一作者，張淑君教授為(wei) 通訊作者，全國畜牧總站劉剛和劉婷婷等為(wei) 共同作者。本研究得到國家重點研發計劃政府間國際科技創新合作和湖北省國際合作項目等項目的資助。

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審核人：張淑君