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    B超活體預(yù)測二花臉豬肌內(nèi)脂肪含量技術(shù)研究

    2020-06-08 03:33:02葉南偉李順韋偉俞汶賽羅武劉宏程陳杰
    畜牧與獸醫(yī) 2020年6期
    關(guān)鍵詞:活體灰度預(yù)測

    葉南偉,李順,韋偉,俞汶賽,羅武,劉宏程,陳杰

    (南京農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科技學(xué)院,江蘇 南京 210095)

    肌內(nèi)脂肪(intramuscular fat, IMF)含量與肉的口感、風(fēng)味和嫩度密切相關(guān),是影響豬肉品質(zhì)的關(guān)鍵因素之一[1]。研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)IMF含量<2.0%時,肉的嫩度低、口感差,而IMF含量提高時,肉的嫩度明顯提高,風(fēng)味體驗也較為理想,容易被消費者接受[2]。IMF是一個遺傳力中等偏上的性狀(h2=0.5)[3]。加強對IMF性狀的選育,對豬肉品質(zhì)提升有重要的意義。

    超聲波技術(shù)在畜牧生產(chǎn)中的應(yīng)用,為豬IMF性狀的選育帶來了新的途徑。運用超聲波的特性可以分析動物組織的形態(tài)、大小、位置等特征。超聲波技術(shù)最早被運用于人類醫(yī)學(xué),隨后在上個世紀(jì)五六十年代,該技術(shù)被運用于家畜的活體測量中[4]。Hassen等[5]收集牛的超聲掃描圖像的參數(shù),并建立活體IMF預(yù)測模型,并進行深入研究和改進,使該技術(shù)運用于牛肉質(zhì)改良中。Ragland等[6]以豬的超聲掃描圖像參數(shù)、性別和第10根肋處背膘厚建立IMF預(yù)測模型,模型的確定性系數(shù)(R2)值為0.380,均方誤差為1.04,證明通過實時超聲波測量活體豬的IMF含量是可行的。Schwab等[7-8]在豬的第10至13根肋骨中間7 cm的處采集超聲圖像,預(yù)測豬的IMF含量,并估計IMF的育種值,進行遺傳選育。通過6代的選育,IMF含量與對照組相比有顯著的提高,并且得出超聲預(yù)測IMF含量呈中等遺傳(0.38)。

    二花臉豬,具有性成熟早、產(chǎn)仔率高、繁殖壽命長、耐粗飼、性情溫順、肉質(zhì)品質(zhì)優(yōu)異等優(yōu)良特征[9]。二花臉豬IMF含量較高,但該性狀在個體間變異大,有較大選育空間。本研究運用超聲波技術(shù),建立預(yù)測活體二花臉豬IMF含量模型,以期為二花臉豬的IMF性狀選育提供更為便捷有效的方法和手段,降低選育成本,提高選育效率,縮短二花臉豬IMF性狀的選育進程,有助于推動二花臉豬種質(zhì)資源的創(chuàng)新與開發(fā)利用,夯實中國地方特有種質(zhì)資源的保護和開發(fā)利用的基礎(chǔ),促進二花臉豬特色產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

    1 材料與方法

    1.1 試驗材料

    試驗動物為94頭純種二花臉豬,由常州市焦溪二花臉豬專業(yè)合作社提供,試驗豬群在相同的飼養(yǎng)條件和環(huán)境下生長。屠宰前1 d稱量豬的體重,并使用探頭頻率為3.5 HZ盛諾維V5+獸用B超儀采集B超掃描圖,使試驗豬自然站立,用手去摸到豬左側(cè)軀體的最后1根肋骨,沿著肋骨向上距背中線4~6 cm處(第12至13根肋骨處)涂抹適量菜籽油(提高圖像清晰度和潤滑作用,優(yōu)于耦合劑),B超探頭垂直放置于此部位,微調(diào)探頭得到清晰、完整的掃描圖像。試驗豬在江蘇省江陰市澄記肉食屠宰場屠宰后,測量左側(cè)胴體第12至第13根肋骨處背膘厚度并迅速采集相同部位背最長肌樣品,液氮保存并送至南京農(nóng)業(yè)大學(xué)動物科技學(xué)院測定IMF含量。

    1.2 B超掃描圖像分析

    1.3 IMF含量測定

    1.4 統(tǒng)計與分析

    背膘預(yù)測模型的建立:選擇圖像中白色豎線所測量表皮到第3根亮線的深度UF為自變量,以屠宰后測量的背膘厚度為因變量,建立背膘厚預(yù)測模型。

    IMF含量預(yù)測模型的建立:選取64頭二花臉豬的數(shù)據(jù),利用回歸分析法在SPSS V20軟件中進行分析,設(shè)定回歸系數(shù)為95%的置信區(qū)間,以索氏抽提法測定IMF含量實際值為因變量,屠宰前重量、圖像白線深度UF、預(yù)測參數(shù)X及相關(guān)圖像灰度值作為自變量進行逐步回歸分析,建立預(yù)測模型。

    模型驗證:另選30頭二花臉豬的數(shù)據(jù),根據(jù)模型計算得到的IMF含量(UIMF),利用SPSS V20軟件以實測值作為因變量,模型預(yù)測值作為自變量進行線性回歸分析,并分析實測值與預(yù)測值的相關(guān)性。

    結(jié)果均以“平均值±標(biāo)準(zhǔn)差”表示。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 二花臉豬活體測定及IMF含量測定

    對94頭二花臉豬進行測定,屠宰前體重為(76.19±11.66)kg;背膘厚為(22.29±4.28)cm;實測CIMF為(4.76±2.02)%,其中最高CIMF含量為11.18%,最低CIMF含量為1.85%。

    2.2 活體背膘厚測量分析

    將活體預(yù)測結(jié)果與胴體測量結(jié)果進行相關(guān)性分析,結(jié)果得到兩者之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為0.872(P<0.01),斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為0.822(P<0.01),說明活體測量背膘厚與胴體測量背膘厚呈強相關(guān)系。再以活體預(yù)測結(jié)果為自變量,胴體測量結(jié)果為因變量,進行回歸分析并建立線性模型,結(jié)果如圖1所示,可以看出模型的決定系數(shù)為0.760。

    圖1 B超測量背膘厚與胴體測量背膘厚的線性回歸方程

    2.3 活體IMF含量預(yù)測模型構(gòu)建

    逐步回歸分析結(jié)果表明自變量屠宰前體重被剔除,有3個自變量符合相關(guān)顯著(P<0.05),分別為預(yù)測參數(shù)X(P<0.01)、圖像白線深度UF(P<0.01)和掃描區(qū)的平均灰度值N2(P<0.01)。模型的分析結(jié)果,可得模型決定系數(shù)R2和調(diào)整后R2分別為0.421、0.392,F(xiàn)值為14.533(P<0.01),校驗差異極顯著,表明擬合結(jié)果有效。

    得到的預(yù)測回歸模型為:預(yù)測UIMF=0.826X+0.178UF-0.096N-0.371。

    2.4 預(yù)測回歸模型的驗證

    為驗證模型的準(zhǔn)確性,另選30頭二花臉豬的數(shù)據(jù),根據(jù)建立的模型計算UIMF值,計算CIMF與UIMF之間的相關(guān)性并以CIMF為因變量,UIMF為自變量進行線性回歸分析,結(jié)果如圖2所示,R2和調(diào)整后R2分別為0.412、0.391。CIMF與UIMF之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)分別為0.642、0.594,屬于強相關(guān)。結(jié)果表明利用B超預(yù)測活體二花臉豬IMF含量具有可行性。

    圖2 二花臉豬IMF含量實測值與預(yù)測值的分析

    3 討論

    人們普遍認(rèn)為,IMF對豬肉的風(fēng)味,多汁性,嫩度以及整體可接受性產(chǎn)生積極影響[10]。提高IMF含量能有效提升肉品質(zhì),更好地滿足人們對于肉質(zhì)的追求,對于IMF性狀的選育非常關(guān)鍵。而超聲活體預(yù)測方法,能夠無損、便捷地測量豬IMF含量,這對于豬IMF性狀的選育有重要的意義。Suzuki等[11]利用實時超聲預(yù)測,對杜洛克豬的生長速率,背膘厚度和IMF等進行了七代選擇,結(jié)果顯示生長速率、背膘厚度的選育未達到預(yù)期效果,而第七代豬IMF的平均育種值超過了預(yù)期,IMF含量平均水平達到了5.0%,說明超聲活體預(yù)測能夠有效促進豬IMF性狀的選育。

    本試驗以二花臉豬為研究對象,根據(jù)實驗室前期構(gòu)建的B超預(yù)測活體二花臉豬IMF含量的方法,成功構(gòu)建并改進二花臉豬IMF含量預(yù)測模型,模型中的3個參數(shù),背膘厚度、預(yù)測參數(shù)和掃描區(qū)的平均灰度值都達到顯著水平,得到的預(yù)測模型決定系數(shù)R2=0.421,皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=0.654。經(jīng)檢驗得到實際IMF含量與真實IMF含量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=0.642,斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)為0.594。Ragland等[6]基于超聲波測量,利用逐步回歸分析,建立活體豬IMF含量預(yù)測模型。最終得到最優(yōu)模型以掃描圖獲取的部分參數(shù)、第10根肋骨處的背膘厚和性別作為自變量,模型確定性R2=0.380,均方誤差MSE=1.04。馬小軍等[12]利用超聲波圖像預(yù)測活體北京黑豬IMF含量,以實際IMF含量為因變量,背膘厚、體質(zhì)量、眼肌面積、眼肌深度和圖像參數(shù)為自變量,建立回歸預(yù)測模型,結(jié)果包括背膘厚、眼肌面積和7個圖像參數(shù)達到顯著水平,并運用于預(yù)測模型的參數(shù),得到的預(yù)測模型的決定系數(shù)R2=0.305 8,均方誤差根MSE=0.006 5,檢驗后得到皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)r=0.553 4。張雄等[13]以香江豬為研究對象,建立IMF預(yù)測模型,結(jié)果顯示背膘厚度、灰度平均和梯度熵3個參數(shù)指標(biāo)達到顯著水平,模型的決定系數(shù)R2=0.369,檢驗得到皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)r=0.592。本研究構(gòu)建的IMF預(yù)測模型決定系數(shù),預(yù)測值與實際值的相關(guān)系數(shù)與Ragland等[6]、馬小軍等[12]和張雄等[13]的試驗結(jié)果相比有所提高,說明本研究建立的超聲預(yù)測活體豬IMF含量的方法準(zhǔn)確性較高,可以運用于二花臉豬IMF性狀的遺傳選育。

    本研究使用B超儀掃描豬左側(cè)軀體的最后1根肋骨,獲取B超掃描圖,使用Adobe Photoshop CS6軟件處理掃描圖像,直接獲取灰度值信息,選取眼肌輪廓部分平均灰度值,以第3條亮線為內(nèi)參,掃描區(qū)平均灰度值和總體平均灰度值等圖像灰度參數(shù),并加入背膘厚參數(shù),運用線性回歸分析,建立最佳預(yù)測模型。相較于前人從超聲圖像種獲取參數(shù)信息時,需要通過編寫程序代碼,本研究所建立的方法更加直接和簡便,且效果較好。

    Kvam等[14]利用超聲圖像,建立預(yù)測活體豬IMF的方法,結(jié)果顯示當(dāng)個體IMF含量中等或較低時(<6%),預(yù)測結(jié)果與實際測量值的相關(guān)性r=0.820,而當(dāng)個體IMF含量較高時(>6%),其相關(guān)性降低至r=0.142。說明該超聲預(yù)測方法在中低等IMF含量的預(yù)測上表現(xiàn)優(yōu)異,但不適用于高IMF含量的預(yù)測。Newcom等[3]運用開發(fā)的模型來分別預(yù)測杜洛克豬、約克夏豬和2種豬混群的IMF含量,結(jié)果顯示對于3種豬群體的IMF含量預(yù)測準(zhǔn)確度不同,準(zhǔn)確度最高的是IMF含量均值最高的杜洛克豬。侯明俸等[15]分別選取皮杜長大和皮杜長藍2種四元雜交商品豬進行超聲預(yù)測模型分析,得到2種豬群IMF含量測定值與實際值之間的相關(guān)系數(shù)分別為0.627和0.672,而相關(guān)系數(shù)較高的皮杜長藍品種豬的IMF含量均值也是相對較高。以上的研究表明,針對不同品種、不同IMF含量的豬,所建立的IMF含量預(yù)測模型的準(zhǔn)確度也不同,表現(xiàn)為在一定范圍內(nèi),IMF含量較高的群體,預(yù)測模型的準(zhǔn)確性也會相對較高。本試驗是以IMF含量差異較大的二花臉豬數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)建立的模型,具有較廣范的適用范圍,預(yù)測準(zhǔn)確性較高。

    張金霜等[16]根據(jù)B超掃描圖中不同的灰階,將實際IMF含量看作白色像素和黑色區(qū)域2個值分割后的比值,從實際IMF推測得到圖像的分割閾值,并以此代替實際IMF作為因變量,建立預(yù)測活體杜洛克豬IMF回歸模型,結(jié)果得到預(yù)測IMF含量與實際值的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r=0.669。由此可以看出,使用圖像的分割閾值作為因變量,能使模型對圖像特征參數(shù)更加敏感,可以降低參數(shù)選取的難度。隨著圖像分析技術(shù)的進步和選育工作的推進,IMF含量的預(yù)測模型需要不斷的更新、優(yōu)化,以提高預(yù)測的準(zhǔn)確性。

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