来源：期刊VIP网 时间：
作者：马烨桦;娄文琦;高清;徐昊祺;邹芸霞;任小丽;蒋桂娥;俞英;张雅丽;黄锡霞;王雅春;
单位：中国农业大学动物科学技术学院;中国农业大学食品科学与营养工程学院;河南省奶牛生产性能测定中心;河北省畜牧良种工作总站;新疆农业大学动物科学学院;
摘要：乳铁蛋白是乳制品中的重要蛋白质之一，在免疫健康方面具有重要作用。本研究旨在使用牛奶中红外光谱（Mid-Infrared Spectra, MIRS）预测牛奶中乳铁蛋白（Lactoferrin, LF）含量，建立快速检测方法。收集来自北京、河北、新疆4个品种（荷斯坦牛、娟姗牛、新疆褐牛、西门塔尔牛）共678个奶样，基于高效液相色谱法测定LF的准确含量；在对LF表型进行立方根转换后，比较了5种MIRS预处理算法（中心化、SG卷积平滑、卷积平滑一阶导、卷积平滑二阶导、移动平均平滑）、2种波段选择方法（去除水噪音、竞争性自适应重加权）和4种机器学习算法（偏最小二乘回归、岭回归、LASSO回归、支持向量机线性回归）对预测效果的影响；使用10折交叉验证，重复5次的均值。结果显示：不进行MIRS预处理、去除水噪音以及支持向量机线性回归的组合能较好地预测LF含量，其中R2CV、RMSECV和RPECV均值分别为0.345、0.072、0.140。本研究表明牛奶MIRS能在一定程度上用于预测乳铁蛋白含量，研究结果为快速、低成本检测牛乳铁蛋白方法的建立奠定了基础。
关键词：中红外光谱;牛奶乳铁蛋白;预测模型;机器学习
基金资助：国家重点研发计划（2021YFD1200903）; 国家现代农业产业技术体系（CARS-36）; 河南省重点研发专项（221111111100）; 长江学者和创新团队发展计划（IRT＿15R62）
