华中农业大学学报

作者：邹慧颖，王东薇，樊懿楷，刘维华，杨俊华，余文莉，SABEK Ahmed Abdalla Ahmed Ibrahim，张淑君

单位：1.华中农业大学动物科学技术学院、动物医学院，武汉 430070;2.宁夏兽药饲料监察所，银川 750000;3.石家庄天泉良种奶牛有限公司，石家庄 050061

关键词：中红外光谱;牛奶;β-乳球蛋白;机器学习算法;光谱预处理

基金：国家重点研发计划项目（2023YFD1300400）；中央高校基本科研业务费专项（2662023DKPY001）；石家庄市科技计划项目（221500182A）

为建立一种可以快速、批量、高效检测中国荷斯坦牛牛奶中β-乳球蛋白含量的方法，采集501份来自西北、华北和华中主要产奶地区的健康中国荷斯坦牛牛奶样本，采用高效液相色谱法测定牛奶样本中β-乳球蛋白的含量，并同步测定和收集牛奶样本中红外光谱数据（mid-infrared spectroscopy，MIRS）。以MIRS为预测变量，β-乳球蛋白含量为因变量，将12种光谱预处理方法进行连续2次的随机组合，并手动选取特征波段，使用偏最小二乘回归（partial least squares regression，PLSR）作为传统机器学习算法，建立预测牛奶中β-乳球蛋白含量的最优预测模型。结果显示：该模型交叉验证集和测试集的RC2和RP2分别为0.812 9、0.768 8，均方根误差RMSEC和RMSEP分别为0.476 2、0.524 9 g/L，性能偏差比（ratio of performance to deviation，RPD）为2.076 6，达到畜禽生产性能的测定要求。试验结果表明，可以利用MIRS建立模型预测中国荷斯坦牛牛奶中的β-乳球蛋白含量。

来源：2025年第2期

《华中农业大学学报》期刊编辑部

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