基于4D-DIA蛋白质组学与可解释机器学习的羊肉产地精准溯源新方法

近日，中国农业科学院农产品加工研究所肉品科学与营养工程创新团队成功建立了一种结合4D-DIA定量蛋白质组学与可解释机器学习的羊肉地理来源精准鉴别新方法，相关研究成果发表在《食品化学（Food Chemistry）》上。加工所2022级中爱联合培养博士生刘崇歆为论文第一作者，陈丽研究员为通讯作者。

羊肉产地标签的真实性关乎消费者权益与地理标志品牌声誉。随着消费者对地理标志产品品质需求日益提升，建立快速、准确的产地精准溯源方法十分必要。

该研究以甘肃、宁夏和内蒙古三大主产区的滩羊样品为对象，采用4D-DIA定量蛋白质组学分析系统解析了不同地区羊肉蛋白组成与丰度差异，共鉴定到3790种蛋白质。引入最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归进行特征筛选，优选出16个候选标志蛋白，比较六种机器学习算法后发现，以λmin组的14个蛋白标志物为基础构建的Logistic回归模型在外部测试集上实现了100%的产地分类准确率，兼具高精度与良好泛化能力。此外，研究还采用SHapley Additive Explanations方法对蛋白标志物在模型决策中的贡献进行量化解析，W5PF65、W5PQE5和W5Q501在不同产地间呈现稳定而显著的表达差异，是驱动地理来源判别的关键特征。

该成果为羊肉产地标签监管和地理标志保护提供了新的技术路径，并为在其他畜产品和食品领域开展高通量蛋白质组学溯源研究奠定了基础。

该研究得到了国家重点研发计划和宁夏回族自治区重点研发计划的资助。

文章链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2025.147239