福斯近红外测猪肉，为科研突破提供数据支持

每个假期，都有各行各业的劳动者坚守岗位，其中不乏实验室中忙碌的科研工作者。

福斯很高兴借此文分享一些科研动态，让更多人看到科研工作者的劳动成果和科研突破。

概述

这篇由福斯用户江西农业大学猪遗传改良与养殖技术国家重点实验室（全国生猪领域唯一的国家重点实验室）发表的文章，利用可见光和近红外光谱（VIS/NIRS），测量了猪的15个肉质性状（其中11个来自福斯 FOODSCAN™ 2 肉类分析仪），并使用七种模型来预测这些肉质性状。

图片来源：原论文图表节选

结论

结果表明，七种模型对15个肉质性状的预测能力分为三个水平：MLR < LMM、Ridge、SVR < PLS、LASSO、ANN。

同时，作者应用GWAS的思想设计了一种新的近红外光谱特征波长筛选方法，即光谱宽关联分析（SWAS），并使用曼哈顿图对不同成分的特征波长进行可视化，预测结果表明这是一种非常有前途的光谱波长筛选方法。

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