A green analytical method for fish species authentication based on Raman spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
Fish mislabeling is a rampant global issue, damaging consumers economic benefits and trust in the fish industry and government authorities, as well as diminishing the efficacy of the sustainability measurement and management of fisheries. Although DNA barcoding as a gold standard method provides accurate identification of biological species of fish, this method is complicated and slow, and requires reagents and solvents. To develop a more rapid, easy-to-use, and environmentally-friendly method for fish species identification, we integrated the non-destructive Raman spectroscopy with chemometrics/machine learning for rapid and simple fish species authentication. Two Raman spectrometers (i.e., a portable Raman spectrometer and a benchtop confocal Raman spectrometer) were used and compared for their performance to identify 11 species of fish (i.e., 4 species of Salmonidae and 7 species of non-Salmonidae). Supervised chemometric/machine learning classification models were constructed based on a hierarchical classification principle to solve this 11-class identification problem. Both Raman spectrometers were able to differentiate Salmonidae from non-Salmonidae fish with close to 100% accuracy (i.e., first-hierarchical level). To further identify the fish to species level, the portable Raman spectrometer provided better accuracy (i.e., 93% and 93% accuracy for the Salmonidae group and non-Salmonidae group of fish identification, respectively) compared to the benchtop Raman spectrometer (i.e., 90% and 84% accuracy for the Salmonidae group and non-Salmonidae group of fish identification, respectively). The overall analytical time from sample to results can be completed within 5 min, much faster compared to the gold standard method. Moreover, the classification power of this Raman spectroscopy-based technique is expected to be improved with an increased spectral number of fish species and biological replicates in the Raman spectral library, as well with advanced machine learning algorithms. This rapid and reliable fish authentication method based on Raman spectroscopy will provide government laboratories and the fish industry another useful tool to routinely and frequently monitor the fish authenticity, and thus to protect consumers’ benefits and guarantee the efficacy of the fishery sustainability measurement and management strategies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».