多変量解析と組み合わせた表面強化ラマン分光法を使用して、アヒル肉のテストステロンプロピオン酸塩およびナンドロロン残基の分類と検出

アヒル肉のテストステロンプロピオン酸塩（TP）およびナンドロロン（NT）残基の定性的および定量的分析の迅速かつ単純な方法が重要である。この研究では、アヒル肉のTPおよびNT残基の分類と検出のために、表面強化ラマン分光法（SERS）結合多変量解析を適用しました。合計294個のアヒル肉抽出物サンプルは、TPおよびNTのない102個のアヒル肉抽出物サンプル、TP、47個のアヒル肉サンプル、47個のアヒル肉サンプルを含むわずかな修飾を備えたLC-MS/MSサンプル調製方法に基づいて、アヒルの乳房肉から得られました。NTを含むサンプル、およびTPおよびNTを含む102個のアヒル肉抽出サンプル。生のラマンスペクトルは、適応的に再重量化された最小二乗（airpls）、正規化、および最初の誘導体を使用して前処理され、最初の10個の主成分のスコア値が開発されたモデルの入力として選択されました。粒子群群最適化 - サポートベクトル分類（PSO-SVC）モデルが作成され、すべてのアヒルの肉サンプルを4つのグループ（すなわち、コントロールグループ、TPグループ、NTグループ、およびNTグループと組み合わせたTP）に分類精度を分類します。トレーニングセットとテストセットの99.49および100％。さらに、2つの最小二乗サポートベクター回帰（LS-SVR）モデルが開発され、測定係数（R2）値が0.9316、ルート平均平方根誤差（RMSE）値2.1739、予測の比率があるサンプルのTP値を予測しました。テストセットの偏差（RPD）値は3.2189、R2値は0.9038、RMSE値は2.2914、RPD値は2.9701のサンプルのNT値です。多変量解析と組み合わせて、表面強化ラマン分光法技術は、アヒル肉抽出物のTPおよびNT残基の定性的および定量分析ツールになる可能性があります。

There is a critical need for a rapid and simple method of qualitative and quantitative analysis of testosterone propionate (TP) and nandrolone (NT) residues in duck meat. In this study, we applied surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) coupled multivariate analysis for the classification and detection of TP and NT residues in duck meat. A total of 294 duck meat extract samples were obtained from duck breast meats based on a LC-MS/MS sample preparation method with slight modification including 102 duck meat extract samples without TP and NT, 43 duck meat samples containing TP, 47 duck meat extract samples containing NT, and 102 duck meat extract samples containing TP and NT. Raw Raman spectra were pretreated by using adaptive iteratively reweighted penalized least squares (airPLS), normalization and first derivative, and then the score values of first 10 principal components were selected as the inputs of the developed models. A particle swarm optimization-support vector classification (PSO-SVC) model was created to classify all the duck meat samples into the 4 groups (i.e., control group, TP group, NT group, and TP combined with NT group) with the classification accuracies of 99.49 and 100% for training set and test set, respectively. Furthermore, 2 least squares support vector regression (LS-SVR) models were developed to predict the TP values in samples with a determination coefficient (R2) value of 0.9316, root mean square error (RMSE) value of 2.1739, and ratio of prediction to deviation (RPD) value of 3.2189 for the test set, and NT values in samples with an R2 value of 0.9038, RMSE value of 2.2914, and RPD value of 2.9701 for the test set. Surface-enhanced Raman spectroscopy technology, in combination with multivariate analysis, has the potential to become the qualitative and quantitative analysis tool for TP and NT residues in duck meat extract.