Предварительный скрининг халяльного происхождения — как использовать
Пошаговое руководство по созданию вашей частной справочной библиотеки и проверке входящих образцов на тенденцию свиного происхождения. Время чтения: около 5 минут.
Что делает эта рабочая среда
- Хранит частную справочную библиотеку FTIR-спектров для каждой команды из проверенных партий, которым вы доверяете.
- Сравнивает новый входящий образец с этой библиотекой и сообщает, насколько он согласован, с доказательствами различий на уровне пиков.
- Работает для любой категории: на основе белков (желатин, оболочка капсул, мясо, сурими, молочные продукты), на основе жиров/масел (растительное масло, кулинарный жир, сливочное масло, топленое масло) или смешанные обработанные продукты.
- Предоставляет отчет, который можно распечатать и хранить вместе с записями о партиях.
Как формируется результат
- Анализируется весь спектр — литературные окна, показанные на странице, являются справочными, а не ограничениями анализа.
- Вывод — это оценка сходства: насколько входящий образец соответствует вашей квалифицированной эталонной библиотеке.
- Формулировка результата следует вашим меткам библиотеки: не-свиная библиотека даёт формулировку о не-свином, свиная контрольная библиотека — о свином.
- Каждая метка подкреплена таблицей различий пиков, которую вы можете просмотреть в отчёте.
Рабочий процесс из четырех шагов
Шаг 1 — Создайте эталонную библиотеку
Эталонная библиотека — это набор FTIR-спектров партий, которые вы уже считаете приемлемыми для этого материала. Входящий образец сравнивается с этой библиотекой, а не с какой-либо публичной базой данных.
Какие файлы можно загрузить?
Принимаются распространённые форматы экспорта приборов, включая CSV / TXT (волновое число, поглощение), SPA, DPT, DXD, JWS и другие. Спектр считывается и интерполируется автоматически; вам не нужно преобразовывать его вручную.
Сколько партий вам нужно?
Начните как минимум с 3–5 партий для одного материала. Больше партий делает сравнение более надёжным. Страница показывает предупреждение, если в выбранной библиотеке менее 5 партий.
Одна библиотека на материал
Создайте отдельную библиотеку для каждого материала, который вы хотите проверить (например, одну для говяжьей колбасы, одну для растительного масла). Библиотеки являются частными для вашей команды и отображаются на левой боковой панели.
Тип матрицы
Выберите «На основе белка», «На основе жира/масла» или «Смешанный». Это меняет только то, какие литературные дискриминантные окна отображаются на странице в качестве руководств по чтению — сам анализ всегда использует полный спектр.
Виды источника — обязательно и почему
Помечайте каждую партию её заявленным источником (говяжий, рыбий, растительный, свиной, ...). Формулировка результата зависит от этого: библиотека сертифицированных не-свиных партий даёт формулировку «тенденция к не-свиному», а библиотека, помеченная как положительный контроль свинины, даёт формулировку «тенденция к свиному» при близком совпадении. Без тегов видов отчёт сообщает только о согласованности библиотеки.
Другие поля
Поставщик, номер партии, статус JAKIM/сертификата, сканы, разрешение и кристалл ATR записываются для каждой эталонной партии и отображаются в отчётах, поэтому цепочка прослеживаемости остаётся целостной.
Шаг 2 — Проверьте входящий образец
- Выберите справочную библиотеку для этого материала в раскрывающемся списке «Справочная библиотека».
- Введите номер партии и заявленный поставщиком вид входящего образца (это записывается в отчет, но не используется движком).
- Загрузите входящий FTIR-файл (те же форматы, что и выше).
- Нажмите «Запустить предварительный скрининг Halal». Движок сравнивает образец с библиотекой и создаёт отчёт.
Шаг 3 — Прочитайте отчет
Метка тенденции
Печать сверху — это вывод предварительной проверки. Что она может сказать, зависит от того, что представляет собой ваша эталонная библиотека:
| Ваша библиотека | Образец и библиотека | Метка |
|---|---|---|
| Сертифицированные не-свиные партии | Согласовано | Соответствует не-свиным эталонам |
| Частично согласовано | Требует дальнейшего подтверждения | |
| Несоответствует | Не-свиное происхождение не подтверждено | |
| Свиной положительный контроль | Согласовано | Свиная тенденция |
| Частично согласовано | Требует дальнейшего подтверждения | |
| Несоответствует | Не совпадает со свиным контролем | |
| Нет метки вида | Согласовано | Соответствует эталонной библиотеке |
| Частично согласовано | Требует дальнейшего подтверждения | |
| Несоответствует | Не соответствует эталонной библиотеке |
Алгоритм, лежащий в основе метки
Движок автоматически выбирает режим анализа в зависимости от количества партий в библиотеке:
| Эталонные партии | Режим | Что рассчитывается |
|---|---|---|
| 19 или меньше | Сходство | Корреляция Пирсона, косинусное сходство и основные пики различий |
| 20 – 49 | PCA | Сходство плюс проекция PCA, расстояние Махаланобиса, T² Хотеллинга |
| 50 или более | Модель класса | PCA плюс SIMCA: Q-остаток, вероятность принадлежности к классу, оценка соответствия |
Дискриминантные области
Панель «Дискриминантные области (литература)» перечисляет окна, указанные в опубликованных исследованиях по скринингу происхождения, сопоставленные с вашим типом матрицы. Пики в таблице различий, попадающие в эти окна, помечаются именем области — это полезный приоритет для вашего собственного анализа:
Откуда берутся эти окна
Окна на основе белков следуют Hashim 2010 (Food Chem) и Sci Rep 2021 — последний сообщает доминирующее волновое число для свиного желатина около 1470–1475 см⁻¹ (говяжий 1444–1450, рыбий 1496–1500). Окна на основе жира/масла следуют обзору халяльной аутентификации Int J Mol Sci 2020: дискриминантные области SIMCA для сала в топлёном масле (3030–2785 / 1786–1680 / 1490–919 см⁻¹) и комбинированная область, которая количественно определяла сало в нерафинированном кокосовом масле с помощью PLSR+DA с R² = 0,999 (3020–3000 / 1120–1000 см⁻¹).
Это руководства по чтению для вашего собственного обзора — движок анализирует весь спектр, а не только эти окна. Не существует единого набора окон, применимого ко всем материалам; разные матрицы имеют разные литературные дискриминантные диапазоны.
Таблица различий пиков
«Основные пики различий» перечисляют наиболее сильные различия между образцом и средним значением эталона, с указанием направления (образец выше/ниже) и того, является ли пик аномальным. Это доказательство, стоящее за меткой — просмотрите его, когда метка не является «согласованной».
Диаграммы
Спектральное наложение отображает образец по сравнению со средним значением эталона. Точечная диаграмма PCA (когда в библиотеке 20+ партий) показывает, где образец находится относительно облака исторических партий.
Интерпретация ИИ
При наличии панель ИИ обобщает различия, перечисляет возможные причины и предлагает следующие шаги. Это только поддержка принятия решений: рассматривайте ее химические утверждения и формулировки как отправную точку и проверяйте перед действиями.
Часто задаваемые вопросы
- Мой образец получил результат «неподтверждённое не свиное происхождение». Означает ли это, что он содержит свинину?
- Нет. Это означает, что образец отличается от вашей не-свиной эталонной библиотеки. Различия могут возникать из-за другого поставщика, влажности, добавок, настроек прибора или обычного разброса между партиями. Воспринимайте это как сигнал для расследования, а не как обнаружение свинины. Если необходимо установить наличие свинины, используйте ДНК/ПЦР.
- Могу ли я проверять масла и жиры с помощью этого?
- Да. Выберите «Жир/масло» в качестве типа матрицы. Панели литературы затем покажут полосы, сообщённые для скрининга фальсификации салом (цис C–H около 3006, сложноэфирный C=O около 1743, пара C–O триглицеридов около 1117/1097, транс около 968), а интерпретация ИИ даст специальные рекомендации по чтению для жиров.
- Почему на странице предупреждается, что результаты являются предварительными, если партий меньше 5?
- Сравнение с 1–4 спектрами имеет ограниченное статистическое значение. Движок по-прежнему работает, но относитесь к результату как к ориентировочному, а не количественному. Добавляйте партии по мере их квалификации.
- Мои спектральные данные передаются?
- Нет. Эталонные библиотеки являются приватными для вашей учетной записи и не используются в качестве тестовых эталонов для кого-либо еще. Вы можете удалять партии или целые библиотеки в любое время.
- Нужно ли создавать одну библиотеку на каждого поставщика или на каждый материал?
- Минимум — на каждый материал. Если ваши поставщики сильно различаются, отдельные библиотеки для каждого поставщика и материала дают самое чистое сравнение.
- Чем это отличается от поиска по схожести в большой спектральной библиотеке?
- Здесь набор для сравнения — это ваши собственные проверенные партии, доказательства — различия на уровне пиков с литературными окнами, а отчёт сохраняет цепочку поставщик/партия/сертификат. Поиск по публичной библиотеке может ответить на вопрос «на что похож этот спектр»; этот инструмент отвечает на вопрос «насколько эта партия соответствует моему проверенному базовому уровню».
- Могу ли я превратить проверенный образец в эталонную партию?
- Да — в рабочей среде у каждого прошлого скрининга есть кнопка «Добавить», которая переносит его в справочную библиотеку после принятия партии. Записи сохраняют свою историю.
- Что означает «статус JAKIM» для пользователей за пределами Малайзии?
- Поле является свободным и помечено как «JAKIM / статус халяльного сертификата». Лаборатории за пределами Малайзии могут указать свой собственный сертификационный орган или оставить его как «Неизвестно».