การคัดกรองเบื้องต้นแหล่งที่มาฮาลาล · คำแนะนำ
การคัดกรองเบื้องต้น · FTIR.fun
คำแนะนำ ลงชื่อเข้าใช้
เปิดเวิร์กเบนช์
คำแนะนำ

การคัดกรองเบื้องต้นที่มาฮาลาล — วิธีใช้

คำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับการสร้างคลังอ้างอิงส่วนตัวของคุณและคัดกรองตัวอย่างขาเข้าสำหรับแนวโน้มแหล่งกำเนิดสุกร เวลาอ่าน: ประมาณ 5 นาที

เวิร์กเบนช์นี้ทำอะไร

  • เก็บไลบรารีอ้างอิงส่วนตัวต่อทีมของสเปกตรัม FTIR จากแบทช์ที่ผ่านการตรวจสอบที่คุณเชื่อถือ
  • เปรียบเทียบตัวอย่างขาเข้าใหม่กับไลบรารีนั้น และรายงานความสอดคล้องของมัน พร้อมหลักฐานความแตกต่างระดับพีค
  • ใช้ได้กับทุกหมวดหมู่: ที่มีโปรตีนเป็นฐาน (เจลาติน เปลือกแคปซูล เนื้อ ซูริมิ ผลิตภัณฑ์นม) ที่มีไขมัน/น้ำมันเป็นฐาน (น้ำมันปรุงอาหาร เนยขาว เนย ฆี) หรือผลิตภัณฑ์แปรรูปแบบผสม
  • ให้รายงานที่ตรวจสอบย้อนกลับได้ ซึ่งคุณสามารถพิมพ์และเก็บไว้กับบันทึกชุดข้อมูลได้

ผลลัพธ์ถูกสร้างขึ้นอย่างไร

  • วิเคราะห์สเปกตรัมเต็มรูปแบบ — หน้าต่างเอกสารที่แสดงบนหน้านี้เป็นแนวทางในการอ่าน ไม่ใช่ขีดจำกัดการวิเคราะห์
  • ข้อสรุปคือการตัดสินความคล้ายคลึง: ตัวอย่างที่เข้ามาตรงกับห้องสมุดอ้างอิงที่ผ่านการรับรองของคุณมากเพียงใด
  • ถ้อยคำผลลัพธ์เป็นไปตามแท็กคลังของคุณ: คลังที่ไม่ใช่สุกรให้ถ้อยคำที่ไม่ใช่สุกร คลังควบคุมสุกรให้ถ้อยคำสุกร
  • ทุกป้ายกำกับได้รับการสนับสนุนจากตารางความแตกต่างของจุดสูงสุดที่คุณสามารถตรวจสอบได้ในรายงาน

ขั้นตอนการทำงานในสี่ขั้นตอน

1สร้างไลบรารีอ้างอิงอัปโหลดแบทช์ FTIR ในอดีตที่ผ่านการตรวจสอบสำหรับวัสดุหนึ่งชนิด
2ติดแท็กแต่ละแบตช์ประเภทเมทริกซ์และชนิดของแหล่งที่มาเป็นตัวกำหนดว่าผลลัพธ์จะถูกใช้คำว่าอย่างไร
3คัดกรองตัวอย่างที่เข้ามาอัปโหลดไฟล์ FTIR ของมันเทียบกับไลบรารีที่เลือก
4อ่านรายงานป้ายแนวโน้ม ความแตกต่างของพีค แผนภูมิ และการตีความด้วย AI

ขั้นตอนที่ 1 — สร้างไลบรารีอ้างอิง

ห้องสมุดอ้างอิงคือชุดสเปกตรัม FTIR จากชุดข้อมูลที่คุณพิจารณาแล้วว่ายอมรับได้สำหรับวัสดุนี้ ตัวอย่างที่เข้ามาจะถูกเปรียบเทียบกับห้องสมุดนี้ ไม่ใช่กับฐานข้อมูลสาธารณะใดๆ

คุณสามารถอัปโหลดไฟล์อะไรได้บ้าง

รูปแบบการส่งออกจากเครื่องมือทั่วไปได้รับการยอมรับ รวมถึง CSV / TXT (เลขคลื่น, การดูดกลืน), SPA, DPT, DXD, JWS และอื่นๆ สเปกตรัมจะถูกอ่านและประมาณค่าโดยอัตโนมัติ คุณไม่จำเป็นต้องแปลงด้วยตนเอง

คุณต้องการกี่แบทช์?

เริ่มต้นด้วยอย่างน้อย 3-5 แบทช์สำหรับวัสดุหนึ่งชนิด แบทช์มากขึ้นทำให้การเปรียบเทียบเชื่อถือได้มากขึ้น หน้านี้จะแสดงคำเตือนเมื่อใดก็ตามที่ไลบรารีที่เลือกมีแบทช์น้อยกว่า 5

หนึ่งไลบรารีต่อวัสดุ

สร้างไลบรารีแยกสำหรับวัสดุแต่ละชนิดที่คุณต้องการคัดกรอง (เช่น หนึ่งสำหรับไส้กรอกเนื้อวัว หนึ่งสำหรับน้ำมันปรุงอาหาร) ไลบรารีเป็นส่วนตัวสำหรับบัญชีทีมของคุณและปรากฏในแถบด้านข้างซ้าย

ประเภทเมทริกซ์

เลือกแบบโปรตีน แบบไขมัน/น้ำมัน หรือแบบผสม สิ่งนี้เพียงเปลี่ยนว่าช่วงการจำแนกวรรณกรรมใดที่แสดงบนหน้าเป็นแนวทางการอ่าน การวิเคราะห์จะใช้สเปกตรัมเต็มเสมอ

ชนิดแหล่งที่มา — จำเป็น และเพราะเหตุใด

แท็กแต่ละชุดข้อมูลด้วยแหล่งที่มาที่ระบุ (วัว ปลา พืช สุกร ...) ถ้อยคำของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับสิ่งนี้: คลังของชุดข้อมูลที่ไม่ใช่สุกรที่ได้รับการรับรองจะให้ถ้อยคำว่า “แนวโน้มไม่ใช่สุกร” ในขณะที่คลังที่แท็กเป็นตัวควบคุมบวกสุกรจะให้ถ้อยคำว่า “แนวโน้มสุกร” เมื่อมีการจับคู่ใกล้เคียง หากไม่มีแท็กชนิด รายงานจะระบุเพียงความสอดคล้องของคลัง

ช่องข้อมูลอื่น ๆ

ซัพพลายเออร์ หมายเลขชุดข้อมูล สถานะ JAKIM/ใบรับรอง การสแกน ความละเอียด และคริสตัล ATR จะถูกบันทึกในทุกชุดอ้างอิงและปรากฏในรายงาน เพื่อให้ห่วงโซ่การตรวจสอบย้อนกลับยังคงสมบูรณ์

ขั้นตอนที่ 2 — คัดกรองตัวอย่างขาเข้า

  1. เลือกไลบรารีอ้างอิงสำหรับวัสดุนี้ในเมนูแบบเลื่อนลง “Reference library”
  2. กรอกหมายเลขชุดข้อมูลและสายพันธุ์ที่ผู้จำหน่ายระบุของตัวอย่างที่เข้ามา (ข้อมูลนี้ถูกบันทึกในรายงาน แต่ไม่ถูกใช้โดยระบบ)
  3. อัปโหลดไฟล์ FTIR ขาเข้า (รูปแบบเดียวกันกับข้างต้น)
  4. คลิก “เรียกใช้การคัดกรองเบื้องต้นฮาลาล” ระบบจะเปรียบเทียบตัวอย่างกับคลังและสร้างรายงาน
จุด: การคัดกรองเบื้องต้นแต่ละครั้งใช้ 10 คะแนนสำหรับบัญชีฟรี/ทดลองใช้ บัญชี VIP ไม่เสียค่าใช้จ่าย

ขั้นตอนที่ 3 — อ่านรายงาน

ป้ายกำกับแนวโน้ม

ตราประทับที่ด้านบนคือข้อสรุปการคัดกรองเบื้องต้น สิ่งที่มันบอกได้ขึ้นอยู่กับว่าห้องสมุดอ้างอิงของคุณคืออะไร:

ห้องสมุดของคุณ ตัวอย่างเทียบกับไลบรารี ป้ายกำกับ
ชุดข้อมูลที่ได้รับการรับรองว่าไม่ใช่สุกรสอดคล้องสอดคล้องกับข้อมูลอ้างอิงที่ไม่ใช่สุกร
สอดคล้องบางส่วนต้องการการยืนยันเพิ่มเติม
ไม่สอดคล้องแหล่งกำเนิดที่ไม่ใช่สุกรไม่ได้รับการยืนยัน
ตัวควบคุมบวกจากสุกรสอดคล้องแนวโน้มสุกร
สอดคล้องบางส่วนต้องการการยืนยันเพิ่มเติม
ไม่สอดคล้องไม่ตรงกับกลุ่มควบคุมสุกร
ไม่มีป้ายสายพันธุ์สอดคล้องสอดคล้องกับคลังอ้างอิง
สอดคล้องบางส่วนต้องการการยืนยันเพิ่มเติม
ไม่สอดคล้องไม่สอดคล้องกับคลังอ้างอิง

อัลกอริทึมที่อยู่เบื้องหลังป้ายกำกับ

เอ็นจินจะเลือกโหมดการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติตามจำนวนแบตช์ที่ไลบรารีมี:

ชุดข้อมูลอ้างอิงโหมดสิ่งที่คำนวณ
19 หรือน้อยกว่าความคล้ายคลึงความสัมพันธ์เพียร์สัน ความคล้ายคลึงโคไซน์ และจุดสูงสุดความแตกต่างหลัก
20 – 49PCAความคล้ายคลึงรวมกับการฉายภาพ PCA ระยะทางมาฮาลาโนบิส Hotelling T²
50 หรือมากกว่าแบบจำลองคลาสPCA บวกกับ SIMCA: Q residual, ความน่าจะเป็นของการเป็นสมาชิกคลาส, คะแนนความสอดคล้อง

บริเวณการจำแนก

แผง “บริเวณจำแนก (วรรณกรรม)” แสดงรายการช่วงที่รายงานในการศึกษาการคัดกรองแหล่งกำเนิดที่ตีพิมพ์ ซึ่งตรงกับประเภทเมทริกซ์ของคุณ จุดสูงสุดในตารางความแตกต่างที่อยู่ในช่วงเหล่านี้จะถูกแท็กด้วยชื่อบริเวณ ซึ่งเป็นประโยชน์สำหรับการจัดลำดับความสำคัญในการทบทวนของคุณเอง:

Amide A 3600–3000 cm⁻¹ N–H/O–H stretch; principal gelatin discriminant window (Hashim 2010).
Amide I 1700–1600 cm⁻¹ C=O stretch; porcine vs bovine/fish gelatin main peak (Sci Rep 2021).
Amide II / III 1550–1240 cm⁻¹ N–H bend + C–N stretch; species-discriminant envelope (Sci Rep 2021).
Porcine-gelatin signature 1475–1470 cm⁻¹ Dominant wavenumber reported for porcine gelatin by c-FACS (Sci Rep 2021); bovine 1444–1450, fish 1496–1500.
DA window 2000–1501 cm⁻¹ Standard ATR + discriminant-analysis window in animal-gelatin studies (Nazri 2024).
C–H stretch 3030–2785 cm⁻¹ Total fat C–H region; SIMCA discriminant region for lard in ghee (Int J Mol Sci 2020).
Ester C=O 1786–1680 cm⁻¹ Triglyceride ester carbonyl; SIMCA region separating lard from other fats (2020 review).
Triglyceride fingerprint 1490–919 cm⁻¹ SIMCA discriminant region (2020 review); lard C–O pair reported near 1117/1097.
Lard in VCO region 3020–3000 · 1120–1000 cm⁻¹ Combined region that quantified lard in virgin coconut oil by PLSR+DA, R²=0.999 (2020 review).
cis / trans markers 3006 · 968 cm⁻¹ cis =C–H near 3006 and trans/CH₂ rocking near 968 support fat-type separation.

ช่วงเหล่านี้มาจากที่ใด

ช่วงแบบโปรตีนเป็นไปตาม Hashim 2010 (Food Chem) และ Sci Rep 2021 — ฉบับหลังรายงานเลขคลื่นหลักสำหรับเจลาตินสุกรใกล้ 1470–1475 cm⁻¹ (วัว 1444–1450, ปลา 1496–1500) ช่วงแบบไขมัน/น้ำมันเป็นไปตามบทวิจารณ์การตรวจสอบฮาลาล Int J Mol Sci 2020: บริเวณจำแนก SIMCA สำหรับมันหมูในเนยใส (3030–2785 / 1786–1680 / 1490–919 cm⁻¹) และบริเวณรวมที่วัดปริมาณมันหมูในน้ำมันมะพร้าวบริสุทธิ์โดย PLSR+DA ด้วย R² = 0.999 (3020–3000 / 1120–1000 cm⁻¹)

สิ่งเหล่านี้เป็นคู่มือการอ่านสำหรับการทบทวนของคุณเอง — ระบบวิเคราะห์สเปกตรัมทั้งหมด ไม่ใช่เฉพาะช่วงเหล่านี้ ไม่มีชุดช่วงที่ใช้ได้กับทุกวัสดุ เมทริกซ์ที่ต่างกันมีแถบการจำแนกจากวรรณกรรมที่ต่างกัน

ตารางความแตกต่างของพีค

“พีคความแตกต่างหลัก” แสดงความแตกต่างที่ชัดเจนที่สุดระหว่างตัวอย่างและค่าเฉลี่ยอ้างอิง พร้อมทิศทาง (ตัวอย่างสูง/ต่ำกว่า) และว่าพีคนั้นผิดปกติหรือไม่ นี่คือหลักฐานเบื้องหลังป้าย — ตรวจสอบเมื่อป้ายไม่ใช่ “สอดคล้อง”

แผนภูมิ

การซ้อนทับสเปกตรัมจะวาดตัวอย่างเทียบกับค่าเฉลี่ยอ้างอิง แผนภาพกระจาย PCA (เมื่อไลบรารีมี 20+ แบทช์) จะแสดงตำแหน่งของตัวอย่างเทียบกับกลุ่มแบทช์ในอดีต

การตีความด้วย AI

เมื่อมี แผง AI จะสรุปความแตกต่าง ระบุสาเหตุที่เป็นไปได้ และแนะนำขั้นตอนถัดไป เป็นเพียงการสนับสนุนการตัดสินใจ: ถือว่าข้อเรียกร้องทางเคมีและถ้อยคำเป็นจุดเริ่มต้น และตรวจสอบก่อนดำเนินการ

คำถามที่พบบ่อย

ตัวอย่างของฉันกลับมาว่า “ไม่ยืนยันแหล่งกำเนิดที่ไม่ใช่สุกร” นั่นหมายความว่ามันมีเนื้อหมูหรือไม่?
ไม่ หมายความว่าตัวอย่างแตกต่างจากห้องสมุดอ้างอิงที่ไม่ใช่สุกรของคุณ ความแตกต่างอาจมาจากผู้จำหน่ายที่ต่างกัน ความชื้น สารเติมแต่ง การตั้งค่าเครื่องมือ หรือการกระจายจากชุดต่อชุดตามปกติ มองว่าเป็นสัญญาณให้ตรวจสอบ — ไม่ใช่การตรวจจับสุกร หากต้องยืนยันว่ามีสุกร ให้ใช้ DNA/PCR
ฉันสามารถคัดกรองน้ำมันและไขมันด้วยสิ่งนี้ได้หรือไม่?
ใช่ เลือก “แบบไขมัน/น้ำมัน” เป็นประเภทเมทริกซ์ แผงวรรณกรรมจะแสดงย่านความถี่ที่รายงานสำหรับการคัดกรองการปลอมปนมันหมู (cis C–H ใกล้ 3006, ester C=O ใกล้ 1743, คู่ C–O ของไตรกลีเซอไรด์ใกล้ 1117/1097, trans ใกล้ 968) และการตีความด้วย AI จะให้คำแนะนำการอ่านเฉพาะไขมัน
ทำไมหน้านี้เตือนว่าผลลัพธ์เป็นการสำรวจเมื่อมีชุดข้อมูลน้อยกว่า 5 ชุด?
การเปรียบเทียบกับสเปกตรัม 1–4 รายการมีความหมายทางสถิติที่จำกัด เอ็นจินยังคงทำงาน แต่ให้ถือว่าผลลัพธ์เป็นแนวทาง ไม่ใช่เชิงปริมาณ เพิ่มแบตช์เมื่อคุณตรวจสอบคุณสมบัติแล้ว
ข้อมูลสเปกตรัมของฉันถูกแชร์หรือไม่?
ไม่ ห้องสมุดอ้างอิงเป็นส่วนตัวของบัญชีของคุณ และไม่ถูกใช้เป็นข้อมูลอ้างอิงในการทดสอบสำหรับผู้อื่น คุณสามารถลบชุดข้อมูลหรือห้องสมุดทั้งหมดได้ตลอดเวลา
ฉันจำเป็นต้องสร้างไลบรารีหนึ่งรายการต่อซัพพลายเออร์หรือต่อวัสดุหรือไม่?
อย่างน้อยต่อวัสดุหนึ่งชนิด หากซัพพลายเออร์ของคุณมีความแตกต่างกันมาก คลังแยกต่อซัพพลายเออร์ต่อวัสดุจะให้การเปรียบเทียบที่ชัดเจนที่สุด
สิ่งนี้แตกต่างจากการค้นหาความคล้ายคลึงในไลบรารีสเปกตรัมขนาดใหญ่อย่างไร?
ที่นี่ชุดการเปรียบเทียบคือแบทช์ที่ผ่านการตรวจสอบของคุณเอง หลักฐานคือความแตกต่างระดับพีคพร้อมหน้าต่างเอกสาร และรายงานจะเก็บข้อมูลผู้จัดจำหน่าย/แบทช์/ใบรับรอง การค้นหาไลบรารีสาธารณะสามารถตอบได้ว่า “สเปกตรัมนี้คล้ายกับอะไร” เวิร์กเบนช์นี้ตอบได้ว่า “แบทช์นี้ตรงกับพื้นฐานที่ผ่านการตรวจสอบของฉันมากน้อยเพียงใด”
ฉันสามารถเปลี่ยนตัวอย่างที่คัดกรองแล้วให้เป็นชุดข้อมูลอ้างอิงได้หรือไม่?
ใช่ — บนเวิร์กเบนช์ การตรวจคัดกรองก่อนหน้านี้แต่ละครั้งมีปุ่ม “เพิ่ม” ที่ยกระดับเป็นคลังอ้างอิงเมื่อคุณยอมรับชุดข้อมูล บันทึกจะเก็บประวัติไว้
สถานะ JAKIM หมายความว่าอย่างไรสำหรับผู้ใช้นอกประเทศมาเลเซีย
ช่องนี้เป็นรูปแบบอิสระและติดป้ายว่า “JAKIM / สถานะใบรับรองฮาลาล” ห้องปฏิบัติการนอกมาเลเซียสามารถบันทึกหน่วยงานรับรองของตนเอง หรือปล่อยเป็น “ไม่ทราบ”