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龍圖騰網獲悉三亞中國農業科學院國家南繁研究院;中國農業科學院農產品加工研究所;中國熱帶農業科學院香料飲料研究所申請的專利基于特征代謝物的鮮切菠蘿蜜貨架期預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120258262B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510756593.2，技術領域涉及：G06Q10/04；該發明授權基于特征代謝物的鮮切菠蘿蜜貨架期預測方法是由林瓊;黃玉婷;夏伊寧;張彥軍;成怡凡;孫碗晴設計研發完成，并于2025-06-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于特征代謝物的鮮切菠蘿蜜貨架期預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于特征代謝物的鮮切菠蘿蜜貨架期預測方法，涉及食品保鮮技術領域，解決現有貨架期預測方法依賴主觀評價或單一理化指標導致精度不足、無法動態整合環境參數的問題。該方法通過液氮研磨結合HS?SPMEGC?MS技術檢測不同新鮮度果苞的代謝物成分，利用OPLS?DA模型篩選VIP值1且倍數變化≥2或≤0.5的差異代謝物，構建BP神經網絡模型輸入代謝物濃度及貯藏參數預測貨架期，通過對比預測值與實際值驗證并修正模型。該方法可動態優化倉儲物流策略，降低鮮切菠蘿蜜品質損耗。

本發明授權基于特征代謝物的鮮切菠蘿蜜貨架期預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于特征代謝物的鮮切菠蘿蜜貨架期預測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取不同新鮮程度的鮮切菠蘿蜜果苞樣本，每個樣本通過液氮研磨后置于頂空瓶中，加入飽和NaCl溶液及氘代內標溶液，采用全自動頂空固相微萃取HS-SPME結合氣相色譜-質譜聯用GC-MS技術，檢測該樣本中的代謝物成分； 基于正交偏最小二乘判別分析OPLS-DA模型，在代謝物成分中，篩選不同新鮮程度下鮮切菠蘿蜜的差異代謝物，篩選標準為： a）變量重要性投影VIP值1； b）代謝物在不同新鮮程度下鮮切菠蘿蜜中的倍數變化≥2或≤0.5； 將同時滿足條件a）和b）的代謝物成分，篩選為差異代謝物； 利用篩選出的差異代謝物作為標志物，構建反向傳播BP神經網絡預測模型，輸入差異代謝物的濃度數據及貯藏環境參數，輸出鮮切菠蘿蜜的貨架期預測值；通過對比預測模型的預測結果數據與實際貨架期數據，驗證標志物篩選的準確性，以此對標志物進行進一步的篩選，并修正預測模型； GC-MS檢測條件包括： 色譜條件：DB-5MS毛細管柱30m×0.25mm×0.25μm，載氣為高純氦氣，恒流流速1.2mLmin，進樣口溫度250℃，不分流進樣，溶劑延遲3.5min，程序升溫：40℃保持3.5min，以10℃min升至100℃，再以7℃min升至180℃，最后以25℃min升至280℃，保持5min； 質譜條件：電子轟擊離子源EI，離子源溫度230℃，四級桿溫度150℃，質譜接口溫度280℃，電子能量70eV，掃描方式為選擇離子檢測模式SIM，定性定量離子精準掃描； 所述BP神經網絡預測模型的輸入參數包括： 通過OPLS-DA模型及多重篩選標準確定的差異代謝物濃度數據，包括不同新鮮程度下具有顯著差異的揮發性及非揮發性代謝物差異代謝物的濃度數據； 實時監測的貯藏溫度參數及貯藏時間累積參數，其中溫度參數精確至0.1℃，時間參數以小時為單位，記錄貯藏溫度及時間參數； 納入表征果實品質的核心指標，包括可溶性固形物含量，通過折射儀測定，精度±0.5°Brix；總酸含量，以酒石酸計，采用酸堿滴定法測定；及pH值，精度±0.01。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人三亞中國農業科學院國家南繁研究院;中國農業科學院農產品加工研究所;中國熱帶農業科學院香料飲料研究所，其通訊地址為：572024 海南省三亞市崖州區甘農北路三亞中國農業科學院國家南繁研究院；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。