一种不同养殖模式下银鲫品质的鉴定方法与流程

1.本发明属于水产品鉴定技术，具体涉及一种不同养殖模式下银鲫品质的鉴定方法。


背景技术：

2.银鲫是目前国内最受欢迎的淡水养殖品种之一，其生长快速、抗逆性强、营养丰富、经济价值高等特点深受养殖户和消费者的青睐。国内外学者已对异育银鲫的营养需求、生长性能、肌肉营养成分、免疫等方面具有深入的研究，然而在实际的生产活动和市场上仍面临诸多挑战，传统的养殖方法逐渐暴露出的体型臃肿、脂肪肝、体表病变结痂、体内药物及重金属含量超标等一系列品质低下的问题已成为制约鲫鱼养殖产业可持续发展的瓶颈。另外，因为养殖与野生个体在肉质营养方面的差异性，捕捞自野生或水库的鱼通常比池塘养殖品种具有更高的市场价格，并且对于消费者有很强的吸引力，市面上常有不良商家为普通的池塘养殖品种贴上“野生”的标签以次充好，获取超额利润，严重挫伤了消费者对于此类商品鱼的购买热情，削弱了消费者的热情和对高价值鱼产品的信任。根据研究，选取4龄野生和养殖各6尾作为样本,采用国家标准方法测定组织中营养成分及肌肉中氨基酸、脂肪酸含量。结果显示,野生全鱼的水分含量显著低于养殖群体(p《0.05),粗蛋白质、粗脂肪含量显著高于养殖群体(p《0.05)；肌肉的水分、粗蛋白质、粗脂肪含量显著高于养殖群体(p《0.05)。野生与养殖群体的鱼体肌肉均含18种氨基酸,其中赖氨酸含量最高,分别为571.13、582.11 mg/g n,野生群体的总氨基酸、必需氨基酸、非必需氨基酸总量均显著高于养殖群体(p《0.05)。野生与养殖群体的鱼体肌肉均含脂肪酸19种,其中野生群体的单不饱和脂肪酸和n-3系列多不饱和脂肪酸含量显著高于养殖群体(p《0.05),饱和脂肪酸和n-6系列多不饱和脂肪酸含量显著低于养殖群体(p《0.05)。近年来，野生银鲫个体被普遍认为具备优良的品质而倍受广大消费者的认可，其市售价格远远高于传统专养个体，故一些养殖业者和科研工作者开始积极寻求不同养殖模式下银鲫品质的鉴定方法。现有技术公开了野生大黄鱼快速鉴定方法，还公开了采用该方法的专用装置，包括具有传送带的机座，其中：机座上沿口设有玻璃板，使传送带、机座和玻璃板形成上侧透明的管体腔；机座侧面中部设有支架，支架上安装有视频头；支架上还安装有漫反射灯；传送带出料端附近的机座上制有分选孔；传送带出料端附近设有分选装置；分选装置、视频头均与控制计算机连接，具有分选效率高、分选准确、对鱼体伤害小的优点。现有技术公开了一种基于近红外光谱技术鉴别野生和养殖海鲈鱼的方法，所述方法包括以下步骤：（1）样品的前处理；（2）图谱采集；（3）光谱预处理；（4）主成分分析；（5）参数优化；（6）模型的构建，利用近红外光谱分析技术结合化学计量学方法建立了野生和养殖海鲈鱼的鉴别模型。现有技术公开了一种鉴定长丰鲫的方法，通过比较鲫鱼线粒体nadh4基因中110-866位点序列信息与鲤鱼线粒体基因序列的相似度，或是通过流式细胞术鉴定染色体倍性，或是二者结合，可区分长丰鲫与其他所有鲫鱼种群。但是现有技术未见关于银鲫不同养殖来源的品质鉴定方法，仅凭体色、胖瘦等表观形态无法科学准确的判断银鲫来源。


技术实现要素：

3.本发明为解决现有技术没有不同养殖模式下银鲫品质鉴定方法的问题，首次提出一种不同养殖模式下银鲫品质的鉴定方法，可以准确、简单的判断银鲫的养殖来源。
4.本发明采用如下技术方案：一种不同养殖模式下银鲫品质的鉴定方法，首先获取银鲫形态指标，再根据形态指标判断银鲫的养殖来源，完成不同养殖模式下银鲫品质的鉴定；所述银鲫形态指标包括体高、头宽、眼径、尾柄长、尾柄高、背鳍部体高、眼前头长和腹鳍间距，优选的，所述银鲫形态指标为体高、头宽、眼径、尾柄长、尾柄高、背鳍部体高、眼前头长和腹鳍间距。
5.本发明中，采用人工测量获取银鲫形态指标，具体为本领域常规方法，而且本发明方法无需麻醉。
6.本发明中，根据形态指标判断银鲫的养殖来源，具体为，将获取的银鲫形态指标代入y1、y2、y3公式中；y1、y2、y3公式如下：y1=0.729体高 0.461头宽-0.638眼径 0.275尾柄长 1.29尾柄高 1.555背鳍部体高-1.168腹鳍间距-2.177眼前头长-92.217；y2=0.817体高-0.079头宽-0.561眼径-0.05尾柄长 1.081尾柄高 1.484背鳍部体高-0.888腹鳍间距-1.242眼前头长-77.106；y3=0.666体高-0.603头宽 0.019眼径 0.425尾柄长 0.741尾柄高 1.281背鳍部体高-0.479腹鳍间距-0.886眼前头长-56.378；比较每条鱼y1、y2、y3的大小，如果y1最大，则银鲫属于池塘专养模式；如果y2最大，则银鲫属于池塘混养模式；如果y3最大，则银鲫属于野生模式。
7.现有技术公开了6种常见鱼类（桂鱼、大黄鱼、草鱼、白鲢、鲫鱼、鲤鱼）的种鉴别方法，通过对编辑好的碱基序列长度进行比较来鉴别6种常见鱼类及其生肉制品，该方法是基于dnabarcoding建立的，操作繁琐；现有技术公开了一种基于影像图判识鱼类群落中关键种的计算方法，属于渔业资源和保护生物学领域，所述方法是应用鱼类影像信息，获取鱼类的功能性状，构建物种性状特征数据表，计算群落功能值、物种功能值、物种功能贡献度，然后将物种功能贡献度按从大到小依次进行排序，取最大功能贡献度的物种为首选关键种，需要专业设备，无法用于鱼市常规检测；现有技术公开了野生大黄鱼以及不同来源的鲜活中华乌塘鳢快速鉴定方法，但是不同鱼类形态各异，影响来源品质判断的因素存在差异，现有技术的方法对银鲫判断不适用。针对现有技术无法有效分辨银鲫养殖模式的问题，本发明公开了新的不同养殖模式下银鲫品质的鉴定方法，不需要专业设备，从业者可简易、低难度的按照本发明的方法准确判断银鲫养殖模式，解决了现有技术一直想有效判断银鲫来源而无计可施的现象。
8.本发明首次给出一种科学判断银鲫来源的方法，克服了现有技术都是凭肉眼表观判断，无法有效区分野生银鲫、养殖银鲫的问题。本发明以最大体高、头宽、眼径、尾柄长、尾柄高、背鳍部体高、眼前头长和腹鳍间距作为复合鉴定指标，每个变量均达到显著水平，通过原始数据的处理分析，能够有效区分生态养殖以及野生银鲫。而且，本发明仅需要常规得到银鲫形态数据，无需对银鲫进行解剖、取样等外科处理，从而避免对鱼的损伤，也简化了操作过程，降低了鉴定人员的专业能力，不仅鉴定机构可以采用该方法，一般的养殖生产者或者销售者都可掌握该方法。
附图说明
9.图1为银鲫形态测量指标示意图，正面；图2为银鲫形态测量指标示意图，背面。
具体实施方式
10.本发明首次公开了一种不同养殖模式下银鲫品质的鉴定方法，首先获取银鲫形态指标：体高、头宽、眼径、尾柄长、尾柄高、背鳍部体高、眼前头长和腹鳍间距；再将形态指标带入本发明首次提出的公式，根据结果判断银鲫的养殖来源，完成不同养殖模式下银鲫品质的鉴定。本发明通过对选取的形态数据进行处理，能够有效区分不同来源的银鲫，鉴别准确率高，而且无需麻醉。本发明中，体高、头宽、眼径、尾柄长、尾柄高、背鳍部体高、眼前头长和腹鳍间距等为鱼类常规定义，参见表1与图1、图2。
11.本发明中，银鲫为异育银鲫，起点都是人工培育的夏花苗种。因生存环境的巨大差异，导致各群体采取了不同的生存对策，也是不同养殖模式下银鲫品质差异的原因。
12.本发明中，根据形态指标判断银鲫的养殖来源，具体为，将获取的银鲫形态指标代入y1、y2、y3公式中；y1、y2、y3公式如下：
y1=0.729体高 0.461头宽-0.638眼径 0.275尾柄长 1.29尾柄高 1.555背鳍部体高-1.168腹鳍间距
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2.177眼前头长-92.217；y2=0.817体高-0.079头宽-0.561眼径-0.05尾柄长 1.081尾柄高 1.484背鳍部体高-0.888腹鳍间距-1.242眼前头长-77.106；y3=0.666体高-0.603头宽 0.019眼径 0.425尾柄长 0.741尾柄高 1.281背鳍部体高-0.479腹鳍间距-0.886眼前头长-56.378；比较每条鱼y1、y2、y3的大小，如果y1最大，则银鲫属于池塘专养模式；如果y2最大，则银鲫属于池塘混养模式；如果y3最大，则银鲫属于野生模式。
13.本发明的具体操作、测试方法为常规技术。以下通过实施例说明本发明方法的准确性。
14.实施例一2020年10月分别随机取池塘专养模式（m1），池塘南美白对虾混养模式（m2）和水库放养模式（m3）三种养殖模式异育银鲫养成品各40尾，共计120尾，进行形态指标的测定。测量工具为：精度0.01 mm 的电子数显游标卡尺(桂林广陆数字测控股份有限公司)、精度10g的电子秤（宁波华胜科技有限公司）、精度 0.01 g 的 sartorius bs223s 电子天平(赛多利斯科学仪器(北京)有限公司)。
[0015] 1. m1养殖模式银鲫夏花苗种入塘，养殖时长为2年，放养密度约为2500斤/亩，期间投喂鲫鱼专用饲料；m2的夏花鱼种在池塘中养殖1.5年，放养密度为400斤/亩，在培养期间不投喂鲫鱼专用饲料；m3模式银鲫夏花苗种直接投放进入水库，养殖时间超过一年半，期间不投喂任何饲料。
[0016]
2. 逐尾测量后，分别得到不同养殖模式异育银鲫的各项形质指标，见表2。
[0017]
表2 异育银鲫成品形质特征测量结果
将体高、头宽、眼径、尾柄长、尾柄高、背鳍部体高、眼前头长和腹鳍间距等8个变量进行判别分析，建立研究所涉各模式实验鱼的分类函数方程组于表3，将获取的银鲫形态指标代入y1、y2、y3公式中，比较每条鱼y1、y2、y3的大小，如果y1最大，则银鲫属于池塘专养模式；如果y2最大，则银鲫属于池塘混养模式；如果y3最大，则银鲫属于野生模式（水库放养）；经验证，这3个群体的判别准确高（表4）。
[0018]
计算公式：y1=0.729体高 0.461头宽-0.638眼径 0.275尾柄长 1.29尾柄高 1.555背鳍部体高-1.168腹鳍间距-2.177眼前头长-92.217；y2=0.817体高-0.079头宽-0.561眼径-0.05尾柄长 1.081尾柄高 1.484背鳍部体
高-0.888腹鳍间距-1.242眼前头长-77.106；y3=0.666体高-0.603头宽 0.019眼径 0.425尾柄长 0.741尾柄高 1.281背鳍部体高-0.479腹鳍间距-0.886眼前头长-56.378。56.378。
[0019]
实施例二2021年8月分别随机取池塘专养模式（m1），池塘南美白对虾混养模式（m2）和水库放养模式（m3）三种养殖模式异育银鲫养成品各20尾，共计60尾，进行形态指标的测定。测量工具为：精度0.01 mm 的电子数显游标卡尺(桂林广陆数字测控股份有限公司)、精度10g的电子秤（宁波华胜科技有限公司）、精度 0.01 g 的 sartorius bs223s 电子天平(赛多利斯科学仪器(北京)有限公司)。
[0020] 1. m1养殖模式银鲫夏花苗种入塘，养殖时长为1.5年，放养密度约为3000斤/亩，期间投喂鲫鱼专用饲料；m2的夏花鱼种在池塘中养殖1年，放养密度为300斤/亩，在培养期间不投喂鲫鱼专用饲料；m3模式银鲫夏花苗种直接投放进入水库，养殖时间超过1年，期间不投喂任何饲料。
[0021]
2. 逐尾测量后，分别得到不同养殖模式异育银鲫的各项形质指标，见表5。
[0022]
表5 异育银鲫成品形质特征测量结果
将体高、头宽、眼径、尾柄长、尾柄高、背鳍部体高、眼前头长和腹鳍间距等8个变量进行判别分析，将获取的银鲫形态指标代入y1、y2、y3公式中，比较每条鱼y1、y2、y3的大小，如果y1最大，则银鲫属于池塘专养模式；如果y2最大，则银鲫属于池塘混养模式；如果y3最大，则银鲫属于野生模式（水库放养）；经验证，这3个群体的判别准确度高（表6）。
[0023]
计算公式：y1=0.729体高 0.461头宽-0.638眼径 0.275尾柄长 1.29尾柄高 1.555背鳍部体高-1.168腹鳍间距-2.177眼前头长-92.217；y2=0.817体高-0.079头宽-0.561眼径-0.05尾柄长 1.081尾柄高 1.484背鳍部体高-0.888腹鳍间距-1.242眼前头长-77.106；y3=0.666体高-0.603头宽 0.019眼径 0.425尾柄长 0.741尾柄高 1.281背鳍部体高-0.479腹鳍间距-0.886眼前头长-56.378。
[0024]
对照例在实施例二样本的基础上，选取经验丰富的相关人员进行人工判断，其中养殖者三名、鱼贩两名、买手一名，m1组准确率最高为55%，m2组准确率最高为45%，m3组准确率最高为30%。
[0025]
在水产品判断方面，有的较易区分野生与养殖，比如河鳗，经验丰富的相关人员判断准确率可达80～90%，小黄鱼也能达到70%以上；引起形态变化的原因，是养殖环境差异引起适应性改变造成的。不同鱼类不仅形态各不相同，而且它们对环境的适应机制也各不相同，因此，现有判断鱼的的方法不能够判断银鲫，也不能用量鉴定银鲫的来源，银鲫的鱼种特殊性以及生长环境使其与其他水产品不同，很难进行养殖模式判断，导致鱼市监管、买卖无章可依，很难避免或者解决以养殖充野生的现象，本发明创造性提出判断体态指标以及函数方程组，根据计算结果可高准确率判断养殖模式来源。