DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-08177-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40681562
تاريخ النشر: 2025-07-18
المؤلف: B. Kumaravel وآخرون
الموضوع الرئيسي: جودة اللحوم ومنتجات الحيوانات
نظرة عامة
تبحث الدراسة في نظام آلي للكشف عن نضارة المأكولات البحرية المبردة، مع التركيز بشكل خاص على ستة أنواع: الماكريل، السردين، الروبيان، البومفريت، السمك الأحمر، والحبار. طرق تقييم النضارة التقليدية تتطلب جهدًا كبيرًا وتستغرق وقتًا طويلاً، مما دفع إلى تطوير نهج يعتمد على التعلم الآلي. تستخدم الدراسة جهاز استشعار pH قائم على الورق، مدمج مع الميثيل الأحمر والبروماكريزول الأرجواني، لمراقبة التلف من خلال التقاط قيم اللون (L*، a*، و b*) على مر الزمن. تم قياس معايير الجودة الرئيسية، بما في ذلك محتوى البروتين، محتوى الدهون، ومستويات النيتروجين الأساسي المتطاير الكلي (TVB-N)، لتدريب نموذج الغابة العشوائية (RF)، الذي أظهر موثوقية تنبؤية عالية، خاصة بالنسبة للبومفريت والماكريل، مع قيم خطأ متوسط مربعات (MSE) ضئيلة تبلغ 0.004625 و 0.005034، على التوالي.
تشير النتائج إلى أن التعبئة الفراغية تبطئ التلف بشكل كبير مقارنة بطرق التعبئة التقليدية والانكماش، مع انخفاض بنسبة 2% فقط في محتوى البروتين والدهون بعد 12 يومًا من التبريد. أظهرت مستويات pH في العينات انخفاضًا طفيفًا في البداية تلاه ارتفاع، بينما ظلت مستويات TVB-N أقل من عتبة الاستهلاك الآمن البالغة 35 ملغN/100 غرام عبر جميع العينات. تستنتج الدراسة أن دمج المراقبة المعتمدة على المستشعرات مع تقنيات التعبئة المتقدمة يمثل حلاً قابلاً للتطبيق لتعزيز مدة صلاحية المأكولات البحرية وضمان سلامة الغذاء، مما يمثل تقدمًا كبيرًا في أتمتة معالجة الطعام.
الطرق
توضح قسم “الطرق” المواد والإجراءات التجريبية المستخدمة في الدراسة. يتفصيل المواد المحددة المستخدمة، بما في ذلك مصادرها وطرق إعدادها، والتي تعتبر حاسمة لإمكانية التكرار. يتم وصف التصميم التجريبي، مع تسليط الضوء على البروتوكولات المتبعة لضمان صحة النتائج.
بالإضافة إلى ذلك، يلخص القسم التقنيات التحليلية المطبقة لتفسير البيانات التي تم جمعها خلال التجارب. يشمل ذلك الأساليب الإحصائية المستخدمة لتقييم أهمية النتائج، مما يضمن أن الاستنتاجات المستخلصة قوية وموثوقة. بشكل عام، تم تصميم الطرق المستخدمة لاختبار الفرضيات المطروحة في البحث بدقة، مما يوفر أساسًا قويًا للنتائج والنقاشات اللاحقة.
النتائج
تكشف النتائج من نموذج الغابة العشوائية، المدرب على بيانات من ستة أنواع من الأسماك التي خضعت لطرق تعبئة مختلفة، عن رؤى هامة حول الحفاظ على جودة الأسماك خلال فترة تبريد مدتها 12 يومًا. تم تسجيل مقاييس رئيسية مثل L*، a*، b*، dE، pH، محتوى البروتين، ومحتوى الدهون بشكل منهجي، كما هو موضح في الجدول 4. تم تخصيص النموذج لكل نوع من الأسماك، مع توضيح شجرة القرار لنوع الروبيان في الشكل 10. تحدد العقدة الجذرية لهذه الشجرة عتبة حرجة عند البروتين ≤ 11.775، مما يوجه الانقسامات اللاحقة بناءً على معايير مختلفة، بما في ذلك سلامة العبوة ومستويات TVB-N.
يسمح هيكل شجرة القرار بتنبؤات دقيقة، حيث تقوم العقد الوسيطة بتنقيح مجموعة البيانات بشكل أكبر بناءً على المعايير المحددة. على سبيل المثال، تتفرع الشجرة اليسرى وفقًا للعبوة ≤ 0.5، بينما تستخدم الشجرة اليمنى TVB-N ≤ 11.32 و dE ≤ 34.73 لمزيد من التصنيف. تشير كل عقدة ورقية إلى التنبؤات النهائية، مصحوبة بعدد العينات التي أدت إلى تلك النقطة وخطأ المربعات، الذي يعد مقياسًا لدقة التنبؤ – حيث تشير القيم الأصغر إلى أداء أفضل للنموذج. تؤكد النتائج فعالية النموذج في تقييم جودة الأسماك تحت ظروف تخزين متغيرة، كما هو ملخص في الجداول 2 و 3.
النقاش
في هذه الدراسة، تم جمع عينات من الأسماك الطازجة، بما في ذلك الماكريل، السردين، الروبيان، البومفريت الأسود، السمك الأحمر، والحبار، وخضعت لطرق تعبئة مختلفة (فراغ، انكماش، وعادية) قبل تخزينها عند 4 °م. تم تطوير جهاز استشعار pH قائم على الورق يستخدم الميثيل الأحمر والبروماكريزول الأرجواني لمراقبة نضارة هذه العينات من خلال التغيرات اللونية التي تتوافق مع تغيرات pH. على مدى فترة تخزين مدتها 12 يومًا، تم قياس معايير الجودة مثل pH، محتوى البروتين، محتوى الدهون، والنيتروجين الأساسي المتطاير الكلي (TVB-N) على فترات زمنية مدتها 3 أيام. أشارت النتائج إلى انخفاض تدريجي في محتوى البروتين والدهون بسبب التحلل الذاتي والأكسدة، حيث أبطأت التعبئة الفراغية التلف بشكل كبير مقارنة بالطرق الأخرى.
استخدمت الدراسة نموذج انحدار الغابة العشوائية للتنبؤ بقيم pH بناءً على البيانات المجمعة، بما في ذلك مقاييس اللون والمعايير الكيميائية الحيوية. أظهر النموذج قدرات تنبؤية قوية، كما يتضح من مقاييس التقييم مثل خطأ القيمة المطلقة المتوسطة (MAE) وجذر متوسط مربعات الخطأ (RMSE). تشير النتائج إلى أن المستشعرات المزدوجة المطورة تراقب نضارة الأسماك بشكل فعال، وأن نموذج الغابة العشوائية يمكن أن يautomate الكشف عن النضارة، مما يعزز مراقبة الجودة في معالجة المأكولات البحرية. بشكل عام، ظهرت التعبئة الفراغية كأكثر الطرق فعالية للحفاظ على جودة الأسماك أثناء التبريد، حيث ظلت جميع العينات آمنة للاستهلاك طوال فترة الدراسة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-08177-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40681562
Publication Date: 2025-07-18
Author(s): B. Kumaravel et al.
Primary Topic: Meat and Animal Product Quality
Overview
The research investigates an automated system for detecting the freshness of refrigerated seafood, specifically focusing on six varieties: Mackerel, Sardine, Prawn, Pomfret, Red Snapper, and Cuttlefish. Traditional freshness assessment methods are labor-intensive and time-consuming, prompting the development of a machine learning-based approach. The study employs a paper-based pH sensor, integrated with Methyl Red and Bromocresol Purple, to monitor spoilage by capturing color values (L*, a*, and b*) over time. Key quality parameters, including protein content, lipid content, and Total Volatile Basic Nitrogen (TVB-N) levels, were measured to train a Random Forest (RF) model, which demonstrated high predictive reliability, particularly for Pomfret and Mackerel, with minimal Mean Squared Error (MSE) values of 0.004625 and 0.005034, respectively.
The findings indicate that vacuum packaging significantly slows spoilage compared to conventional and shrink packaging methods, with only a 2% reduction in protein and fat content after 12 days of refrigeration. The pH levels of the samples showed a slight initial decrease followed by a rise, while TVB-N levels remained below the safe consumption threshold of 35 mgN/100 g across all samples. The study concludes that the integration of sensor-based monitoring with advanced packaging techniques presents a viable solution for enhancing seafood shelf life and ensuring food safety, marking a significant advancement in food processing automation.
Methods
The section on “Methods” outlines the materials and experimental procedures employed in the study. It details the specific materials used, including their sources and preparation methods, which are critical for reproducibility. The experimental design is described, highlighting the protocols followed to ensure the validity of the results.
Additionally, the section summarizes the analytical techniques applied to interpret the data collected during the experiments. This includes statistical methods used to assess the significance of findings, ensuring that the conclusions drawn are robust and reliable. Overall, the methods employed are designed to rigorously test the hypotheses posed in the research, providing a solid foundation for the subsequent results and discussions.
Results
The results from the random forest model, trained on data from six fish varieties subjected to different packaging methods, reveal significant insights into the preservation of fish quality over a 12-day refrigerated period. Key metrics such as L*, a*, b*, dE, pH, protein, and fat content were systematically recorded, as detailed in Table 4. The model was tailored for each fish variety, with the decision tree for the Prawn variety illustrated in Fig. 10. The root node of this tree establishes a critical threshold at protein ≤ 11.775, guiding subsequent splits based on various parameters, including package integrity and TVB-N levels.
The decision tree’s structure allows for nuanced predictions, with intermediate nodes refining the dataset further based on established criteria. For instance, the left subtree branches according to package ≤ 0.5, while the right subtree utilizes TVB-N ≤ 11.32 and dE ≤ 34.73 for further classification. Each leaf node indicates the final predictions, accompanied by the number of samples leading to that point and the squared error, which serves as a measure of predictive accuracy—smaller values indicating superior model performance. The findings underscore the model’s effectiveness in assessing fish quality under varying storage conditions, as summarized in Tables 2 and 3.
Discussion
In this study, fresh fish samples, including Mackerel, Sardine, Prawn, Black Pomfret, Red Snapper, and Cuttlefish, were collected and subjected to various packaging methods (vacuum, shrink, and regular) before being stored at 4 °C. A paper-based pH sensor utilizing Methyl Red and Bromocresol Purple was developed to monitor the freshness of these samples through colorimetric changes corresponding to pH variations. Over a 12-day storage period, quality parameters such as pH, protein, fat content, and Total Volatile Basic Nitrogen (TVB-N) were measured at 3-day intervals. The results indicated a gradual decline in protein and fat content due to autolysis and oxidation, with vacuum packaging significantly slowing spoilage compared to other methods.
The study employed a random forest regression model to predict pH values based on collected data, including color metrics and biochemical parameters. The model demonstrated strong predictive capabilities, as evidenced by evaluation metrics such as Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Squared Error (RMSE). The findings suggest that the developed dual sensors effectively monitor fish freshness, and the random forest model can automate freshness detection, enhancing quality control in seafood processing. Overall, vacuum packaging emerged as the most effective method for preserving fish quality during refrigeration, with all samples remaining safe for consumption throughout the study period.