本发明涉及分析检测，尤其涉及一种精确鉴别不同食物所产蜂王浆的模型及方法。
背景技术：
1、蜂王浆（royal jelly），又名蜂皇浆，简称王浆，是由5~15日龄的哺育工蜂的咽下腺和上颚腺分泌的，主要用于饲喂蜂王和蜂幼虫的乳白色、淡黄色或浅橙色的浆状物质。因其富含蛋白质、抗菌肽、矿物质和氨基酸等物质，因而被称为功能性食品。在蜜蜂群体的生命周期中，其健康发展所需的基本营养来源于植物的花蜜和花粉。仅当哺育室中有足够的蜂蜜和蜂粮时，蜜蜂才会分泌蜂王浆。如果外部环境中花粉资源匮乏或蜂巢内的储备不足，不仅会影响蜜蜂幼虫的发育和成年蜜蜂的生长，还会减弱它们分泌蜂王浆的能力，同时蜂王的产卵能力也会下降。在这种情况下，为蜜蜂及时补充糖水或代用花粉是维持蜂群健康的关键措施。然而，由于花粉价格较高，当自然花粉源不足时，多数蜂场会使用糖水、豆粕、豆粉等其他人工饲料进行喂养，这些人工饲料的质量好坏会在不同程度上影响蜂王浆的产量和品质。因此，如何区分蜂王浆真实性来源是当前蜂王浆质量控制面临的重要问题。
2、目前，用于鉴定蜂王浆真实性的常规分析方法包括化学分析和花粉分析，但这些方法有一定的局限性。因此，各种仪器方法如中红外光谱、核磁共振、气相色谱、液相色谱和稳定同位素质谱等已被开发用于蜂王浆的真实性识别。其中，稳定同位素质谱法能够提供更加准确、可靠的溯源信息，因此在蜂王浆真实性识别研究中得到了广泛应用。
3、稳定同位素溯源是指利用不同植物或饲料中稳定同位素的自然丰度的差异来实现识别植物来源的目的。稳定碳和氮同位素是植物的关键组成部分，其组成和比例是研究稳定同位素分馏的重要指标。不同植物或饲料的同位素存在一定的差异，因此，蜜蜂采集蜂蜜、蜂粮或饲料经转化分泌形成蜂王浆的过程也会存在同位素分馏现象，研究通过蜂蜜、蜂粮或饲料传递给蜂王浆的同位素分馏效应，将是开展蜂王浆可追溯性研究的一种新的重要研究思路。
4、蜂王浆的组分和活性受到多种因素的影响，其中不同食物是影响蜂王浆品质和活性成分的主要因素之一。gaëlle daniele 等人（2011）使用ea-irms 测量了不同来源和饲喂糖水生产的蜂王浆的稳定碳比。他们的研究提供了传统养蜂实践下蜂王浆真实性区间的数据支持，显示传统养蜂蜂王浆的 δ13c值范围为-22.48‰至-27.90‰，而用糖水饲喂生产的商业样品范围为-18.54‰至-26.58‰。wytrychowski等人（2012）比较了不同饮食生产的蜂王浆的同位素比值，发现用蜂蜜或c3植物糖饲喂的蜂王浆的同位素比值接近-25‰。相比之下，用蔗糖或玉米水解物饲喂的蜂王浆的同位素比分别为-17.52‰和-17.74‰，表明饲料类型对蜂王浆同位素组成具有显著影响。kim等人（2023）测定人工喂养所产蜂王浆中碳同位素比值和糖（果糖、葡萄糖和蔗糖）含量，确定了饲喂方式和蜂王浆成分之间的pearson相关性。专利《鉴别不同食粮所产蜂王浆的方法》（cn202210221269.7）测定了不同食粮来源所产蜂王浆的稳定同位素值，根据 δ13c和 δ18o/ δ15n数值判断蜂王浆的来源。这些研究表明，不同食物来源生产的蜂王浆稳定同位素存在差异。但这些研究主要集中在蜂王浆自身稳定同位素比值，缺乏对蜂王浆在形成过程中蜂粮和饲料稳定同位素的研究。同时，也未见利用稳定同位素从蜂蜜、蜂粮及饲料到蜂王浆中的同位素分馏研究。此外，分析蜂王浆中稳定同位素值大多结合显著性和相关性来进行分析，但是鉴别准确度不高。
技术实现思路
1、本发明提供了一种精确鉴别不同食物所产蜂王浆的模型构建方法，包括：
2、选择不同食物以及不同食物所产蜂王浆作为测试样品，分别测试不同测试样品的碳氮稳定同位素值，计算不同食物与所产蜂王浆之间的碳氮同位素的分馏系数和分馏值数据，利用所述数据构建随机森林（random forest，rf）模型，获得精确鉴别不同食物所产蜂王浆的模型。
3、本发明发现，选择rf模型，能够利用不同食物与所产蜂王浆的碳氮同位素分馏数据构建获得精确鉴别不同食物所产蜂王浆的模型，该模型用于判别蜂王浆的食物来源时，能够达到100%的准确率，从而实现快速、精确地判别蜂王浆的食物来源。
4、优选地，所述测试样品包括蜂蜜、蜂粮、糖水和代用花粉。
5、优选地，所述糖水由蔗糖和水混合制得。
6、更优选地，所述糖水由蔗糖和水按照质量比1：（0.7~1.2）混合制得。
7、优选地，所述代用花粉由蜂蜜、水和植物蛋白粉（优选大豆粉）混合制得。
8、更优选地，所述代用花粉由蜂蜜、水和植物蛋白粉（优选大豆粉）按照质量比1：（0.7~1.2）：（2.5~3.5）混合制得。
9、优选地，不同测试样品的碳氮稳定同位素值的计算公式如下：
10、 δ(‰) =( r样品- r标准)/ r标准× 1000
11、其中， r样品和 r标准分别为测试样品和标准品的13c/12c或15n/14n比值；
12、不同测试样品之间的同位素分馏系数的计算公式如下：
13、 αa-b= ra/ rb
14、其中，a和b表示不同测试样品名称； αa-b是a和b样品之间的同位素分配系数； r是测试样品的13c/12c或15n/14n比率；
15、不同测试样品之间的分馏值的计算公式如下：
16、△a-b= δa- δb
17、其中，a和b表示不同测试样品名称； δa和 δb为碳氮稳定同位素值。
18、优选地，将所述数据导入pandas库后将类别标签通过labelencoder转换为整数值。
19、优选地，构建rf模型时，调整number of estimators（评估器数量）参数范围为1到200，调整max depth（最大深度）参数范围为1到30，调整min samples split（最小拆分样品）参数范围为2到10。
20、优选地，构建rf模型时，调整number of estimators 参数为160，调整max depth参数为30，调整min samples split参数为7。
21、进一步，本发明提供了上述任一实施方案中的构建方法构建获得的精确鉴别不同食物所产蜂王浆的模型。
22、进一步，本发明提供了所述的模型在精确鉴别不同食物所产蜂王浆中的应用。
23、优选地，本发明提供了一种精确鉴别不同食物所产蜂王浆的方法，包括：分别测定并计算待鉴别食物与蜂王浆之间的碳氮同位素的分馏系数和分馏值数据，将所述数据输入上述任一构建方法构建的模型中，所述模型利用目标食物以及目标食物所产蜂王浆作为测试样品构建，获得食物来源的鉴别结果混淆矩阵图。
24、若模型生成的混淆矩阵图中预测结果与实际标签（目标食物）之间保持一致，说明待鉴别蜂王浆属于该食物来源。若模型生成的混淆矩阵图中预测结果与实际标签（目标食物）之间不一致，说明待鉴别蜂王浆不属于该食物来源。
25、优选地，所述碳氮同位素为 δ13c和 δ15n。
26、在具体实施过程中，所述碳氮稳定同位素值包括但不限于利用元素分析-同位素比值质谱技术（ea-irms）进行测定。
27、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：
28、本发明利用了不同食物与所产蜂王浆之间的碳氮稳定同位素分馏效应，精确计算分馏系数和分馏值，明确了蜂王浆中的碳氮稳定同位素与其食物中的同位素值之间的关系。基于分馏数据构建随机森林（rf）模型，对蜂王浆食物来源进行分类。该方法所需样品量小，建立模型准确率高，减少数据处理量。本发明基于稳定同位素技术结合机器学习判别蜂王浆食物来源，为蜂王浆的可追溯性和真实性提供了科学、精确的技术手段，同时也为蜂王浆食物溯源同位素数据库的构建和蜂王浆食物来源甄别分析提供了科学依据。
1.一种精确鉴别不同食物所产蜂王浆的模型构建方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的模型构建方法，其特征在于，所述测试样品包括蜂蜜、蜂粮、糖水和代用花粉。
3.根据权利要求1所述的模型构建方法，其特征在于，不同测试样品的碳氮稳定同位素值的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述的模型构建方法，其特征在于，将所述数据导入pandas库后将类别标签通过labelencoder转换为整数值。
5.根据权利要求4所述的模型构建方法，其特征在于，构建rf模型时，调整评估器数量的参数范围为1到200，调整最大深度的参数范围为1到30，调整最小拆分样品的参数范围为2到10。
6.根据权利要求5所述的模型构建方法，其特征在于，构建rf模型时，调整评估器数量的参数为160，调整最大深度的参数为30，调整最小拆分样品的参数为7。
7.一种精确鉴别不同食物所产蜂王浆的模型，其特征在于，所述模型由权利要求1~6中任一项所述的构建方法构建获得。
8.权利要求7所述的模型在精确鉴别不同食物所产蜂王浆中的应用。
9.一种精确鉴别不同食物所产蜂王浆的方法，其特征在于，包括：分别测定并计算待鉴别食物与蜂王浆之间的碳氮同位素的分馏系数和分馏值数据，将所述数据输入权利要求1~6中任一项所述构建方法构建的模型中，所述模型利用目标食物以及目标食物所产蜂王浆作为测试样品构建，获得食物来源的鉴别结果。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述碳氮同位素为δ13c和δ15n。
