Eine abnorme Rate der Muskelglykolyse nach der Schlachtung ist einer der wichtigen Treiber für die Bildung von heterogenem Fleisch (PSE/DFD). Phosphoglyceratkinase 1 (PGK1) und Pyruvatkinase M2 (PKM2) katalysieren jeweils zwei entscheidende substratgebundene Phosphorylierungsreaktionen im Glykolyseprozess und können den energetischen Metabolismuszustand post mortem bis zu einem gewissen Grad widerspiegeln. Diese Studie untersuchte Muskeln von Strandlämmern, bestimmte die immunreaktiven Ebenen von PGK1 und PKM2 und erstellte einen zerstörungsfreien Bewertungsrahmen, der sichtbares bis nahes Infrarot-Hyperspektralbildgebung (Vis-NIR HSI) mit zweidimensionaler Korrelationsspektroskopie (2D-COS) kombiniert, um Schlüsselbandspektren besser zu analysieren und die Modellinterpretierbarkeit zu verbessern. 2D-COS identifizierte fünf empfindliche Wellenlängenbereiche (476, 562, 605, 715 und 800 nm), deren spektrale Reaktion mit Änderungen des Myoglobinzustands sowie mit Wasserbindungszustand/Gewebestrukturunterschieden in Zusammenhang stehen könnte. Es wurden systematisch verschiedene Vorverarbeitungs- und Merkmalextraktionsmethoden in partieller Kleinste-Quadrate-Regression (PLSR), Random Forest (RF) und Convolutional Neural Networks (CNN) hinsichtlich der Vorhersageleistung verglichen. Die Ergebnisse zeigten, dass das CNN-Modell in Kombination mit Variablengruppenanalyse und iterativer Erhaltung informativer Variablen (VCPA-IRIV) am besten abschnitt: PGK1 Vorhersage R_P²=0,8920, RMSEP=38,3653, RPD=3,0935; PKM2 Vorhersage R_P²=0,9030, RMSEP=18,1778, RPD=3,2659. Basierend auf dem optimalen Modell wurde eine pixelbasierte pseudofarbige Visualisierung realisiert, die die räumliche Heterogenität und dynamische Veränderung der beiden Enzymniveaus in verschiedenen Lagerphasen anschaulich darstellt. Die Studie zeigt, dass die Kombination von Vis-NIR HSI mit 2D-COS und Deep-Learning-Methoden eine zerstörungsfreie Vorhersage der PGK1- und PKM2-Spiegel in Lammfleisch ermöglicht und technische Unterstützung für eine schnelle Klassifizierung metabolischer Indikatoren und Prozessüberwachung bietet.

Sichtbares-nahes Infrarot-Hyperspektralbild; Strandlamm; Phosphoglyceratkinase 1; Pyruvatkinase M2; zweidimensionale Korrelationsspektroskopie; Deep Learning; zerstörungsfreie Prüfung