Un taux anormal de glycolyse musculaire post-mortem est l'un des principaux facteurs conduisant à la formation de viande hétérogène (PSE/DFD). La phosphoglycérate kinase 1 (PGK1) et la pyruvate kinase M2 (PKM2) catalysent respectivement deux étapes clés de phosphorylation au niveau du substrat au cours de la glycolyse, ce qui peut en partie refléter l'état du métabolisme énergétique post-mortem. Cette étude vise à analyser les muscles du mouton de plaine en mesurant les niveaux d'immunoréactivité de PGK1 et PKM2, et a construit un cadre d'évaluation non destructif combinant l'imagerie hyperspectrale visible-proche infrarouge (Vis-NIR HSI) avec la spectroscopie corrélative bidimensionnelle (2D-COS) afin d'améliorer l'analyse des bandes spectrales clés et l'interprétabilité des modèles. Le 2D-COS a identifié cinq bandes sensibles (476, 562, 605, 715 et 800 nm), dont la réponse spectrale pourrait être liée aux variations de l'état de la myoglobine, à la liaison de l'eau et aux différences structurelles tissulaires. Une comparaison systématique de diverses méthodes de prétraitement et d'extraction de caractéristiques a été réalisée sur l'efficacité prédictive de la régression par moindres carrés partiels (PLSR), de la forêt aléatoire (RF) et des réseaux de neurones convolutionnels (CNN). Les résultats montrent que le modèle CNN combinant l'analyse du groupe de variables et la conservation itérative des informations variables (VCPA-IRIV) offre la meilleure performance : ensemble de prédiction PGK1 R_P²=0,8920, RMSEP=38,3653, RPD=3,0935 ; ensemble de prédiction PKM2 R_P²=0,9030, RMSEP=18,1778, RPD=3,2659. La visualisation pseudo-couleur au niveau pixel a été réalisée avec le meilleur modèle, montrant intuitivement l'hétérogénéité spatiale et la dynamique des niveaux des deux enzymes à différentes étapes de stockage. Cette étude démontre que la combinaison du Vis-NIR HSI, du 2D-COS et des méthodes d'apprentissage profond permet une prédiction non destructive des niveaux de PGK1 et PKM2 dans la viande de mouton, fournissant un support technique pour une classification rapide des indicateurs métaboliques et la surveillance des processus.

imagerie hyperspectrale visible-proche infrarouge;mouton de plaine;phosphoglycérate kinase 1;pyruvate kinase M2;spectroscopie corrélative bidimensionnelle;apprentissage profond;détection non destructive