미세배열 등전점 초점 전기영동(mIEF)을 기반으로 한 동물성 사료 원료 선별 연구. 먼저, 시료 전처리, 수화 및 시료 주입, mIEF 분리, 온라인 이미징 등을 포함한 사료 샘플의 mIEF 공정을 최적화하여 성분 복잡성과 고염 환경으로 인한 간섭 문제를 해결하였다. 둘째, 반복 실험을 통해 15종의 동물성 사료에 대한 375개의 mIEF 특징 스펙트럼을 획득하고, mIEF 데이터를 기반으로 한 사료 지문 데이터베이스를 구축하였다. 마지막으로, 맨해튼 거리 유사도 알고리즘을 결합하여 미지 사료 샘플을 비교 분석한 결과, 실제 샘플 식별 정확도는 84.3%에 달해 방법의 실현 가능성을 검증하였다. 기존 사료 식별 방법에 비해, mIEF 기술과 맨해튼 알고리즘은 고처리량, 고해상도, 조작 용이성 및 낮은 비용의 장점을 가지며, 사료 추적 및 품질 안전 관리에 새로운 경로를 제시한다.

등전점 초점 전기영동;사료 원료;사료 선별;맨해튼 거리