Estudio de detección de materias primas de alimentación de origen animal basado en electroforesis de enfoque isoeléctrico en microarrays (mIEF). Primero, se optimizó el proceso mIEF de las muestras de alimento, que incluye el pretratamiento de las muestras, hidratación y carga, separación mIEF y captura de imágenes en línea, resolviendo las interferencias provocadas por la complejidad de los componentes de los alimentos y el ambiente de alta salinidad. Segundo, a través de experimentos repetidos, se obtuvieron 375 perfiles característicos mIEF de 15 tipos de alimentos de origen animal, y se construyó una base de datos de huellas dactilares de alimentos basada en datos mIEF. Finalmente, combinando el algoritmo de similitud de distancia de Manhattan para analizar muestras de alimentos desconocidas, la tasa de identificación correcta de las muestras reales alcanzó el 84,3%, confirmando la viabilidad del método. En comparación con los métodos tradicionales de identificación de alimentos, la tecnología mIEF combinada con el algoritmo de Manhattan ofrece alta capacidad, alta resolución, operación sencilla y bajo costo, proporcionando una nueva vía para el rastro y control de calidad y seguridad de los alimentos.

electroforesis de enfoque isoeléctrico;materias primas de alimentación;detección de alimentos;distancia de Manhattan