La tasa anormal de glucólisis muscular postmortem es uno de los factores importantes que impulsan la formación de carne heterogénea (PSE/DFD). La fosfoglicerato quinasa 1 (PGK1) y la piruvato quinasa M2 (PKM2) catalizan respectivamente dos pasos clave de fosforilación a nivel de sustratos en la glucólisis, lo que puede caracterizar en cierta medida el estado metabólico energético postmortem. Este estudio se centró en la carne de oveja Tan, midiendo los niveles de inmunorreactividad de PGK1 y PKM2, y construyendo un marco de evaluación no destructiva que combina imágenes hiperespectrales visibles e infrarrojas cercanas (Vis-NIR HSI) con espectroscopia correlacional bidimensional (2D-COS) para mejorar el análisis de bandas espectrales clave y la interpretabilidad del modelo. La 2D-COS identificó cinco bandas características sensibles (476, 562, 605, 715 y 800 nm), cuya respuesta espectral podría estar relacionada con cambios en el estado de la mioglobina, así como con el estado de unión del agua y las diferencias en la estructura tisular. Se realizó una comparación sistemática de múltiples métodos de preprocesamiento y extracción de características en regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR), bosque aleatorio (RF) y redes neuronales convolucionales (CNN). Los resultados indicaron que el modelo CNN combinado con análisis de agrupación de variables y retención iterativa de información variable (VCPA-IRIV) mostró el mejor desempeño: conjunto de predicción PGK1 R_P²=0.8920, RMSEP=38.3653, RPD=3.0935; conjunto de predicción PKM2 R_P²=0.9030, RMSEP=18.1778, RPD=3.2659. La visualización pseudocolor a nivel de píxel basada en el mejor modelo mostró visualmente la heterogeneidad espacial y la dinámica del nivel de las dos enzimas durante las diferentes etapas de almacenamiento. Este estudio indica que la combinación de Vis-NIR HSI con 2D-COS y métodos de aprendizaje profundo puede lograr la predicción no destructiva de los niveles de PGK1 y PKM2 en la carne de oveja, proporcionando soporte técnico para la clasificación rápida de indicadores metabólicos y la monitorización del proceso.

hiperespectral visible-infrarrojo cercano;oveja Tan;fosfoglicerato quinasa 1;piruvato quinasa M2;espectroscopia correlacional bidimensional;aprendizaje profundo;detección no destructiva