La tasa anormal de glucólisis en el músculo postmortem es uno de los principales factores que impulsan la formación de carne heterogénea (PSE/DFD). La fosfoglicerato quinasa 1 (PGK1) y la piruvato quinasa M2 (PKM2) catalizan respectivamente dos reacciones clave de fosforilación a nivel sustrato durante la glucólisis, lo que puede caracterizar en cierta medida el estado del metabolismo energético postmortem. Este estudio se centró en el músculo de oveja de playa, midiendo los niveles de inmunorreactividad de PGK1 y PKM2, y desarrolló un marco de evaluación no destructivo que combina imágenes hiperespectrales visible-infrarrojas cercanas (Vis-NIR HSI) con espectroscopía correlativa bidimensional (2D-COS) para mejorar el análisis de bandas espectrales clave y la interpretabilidad del modelo. El 2D-COS identificó cinco bandas sensibles (476, 562, 605, 715 y 800 nm) cuyas respuestas espectrales pueden estar relacionadas con cambios en el estado de la mioglobina y el estado de unión al agua/diferencias estructurales del tejido. Se compararon sistemáticamente varios métodos de preprocesamiento y extracción de características en la predicción mediante regresión por mínimos cuadrados parciales (PLSR), bosques aleatorios (RF) y redes neuronales convolucionales (CNN). Los resultados mostraron que el modelo CNN que combina el análisis de grupo de variables y la retención iterativa de variables informativas (VCPA-IRIV) tuvo el mejor desempeño: conjunto de predicción de PGK1 R_P²=0,8920, RMSEP=38,3653, RPD=3,0935; conjunto de predicción de PKM2 R_P²=0,9030, RMSEP=18,1778, RPD=3,2659. Se realizó una visualización pseudocolor a nivel de píxel basada en el modelo óptimo para mostrar intuitivamente la heterogeneidad espacial y las tendencias dinámicas de los niveles enzimáticos en diferentes etapas de almacenamiento. Este estudio demuestra que la combinación de Vis-NIR HSI, 2D-COS y métodos de aprendizaje profundo puede lograr una 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 el monitoreo del proceso.

imágenes hiperespectrales visible-infrarrojo cercano;oveja de playa;fosfoglicerato quinasa 1;piruvato quinasa M2;espectroscopía correlativa bidimensional;aprendizaje profundo;detección no destructiva