日前，中國水產科學研究院黃海水產研究所水產品質量安全形成機制與防控技術團隊在國際知名期刊Current Research in Food Science, Journal of Food Composition and Analysis上發表了2篇水產品產地溯源相關研究論文，報道了該團隊在水產品產地追溯研究領域取得的最新進展。

養殖環境的地域差異造就了水產品品質與價格的巨大差異，不法分子通過產地標簽欺詐獲取高額利益，給水產品的區域品牌保護以及質量安全管控均帶來嚴峻挑戰。水產品質量安全形成機制與防控技術團隊研究了紫菜、牡蠣等水產品中的礦物元素含量，并分析了消費者通過食用紫菜、牡蠣的重金屬暴露的健康風險。此外，通過化學計量學分析手段對紫菜及牡蠣中金屬元素的區域差異進行了解析并篩選出特征指紋。結合化學計量學分析以及機器學習等手段建立了產地溯源模型，并對影響模型性能的關鍵參數進行了優化。根據建立的溯源模型，對紫菜產地的預測準確度為80.3%，對牡蠣產地的預測準確度為96.8%。

針對機器學習模型的黑盒特性，研究團隊通過引入可解釋工具，在全局與局部尺度上對溯源模型的決策過程進行了解析，深度提升了決策結果的可信性，為推動現實場景中的運用奠定了堅實基礎。該技術有望成為紫菜、牡蠣等水產品品牌保護的有效手段，為水產品質量安全的全鏈條防控帶來全新的解決方案。

基于礦物元素分析的紫菜產地溯源技術

基于礦物元素分析與可解釋機器學習的牡蠣產地溯源技術

黃海所康緒明副研究員為《Explainable machine learning for predicting the geographical origin of Chinese Oysters via mineral elements analysis》論文的第一作者，譚志軍研究員為通訊作者；趙艷芳研究員為《Elemental profiling of red seaweedNeopyropia yezoensisused in fast authenticating the geographical origin and food safety assessment》論文的第一作者，譚志軍研究員為通訊作者。研究工作得到了國家自然科學基金（32202156）、山東省自然科學基金（ZR2022QC067）、中國水產科學研究院基本科研業務費（2023TD76、2023TD28）以及現代農業產業技術體系（CARS-49，CARS-50）等項目的資助。