《Poultry Science》：Predictive modelling of internal egg quality: Correlation structure, validation of existing models, and development of new equations across storage times
编辑推荐：
本研究针对鸡蛋储存过程中品质劣化难以快速无损评估的行业难题，通过系统评估储存时间对鸡蛋内外品质性状的影响，揭示了关键性状间的相关性结构，验证了现有预测模型的适用性，并开发了新的回归方程。研究结果表明，储存时间显著影响多数内部品质指标，新构建的模型为通过外部测量无损预测内部品质提供了实用工具，对提升蛋品质量控制效率具有重要意义。
一颗新鲜的鸡蛋，从产出到抵达消费者的餐桌，其品质会经历一场悄无声息的“内部演变”。蛋清（Albumen）会逐渐变得稀薄，蛋黄（Yolk）膜会因水分渗透而松弛，导致其形态发生改变。这些变化直接影响鸡蛋的新鲜度、营养价值和消费者接受度。在蛋鸡生产和供应链中，快速、准确地评估鸡蛋内部品质至关重要，但传统的评估方法往往需要破坏鸡蛋，这不仅造成经济损失，也难以实现大规模、连续性的监测。因此，开发能够通过鸡蛋外部特征（如重量、尺寸）无损预测其内部品质（如蛋清高度、哈夫单位(HU)）的数学模型，成为了产业界和学术界共同关注的焦点。
为了应对这一挑战，一组研究人员在《Poultry Science》上发表了他们的最新研究成果。他们旨在系统评估储存时间对鸡蛋内外品质性状的影响，深入探究这些变量之间的内在联系，验证已发表的预测方程在本研究特定条件（产蛋中期母鸡）下的准确性，并为那些现有模型无法准确预测的关键品质参数建立新的、更可靠的预测模型。
研究人员选取了42周龄的海兰褐（Hy-Line Brown）蛋鸡所产的669枚鸡蛋作为研究对象。这些鸡蛋在收集后，被分别储存0天、7天和14天，以模拟不同的市场流通周期。在研究过程中，团队对每枚鸡蛋进行了详尽的测量，涵盖了外部特征（如蛋重(EW)、蛋长(EL)、蛋径(ED)、蛋壳重(SW)、蛋壳厚度(ST)等）和内部特征（如蛋清直径(AD)、蛋清高度(AH)、蛋清重(AW)、蛋黄直径(YD)、蛋黄重(YW)、蛋黄高度(YH)、哈夫单位(HU)、蛋黄指数(YI)等）。他们运用相关性分析来揭示各性状间的关联强度，并通过线性回归方法进行模型验证和新方程的构建。模型性能通过平均绝对偏差(MAD)、平均绝对百分比误差(MAPE)等指标进行严格评估，并设定了12%的误差阈值作为模型可接受的标准。
研究结果首先揭示了储存时间对鸡蛋品质的显著影响。随着储存时间的延长，蛋重(EW)、蛋清重(AW)、蛋清高度(AH)、哈夫单位(HU)和蛋黄指数(YI)均呈现显着下降趋势，而蛋清直径(AD)和蛋黄直径(YD)则增加。这清晰地反映了鸡蛋内部结构的劣化过程：二氧化碳流失导致蛋清pH值升高，卵粘蛋白-溶菌酶复合物被削弱，蛋清变稀、塌陷；同时，水分从蛋清向蛋黄迁移，导致蛋黄膜扩张、蛋黄变得扁平。
相关性分析进一步勾勒出鸡蛋各性状之间错综复杂的联系网。研究发现，蛋重(EW)与蛋长(EL)、蛋径(ED)、蛋清重(AW)、蛋黄重(YW)、蛋壳重(SW)及蛋表面积(ESA)均存在极显着的正相关关系。这表明，较大的鸡蛋通常其各组成部分也相应更大。更重要的是，蛋清高度(AH)与哈夫单位(HU)之间表现出极强的正相关（r = 0.96），蛋黄高度(YH)与蛋黄指数(YI)也高度相关（r = 0.83），这证实了这些指标作为衡量鸡蛋新鲜度核心指标的有效性。另一方面，蛋清直径(AD)与蛋清高度(AH)、哈夫单位(HU)呈负相关，直观地体现了蛋清铺散开导致高度下降、品质劣化的过程。
在模型验证环节，研究人员测试了八个已发表的预测方程。结果显示，针对蛋黄高度(YH)、蛋黄重(YW)、蛋表面积(ESA)和蛋形指数(ESI)的四个方程预测误差低于12%，在本研究条件下表现良好，成功通过验证。然而，针对蛋清直径(AD)、蛋清重(AW)和蛋壳重(SW)的方程预测误差较大（超过12%，甚至高达23%），未能达到可接受标准，表明这些模型在应用于产蛋中期母鸡的鸡蛋或不同储存条件时存在局限性。
鉴于现有模型的不足，研究人员基于本实验数据开发了六个新的预测方程，分别用于预测蛋清直径（两个模型，基于不同数据集）、蛋清高度(AH)、蛋清重(AW)、蛋壳重(SW)和蛋壳厚度(ST)。新模型的预测性能（以决定系数R2衡量）差异较大，从蛋清直径模型的1.13%到蛋清重模型的83.34%不等。其中，蛋清重(AW)的模型预测精度最高（R2 = 83.34%），而蛋清直径(AD)的模型预测能力较低，反映了该性状本身较高的生物变异性和对储存效应的敏感性。失拟合检验表明，蛋清直径（方程1）、蛋清重和蛋壳重的模型结构是合适的。
主要技术方法概述
本研究采用了实验性设计，使用了669枚来自42周龄海兰褐蛋鸡的鸡蛋，设置0、7、14天三个储存时间点。通过电子天平和数显卡尺等工具，系统测量了鸡蛋的外部（如重量、尺寸）和内部（如蛋清高度、蛋黄指数）品质性状。运用相关性分析（皮尔逊相关）揭示了性状间关联，并采用线性回归进行已有预测方程的验证（以误差<12%为接受标准）以及新方程的开发，同时通过失拟合检验等手段评估了新建模型的 adequacy。
外部和内部鸡蛋特征
储存时间显着影响了大多数外部鸡蛋性状，包括蛋重(EW)、蛋壳重(SW)和蛋壳厚度(ST)。鸡蛋长度(EL)和鸡蛋直径(ED)未受储存时间影响，表明鸡蛋在短期储存期间尺寸稳定。内部品质指标，如蛋清直径(AD)、蛋清重(AW)、蛋清高度(AH)、蛋黄高度(YH)和蛋黄直径(YD)均受储存时间显着影响。蛋黄重(YW)和蛋黄颜色(YC)在本研究中未受储存时间显着影响。哈夫单位(HU)和蛋黄指数(YI)随着储存时间延长而显着下降。蛋形指数(ESI)在储存期间保持稳定。
外部和内部特征的相关性
相关性分析揭示了鸡蛋各性状间密切的结构相互依赖性。蛋重(EW)与蛋长(EL)、蛋径(ED)、蛋清重(AW)、蛋黄重(YW)、蛋壳重(SW)及蛋表面积(ESA)均呈极显着正相关。蛋清高度(AH)与哈夫单位(HU)呈极强的正相关，蛋黄高度(YH)与蛋黄指数(YI)也高度正相关。同时，也观察到一些显着的负相关，例如蛋清直径(AD)与蛋清高度(AH)和哈夫单位(HU)负相关，蛋黄直径(YD)与蛋黄指数(YI)负相关。
方程的验证
对八个已发表预测方程的验证显示，其性能存在很大差异。只有四个方程（预测蛋黄高度(YH)、蛋黄重(YW)、蛋表面积(ESA)和蛋形指数(ESI)的方程）的预测误差低于12%的接受阈值，验证成功。而预测蛋清直径(AD)、蛋清重(AW)和蛋壳重(SW)的方程误差超过了限值，表明这些模型在本研究条件下的适用性有限。
新预测方程的建立
研究人员为蛋清直径(AD)（两个模型）、蛋清高度(AH)、蛋清重(AW)、蛋壳重(SW)和蛋壳厚度(ST)建立了六个新的预测方程。所有回归模型均显着（p < 0.05）。新模型的预测精度（R2）范围很广，从蛋清直径模型的1.13%到蛋清重模型的83.34%。失拟合检验表明，蛋清直径（方程1）、蛋清重和蛋壳重的模型拟合良好。
研究结论与讨论
本研究证实，储存时间对鸡蛋品质性状有显着影响，且多数性状间存在强相关性。成功验证的四个现有方程和新建的六个方程为通过外部测量无损估计内部品质提供了实用工具。研究强调，预测方程并非普遍适用，其性能受母鸡年龄、生理阶段和储存条件的影响。因此，本研究开发的基于产蛋中期母鸡和不同储存时间数据的上下文特异性模型，对于提高蛋品质量评估的准确性、减少破坏性取样带来的损失以及优化生产和管理决策具有重要的实际意义。这些模型有助于产业界更高效地监控鸡蛋品质变化，从而保障产品质量，满足市场需求。
