基于特征代谢物的鲜切菠萝蜜货架期预测方法

本发明提供一种基于特征代谢物的鲜切菠萝蜜货架期预测方法，涉及食品保鲜技术领域，解决现有货架期预测方法依赖主观评价或单一理化指标导致精度不足、无法动态整合环境参数的问题。该方法通过液氮研磨结合HS‑SPME/GC‑MS技术检测不同新鲜度果苞的代谢物成分，利用OPLS‑DA模型筛选VIP值> 1且倍数变化≥ 2或≤ 0.5的差异代谢物，构建BP神经网络模型输入代谢物浓度及贮藏参数预测货架期，通过对比预测值与实际值验证并修正模型。该方法可动态优化仓储物流策略，降低鲜切菠萝蜜品质损耗。