由水產品質量安全與標準研究室白淑艷等人開展的“克氏原螯蝦產地溯源研究”取得新進展，相關研究成果“Geographic origin discrimination of red swamp crayfish Procambarus clarkii from different Chinese regions using mineral element analysis assisted by machine learning techniques”發表在JCR1區雜志《Food Control》。

水產品產地溯源一直是食品安全領域廣泛關注的熱點，克氏原螯蝦（俗稱“小龍蝦”）是我國重要的特色水產經濟動物，其養殖產量位列我國除魚類以外的淡水養殖品種第1位，在我國長江中下游地區已發展成為特色主導產業。隨著小龍蝦產業發展和公眾對產品質量要求的提高，多地生產的小龍蝦獲得國家地理標志產品保護。為防止生產商或零售商以次充好、冒用產地標簽牟取非法利潤，加強小龍蝦品牌化建設和市場監管能力，建立快速、準確的小龍蝦產地溯源方法非常必要。

本團隊采用電感耦合等離子體-質譜儀（ICP-MS）對湖北省、湖南省和安徽省共160份中華絨螯蟹樣本中的Cu、Zn、Ga等24種元素進行了定量檢測與分析，結合化學計量學方法（PCA,LDA），篩選出10種有效判別小龍蝦產地的礦物元素，結合線性判別分析，建立小龍蝦產地溯源模型，并驗證了利用礦物元素指紋圖譜對中國3個不同地區小龍蝦產地溯源的可行性。在此基礎上，引入了3種機器學習分類算法（SVM、FNN和BPNN）對小龍蝦樣本進行分類。結果表明，礦物元素結合神經網絡（FNN和BPNN）模型在小龍蝦產地判別中表現出更大的優勢和潛力。

該研究結果為水產品溯源模型的構建提供了新的思路。