HACC在蜂产品原料控制中的应用培训

HACCP在蜂产品原料控制中的应用

——用2种聚类法对蜂产品原料氯霉素

检测的关键限值的科学确认四川检验检疫局食检处

2002年初，因氯霉素（CAP）残留超标我国蜂产品全线退出欧盟市场，并在多国发生连锁反应，2004年7月欧盟才解除对我国包括蜂产品在内的动物源性食品的禁令。目前中国蜜蜂养殖业的兽药残留监控体系仍处于逐步规范之中，加上蜜源种类多、分布广、放蜂环境复杂和养蜂员素质差异大等特点，蜂产品的质量风险时时存在。要符合欧盟、美国、日本等国的兽药残留要求，使产品顺利出口，需要将危害分析与关键控制点（HazardAnalysis＆CriticalControlPoint，HACCP）理论与蜂产品生产的实践紧密结合。

HACCP是一种确保食品安全的系统方法，是一种识别、预防、控制或减少食品安全危害的有效手段。关键控制点（CCP）是能进行有效控制危害的加工点、步骤或程序。判定关键控制点就是针对已辨明的危害，在本步骤或随后的步骤中有相应的预防措施，而且能在此步将显著危害发生的可能性消除或降低到可接受水平。加工步骤确定本步引入、控制或增加的危害潜在的食品安全危害显著吗？应用什么预防措施来防止危害？本步骤是关键控制点吗？原料验收兽药残留（以氯霉素为例）显著加强原料验收检验是CAP是蜂产品中的禁用药，此兽药残留是与原料自身有关的危害，为化学危害，控制CAP在原料的检测和验收中尤为重要。我们用下表对这一步骤进行分析。对蜂产品原料验收环节的危害分析表关键限值是指区分食品安全可接受与不可接受之间的界限。关键限值的选择必须有科学性和可操作性。如果过严，造成即使没有发生影响到食品安全危害而就要求去采取纠正措施；如果过松，又会产生不安全的产品。一个好的关键限值应该直观、易于监测、仅基于食品安全、能使只出现少量被销毁或处理的产品就可采取纠正措施、不是GMP或SSOP措施以及不能违背法规。我们拟用两种聚类法为关键控制点建立关键限值，这对蜂产品出口的生产加工企业有相当的参考价值和实际意义。

在各国氯霉素检测水平中欧盟最严，欧盟规定进口蜂产品中的CAP残留不得超过0.3ppb，其推荐方法是气质联用法（GC-MS）和液相－串联质谱法（LC-MS/MS），它们具有灵敏度高、选择性好、可靠度高的特点，是动物源性食品中氯霉素残留检测的最佳方法。但是高昂的仪器费使该法在现阶段难以推广应用于原料蜜的收购和筛检，企业只能采用ELISA法对原料进行检测。受背景干扰的影响，有些本来不含CAP的产品在ELISA法中也会出现数值，不少实际合格的蜂产品被判为不合格，造成加工企业和蜂农的经济损失。所以本文要研究的问题就是寻找一个合适的用ELISA法检测的关键限值作为原料检测的判定标准，使在此数值下的蜂产品用LC-MS/MS法（检测限为0.3ppb）检测的结果都合格，从而提高蜂产品的出口合格率。在研究方法上上，根据88组国内蜂产产品生产商ELISA法法检验结果与与相应的秦皇皇岛蜂产品实实验室LC-MS/MS法检验结果果的数据样本本，我们首先先用层次聚类类方法对0.3ppb的的标准进行分分析，然后用用较先进的基基于相似合成成算法的聚类类方法对国内内蜂产品生产产商检验氯霉霉素含量的标标准做进一步步分析，最后后结合两种方方法得出蜂产产品生产商用用ELISA法检验氯霉霉素含量的判判定标准（即即原料检测氯氯霉素这个CCP点的关关键限值）。。1数数据样样本说说明本文的的研究究目标标是88个个数据据样本本，每每个数数据样样本包包含国国内蜂蜂产品品生产产商检检验结结果（（X1）、秦秦皇岛岛实验验室检检验结结果（（X2）2项项指标标。其中，，国内内蜂产产品生生产商商检验验结果果是样样本中中氯霉霉素的的具体体含量量，秦秦皇岛岛实验验室检检验对对于低低于其其检验验标准准的样样本不不显示示具体体检验验数值值，对对于高高于其其检验验标准准的才才给出出具体体检验验数值值。表1目目标标样样本本数数据据一一览览表表样本编号

氯霉素含量

样本编号

氯霉素含量

样本编号

氯霉素含量

X1X2X1X2X1X2170.68090.264480.1630.108730.15680.101180.6510.272490.22410.101740.22230.107190.53560.235660.21340.103750.25530.101240.12470.15720.15440.108为叙叙述述方方便便，，以以下下简简称称国国内内蜂蜂产产品品生生产产商商检检验验结结果果合合格格、、秦秦皇皇岛岛实实验验室室检检验验结结果果不不合合格格的的样样本本为为目目标标样样本本。。具具体体的的，，目目标标样样本本数数据据见见表表1。。2层次次聚聚类类法法对对检检验验标标准准的的分分析析用层层次次聚聚类类法法（（hierarchicalclustering））对对检检验验标标准准分分析析的的思思路路是是：：将将可可能能的的检检验验标标准准加加入入88组组实实际际数数据据样样本本中中，，用用层层次次聚聚类类方方法法对对样样本本聚聚类类，，当当某某一一加加入入的的检检验验标标准准与与最最多多的的目目标标样样本本聚聚在在一一类类时时，，该该检检验验标标准准最最接接近近合合理理的的检检验验标标准准。。我们们选选定定的的可可能能的的检检验验标标准准分分别别是是0.05、、0.1、、0.15、、0.2、、0.25、、0.3、、0.35、、0.4、、0.45、、0.5、、0.55、、0.6、、0.65、、0.7。。为为了了使使研研究究更更加加合合理理，，我我们们分分别别将将102组组数数据据样样本本分分成成2、、3、、4、、5类类，，对对不不同同聚聚类类结结果果进进行行比比较较（（见见表表2）），，并并用用能能实实现现层层次次聚聚类类分分析析的的SPSS11.0软软件件分分析析结结果果。。表2对样本聚聚类目标样本/检验标准

聚类数目标样本/检验标准

聚类数目标样本/检验标准

聚类数5432543254321732227421110.3554321832227521110.454321943320.0511110.4543322411110.111110.543324821110.1521110.5543324921110.221110.643326621110.2521110.6532227221110.354320.73222732111

从表1可可知，样样本17、18、19的工厂厂检验值值较高，，明显超超过0.3，而而其余样样本的工工厂检验验值较小小。因此，聚聚类时所所有的目目标样本本不可能能聚在一一类，对对样本17、18、19聚类类分析的的参考价价值不如如其它样样本。从表2可可知，当当将样本本分成2、3、、4类时时，除去去样本17、18、19外的的目标样样本都被被分在第第一类；；当将样样本分成成5类时时，它们们主要在在第二类类。再看对可可能的检检验标准准0.05－0.7的的分类：：当将样样本分成成2、3、4类类时，0.05－0.25的的数据样样本都在在第一类类，当将将样本分分成5类类时，它它们主要要集中在在第二类类。与可能的的检验标标准0.3－0.7相相应的样样本的聚聚类结果果与目标标样本的的聚类结结果差别别明显。。这说明明，合理理的检验验结果应应该在0.25－0.3之间间。3基于相似似合成算算法的聚聚类方法法

对检检验标准准的分析析以上层次次聚类在在方法上上存在不不完善的的地方，，这可能能会影响响到分析析结果。。其不足足包括：：⑴类别个数数的确定主主观性强。。如上面的的分析中，，到底将数数据样本分分成几类才才能最恰当当地反映它它们之间的的相似程度度未知，只只能通过建建模者的主主观判断进进行试错分分析。⑵层次聚类类方法将所所有数据样样本作为学学习集，从从中寻找数数据样本反反映的规律律。但是数数据样本中中包含的信信息除了反反映共性规规律外，还还有反映个个性特征的的信息。将将所有数据据样本作为为学习集得得到的聚类类结果可能能可以很精精确地反映映学习集的的情况，但但是对于新新加入的、、具有同一一规律性的的数据样本本就可能不不适用，即即聚类结果果不具有良良好推广能能力，出现现“过拟合合”。如果果这样，那那么基于层层次聚类的的分析结果果的可信度度就值得怀怀疑。基于相似合合成算法的的聚类方法法可以解决决以上2个个问题。3.1基于相似合合成算法的的聚类方方法简介由Lorence提提出的相似似体合成算算法（AnalogComplexing，，以下简称称AC）[1]是对模糊对对象的预测测、聚类和和分类的一一种序列模模式识别方方法，最先先提出AC算法是为为了解决对对模糊经济济对象的预预测问题。。应用AC算法进行行预测时，，一般需要要待研究的的过程满足足以下假设设：（1）系统统由多维过过程所描述述；（2）多维维过程的观观察值很多多（长期序序列）；（3）多维维过程是充充分有代表表性的，即即由基本的的系统变量量形成数据据集；（4）过程程的行为一一般将在一一段时间内内相似地重重复。AC包含3个步骤[2]：1）待选选模式的产产生；2））待选模式式的变换；；3）相似似模式的选选取。3.1.1待选模模式的产生生3.1.2待选模模式的变换换根据工作原原理，对于于长度为k的某参照模模式，在数数据样本中中可能有一一个或几个个长度为k的相似模式式。但是由由于系统是是动态的，，不同时期期的相似模模式可能具具有不同的的平均值和和标准方差差。因此，，需要用一一种变换来来描述这些些差异，将将模式变换换到同一基基准点上从从而使各模模式具有可可比性。即即为了下面面将进行的的模式间相相似性的度度量，必须须寻找待选选模式到参参照模式的的变换。一一般取线性性变换为：：3.1.3相似模模式的选取取⑴模式相似似度这一步的主主要目的是是识别模式式形状间的的相似性，，其度量我我们称为模模式相似度度。一般地地，第i个待选模式式与参照模模式间的距距离可定义义为：模式间的相相似度可由由距离来度度量，如定定义第i个模式与参参照模式的的相似度si为：，，显显然距离值值越大，模模式相似度度就越小。。⑵相似模式式的选取模式相似度度计算出来来以后，我我们就可以以根据相似似度大小来来选取相似似模式。将AC算法法与数据分分组处理（（GroupMethodofDataHandling，简称称GMDH）方法结结合，形成成了基于AC算法的的聚类方法法。这种聚聚类方法的的特点在于于，根据模模式（数据据样本）之之间的相似似度，按照照自组织数数据挖掘的的思想，客客观、自动动的产生唯唯一的聚类类结果。为为说明这种种方法的工工作原理，，简要介绍绍GMDH的实现原原理。GMDH是自自组织数据挖挖掘（Self-OrganizingDataMining））[3]方法的核心算算法，它从参参考函数构成成的初始模型型（函数）集集合出发，按按一定的法则则产生新的中中间候选模型型（遗传、变变异），再经经过外准则筛筛选（选择）），重复这样样一个遗传、、变异、选择择和进化的过过程，使中间间待选模型的的复杂度（complexity））不断增加，，直至得到最最优复杂度模模型。GMDH使用用在建立中间间模型过程中中未用到的数数据(测试集集上的数据)——新鲜鲜信息（freshinformation）——计算算外准则值来来评价、选择择中间待选模模型。GMDH要求求将样本集W分为训练集A、测试集B,W=A∪B。在训练集A上的误差体现现了模型模拟拟真实系统的的能力,在在测试集B(也是是已知知数据据，但但在建建模时时没有有用到到)上上的偏偏差既既是模模型对对真实实系统统模拟拟能力力在新新水平平上的的确认认,更更是是对模模型推推广能能力的的评价价。这样，，一方方面由由于模模型在在新数数据集集上的的拟合合能力力的不不断确确认,其其推广广能力力将加加强，，这样样选出出的最最终模模型不不会过过拟合合，体体现了了在一一定噪噪声水水平下下模型型拟合合精度度与推推广能能力之之间的的最优优平衡衡[4]。另一一方面面，由由于用用新信信息评评价筛筛选模模型，，可以以客观观地确确定模模型。。最后，，GMDH算法法的停停止法法则由由最优优复杂杂度原原理给给出：：当模模型的的复杂杂度逐逐渐增增加时时，模模型的的外准准则值值有一一个先先减小小再增增大的的过程程，外外准则则的最最小值值对应应了最最优复复杂度度模型型；如如果在在一个个筛选选阶段段不能能再改改善外外准则则值，，最优优复杂杂度模模型找找到了了，算算法过过程就就结束束。最最优复复杂度度原理理保证证了最最终模模型的的唯一一性。。将AC与与GMDH结结合合，，可可以以实实现现基基于于AC算算法法的的聚聚类类方方法法，，其其工工作作原原理理如如图图1所所示示。。图1[2]客观观聚聚类类分分析析示示意意图图1.数据据样样本本，，2、3.数据划分分为A、B2部分，4、5.分别在A、B上产生的的层次聚聚类树，，计算聚聚类平衡衡准则BL=(k-△k)/k→min，其中k表示类的的个数，，△k表示相同同类的个个数3.2用基于AC的聚类方方法对对检验标标准的分分析结果果将变量X2按照Lamdam隶属属度函数数模糊化化为（N-X2,ZO-X2,P-X2），其中中N（negative）表表示低于于平均水水平，ZO(zero)表示示在平均均水平附附近，P(positive)表示示高于平平均水平平。然后后以X1和N-X2,ZO-X2,P-X2为变量，，对102个样样本聚类类（将可可能的检检验标准准加入数数据样本本时作如如下处理理：假设设S代表表合理的的检验标标准，那那么氯霉霉素含量量小于S的产品品不应该该是目标标样本。。如假设0.3是是合理的的检验标标准，那那么工厂厂检验值值为0.05、、0.1、0.15、、0.2、0.25的的数据样样本在秦秦皇岛检检验中应应该合格格，检验验值为0.35、0.4、0.45、0.5、0.55、0.6、0.65、0.7的数数据样本本在秦皇皇岛检验验中应该该不合格格，是目目标样本本）。分别假假设0.05－－0.7为为检验验标准准，按按照相相似度度超过过95%的的数据据样本本聚为为一类类的办办法，，用能能实现现基于于AC聚类类的KnowledgeMiner软软件分分析，，结果果（见见表3）显显示所所有目目标样样本都都被分分在第第2类类（C2）），其其余合合格样样本都都在第第一类类（C1）），这这说明明了基基于AC的的聚类类方法法的有有效性性。同时发现，，如果可能能的检验标标准S小于于0.2，，0.05－0.7中大于S的样本被被分在目标标样本一类类；如果可可能的检验验标准S大大于0.2，0.05－0.7中小于于S的样本本可能也被被分在目标标样本一类类，出现错错误。因此此，当选取取聚类标准准是相似度度大于95%时，0.2应该该是合适的的检验标准准。在正正确确聚聚类类的的前前提提下下，，相相似似度度越越低低，，说说明明选选择择的的检检验验标标准准越越合合理理。。相相似似度度大大于于95%意意味味着着要要求求数数据据样样本本表表现现出出非非常常明明显显的的相相似似性性。。进进一一步步，，在在假假设设0.2为为合合理理检检验验标标准准的的前前提提下下，，逐逐渐渐降降低低相相似似度度标标准准进进行行聚聚类类。。聚类类结结果果（（表表4））表表明明当当相相似似度度大大于于57%时时，，所所有有样样本本均均被被正正确确分分类类；；当当相相似似度度小小于于57%时时，，所所有有样样本本被被分分成成一一类类，，出出现现错错误误。。这这说说明明，，当当数数据据样样本本之之间间有有接接近近六六成成相相似似时时，，以以0.2为为检检验验标标准准是是最最合合理理的的。。4结论论以上上分分析析表表明明，，在在蜂蜂产产品品中中用用ELISA法法检检测测氯氯霉霉素素的的合合理理的的关关键键限限值值应应该该在在02－－0.25ppb之之间间。。现现行行的的0.3ppb的的检检验验标标准准虽虽然然接接近近这这一一范范围围，，但但可可能能导导致致成成品品不不能能满满足足欧欧盟盟官官方方要要求求或或客客户户退退货货。。实实际际确确定定工工厂厂检检验验标标准准时时，，还还应应该该考考虑虑：：1）生产商与与客户检验技技术水平的一一致性。如果果生产商检验验技术水平低低于客户，检检验标准的值值可适当调低低，反之相反反；2）如果标准准过高，产品品不合格率增增加，生产成成本就增加；；如果过低，，客户退回的的产品增加，，收益