由水产品质量安全与标准研究室白淑艳等人开展的“克氏原螯虾产地溯源研究”取得新进展，相关研究成果“Geographic origin discrimination of red swamp crayfish Procambarus clarkii from different Chinese regions using mineral element analysis assisted by machine learning techniques”发表在JCR1区杂志《Food Control》。

水产品产地溯源一直是食品安全领域广泛关注的热点，克氏原螯虾（俗称“小龙虾”）是我国重要的特色水产经济动物，其养殖产量位列我国除鱼类以外的淡水养殖品种第1位，在我国长江中下游地区已发展成为特色主导产业。随着小龙虾产业发展和公众对产品质量要求的提高，多地生产的小龙虾获得国家地理标志产品保护。为防止生产商或零售商以次充好、冒用产地标签牟取非法利润，加强小龙虾品牌化建设和市场监管能力，建立快速、准确的小龙虾产地溯源方法非常必要。

本团队采用电感耦合等离子体-质谱仪（ICP-MS）对湖北省、湖南省和安徽省共160份中华绒螯蟹样本中的Cu、Zn、Ga等24种元素进行了定量检测与分析，结合化学计量学方法（PCA,LDA），筛选出10种有效判别小龙虾产地的矿物元素，结合线性判别分析，建立小龙虾产地溯源模型，并验证了利用矿物元素指纹图谱对中国3个不同地区小龙虾产地溯源的可行性。在此基础上，引入了3种机器学习分类算法（SVM、FNN和BPNN）对小龙虾样本进行分类。结果表明，矿物元素结合神经网络（FNN和BPNN）模型在小龙虾产地判别中表现出更大的优势和潜力。

该研究结果为水产品溯源模型的构建提供了新的思路。