近日，中国农业科学院农产品加工研究所粮油减损与真菌毒 素防控创新团队开发了一种基于有机挥发物响应的全细胞生物传感器阵列，可以实现粮食霉变的高准确度监测。研究结果在线发表在《危险材料杂志（Journal of Hazardous Materials）》上。

粮食中黄曲霉毒 素检测的重要性

平时比较注意饮食健康，比较注意养生的人，对黄曲霉毒 素想必并不陌生。黄曲霉毒 素是一种强力的致癌物质，在2017年被世界卫生组织国际癌症研究机构列为一级致癌物质。其黄曲霉毒 素会危害人及动物的肝 脏组织，极易诱发肝癌的发生。并且如果一次性吃多了黄曲霉毒 素，那么很可能会引起食物中毒，会出现发热、腹痛、呕吐等症状，严重的会导致肝 脏直接损伤，进而导致毙命。在现实生活中已经发生了多起因黄曲霉毒 素造成的严重食物中毒甚至死亡事件的报道。

黄曲霉毒 素主要是由黄曲霉而产生的，黄曲霉是一种比较常见的腐生真菌，常见于发霉的粮食及其制品当中，也常见于发霉的木板、秸秆、筷子等有机物当中。可以说黄曲霉与我们的生活是比较密切的，在平时是得需要多加注意。也真因为如此，网上就大肆宣传黄曲 霉素的可怕性，让人胆战心惊，害怕自己一不小心就吃下黄曲 霉素而导致癌症的发生，从而惶惶不可终日。

我国粮食产后损耗每年高达700亿斤，几乎相当于产粮大省吉林一年的粮食总产量。霉变是导致粮食产后损耗的主要原因，开展粮食仓储霉变检测监测意义重大。黄曲霉毒 素最易污染的有花生、玉米、棉籽、禽蛋、肉、奶及奶制品，其次是小麦、高粱和甘薯，大豆粕被黄曲霉毒 素污染的程度轻些。它被公认为强致肝癌的物质，其中黄曲霉毒 素B1的致癌性最强。如果长期食用含有黄曲霉毒 素的食物的人，其肝 脏将受到较大的损害。最近在许多国家报道了人许多黄曲霉毒 素急性中毒的新证据，其综合病症的显著特征为呕吐、腹痛、肺水肿、惊厥痉挛、昏迷、大脑水肿而引起死亡和肝  脏、肾形矿脉和心 脏的脂肪过多等。

有些粮食霉变十分轻微，虽然有黄曲霉毒 素等毒 素产生，但是仅凭肉眼难以辨别，就需要黄曲霉毒 素速测仪来进行检测。

传统粮食霉变的检测方法

随着科技的进步，黄曲 霉素检测方法也与时俱进，目前市场上存在4种黄曲 霉素检测方法：

荧光定量快速检测法：这是基于免疫层析和特异性免疫反应，针对检测项目遴选高特异性的单克隆抗体，依托先进的荧光量子点微球标记技术，在层析作用完成特异性结合，并激发荧光强度，通过专用的荧光设备测量检测线和质控线的荧光强度值，结合内置的标准曲线完成检测过程。相较于传统的胶体金检测技术具备灵敏度高、数字稳定等优势。

酶联免疫（ELSIA）定量快速检测法：这是基于ELISA酶联免疫定量检测技术,精选高特特性行抗体，配备2点与5点定标，根据抗原或特异性抗体的固相化及酶标记与结合技术,底物显色完成定量分析，公司同时推出配合ELISA试剂平台的全自动化仪器，实现一键上机操作,自动化运行，稳定、高效，避免人工操可能产生的试验误差。

胶体金定性/定量快速检测法：这是基于将胶体金作为示踪标志物用于抗原抗体的免疫反应，待检物质加样至试剂卡后,在层析作用下，待检物质中的抗原与金标试剂的结合物发生特异性结合而被截留，聚集于检测带并产生颜色，配合读数仪和内置标准曲线，确定待测物质含量，本检测方案同时具备定性和定量的分析产品，广泛用于样本初步筛查,目前主流的检测方式。

免疫亲和层析柱检测法：这是基于抗原抗体特异性可逆结合特性技术，根据抗原抗体的高特异性，从复杂的待测样品中提取目标化合物，再结合液相色谱法及液相色谱-质谱联用检测技术进行定量检测。龙科新域的真菌毒 素免疫亲和柱系列产品可精准适配HPLC、HPLC-MS等国标检测方法。

虽然这些传统的检测方法均具有高灵敏度和高准确度的优点，但是存在样品预处理耗时、检测设备昂贵等问题，制约了粮食霉变检测技术的广泛应用。

无损高准确度监测粮食霉变新技术研发成功

全细胞生物传感器是一种以微生物全细胞为敏感元件,可以快速感应环境中的毒性物质及污染物的装置。因其具有响应快、体积小、成本低、可实现原位监测等优势,在环境监测、药品研发、食品工业等领域显示出巨大潜力。

全细胞生物传感器由传感模块、信号处理模块和输出/执行模块构成。传感模块通常由信号受体蛋白和相应的启动子组成。首先通过调节细胞内受体蛋白的密度来提高传感器的灵敏度，其次通过串联多极转录放大器来促进输出模块的信号强度，最后结合转录调节和翻译后调节的方法来降低在无输入信号时传感器的信号输出，从而增加输出信号的动态范围。该方案已被用于检测砷和汞的微生物传感器，并增加了其灵敏度高达5,000倍、信号输出强度高达750倍，使其检测限大大低于砷和汞在饮用水中的安全指标。

而本次研发出的全细胞生物传感器阵列，是通过在大肠杆菌中筛选响应粮食霉变前期标志性有机挥发物的启动子，构建了融合14种应激响应启动子和发光细菌荧光素酶基因的全细胞生物传感器阵列，结合优化的机器学习模型，在花生和玉米发生霉变前2天可实现高达95%和98%准确度的预测；对霉变与健康花生、玉米的区分准确度达到100%。研究结果表明，全细胞生物传感器阵列可实现对粮食霉变前期的无损高准确度监测。

与传统的以单一传感器为基础的传感平台相比，读取多重传感器所提供的信号输出将更为便捷，更为完善。

目前储粮行业粮堆霉变发热的早期预警仍是亟待解决的问题，早检测、早发现、早预防将危害控制在萌芽状态是解决这一问题的关键。在肉眼尚无法观察到粮粒霉变的情况下，借助新的传感技术，对粮食上早期生长危害真菌进行直接观察、定量检测，进而达到早检测、早预防的目的，可满足粮油仓储加工企业粮食收购及仓储环节粮食样品真菌早期快速检测、评价和储粮安全性预测。

文章来源： 电子发烧友，龙科新域，中国农业科学院，泽宇营养师