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全细胞生物传感器阵列斩获日内瓦发明金奖
2026年06月24日 13:15:59
来源：化工仪器网 作者：羊舌木 点击量：5381
由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研发的“全细胞生物传感器阵列及其应用“技术，从日内瓦国际发明展的众多项目中脱颖而出，荣获金奖。
近日，第51届日内瓦国际发明展在瑞士日内瓦举行，集中展示了来自35个国家和地区的1000余项涵盖不同领域、不同行业的发明项目。由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研发的"全细胞生物传感器阵列及其应用"技术，从众多项目中脱颖而出，荣获金奖。
真菌污染及其产生的真菌毒素已成为严重威胁全球粮食安全、食品安全与人类健康的重要隐患。传统检测方法如酶联免疫(ELISA)、液相色谱、液质联用、气质联用(GC-MS)等虽然灵敏度高，但普遍面临样品前处理复杂、依赖昂贵设备、成本高昂等瓶颈，难以实现现场快速实时监测，且本质属于"事后检测"——毒素已产生、粮食已受损，检测的意义更多在于"确认损失"而非"避免损失"。
如何将防线前移，实现毒素产生前的"实时监测"和"源头预警"，已经成为了新的难题。该团队另辟蹊径，以活体微生物细胞作为传感单元，用于感知真菌生长过程中释放的特征性挥发性化合物(VOCs)。
团队首先鉴定出玉米、花生黄曲霉霉变早期释放的标志性有机挥发物，从大肠杆菌中筛选出能特异性响应这些信号的启动子基因，再将14种应激响应启动子与萤光素酶基因融合，构建成全细胞生物传感器阵列。当霉菌刚刚开始活动、释放出微量挥发物时，传感器随即产生逐级放大的生物发光信号，实现对霉变事件的早期捕捉，具备快速、无损、原位检测的特点。
据团队负责人邢福国研究员介绍，为进一步提升检测精准度，团队将传感器阵列与人工智能机器学习模型深度融合。实验数据显示，该技术对霉变与健康样本的区分准确率达到100%；对霉变前期不同阶段花生的预测准确度达95%，玉米达98%。在此基础上，团队进一步构建了由8个全新发光菌株组成的升级版传感器阵列，结合高性能集成学习算法，实现了对玉米和花生霉变天数及黄曲霉毒素B1含量的精准定量预测。内部验证中，模型对玉米霉变天数与黄曲霉毒素B1含量的预测准确率分别达到94%和98%；在采用独立黄曲霉菌株的外部验证中，模型依然保持了强大的泛化能力，在不同粮食基质和真菌菌株中均表现稳健。
目前，该成果已获得国家发明专利授权，并在《Journal of Hazardous Materials》等国际TOP期刊发表6篇高质量论文。邢福国表示，这类生物传感器成本低、靶向性强、易于集成，可嵌入小型化便携式设备，支持现场筛查与在线监测。在粮仓、筒仓等粮食贮藏环境中，实时采集的传感器数据可上传至云端人工智能模型，对霉变进程与毒素风险进行连续评估与动态预测，并将预警信息即时推送至手机端与管理平台，为粮食安全调控和风险干预提供精准决策支持。
团队目前正在加紧研发小型化便携式设备、半导体气体传感器和电化学气体传感器，推进成果的转化应用，力争早日为粮食减损与食品安全智能监管提供有力技术支撑，为全球粮食安全治理贡献中国方案。
资料参考来源：科技日报、中国农业科学院农产品加工研究所
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