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。
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。虽然传统的酶联免疫吸附测定法、气相色谱质谱法和“电子鼻”等霉变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。
该研究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。
该研究得到国家重点研发专项计划、国家自然科学基金、中国农业科学院科技创新工程等项目资助。
审核编辑 ：李倩
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