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《【食品信息学】IF=15.1！孙宝国院士团队刘慧琳教授课题组食品顶刊综述：光学传感器可视化的进展——实现霉菌毒素快速检测》

  • 来源专题：食品安全与健康
  • 编译者： 杨娇
  • 发布时间：2025-04-24

  • 近日，北京工商大学孙宝国院士团队刘慧琳教授课题组 在食品科学领域国际著名综述期刊《 Trends in Food Science & Technology 》（IF=15.1，中国科学院1区Top期刊）上 发表了题为“Advances in optical sensor visualization: Enabling rapid mycotoxin detection”的综述性论文。

    本综述深入探讨了化学发光传感、荧光传感、电化学发光传感等多种可视化光学传感模式在霉菌毒素检测中的应用。文中系统阐述了食品中霉菌毒素的危害及传统检测方法的局限性，详细解析了各类光学传感器的工作原理与设计策略。

    范围和方法：本综述基于传感机制与核心材料（包括荧光素、量子点、贵金属纳米材料、共价有机框架（COFs）、金属有机框架（MOFs）、上转换纳米粒子及酶系统），系统阐述了各类光学传感器的发展脉络。同时，聚焦光学传感领域的霉菌毒素可视化检测平台，梳理了从传统定性/半定量方法到可实现精确定量的微纳可视化平台的技术演进路径。此外，针对黄曲霉毒素、赭曲霉毒素、伏马菌素、T-2毒素、脱氧雪腐镰刀菌烯醇、玉米赤霉烯醇及展青霉素等关键霉菌毒素，专项评述了可视化光学传感器的应用进展。 主要发现和结论：光学传感器通过先进材料与可视化平台，实现了霉菌毒素的快速、经济化检测，为现场食品安全监测的落地应用提供了关键技术支撑。本综述有望推动该技术的进一步研发与实际场景部署。 综述亮点 介绍了多种基于发光/显色机制的光学传感器。 系统阐述了构建光学传感器的核心组件。 着重探讨了光学传感中可视化技术的发展路径。 综述了可视化光学传感器在霉菌毒素检测领域的创新应用。

  • 原文来源：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzkxMjM2MTM4Mw==&mid=2247509388&idx=1&sn=ac096b2d39d56be4b5ef7b45adaf957d&scene=0#wechat_redirect
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  • 《【食品放大镜】北京工商大学-孙宝国院士、刘慧琳教授团队TIFST重要成果：创新的纳米材料驱动双模和多模式传感策略用于食品安全检测》
    • 来源专题：食品安全与健康
    • 编译者：王晓梅
    • 发布时间：2024-07-15
    • 来源：食品放大镜  北京工商大学-孙宝国院士、刘慧琳教授团队TIFST重要成果：创新的纳米材料驱动双模和多模式传感策略用于食品安全检测  2024年7月，北京工商大学-孙宝国院士、刘慧琳教授团队在国际食品Top期刊《Trends in Food Science & Technology》（Q1，IF: 15.1）发表题为“Innovative nanomaterials drive dual and multi-mode sensing strategies in food safety”的研究性论文。北京工商大学博士研究生魏庆为第一作者，通讯作者为北京工商大学老年营养与健康教育部重点实验室刘慧琳教授。 食品安全已成为公共卫生问题，并逐渐引起广泛关注。开发具有增强稳定性和灵敏度的传感器对于快速、精确地检测食品安全危害至关重要。鉴于单信号读数的不稳定性，具有自验证能力的双模和多模传感策略越来越受到关注。作者分析了传感器平台中使用的不同纳米材料的特性，并根据不同的信号组合形式描述了双模和多模传感器的设计原理和性能。随后，我们全面概述了基于纳米材料的非单信号传感器的最新进展，用于检测各种食品危害和监测食品新鲜度。最后，我们介绍了该战略在食品安全领域的挑战和发展方向。双模和多模传感策略凭借自检自标定、多场景兼容、多目标检测等优势，成为食品安全检测的有力工具。这种强大的性能来自纳米材料的优异性能及其与各种信号的高度集成。不同的信号在检测性能方面各有优势和局限性。根据食品污染物和检测环境，可以选择不同的信号组合，以弥补每个信号的缺点并发挥其各自的优势。未来，该策略有望实现食品中多种污染物的同步检测和快速准确的信号读出，以应对突发公共卫生和有害物质筛查的挑战。 研究亮点 讨论了用于双模或多模传感器的纳米材料的特性。 介绍了基于不同信号组合的双模和多模传感器的原理。 总结了用于检测食品危害和监测食品新鲜度的非单信号传感器的最新进展。 该策略的优点是自验证、兼容性好、多目标检测能力强。 提出了双模或多模传感策略在食品安全中面临的挑战和机遇。 研究结论 基于双模和多模传感器的纳米材料将多种信号输出模式与自我验证功能相结合，将有助于更灵敏、可靠、更快速地检测食品中的各种污染物。尽管该策略在食品安全测试中表现出色，但仍面临一些需要解决的挑战。一些研究被标记为“双模式”或“多模式”，但它们仍然使用两种不同的方法分别检测相同的目标物质，获得两个信号，而不是像双模式检测那样同步触发两个信号。 未来，随着智能传感器器件的进步和巧妙的纳米材料设计，有望开发出更多能够同时读取多个信号的高度集成的传感平台。同时，食品和农业基质通常同时含有多种污染物，因此需要开发更多的双模式和多模式检测系统，能够检测相同或不同类别的危害。特别是，与双模传感策略相比，多模策略在应对这一挑战方面更有效。此外，食品安全风险问题需要现场检测、加快数据处理和决策。双模或多模传感策略显著缩短了检测时间并简化了信号读出。 尽管与智能手机的集成大大增强了用户友好性，但不同品牌或型号的智能手机之间的像素和分辨率差异可能会导致检测结果出现错误。这种传感策略与个人血糖仪（PGM）等商用便携式设备的集成代表了该领域未来发展的一个有希望但具有挑战性的方向。同时，将读出结果与人工智能技术相结合，可以增强检测性能和分析处理能力。此外，虽然多模传感策略具有多个信号输出，因此具有更好的兼容性和稳定性，但信号输出的增加也意味着更高的集成度和更高的成本。这可能会限制这种策略从实验室到商业化的应用，但纳米技术的进步有望促进可重复使用或模块化传感器设计的开发，从而降低单次检测的成本，从而逐步降低商业化传感器的制造成本。同时，多模态传感器产生的大量多维数据需要高效的数据处理和分析能力，对数据管理系统和算法提出了很高的要求，开发专业化的数据管理分析软件结合人工智能和机器学习算法，可以在一定程度上提高数据处理的效率和准确性。因此，我们相信，随着纳米技术的进步和检测人员技能的提高，多模态传感策略将在未来被广泛用于商业化。总之，双模和多模传感策略与人工智能和便携式传感设备相结合，有望在突发和紧急公共卫生情况下高效、准确地应对污染物筛查的挑战。 图文摘要 图文赏析 图 1.（A）双模和多模策略首次报告的时间和示意图（Liang et al.， 2011 P. Wu et al.， 2011 Xiaoyan et al.， 2014 H. Liu et al.， 2015 Zhi et al.， 2022）。（B） Web of Science 的年度出版物和引用次数。（C）在过去 5 年内选定的 1045 篇参考文献中使用 Web of Science 核心合集进行涉及双模式和多模式策略的搜索得出的文献计量网络图。使用不同的颜色来指示术语属于六个聚类中的哪一个。结果由荷兰莱顿大学的VOSviewer版本1.6.20进行。 图2.FeS的合成示意图2@SNW-1（A）及基于FeS的双信号GSH检测生物传感器示意图2@SNW-1（B）（N. He 等人，2022 年）。用于超灵敏诺如病毒检测的电化学和比色双模生物传感器示意图。（C）双功能探针的制备;（D）用于超森特诺如病毒检测的电化学和比色双信号生物传感器的原理（Ning et al.， 2024）。 图3（A）在不同浓度的As（III）（0?500ppb）存在下系统溶液的紫外-可见吸收光谱（J. Li等人，2020）。插图是系统溶液在不同浓度的As（III）存在下的颜色变化。（B）在不同浓度的As（III）（0?500ppb）存在下的传感溶液的荧光光谱，插图是系统溶液在添加不同浓度的As（III）时的荧光变化（J. Li等人，2020）。（C） CoOOH纳米片/OPD系统对AA（0–220μM）的荧光响应。插图：用于AA测定的荧光图像（S.Zhang等人，2021）。（D） OPD/CoOOH 纳米片体系与 AA 浓度（0–220 μM）的吸收光谱图（S. Zhang 等人，2021 年）。插图是用于 AA 测定的颜色变化。 图4（A） IRMOF-3-L/Cu应用示意图2+用于三模 Glyp 检测的探针（Guan 等人，2023 年）。（B） H的示意图2通过三信号平台检测 S（Fang 等人，2023 年）。（C）发光光谱，（D）热敏UCL光谱，（E）三重信号平台SWV曲线对不同浓度H的响应2S. （F） CsWO应用示意图3-FCD纳米杂化物，用于基于无线电化学和发光的细菌传感系统，具有细菌的光热消融（Robby等人，2021）。（G） MnO示意图2@MB用于检测抗坏血酸的NS四模传感平台（Zhi等人，2022）。 原文链接 https://doi.org/10.1016/j.tifs.2024.104636 食品放大镜 
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  • 《【食品信息学】IF=14.1！孙宝国院士团队李金宸课题组食品顶刊综述：葡萄酒风味相互作用——跨学科与跨模态视角下的研究现状与未来方向》
    • 来源专题：食品安全与健康
    • 编译者：杨娇
    • 发布时间：2025-06-23
    • 北京工商大学 孙宝国院士 团队 李金宸副教授课题组 在食品科学领域国际著名综述期刊《Comprehensive Reviews in Food Science and Food Safety 》（IF=14.1，中国科学院1区Top期刊）上 发表了题为“Flavor Interactions in Wine: Current Status and Future Directions From Interdisplinary and Crossmodal Perspectives”的综述性论文。该综述全面探讨了葡萄酒中香气化合物之间复杂的互作关系，着重阐述了它们在塑造葡萄酒风味轮廓中的作用。 综述简介 葡萄酒风味的复杂性源于其超过 1000 种挥发性化合物之间的相互作用，其中酯类、硫醇类和萜烯类是主要贡献者。该综述全面探讨了葡萄酒中香气化合物之间复杂的互作关系，着重阐述了它们在塑造葡萄酒风味轮廓中的作用。这些互作发生在物理化学层面、嗅觉受体层面和神经层面，既能增强也能掩盖感官感知，显著影响葡萄酒品质。非挥发性化合物，如多酚和多糖，也通过π-π堆积和疏水键合等相互作用调节香气挥发性，发挥着关键作用。该文评估了包括感官分析和仪器技术在内的现有研究方法，并强调需要开发先进的模型来预测互作结果。值得注意的是，在2%–10%的乙醇浓度范围内，“正向气味强度”和“正向香气持久性”随乙醇浓度的升高而增加，这说明了基质成分与感官感知之间的复杂关系。香气与滋味之间的跨模态互作进一步使风味感知复杂化，例如香草香气能增强白葡萄酒中的甜味感知。然而，关于红葡萄酒的研究尚无定论，表明需要进一步探究。未来的研究应聚焦于真实的葡萄酒基质，利用机器学习和跨学科方法来模拟复杂的相互作用。将研究拓展至其他酒精饮料，并探索跨模态互作的生理机制，将有助于提升食品工业中的风味设计和感官优化，具有重要的学术与实践价值。 图文赏析 图 1. 特征香气产生理论示意图。(A) 分子振动理论中香气分子与气味受体（Odor Receptor, OR）产生特征香气的机制。“e1” 是游离状态下 OR 的能量，“e2” 是激活状态下 OR 的能量，“e3” 是香气分子振动产生的能量。当 e3 = e2 - e1 时，香气分子能够激活 OR 并与之结合，形成电子隧道并激活 G 蛋白。(B) 结构理论中香气分子与气味受体产生特征香气的机制。当香气分子的形状与 OR 的结构相匹配时，香气分子能够结合 OR 并激活 G 蛋白；而当香气分子的形状与 OR 的结构不匹配时，则无法结合 OR。(C) 部分代表性基本气味物质（primary odorants）的分子结构轮廓图（正视图）。 图 2. 香气相互作用成因示意图。 图3. 常见风味相互作用类型判定方法示意图。(A) S曲线法： 以香气化合物浓度的对数值为横坐标，以正确检出比例为纵坐标。通过公式(3)计算理论S曲线值，并与实际测定值对比。利用绘图软件绘制理论曲线与实际曲线。若实际曲线位于理论曲线之上，则发生香气协同作用；若实际曲线位于理论曲线之下，则发生香气掩盖作用。(B) σ-τ图示法： 该图划分为四个区域。当不同浓度的香气化合物混合时，将其香气强度代入公式(4)和(5)，计算出不同的σ值和τ值，从而得到对应的坐标点。根据坐标点所属的区域，即可判定该香气化合物混合物所产生的相互作用类型。 图4. 硫化物、萜类与酯类香气相互作用关系图。 结论与展望 葡萄酒作为一种风味丰富的酒精饮料，其香气的形成既源于风味成分的直接贡献，也依赖于它们之间复杂的相互作用。这些相互作用不仅发生在物理化学层面，更与嗅觉和神经网络紧密关联，主要发生于嗅觉受体（OR）水平。其中，掩盖作用——即风味化合物竞争OR结合位点——是最为常见的互作形式。为研究这些相互作用，已开发出多种模型与方法，如阈值法、S曲线法和σ-τ图示（用于分析互作类型）等。这些方法各具优势，常结合使用。费勒加和模型（Feller's additive model） 和 奥尔森预测模型（Olsson prediction model） 在预测葡萄酒及其他食品中的香气相互作用方面意义重大，并借助数学和统计学原理得以增强。 理解调控风味相互作用的多方面因素对于提升葡萄酒风味至关重要。研究表明，风味成分的含量、比例和结构显著塑造整体风味。相似的结构（包括同分异构体和具有相同官能团的化合物）会增加相互作用的倾向性，这突显了同时考虑定量和定性特征的重要性。 葡萄酒中的非挥发性成分同样影响风味强度。多酚、多糖和蛋白质等非挥发性成分，通过氢键和疏水作用等与风味化合物相互作用，增强了风味的滞留性并降低了挥发性。虽然这种滞留会降低整体风味强度，但在生产和储存过程中能保护香气化合物，从而为非挥发性化合物用于增强风味滞留提供了可能。未来的研究可聚焦于利用非挥发性物质的风味滞留能力，在酒精饮料的陈酿和储存过程中保护香气，这将深化我们对葡萄酒化学的理解，并提升此类饮料的品质和保质期。 此外，探讨了感官活性分子的复杂相互作用。研究表明，香气对白葡萄酒风味影响显著，能改变其甜味、苦味和涩感。相比之下，香气对红葡萄酒的影响尚不明确，存在相互矛盾的研究结果。香气化合物通过生理途径以及认知影响（如晕轮效应（halo effect） 和 转嫁效应（dumping effect））作用于味觉和口感。然而，现有研究多采用模型溶液，导致结果难以定论。未来的研究应聚焦于真实的葡萄酒基质，以更好地理解气味-滋味跨模态互作，并得出更精确的结论。 除葡萄酒外，其他酒精饮料也含有大量风味物质，这些物质经历着多种相互作用，共同塑造了独特的风味。基于现有知识和模型，将风味相互作用的研究范围从葡萄酒拓展至所有酒精饮料及调味食品领域，是当前风味研究的关键方向。然而，风味相互作用本质上是多维度的，融合了生理学、心理学、化学和物理学等多学科知识。尽管历经多年发展，风味相互作用形成的嗅觉理论在很大程度上仍未被揭示，亟需进一步阐明。因此，风味相互作用研究的发展面临一定障碍：一方面，现有模型和方法无法准确预测复杂风味混合物的结果，部分互作结果甚至与现有理论相悖。这迫切要求我们开发更精密的模型和研究方法，以深入探索相互作用的规律。 为了实现香气相互作用结果预测的准确性与便捷性，仅依靠风味和嗅觉相关理论是不够的，还需整合神经学、心理学、数学和物理学等其他学科的知识与理论。此外，鉴于计算机技术的飞速发展，利用机器学习算法来预测风味相互作用结果是一个极具前景、值得深入探索的研究方向。 原文链接 https://doi.org/10.1111/1541-4337.70199
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