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4月3日，科技日报记者从中国农业科学院获悉，该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。相关研究成果在线发表在《危险材料杂志》上。
霉菌是真菌的一种，有的能使食品转变为有毒物质，有的可能在食品中产生毒素，即霉菌毒素。自从发现黄曲霉毒素以来，霉菌与霉菌毒素对食品的污染日益引起重视。主要表现为慢性中毒、致癌、致畸、致突变作用。比如，在1993年被世界卫生组织（WHO）癌症研究机构划定为一类天然存在的致癌物的黄曲霉毒素，是毒性极强的剧毒物质，对人体健康造成的危害极大。
霉菌毒素对粮油及其制品、各种植物性与动物性食品、水分含量较高的禾谷类作物都能造成污染。人或动物特别容易通过误食这些食品或其加工副产品，又经消化道吸收毒素进去人体。进而在肝、肾、肌肉、血、奶及蛋中可测出毒素，所以霉菌毒素的检测工作尤为很重要。
霉菌及其毒素的产生也是渐变的，从无到有，从少到多。我们常说，抛开剂量谈毒性是耍流氓。霉菌毒素亦是如此，所以在关于食品霉菌毒素的检测工作中，霉菌毒素的检测限越低，霉菌毒素发现的越早，对食品安全检测工作就越有利。
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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；对霉变与健康的花生、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。
来源： 质谱之家、经济日报
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