牛奶中的细菌测速仪：机器学习助力快速检测食源性病原体

细菌检测，一场与时间赛跑的“生死时速”

在我们的日常生活中，牛奶作为一种富含营养的食品，承载着无数消费者的期待。然而，细菌污染却如一颗定时炸弹，随时可能引发食品安全危机。传统的细菌检测方法，如平板计数法和ELISA，虽然可靠，但耗时长、成本高，且难以同时检测多种细菌。这就好比在一场与时间赛跑的“生死时速”中，我们亟需一种更高效、更智能的解决方案。

图1 牛奶中的细菌检测原理设计^[1]

创新突破：机器学习与纳米技术的完美结合

在这场“细菌测速”中，来自美国康涅狄格大学的研究团队为我们带来了一项革命性的技术——学习支持的单链DNA传感器阵列。这项技术巧妙地结合了纳米材料和人工智能，堪称细菌检测领域的“黑科技”。传感器的核心是一种被称为“二维纳米粒子（2D NPs）”的材料，包括氧化石墨烯（nGO）、二硫化钼（MoS₂）和二硫化钨（WS₂）。这些纳米材料具有超大的表面积和优异的吸附性能，能够高效吸附单链DNA（ssDNA）。当细菌与传感器接触时，细菌表面的生物分子会与ssDNA竞争吸附，导致ssDNA的荧光信号部分恢复。这种变化生成了每种细菌的独特“指纹”，为快速检测提供了可能。

机器学习：细菌检测的“最强大脑”

为了让传感器更聪明，研究团队引入了六种机器学习模型，包括随机森林分类器（RFC）、支持向量分类器（SVC）、K近邻算法（KNN）、偏最小二乘判别分析（PLSDA），以及两种人工神经网络——多层感知机（MLP）和Kolmogorov-Arnold网络（KAN）。

这些模型就像细菌检测的“最强大脑”，能够从传感器生成的荧光信号中提取特征，并对细菌种类进行分类。研究发现，在30分钟的孵育时间内，MLP和KAN的准确率分别达到了93.8%和93.75%。而在120分钟的孵育后，MLP的准确率更是飙升至98.4%。这个结果不仅远超传统检测方法，还为食品行业的快速检测提供了新思路。

现实意义：守护食品安全的“隐形战士”

这项技术不仅在实验室中表现出色，还成功应用于实际牛奶样品的检测。研究团队选择了八种常见的食源性致病菌和腐败菌，包括大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、李斯特菌等，并在牛奶中模拟了细菌污染场景。经过预培养和传感器检测，系统能够快速识别出这些细菌，为牛奶的安全性提供了有力保障。

未来展望：从牛奶到更广阔的天地

目前，这项技术已展现出巨大的潜力，但研究团队并未止步于此。他们计划进一步优化传感器的灵敏度和选择性，同时探索在其他液体食品（如果汁、饮料）中的应用。此外，开发一种无需接触的纸基传感器阵列，也将为未来的检测技术带来新的可能性。

总结：一场科技与美食的“甜蜜邂逅”

在这场科技与美食的“甜蜜邂逅”中，机器学习与纳米技术的结合，不仅为食品安全检测开辟了新天地，也为消费者带来了更安心的食品选择。未来，这项技术有望成为守护食品安全的“隐形战士”，让我们在享受美食的同时，也能远离细菌的危害。

无论是清晨的牛奶，还是夜晚的奶茶，这项技术都将为我们的健康保驾护航，让每一口都充满安全与信任！

参考文献

[1] Yi W., Yihang F., Zhenlei X., Yangchao L. Machine learning supported single-stranded DNA sensor array for multiple foodborne pathogenic and spoilage bacteria identification in milk. Food Chemistry 2025, 463, 141115. https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.141115