牛奶中的“细菌侦探”：新型DNA传感器阵列守护食品安全

在食品安全领域，快速准确地检测牛奶中的病原细菌一直是个挑战。但现在，一项创新技术的应用让我们离这个目标更近了一步。由康涅狄格大学营养科学系的研究人员开发的一种新型单链DNA传感器阵列，结合了机器学习的力量，能够在短短几小时内识别出牛奶中的多种食源性和腐败细菌。

牛奶中的隐形威胁

牛奶是一种营养丰富的食品，但同时也是细菌生长的温床。一些细菌，如李斯特菌，能在牛奶中迅速繁殖，对公众健康构成威胁。传统的检测方法耗时长、成本高，且往往需要专业的操作人员。因此，开发一种快速、经济、准确的检测方法显得尤为重要。

DNA传感器阵列：细菌的“指纹采集器”

这项新技术的核心是一种特殊的传感器阵列，它利用荧光标记的单链DNA与二维纳米颗粒结合，形成一种能够对细菌产生的生物分子做出反应的系统。当细菌与这些DNA相互作用时，会导致DNA从纳米颗粒上释放，从而恢复荧光信号。每种细菌都会产生一个独特的荧光模式，就像指纹一样，使得传感器阵列能够识别出不同的细菌种类，机理如下图1所示。

图1 细菌和感应元件之间的竞争性反应

机器学习：细菌识别的智能大脑

为了处理这些复杂的荧光数据并准确识别细菌，研究团队应用了多种机器学习模型。这些模型能够从传感器阵列产生的数据中学习，并不断提高识别细菌的准确性，本次研究涉及到了鼠伤寒沙门氏菌、大肠杆菌和金黄色葡萄球菌等8种常见的食源性致病菌或腐败菌。特别是人工神经网络，在短短30分钟内就达到了93.8%的准确率，而将孵化时间延长到120分钟，准确率更是提高到了98.4%。

低成本、高效率：食品安全的新选择

这项研究的意义不仅在于提高了检测的准确性，更重要的是，它提供了一种低成本、高效率的检测方法。这种传感器阵列不仅能够减少传统检测方法带来的经济负担，还能够快速响应，为食品安全提供了更有力的保障。

未来展望

尽管这项技术已经展现出巨大的潜力，但研究团队也指出，未来的工作将集中在进一步优化传感器阵列，以及在更广泛的食品类型上测试其有效性。此外，研究人员还计划开发非接触式的纸基比色阵列，以便于操作和观察，使得这种技术能够更广泛地应用于食品加工和检测领域。

随着这项技术的不断发展和完善，我们有理由相信，不久的将来，我们的食品安全将得到更智能、更可靠的守护。这不仅是科技的胜利，更是对消费者健康承诺的兑现

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2024.141115