近日，中国农业科学院农产物加工研究所粮油减损与真菌毒素防控立异团队应用高敏捷全细胞生物传感器阵三木SEO-列及AI呆板进修回归模子，乐成开发出一种可精准量化监测玉米、花生霉变水平和黄曲霉毒素B1含量的预警技能。相干结果发表在《伤害质料杂志》(Journal of Hazardous Materials)。
食粮及油料霉变孕育发生的真菌毒素，特别是强致癌物黄曲霉毒素B1严峻威逼食物安全与人体康健。
研究针对于黄曲霉侵染玉米、花生后开释的特性性有机挥发物，筛选出8个特异性引诱表达基因，构建了8种年夜肠杆菌发光菌株，形玉成新的全细胞生物传感器阵列。该阵列联合多种呆板进修回归模子，实现了对于霉变天数及黄曲霉毒素B1含量的精准猜测，猜测正确率别离达94%及98%，而且自力菌株揭示出优良泛化能力，验证了该技能于差别基质及菌株中的稳健性。该技能为粮油食物中真菌和毒素危害监测提供了立异性的解决方案。
该研究获得中国农业科学院庞大科研使命及国度农业科技立异工程等项目的资助。
相干论文信息：https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2025.139883
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