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摘要：食品安全问题与国民身体健康、生命安全和社会经济等有着直接联系。鉴于食品微生物污染是食品安全当前面临的主要挑战之一，发展高效的食品微生物检测技术对于保障食品安全至关重要。为此，文章综述了电子鼻技术在典型食品微生物检测中的研究进展，重点分析了电子鼻的检测性能特点，并将其与传统微生物检测方法进行了比较。总体来看，电子鼻技术具有检测速度快、灵敏度高、操作简便、无损等优势，有望成为保障食品安全的有力支撑。
关键词：电子鼻；食品微生物检测；无损检测；智能传感
食品安全是关乎人类身体健康和生命安全的重大问题。食品微生物污染是导致食品安全事故的主要原因之一。据统计，全球每年因食源性疾病死亡的人数高达42万，经济损失达1 195亿美元[1]。食品微生物污染不仅会引起食品腐败、变质，使其产生异味，还可能生成有毒有害物质，导致食用者出现呕吐、腹泻、发热等食源性疾病症状，严重时甚至会危及生命。因此，及时、准确、灵敏地检测食品中的微生物污染，对于保障食品安全、防控食源性疾病具有重要意义。
传统食品微生物检测方法主要包括培养法、免疫学方法和分子生物学方法等。该类方法普遍存在检测周期长、操作复杂、灵敏度不高等局限，已难以满足现代食品工业快速、在线、连续监测的需求。近年来，电子鼻技术以快速、灵敏、无损等优点，在食品微生物检测领域中展现出了广阔的应用前景，赢得了广泛关注。
本文系统介绍了电子鼻技术在食品微生物检测领域中的典型应用，分析了其在行业中的优缺点和应用挑战，并展望了未来发展趋势。
1电子鼻技术在食品微生物检测中的应用
1.1肉类及肉制品微生物检测
肉类及肉制品极易受到微生物污染，引发腐败变质。对此，WOJNOWSKI等[2]设计了一种由10种金属氧化物传感器组成的电子鼻系统，用于鉴别新鲜和腐败的鸡肉样品。同时，通过主成分分析和线性判别分析建立了判别模型，对腐败鸡肉的判别准确率高达97%。TIMSORN等[3]利用电子鼻技术，评估了不同贮藏时间对猪肉挥发性成分的影响，并发现电子鼻响应值与猪肉贮藏时间呈显著正相关。同时，其通过偏最小二乘回归建立的判别模型，对不同贮藏时间的猪肉样品进行了预测，准确率高达100%。GU等[4]开发设计了一种离子迁移谱电子鼻，实现了对香肠中大肠杆菌的快速定量分析。该电子鼻的检出限低至10 CFU/g，线性范围为10~108 CFU/g，相关系数高达0.99。TIAN等[5]采用自行研制的电子鼻，对腊肠发酵过程中挥发性成分的动态变化进行了监测，同时通过响应曲面法优化的传感器阵列，实现了对不同发酵阶段样品的判别，准确判定了发酵的最佳终点。
1.2乳制品微生物检测
当前，乳制品微生物检测受到了社会的广泛关注。CIMANDER等[6]采用由14种金属氧化物传感器组成的电子鼻，分析了巴氏杀菌乳和UHT灭菌乳的挥发性成分差异。其结果表明，电子鼻响应值与乳样中的微生物菌落总数呈显著正相关，通过主成分分析，可显著区分两种热处理方式对乳品风味的影响。NAVR魣TIL等[7]利用电子鼻技术，结合聚类分析和判别函数分析，对不同发酵阶段的酸奶样品进行了分类，并发现电子鼻响应值与酸奶发酵时间呈显著相关，相关系数高达0.98。同时，其基于判别函数分析建立的质量预测模型，对发酵终点的判别准确率高达95%，与传统pH和滴定酸度测定结果具有良好的一致性。CHEN等[8]探索了电子鼻技术在酸奶乳酸菌定量分析中的应用潜力，通过偏最小二乘回归建立的预测模型，实现了对酸奶中双歧杆菌和嗜酸乳杆菌含量的快速测定。结果显示，相关系数分别高达0.998和0.997，表明电子鼻技术有望成为乳酸菌快速定量检测的有力工具。
此外，电子鼻技术在奶酪质量评估和微生物污染检测中也得到了一定应用。TRIHAAS等[9]利用电子鼻对蓝纹奶酪成熟过程中的挥发性成分进行了连续监测，并通过Pearson相关性分析，揭示了电子鼻响应值与感官评价结果间的显著相关性。CONCINA等[10]利用电子鼻技术，对李斯特菌污染的软质奶酪进行了快速筛查。其基于主成分分析和canonica相关分析建立的判别模型，对李斯特菌污染样品的检出灵敏度和特异性分别可达到83.3%和87.1%。
1.3水产品微生物检测
鉴于水产品易受微生物污染发生腐败变质，快速检测尤为重要。CHANTARACHOTI等[11]运用一种基于金属氧化物传感器阵列的电子鼻，对虾仁样品的新鲜度展开了评估。同时，通过主成分分析和费舍尔判别分析建立模型，对不同冷藏时间的虾仁样品进行了品质判别，判别准确率高达97%，证实了电子鼻技术在虾仁新鲜度快速评估中的可行性和有效性。JAFFR魬S等[12]采用电子鼻技术，分析了李斯特菌接种对熏制三文鱼挥发性成分的影响。其研究发现，随着污染程度加重和贮藏时间延长，熏鱼样品的电子鼻响应值呈现出明显的动态变化；基于主成分分析和线性判别分析建立的污染判别模型，对李斯特菌的检出率高达97.6%，显著优于传统微生物培养方法。CAO等[13]开发了一种创新的气相色谱-离子迁移谱电子鼻系统，实现了对牡蛎新鲜度的快速判定。该系统将气相色谱与离子迁移谱技术巧妙结合，通过化学计量学方法建立判别模型，仅需5 min即可完成样品检测，判别准确率高达100%。这些研究成果，展现了电子鼻技术在水产品质量控制中的广阔应用前景。
2电子鼻技术在食品微生物检测中的性能分析
食品工业对微生物检测的时效性提出了较高要求。通过对不同食品基质微生物检测研究的分析对比，发现电子鼻技术的样品检测时间普遍为几分钟到几十分钟，显著优于传统微生物培养方法。电子鼻技术的快速检测能力，为食品安全风险的识别和控制提供了有力支持。
在实际食品体系中，存在多种微生物的共同污染。CONCINA[10]、CHEN[8]等的研究显示，电子鼻技术能够对食品中多种微生物引起的复杂气味变化进行综合分析与判别。即使在多菌种共存的情况下，电子鼻仍能保持较好的分析性能，实现对不同菌种的同时判别，且检出率高达90%左右。可见，电子鼻技术能够从复杂的食品体系中对多种微生物进行识别和定量分析，为食品微生物污染的全面评估和精准控制提供了有效的分析手段。
多项研究结果表明，与传统方法相比，电子鼻技术在检测速度、操作便捷性、多菌种分析能力等方面具有显著优势。同时，电子鼻技术样品制备简单，仅需几分钟即可完成检测，能实现对多种微生物的同时分析。具体而言，PCR等传统分子生物学方法虽具有较高灵敏度，但对样品纯度的要求较高，且检测成本突出。相比之下，电子鼻技术无需复杂的样品前处理，且检测成本较小。由此可见，电子鼻技术与传统微生物检测方法具有较好的互补性，将两者有机结合，有望进一步提升食品安全检测的效率和精度。
3电子鼻技术在食品微生物检测中的改进策略与展望
数据分析是电子鼻技术的关键环节。采用机器学习算法如支持向量机、随机森林等，可显著提高电子鼻的数据特征提取和分类判别能力。同时，深度学习算法如卷积神经网络、长短期记忆网络等的应用，有望从电子鼻原始数据中挖掘出更多有价值的特征信息，建立更稳健和泛化能力更强的微生物检测模型。在多传感器信息融合方面，将电子鼻技术与电子舌、近红外光谱等快速检测技术集成，有望实现对食品风味、成分、微生物污染等多参数的同时分析，全面评价食品的感官品质与安全属性。
电子鼻技术有望实现系统小型化、集成化、智能化，为食品工业在线质量监控提供有效工具。一方面，基于MEMS、3D打印等技术的微型化电子鼻系统，能够实现传感器阵列的高度集成和系统便携化，显著拓展其应用场景和范围；另一方面，设计具备自学习、自优化、自适应能力的智能化电子鼻系统，可有效提高食品微生物污染风险的早期预警和快速溯源能力，为食品安全监管提供更有力的技术支撑。
4结论
电子鼻在食品微生物检测领域展现出广阔的应用前景。本文通过综述电子鼻技术在肉类、乳制品、水产品等典型食品微生物检测中的研究进展，系统分析了电子鼻检测的关键性能指标，并将其与传统微生物检测方法进行了比较，突出了电子鼻技术的显著优势和应用潜力。尽管当前电子鼻技术在实际应用中仍面临着食品基质干扰、微生物种类多样性等挑战，但通过不断优化传感器阵列、改进样品前处理方法、引入智能算法等技术创新，其有望在食品微生物检测领域中取得新的突破，为食品安全风险的早期预警和快速溯源提供有力支撑。未来，电子鼻技术有望与现代信息技术和智能制造技术深度融合，成为食品工业微生物检测智能化和质量安全监管体系的核心组成部分，推动食品工业从传统经验管理转变为智慧化、精细化管理，为食品安全风险的预防控制和食品质量的持续改进提供有力保障。
参考文献
［1］吴晓庆.电子鼻技术及其在果蔬农产品品质检测中的应用［D］.咸阳:西北农林科技大学,2020.
［2］WOJNOWSKI W,MAJCHRZAK T,DYMERSKI T,et al.Portable electronic nose based on electrochemical sensors for food quality assessment［J］.Sensors,2017,17(12):2715.
［3］TIMSORN K,THOOPBOOCHAGORN T,LERTWAT-TANASAKUL N,et al.Evaluation of bacterial population on chicken meats using a briefcase electronic nose［J］.Biosystems Engineering,2016,151:116-125.
［4］GU X,SUN Y,TU K,et al.Rapid detection of Escherichia coli in pork samples using a portable electronic nose based on a single metal oxide sensor［J］.Food Control,2018,86:113-120.
［5］TIAN X J,WANG J,CUI S Q.Analysis of pork adulteration in minced mutton using electronic nose of metal ox-ide sensors［J］.Journal of Food Engineering,2013,119(4):744-749.
［6］CIMANDER C,CARLSSON M,MANDENIUS C F.Sen-sor fusion for on-line monitoring of yoghurt fermentation［J］.Journal of Biotechnology,2002,99(3):237-248.
［7］NAVR魣TIL M,CIMANDER C,MANDENIUS C F.后台-系统设置-扩展变量-手机广告位-内容正文底部 -
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基于电子鼻的微生物检测技术研究进展论文
人参与 2025-04-19 11:45:25 分类 : 理学 点这评论 作者：团论文网 来源：https://www.tuanlunwen.com/
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