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传感器技术检测小麦真菌毒素的应用进展论文

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  小麦是世界上种植频率最高的作物,年产量颇丰,但其所面临真菌毒素的威胁越来越大了。霉菌毒素对小麦的影响非常大,会引发一系列问题。这些真菌毒素会污染食物,进而导致人和牲畜生病,出现呕吐症状、肠胃问题等[1]。此外,真菌毒素还会降低小麦等粮食的价值,对农民和经济都有不利影响。因此,小麦在储存过程中受霉菌毒素感染是造成其损失的重要原因。小麦中的真菌毒素对人和家畜的危害极大,是世界卫生组织(WHO)公认的危险污染物之一[2]。

  随着信息化程度的加深,检测小麦中真菌毒素的数据化程度也在随之提高。通过将小麦中的多种生物信息融入传感器技术,我们能够更准确地识别小麦中的真菌毒素,并将其转换成可进行定量分析的物理或化学信号,从而实现对有害物质的有效检测和监控[3]。传感器技术灵敏度较高,对小麦中真菌毒素含量的检测更为精确;同时,与传统检测技术相比,这种方式的检测速度更快,更能节约时间、提高效率。传感技术现已被普遍应用于生物领域,并在对小麦这类作物进行真菌毒素微生物检测领域也得到了持续应用。韩鹏飞等[4]系统阐述了如何快速检测不同生物中的真菌霉素,并详细介绍了可应用于粮食、食品等领域的检测方法。Radi等[5]采用电阻抗免疫传感器对棕曲霉毒素A进行检测,利用循环伏安和电化学阻抗谱来观察传感器表面抗体间的免疫化学反应,进而检测是否存在棕曲霉毒素A[3]。

传感器技术检测小麦真菌毒素的应用进展论文

  小麦在仓内储存时,由于温度较高,极易发热霉变;小麦的自动分级现象也会降低环流熏蒸效果,日常管理难度加大,从而产生真菌毒素,对食品质量安全造成严重影响。因此,监控和防止小麦储藏过程中真菌毒素的侵入是目前粮食生产面临的重点课题[3]。但传统检测技术,如高效液相色谱法,具有前期加工处理流程复杂、检测时间长、灵敏度低等缺点[4]。而传感器技术将极大地改善传统检测技术的缺点,检测时间短、准确度高的传感器技术更适用于检测小麦中的真菌毒素,更有益于保障人体健康。

  1传感器技术的种类

  1.1化学传感器

  化学传感器是利用各种化学品的敏感程度和浓度,将其转变成电信号检测仪,与此相反的是人的感觉器官。化学传感器大致与人的嗅觉和味觉器官具有同等功能,可以被分为以下几种类型,分别为气体传感器、湿度传感器和离子传感器。化学传感器具有选择性,以及化学物质的分子结构,能够测试待测捕捉功能和化学捕集有效量成电信号功能;主要应用于工业和农业生产、家庭安防、环境监测、能源、卫生等领域。例如,通过化学传感器可以较为精准地测定小麦中真菌毒素的含量,避免环境污染[6]。

  1.2生物传感器

  生物传感器是1960年由Clark和里昂提出的,以敏感的生物量浓度为电信号检测装置,成本较低且结构简单。它是由固定的生物敏感材料、适合的物理和化学识别元件以及换能器构成的一个具备信号放大系统的分析工具,具有接收器和转换器的功能。将生物传感器应用于真菌毒素的产生过程,通过环境监测,可以最大程度地限制和抑制真菌毒素繁殖,为人类健康、生态环境、服装产业及食品工业等服务[6]。

  2传感器技术的优势与应用

  2.1传统检测技术——高效液相色谱法的不足

  对于小麦等农作物,传统的真菌毒素检测方法很多,其中较为有效的是高效液相色谱法。但这种探测技术具有很多弊端,如其流动性的脱气和准备工作比较复杂、超声时容器容易发生碰撞等。另外,高效液相色谱仪的注压和气泡测定难度较大,如果实验者掌握不好测定精度,可能会对最终检测结果产生较大的影响。同时,其温度和电压也相对不好控制。这些因素都会影响真菌毒素的最终检测含量。

  高效液相色谱法是一种以液体为流动相的色谱法,是基于液相与气相结合发展出来的一种新型分离技术,具有较好的分析效果。虽然其最终检测出来的数据较为准确,但在应用过程中,由于检测所需的原材料较大,也是不能进行单独分离,故检测结果的精确度也会受到影响。可见,高效液相色谱法测量出的小麦真菌毒素的含量较不准确,误差相对较大且耗时较长。因此,检测小麦中真菌毒素的含量时,一般不采用这种方法。

  2.2传感器技术的特点

  传感器技术通过检测小麦中真菌毒素的器官、组织及细胞在生命活动过程中产生的电位与极性变化来测量微生物电位。在电信号的采集与利用过程中,生物电传感器能将生物体电化学活动所产生的离子电位有效转化为测量系统中的电子电位,从而高效检测小麦等农作物中真菌毒素的比例,为减轻真菌毒素对人体的危害打下基础。需要注意的是,由于传感器在使用过程中需要与人体皮肤组织直接接触,因此,选用的电极应具有良好的导电性、皮肤贴合稳定性以及电信号采集的可靠性。

  通过搭建测试模拟系统可以测出小麦中真菌毒素的含量,并实时读取传感器上的数据;如果传感器被完全遮挡,则应按照相应的进制进行数据转换。待传感器屏幕上的数据稳定10 s后,记录读数;再测量一段时间后,记录所测数据并取两次读数的平均值[7]。根据上述传感器测试得到的数据可以发现,传感器上的条纹图像变得越复杂,小麦中的真菌毒素含量就会越高。当前,小麦中真菌毒素的质量浓度大小可以通过传感器上的数据推算出来。但在使用传感器进行模拟测试时,由于其对红外线光线的吸收效果强,所以其接收的数值较低,数据变化量较小,因此,要想得到精准的测试结果需要进行多次操作。这种测量方式虽然反应过程较慢,但通过传感器技术计算出来的数据会更为精确。此外,需要注意的是,当模拟传感器表面出现异常现象、传感器屏幕被完全遮挡时,传感器检测的数值会达到极限,此时要想输出故障码,就需要对传感器进行修复处理。总之,利用传感器技术可以对测量结果进行更便利、科学、精准的收集与整理。基于传感器的技术原理开发出一套能够有效收集真菌毒素含量数据的系统,可以对小麦中真菌毒素的含量进行管理,提高种植的准确性和可行性。以传感器技术为应用基础,提高管理的科技化水平,能够推动实现智慧助农、科技丰收的目的,并为其提供相关技术支持。

  2.3传感器技术在智慧农业中的应用

  农业生产过程涉及化肥使用、农业灌溉等活动,这些活动的开展往往伴随着温室气体的产生。而温室气体排放量的增加,会造成一定的环境污染。

  为促进蔬果种植产业的可持续发展,在培育过程中采用传感器监控系统,可确保作物品质优良,减少温室气体的排放。例如,通过对农业环境天气状况的监测,可以确保种植过程中水、肥料和营养元素的正常供应。与传统监测技术相比,使用传感器监测系统种植蔬果可以获取耕作播种、灌溉施肥等操作过程中的数据资讯,并结合土壤成文等资料进行大数据分析。通过智能化方式对不同土壤中种植的蔬果采取对应的灌溉方式,并根据土壤的肥力及蔬果的具体培育需求进行精准灌溉施肥,可以满足作物良好生长的需求,减少碳排放,使农业生产更符合市场规范,推动智慧农业的绿色发展。

  随着农业技术的进步,我国的耕地面积越来越大了,土地流转比例也在逐渐提高。这使得即使在干旱或洪涝季节也可以有效种植蔬果,为智慧农业的发展提供了更多可能性。

  在农业中融入传感器系统可以及时监测土壤的湿度变化,当土壤湿度低于设置的阙值时,系统就会发出预警,提醒农户及时灌溉。同时,系统还可以根据土壤的湿度变化调整灌溉时间和灌溉量,避免出现过度灌溉和水分流失的现象,从而有效节约水资源、降低生产成本、减少病虫害发生。此外,传感器实时监测系统还可以帮助农户合理使用化肥和农药,减少环境污染。

  综上,利用先进的传感器技术能够提高工作效率,及时、准确地探测到蔬菜、瓜类生长的土壤、空气、温度、光照、湿度等环境因素的变化,从而精准控制这些因素,减少环境污染,推动智能农业的健康、持续发展。

  2.4传感器技术的功能

  传感器技术功能丰富。例如,它可以动态检测小麦中真菌毒素的含量,也可以对以往的检测数据进行复查和查询,当发现小麦中真菌毒素的含量较高时,可以及时对其进行监控与预防。总之,利用传感器技术可以做到对毒素含量的实时追踪与测算,降低风险,更有利保障人体健康。

  3结论与展望

  随着国内外对真菌毒素检测方法之研究发展,研究发现,真菌毒素对小麦等作物危害极大,不仅会对作物的成熟时间、作物产量等造成不良影响,还会进一步对人体健康造成严重危害,使人体出现昏厥、呕吐等不良症状。传统的霉菌毒素检测方法测量速度较慢,测量结果的准确度也较低,会导致最终测量得出的霉菌毒素含量存在较大误差。传感器技术的不断发展,使其已成为一种可靠的检测方式,可以有效、准确、快速地检测出小麦等农作物中真菌毒素的含量。这不仅可以大大减少真菌毒素对人体的危害,而且还有助于促进人类健康发展,为人类食品安全提供可靠保障,使生活变得更加便捷。

  参考文献

  [1]彭雪雯.检测小麦中呕吐毒素的微通道电阻均相免疫传感方法研究[D].武汉:华中农业大学,2022.

  [2]邱妹,邓旗,房志家,等.饲料中真菌毒素对养殖水产动物危害的研究进展[J].浙江农业学报,2023,35(3):717-726.

  [3]许艳丽,鲍蕾,静平,等.生物传感器在生物毒素检测中的应用进展[J].食品安全质量检测学报,2012,3(5):432-436.

  [4]韩鹏飞,李洪军,邹忠义.免疫传感器在食品真菌毒素检测中的应用[J].食品工业科技,2011,32(4):430-433.

  [5]RADI A E,MU N OZ-BERBEL X,LATES V,et al.Label-free impedimetric immunosensor for sensitive detection of ochratoxin A[J].Biosensors&Bioelectronics,2008,24(7):1888-1892.

  [6]周志炜.现代传感器技术探讨[J].通讯世界,2015(4):221.

  [7]杨希军.有害气体检测传感器技术研究现状及进展[J].化工管理,2023(29):131-134.

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