食品快速检测方法-生物传感技术

生物传感原理生物传感器定义一生物传感器的结构组成二

生物传感器的基本原理三目录页生物敏感元件的固定方法四生物传感原理生物传感器的定义生物传感器(biosensor)是用生物活性材料(酶、蛋白质、DNA、抗体、抗原、生物膜等)与物理换能器有机结合的器械或装置，是发展生物技术必不可少的一种先进的检测方法与监控方法，也是物质分子水平的快速、微量分析方法。生物传感器：构建连接人和环境的物联网

生物传感原理生物传感器的结构组成生物传感器利用生物活性物质选择性的识别和测定实现测量,主要包括两部分：（1）生物活性材料(也叫生物敏感膜、分子识别元件),由其对被测物质进行特定识别。（2）物理换能器(也叫传感器),由其把被测物所产生的化学反应，转换成便于传输的电信号或光信号。生物传感器生物传感原理生物传感器的结构组成生物传感原理生物传感器的结构组成生物敏感膜(biosensitivemembrane)又称为分子识别元件(molecularrecognitionelement)是生物传感器的关键元件(表1)，直接决定传感器的功能与质量。依生物敏感膜所选用材料不同，其组成可以是酶、DNA、免疫物质、全细胞、组织、细胞器或它们的组合，近年还引入了高分子聚合物模拟酶，使分子识别元件的概念进一步延伸。生物敏感膜

生物活性材料生物敏感膜生物活性材料酶各种酶类全细胞细菌、真菌、动植物细胞免疫物质抗体、抗原、酶标抗原细胞器线粒体、叶绿体DNA寡聚核苷酸组织动植物组织切片具有亲和能力的物质配体、受体模拟酶高分子聚合物表1

生物传感器的生物敏感膜（分子识别元件）生物传感原理生物传感器的结构组成换能器(transducer)

又称传感器(sensor),其作用是将各种生物的、化学的和物理的信息转变成电信号。生物反应过程产生的信息是多元化的，微电子和传感技术的现代成果为检测这些信息提供了丰富的手段，使得研究者在设计生物传感器时对换能器的选择有足够的回旋余地。设计的成功与否主要取决于设计方案的科学性和经济性，可供制作生物传感器的基本换能器（如下表2）。生物学反应信息换能器选择生物学反应信息换能器选择离子变化离子选择性电极光学变化光纤、光敏管电阻、电导变化阻抗计、电导仪颜色变化光纤、光敏管质子变化场效应晶体管质量变化压电晶体等气体分压变化气敏电极力变化微悬臂梁热焓变化热敏电阻、热电偶振动频率变化表面等离子共振表2生物学反应信息和换能器的选择生物传感原理生物传感器的基本原理待测物质经扩散作用进入生物活性材料，经分子识别，发生生物学反应，产生的信息继而被相应的物理或化学换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经二次仪表放大并输出，便可知道待测物浓度。图示生物传感器原理：

电信号待检测物生物敏感膜物理变化此界面发生能量转换(转换成电信号)换能器计算机此处发生信号转换(模拟信号转换成数字信号)此界面发生生物学反应(分子识别过程)

生物传感原理生物传感器的基本原理生物传感原理生物传感器的基本原理将化学变化转变成电信号（间接型）将热变化转换为电信号（间接型）将光效应转变为电信号（间接型）直接产生电信号方式（直接型）生物传感器基本原理图

生物传感原理生物传感器的基本原理生物传感器的基本原理图

生物传感原理生物传感器的基本原理将化学变化转变成电信号的生物传感器

生物传感原理生物传感器的基本原理热变化转换为电信号的生物传感器

生物传感原理生物传感器的基本原理将光效应转变为电信号的生物传感器

生物传感原理生物敏感元件的固定方法固定化技术：把生物活性材料与载体固定化成为生物敏感膜。（1）物理方法：夹心法、吸附法、包埋法；（2）化学方法：共价连接法，交联法；（3）近年来，由于半导体生物传感器迅速发展，因而又出现了采用集成电路工艺制膜技术。

生物传感原理生物敏感元件的固定方法夹心法：将生物活性材料封闭在双层滤膜之间，形象地称为夹心法。特点：操作简单，不需要任何化学处理，固定生物量大，响应速度快，重复性好。生物传感原理生物传感器的基本原理吸附法：非水溶性固相载体物理吸附或离子结合，使蛋白质分子固定化的方法。载体种类较多，如活性炭、高岭土、硅胶、玻璃、纤维素、离子交换体等。生物传感原理生物敏感元件的固定方法包埋法：把生物活性材料包埋并固定在高分子聚合物三维空间网状结构基质中。特点：一般不产生化学修饰，对生物分子活性影响较小；

缺点：分子量大的底物在凝胶网格内扩散较困难。生物传感原理生物敏感元件的固定方法共价连接法：使生物活性分子通过共价键与固相载体结合固定的方法。特点：结合牢固，生物活性分子不易脱落，载体不易被生物降解，使用寿命长。缺点：实现固定化麻烦，酶活性可能因发生化学修饰而降低。生物传感原理生物敏感元件的固定方法

交联法：依靠双功能团试剂使蛋白质结合到惰性载体或蛋白质分子彼此交联成网状结构。这种方法广泛用于酶膜和免疫分子膜制备，操作简单。生物传感器结构与原理生物传感器概念一生物传感器的结构组成二

生物传感器的基本原理三目录页生物传感器概念一、生物传感器的定义生物传感器(biosensor)是用生物活性材料(酶、蛋白质、DNA、抗体、抗原、生物膜等)与物理换能器有机结合的器械或装置。是物质分子水平的快速、微量分析方法。

生物传感器：构建连接人和环境的物联网二、生物传感器的结构组成11生物传感器的结构组成主要包括两部分：（1）生物活性材料(也叫生物敏感膜、分子识别元件),由其对被测物质进行特定识别。（2）物理换能器(也叫传感器),由其把被测物所产生的化学反应，转换成便于传输的电信号或光信号。1生物活性材料2物理换能器二、生物传感器的结构组成

在物质的识别过程中，这两个部件起到了决定性的作用1生物活性材料物理换能器234二、生物传感器的结构组成表1

生物传感器的生物活性材料

生物活性材料，顾名思义就是这类材料能引起特殊生物或化学反应。

其组成可以是酶、DNA、免疫物质、全细胞、组织、细胞器或它们的组合序号分子识别原件生物活性单元1酶各种酶类2免疫物质抗体、抗原、酶标抗原3DNA寡聚核苷酸4具有亲和能力的物质配体、受体5全细胞细菌、真菌、动植物细胞6细胞器线粒体、叶绿体7组织动植物组织切片8模拟酶高分子聚合物生物活性材料

12二、生物传感器的结构组成换能器主要是将各种生物的、化学的和物理的信息转变成电信号。因为生物反应过程产生的信息是多元化的，所有换能器的选择也是多样的。生物学反应信息换能器选择生物学反应信息换能器选择离子变化离子选择性电极光学变化光纤、光敏管电阻、电导变化阻抗计、电导仪颜色变化光纤、光敏管质子变化场效应晶体管质量变化压电晶体等气体分压变化气敏电极力变化微悬臂梁热焓变化热敏电阻、热电偶振动频率变化表面等离子共振表2生物学反应信息和换能器的选择

气敏电极

光纤三、生物传感器的基本原理

三、生物传感器的基本原理生物传感器的基本原理图待测物质经扩散作用进入生物活性材料，经分子识别，发生生物学反应，产生的信息继而被相应的物理或化学换能器转变成可定量和可处理的电信号，再经二次仪表放大并输出，便可知道待测物浓度。12345换能器的信号转变机理生物传感器的部件之一-----换能器，起到了将不同的信号都转变为电信号的作用换能器的转换机理是什么呢？换能器转换能量的三种形式1、将化学变化转变成电信号（间接型）2、将热变化转换为电信号（间接型）3、将光效应转变为电信号（间接型）1

换能器转换形式一机理将化学变化转变成电信号的换能器各类化学物质经过化学反应产生电子转移而形成电动势，顺利的将化学能转化为电流和电位123456

换能器转换形式二机理热变化转换为电信号的换能器各类热辐射和热传导将热传递给热敏电阻，热敏电阻受热后会产生过高或者过低的电流，从而形成转化。12

换能器转换形式三机理光信号转换为电信号的换能器不同振动频率的光由于光反射或者光折射，使光振动的能量变化而转化为电信号1电子鼻技术原理电子鼻技术简介一气体传感器阵列二传感器阵列数据采集三神经网络的各种算法四一、电子鼻技术简介电子鼻技术是利用各个气敏器件对复杂成分气体都有响应却又互不相同这一特点，借助数据处理方法对多种气味进行识别，从而对气味质量进行分析与评定。解决技术难点以前技术难点：气体传感器的交叉敏感性、选择性差等缺点，单一传感器很难有选择地测量出某种气体的成分和含量。电子鼻技术是解决这一问题的有效途径。一、电子鼻技术简介电子鼻工作流程三步骤：1、传感器阵列数据采集2、人工神经网络传导和计算3、计算机识别010203气味物质传感器阵列数据采集人工神经网络传导和计算计算机识别(气体定性定量分析）关键技术点技术点一：传感器阵列是什么？技术点三：人工神经网络系统是如何记忆的？技术点二：传感器阵列是如何采集数据的？一、气体传感器阵列一、气体传感器阵列传感器及其阵列是电子鼻的关键,它的功能是把不同的气味分子在其表面的化学作用转化为可测的电信号。

功能传感器阵列专门的气敏传感器阵列数个单独的气敏传感器组合而成体积小，功耗低，便于信号的集中采集与处理。分类二、传感器阵列数据采集三、传感器阵列数据采集传感器阵列的模拟输出经Ａ/Ｄ转换为数字信号输入计算机中的数据处理和模式识别系统,被测嗅觉的强度既可用每个传感器的输出的绝对电压、电阻或电导来表示,也可用相对信号值如归一化的电阻或电导值,即它们的变化率来比较嗅味的性质。数据采集传感器阵列的数据采集系统1234三、人工神经网络和各种算法三、人工神经网络和各种算法传感器阵列输出的信号经专用软件采集、加工、处理后，利用多元数据统计分析方法、人工神经网络方法和模糊方法将多维响应信号转换为感官评定指标值或组成成分的浓度值，得到被测气味定性分析结果的智能解释器。传感器阵列输出的信号2人工神经网络方法3模糊方法1多元数据统计分析方法三、人工神经网络和各种算法人工神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。人工神经网络

人工神经网络神经元12三、神经网络的各种算法人工神经网络(ANN)具有很强的非线性处理能力及模式识别能力它自动掌握隐藏在传感器响应和气味类型与强度之间的、难用明确的模型数学表示的对应关系人工神经网络和各种计算方法配合人工神经网络优势人工神经网络和

许多统计技术经常联合使用,而常见的统计技术有五种：主成分分析最小平方法辨别分析法辨别因子分析法聚类分析法电子鼻电子鼻定义一电子鼻的重要意义二

电子鼻的发展现况三目录页电子鼻的应用四电子鼻电子鼻定义电子鼻是一种与生物嗅觉原理相似，能快速表征气味物质的整体特征信息的智能感官分析仪器.它以快速、简便、安全等特点迅速在食品质量与安全、生物、环境等领域得到了广泛的应用。电子鼻电子鼻的重要意义近年来，社会各个行业对无损、实时、快速、整体特征智能检测技术需求不断加大，迫切需要一种类似于人类鼻子或舌头功能的现代化检测仪器。特别是食品行业中，每天都需要对生产的产品进行质量特征评定，目前通用的标准方法是组织一个特定的专业品评小组进行感官品评。但是，由于分析结果主要由人的主观感觉给出，结果的重复性和客观性比较难把握，而且无法满足工业化、大批量的生产要求。虽然，现在也经常使用一些仪器，如酸碱测定仪，比重计，粘度仪，甜度计等测定一些与食品感官性质相关的理化指标。但是，始终无法全面真实地反映样品的整体质量状况。电子鼻电子鼻的发展现况

早在1993年，Pearce等人就首次把传感器应用在啤酒检测上,而且还很快鉴别出一种人为感染的啤酒和未被感染的酒。

秦树基等开发了一个能识别酒类的电子嗅觉系统，成功地识别酒精、烈性酒、葡萄酒和啤酒，正确率达95%。

史志存等也利用电子鼻对白酒进行了分类识别的实验，不仅能识别出不同香型，而且能识别出同一香型的白酒。

电子鼻电子鼻的发展现况目前国内外已有众多的课题研究小组把电子鼻技术运用到食品行业中。电子鼻作为一种很好的辅助工具在食品研发、风味感官、质量安全、贮藏与保鲜等各个领域都有出色的贡献。但对于电子鼻系统的本身气路及测试腔的优化、传感器漂移校正、数据重复性、稳定性很少有所涉及。是制约电子鼻商品化的关键。目前我国对电子鼻的研究基本仍停留在实验室设备。电子鼻电子鼻电子鼻的应用-黄酒区分实验本研究以绍兴黄酒为研究对象，对五种不同类型黄酒进行区分。确定一种样品（女儿红花雕酒（陈年绍兴酒））实际分析检测的传感器阵列以及频率段并建立该种黄酒样品的电子鼻小型标准质量数据库。设计劣质产品模型，通过区分判断劣质产品模型与标准数据库之间的差异程度，模拟电子鼻在现代化工业分析检测中的应用，可检验出未知样品是否属于该种黄酒样品。实验证明电子鼻可以在食品工业相关领域得到较好的应用。电子鼻电子鼻的应用-黄酒区分实验原理--动态顶空法

泵

测试腔数据探管被测气体顶空“动态顶空法”是将测试样本放置在采样腔中，通过固气或液气平衡使其挥发出气体并充满上部的顶空空间，然后通过干净的载气携带样本气体进入测试腔进行测试。

动态顶空法示意图

电子鼻电子鼻的应用-黄酒区分实验原理根据各类气体采样方式的优缺点，结合本课题的设计要求，我们决定采用“动态顶空法”作为本研究的电子鼻系统的气体采样方式，并在此基础上进行了一定的改进与优化来满足测试的需求。

质量容量控制器小型气体净化装置小型气体净化装置测试腔清洗泵采样泵本研究动态顶空采样示意图

电子鼻电子鼻对黄酒区分实验实验材料：选用市售的几种绍兴黄酒，采用电子鼻进行检测与区分，所有的待测样品均不作前处理。六种不同品牌的白黄酒样品名称标签酒精度是否陈年生产厂家唐宋绍兴加饭酒

115.50%1-3年绍兴县唐宋酒业有限公司宇塔花雕酒

215%3年绍兴县东方酿酒有限公司女儿红花雕酒

316.50%2年绍兴女儿红酿酒有限公司越王勾践小花雕

413%1-3年绍兴市鉴湖越王酿酒业有限公司越景陈年加饭酒

516%无说明绍兴县越景酒业有限公司双宫灯陈年加饭酒

613%1-3年绍兴市东星酒厂电子鼻电子鼻对黄酒区分实验选用市售的六种绍兴黄酒作为样品，用电子鼻对样品进行了6次总共历时6天(10月25日、10月29日、11月3日、11月7日、11月11日、11月14日)的测量（预实验，用于判断电子鼻是否能区分不同类型的黄酒）。经过预实验（成功），选取其中的一种黄酒（陈年绍兴酒的女儿红花雕酒）对其进行31组实验，以这些实验结果建立一个小型数据库用以区分这种黄酒。实验方法

电子鼻电子鼻对黄酒区分实验（1）接通电源，打开仪器，使传感器预热2h；（2）每次测试取50mL洁净的锥形瓶18个（一种样品每种重复6次)，倒入20mL样品后马上用封口膜密封并标明样品种类及重复次数，静置1h使其达到顶空饱和；(3)打开软件，点击用户界面的参数设置，将清洗时间设置为15min，点击清洗按钮对测试腔进行冲洗；(4)清洗完毕后将测试针头和小型净化装置的针头插入放有样品的锥形瓶内，设置测试时间为1min，抽气流量为0.5L/min，点击开始测试按钮进行检测；(5)测试完成后，点击保存按钮，新建或选择样品数据库，输入测试名称，点击确认完成样品数据的保存；(6)设置清洗时间为260s，点击清洗按钮对测试腔进行冲洗；重复步骤(4)到(6)，直至做完所有样品。实验步骤

电子鼻电子鼻对黄酒区分实验本研究实验采用的是SIMCA(SoftIndependentModelingofClassAnalogy)方法对黄酒进行识别研究的。SIMCA方法实际上是根据“物以类聚”的原则进行样本的分类，又称为PCA-DA分析法。在本研究中，SIMCA模式识别方法首先针对各自的白酒样品做主成分分析，建立主成分回归类模型，然后依据该模型对未知样品进行分类识别，即将该未知样品与标准库模型进行拟合，以确定其属于同一类，或不属于同一类。在具体数据处理过程中，主要分两步完成：数据处理方法

电子鼻电子鼻对黄酒区分实验1）、建立一个精确的标准库模型，一般该模型是由主成分得分图(Scores)与PCA模型的影响程度(Influence)共同决定的。Scores图能够揭示样本点的差异情况来表明该样本能否代表所属类的特征；而Influence图则表示各样本点对该PCA模型的影响程度。2）、模型拟合的好坏主要是由显著性水平a的大小决定，通常a越小模型拟合效果就越好。数据处理方法

电子鼻电子鼻对黄酒区分实验预试验的6种绍兴黄酒主成分分析数据结果结果与讨论

电子鼻电子鼻对黄酒区分实验对陈年绍兴酒的女儿红花雕酒样品测31次，所测的数据的主成分分析结果结果与讨论使用SIMCA分析女儿红花雕酒（陈年绍兴酒）的PCA模型电子鼻电子鼻对黄酒区分实验建完PCA判别模型后，SIMCA按照该模型对未知样品数据库模型进行拟合，所有识别结果均在显著水平a=0.05条件下得出未知样品

标准样品

识别率

整体识别率A*

100%

84%

A*A*A*A*B

60%

BB*B

B*C*

60%

CCCC电子鼻电子鼻对黄酒区分实验（标注：横向A表示代表建立的黄酒标准样品数据库，纵向是25个未知数据库，B：5号样品；C：3号样品（即A）久置空气中；D：2号酒掺水；E：3号样品（即A）掺水，横向和纵向的交叉格中若为“*”，则表示SIMCA方法判断该未知样和标准数据库一致。）未知样品

标准样品

识别率

整体识别率D*

100%

84%

D*D*D*D*E

60%

EE*E

E*运用SIMCA对未知样品的识别结果

电子鼻电子鼻对黄酒区分实验对于A样品标准数据库，对自身5个未知样品的判断全部正确，且对于不同类型的的D（2号样品酒掺水）、E（3号样品（即A）掺水）未知样（酒精度与标准数据库样品酒精度相差较大）也没有发生错判，即对于酒精度相差较大的黄酒识别率为100%。但对于B（5号样品）、C（3号样品（即A）久置空气中）未知样品（酒精度与标准数据库样品酒精度相差较小）各有2个错判，即对于酒精度相差较大的黄酒识别率为60%。通过这些数据分析，我们可以得出影响电子鼻识别准确度的主要因素是酒精度。分析电子舌