中文
Announcement
More
Review

Construction and Application in Food Contaminants Detection of Novel Optical Fiber Biosensors

  • Jialin Huang 1 ,
  • Yaohua Qin 2 ,
  • Sheng Tang , 1 ,
  • Dezhao Kong 2 ,
  • Chang Liu , 2
Expand
  • 1 School of Environmental and Chemical Engineering, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China
  • 2 School of Grain Science and Technology, Jiangsu University of Science and Technology, Zhenjiang 212003, China
* e-mail: (Sheng Tang);

Received date: 2023-04-24

  Revised date: 2023-08-30

  Online published: 2023-12-20

Supported by

National Natural Science Foundation of China(22276080)

Shuangchuang Ph.D Award of Jiangsu Province(1184902001)

Abstract

Food safety is closely related to people’s quality of life. The establishment of simple, sensitive and intelligent detection methods for food contaminants is an important guarantee for food safety and health management. Nevertheless, traditional analysis methods have certain limitations such as time-consuming detection process, high cost, and complicated operation. Optical fiber biosensors, which rely on the interaction between light and fluids, have the characteristics of good signal sensitivity, rapid detection and real-time response. They have recently emerged as advanced optical sensing methods with diverse functions and high sensitivity, and can realize rapid and accurate detection of various pollutants in food. In this review, we summarized the basic principles, classification and research status of various novel optical fiber biosensors. The applications in the detection of various pollutants such as mycotoxins, heavy metal ions, antibiotics, and pesticide residues in food samples were introduced. Furthermore, the development trend of this novel sensing strategy was also briefly discussed.

Contents

1 Introduction

2 Optical fiber biosensor

2.1 Composition of optical fiber biosensor

2.2 Basic principle of optical fiber biosensor

2.3 Classification of optical fiber biosensor

3 Application of optical fiber biosensors in detection of food contaminants

3.1 Mycotoxin

3.2 Heavy metal ion

3.3 Antibiotic

3.4 Pesticide residue

3.5 Pathogen

4 Conclusion and prospect

Cite this article

Jialin Huang , Yaohua Qin , Sheng Tang , Dezhao Kong , Chang Liu . Construction and Application in Food Contaminants Detection of Novel Optical Fiber Biosensors[J]. Progress in Chemistry, 2024 , 36(1) : 120 -131 . DOI: 10.7536/PC230423

1 引言

食品安全关系到人类的健康,与人们的生活质量密切相关,也已成为全球共同面对的主要问题之一。真菌毒素、抗生素、重金属离子、农药残留、病原体等是食品污染的主要来源。这些污染物通过食品的摄入在人体内过量积累,有可能导致严重的中毒反应[1]。在过去的几十年里,人们已经开发出了多种技术用于食品安全质量检测,如酶联免疫吸附法(ELISA)[2]、高效液相色谱-质谱法(HPLC-MS)[3]、聚合酶链式反应(PCR)[4]、气相色谱(GC)[5]等。这些传统的方法具有较高的灵敏度及特异性,但也普遍存在仪器成本高昂、测试环境固定、样品处理步骤复杂、测试周期长等局限性。因此,建立并优化适用于准确、快速地检测复杂食品基质中污染物残留的方法仍十分必要和迫切,现已成为食品检测领域的重要研究方向。
近年来,随着纳米技术的快速发展,结合光谱学构建的光学传感器在许多领域均表现出巨大的应用潜力。其中,基于光与流体相互作用构筑的光纤生物传感器具有灵敏度高、检测快速、实时响应的优势,已被广泛应用于生物医学、食品加工、环境安全检测等多个领域[6]。光纤生物传感器利用传感表面与待测样品结合导致的局部介电环境改变作为输出信号[7],仅需少量样品即可实现对痕量目标物的高灵敏定量检测,响应快速且检测成本较低,适用于各类食品污染物的监测。此外,光纤作为光信号的传递载体还具有体积小、抗干扰、成本低、稳定性强等多方面的优点。在此,本文将概述新型光纤生物传感器的组成、分类以及近年来在食品安全检测方面的应用,并简述当前光纤生物传感方法的适用性和发展前景。

2 光纤生物传感器

2.1 光纤生物传感器的构成

光纤生物传感器属于光学传感器的一种,具有体积小、灵敏度高、可以实时在线监测等特点,同时作为传感平台的光纤本身具备抗电磁干扰、耐腐蚀、耐水、耐高温等性能。光纤传感器系统主要由光源、光纤以及光谱仪三部分组成,如图1a所示。常见的光源有卤钨灯、发光二极管及脉冲氙光源等,所覆盖的波长范围较宽,一般在几百到两千多纳米之间。光纤的种类繁多,根据用途不同,其组成材料和结构也有所差异。如按照原材料的不同可以分为石英光纤、塑料光纤、复合材料光纤等。按照传输模式可以分为单模光纤、多模光纤[8]。光纤一般分为三层:中心高折射率的纤芯、中间低折射率的包层以及最外层起到保护作用的涂覆层。由于光在光纤中通过全内反射(TIR)进行传输[9],这要求纤芯的折射率必须大于包层的折射率。因此在材料的选择上,纤芯的材料一般为高纯度的二氧化硅,包层材料多为折射率低于纤芯的掺氟二氧化硅,根据掺氟量的不同,可以使纤芯和包层的折射率分布略有不同。最外层的涂覆层主要起保护作用,保证光纤整体的坚固性和应用性。
图1 (a) 光纤传感器的基本结构;(b) 不同结构的光纤[20]

Fig. 1 (a) Basic structure of optical fiber sensor; (b) different structures of optical fiber[20]. Copyright 2021, Multidisciplinary Digital Publishing Institute

光纤纤芯内部光路对外部环境的灵敏响应是实现对目标物快速检测的基础,为提高光与流体的相互作用,人们还开发了多种不同几何改性的光纤,如图1b所示,常见的有U型弯曲光纤、D型光纤、锥形光纤和端面反射光纤等[10]。U型结构光纤可通过对光纤进行弯曲,保持固定的弯曲直径,加以火焰灼烧得到[11,12],已被证明能够导致弯曲区域和光传播方向以外的倏逝场穿透深度显著增加从而提高光纤灵敏度[13]。D型光纤一般通过单侧机械抛光处理,仅去除光纤一侧的部分包层,然后在裸露的平整的侧面进一步修饰处理[14,15]。锥形结构的几何改性光纤的直径通常只有几微米,通常可通过热源局部加热纤维并且在熔融状态下沿轴线向两边拉伸使玻璃变薄,从而减小纤维直径[16,17]。通过对锥度比、锥形长度和入射光角度的调整可以使倏逝波充分暴露在外部介质同时增大穿透深度,提高传感器的灵敏度[18]。光在上述各种结构光纤中是单向传输的,而基于端面反射的光纤依赖于光在光纤切割末端的反射获得信号。通过在打磨平整的端面进行修饰处理,构成倏逝波传感器模型,实现对目标分析物的检测[19]。针对不同的现实应用场景下,对于光纤的选择是一个需要关注的重点。
光纤光谱仪是采用光纤作为信号耦合器件,对待测物质进行光谱分析的重要科学仪器。由于入射光为全波段,因而通常采取强度检测或波长检测的方法进行信号测量。光纤光谱仪的核心配置通常包括光栅、狭缝和探测器。光栅的选择取决于光谱范围以及分辨率的要求。目前市售的光纤光谱仪大多可配置多种规格光栅,实现较宽的光谱范围。狭缝的高度设计,对采样灵敏度有着重要的影响,较窄的狭缝可以提高分辨率,但会导致光通量减小,较宽的狭缝可以增加灵敏度,但会牺牲分辨率。随着技术的发展,狭缝高度均可进行定制以满足不同的应用场景。探测器种类目前大致可以分为CCD探测器、CMOS探测器和InGaAs探测器。针对不同类型的光纤以及待测光谱范围,探测器的选择也很重要,CCD探测器对于紫外区间和近红外区间均适用;CMOS探测器延迟低、响应快、性价比高,在紫外波段灵敏度高;InGaAs探测器在近红外区域有着极高的灵敏度。

2.2 光纤生物传感器的基本原理

在光纤中,当入射光照射到纤芯和包层的界面时,会产生一个投入包层约一个波长深度并呈指数衰减的电磁波即为倏逝波,倏逝波超出纤芯-包层边界的距离称为穿透深度。实际检测中目标物存在的情况下,在倏逝波的有效穿透距离内,倏逝波可以被构成目标物的分子或原子吸收,根据吸收程度量化目标物的浓度从而实现目标物的精准监测[20]。目前常见的倏逝波光纤传感器通常分为基于贵金属材料的表面等离子共振(SPR)/局域表面等离子共振(LSPR)传感器和基于荧光共振能量转移的光纤传感器。
SPR光纤传感器与LSPR光纤传感器原理较为类似,但因表面修饰的金属材料结构不同而有所区别。SPR光纤传感器通常先在光纤纤芯上沉积一定厚度的金、银等金属薄膜[21,22],纤芯与金属界面处产生的倏逝波与金属电介质表面的自由电子相互作用激发产生表面等离子体共振,倏逝波与表面等离子体的波失匹配发生能量传递[23],产生共振吸收峰。LSPR光纤传感器通常在光纤纤芯上修饰金、银等金属纳米材料[24,25],当倏逝波的频率与贵金属纳米粒子的振动频率相匹配时,纳米粒子会对光子能量产生较强的吸收作用,引发局域电磁场增强,其对目标分子的响应更加灵敏。当分析物与纤芯表面识别部位相互作用时,局部区域折射率、纳米粒子形貌等发生变化,使得SPR或LSPR吸收峰位置发生改变,从而可根据偏移程度与目标物浓度之间的关系实现定量检测。
荧光共振能量转移传感器的原理是通过修饰有荧光团的分子作为传感元件提前固定在纤芯上,对应的用猝灭剂标记的互补序列与其结合,使得荧光强度维持在较低的水平,当目标分子靠近时通过发生竞争结合关系与互补序列结合,从而荧光强度恢复,根据目标物浓度与荧光强度之间的关系定量检测[27]

2.3 光纤生物传感器的分类

近年来随着检测方法学的创新和不断发展,将生物传感策略与光纤传感技术结合构建新型光纤生物传感器,可显著提高光纤传感方法的检测灵敏度和实用性。光纤纤芯与外部修饰物的相互作用是其实现定量检测的基础,不同类型光纤生物传感器的构筑主要包括光纤预处理和纤芯表面传感策略设计两个过程。光纤的预处理主要是通过物理或化学方法去除包层,将作为传感区域的部分光纤纤芯裸露出来,并进行活化。然后在纤芯表面依据光纤生物传感器的类型和应用修饰各类特异性识别元件,构建传感区域。根据传感元件及应用场景的不同,可对光纤生物传感器的种类进行简单划分。

2.3.1 酶基光纤生物传感器

酶具有高度选择性和敏感性,与其他生物受体相比,它们的作用速度相当快,可以与不同的转导机制结合使用[28]。利用分析物酶与目标分析物的耦合,引发光纤传感信号发生改变。
在构建酶基光纤生物传感器的过程中,通常采取共价偶联的方法将酶固定在光纤或光纤表面负载的纳米材料上,Semwal等[29]开发了一种检测过氧化氢的酶生物传感器,如图2所示。首先在去除包层的纤芯上镀上一层金膜,随后包覆了一层氧化石墨烯(GO),然后在GO上固定过氧化氢酶。GO表面通常修饰有羧基、环氧基、羟基等官能团,可实现与生物分子的共价结合。GO在过氧化氢酶酶解过氧化氢后与解离的水分子相互作用,使纤芯表面的有效折射率发生变化,从而实现定量分析。同时GO还能提供更大的表面积,增加酶的装载能力,从而增强灵敏度和传感机制。Nag等[11]将内酰胺酶通过戊二醛的共价交联固定在修饰了聚苯胺纳米纤维涂层的光纤表面用于检测头孢他啶。与常见的共价偶联方法有所不同,Kant等[23]将包埋山梨醇脱氢酶的五氧化二钽纳米花修饰在涂有银涂层的纤芯上构建了一种酶生物传感器来检测山梨醇。花状纳米材料具有较高的比表面积,在酶包埋生物传感应用中具有良好的稳定性。当将探针置于不同浓度的D-山梨醇溶液中时,随着传感区域周围D-山梨醇浓度的增加,共振波长会随之发生蓝移。Wang等[30]在锥形光纤上修饰了酪氨酸酶功能化的纳米颗粒,实现了对甲酚的特异性检测。
图2 光纤传感设备检测过氧化氢原理图[29]

Fig. 2 Schematic diagram of an optical fiber sensing device for detecting H2O2[29]. Copyright 2021, Elsevier

由于酶具备高度特异性和催化活性,酶基传感检测方法通常具有很高的特异性和灵敏度,但酶的活性极易受温度、pH等外部环境条件影响,在实际样品检测中局限性较大。通过将酶与光纤传感结合,采用常见的化学共价偶联等方法将酶固定在光纤载体上,不仅简化了分析操作过程,并且固定化的生物材料还有助于实现更高的酸碱耐受能力、热稳定性和储存稳定性以及较长时间内的重复使用性。酶基光纤生物传感器在实际样品检测方面具有广泛的应用前景。

2.3.2 免疫光纤生物传感器

免疫光纤生物传感器是光纤传感器中非常重要的一类,其原理主要基于抗体与抗原等的特异性结合。这种结合会改变反射强度,并可以根据强度变化的程度得出分析物浓度的具体信息。与酶类似,在构建免疫光纤生物传感器时通常采用以11-巯基十一烷酸(11-MUA)为代表性的化学交联剂通过缩合反应将抗体固定到载体表面。Chaudhari等[31]通过在光纤表面固定氨苄青霉素抗体,开发了一种检测氨苄青霉素的倏逝波光纤生物传感器,其检测限低至7.4×10−10 g/mL。Kim等[32]通过在光纤切面上固定甲状腺球蛋白抗体建立了一种简单的光纤传感器,用于甲状腺球蛋白(Tg)的直接快速测量。Jing等[33]设计了一种双抗体夹心免疫光纤生物传感器,如图3所示,通过在纤芯基底与金属层之间添加折射率低于纤芯的无损匹配层作为缓冲层,从而减弱电磁场在远距离的衰减损失。然后在金属层表面修饰金纳米球,金属层与金纳米球间的电子耦合进一步增强电场强度,使得传感器具有更高的灵敏度,然后在金纳米球上形成自聚合多巴胺层,聚多巴胺中醌基与抗体中氨基通过共价结合使抗体被充分固定。传感器对人免疫球蛋白G(IgG)检测限低至0.11 μg/mL。Kim等[34]设计了一种纳米圆顶阵列光纤传感器,并在金表面修饰抗体检测甲状腺球蛋白,形成了在光纤端面带有均一纳米间隙的穹顶阵列,阵列中颗粒间距的“热点”扩大了感应区域,极大地增强了电磁场的强度和检测灵敏度,检测限为38 fg/mL。
图3 双抗体夹心免疫传感器检测人免疫球蛋白G示意图[33]

Fig. 3 Schematic diagram of double antibody sandwich immunosensor for detecting human-immunoglobulin G[33]. Copyright 2021, Multidisciplinary Digital Publishing Institute

构建免疫光纤生物传感器的关键在于光纤表面抗体的选择和修饰。多克隆抗体由于可与多种表位抗原进行结合,因此特异性相对较低,也更容易产生交叉反应,在多种目标分析物的检测应用中受到限制,并且不同批次所生产的抗体,也存在着批次差异导致重复性相对偏低。单克隆抗体能够识别单一特定的抗原,具有高特异性,但也有成本高昂和热稳定性不高等局限性。如何在低成本和便于检测的前提下,选择合适的抗体并在光纤上稳定修饰,是目前免疫光纤生物传感器需要解决的问题之一。

2.3.3 核酸光纤生物传感器

核酸光纤生物传感器是基于核酸链间的反应进行信号识别和放大的新型光纤传感方法。得益于核酸链的高度特异性和灵活设计性,在实际的检测场景中可以基于不同的信号识别技术和核酸扩增策略将信号显著放大实现检测。
核酸光纤生物传感器的构建方法繁多,比较常见的有在目标核酸链上修饰生物素,生物素可以和硅烷化处理后修饰有链霉亲和素的光纤稳定结合形成生物素-链霉亲和素复合物,从而实现对目标分子的特异性识别。Yang等[35]报道了一种基于CRISPR的光纤倏逝波荧光生物传感器用于检测新冠病毒(SARS-CoV-2),如图4所示。Cas13a蛋白与CRISPR RNA(crRNA)在特异性结合后相互作用,根据crRNA的序列引导Cas13a对目标病毒RNA进行识别和结合形成RNA双链体,双链体双螺旋结构的形成诱导Cas13a蛋白的构象变化,激活催化位点,进入酶促“激活”状态,此时活化的Cas13a蛋白分子可以对任何暴露的RNA分子进行切割,包括溶液中游离的发卡信标分子,被切割的信标分子所释放的部分触发下游的HCR扩增过程。带有生物素标记的HCR产物被链霉亲和素功能化的光纤捕获,产物上标记的Cy5.5荧光基团被光纤的倏逝波激发,通过对荧光信号的采集,实现对病毒RNA的检测。
图4 无酶扩增偶联CRISPR-Cas13a检测SARS-CoV-2[35]

Fig. 4 SARS-CoV-2 detection with enzyme-free amplification coupled CRISPR-Cas13a[35]. Copyright 2021, Elsevier

另外,还可以通过在核酸链上修饰不同种类的基团,然后与纤芯或纤芯表面的贵金属纳米材料结合。Janik等[36]设计了一种光纤传感器用于实时监测光纤表面DNA的等温扩增。修饰有DCBO基团的DNA引物与经3-(叠氮基丙基)三乙氧基硅烷处理后的光纤结合,基于H5N1流感病毒设计的环状DNA作为靶环DNA,在引物DNA和Phi29 DNA聚合酶的作用下引发扩增反应,最终形成双链DNA(dsDNA)产物。这种生物传感器具有超高的折射率灵敏度,并且仅需极少量的样品即可实现信号的检测。Tseng等[37]开发了一种基于金纳米颗粒的核酸光纤生物传感器,修饰有-SH的ssDNA与金纳米颗粒形成Au-S共价键,随后ssDNA与目标DNA和RNA寡核苷酸特异性结合,成功探究了不同寡核苷酸长度、不同方向的ssDNA对信号的影响,并实现了亚纳米级别的检测限。
核酸光纤生物传感器的多功能性还得益于核酸链的灵活设计。Ngo等[38]提出了一种通过光纤上金纳米颗粒与细菌MutS蛋白结合检测β-地中海贫血症基因突变的传感系统。在该方法中,MutS与光纤纤芯表面的金纳米颗粒结合,作为检测单碱基错配DNA的传感区域。MutS蛋白可捕获样本中含有A和C不匹配碱基对的目标双链DNA,此时金纳米颗粒表面的折射率增加,通过光纤的透射光强度降低,由此实现对不同浓度AC异源双链DNA溶液的检测,检测限可低至0.49 nM。
以适配体这类单链核酸为代表的核酸光纤生物传感器近年来发展迅速。适配体可以通过多种方式进行结构变化以高亲和力和高选择性与特定的分析物结合。与免疫分析传感器相比,具有成本低、合成修饰过程简单、稳定性强及易于长期保存等显著的优点。

2.3.4 全细胞光纤生物传感器

将细胞作为受体构建光纤生物传感器是近年来的一大研究热点。通常来讲,把细胞固定在金膜或金纳米材料上,当与外界分析物结合时,引起光纤表面折射率、细胞形态或细胞内在发生变化,从而使得信号发生改变。
由于细菌细胞大多带负电,因此在传感载体表面沉积带有正电荷的聚电解质涂层,通过静电吸附作用结合细菌是构建全细胞光纤生物传感器的常用方法。Halkare等[39]通过将细菌固定在镀金纳米颗粒的光纤探针上,开发了一种将大肠杆菌B40作为受体的光纤生物传感器用于检测水体中的汞离子和铬离子,如图5所示。在修饰有金纳米颗粒的传感器探针上分别沉积两层聚4苯乙烯磺酸钠和聚烯丙胺盐酸盐,探针此时带正电,可以与大肠杆菌B40静电结合。当探针置于不同浓度的汞离子和铬离子溶液中时,重金属离子与细胞表面的硫醇和其他基团相互作用形成配位共价键结合到一起,从而改变局部折射率使LSPR信号发生改变,检测限为0.5 ppb。Futra等[40]将重组绿色荧光蛋白大肠杆菌固定在光纤上,再用一层海藻酸钙膜覆盖,研制了一种基于荧光的光纤生物传感器用于检测重金属离子。金属离子与荧光蛋白的巯基官能团反应会抑制大肠杆菌的代谢,其荧光强度会发生显著下降。该方法对铜离子、镉离子、铅离子等具有较高的检测灵敏度,缺点是对银离子、铁离子的检测限相对较低。Zajic等[41]将恶臭假单胞菌TVA8固定在用聚乙烯亚胺处理带有正电荷的锥形光纤上用于检测芳香烃污染物甲苯。恶臭假单胞菌TVA8在苯系物存在的情况下会生物发光,通过连接光纤的导光电缆实时监测发光强度的变化。
图5 (a)基于细菌的光纤传感器检测水中重金属离子示意图;(b)实验装置示意图[39]

Fig. 5 (a) Schematic of the bacteria based fiber-optic sensor for monitoring heavy metal in water; (b) schematic of the experimental setup[39]. Copyright 2019, Elsevier

细胞作为生物体的基本构成单位,相较于抗体、酶、核酸等其他生物成分,细胞更能耐受pH或温度的变化[28]。另一方面,无论是从自然界中提取还是实验室人工培养,细胞的来源十分广泛,因此细胞光纤生物传感器的成本相对更低。细胞的不断培养再生也允许生物传感器的再生使用。但以细胞作为基底的传感器也不可避免地存在着细胞培养时间周期长、培养条件相对严格、复杂等缺点。

3 光纤生物传感器在食品污染物检测中的 应用

真菌毒素、重金属离子、抗生素、农药和病原体等作为食品中常见的污染物,严重威胁人类的健康,一直是食品安全领域重点关注的问题。食品的种类繁多、基质复杂,在检测各类污染物的过程中如何有效降低样品基质效应的干扰仍是一大挑战。与传统方法相比,光纤生物传感器在降低样品基质效应影响方面有其独特优势:(1)纤芯表面微小区域对介电环境的变化响应灵敏,且可以通过表面等离子体共振、热通量、折射率等多种传感模式来调控或增敏光纤信号[42],多样化的传感模式能使其应用于不同类型的食品样品检测;(2)光纤传感器主要通过溶液中待测分析物与光纤表面传感元件的特异性结合引发信号变化,检测方法具有很强的选择性[43];(3)通过与各类新型生物传感策略结合能进一步增敏光纤信号,所用实际样品较少[44],高灵敏的信号输出能有效提高对食品中特定分析物的响应性,可进一步降低样品基质背景信号的干扰。因此,光纤生物传感器在食品污染物灵敏分析领域具有优异的应用潜力和前景。下文将按照污染物类别对光纤生物传感器的部分应用进行概述。

3.1 真菌毒素

真菌毒素是真菌产生的可引起人类和动物中毒的次生代谢产物,可导致严重的公共安全问题[45]。由于真菌毒素广泛分布于多种谷物和谷物制品中,因此食品摄入成为人类接触真菌毒素的常规途径,可以导致感染相关疾病或死亡[46]。常见的毒素有玉米赤霉烯酮(ZEN)、脱氧雪腐镰刀菌烯醇、赭曲霉毒素A(OTA)以及黄曲霉毒素等。因此,通过构建特异性分析方法对食品中的真菌毒素快速精准的检测至关重要[42]。近年来,得益于光纤传感器的诸多优点,其在真菌毒素检测方面的应用也越来越多。Xu等[19]构建了一种便携式、可重复使用的基于LSPR的光纤生物传感器用于检测啤酒中的ZEN,如图6所示。首先利用常规的硅烷化手段在光纤的末端修饰上巯基,然后通过Au-S键将金纳米颗粒连接到巯基上,并在金纳米颗粒表面进行ZEN适配体修饰。将功能化的光纤作为传感探针,当探针浸入不同浓度的ZEN溶液中时,ZEN会被选择性捕获,LSPR吸收峰会发生不同程度的红移。最终在1~480 ng/mL的线性范围内相关性良好,检测限为0.102 ng/mL。通过将使用过的光纤尖端切割抛光并重复上面提及的修饰过程,可以简单方便地用于下一次检测。此外,以啤酒作为实际样品检测ZEN,样品处理过程较为简单,仅需对啤酒进行脱气处理,经缓冲液稀释后添加ZEN标准溶液即可,经过计算回收率在85%~102%,具有良好的检测可靠性。
图6 LSPR光纤生物传感器检测玉米赤霉烯酮示意图[19]

Fig. 6 Schematic diagram of the optical fiber-based LSPR biosensors for detecting zearalenone[19]. Copyright 2021, Elsevier

Lee等[47]设计了一种基于光纤的LSPR传感系统用于检测OTA。在该传感器中,使用了金纳米棒修饰在巯基功能化的光纤纤芯上,在金纳米棒表面通过Au-S键相互作用进行OTA适配体的修饰,当光纤探针浸入到OTA的样品溶液中时,OTA与OTA适配体结合使得适配体从单链结构转变为G-四链体结构并导致金纳米棒表面的折射率增加,导致LSPR吸收峰红移。开发的传感器能够在10 pM~100 nM之间直接测定OTA的浓度水平。然后选择葡萄作为待检测的实际样品,将所开发的传感器浸入体积比为1:1的葡萄汁和缓冲溶液混合溶液中,分别添加不同浓度的OTA进行测试,结果显示回收率为85.5%~116.9%。
Song等[48]开发了一种基于荧光共振能量转移的双色倏逝波全光纤检测系统同时检测牛奶中的黄曲霉毒素M1(AFM1)和OTA,如图7所示。该系统带有两个激光器(635、405 nm),用于同时采集两个波长的荧光信号。AFM1和OTA的适配体分别用两种不同激发波长的荧光团(Cy5.5和Alexa 405)标记,它们的互补序列用各自的猝灭剂(BHQ3和Dabcyl)标记。在无目标物的情况下,核酸适配体和互补序列进行杂交,由于荧光团和猝灭剂的接近而导致荧光猝灭。加入目标物后,目标物与相应的适配体结合形成稳定的复合结构导致荧光强度恢复。该系统最终在最佳条件下可同时选择性地测定1 ng/L~1 mg/L范围内的AFM1和OTA,AFM1和OTA的检测限分别为21和330 ng/L。在牛奶样品测试中,将毒素的标准品溶液加入纯牛奶样品与乙腈的混合溶液,充分摇匀并冷藏静置,离心将上清液用缓冲液稀释,从而降低基质效应,直接用于传感器测试。结果显示,AFM1和OTA的回收率分别为71.28%~116.7%和74.13%~124.8%。
图7 基于FRET同时检测AFM1和OTA的双色适配体传感器示意图[48]

Fig. 7 Schematic illustration of FRET-based dual-color aptasensor for simultaneous detection of AFM1 and OTA[48]. Copyright 2018, Springer Vienna

由生物偶联技术的发展催生出的光纤生物传感器,所使用的受体传感元件可以很轻易地与其他纳米材料或信号分子结合,对以生物毒素为代表的各种小分子物质进行检测时,毒素可以很容易地被光纤上修饰的适配体捕获。在此,光纤既充当了检测装置,又充当了光路的流通装置,设备更加简化,也更具实用性。不过它也依然存在着一些问题,诸如待测分析物的结合时间不固定、光纤的前期预处理步骤耗时较长等。未来这些缺点随着技术的发展也会被逐渐攻克。

3.2 重金属离子

由于重金属离子具有不可降解性、生物积累性和强毒性,食品和环境等样本中重金属的存在,会导致严重的污染和健康问题[46,49,50]。一些重金属离子,如Pb2+、Hg2+、Cd2+即使浓度很低也会导致人体严重损伤,甚至引发多种疾病[51],光纤生物传感器也已成为一种能够方便有效地检测重金属离子的方法。Sadani等[52]设计了一种基于LSPR的U型光纤传感器用于灵敏检测重金属离子。首先对光纤进行硅烷化处理,然后在光纤表面固定牛血清白蛋白(BSA),通过将合成的壳聚糖包覆的金纳米粒子固定在BSA上,实现对汞离子的检测。线性范围为0.1~540 ppb。利用鱼类和菠菜样品进行测试,每种待测样品均在搅碎后取1 g用氢氧化钠中和体积,然后添加4种不同浓度的汞离子测试,总体误差小于15%。
Verma等[53]制备了一种基于表面等离子共振的传感器检测镉离子、铅离子和汞离子。在这个传感模型中,光纤纤芯表面被依次涂覆40 nm的银膜、10 nm的氧化锡锑(ITO)膜和吡咯/壳聚糖涂层。ITO可以提高传感器的灵敏度以及保护银膜免受氧化,吡咯和壳聚糖形成的复合基质能够高度敏感的结合重金属离子。该方法对镉离子、铅离子、汞离子的检测限分别为0.256、0.440、0.796 ppb。基于汞离子可以特异性结合胸腺嘧啶形成T-Hg2+-T复合物结构的能力,Zhou等[49]开发了一种基于荧光共振能量转移的光纤生物传感器,如图8所示。分别利用猝灭分子标记的聚T碱基DNA链(BQ-T14)和荧光分子标记的聚A碱基DNA链(CY-A14)作为生物识别元件和信号报告器。当样品中不含Hg2+时,两条DNA分子链杂交,荧光信号强度低;当样品中存在Hg2+时,由于Hg2+与BQ-T14竞争结合,形成稳定的T-Hg2+-T错配结构,此时CY-A14被光纤表面的倏逝波激发,荧光强度增加,并且Hg2+浓度越高,荧光强度越高。在最佳条件下,单个样品的检测周期不超过10 min,Hg2+检测限为8.5 nM。以市售瓶装水做加标测试,回收率介于89.2%~104.7%,证明传感器具有足够的精度和准确性。
图8 便携式倏逝波光流控生物传感器检测Hg2+示意图[49]

Fig. 8 Schematic diagram of portable evanescent wave optofluidic biosensor for detecting Hg2+[49]. Copyright 2021, Elsevier

3.3 抗生素

抗生素在用于治疗动物体内细菌感染引起的疾病中起着重要作用[54],被非常广泛地应用于畜牧业中。高剂量抗生素的使用会导致动物源性食品中抗生素残留,这些残留的抗生素最终会随着食物链进入人体并最终对人体健康造成影响,因此开发敏感和有效的方法来快速、准确地检测食品中的抗生素至关重要[55]
Shrivastav 等[56]将分子印迹技术与光纤传感方法结合,提出了一种检测牛奶和蜂蜜中红霉素的方法。首先通过热蒸发法在光纤纤芯的传感区域涂覆银层,然后采用浸涂法将以红霉素为模板的聚合物纳米颗粒涂覆到镀银区域,制备出了特异性识别红霉素的结合位点。当红霉素分子进入印记结合位点并通过非共价结合时,会导致纳米颗粒层的折射率发生改变,从而吸收波长发生偏移,偏移程度与分析物浓度成正比。蜂蜜样品与牛奶样品的处理方法基本一致,按照重量与体积1:5的比例在水中稀释,稀释后的样品用滤膜过滤,待加标备用,回收率为98.2%~102.0%,检测限为1.62 nM。Nie等[57]开发的化学发光光纤传感器通过对光纤传感区域的长度和光纤数量的调控,实现对牛奶样品中不同浓度的氯霉素、磺胺嘧啶、新霉素的多重分析,如图9所示。Tang等[58]设计了一种基于目标结合促进荧光猝灭的光纤生物传感器用于在线连续特异性检测卡那霉素。在该传感系统中,荧光团标记的卡那霉素适配体在没有抗生素的情况下,易于形成分子间多聚体结构(M-Apt),而当适配体与卡那霉素结合后会导致M-Apt的破坏和卡那霉素-适配体发卡结构(Kana-Apt)的形成。荧光团和卡那霉素之间的光诱导电子转移部分猝灭了发卡结构的荧光,同时得益于GO高效的结合单链DNA的能力,引入的GO猝灭游离单链的荧光,降低传感器的背景,并进一步猝灭Kana-Apt的荧光。溶液中未结合的适配体与固定在光纤上未标记的适配体结合,荧光信号增加,并且强度与卡那霉素浓度成反比,线性范围200 nM~200 μM,检测限为26 nM。
图9 可调谐检测范围的光纤介导免疫传感器用于多重检测兽药残留[57]

Fig. 9 Optical fiber-mediated immunosensor with a tunable detection range for multiplexed analysis of veterinary drug residues[57]. Copyright 2019, American Chemical Society

Zhu等[59]为实现链霉素(STR)实时自动监测的需要,建立了一种基于分离适配体(SPA)的三明治型荧光生物传感器。首先将STR特异性分离适配体的一个片段SPA1STR通过共价结合的方法固定在光纤上,另一个修饰有Cy5.5荧光团的片段SPA2STR与样品混合在一起。由于STR的存在,SPA2STR与SPA1STR捕获STR形成稳定的复合结构,倏逝波激发SPA2STR上的Cy5.5产生荧光信号,荧光强度反映了STR的浓度水平。传感器在60~526 nM的范围内灵敏且检测限低至33 nM。

3.4 农药残留物

农药的滥用也会导致环境污染物和代谢物的残留,并极大可能伴随着食物链流入人体[42,60],对农药残留物进行便捷快速检测也是十分必要的。Miliutina等[61]开发了一种固定有金属有机框架(MOF-5)层的光纤传感器检测有机磷农药,以水体中的杀螟硫磷进行测试,如图10所示。首先通过真空溅射在光纤芯上沉积一层约为40 nm的金薄膜,接着在金表面沉积对农药具有高亲和力的MOF-5层,当传感器浸入有机磷农药溶液中时,目标物会填充MOF-5层中的空隙,导致MOF-5表面折射率增加,等离子体吸收带的波长发生改变,成功实现对农药的检测,检测限最低可达到10 pM,远低于国标中传统气相色谱法(标准号:GB/T 14552-2003)的检测限0.2372× 10−3 mg/L,并且传感响应时间受农药浓度影响,浓度越高响应越快,能够在较大程度上节约时间成本。阿特拉津(ATZ)作为世界上最常见的除草剂之一,具有很高的致癌风险,对人类健康产生严重威胁。Long等[62]开发了一种光流体生物传感平台检测ATZ。首先将用作识别元件的半抗原载体结合物ATZ-牛血清白蛋白(ATZ-BSA)共价偶联到光纤表面,再将对ATZ高度特异性的抗ATZ单克隆抗体(Anti-ATZ- MAb)与ATZ-BSA结合。由于Anti-ATZ-Mab事先修饰有Cy5.5荧光团,倏逝波激发荧光团产生荧光信号,并且荧光信号强度与ATZ浓度呈正相关。最终检测限为0.06 μg/L,低于国标中采用液相色谱/质谱法(标准号:GB/T 21925-2008)中的检测限0.25 μg/L,具有较高的应用意义。
图10 用于农药固相提取和检测的功能性等离子体光纤传感器的制备示意图[61]

Fig. 10 Schematic of the preparation of functional plasmonic optical-fiber sensor for pesticides solid-phase extraction and detection[61]. Copyright 2020, Elsevier

3.5 病原体

食源性病原体对人类健康产生了严重的威胁,人类在食用含有食源性致病微生物的食品后,很容易出现恶心、呕吐、腹泻等症状,严重的甚至会造成器官的严重损害或者引发癌症[63]。常见的病原体包含有弯曲杆菌、非伤寒沙门氏菌、产志贺毒素大肠杆菌、单增李斯特菌等[64,65]。由于传统的检测方法存在检测时间长、灵敏度低、仪器复杂昂贵等缺点[66],构建新型的生物传感器对这些病原体进行定性和定量检测具有重要意义。
Cui等[67]开发了一种用于金黄色葡萄球菌检测的量子点免疫荧光生物传感器,如图11所示,传感器同时具备抗原抗体相互结合作用的高特异性和量子点荧光的高灵敏性和稳定性。在对光纤硅烷化处理后,首先在探针表面固定抗金黄色葡萄球菌多克隆抗体从而特异性捕获金黄色葡萄球菌,当捕获到金黄色葡萄球菌时,单克隆抗金黄色葡萄球菌抗体再次与捕获的金黄色葡萄球菌结合从而形成双抗体夹心结构。然后将生物素标记的山羊抗小鼠IgG抗体与小鼠单克隆抗体结合。最后,通过生物素和链霉亲和素之间的特异性结合引入链霉亲和素标记的量子点进行荧光标记。这一生物素-链霉亲和素-量子点系统的信号级联放大可显著增强荧光信号提高灵敏度,在103~107 CFU/mL范围内,荧光强度与金黄色葡萄球菌浓度的对数呈显著的线性正相关,检测限达到1×103 CFU/mL。Fang等[27]提出了一种新型双色荧光适配体传感器用于同时检测大肠杆菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌。首先使用氢氟酸刻蚀出具有50~100 nm的纳米多孔层锥形光纤探针,分别采用Cy3标记的大肠杆菌O157:H7适配体传感器(Cy3-apt-E)和Cy5.5标记的鼠伤寒沙门氏菌适配体传感器(Cy5.5-apt-S)作为生物识别元件和信号报告器。当将两种传感器与两种细菌的混合物引入探针表面时,游离的Cy3-apt-E和Cy5.5-apt-S可以进入光纤的纳米多孔层并被倏逝波激发产生荧光,而分别与两种细菌结合的Cy3-apt-E和Cy5.5-apt-S则因细菌尺寸太大无法进入纳米孔层从而无法被激发,因此,可以根据细菌数量与荧光强度之间的关系来定量检测致病菌。最终,大肠杆菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌的检测限分别为340和180 CFU/mL。对果汁和饮用水加标测试,在对样品灭菌后,直接添加不同数量的细菌进行荧光信号检测,大肠杆菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌的回收率分别为82.1%~97.4%和73%~89.6%。
图11 基于光纤探针的量子点免疫荧光生物传感器检测金黄色葡萄球菌[67]

Fig. 11 Optical fiber probe-based quantum dots immunofluorescence biosensors in the detection of staphylococcus aureus[67]. Copyright 2021, Frontiers Media S.A.

综上所述,光纤生物传感器在检测上述有害物质时,可针对不同的目标物设计不同的传感过程。通过将核酸适配体、抗体、酶等分子修饰在光纤表面,再结合荧光、LSPR效应、核酸扩增等策略,可构建适用于各类食品有害物精准检测的多样化传感平台,其检测灵敏度和特异性也可以得到保证。随着性能更加优异的材料和创新性更强的检测方法学的发展,光纤生物传感器有望成为一种极具实际应用价值的检测技术,广泛应用于食品安全、环境监测等多个领域。

4 结论与展望

通过将光纤作为生物识别元件的载体,对光纤表面进行特定修饰,可构建多样化、功能化的光纤生物传感器,可实现对食品中各类痕量有害物的灵敏、便捷和高特异性检测。但目前也存在光纤的前处理步骤繁杂、信号稳定性受环境影响大等不足,其在保证灵敏度的前提下的可重复使用性也依旧面临挑战。随着仪器不断往小型化发展,继续在技术上、操作方法上寻求进步,并尝试与其他领域或设备诸如智能手机、人工智能、机械自动化等结合,可预见光纤生物传感器仍有巨大的开发前景。这种新型生物传感方法在食品污染物的快速检测、环境监测、生物医学等领域具有潜在的应用价值和实际意义。
[1]
Yao Y, Hu T, Song C, Liu C, Kong D Z, Huang C, Zhu J, Shen W, Shi H W, Tang S. Anal. Chim. Acta, 2021, 1187: 339169.

DOI

[2]
Yan C, Teng J, Liu F Y, Yao B B, Xu Z L, Yao L, Chen W. Microchem. J., 2020, 159: 105414.

DOI

[3]
Feng Y, Zhang W J, Liu Y W, Xue J M, Zhang S Q, Li Z J. Molecules, 2018, 23(8):1953.

DOI

[4]
Wang W J, Fu M, Zhang Q D, Zhen Y R, Liu J J, Xiang S N, Michal J J, Jiang Z H, Zhou X, Liu B. Food Chem., 2021, 341: 128170.

DOI

[5]
Al-Dalali S, Li C, Xu B C. Food Chem., 2022, 376: 131881.

DOI

[6]
Jia Y X, Zhao S Q, Li D S, Yang J L, Yang L. Food Contr., 2023, 144: 109361.

DOI

[7]
Allsop T, Neal R. Sensors, 2019, 19(22): 4874.

DOI

[8]
Kadhum Hisham H. Am. J. Remote. Sens., 2018, 6(1): 1.

[9]
Al Mahmud R, Sagor R H, Khan M Z M. Opt. Laser Technol., 2023, 159: 108939.

DOI

[10]
Caucheteur C, Guo T, Albert J. Anal. Bioanal. Chem., 2015, 407(14): 3883.

DOI

[11]
Nag P, Sadani K, Mohapatra S, Mukherji S, Mukherji S,. Anal. Chem., 2021, 93(4): 2299.

DOI

[12]
Xu Y, Luo Z W, Chen J M, Huang Z J, Wang X, An H F, Duan Y X. Anal. Chem., 2018, 90(22): 13640.

DOI

[13]
Sai V V R, Kundu T, Mukherji S. Biosens. Bioelectron., 2009, 24(9): 2804.

DOI PMID

[14]
Zakaria R, Kam W, Ong Y S, Yusoff S F A Z, Ahmad H, Mohammed W S. J. Mod. Opt., 2017, 64(14): 1443.

DOI

[15]
Gasior K, Martynkien T, Wojcik G, Mergo P, Urbanczyk W. Opto Electron. Rev., 2017, 25(1): R1.

DOI

[16]
Li H T, Huang Y Y, Hou G H, Xiao A X, Chen P W, Liang H, Huang Y G, Zhao X T, Liang L L, Feng X H, Guan B O. Sci. Adv., 2019, 5(12): eaax4659.

DOI

[17]
Jia H, Zhang A, Yang Y Q, Cui Y Q, Xu J R, Jiang H W, Tao S C, Zhang D W, Zeng H P, Hou Z Y, Feng J J. Lab Chip, 2021, 21(12): 2398.

DOI

[18]
Wang M, Yang F, Dai S X, Cao Z F, Su J X, Ding S J, Zhang P Q. J. Light. Technol., 2021, 39(14): 4828.

DOI

[19]
Xu Y C, Xiong M, Yan H. Sens. Actuat. B Chem., 2021, 336: 129752.

DOI

[20]
Soares M S, Vidal M, Santos N F, Costa F M, Marques C, Pereira S O, Leitão C. Biosensors, 2021, 11(9): 305.

DOI

[21]
Li L K, Zhang Y N, Zheng W L, Lv R Q, Zhao Y. Opt. Lett., 2023, 48(4): 952.

DOI

[22]
Wang Q, Jiang X, Niu L Y, Fan X C. Opt. Lasers Eng., 2020, 128: 105997.

DOI

[23]
Kant R, Tabassum R, Gupta B D. Sens. Actuat. B Chem., 2017, 242: 810.

DOI

[24]
Huang Q, Zhu W J, Wang Y, Deng Z, Li Z, Peng J K, Lyu D J, Lewis E, Yang M H. Sens. Actuators B, 2020, 321: 128480.

DOI

[25]
Singh R, Kumar S, Liu F Z, Shuang C, Zhang B Y, Jha R, Kaushik B K. Biosens. Bioelectron., 2020, 168: 112557.

DOI

[26]
Zhou J R, Qi Q Q, Wang C, Qian Y F, Liu G M, Wang Y B, Fu L L. Biosens. Bioelectron., 2019, 142: 111449.

DOI

[27]
Fang S Y, Song D, Zhuo Y X, Chen Y, Zhu A N, Long F. Biosens. Bioelectron., 2021, 185: 113288.

DOI

[28]
Liang G L, Luo Z W, Liu K P, Wang Y M, Dai J X, Duan Y X. Crit. Rev. Anal. Chem., 2016, 46(3): 213.

DOI

[29]
Semwal V, Gupta B D. Sens. Actuat. B Chem., 2021, 329: 129062.

DOI

[30]
Wang Y, Zhu G, Li M Y, Singh R, Marques C, Min R, Kaushik B K, Zhang B Y, Jha R, Kumar S. IEEE T Nanobioscie, 2021, 20(3): 377.

[31]
Chaudhari P P, Chau L K, Tseng Y T, Huang C J, Chen Y L. Mikrochim. Acta, 2020, 187(7): 396.

DOI PMID

[32]
Kim H M, Jeong D H, Lee H Y, Park J H, Lee S K. Sci. Rep., 2021, 11(1): 15985.

DOI

[33]
Jing J Y, Liu K, Jiang J F, Xu T H, Wang S, Ma J Y, Zhang Z, Zhang W L, Liu T G. Nanomaterials, 2021, 11(8):2137.

DOI

[34]
Kim H M, Lee H Y, Park J H, Lee S K. ACS Sens., 2022, 7(5): 1451.

DOI

[35]
Yang Y H, Liu J C, Zhou X H. Biosens. Bioelectron., 2021, 190: 113418.

DOI

[36]
Janik M, Hamidi S V, Koba M, Perreault J, Walsh R, Bock W J, Smietana M. Lab Chip, 2021, 21(2): 397.

DOI

[37]
Tseng Y T, Li W Y, Yu Y W, Chiang C Y, Liu S Q, Chau L K, Lai N S, Chou C C. Sensors, 2020, 20(11):3137.

DOI

[38]
Ngo L T, Wang W K, Tseng Y T, Chang T C, Kuo P L, Chau L K, Huang T T. Anal. Bioanal. Chem., 2021, 413(12): 3329.

DOI

[39]
Halkare P, Punjabi N, Wangchuk J, Nair A, Kondabagil K, Mukherji S. Sens. Actuat. B Chem., 2019, 281: 643.

DOI

[40]
Futra D, Heng L E, Ahmad A, Surif S, Ling T. Sensors, 2015, 15(6): 12668.

DOI PMID

[41]
Zajic J, Ripp S, Trogl J, Kuncova G, Pospisilova M. Sensors, 2020, 20(11):3237.

DOI

[42]
Loyez M, DeRosa M C, Caucheteur C, Wattiez R. Biosens. Bioelectron., 2022, 196: 113694.

DOI

[43]
Xu B, Xiang X Y, Ding L Y, Luo Z H, Zhao J, Huang J, Li H J, Jiang X D. IEEE Sens. J., 2023, 23(7): 6832.

DOI

[44]
Narsaiah K, Jha S N, Bhardwaj R, Sharma R, Kumar R. J. Food Sci. Technol., 2012, 49(4): 383.

[45]
Ganesan A R, Mohan K, Karthick Rajan D, Pillay A A, Palanisami T, Sathishkumar P, Conterno L. Food Chem., 2022, 378: 131978.

DOI

[46]
Chen H Y, Zhang L, Hu Y, Zhou C S, Lan W, Fu H Y, She Y B. Sens. Actuators B, 2021, 329: 129135.

DOI

[47]
Lee B B, Park J H, Byun J Y, Kim J H, Kim M G. Biosens. Bioelectron., 2018, 102: 504.

DOI

[48]
Song D, Yang R, Fang S Y, Liu Y P, Long F. Microchim. Acta, 2018, 185(11): 508.

DOI

[49]
Zhou Y, Wang H L, Song D, Li Z G, Han S T, Long F, Zhu A N. Anal. Chim. Acta, 2021, 1155: 338351.

DOI

[50]
Han S T, Zhou X H, Tang Y F, He M, Zhang X Y, Shi H C, Xiang Y. Biosens. Bioelectron., 2016, 80: 265.

DOI

[51]
Zhang J J, Cheng F F, Li J J, Zhu J J, Lu Y. Nano Today, 2016, 11(3): 309.

DOI

[52]
Sadani K, Nag P, Mukherji S. Biosens. Bioelectron., 2019, 134: 90.

DOI PMID

[53]
Verma R, Gupta B D. Food Chem., 2015, 166: 568.

DOI PMID

[54]
Zhou C, Zou H M, Sun C J, Li Y X. Food Chem., 2021, 361: 130109.

DOI

[55]
Khan M Z H. Crit. Rev. Anal. Chem., 2022, 52(4): 780.

DOI

[56]
Shrivastav A M, Usha S P, Gupta B D. Biosens. Bioelectron., 2017, 90: 516.

DOI PMID

[57]
Nie R B, Xu X X, Chen Y P, Yang L. ACS Sens., 2019, 4(7): 1864.

DOI

[58]
Tang Y F, Gu C M, Wang C, Song B D, Zhou X H, Lou X H, He M. Biosens. Bioelectron., 2018, 102: 646.

DOI

[59]
Zhu Q, Liu L H, Wang R Y, Zhou X H. J. Hazard. Mater., 2021, 403: 123941.

[60]
Carvalho F P. Food Energy Secur., 2017, 6(2): 48.

DOI

[61]
Miliutina E, Guselnikova O, Burtsev V, Elashnikov R, Postnikov P, Svorcik V, Lyutakov O. Talanta, 2020, 208: 120480.

DOI

[62]
Long F, Zhu A N, Shi H C, Sheng J W, Zhao Z. Chemosphere, 2015, 120: 615.

DOI

[63]
Qu L L, Ying Y L, Yu R J, Long Y T. Mikrochim. Acta, 2021, 188(6): 201.

DOI

[64]
Heredia N, García S. Anim. Nutr., 2018, 4(3): 250.

DOI PMID

[65]
Franz C M A P, den Besten H M W, Böhnlein C, Gareis M, Zwietering M H, Fusco V. Trends Food Sci. Technol., 2018, 81: 155.

DOI

[66]
Zhang R Y, Belwal T, Li L, Lin X Y, Xu Y Q, Luo Z S. Compr. Rev. Food Sci. Food Saf., 2020, 19(4): 1465.

DOI

[67]
Cui J W, Zhou M J, Li Y, Liang Z X, Li Y Q, Yu L, Liu Y, Liang Y, Chen L G, Yang C X. Front. Cell. Infect. Microbiol., 2021, 11: 665241.

DOI

Outlines

/