综述：光学探针检测尸胺评估动物源性食品新鲜度的前景与挑战

《Food Chemistry》：Prospects and challenges of using optical probes to detect cadaverine in assessing the freshness of animal-based foods

本文系统综述了基于反应类型的比色法与荧光法检测尸胺（Cadaverine）的技术现状，重点探讨了其作为食品腐败生物胺标志物的检测应用。文章指出光学检测法具有操作简便、无损快速、灵敏度高（检测限达纳摩尔级）等优势，并前瞻性地提出将智能标签膜与光学技术融合是实现食品新鲜度实时监控的未来趋势，为供应链场景中的食品安全监测提供了重要理论支撑与技术方案。

　　

引言

尸胺（Cadaverine）是一种脂肪族生物胺，由赖氨酸在赖氨酸水解酶催化下脱羧形成。其在食品中的产生主要源于微生物腐败过程中赖氨酸的脱羧作用，因此可作为食品腐败标志物，用于指示食品新鲜度。食品腐败导致的资源浪费和食品安全问题已成为全球性挑战。实时监测食品腐败过程，能在食品变质前提醒消费者尽快食用，从而减少浪费并降低误食变质食品的健康风险。

作为一种常见生物胺，尸胺广泛存在于鱼类、蛋类、牛奶、肉类及发酵制品等高蛋白食品中。人体内肠道微生物可产生少量尸胺，但其主要来源仍是膳食摄入。研究表明，体内尸胺过量积累可能引发中毒、头痛、血压变化、呼吸紊乱、心悸呕吐等症状，并与结肠癌患者粪便中尸胺水平升高相关。此外，尸胺可抑制胺氧化酶活性，减少组胺代谢，增强其毒性，并能与亚硝酸盐反应生成致癌亚硝胺。因此，开发快速、简便、灵敏的尸胺检测方法对保障食品质量至关重要。

食品中的尸胺

微生物引起的食品腐败主要指腐败微生物（如肠杆菌科、球菌、乳酸菌、假单胞菌等）通过自身生长繁殖及其酶解作用，导致食品感官特性（风味、色泽、质地）和营养成分改变的过程。尸胺作为腐败代谢产物，其浓度与食品腐败程度呈正相关，尤其在鲑鱼、鳕鱼、凤尾鱼等鱼类中，尸胺的出现早于组胺，且在腐胺、酪胺、组胺等生物胺中占主导地位。

比色检测法

比色法是一种基于颜色变化进行定性或定量分析的技术。其原理是目标物与特定试剂反应生成有色产物，颜色深度与目标物浓度正相关，通过比色分析即可实现定量检测。该方法具有操作简单、成本低、结果直观等优点，适用于现场快速筛查。当前研究集中于开发高选择性显色探针，以提升对尸胺的检测特异性。

荧光检测法

荧光检测法凭借其高灵敏度、强抗干扰能力和快速响应特性，成为尸胺精准检测的重要技术。荧光探针与尸胺结合后可引起荧光强度、波长或寿命的变化，实现对痕量尸胺的定量分析。相较于比色法，荧光法检测限更低（可达纳摩尔级），更适用于复杂食品基质中低浓度尸胺的精确监测。

食品智能标签

食品智能标签是指能够实时监测并显示食品新鲜度的标签系统。与传统标签相比，智能标签不仅提供基础产品信息，还可通过集成光学传感元件（如比色或荧光探针）动态反映腐败代谢物（如尸胺）的积累情况，直观提示食品保质状态。这将有助于减少因过期或不当储存导致的食品浪费，提升供应链管理效率。

挑战与展望

尽管尸胺作为食品腐败标志物已得到广泛认可，但其检测技术的实际应用仍面临诸多挑战。首先，各国对尸胺的立法限值尚不统一，缺乏标准化检测流程。其次，现有光学探针在复杂食品环境中的选择性、稳定性及兼容性有待提升。此外，智能标签的规模化生产成本、信号稳定性以及与包装材料的集成工艺也是亟待解决的问题。未来研究需聚焦于开发高稳定性、低成本的智能传感材料，推动光学检测技术与物联网、大数据平台的融合，实现食品新鲜度的全程可追溯监控。

结论

比色法与荧光法在动物源性食品尸胺检测中展现出显著优势，能够实现食品新鲜度的实时、无损评估。智能标签技术的兴起为食品新鲜度管理开辟了新途径。通过建立尸胺浓度与食品腐败程度的关联模型，并优化光学探针在智能包装中的集成策略，有望为食品供应链提供更高效、可靠的安全监控方案，为减少食品浪费、保障消费者健康提供关键技术支撑。