综述：先进分析和数字方法在食品欺诈主动检测中作为新兴污染物威胁的应用

这篇综述系统阐述了食品欺诈检测领域的前沿技术进展，重点介绍了分子诊断（DNA条形码、CRISPR、NGS）、高通量光谱平台（拉曼光谱、质谱）、生物传感器与数字创新（AI、IoT、区块链、LOC）的协同应用。通过将食品欺诈重新定义为新兴污染物，文章提出了从被动检测向预测性、数据驱动风险评估的范式转变，并探讨了成本、标准化等转化瓶颈，为构建智能、弹性的全球食品认证体系提供了跨学科路线图。

　　

理解食品欺诈的演变态势

全球化贸易和供应链复杂性使得食品欺诈手段日益隐蔽，从传统的掺假、贴错标签发展到DNA层面的篡改。清真食品领域尤为严峻，猪肉混入、非法添加剂等问题涉及宗教伦理和公共健康双重风险。现代欺诈行为已超越常规检测手段的识别能力，亟需技术革新。

传统检测方法的局限性

化学分析（如滴定法）和物理检测（如折光法）在复杂加工食品基质中表现乏力。免疫分析法（ELISA）虽特异性强，但依赖抗体且耗时。紫外-可见光谱（UV-Vis）对低浓度掺假物敏感性不足，折射法则易受基质干扰。这些方法普遍存在通量低、前处理繁琐的缺陷。

分子与基因组诊断革命

DNA条形码技术通过COI或ITS等标记基因实现物种鉴定，即使对高度加工样品也保持准确性。实时荧光定量PCR（qPCR）和数字PCR（dPCR）将检测限推进至0.1%水平，而CRISPR-Cas12a系统通过侧向切割活性实现可视化检测。下一代测序（NGS）可同时筛查数十种物种，在肉制品和海鲜鉴定中展现强大潜力。图1对比了传统形态学鉴定与分子方法的优劣。

先进分析与传感技术

质谱技术（如MALDI-TOF-MS）通过特征肽段识别奶酪中牛奶掺假，检出限达1%。拉曼光谱结合表面增强（SERS）技术可检测牛奶中0.05 ppm的三聚氰胺。电子鼻和电子舌模拟生物感官，通过挥发性有机物图谱鉴别掺假蜂蜜。代谢组学（LC-HRMS）发现猪肉掺入牛肉会产生21种特异性代谢标志物。

智能数字技术的颠覆性应用

微流控芯片（LOC）将实验室功能集成至信用卡大小的设备，实现现场快速检测。人工智能（AI）驱动的卷积神经网络（CNN）分析近红外（NIR）热成像数据，可识别肉糜中1%的猪肉掺假。区块链技术通过不可篡改的分布式账本记录供应链数据，而物联网（IoT）传感器实时监控温湿度等关键参数。图8展示了电子鼻/舌的生物模拟原理。

实施挑战与未来方向

技术转化面临三大壁垒：1）高通量测序（NGS）在资源匮乏地区成本过高；2）缺乏代谢组学数据库等全球标准；3）跨学科人才短缺。解决方案包括建立区域培训中心、开发开源生物信息工具，以及推动检测方法与区块链的法律互认。预测性AI模型和消费者端便携设备将成为下一代防伪核心。

结论

食品认证正经历从单一技术向"分子-传感器-数字"三位一体体系的演进。通过整合DNA条形码的精确性、质谱的灵敏度和区块链的透明度，有望构建覆盖"从农场到餐桌"的智能认证网络。然而，只有解决标准碎片化和技术普惠性问题，才能真正实现全球食品安全的范式转变。