湖南农业大学教授入选国家级人才计划、在顶级期刊(IF=10.5)发表研究成果,实现霉菌毒素智能快检新突破

近日，湖南农业大学动物科学技术学院南方草食动物研究中心万发春教授团队在国际权威期刊《Biosensors and Bioelectronics》（影响因子10.5，中科院TOP一区）上发表了一项重要研究成果，题为“An intelligent molecularly imprinted sensing platform augmented by interval partial least squares for specific detection of mycophenolic acid in agricultural silage”。该研究聚焦于青贮饲料中一种由娄地青霉菌产生的免疫抑制性真菌毒素——霉酚酸（mycophenolic acid, MPA）。这种毒素易在青贮过程中残留，不仅对畜禽健康构成潜在威胁，也可能通过食物链影响人类食品安全。

然而，在复杂青贮基质中对霉酚酸进行精准检测一直面临严峻挑战，主要受限于现有方法的选择性不足以及电化学信号基线漂移严重等问题。针对这一难题，研究团队创新性地开发了一种智能分子印迹电化学传感平台（Fe₃O₄-MGO/MIP/GCE）。该平台以磁性氧化石墨烯（Fe₃O₄修饰的MGO）作为高导电性基底，并选用3-羧酸吡咯（pyrrole-3-carboxylic acid, Py3C）作为兼具识别与聚合功能的双功能单体。在霉酚酸模板分子存在下，Py3C通过电聚合形成具有特异性识别空腔的分子印迹层，同时实现目标物结合与电信号转换的一体化设计。

为进一步提升检测精度与稳定性，团队巧妙融合了小窗口移动平均算法与区间偏最小二乘法（iPLS），有效校正了复杂样品背景引起的信号漂移，并实现了对霉酚酸的自动、精准识别。实验结果表明，该传感器在7.5 nmol/L至5 μmol/L的宽浓度范围内呈现良好的线性响应，检测限低至2.1 nmol/L；在实际青贮饲料样本中的加标回收率稳定在91.5%至102.4%之间，展现出优异的实用性与可靠性。

这项工作首次将分子印迹识别技术与机器学习算法有机结合，成功克服了传统电化学检测在复杂农业基质中易受干扰、主观判读偏差大等瓶颈，为青贮饲料中霉菌毒素的快速、智能监控提供了全新的技术路径。研究成果不仅有助于保障畜禽健康和饲料安全，也为推动农业检测技术向智能化、精准化方向发展提供了有力支撑。论文由湖南农业大学万发春教授与戈钰校聘教授共同担任通讯作者，朱强与蒋书宇为共同第一作者。