近日，機械與電子工程學院閆銀發教授團隊與農學院孔令讓教授團隊合作在《Food Control》上發表題為“Nondestructive Detection of Deoxynivalenol in Wheat Kernels using VNIR-HSI Supported by Spatial Heterogeneity Analysis with SEM and SR-FTIR”的最新研究成果。機電學院鹿瑤副教授為論文一作，碩士生張榮耀為學生一作，楊慶璐副教授和閆銀發教授為共同通訊作者，李學峰、侯冰倩等參與了本研究，山東農業大學為唯一通訊單位。

小麥赤霉病（FHB）是一種全球性重大病害，不僅導致小麥嚴重減產，還會代謝產生一系列真菌毒素，如脫氧雪腐鐮刀菌烯醇(DON)等，嚴重危害人畜健康。真菌毒素污染小麥籽粒的及時檢出是保障糧食和食品安全的關鍵，傳統方法操作繁瑣、昂貴耗時，因此如何實現赤霉菌侵染小麥籽粒的無損快速檢測是當前急需解決的難題。

針對以上問題，本研究提出了一種可見-近紅外高光譜成像(VNIR-HSI)與微觀成像技術協同解析DON毒素異質化侵染特性及無損檢測新方法。基于SEM技術從微觀層面分析了不同污染程度下胚與胚乳組織結構的反應機制，同時輔以SR-FTIR技術揭示了健康小麥籽粒胚與胚乳不同組織結構的養分差異，兩者共同解析了DON毒素出現空間異質化分布的根本原。進一步，通過化學計量學分析方法構建籽粒DON毒素水平和光譜特征之間的關聯關系，開發用于DON毒素污染水平分級及DON毒素預測模型。該研究為赤霉病麥DON毒素的異質性分布規律及精準定量檢測提供了理論支撐。

圖1 赤霉菌侵染小麥籽粒DON毒素統計分析及光譜解析

圖2 健康小麥籽粒胚乳/胚微組織的SR-FTIR光譜圖

該研究得到了中國博士后科學基金、山東省自然科學基金的資助。

論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2026.112016

編      輯：萬    千 

審      核：賈    波