蜜蜂科学创新与蜂业可持续发展：第二届BeSafeBeeHoney国际会议成果与展望

《BMC Proceedings》：BeSafeBeeHoney - BeeForward: Exploring Beekeeping Innovations and Science

本期《BMC Proceedings》特辑收录了第二届BeSafeBeeHoney国际会议（BeeForward）的44篇研究成果，聚焦蜂业创新与科学前沿。研究人员通过多组学分析（如HS-GC-MS、UHPLC-HRMS）、分子生物学技术（qPCR、eDNA metabarcoding）及智能监测（AI行为分析）等手段，系统探讨了蜂蜜真实性鉴别（如DISCERNER项目开发便携式检测设备）、蜂群健康管理（病原体-病毒互作机制）、蜂产品活性成分（如蜂胶neoflavonoids抑制Mcl-1靶点）等关键问题。研究成果为制定蜂产品标准化策略、保护传粉者多样性及推动可持续农业提供了重要科学依据。

　　

在全球化背景下的蜂业面临着多重挑战：蜂蜜掺假现象猖獗（约半数市售样品存在掺假或原产地伪造），蜂群健康状况因寄生虫（如狄斯瓦螨Varroa destructor）和病毒（如DWV、BQCV）的协同侵害而恶化，农药残留（如新烟碱类、氟氯苯氰菊酯tau-fluvalinate）及抗生素滥用问题突出，这些因素共同威胁着传粉者多样性、蜂产品质量安全和农业生态系统的可持续性。2025年5月在波斯尼亚和黑塞哥维那萨拉热窝举办的第二届BeSafeBeeHoney COST Action国际会议（BeeForward），汇聚了来自欧洲及其他地区的百余位研究人员、养蜂人和政策制定者，旨在通过跨学科合作探索蜂业创新与科学解决方案，相关成果发表于《BMC Proceedings》特刊。

研究人员综合运用了多种关键技术方法：在分析化学领域，采用顶空气相色谱-质谱联用（HS-GC-MS）和超高效液相色谱-高分辨质谱（UHPLC-HRMS）对蜂蜜挥发性成分及酚类化合物进行定性定量分析；在分子生物学方面，利用实时荧光定量PCR（qPCR）检测蜂群病原体（如Nosema spp.、DWV），并通过环境DNA宏条形码技术（eDNA metabarcoding）追溯蜂蜜的植物和昆虫来源；在智能监测领域，开发基于人工智能（AI）的蜂群行为分析模块（如智能秤事件识别）和昆虫图像自动识别系统（区分亚洲胡蜂Vespa velutina与欧洲胡蜂Vespa crabro）；此外，还应用了电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）检测蜂产品中重金属残留，以及体外药效学实验评估蜂胶提取物的生物活性。

蜂蜜真实性鉴别与质量控制

Marco Ciulu（意大利维罗纳大学）提出了DISCERNER项目，旨在利用便携式傅里叶变换近红外（FT-NIR）和拉曼光谱（FT-Raman）技术建立蜂蜜现场筛查策略，以应对实验室金标准方法（如EA/LC-IRMS、HPAEC-PAD）成本高、耗时长的问题。研究强调需构建涵盖广泛植物和地域来源化学变异性的认证模型。同时，Valeria Taurisano（意大利博洛尼亚大学）团队通过五种DNA宏条形码靶点分析100余份蜂蜜样本，成功鉴定了3000余种植物和半翅目昆虫类群，为蜂蜜植物学和昆虫学起源认证提供了互补性强的eDNA指纹图谱。在质量控制方面，Danijela Kostic（塞尔维亚尼什大学）开发了以三乙醇胺替代昂贵终止剂的紫外-可见分光光度法（UV-VIS）测定蜂蜜中转化酶活性，并通过分子对接模拟验证了其与 Tris（三羟甲基氨基甲烷）的作用机制相似性。

蜂群健康与病原体互作

Yamina Haider（阿尔及利亚布迈德斯大学）研究发现，虽然蜜蜂微孢子虫（Nosema spp.）单独感染不会显著影响蜜蜂翅膀形态，但其与病毒共感染（如DWV-B与微孢子虫孢子数呈强正相关，r=0.782）会加剧发育不稳定性，表明翅膀不对称性（如CS.asym）可作为病毒诱导应激的生物标志物。Artur Sarmento（葡萄牙科英布拉大学）首次在葡萄牙大陆地区的野生蜂中检测到10种主要病原体，发现99.33%的样本携带至少一种病原体，且农业区和蜂群附近ABPV（急性蜜蜂麻痹病毒）和SBV（囊状幼虫病病毒）检出率更高，提示环境因素和蜂群密度对病原体传播的影响。

蜂产品生物活性与污染风险评估

Juraj Majtan（斯洛伐克科学院）证实蜂蜜在人工唾液中对口腔病原体（如Streptococcus mutans）的抗菌效果显著，其活性与植物来源密切相关。Pinar Siyah（土耳其巴赫塞希尔大学）通过分子对接和动力学模拟发现蜂胶新黄酮类化合物（Propolis Neoflavonoid 1/2）与Mcl-1蛋白的结合亲和力和稳定性优于临床抑制剂Tapatoclax，为抗癌药物研发提供了新思路。在污染风险方面，Adrian Fuente-Ballesteros（西班牙巴利亚多利德大学）的六年回顾性研究指出，蜂产品中普遍检出农兽药残留（如蝇毒磷coumaphos、四环素类），呼吁建立 harmonized（协调一致的）监测协议和创新性风险评估框架。

智能蜂业与可持续实践

Anton Gradisek（斯洛文尼亚约瑟夫·斯蒂芬研究所）团队开发的人工智能模块能有效识别蜂群事件（如采收日、人为干预），通过分析高时间分辨率重量数据优化养蜂管理。Gordon Hunter（英国金斯顿大学）的自动昆虫识别系统可区分入侵性亚洲胡蜂与本土无害昆虫，减少误报对专业资源的消耗。此外，会议共识强调通过推广蜂王人工育王、有机生产路径和高附加值产品（如蜂王浆、地理标志蜂蜜）来增强蜂业韧性。

本研究通过多学科交叉方法系统应对了蜂业面临的真实性、健康风险和可持续性挑战。蜂蜜真实性鉴别技术（如便携式光谱、eDNA metabarcoding）的进步为市场监管提供了实用工具；病原体互作机制（如Nosema-病毒协同致病）的阐明为蜂群健康管理提供了理论依据；蜂产品活性成分（如蜂胶neoflavonoids）的发现拓展了其在食品、医药领域的应用潜力；而智能监测（AI行为分析）和污染风险评估（农药残留监测）则为蜂业数字化和标准化发展奠定了基础。这些成果不仅为政策制定者（如EU Pollinators Initiative）提供了科学证据，也通过COST Action网络促进了产学研合作，最终有助于保护传粉者多样性、保障蜂产品质量安全和推动农业生态系统的可持续发展。