综述：生物传感技术在食品风味评估中的应用：进展、挑战与展望

这篇综述系统梳理了生物传感技术（如细胞传感器、酶传感器、荧光传感器、石英晶体微天平QCM）在食品风味检测中的最新进展，重点探讨了其通过模拟生物系统提升风味物质检测灵敏度（如鲜味受体）的机制，并指出机器学习（ML）与多传感器阵列融合是未来提升风味定量分析精度的关键方向。

　　

细胞传感在风味分析中的应用
细胞生物传感器通过固定或游离的活细胞（如味觉类器官）作为敏感元件，可特异性识别风味化合物。例如，基于味蕾组织的传感器能检测鲜味物质（如谷氨酸），其信号转导依赖离子浓度变化，寿命较酶传感器更长。微生物传感器则通过优化固定化技术实现乙醇和咖啡因的高灵敏度检测。

酶与荧光传感技术的突破
酶传感器（如葡萄糖氧化酶）通过底物特异性反应产生电信号，但易受pH和温度影响。新型荧光传感器利用量子点（QDs）标记风味分子，结合GC-MS可同步实现挥发性和非挥发性物质的痕量检测，灵敏度达10^-9 mol/L。

人工智能驱动的风味解析
机器学习算法（如卷积神经网络CNN）被用于处理多传感器阵列数据，可建立风味物质浓度与感官评分的非线性映射模型。例如，电子舌（ET）结合主成分分析（PCA）能区分不同陈酿年份的白酒风味差异。

挑战与未来方向
当前技术仍面临生物受体稳定性不足和复杂基质干扰等问题。未来需开发仿生味觉芯片（如人工脂质膜阵列），并整合代谢组学数据以全面解析风味代谢通路。国家重点研发计划（2023YFF1104501）的支持将加速该领域产业化进程。

结论
生物传感技术通过多学科交叉（如分子生物学与微电子学）正重塑食品风味评价体系，其高特异性与实时分析能力为食品工业质量控制提供了全新解决方案。