综述：微生物和酶法控制黄曲霉毒素：整合智能检测与计算设计

这篇综述系统阐述了黄曲霉毒素（AFs）的生物防控策略，聚焦微生物（细菌、益生菌、真菌）降解机制及关键酶（漆酶Laccase、过氧化物酶Peroxidase等）的解毒作用，创新性提出整合智能手机检测、机器学习（ML）驱动的酶发现与计算优化生物催化剂设计的智能防控体系，为食品饲料供应链中的AFs治理提供突破性解决方案。

　　

黄曲霉毒素的威胁与生物防控新策略

Abstract
黄曲霉毒素（AFs）作为强致癌性霉菌毒素，对人类健康构成全球性威胁。最新研究揭示了微生物（包括细菌、益生菌和真菌）通过胞外酶活或细胞表面吸附降解黄曲霉毒素B₁（AFB₁）的机制，其中漆酶、还原酶等关键酶能将AFB₁转化为低毒代谢物。然而，工业应用中酶的不稳定性仍是瓶颈。整合智能手机检测、机器学习驱动的酶发现与计算辅助蛋白工程的技术体系，正推动AFs防控进入智能化时代。

Introduction
AFs主要由黄曲霉（Aspergillus flavus）和寄生曲霉（A. parasiticus）产生，其中AFB₁被国际癌症研究机构（IARC）列为1类致癌物。其生物合成涉及27种酶，由转录因子aflR和aflS调控的75-kb基因簇编码。传统物理化学去毒法存在局限性，而生物酶解法因环境友好特性成为研究热点。

Biosynthesis of AFs
AFs通过聚酮体途径合成，起始于乙酰辅酶A和丙二酰辅酶A缩合形成去甲二氢化愈创木酸（NOR）。该过程涉及多次氧化、环化和甲基化反应，最终形成具有双呋喃环的剧毒结构。

Isolation of AFs-degrading microorganisms
从土壤、霉变茶叶等环境中分离的降解菌株（如芽孢杆菌Bacillus sp.）展现高效去毒能力。最新筛选技术结合荧光标记和微流控芯片，显著提升了菌株分离效率。

Enzymatic products and mechanisms
漆酶通过氧化裂解AFB₁的呋喃环生成AFQ₁，毒性降低100倍；乳糖酶（Lactonase）则水解内酯键产生无致癌性的终产物。计算机模拟揭示，酶活性中心的组氨酸-天冬氨酸二元结构是催化关键。

Machine-learning based identification
数据库ToxinDB整合30万条生化反应规则，可预测AFB₁降解路径。深度学习模型EnzBert通过分析酶序列-功能关系，成功挖掘出新型AFs水解酶家族。

Conclusions
未来研究需突破酶热稳定性瓶颈，并建立降解产物安全性评价体系。智能检测与计算设计的融合，将推动AFs防控从被动应对转向主动干预。