基于pH敏感指示剂的纸基比色传感器开发及其在蔬菜细菌污染无损检测与智能判别中的应用研究

本综述系统阐述了利用pH敏感指示剂染料（如氯酚红、甲基红、溴甲酚紫）构建纸基比色传感器阵列的创新策略，通过捕获细菌代谢释放的挥发性有机化合物（VOCs）引发颜色变化，结合随机森林（Random Forest）机器学习算法实现蔬菜微生物污染的非接触式、实时无损检测（non-destructive detection），为食品供应链中病原体快速筛查提供低成本、高通量解决方案。

　　

¹Materials and instruments

三种指示剂染料：氯酚红（C₁₉H₁₂Cl₂O₅S）、甲基红（C₁₅H₁₅N₃O₂）和溴甲酚紫（C₂₁H₁₆Br₂O₅S）购自HPLC公司。乙醇（C₂H₅OH，纯度100%）和氢氧化钠（NaOH，纯度97%）分别购自Hayman和MERCK，所有化学品均直接使用未进一步纯化。

²Colorimetric detection using indicator dyes

比色检测原理核心在于挥发性有机化合物（VOCs）与指示剂分子的相互作用。文献表明，细菌代谢释放的VOCs主要包含醇类、烷烃、酮类、酚类和醛类（Tait et al., 2014; Timm et al., 2018）。这些化合物pH范围在6-7之间，属于弱酸性或非酸性物质。研究团队据此精准筛选指示剂染料，使其在接触VOCs时通过分子去质子化与结构重组产生显著颜色响应，从而实现对细菌代谢活动的可视化捕捉。

³Conclusion

基于上述实验流程与结果，可明确强调：采用指示剂染料的纸基比色技术是筛查食品供应链中细菌污染的有效策略。该检测机制通过捕获活体病原菌释放的VOCs与染料反应，引发pH值变化并转化为颜色信号。本方法优先检测多种细菌菌株（如大肠杆菌、沙门氏菌等），并成功应用于蔬菜样本的微生物污染判别与腐败程度评估，为食品安全生产提供了低成本、非破坏性且可集成机器学习算法的智能监测方案。