基于淀粉/琼脂基质与花青素双重包封策略的智能生物塑料用于虾新鲜度实时监测

本研究针对传统石油基塑料包装导致的白色污染及食品流通过程中品质实时监控的难题，开发了一种新型淀粉/琼脂基智能生物塑料。通过β-环糊精（β-CD）与壳聚糖盐酸盐（CHC）/羧甲基壳聚糖（CMC）构建双重包封体系，显著提升了花青素（LRA）的稳定性（包封率达63.65%）和pH响应灵敏度。所制智能塑料在4°C下21天内颜色稳定性优异（ΔEST≤2），并能通过颜色变化（ΔEAP）准确反映虾的腐败程度（TVB-N与ΔEAP线性相关R2>0.92）。研究进一步结合人工神经网络模型，成功建立了薄膜色度参数（L, a, b, ΔE*）与虾品质指标（TVB-N, pH）的定量关系（R≥0.97），为海鲜产品智能包装提供了创新解决方案。

　　

随着食品工业的快速发展，全球每年消耗数千万吨石油基塑料包装，导致严重的“白色污染”问题。与此同时，食品在全球范围内的流通对运输和储存过程中的安全与品质实时监控提出了越来越高的要求。肉类、乳制品等易腐食品在腐败过程中会发生大分子营养素的降解，产生或释放碱性或酸性物质，引起pH值波动，这表明pH值与食品新鲜度直接相关。因此，近年来具有pH传感特性的智能比色生物塑料引起了食品科学家的广泛关注。

花青素（Anthocyanins）来源于蔬菜、水果和花卉，因其 vibrant 的色泽和良好的安全性被广泛用于智能比色生物塑料的制备。然而，花青素由于其核心黄烊阳离子（flavylium cation）结构不稳定，对生物和化学降解高度敏感，这一特性极大地限制了其在生物塑料中的直接应用。为了保护花青素并增强其稳定性，广泛使用的技术包括乳液、纳米复合物、脂质体、复合凝聚层等，旨在在花青素与不利环境因素之间建立物理屏障。β-环糊精（β-CD）是一种可食用的环状寡糖，具有亲水的外表面和疏水的中心空腔。先前的研究证实，β-CD与黄烊阳离子之间的非共价相互作用促进了花青素在其疏水空腔内的包封，从而保护花青素免受环境降解。此外，β-CD已被证明能够与壳聚糖结合，形成双包封客体分子（如姜黄素、β-胡萝卜素、维生素C等）的壁材。

高质量的成膜基质对于制备智能生物塑料至关重要。淀粉是自然界中最丰富的生物聚合物之一，然而其较差的耐水性和机械性能限制了淀粉材料的应用。琼脂是另一种来源于植物的天然多糖，能够通过琼脂糖分子间的氢键形成稳定的网络结构，从而与淀粉和其他亲水性组分形成相容的复合材料。因此，本研究提出了一种新颖的假设：利用β-CD、壳聚糖盐酸盐（CHC）和羧甲基壳聚糖（CMC）复合物对花青素进行双重包封，将其有效嵌入淀粉/琼脂基质中，从而开发出具有优异功能特性的智能生物塑料。

本研究首先比较了几种市售花青素（桑葚花青素、紫薯花青素、黑加仑花青素、黑米花青素和黑果枸杞花青素）在淀粉/琼脂薄膜中的颜色响应能力，并选择黑果枸杞花青素（LRA）作为研究对象。随后，成功制备了使用淀粉、琼脂和β-CD/CHC/CMC包封的LRA的智能生物塑料。研究揭示了不同分子量的CMC（80, 160, 240 kDa）对β-CD/CHC/CMC-LRA复合物特性的影响，并评估了这种新型生物塑料的理化性质、稳定性和pH响应。值得注意的是，为了解决花青素包封在掩盖固有颜色和延迟颜色响应方面的局限性，本研究将神经网络算法与相关性分析相结合，建立了薄膜颜色转变与海鲜腐败生物标志物之间的定量关系。这种多维评估框架不仅展示了所得智能生物塑料的功能潜力，还推进了食品安全评估和质量控制的智能监测方法学。

为开展本研究，作者主要应用了以下关键技术方法：通过动态光散射（DLS）表征纳米复合物的粒径、Zeta电位和多分散指数（PDI）；采用差示pH法测定花青素包封率；利用扫描电子显微镜（SEM）观察生物塑料的微观结构；通过傅里叶变换红外光谱（FTIR）和X射线衍射（XRD）分析分子相互作用和结晶特征；使用万能拉伸试验机测定力学性能；采用色差仪定量颜色参数（L, a, b, ΔE）；并通过国标方法（GB 5009.237-2016和GB 5009.228-2016）测定虾样品的pH和总挥发性盐基氮（TVB-N）值。所有统计学分析均使用SPSS软件完成，并利用人工神经网络（ANN）建立预测模型。

3.1. β-CD/CHC/CMC-LRA复合物的表征

通过分析平均粒径、Zeta电位、PDI和包封效率，成功制备了纳米级的β-CD/CHC/CMC-LRA复合物。CMC分子量的增加导致平均粒径、Zeta电位和PDI相应增加，表明复合物尺寸分布的均匀性降低。LNC3样品（使用240 kDa CMC）的包封效率最高（63.65%）。FTIR光谱显示，负载LRA并未导致形成额外的吸收带，而是引起了 around 3360 cm^-1 处吸收位置和强度的变化，这与-OH和-NH₂基团之间形成的氢键有关。颜色响应测试表明，复合物的形成增强了着色效果，并产生了更明显的色度转折点。在不同储存条件（温度、光照、H₂O₂）下，双重包封策略显著提高了花青素的热稳定性、抗氧化性和光稳定性。有趣的是，复合物的稳定性顺序为LNC2 > LNC1 > LNC3，这与高分子量CMC可能导致的“伪包封”效应有关。

3.2. 生物塑料的理化表征

颜色测试表明，添加花青素会导致生物塑料的WI、YI、L、b值显著降低，a值增加。与含有游离LRA的生物塑料（亮红色调）相比，含有复合物的薄膜具有较低的a值和较高的b值，呈现出较浅的微红色外观（暗红色调）。这种包封效应显著增强了生物塑料的颜色稳定性。大多数含有复合物的生物塑料在4°C下储存21天后的ΔE_ST值≤2，表明其褪色程度人眼难以察觉。SEM图像显示所有生物塑料均呈现致密连续的形貌，无孔隙和裂纹。含有复合物的薄膜表面形态粗糙，并出现一些团块，这些团块由大量微/纳米尺度的“微小立方体”组成，对应于负载的β-CD/CHC/CMC-LRA复合物。FTIR和XRD分析表明，复合物的加入促进了与基质之间新的分子间氢键的形成，并可能形成了新的共晶结构。力学性能测试表明，β-CD/CHC/CMC-LRA复合物的加入显著提高了薄膜的拉伸强度，但限制了分子链段的运动，导致断裂伸长率降低。

3.3. 生物塑料的颜色响应和可逆性

在不同pH缓冲液中，负载LRA的生物塑料的外观受到明显影响。随着pH值升高，生物塑料呈现出从红色到蓝色再到黄绿色的颜色变化。这些颜色变化归因于去质子化反应引起的花青素及其衍生物的结构转变。在氨蒸气环境中，生物塑料的a值下降，红色调明显减弱。当薄膜暴露于醋酸蒸气时，其颜色得以恢复。虽然SA-L薄膜在交替暴露于氨-醋酸蒸气8次后，其a值的变化幅度逐渐减小，但含有β-CD/CHC/CMC-LRA复合物的薄膜则没有出现明显的下降趋势，证明双重包封策略有效防止了LRA的降解。

3.4. 在虾新鲜度监测中的应用

将制备的生物塑料用于虾新鲜度的原位检测。随着储存时间的延长，虾的TVB-N值急剧增加，pH值先降低后显著升高。在虾失去食用价值的关键节点（第4天，TVB-N达19.90 mg/100g），生物塑料发生了从粉红色-红色到紫蓝色的肉眼可辨的显著颜色变化。ΔE_AP值与TVB-N值之间建立了良好的线性关系（R² > 0.92），证明制备的生物塑料可以通过读取颜色变化来无损且相对准确地检测虾的腐败情况。接收者操作特征（ROC）分析进一步证实，生物塑料的ΔE_AP值是虾食用品质的可靠指标（AUC = 0.969）。相关性热图显示，颜色参数（L, a, b, ΔE_AP）与虾品质参数（pH, TVB-N, 可食用性）显著相关，而CMC分子量对薄膜指示虾新鲜度的能力影响有限。

3.5. 人工神经网络模型

通过超参数调优，成功建立了一个拓扑结构为4×58×54×2的反向传播人工神经网络模型，其中薄膜的颜色参数（L, a, b, ΔE_AP）为输入层，食品的品质参数（TVB-N, pH）为输出层。该模型表现出良好的预测能力和泛化能力，pH和TVB-N预测的MSE分别为0.044和13.6709，R值均≥0.97。残差图表明模型的误差集中在零误差线附近，表明模型拟合良好且具有优异的泛化能力。

本研究成功开发了一种具有优异pH敏感性、颜色稳定性和可逆性的新型智能生物塑料。其中，花青素通过氢键和范德华力被β-CD（内壳）和CHC/CMC（外壳）双重包封。高分子量CMC（240 kDa）能更有效地包封花青素，但用160 kDa CMC构建的复合物表现出更高的稳定性。值得注意的是，CMC的分子量对生物塑料指示虾新鲜度的能力没有明显影响。这项工作凸显了智能生物塑料在与机器学习相结合的情况下，精确监测蛋白质丰富食品腐败的潜力。总体而言，研究结果支持这种双重包封策略在智能生物塑料开发中的应用，并主张利用机器学习工具和智能设备与此类比色传感器结合来评估食品质量，而不是仅仅依靠肉眼进行经验识别。该研究为开发可持续、智能化的食品包装材料提供了新的思路和技术途径，对促进食品安全和减少塑料污染具有重要意义。论文发表在《Journal of Future Foods》上。