畜禽肉新鲜度监测新型智能标签的最新进展

《Food Bioscience》：Recent Advances in Novel Smart Labels for Freshness Monitoring of Livestock and Poultry Meat

　　

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  畜禽肉类新鲜度的实时监测至关重要。
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  智能标签为实时新鲜度感知提供了一种新方法。
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  综述了针对 CO₂、ATP、TVB-N/生物胺和 H₂S 的智能标签。
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  本综述为未来新鲜度监测研究提供了参考。

引言

畜禽肉类富含蛋白质、脂肪、维生素、矿物质和微量元素，是人类饮食中不可或缺的高质量蛋白质和营养来源，其需求逐年增加 (Godfray 等，2018)。畜禽肉类的新鲜度与其营养价值和安全性高度相关。肉类是微生物生长和繁殖的理想基质。微生物生长繁殖、内源性和外源性蛋白酶水解以及脂质和蛋白质氧化等过程导致新鲜度下降和肉类腐败，产生不良代谢物并可能携带食源性病原体，最终表现为肉色变化、产生异味和粘液形成 (Chen 等，2024; Fan 等，2024; Nychas 等，2008)。因此，肉类和家禽新鲜度的实时监测和评估是确保食品安全和减少浪费的关键步骤 (Rahman 等，2026)。传统检测方法（感官、理化及微生物学）主观性强、具有破坏性且耗时，难以实现实时原位监测 (Chen 等，2024)。尽管电子鼻和高光谱成像等新型仪器取得了进展，但它们仍局限于独立的分析设备，缺乏足够的集成和便携性 (Khaled 等，2021; Zhang 等，2023)。

鉴于此，开发简单、无损、敏感、经济高效且能实时监测肉类新鲜度的方法至关重要 (Du 等，2023)。近年来，随着功能聚合物和纳米复合材料的发展，智能标签已从传统的比色系统扩展到包括荧光、多模态和人工智能 (AI) 辅助平台在内的高级模式 (Andre 等，2024; Khan 等，2023; Jiaxing Li 等，2026; Zhao 等，2026)。同时，几篇综述系统地总结了智能标签技术的最新进展，为其从实验室研究到实际应用的转化提供了全面路线图 (Ehtesabi & Afkaneh, 2025; Fan 等，2024; X. Zhang 等，2025)。然而，这些综述主要关注智能手机比色分析和人工智能算法如何协助解释传感器响应。本质上，智能标签作为食品包装的固态传感设备，通常利用柔性薄膜、纸质基底或水凝胶作为载体，将食品腐败产生的化学或物理信号转换为肉眼或借助设备可读的视觉信号（如颜色或荧光变化），从而为消费者和供应链管理者提供原位、实时的质量信息 (Han 等，2025; Kalpana 等，2019; Jingwen Li 等，2026)。在此基础上，本综述侧重于传感材料本身及其与不同腐败标志物的对应关系。文章按标志物类型组织讨论，即 CO₂、ATP 代谢产物、TVB-N/生物胺 (BAs) 和 H₂S，并将标志物特性与标签材料设计联系起来，从而为目标特定监测提供了独特的切入点。本文系统综述了针对上述腐败标志物的智能标签（及相关传感探针），以及通过记录温度历史间接指示质量的时间 - 温度指示剂 (TTIs)，旨在为畜禽肉类智能新鲜度监测技术的进一步研究提供有价值的参考。(表 1)

章节摘要

微生物腐败

在有利条件下，微生物迅速增殖并分解蛋白质和脂质，产生异味和粘液，这是畜禽肉类腐败的核心过程 (Odeyemi 等，2020)。特定的腐败细菌，如 假单胞菌属、异型发酵乳酸菌 (LAB) 和 肠杆菌科，分泌蛋白酶、脂肪酶和氨基酸脱羧酶，产生 TVB-N、生物胺、H₂S 和 CO₂ 等标志物 (

用于 CO₂ 检测的智能标签

CO₂ 是微生物碳水化合物发酵的副产物，可在包装肉类系统中积累。然而，目前针对 CO₂ 的智能标签研究仍然有限。

针对 ATP 及其代谢产物的智能标签

ATP 降解产物，如次黄嘌呤，是重要的新鲜度相关目标。已探索使用比色、荧光和双模态智能标签进行其检测。

比色智能标签

TVB-N 和生物胺是微生物腐败的核心指标。具有宽检测窗口，是当前智能标签研究最活跃的领域。比色智能标签利用 pH 敏感色素或特异性响应试剂与腐败过程中产生的碱性含氮物质（如氨和胺）发生反应。这种反应诱导可见光吸收发生变化，导致肉眼可辨别的颜色转变。

天然色素

比色智能探针

Maruthupandi 等人开发了一种基于多酚酸包覆银纳米粒子 (PTA-AgNPs) 的比色探针平台。暴露于 H₂S 时，PTA-AgNPs 在溶液和固定化状态下均表现出从棕黄色到棕灰色的颜色变化。该探针通过分光光度法在溶液中的检测限为 0.825 μg/L。当固定在醋酸纤维素注射器滤膜上时，肉眼检测限为 58.6 μg/L，响应时间为 3 分钟，且

时间 - 温度效应智能标签

时间 - 温度指示剂 (TTIs) 通过物理或化学变化记录产品的热历史，将温度波动对微生物增殖、颜色稳定性和持水性等质量属性的影响整合到其响应动力学中，并与食品质量劣化动力学耦合，从而实现对剩余保质期的动态映射 (Yar 等，2025)。根据机制，它们可分为三类

交叉敏感性与稳定性

智能标签在实际应用中面临两个相互关联的挑战——环境交叉敏感性和长期稳定性。pH 敏感标签在气调包装 (MAP) 环境中易受 CO₂ 干扰，这可能产生假阳性信号。关于稳定性，尽管有各种稳定化策略，包括共着色、化学修饰和封装 (H. Li 等，2025; Song 等，2025; Tang 等，2023) , 天然色素如花青素仍然容易

结论

智能标签可以将食品腐败产生的化学信号转换为视觉信号，以监测畜禽肉类的新鲜度。根据腐败标志物的类型，本文系统综述了针对 CO₂、ATP 代谢产物、TVB-N/生物胺、H₂S 以及 TTIs（时间 - 温度指示剂）的智能标签。尽管这些技术取得了显著进展，但仍面临共同瓶颈。研究高度集中在 TVB-N/生物胺上，

CRediT 作者贡献声明

Gaoshuang Hu: 写作 - 审阅与编辑，监督指导。 Haibin Liu: 方法学。 Yuan Zhuang: 方法学。 Yao Zhang: 写作 - 原始草稿。 Meiteng Zhao: 方法学。 Jianxiong Hao: 监督指导。 Ning Duan: 监督指导

未引用参考文献

Huang 等，2025; Li 等，2026; Li 等，2025; Li 等，2026; Li 等，2025; Li 等，2025; Liu 等，2024; Liu 等，2025; Shao 等，2021; Wang 等，2025; Wang 等，2024; Wang 等，2025; Wang 等，2025; Zhang 等，2025。

知情同意

不适用。本文是一篇综述，不涉及人类参与者。

利益冲突

作者声明不存在竞争经济利益。

伦理批准

本文不包含作者进行的任何涉及人类参与者或动物的研究。

竞争利益声明

作者声明不存在竞争经济利益。

致谢

本研究由国家重点研发计划 (2024YFD2402202)、河北省自然科学基金项目 (C2025208012)、齐鲁工业大学（山东省科学院）科教融合同基础研究中试项目（编号：2023PX098）资助。

Yao Zhang|Meiteng Zhao|Yuan Zhuang|Haibin Liu|Gaoshuang Hu|Ning Duan|Jianxiong Hao