近日，8455娱乐场门新葡8455最新网站食品與生物工程學院石吉勇教授在Food Chemistry (Q1, IF: 9.231)期刊上發表了題為“A visible colorimetric sensor array based on chemo-responsive dyes and chemometric algorithms for real-time potato quality monitoring systems”的研究論文。2021級碩士研究生吳宇晴為論文第一作者，石吉勇教授為論文通訊作者。

馬鈴薯耐抗逆、适應性廣、生長周期短、營養價值高和産業鍊長，已成為我國脫貧緻富、西部開發的重要支柱産業、主要的蔬菜和出口創彙高效作物、食品和工業澱粉加工的重要原料，為增加我國糧食産量、促進農民增收，做出了巨大貢獻。但是，馬鈴薯易受幹腐病、環腐病、軟腐病、黑心病等的危害，給馬鈴薯的鮮食和加工帶來很大的經濟損失，貯藏病害引起的貯藏損失高達30%～50%，已成為影響馬鈴薯貯藏保鮮的瓶頸問題。因此，随着馬鈴薯産業的推進和馬鈴薯加工制品的普及，保障馬鈴薯在貯運過程中的品質，對于馬鈴薯産業今後的發展具有重要意義。

本研究建立了基于多變量分析的比色傳感器陣列實時監測系統，用于區分不同腐敗類型和程度的馬鈴薯。采用氣相色譜-質譜法鑒定了新鮮、幹腐和軟腐馬鈴薯的特征揮發性化合物，并制備了3×4色素傳感器陣列。該傳感器陣列在暴露于馬鈴薯揮發性化合物時産生了可見的色差圖，随後使用主成分分析(PCA)、層次聚類分析(HCA)、K最近鄰算法(KNN)和線性判别模型(LDA) 對不同腐敗類型和不同腐敗比例的馬鈴薯分類。不同腐敗類型和不同腐敗比例的馬鈴薯在PCA和HCA下均表現出良好的聚類趨勢。 使用KNN和LDA分析不同腐敗類型的馬鈴薯，訓練集和預測集的識别率可達100%；分析不同腐敗比例的馬鈴薯， KNN訓練集和預測集的識别率分别可達100.00%和95.45%，LDA的訓練和預測集識别率分别可達99.76%和99.31%。此外，比色傳感器陣列聯合簡單的顔色識别程序，成功實現了馬鈴薯品質的智能實時監測，在智慧農業和無人超市等領域具有廣闊的應用前景。

圖1 不同氣敏材料反應前後的色差圖

圖2 不同腐敗比例馬鈴薯的定性分析

石吉勇教授長期從農産品品質無損檢測新技術、食品加工機械與設備等方面的研究。 2022年獲“江蘇省傑出青年”，2020年獲“江蘇省特聘教授”，2016年獲江蘇省“六大人才高峰”高層次人才。先後主持國家自然科學基金項目2項、國家重點研發項目子課題2項，以及江蘇省重點研發計劃、江蘇省自然基金等。