近日，机械与电子工程学院闫银发教授团队与农学院孔令让教授团队合作在《Food Control》上发表题为“Nondestructive Detection of Deoxynivalenol in Wheat Kernels using VNIR-HSI Supported by Spatial Heterogeneity Analysis with SEM and SR-FTIR”的最新研究成果。机电学院鹿瑶副教授为论文一作，硕士生张荣耀为学生一作，杨庆璐副教授和闫银发教授为共同通讯作者，李学峰、侯冰倩等参与了本研究，山东农业大学为唯一通讯单位。
小麦赤霉病（FHB）是一种全球性重大病害，不仅导致小麦严重减产，还会代谢产生一系列真菌毒素，如脱氧雪腐镰刀菌烯醇(DON)等，严重危害人畜健康。真菌毒素污染小麦籽粒的及时检出是保障粮食和食品安全的关键，传统方法操作繁琐、昂贵耗时，因此如何实现赤霉菌侵染小麦籽粒的无损快速检测是当前急需解决的难题。
针对以上问题，本研究提出了一种可见-近红外高光谱成像(VNIR-HSI)与微观成像技术协同解析DON毒素异质化侵染特性及无损检测新方法。基于SEM技术从微观层面分析了不同污染程度下胚与胚乳组织结构的反应机制，同时辅以SR-FTIR技术揭示了健康小麦籽粒胚与胚乳不同组织结构的养分差异，两者共同解析了DON毒素出现空间异质化分布的根本原。进一步，通过化学计量学分析方法构建籽粒DON毒素水平和光谱特征之间的关联关系，开发用于DON毒素污染水平分级及DON毒素预测模型。该研究为赤霉病麦DON毒素的异质性分布规律及精准定量检测提供了理论支撑。
图1 赤霉菌侵染小麦籽粒DON毒素统计分析及光谱解析
图2 健康小麦籽粒胚乳/胚微组织的SR-FTIR光谱图
该研究得到了中国博士后科学基金、山东省自然科学基金的资助。
论文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2026.112016
编 辑：万 千
审 核：贾 波
