（通讯员 肖小月）近日，我院食用植物品质监控与健康功效研究团队在一区TOP期刊《Sensors and Actuators B: Chemical》上发表题为“Color-space enhanced intelligent immunosensor for multiplex veterinary drug detection: A user-friendly fluorescence analysis platform”的论文。湖北师范大学生命科学学院为第一完成单位，肖小月博士与南昌大学赖怡辉博士生为共同第一作者，南昌大学赖卫华教授为通讯作者。
食品中多种兽药残留的日益累积，给食品安全监管带来重大挑战。传统单分析物检测方法难以满足高通量筛查需求，凸显了对开发快速、灵敏、多重检测平台的迫切需要。肖小月博士等研究人员开发出双检测线双色荧光侧流免疫分析法（DDF-LFIA），可同时检测磺胺二甲基嘧啶（SM2）、金刚烷胺（AMD）、恩诺沙星（ENR）和泰乐菌素（TYL）四种兽药。
研究团队通过整合RGB、HSV、LAB、LCH四种色彩空间与线性、对数、双对数、4PL四种拟合模型，开发定制解码算法，解决多色编码引发的信号干扰问题。该算法摒弃单一预设色彩通道，能在多色干扰环境下自适应选择最优解码方案，建立色彩信号与目标浓度的定量关系。在评估的组合方案中，RGB色彩空间与4PL模型的组合展现出最高精度和鲁棒性。此外，团队通过制造兼容智能手机的3D打印荧光检测装置，实现了便携式检测功能。实验数据显示，DDF-LFIA对SM2、AMD、ENR和TYL的视觉检测限分别为0.39、1.56、0.19和6.25 ng/mL；定量检测范围为0.049–100 ng/mL，对应IC₅₀值分别为0.69、12.40、0.78和22.20 ng/mL，回收率为80.77%–115.79%，变异系数≤7.61%。
此项研究提出了一种解决多色编码LFIAs信号干扰的实用策略，显著增强了其多重检测能力。通过将算法分析与便携式荧光检测平台相结合，所开发的DDF-LFIA成为现场智能检测的有力工具。此外，通过扩展色彩特征集，该优化与模型选择框架原则上可推广至三色及更高阶色彩编码LFIA系统，为日益复杂的多色干扰情况提供可扩展的定量解码策略。未来，研究团队将聚焦于扩充探针库及开发智能手机分析软件，进一步拓展该方法在食品安全监测与环境风险评估中的应用。
上述研究得到以下基金项目资助：食品科学与资源挖掘全国重点实验室（(SKLF-ZZB-202315），江西省生猪产业质量安全岗位专家项目（兽药残留，真菌毒素）（JXARS-03）。（审核 李刚华）