生物胺（BAs）是激素、核酸和蛋白质等生物分子的前体，也与致癌物质和亚硝基化合物的形成有关。生物胺在食品中普遍存在，是食品安全检测的重要指标，食用不当会引发食物中毒，头痛、恶心等一系列临床症状。因此，快速、高效、准确地监测食品中的生物胺对保障公众健康至关重要。传统生物胺的鉴定方法，如色谱技术及色质联用法前处理步骤复杂，无法实现高通量分析，且适用范围有限。

近日，我院丁薛璐、梁帅团队研制了一款新型、紧凑、全自动激光烧蚀介质阻挡放电薄层色谱-质谱检测装置（LA-DBD-TLC-MS）（图1）。通过正交实验设计和气流仿真模拟，优化了包括放电条件、等离子体光束方向、激光输出和基体材料浓度在内的关键参数，成功将该仪器应用于水产品中致毒BAs的快速检测，其定量分析结果与HPLC-MS/MS相当。同时，结合机器学习算法对鱼类进行物种识别和腐败评估。研究发现，富含氨基酸和咪唑的深海鱼在变质时更容易产生BAs，尤其是组胺和酪胺。这些胺类物质可以作为监测渔业产品质量和安全的关键标志物。此外，利用PCA、RF、SVM、MLP和MLR等机器学习算法对量化后的BAs数据进行物种区分和腐败时间评估，测试集准确度高于96%。

LA-DBD-TLC-MS采用全机械化触摸控制系统，能够提供精细的采样和检测程序，可最大限度地减少与手动操作相关的分析错误，为水产品中生物胺的定性和定量分析提供了一种易于操作且高效的方法。此仪器与方法分析时间短、灵敏度高，检测限和日间、日内重复性低，分析准确度高，对加强食品安全监测和阐明腐败机制具有广泛意义。未来将其整合到食品分析工作流程中，可以显著提高现场监测海鲜及其他食品质量和安全的能力。近日，该研究成果发表于食品化学领域顶刊《Food chemistry》（中科院1区top期刊，IF=8.5），题为Automated LA-DBD-TLC-MS device for accurate detection of biogenic amines in fishery products coupled with machine learning algorithms。我院药物分析学研究生张甜甜为论文第一作者；青岛市食品药品检验研究院杨钊、我院梁帅和丁薛璐为该论文的共同通讯作者。