生物傳感原理生物傳感器定義一生物傳感器的結構組成二

生物傳感器的基本原理三目錄頁生物敏感元件的固定方法四生物傳感原理生物傳感器的定義生物傳感器(biosensor)是用生物活性材料(酶、蛋白質、DNA、抗體、抗原、生物膜等)與物理換能器有機結合的器械或裝置，是發展生物技術必不可少的一種先進的檢測方法與監控方法，也是物質分子水平的快速、微量分析方法。生物傳感器：構建連接人和環境的物聯網

生物傳感原理生物傳感器的結構組成生物傳感器利用生物活性物質選擇性的識別和測定實現測量,主要包括兩部分：（1）生物活性材料(也叫生物敏感膜、分子識別元件),由其對被測物質進行特定識別。（2）物理換能器(也叫傳感器),由其把被測物所產生的化學反應，轉換成便于傳輸的電信號或光信號。生物傳感器生物傳感原理生物傳感器的結構組成生物傳感原理生物傳感器的結構組成生物敏感膜(biosensitivemembrane)又稱為分子識別元件(molecularrecognitionelement)是生物傳感器的關鍵元件(表1)，直接決定傳感器的功能與質量。依生物敏感膜所選用材料不同，其組成可以是酶、DNA、免疫物質、全細胞、組織、細胞器或它們的組合，近年還引入了高分子聚合物模擬酶，使分子識別元件的概念進一步延伸。生物敏感膜

生物活性材料生物敏感膜生物活性材料酶各種酶類全細胞細菌、真菌、動植物細胞免疫物質抗體、抗原、酶標抗原細胞器線粒體、葉綠體DNA寡聚核苷酸組織動植物組織切片具有親和能力的物質配體、受體模擬酶高分子聚合物表1

生物傳感器的生物敏感膜（分子識別元件）生物傳感原理生物傳感器的結構組成換能器(transducer)

又稱傳感器(sensor),其作用是將各種生物的、化學的和物理的信息轉變成電信號。生物反應過程產生的信息是多元化的，微電子和傳感技術的現代成果為檢測這些信息提供了豐富的手段，使得研究者在設計生物傳感器時對換能器的選擇有足夠的回旋余地。設計的成功與否主要取決于設計方案的科學性和經濟性，可供制作生物傳感器的基本換能器（如下表2）。生物學反應信息換能器選擇生物學反應信息換能器選擇離子變化離子選擇性電極光學變化光纖、光敏管電阻、電導變化阻抗計、電導儀顏色變化光纖、光敏管質子變化場效應晶體管質量變化壓電晶體等氣體分壓變化氣敏電極力變化微懸臂梁熱焓變化熱敏電阻、熱電偶振動頻率變化表面等離子共振表2生物學反應信息和換能器的選擇生物傳感原理生物傳感器的基本原理待測物質經擴散作用進入生物活性材料，經分子識別，發生生物學反應，產生的信息繼而被相應的物理或化學換能器轉變成可定量和可處理的電信號，再經二次儀表放大并輸出，便可知道待測物濃度。圖示生物傳感器原理：

電信號待檢測物生物敏感膜物理變化此界面發生能量轉換(轉換成電信號)換能器計算機此處發生信號轉換(模擬信號轉換成數字信號)此界面發生生物學反應(分子識別過程)

生物傳感原理生物傳感器的基本原理生物傳感原理生物傳感器的基本原理將化學變化轉變成電信號（間接型）將熱變化轉換為電信號（間接型）將光效應轉變為電信號（間接型）直接產生電信號方式（直接型）生物傳感器基本原理圖

生物傳感原理生物傳感器的基本原理生物傳感器的基本原理圖

生物傳感原理生物傳感器的基本原理將化學變化轉變成電信號的生物傳感器

生物傳感原理生物傳感器的基本原理熱變化轉換為電信號的生物傳感器

生物傳感原理生物傳感器的基本原理將光效應轉變為電信號的生物傳感器

生物傳感原理生物敏感元件的固定方法固定化技術：把生物活性材料與載體固定化成為生物敏感膜。（1）物理方法：夾心法、吸附法、包埋法；（2）化學方法：共價連接法，交聯法；（3）近年來，由于半導體生物傳感器迅速發展，因而又出現了采用集成電路工藝制膜技術。

生物傳感原理生物敏感元件的固定方法夾心法：將生物活性材料封閉在雙層濾膜之間，形象地稱為夾心法。特點：操作簡單，不需要任何化學處理，固定生物量大，響應速度快，重復性好。生物傳感原理生物傳感器的基本原理吸附法：非水溶性固相載體物理吸附或離子結合，使蛋白質分子固定化的方法。載體種類較多，如活性炭、高嶺土、硅膠、玻璃、纖維素、離子交換體等。生物傳感原理生物敏感元件的固定方法包埋法：把生物活性材料包埋并固定在高分子聚合物三維空間網狀結構基質中。特點：一般不產生化學修飾，對生物分子活性影響較小；

缺點：分子量大的底物在凝膠網格內擴散較困難。生物傳感原理生物敏感元件的固定方法共價連接法：使生物活性分子通過共價鍵與固相載體結合固定的方法。特點：結合牢固，生物活性分子不易脫落，載體不易被生物降解，使用壽命長。缺點：實現固定化麻煩，酶活性可能因發生化學修飾而降低。生物傳感原理生物敏感元件的固定方法

交聯法：依靠雙功能團試劑使蛋白質結合到惰性載體或蛋白質分子彼此交聯成網狀結構。這種方法廣泛用于酶膜和免疫分子膜制備，操作簡單。生物傳感器結構與原理生物傳感器概念一生物傳感器的結構組成二

生物傳感器的基本原理三目錄頁生物傳感器概念一、生物傳感器的定義生物傳感器(biosensor)是用生物活性材料(酶、蛋白質、DNA、抗體、抗原、生物膜等)與物理換能器有機結合的器械或裝置。是物質分子水平的快速、微量分析方法。

生物傳感器：構建連接人和環境的物聯網二、生物傳感器的結構組成11生物傳感器的結構組成主要包括兩部分：（1）生物活性材料(也叫生物敏感膜、分子識別元件),由其對被測物質進行特定識別。（2）物理換能器(也叫傳感器),由其把被測物所產生的化學反應，轉換成便于傳輸的電信號或光信號。1生物活性材料2物理換能器二、生物傳感器的結構組成

在物質的識別過程中，這兩個部件起到了決定性的作用1生物活性材料物理換能器234二、生物傳感器的結構組成表1

生物傳感器的生物活性材料

生物活性材料，顧名思義就是這類材料能引起特殊生物或化學反應。

其組成可以是酶、DNA、免疫物質、全細胞、組織、細胞器或它們的組合序號分子識別原件生物活性單元1酶各種酶類2免疫物質抗體、抗原、酶標抗原3DNA寡聚核苷酸4具有親和能力的物質配體、受體5全細胞細菌、真菌、動植物細胞6細胞器線粒體、葉綠體7組織動植物組織切片8模擬酶高分子聚合物生物活性材料

12二、生物傳感器的結構組成換能器主要是將各種生物的、化學的和物理的信息轉變成電信號。因為生物反應過程產生的信息是多元化的，所有換能器的選擇也是多樣的。生物學反應信息換能器選擇生物學反應信息換能器選擇離子變化離子選擇性電極光學變化光纖、光敏管電阻、電導變化阻抗計、電導儀顏色變化光纖、光敏管質子變化場效應晶體管質量變化壓電晶體等氣體分壓變化氣敏電極力變化微懸臂梁熱焓變化熱敏電阻、熱電偶振動頻率變化表面等離子共振表2生物學反應信息和換能器的選擇

氣敏電極

光纖三、生物傳感器的基本原理

三、生物傳感器的基本原理生物傳感器的基本原理圖待測物質經擴散作用進入生物活性材料，經分子識別，發生生物學反應，產生的信息繼而被相應的物理或化學換能器轉變成可定量和可處理的電信號，再經二次儀表放大并輸出，便可知道待測物濃度。12345換能器的信號轉變機理生物傳感器的部件之一-----換能器，起到了將不同的信號都轉變為電信號的作用換能器的轉換機理是什么呢？換能器轉換能量的三種形式1、將化學變化轉變成電信號（間接型）2、將熱變化轉換為電信號（間接型）3、將光效應轉變為電信號（間接型）1

換能器轉換形式一機理將化學變化轉變成電信號的換能器各類化學物質經過化學反應產生電子轉移而形成電動勢，順利的將化學能轉化為電流和電位123456

換能器轉換形式二機理熱變化轉換為電信號的換能器各類熱輻射和熱傳導將熱傳遞給熱敏電阻，熱敏電阻受熱后會產生過高或者過低的電流，從而形成轉化。12

換能器轉換形式三機理光信號轉換為電信號的換能器不同振動頻率的光由于光反射或者光折射，使光振動的能量變化而轉化為電信號1電子鼻技術原理電子鼻技術簡介一氣體傳感器陣列二傳感器陣列數據采集三神經網絡的各種算法四一、電子鼻技術簡介電子鼻技術是利用各個氣敏器件對復雜成分氣體都有響應卻又互不相同這一特點，借助數據處理方法對多種氣味進行識別，從而對氣味質量進行分析與評定。解決技術難點以前技術難點：氣體傳感器的交叉敏感性、選擇性差等缺點，單一傳感器很難有選擇地測量出某種氣體的成分和含量。電子鼻技術是解決這一問題的有效途徑。一、電子鼻技術簡介電子鼻工作流程三步驟：1、傳感器陣列數據采集2、人工神經網絡傳導和計算3、計算機識別010203氣味物質傳感器陣列數據采集人工神經網絡傳導和計算計算機識別(氣體定性定量分析）關鍵技術點技術點一：傳感器陣列是什么？技術點三：人工神經網絡系統是如何記憶的？技術點二：傳感器陣列是如何采集數據的？一、氣體傳感器陣列一、氣體傳感器陣列傳感器及其陣列是電子鼻的關鍵,它的功能是把不同的氣味分子在其表面的化學作用轉化為可測的電信號。

功能傳感器陣列專門的氣敏傳感器陣列數個單獨的氣敏傳感器組合而成體積小，功耗低，便于信號的集中采集與處理。分類二、傳感器陣列數據采集三、傳感器陣列數據采集傳感器陣列的模擬輸出經Ａ/Ｄ轉換為數字信號輸入計算機中的數據處理和模式識別系統,被測嗅覺的強度既可用每個傳感器的輸出的絕對電壓、電阻或電導來表示,也可用相對信號值如歸一化的電阻或電導值,即它們的變化率來比較嗅味的性質。數據采集傳感器陣列的數據采集系統1234三、人工神經網絡和各種算法三、人工神經網絡和各種算法傳感器陣列輸出的信號經專用軟件采集、加工、處理后，利用多元數據統計分析方法、人工神經網絡方法和模糊方法將多維響應信號轉換為感官評定指標值或組成成分的濃度值，得到被測氣味定性分析結果的智能解釋器。傳感器陣列輸出的信號2人工神經網絡方法3模糊方法1多元數據統計分析方法三、人工神經網絡和各種算法人工神經網絡是一種運算模型，由大量的節點（或稱神經元）之間相互聯接構成。每個節點代表一種特定的輸出函數，稱為激勵函數。每兩個節點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權值，稱之為權重，這相當于人工神經網絡的記憶。人工神經網絡

人工神經網絡神經元12三、神經網絡的各種算法人工神經網絡(ANN)具有很強的非線性處理能力及模式識別能力它自動掌握隱藏在傳感器響應和氣味類型與強度之間的、難用明確的模型數學表示的對應關系人工神經網絡和各種計算方法配合人工神經網絡優勢人工神經網絡和

許多統計技術經常聯合使用,而常見的統計技術有五種：主成分分析最小平方法辨別分析法辨別因子分析法聚類分析法電子鼻電子鼻定義一電子鼻的重要意義二

電子鼻的發展現況三目錄頁電子鼻的應用四電子鼻電子鼻定義電子鼻是一種與生物嗅覺原理相似，能快速表征氣味物質的整體特征信息的智能感官分析儀器.它以快速、簡便、安全等特點迅速在食品質量與安全、生物、環境等領域得到了廣泛的應用。電子鼻電子鼻的重要意義近年來，社會各個行業對無損、實時、快速、整體特征智能檢測技術需求不斷加大，迫切需要一種類似于人類鼻子或舌頭功能的現代化檢測儀器。特別是食品行業中，每天都需要對生產的產品進行質量特征評定，目前通用的標準方法是組織一個特定的專業品評小組進行感官品評。但是，由于分析結果主要由人的主觀感覺給出，結果的重復性和客觀性比較難把握，而且無法滿足工業化、大批量的生產要求。雖然，現在也經常使用一些儀器，如酸堿測定儀，比重計，粘度儀，甜度計等測定一些與食品感官性質相關的理化指標。但是，始終無法全面真實地反映樣品的整體質量狀況。電子鼻電子鼻的發展現況

早在1993年，Pearce等人就首次把傳感器應用在啤酒檢測上,而且還很快鑒別出一種人為感染的啤酒和未被感染的酒。

秦樹基等開發了一個能識別酒類的電子嗅覺系統，成功地識別酒精、烈性酒、葡萄酒和啤酒，正確率達95%。

史志存等也利用電子鼻對白酒進行了分類識別的實驗，不僅能識別出不同香型，而且能識別出同一香型的白酒。

電子鼻電子鼻的發展現況目前國內外已有眾多的課題研究小組把電子鼻技術運用到食品行業中。電子鼻作為一種很好的輔助工具在食品研發、風味感官、質量安全、貯藏與保鮮等各個領域都有出色的貢獻。但對于電子鼻系統的本身氣路及測試腔的優化、傳感器漂移校正、數據重復性、穩定性很少有所涉及。是制約電子鼻商品化的關鍵。目前我國對電子鼻的研究基本仍停留在實驗室設備。電子鼻電子鼻電子鼻的應用-黃酒區分實驗本研究以紹興黃酒為研究對象，對五種不同類型黃酒進行區分。確定一種樣品（女兒紅花雕酒（陳年紹興酒））實際分析檢測的傳感器陣列以及頻率段并建立該種黃酒樣品的電子鼻小型標準質量數據庫。設計劣質產品模型，通過區分判斷劣質產品模型與標準數據庫之間的差異程度，模擬電子鼻在現代化工業分析檢測中的應用，可檢驗出未知樣品是否屬于該種黃酒樣品。實驗證明電子鼻可以在食品工業相關領域得到較好的應用。電子鼻電子鼻的應用-黃酒區分實驗原理--動態頂空法

泵

測試腔數據探管被測氣體頂空“動態頂空法”是將測試樣本放置在采樣腔中，通過固氣或液氣平衡使其揮發出氣體并充滿上部的頂空空間，然后通過干凈的載氣攜帶樣本氣體進入測試腔進行測試。

動態頂空法示意圖

電子鼻電子鼻的應用-黃酒區分實驗原理根據各類氣體采樣方式的優缺點，結合本課題的設計要求，我們決定采用“動態頂空法”作為本研究的電子鼻系統的氣體采樣方式，并在此基礎上進行了一定的改進與優化來滿足測試的需求。

質量容量控制器小型氣體凈化裝置小型氣體凈化裝置測試腔清洗泵采樣泵本研究動態頂空采樣示意圖

電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗實驗材料：選用市售的幾種紹興黃酒，采用電子鼻進行檢測與區分，所有的待測樣品均不作前處理。六種不同品牌的白黃酒樣品名稱標簽酒精度是否陳年生產廠家唐宋紹興加飯酒

115.50%1-3年紹興縣唐宋酒業有限公司宇塔花雕酒

215%3年紹興縣東方釀酒有限公司女兒紅花雕酒

316.50%2年紹興女兒紅釀酒有限公司越王勾踐小花雕

413%1-3年紹興市鑒湖越王釀酒業有限公司越景陳年加飯酒

516%無說明紹興縣越景酒業有限公司雙宮燈陳年加飯酒

613%1-3年紹興市東星酒廠電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗選用市售的六種紹興黃酒作為樣品，用電子鼻對樣品進行了6次總共歷時6天(10月25日、10月29日、11月3日、11月7日、11月11日、11月14日)的測量（預實驗，用于判斷電子鼻是否能區分不同類型的黃酒）。經過預實驗（成功），選取其中的一種黃酒（陳年紹興酒的女兒紅花雕酒）對其進行31組實驗，以這些實驗結果建立一個小型數據庫用以區分這種黃酒。實驗方法

電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗（1）接通電源，打開儀器，使傳感器預熱2h；（2）每次測試取50mL潔凈的錐形瓶18個（一種樣品每種重復6次)，倒入20mL樣品后馬上用封口膜密封并標明樣品種類及重復次數，靜置1h使其達到頂空飽和；(3)打開軟件，點擊用戶界面的參數設置，將清洗時間設置為15min，點擊清洗按鈕對測試腔進行沖洗；(4)清洗完畢后將測試針頭和小型凈化裝置的針頭插入放有樣品的錐形瓶內，設置測試時間為1min，抽氣流量為0.5L/min，點擊開始測試按鈕進行檢測；(5)測試完成后，點擊保存按鈕，新建或選擇樣品數據庫，輸入測試名稱，點擊確認完成樣品數據的保存；(6)設置清洗時間為260s，點擊清洗按鈕對測試腔進行沖洗；重復步驟(4)到(6)，直至做完所有樣品。實驗步驟

電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗本研究實驗采用的是SIMCA(SoftIndependentModelingofClassAnalogy)方法對黃酒進行識別研究的。SIMCA方法實際上是根據“物以類聚”的原則進行樣本的分類，又稱為PCA-DA分析法。在本研究中，SIMCA模式識別方法首先針對各自的白酒樣品做主成分分析，建立主成分回歸類模型，然后依據該模型對未知樣品進行分類識別，即將該未知樣品與標準庫模型進行擬合，以確定其屬于同一類，或不屬于同一類。在具體數據處理過程中，主要分兩步完成：數據處理方法

電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗1）、建立一個精確的標準庫模型，一般該模型是由主成分得分圖(Scores)與PCA模型的影響程度(Influence)共同決定的。Scores圖能夠揭示樣本點的差異情況來表明該樣本能否代表所屬類的特征；而Influence圖則表示各樣本點對該PCA模型的影響程度。2）、模型擬合的好壞主要是由顯著性水平a的大小決定，通常a越小模型擬合效果就越好。數據處理方法

電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗預試驗的6種紹興黃酒主成分分析數據結果結果與討論

電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗對陳年紹興酒的女兒紅花雕酒樣品測31次，所測的數據的主成分分析結果結果與討論使用SIMCA分析女兒紅花雕酒（陳年紹興酒）的PCA模型電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗建完PCA判別模型后，SIMCA按照該模型對未知樣品數據庫模型進行擬合，所有識別結果均在顯著水平a=0.05條件下得出未知樣品

標準樣品

識別率

整體識別率A*

100%

84%

A*A*A*A*B

60%

BB*B

B*C*

60%

CCCC電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗（標注：橫向A表示代表建立的黃酒標準樣品數據庫，縱向是25個未知數據庫，B：5號樣品；C：3號樣品（即A）久置空氣中；D：2號酒摻水；E：3號樣品（即A）摻水，橫向和縱向的交叉格中若為“*”，則表示SIMCA方法判斷該未知樣和標準數據庫一致。）未知樣品

標準樣品

識別率

整體識別率D*

100%

84%

D*D*D*D*E

60%

EE*E

E*運用SIMCA對未知樣品的識別結果

電子鼻電子鼻對黃酒區分實驗對于A樣品標準數據庫，對自身5個未知樣品的判斷全部正確，且對于不同類型的的D（2號樣品酒摻水）、E（3號樣品（即A）摻水）未知樣（酒精度與標準數據庫樣品酒精度相差較大）也沒有發生錯判，即對于酒精度相差較大的黃酒識別率為100%。但對于B（5號樣品）、C（3號樣品（即A）久置空氣中）未知樣品（酒精度與標準數據庫樣品酒精度相差較小）各有2個錯判，即對于酒精度相差較大的黃酒識別率為60%。通過這些數據分析，我們可以得出影響電子鼻識別準確度的主要因素是酒精度。分析電子舌