食品變質和浪費對人類健康及社會穩定構成了嚴重威脅。根據世界衛生組織（WHO）的統計，全球每年約有6億人因食用受到細菌、病毒、寄生蟲和化學物質污染的食品而患病，導致超過40萬人死亡。同時，約三分之一的食品在供應鏈中遭到損失或浪費。其中，過度謹慎的食品保質期常常導致大量仍可安全食用的食品被過早丟棄。肉類作為人類飲食的重要組成部分，其易腐敗性和復雜的貯藏環境使得安全分析面臨諸多挑戰，因此，實時有效地監測肉類新鮮度顯得尤為重要。
揮發性鹽基氮（TVB-N）是動物產品中蛋白質降解所產生的堿性氮化物，被廣泛認為是監測肉類食品新鮮度的關鍵指標。TVB-N的檢測方法包括化學滴定、色譜法和電化學檢測。然而，這些方法的復雜性、專業性以及對環境的影響已不再符合當前的發展趨勢。目前，新興的光學傳感器，特別是高靈敏度、智能化的比色傳感器陣列（CSA），正受到廣泛關注。CSA模仿哺乳動物的嗅覺系統，通過顏色變化直接提供食品新鮮度的視覺評估。現有的高靈敏CSA傳感器通常依賴于化學染料，這可能帶來潛在的毒性風險。此外，化學染料的變色機制通常表現為單級、狹窄且單調的變化，同時易受到溫度和濕度等外部因素的影響。
金屬-多酚網絡（MPN）通過pH誘導的多價配位鍵，能夠快速且簡單地涂覆在各種界面上，已在材料科學、藥物傳遞和組織工程等領域得到了廣泛應用。MPN能夠根據配位離子的價態、pH值和競爭配體類型展現出豐富的顏色變化，這一特性在CSA的應用中具有極大的潛力。然而，MPN中配位環境的復雜性要求在顏色變化、設備構建以及數據統計與分析等方面進行系統性的工程研究。
基于此，江南大學謝云飛教授團隊聯合復旦大學趙天聰研究員首次提出了金屬-多酚與胺類物質的多級競爭配位顯色機理，用于智能檢測肉類新鮮度。與傳統比色材料的響應機制不同，該系統利用金屬-多酚-胺之間的多級競爭配位反應快速驅動多樣化的顏色變化，實現了對胺類物質的高靈敏度、特異性、穩定性和廣范圍檢測。從而實時監測牛肉、雞肉、魚和蝦的新鮮度，并有效追蹤牛肉在反復凍融循環及復雜儲運條件下的新鮮度變化。此外，該機理賦予了簡單快速獲取大量有效數據的能力，可以有效結合卷積神經網絡（CNN）技術，開發肉類新鮮度智能檢測平臺，肉類新鮮度整體準確率高達99.83%。這種創新顏色響應機制以及安全、廉價易得的比色材料，有望在生鮮食品智能包裝、冷鏈物流實時監測和零售終端品質管控等領域展現出廣闊的應用。該研究以題為“Metal-polyphenol multistage competitive coordination system for colorimetric monitoring meat freshness”的論文發表在最新一期《Advanced Materials》上。
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