本技术涉及一种水溶性CsPbBr3钙钛矿量子点荧光传感器的制备技术，及其在快速检测和灭活食源性病原菌中的应用。该传感器阵列能在室温下制备，具有高灵敏度和选择性，有效提升食源性病原菌检测的效率和准确性。
背景技术
食品安全与人类健康和社会稳定密切相关。食源性病原菌的存在是导致食品安全事故的主要原因之一。食源性病原菌是指通过摄入食物而进入人体，引起感染或中毒的病原微生物，如大肠杆菌、金黄色葡萄球菌、伤寒沙门氏菌等。这些病原菌在食品中的存在往往难以察觉，但一旦摄入，可能会引发严重的疾病，甚至危及生命。传统的食源性病原菌检测方法主要包括培养法、聚合酶链式反应（PCR）和免疫学检测法如酶联免疫吸附试验（ELISA）等。虽然这些技术提供了高特异性和灵敏度，但是需要大量的样品制备以及昂贵的设备和训练有素的人员来进行检测。因此，开发一种快速、灵敏、准确且操作简便的食源性病原菌检测新方法具有重要的现实意义。
荧光传感器阵列作为一种新兴的检测技术，因其独特的光学特性和高灵敏度，已在生物传感领域显示出巨大的潜力。它是一种利用荧光标记技术结合高灵敏度光学检测系统的检测方法。荧光传感器通过荧光标记物与目标分子的结合，产生可检测的荧光信号。传感器阵列则通过集成多个不同特异性的荧光传感器，能够同时检测多种目标分子。这种方法不仅提高了检测的灵敏度和选择性，还显著缩短了检测时间，使得快速筛查成为可能。
近年来，随着纳米技术的飞速发展，量子点作为一种新型的纳米材料，在生物医学领域展现出了广阔的应用前景。钙钛矿量子点（PQDs）是一种具有ABX3
结构的半导体纳米材料，其中A通常是有机或无机的大阳离子，B是较小的金属阳离子，X是卤素阴离子。PQDs的独特之处在于它们的电子结构和可通过化学组成调整的带隙，这为它们在光电领域的应用提供了广阔的设计空间。特别是，PQDs展现出的高量子产率、窄的发射峰宽度、以及可通过尺寸和组成调控的发光波长，使其在发光二极管（LEDs）和太阳能电池等光电转换设备中展现出显著的应用潜力。在LEDs领域，PQDs的高色纯度和可调谐的光谱特性为实现更丰富、更精准的色彩再现提供了可能，这对于高清显示屏和照明技术的发展具有重要意义。在太阳能领域，PQDs的高光吸收系数和长载流子扩散长度，使其在太阳能电池的光电转换效率提升方面具有显著优势。此外，PQDs的溶液加工特性和成本效益也为大规模生产和应用提供了便利。然而，尽管PQDs的应用在太阳能电池、LEDs等领域已经取得了显著的进展，但其在生物传感与检测方面的应用研究相对还比较有限。这主要受限于其较差的生物相容性和在极性溶液中的不稳定性。全无机卤化铅铯CsPbX3
（X=Cl，Br，I）PQDs因其直径相近，能够实现可见光谱的全光谱发光和高荧光量子效率，这使得它们在进行高灵敏度、可视化的快速检测方面具有巨大的应用潜力。
机器学习是一种通过算法使计算机系统利用数据进行学习和改进的技术。在生物传感领域，机器学习算法被用于分析传感器产生的复杂数据，提高检测的准确性和效率。荧光传感器阵列作为一种高灵敏度的检测工具，能够产生大量的荧光信号数据。机器学习算法能够从这些数据中提取特征，建立病原菌浓度与荧光信号之间的定量关系模型。这一过程通常涉及到数据预处理、特征选择、模型训练和验证等多个步骤，以确保模型的准确性和泛化能力。此外，机器学习算法在对不同病原菌的荧光特征进行分类和识别方面展现出了其强大的能力。通过构建多分类模型，机器学习算法能够识别和区分多种病原菌的独特荧光特征，实现对多种病原菌的同时检测。这种多任务学习的方法不仅提高了检测的效率，还增强了检测的综合性和准确性。在实际应用中，机器学习算法还可以与智能手机等移动设备相结合，通过相应的应用程序，实现对荧光信号数据的实时监测和分析。这种集成化的检测平台为用户提供了一种便携、快速且准确的检测手段，极大地扩展了生物传感技术的应用范围。
实现思路