微生物检测在食品安全,环境卫生以及抗生素耐药性检测领域具有重要作用。应用于抗生素检测的微生物检测是通过检测抗生素浓度作用于标准菌液的增殖情况,间接评估抗生素作用效果,还可放大微剂量微梯度下的抗生素抑菌效果,适用于长期低阈值水平下抑菌效果的跟踪评估和分析。基于不同的发生机制,微生物的检测方法多种多样,但目前还没有同时满足快速检测和现场检测的传感器,对于大批量样本检测也存在弊端。因此,本文以大肠杆菌为代表,从固定抗体的载体材料角度基于硝酸纤维素膜（NC膜）共设计两种电化学阻抗免疫传感器,进行定量监测大肠杆菌生长过程。详细内容如下。首先,基于PDDA功能化的氧化石墨烯结合纳米金的纳米复合材料具有高比表面积和良好的生物亲和力的特点,以NC膜为粘合剂,设计了Au NPs-PDDA-GO-NC电化学阻抗免疫传感器;其次,由于多孔结构的NC膜具备良好的生物分子亲和力,因此将其作为支撑基质固定抗体,结合高导电性的纳米金,设计大肠杆菌-NC复合膜电化学阻抗免疫传感器。基于两种免疫传感器,分别进行大肠杆菌浓度检测,从结果来看,后一种方法在重复性上具有相对更好的结果。因此,可将其同时应用于大批量低阈值抗生素定时监测。此外,本文基于单一的阻抗数据分析方法,创新性地建立了一种适用于非线性数据的多维量化分析机器学习模型。在进行量化分析前,先通过等效电路模型将大肠杆菌的阻抗数据拟合为易于分析的多特征参数,并采用t-SNE方法对高维参数进行可视化来进行特征筛选。在选取有效参数后,建立了XGBoost量化模型,用来提取阻抗参数与浓度之间的关系。实验结果表明,该方法提高了浓度分析的准确率。其中模型在Au NPs-PDDA-GO-NC传感器获取的高浓度数据段具有良好的拟合准确度,RMSE低至2.76×10-3 log CFU/m L。在大肠杆菌-NC膜检测大肠杆菌浓度和抗生素浓度预测实验中,菌液浓度结果RMSE为2.18×10-3 log CFU/m L,样本组间最大预测浓度差值约为1.49×10~7 CFU/m L;在给药后的一定时间内抗生素预测精度可达到±2.9×10-3μL/m L。因此,基于XGBoost的电化学阻抗免疫传感器可定量分析菌液浓度以及临界低阈值抗生素抑菌效果评价,从而对电极表面的微量蛋白质、细菌等生物膜贴附后造成的长时程阻抗变化进行定量检测评估,在食品安全领域电化快速检测中具有较大的应用价值和意义。