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食源性致病菌是引发和威胁公众健康的主要因素之一。由于食源性致病菌种类繁多、生长快、易变异,污染后产生毒素,难以从源头有效控制,且目前仍然缺乏关键的技术监督保障体系,造成重大事故不断。传统生化方法以及其他常用的病原微生物检测技术如免疫学方法、分子生物学以及生物传感器等技术在不同程度上存在针对目标单一、灵敏度差、仪器试剂费用高、效率低等问题。多分子指纹图谱技术具有整体直接、操作简单、快速高效、成本低廉等优势,近年来得到迅速发展[1]。针对病原微生物的特点,本研究创建了硒化锌薄膜法。与传统溴化钾压片法相比,该方法具有信噪比更高、操作更简便、耗时更短的优势。同时,利用多分子红外指纹图谱技术（MM-IR）结合化学计量分析构建了单一（E.coli DH5α、S.enteritidis CMCC 50041、V.parahaemolyticus ATCC 33847、V.cholerae SH04、S.aureus SH10、L.monocytogenes SH12）菌属以及混合菌属（E.coli DH5α-S.aureus SH10、E.coli DH5α-V.cholerae SH04、V.cholerae SH04-S.aureus SH10）的快速检测识别体系。最后,以鱼肉为实验原料,以不同混合类型的混合致病菌（S.aureus SH10-S.enteritidis CMCC 50041、L.monocytogenes SH12-S.aureus SH10、L.monocytogenes SH12-S.enteritidis CMCC 50041）为目标菌株进行侵染,构建了混合加标样品的快速识别模型,验证了所创建的红外检测方法在实际食物基质中的应用准确性。具体内容如下:（1）基于硒化锌薄膜法的病原微生物原位红外光谱检测技术创建。通过详细对比分析4种食源性致病菌（E.coli DH5α、S.enteritidis CMCC 50041、V.cholerae SH04、S.aureus SH10）的硒化锌薄膜法与溴化钾压片法两种前处理流程,并对两种前处理方式所测得的原始图谱以及二阶导数图谱进行详细对比分析,结果表明,硒化锌薄膜法的综合效果更好。其中,在前处理流程中,硒化锌薄膜法不仅大幅度简化操作步骤,缩短处理时间（共计50 min以内）,且不须冻干与研磨,极大降低对样品的破坏程度以及外界引入的干扰。此外,两种方法所测得的二阶导数图谱的详细比对分析表明:硒化锌薄膜法的二阶导数图谱在主要识别区1500-900 cm-1范围内可被识别的特征峰个数较溴化钾压片法明显增多,且可将溴化钾压片法中较宽的单峰或不明显的双峰显示为较明显的双峰。因此,硒化锌薄膜法所测得的图谱信噪比较好且分辨率高,信息丰富稳定。（2）基于多分子光谱法的单一菌属致病菌的快速识别。利用三级红外光谱技术结合主成分分析（PCA）和层次聚类分析（HCA）构建六种单一菌属（E.coli DH5α、S.enteritidis CMCC 50041、V.parahaemolyticus ATCC 33847、V.cholerae SH04、S.aureus SH10、L.monocytogenes SH12）的红外鉴别模型。致病菌的整体红外宏观指纹图谱显示:两种革兰氏阳性菌（S.aureus SH10、L.monocytogenes SH12）在1400-1000 cm-1范围内峰强明显高于四种革兰氏阴性菌（E.coli DH5α、S.enteritidis CMCC 50041、V.parahaemolyticus ATCC 33847、V.cholerae SH04）,可将阴阳性菌相区分,推测与阳性菌细胞壁中的磷壁酸等的含量有关。同时,二阶导数以及二维相关红外宏观指纹图谱显示,六种致病菌的特征识别区在1760-1400 cm-1、1200-975 cm-1范围内,差异分布主要集中在酰胺I带(1629 cm-1)、酰胺II带(1581、1480 cm-1)、脂类(1415 cm-1)、磷酸以及多糖(976 cm-1、1012 cm-1、1088 cm-1、1144 cm-1、1185 cm-1)附近,可实现六种致病菌的快速识别。最后,基于二阶导数(900-1500 cm-1)的主成分分析以及层次聚类分析不仅可将革兰氏阴性菌与阳性菌相区分（主要区分物质:磷酸,核酸,脂质,蛋白等）,且每个菌属内部均可以很好聚类（主要区分物质:磷酸、脂质、多糖等）,使之与其他菌属相区分且两种模型结果可以相互验证。（3）基于多分子光谱法的混合菌属致病菌的同时快速识别。利用红外成像技术辅以扫描电镜（SEM）探究了混合菌互作关系,同时,通过二阶导数图谱结合主成分分析（PCA）以及软独立建模（SIMCA）构建了不同混合比（E.coli DH5α-S.aureus SH10）以及不同混合类型（E.coli DH5α-S.aureus SH10、E.coli DH5α-V.cholerae SH04、V.cholerae SH04-S.aureus SH10）的混合菌识别模型。E.coli DH5α与S.aureus SH10按照1:1比例混合培养5 h后的扫描电镜图可看出,混合培养前后,两种菌在数目比例上无显著差异,但混合培养后,E.coli DH5α形态发生明显变化,出现拉伸、变形、表面结构被破坏等现象。红外成像图显示,混合培养过程中细菌中脂质、蛋白质、磷酸盐、糖类等物质分布在多个位置均有接近于S.aureus SH10的趋势,推测两种菌可能存在竞争,其中S.aureus SH10为优势菌株。基于二阶37点的PCA模型可以成功识别不同混合梯度的混计混测样本,而基于二阶导13点的PCA模型只能成功识别不同混合梯度的混计样本以及混合梯度在10%以上的混测样本。以E.coli DH5α与S.aureus SH10在2:8以及5:5的混合比的PCA为例,混计和混测数据可以很好重叠,由此推测,可以用混计模型预测实际混测结果;基于二阶导数的SIMCA可以成功识别所有不同混合比的样本,其中,识别率为100%,拒绝率≥86%,且每个样本的验证集均通过。基于二阶导数的不同混合类型的PCA显示,在混合比为2:8以及5:5时,三种不同混合类型的样本均可被识别;同时,基于二阶导数的SIMCA可以成功识别所有不同混合类型的样本,识别率和拒绝率均为100%,且每个样本的验证集均通过。（4）多分子光谱识别体系在实际样品中的准确性验证。通过将三种不同混合类型的致病菌（S.aureus SH10-S.enteritidis CMCC 50041、L.monocytogenes SH12-S.aureus SH10、L.monocytogenes SH12-S.enteritidis CMCC 50041）接种至鱼肉产品,制造人工污染的食物基质,对其进行红外检测,并建立混合加标样品的识别模型（PCA、SIMCA）。结果显示,三种不同类型的混合加标样品在2:8、4:6、5:5的混合比混合时,通过PCA以及SIMCA均可成功被识别,其中识别率和拒绝率均为100%,且验证结果均通过,再次验证了混合菌红外检测在实际应用中的准确性。