碳黑/锌-有机框架纳米复合材料构建超灵敏电化学传感器用于水果中槲皮素的精准定量

为解决复杂食品基质中槲皮素（Quercetin）检测的灵敏度和选择性难题，研究人员开发了一种基于锌-金属有机框架（Zn-MOF）与碳黑（CB）的纳米复合材料电化学传感器。该传感器展现出0.05–350.9 μM的宽线性范围和3.7 nM的超低检测限，并在苹果、葡萄等水果中实现95.0–101.0%的高回收率，为食品质量监控提供了便携、高效的解决方案。

　　

槲皮素（Quercetin）作为植物源性食品中重要的黄酮类化合物，因其抗氧化、抗炎和心血管保护作用备受关注。然而，其在水果中的含量受品种、加工方式等因素影响显著，且过量摄入可能导致肾毒性。传统检测方法如高效液相色谱（HPLC）和质谱（MS）虽可靠，但存在设备笨重、耗时长等缺陷。如何实现复杂食品基质中槲皮素的快速、高灵敏度检测，成为食品科学与健康医学领域的迫切需求。

针对这一挑战，来自沙特国王大学、印度科学与技术部等机构的研究团队创新性地将锌-金属有机框架（Zn-MOF）与导电碳黑（CB）复合，开发出超灵敏电化学传感器Zn-MOF@CB/GCE。该研究发表于《Food Chemistry》，通过协同利用Zn-MOF的多孔吸附特性和CB的高导电性，实现了水果中槲皮素的精准定量。

关键技术方法
研究采用声化学法合成Zn-MOF@CB纳米复合材料，通过X射线衍射（XRD）、扫描电镜-能谱（SEM-EDX）和X射线光电子能谱（XPS）表征材料结构；优化工作电极（GCE）修饰工艺后，采用循环伏安法（CV）和差分脉冲伏安法（DPV）评估传感器性能，并在苹果、葡萄等真实样本中验证回收率。

研究结果

结构表征
XRD显示Zn-MOF在2θ=10.2°、14.7°等处呈现典型晶体衍射峰（图1A），与文献报道的锌基MOF结构一致。TEM证实CB均匀分散于Zn-MOF孔隙中，形成导电网络（图1D）。

电化学性能
Zn-MOF@CB/GCE在DPV测试中展现出21.85 μAμM^?1 cm^?2的高灵敏度，线性范围（0.05–350.9 μM）远超同类传感器（表1）。其检测限低至3.7 nM，且一个月后电流保留率达95.64%。

实际样本分析
在苹果、葡萄和番石榴中的回收率为95.0–101.0%，显著优于传统方法，证明其对复杂基质的抗干扰能力。

结论与意义
该研究通过Zn-MOF与CB的协同效应，解决了食品分析中灵敏度与选择性的平衡难题。传感器兼具宽检测范围和长期稳定性，为食品质量现场检测提供了新工具。未来可拓展至其他酚类化合物的监测，推动食品安全检测技术的微型化发展。