高期望值，低落实程度：非洲渔业专家对渔业管理中遗传指标的看法

《Environmental and Sustainability Indicators》：High expectation, low implementation: perceptions of African fish and fisheries experts on genetic indicators in fisheries management

本研究开发了一种Eu3?-功能化金属有机框架（MOF）智能手机荧光传感平台，用于环丙沙星（CIP）残留的快速现场检测。通过DFT理论计算指导配体筛选，揭示了CIP与Eu3?的协同多路径淬灭机制（以PET为主），实现检测限低至36 nM。平台结合双波长比率荧光分析，有效克服复杂基质干扰，为抗生素污染监测提供高灵敏度、便携式解决方案。

　　氟喹诺酮类抗生素因其广谱抗菌特性，在临床治疗中扮演着不可替代的角色。这类药物通过抑制细菌DNA旋转酶和拓异构酶IV的活性来发挥作用，因此在治疗多种细菌感染方面具有显著优势。然而，随着这些药物的广泛应用，其残留问题也日益严重，对生态环境和人类健康构成了潜在威胁。其中，环丙沙星（CIP）作为第三代合成氟喹诺酮的代表性药物，因其对革兰氏阴性菌的高效抗菌作用而被广泛用于人类医学、畜牧业和水产养殖领域。尽管其在实际应用中具有重要价值，但CIP在环境中的存在却带来了诸多挑战。研究表明，大约30%至70%的CIP通过生物排泄进入环境系统，主要以原形或活性代谢物的形式存在。此外，CIP具有显著的持久性（水解半衰期超过12个月）和高迁移性，容易在水体中积累并造成持久性污染。

CIP残留不仅可能引发过敏反应和肠道菌群紊乱等不良健康影响，还可能通过水平基因转移加速抗生素耐药基因（ARGs）的传播。鉴于这些风险，欧盟委员会和中国农业农村部已为鱼类肌肉中的CIP制定了最大残留限量（MRL）为100 μg/kg。为了减少CIP对环境和人类健康的潜在危害，开发高效、快速、便于现场使用的CIP检测方法已成为保障生态安全、环境安全和公共卫生系统的重要需求。

目前，主流的CIP检测方法包括高效液相色谱（HPLC）、表面增强拉曼散射（SERS）和毛细管电泳（CE）。虽然这些技术具有较高的灵敏度和准确性，但它们依赖于复杂的仪器设备、繁琐的样品预处理过程以及较高的操作成本，严重限制了其在实时现场监测中的应用。相比之下，荧光传感技术因其快速响应、操作简便和成本低廉而展现出独特的优势。然而，传统的荧光分析方法通常仅依赖于发射光谱中的强度变化进行定量，这种方法容易受到环境因素（如pH值、离子强度）的干扰，从而影响检测结果的可靠性。

为了解决这些问题，比值荧光传感技术应运而生。该技术通过在两个不同的波长下同时检测信号，实现内源性自校准，从而有效补偿背景波动和基质效应，提高测量的准确性和可靠性。此外，比值荧光强度的变化还可以通过可观察的颜色梯度实现直观读取，使得无需仪器的现场检测成为可能。因此，比值荧光传感技术在复杂样品中的应用前景广阔。

在荧光传感技术中，金属有机框架（MOFs）作为一种理想的传感平台，因其可设计的孔结构和可调节的发光性能而受到广泛关注。特别是基于镧系元素的MOFs（Ln-MOFs），它们具有较长的荧光寿命、较大的斯托克斯位移和优异的光稳定性，这些特性来源于其独特的4f电子跃迁过程。这些优势使得Ln-MOFs在复杂基质中检测分析物成为可能。尽管MOFs在荧光检测方面具有速度、便携性、简便性和直观读取等优点，但传统的视觉传感方案依赖于肉眼观察颜色变化，存在灵敏度不足、准确性差和重复性低等问题。

因此，结合智能手机的荧光检测技术正在改变实时检测的格局。MOFs的可调节发光性能为突破这一瓶颈提供了创新平台。相比于依赖肉眼观察的粗略颜色变化，结合智能手机的RGB分析可以显著提高检测分辨率。由此，利用可调节Ln-MOF发光与智能手机分析相结合的视觉检测策略，正逐渐成为视觉传感领域最具前景的方法之一。

然而，现有的Ln-MOFs发光性能仍然高度依赖于经验筛选策略。这通常涉及对金属节点和配体组合的大量实验选择，缺乏对配体激发态与金属受体轨道之间能量匹配机制的理论预测。因此，实现对主客体相互作用动态调节发光行为的精确控制面临挑战。这种不可避免的依赖性导致了材料开发周期较长，且检测性能的可重复性较差。基于密度泛函理论（DFT）的计算指导范式为突破这一瓶颈提供了新途径：通过定量预测能量间隙结合，实现了“能量匹配-动态调节-性能预测”的全链理性设计，从而显著提高了材料开发的效率。

例如，肖的研究小组利用DFT计算预测了Ln-MOFs中双发射的可能性。他们的预测基于对配体中心分子内氢键、激发态能量水平以及与Ln3?离子的配位稳定性进行评估。此外，肖的研究小组还利用Ln-MOFs的结构和功能可编程性，战略性地设计能量转移路径和主客体相互作用，从而显著提高对磷酸检测的灵敏度。通过仔细选择有机配体，理性调控能量转移路径和主客体相互作用，可以大幅减少实验工作量并提高检测灵敏度。因此，针对合适有机配体的定向筛选成为开发高灵敏度、具有明确检测机制的发光MOFs最具前景的策略之一。

受上述考虑的启发，本研究通过多尺度理论计算与配体工程策略相结合，构建了基于Eu3?功能化发光MOFs（Eu3?@UiO-(COOH)?）的理性设计框架。通过对配体激发态能量水平、前线分子轨道和静电势分布的系统分析，利用DFT计算揭示了这些参数对能量转移效率的影响，并实现了对Eu3?功能化发光MOFs性能的精确预测。此外，本研究还揭示了CIP与Eu3?@UiO-(COOH)?之间的主导性多路径协同猝灭机制，即CIP与Eu3?@UiO-(COOH)?之间的光诱导电子转移（PET）机制。这一机制克服了传统单一机制检测方法的灵敏度限制，提高了检测平台的性能。

基于上述研究，本研究开发了一种集成的双模式智能手机传感平台，该平台通过蓝色/红色（B/R）强度比分析实现了对CIP的超灵敏视觉检测（检测范围为0.02–10 μM，检测限为36 nM）。该平台不仅在实验室环境中表现出高灵敏度和准确性，而且在复杂基质中也展现出良好的可靠性。这一创新解决方案为抗生素残留监测提供了新的思路，特别是在现场应用中具有广阔前景。

在本研究中，使用的试剂和化学品包括氯化锆（ZrCl?）、N,N-二甲基甲酰胺（DMF）、无水乙醇（EtOH）、三羟甲基氨基甲烷（Tris）、L-谷氨酸（L-Gln）、L-赖氨酸（L-Lys）、L-脯氨酸（L-Pro）、L-亮氨酸（L-Leu）、L-谷氨酸（L-Glu）、L-丙氨酸（L-Ala）、L-丝氨酸（L-Ser）、阿莫西林（AMX）、四环素（CTC）、红霉素（ERY）、链霉素（KAN）、磺胺甲噁唑（SMX）、氯化镁（MgCl?）、氯化钠（NaCl）、三氯乙酸（TCAA）、2,2'-联吡啶-4,4'-二羧酸（BPYDC）等。这些试剂在实验过程中用于构建和测试Eu3?@UiO-(COOH)?的性能，以及评估其在不同基质中的响应情况。

在理论计算方面，本研究系统分析了Eu3?功能化发光MOFs的配体激发态能量水平、前线分子轨道和静电势分布。通过这些计算，研究人员能够预测配体与Eu3?之间的能量转移效率，并为Eu3?@UiO-(COOH)?的性能优化提供理论依据。这些理论参数的评估为构建高灵敏度的检测平台奠定了基础，使得实验设计更加科学和高效。

在实验验证方面，研究人员构建了Eu3?@UiO-(COOH)?的结构，并测试了其在不同基质中的荧光响应情况。通过与CIP的相互作用，研究人员观察到了荧光猝灭现象，并进一步揭示了其背后的多路径协同机制。这一机制不仅提高了检测的灵敏度，还增强了检测结果的可靠性，使得该平台在复杂环境中也能保持良好的性能。

本研究的结论表明，通过多尺度理论计算和实验验证，成功构建了基于Eu3?@UiO-(COOH)?的发光传感平台，实现了对CIP的超灵敏检测。理论计算和实验数据共同阐明了荧光猝灭机制，基于PET主导的多模式猝灭，克服了传统单一机制检测方法的局限，提高了检测平台的性能。这一研究为抗生素残留监测提供了新的解决方案，特别是在现场应用中具有广阔前景。

在作者贡献方面，张涛负责撰写和审阅论文、验证、方法论、形式分析和概念设计；张泽润负责撰写论文、可视化、验证和软件开发；姚浩兰负责软件开发、形式分析和数据管理；连洛亚负责验证和调查；赖天涵负责撰写和审阅论文、资金获取和概念设计；王向珠负责撰写论文、监督和项目管理；丁平负责撰写和审阅论文。这些作者在研究的不同阶段贡献了各自的专业知识和技能，共同推动了研究的进展。

此外，本研究中引用了一些未被直接提及的参考文献，包括Ameen和Omer在2024年的研究、Li等人在2025年的研究以及Yu等人在2024年的研究。这些文献为本研究提供了理论支持和方法借鉴，使得研究更具科学性和创新性。

最后，本研究声明没有冲突的经济利益或个人关系可能影响所报告工作的公正性。这表明研究的独立性和客观性得到了保障，为后续研究提供了可靠的参考基础。同时，本研究得到了多项基金的支持，包括国家自然科学基金（项目编号82373635）、湖南省科技与创新计划（项目编号2022RC1206）以及中南大学研究生科研创新计划（项目编号2025ZZTS0167、2025ZZTS0978）。这些基金为研究的顺利进行提供了必要的资源和支持，使得研究能够在更高水平上展开。

综上所述，本研究通过理论计算与实验验证相结合，成功构建了一种基于Eu3?@UiO-(COOH)?的高灵敏度荧光传感平台，实现了对CIP的快速检测和可视化分析。这一平台不仅在实验室环境中表现出优异的性能，而且在复杂基质中也具有良好的可靠性。通过结合智能手机的比值荧光分析，该平台实现了无需仪器的现场检测，为抗生素残留监测提供了新的解决方案。本研究为未来在环境和食品安全领域的检测技术发展提供了重要的参考和启示。