基于COFs-Au@AgNPs双增强SERS传感器与深度学习的食用油中新烟碱类农药超灵敏检测

本文创新性地开发了共价有机框架-金@银纳米颗粒（COFs-Au@AgNPs）双机制增强表面增强拉曼散射（SERS）传感器，结合改进型Informer（S-informer）深度学习模型，实现了特级初榨橄榄油（EVOO）中噻虫胺（CTD）、吡虫啉（IMD）和啶虫脒（AMP）的超痕量检测。该传感器通过电磁增强（|E/E0|>102）和化学吸附（ΔE=-7.44~-3.93 eV）协同作用，检测限低至6.31-8.91 pM，S-informer模型分类准确率达100%，定量预测R2p>0.999，为脂质基质中农药残留监测提供了突破性解决方案。

　　

Highlight

本研究通过共价有机框架（COFs）与金@银核壳纳米颗粒（Au@AgNPs）的巧妙结合，打造了一款"电磁-化学"双增强的表面增强拉曼散射（SERS）传感器。这个聪明的设计就像给农药分子装上了"信号放大器"——COFs的介孔结构像捕手一样牢牢抓住农药分子（吸附能ΔE达-7.44~-3.93 eV），而Au@AgNPs则通过局域表面等离子体共振（LSPR）产生强大的电磁场（增强因子|E/E₀|>10²），让农药分子的拉曼信号"一鸣惊人"。

Materials and methods

实验采用1,3,5-三(4-氨基苯基)苯（TAPB）和2,5-二甲氧基对苯二甲醛（DMTP）构建COFs骨架，通过种子生长法在18nm金纳米颗粒（AuNPs）表面包裹6nm银壳形成Au@AgNPs。就像搭积木一样，我们将这些纳米构件组装成具有大量"热点"（hotspots）的SERS活性基底，并用有限时域差分法（FDTD）和密度泛函理论（DFT）揭开了其增强机制的神秘面纱。

Results

这个"纳米侦探"表现出色：对CTD、IMD和AMP的检测限分别达到6.31、8.91和8.32 pM，远低于美国环保署（EPA）规定的最大残留限量（MRL）。更令人振奋的是，我们开发的S-informer深度学习模型像一位"光谱翻译官"，不仅能100%准确识别混合农药，定量预测性能（R²p>0.999，RPD>42.5）也碾压传统算法。

Discussion

与传统色谱方法相比，我们的传感器就像一把"瑞士军刀"：无需复杂前处理，10分钟内即可完成检测，且成本仅为LC-MS/MS的1/10。COFs-Au@AgNPs的黄金组合既解决了银纳米颗粒（AgNPs）易氧化的缺点，又克服了金纳米颗粒（AuNPs）信号弱的短板，就像给SERS检测装上了"双引擎"。

Conclusion

这项研究为食用油中农药残留监测提供了一把"纳米尺子"，其灵敏度足以捕捉到每毫升油中仅有的几个农药分子。当这项技术与智能手机光谱仪结合，未来甚至可以实现"口袋实验室"的构想，让食品安全检测变得像测血糖一样简单便捷。