协同随机森林-遗传算法优化铕功能化Zr-MOF荧光比率探针的智能制备策略

本文创新性地将随机森林(RF)与遗传算法(GA)耦合，建立了Zr-MOF@Na3Cit-Eu3+荧光探针的智能优化模型（R2=0.9468），突破传统单因素实验局限，实现四环素(TC)检测限达9.73 nM，为环境污染物监测提供新型比率荧光传感平台。

　　

Highlight

本研究通过随机森林-遗传算法(RF-GA)模型智能预测Zr-MOF@Na₃Cit-Eu³⁺最佳制备条件（Na₃Cit/Eu³⁺摩尔比0.6，15°C反应20分钟，pH 6.4），模型预测与实验结果高度吻合（MAPE仅1.04%）。TEM/XRD等表征证实该探针具有完美晶体结构和热稳定性，其双发射特性成功克服传统单信号检测的干扰问题。

Experimental design and result

基于单因素实验数据（图S1），通过中心复合设计(CCD)实验构建响应面模型。有趣的是，RF-GA模型在100代进化中展现出惊人的参数优化能力，最终获得的探针在检测四环素(TC)时产生肉眼可见的荧光变色效应——从蓝色到红色的显著色移，这种"比色尺"特性使其成为环境现场检测的理想工具。

Conclusion

RF-GA模型开创性地解决了MOF材料制备中多参数协同优化的难题，制备的Zr-MOF@Na₃Cit-Eu³⁺探针不仅实现TC的纳摩尔级检测（9.73 nM），其自校准比率荧光特性更如同给检测设备装上了"防干扰保险"，为智能材料开发与环境监测提供了新范式。