基于HOF-to-MOF策略的Ru@Zn-MBTC双发射荧光传感器结合机器学习实现四环素类抗生素精准鉴别与现场检测

本文推荐一种创新性荧光传感器：通过HOF-to-MOF（氢键有机框架到金属有机框架）策略构建Ru(bpy)32+功能化Zn-MBTC双发射传感器，结合机器学习算法，实现对动物源性食品中四环素类抗生素（TCs）的高灵敏度检测（检测限低至3.1 nmol/L）和100%准确鉴别。该传感器通过"纳米珊瑚"结构暴露更多活性位点，利用Zn-MBTC的绿色荧光响应与Ru(bpy)32+红色荧光猝灭的双信号模式，结合智能手机可视化平台，为抗生素残留监管提供新策略。

　　

Highlight

本研究成功合成具有"纳米珊瑚"结构的Ru@Zn-MBTC双发射荧光传感器，结合监督学习算法，实现动物源性食品中强力霉素（DOX）、四环素（TC）、土霉素（OTC）和金霉素（CTC）的同步鉴别与检测。

Characterization of Ru@Zn-MBTC

MA-BTC HOF（氢键有机框架）通过分子间氢键和π-π堆积自组装形成。在Zn²⁺诱导下，HOF模板解离并重结晶为MOF（金属有机框架），其氮/氧基团为Zn²⁺提供配位位点，最终形成具有高比表面积的"纳米珊瑚"结构。

Conclusion

Ru@Zn-MBTC传感器通过HOF-to-MOF策略调控材料形貌，显著提升对TCs的识别能力。其双发射荧光特性（Zn-MBTC绿色发射与Ru(bpy)₃²⁺红色猝灭）结合机器学习，不仅实现3.1 nmol/L超高灵敏度检测，还构建了智能手机可视化检测平台，为复杂基质中抗生素类似物的精准鉴别提供创新解决方案。