基于芳香分析结合电子鼻与流形判别极限学习机的辣椒鉴定新策略

本研究开发了一种新型手性电化学传感器（N-CoECS），通过组装手性氮掺杂碳点（N-CDs）与钴基纳米材料（Co@CoO），实现了酪氨酸对映体（L/D-Tyr）的快速识别与定量检测。传感器具有宽线性范围（1-120 μM）和低检测限（L-Tyr: 0.64 μM, D-Tyr: 0.3 μM），其手性电流比（ΔI = IL/ID = 1.65）优于现有技术。该平台为复杂食品基质（如脱脂乳和酸奶）中氨基酸外消旋化与食品质量关联研究提供了新方法。

　　

Reagents and instruments

氯化钴六水合物（CoCl₂·6H₂O）、乙二醇（EG）、柠檬酸（CA）、乙二胺（EDA）、L-酪氨酸（L-Tyr）、D-酪氨酸（D-Tyr）、L-半胱氨酸（L-Cys）、苯丙氨酸（Phe）、色氨酸（Trp）、丙氨酸（Ala）、赖氨酸（Lys）、葡萄糖（Glu）、乳酸（LA）、FeCl₃、CuCl₂、ZnCl₂和牛血清白蛋白（BSA）均购自阿拉丁化学有限公司（中国上海）。

循环伏安法（CV）使用IVIUMnSTAT多通道电化学分析仪（天津德尚科技有限公司，中国天津）配合常规三电极系统进行。

Morphological characterization

通过扫描电子显微镜（SEM）和透射电子显微镜（TEM）对合成材料的形貌特征进行了观察。如图1A–C所示，记录了钴基结构随反应时间的演化过程。经过20分钟溶剂热生长后，孤立的磁性纳米颗粒聚集成直径100至200 nm的不规则六边形核（图1A）。反应2小时后，这些核被诱导定向成球形结构，形成叶片状纳米片。

Conclusion

本研究报道了通过将N-CDs与Co@CoO整合，合理设计并构建了一种高性能手性电化学传感器（N-CoECS），用于复杂食品基质中L/D-Tyr的同时立体选择性识别与定量。N-CDs与Co@CoO之间显著的协同耦合效应大幅增强了法拉第响应，为手性判别提供了异常 robust 的平台。结合分子模拟计算与多种光谱分析，深入阐明了手性识别机制。该传感器在脱脂乳和酸奶的实际样品检测中表现出卓越的选择性、稳定性、重现性和可重复使用性能，为食品质量监控提供了创新解决方案。