使用模板衍生识别空腔和导电纳米结构网络选择性电化学测定食品样品中的诺氟沙星

《ANALYTICAL AND BIOANALYTICAL CHEMISTRY》：Selective electrochemical determination of norfloxacin in food samples using template-derived recognition cavities and conductive nanostructured networks

　　**摘要**诺氟沙星（NFC）在食品中的残留问题一直备受关注，因其可能对抗菌药物耐药性的发展及人体健康产生不利影响。本研究提出了一种一次性使用的电化学方法，用于选择性测定NFC。该方法基于模板衍生分子识别空腔，并将其整合于丝网印刷电极上的导电AgNWs/MWCNTs纳米结构网络中。导电骨架提供了扩大的电活性表面，促进了界面电荷转移；而分子识别空腔则实现了NFC的选择性再结合，并提高了对基质干扰的分辨能力。分子识别与信号转导的协同整合构建了一个灵敏的分析界面，用于复杂食品基质处理后提取液中NFC的测定。在优化条件下，所提出的传感器展现出0.16–25.00 μM的线性浓度范围，检测限为0.04 μM。该方法的分析适用性通过牛奶、鸡蛋和虾的处理提取液加标实验进行了评估，回收率分别为90.1–107.0%、91.6–106.0%和91.7–106.0%，相对标准偏差均低于8.9%。与HPLC进行的有限对比显示，在所有检测浓度下，牛奶提取液中两者无统计学显著差异；在25.0 μM浓度下，鸡蛋和虾提取液中也无统计学显著差异；然而在鸡蛋和虾提取液的较低浓度下，观察到显著差异。本研究提出的方法展示了基于分子识别空腔的电化学传感作为快速、选择性高且成本效益好的策略，在食品加工样品提取液中筛查NFC方面的应用潜力。**图形摘要**