基于机器学习的多模态数据融合与级联SDA-Exo III放大技术，实现自供电生物传感

《Analytica Chimica Acta》：Cascaded SDA-Exo III Amplification with Machine Learning-Driven Multi-Modal Data Fusion for Self-Powered Biosensing

　　摘要：背景
由镰刀菌属引起的Pokkah boeng病是一种破坏性很强的疾病，在疫情爆发时会导致甘蔗产量大幅下降。由于在感染初期没有可见症状，早期检测极为困难。传统的诊断方法依赖复杂的仪器和外部电源，这限制了其在资源有限的农业环境中的应用。为解决这些问题，我们开发了一种智能生物传感平台，突破了传统方法的局限，能够在资源有限的环境中实现有效的疾病管理和甘蔗种植。

结果
我们开发了一种智能生物传感平台，该平台整合了生物分子电路、三模态信号转导以及机器学习技术，用于自动构建标准曲线。其核心创新在于级联核酸扩增策略，即结合链置换扩增与Exo III介导的切割作用，将信号物理分离，从而产生电化学、比色法和光热信号。这种设计具有内置的交叉验证功能，可减少复杂样本中的假阳性和假阴性。该平台还利用功能性纳米材料提升性能：ZIF-67/AuNPs可改善自供电生物燃料电池生物阳极处的电子传递效率，而TiO2@Pt纳米粒子则能提高光热转换效率。机器学习算法（线性回归、岭回归、套索回归和弹性网络）可智能整合三种检测模式的多源数据。其中弹性网络模型表现最佳，特征重要性分析表明，光热模式的贡献最大，其次是电化学和比色信号。该平台的检测限极为优异：电化学模式为16.92 aM，比色模式为21.75 aM，光热模式为2.86 fM，同时具备高稳定性和重复性。

意义
本研究融合了分子生物学、纳米材料和数据科学，涵盖了从生物检测平台构建到数据输出及智能数据分析的整个流程，为精准农业中能够自动构建标准曲线的智能生物传感器确立了新范式。

引言
甘蔗是全球重要的糖类和能源作物，在糖类生产、生物能源供应以及碳封存方面发挥着关键作用[1]。然而，目前其种植正受到由镰刀菌属引起的Pokkah boeng病的严重威胁，该病在疫情爆发时会导致作物产量急剧下降[2]。由于感染初期没有可见症状，且病原体具有高度传染性的孢子，极易在田间快速传播，因此早期检测尤为困难[3]。传统的检测方法主要依赖于聚合酶链反应、定量实时聚合酶链反应以及病原体培养[4]–[7]，尽管这些方法准确度较高，但存在明显缺陷：依赖复杂仪器、需要外部电源，且不便于在田间使用[8]–[9]，这限制了其在资源有限的农业环境中的应用。

基于核酸的检测策略因其极高的特异性和可编程性，已成为强有力的替代方案[10]。DNA序列精确的碱基配对规则可实现高度特异的目标识别，而催化发夹组装、杂交链反应以及滚环扩增等扩增技术则能提供强大的信号放大能力[11]–[15]。不过，现有的大多数核酸扩增方法仅能产生单一信号，因此在复杂样本中仍容易出现假阳性或假阴性问题[16]–[17]。近期，核酸纳米技术的发展带来了创新的信号转导机制，例如通过介孔结构控制催化分子的释放[18]–[19]，为多重检测提供了新的途径。受此启发，我们提出了一种新的信号分离传感机制：该系统首先通过链置换扩增实现目标诱导的环状核酸扩增[20]，然后利用Exonuclease III的特异性外切酶活性，将共价结合在核酸链上的功能材料分离[21]。这样就能将核酸扩增信号与光热报告单元物理分离，最终形成多模态信号输出模式。与传统仅注重增强信号强度的SDA或Exo III扩增系统不同，该策略不仅能实现高效的信号放大，还能实现信号分离以及对不同功能组分的独立调控，从而突破单一扩增系统的输出限制。

先进纳米材料的引入极大地提升了生物传感平台的性能，增强了信号转导和系统集成能力[22]。二氧化钛因其丰富的天然储量、出色的物理化学稳定性以及良好的生物相容性，在能量转换和生物医学领域展现出巨大潜力[23]–[25]。尽管其宽禁带宽度（3.0–3.2 eV）使得光响应仅限于紫外区域，但其在外界条件下的稳定性使其成为功能化处理的理想基底[26]–[28]。铂纳米粒子具有显著的局域表面等离子体共振和催化性能，但由于容易聚集，会影响其光热性能[29]。通过精心设计的水热-煅烧合成方法，可制备出具有层次化多孔结构的高结晶度二氧化钛基底，这有助于控制铂纳米粒子的沉积并防止其聚集。

金属有机框架也是一类极具潜力的材料，因为它们具有可调节的孔隙率、较大的表面积以及良好的设计灵活性[30]–[31]。其中，ZIF-67（钴咪唑框架）因其高电导率、类似过氧化氢酶的活性以及出色的酶固定能力而备受关注[32]–[33]。当被集成到酶基生物燃料电池中时，基于ZIF-67的电极可显著提升电子传递速率，同时实现自供电功能，这对于可在田间使用的设备而言具有重要优势[34]–[35]。ZIF-67的催化性能与葡萄糖氧化酶相结合，可构成高效的生物阳极系统：葡萄糖氧化可产生电子，随后ZIF-67可分解过氧化氢，完成催化循环[36]。此外，将这种自供电酶基生物燃料电池机制与本研究中提出的SDA-Exo III扩增平台相结合，可实现便携式检测，同时实现信号放大。

在这些材料和技术进步的基础上，本研究引入了机器学习这一重要元素，以解决生物传感数据分析和解释方面的长期难题。过去十年间，机器学习已从一种小众的计算工具发展为跨多个科学领域的变革性力量，尤其是在生物传感领域，那里复杂的、含噪声的、多模态的数据集给传统分析方法带来了巨大挑战[37]–[38]。通过利用从数据中学习模式的算法，机器学习能够实现客观、数据驱动的决策制定，减少对主观判断的依赖，同时避免在传统生物传感中常见的手动构建标准曲线时出现的错误[39]。其优势还包括能够整合多种类型的信号（如电化学、比色、光热信号）、识别非线性关系，并通过集成建模提高预测精度。例如，机器学习已被成功应用于提高DNA传感器的特异性以及优化基于纳米材料的平台的信号转导性能[40]，但在多模态、自供电生物传感系统中的应用潜力尚未得到充分挖掘。正是这一不足促使我们将机器学习融入到本研究中。通过结合线性回归、岭回归、套索回归和弹性网络四种不同的算法，我们解决了如何整合三种不同检测模式（电化学、比色、光热）信号的难题。该策略不仅将检测精度提升到了阿托摩尔级别，还具备内置的交叉验证机制，能有效降低单一模式方法在面对复杂样本时的误差风险。重要的是，本研究中采用的机器学习策略并非仅用于数据读取，它还能将原始的多模态数据转化为有助于检测决策的关键信息，使平台能够输出每种检测模式的置信度，并能适应实际检测场景中的信号波动。

本研究实现了核酸扩增技术、功能性纳米材料以及机器学习智能技术的突破性整合，打造出了一款具有革命性的生物传感平台。我们开发了一种自供电的三模态生物传感系统，该系统包括：用于实现特定目标识别和信号放大的级联SDA-Exo III扩增策略；经ZIF-67/AuNPs修饰的电极，用于增强电化学信号的产生；用于高效光热转换的TiO2@Pt纳米复合材料；以及一个能够智能整合电化学、比色和光热模式数据的机器学习框架。这种创新方法不仅实现了前所未有的高灵敏度检测（可达阿托摩尔级别），还无需外部电源，同时通过多模态检测实现了内置的交叉验证功能。该平台为植物病原体诊断带来了重大进展，为精准农业和可持续的作物保护提供了强大的工具。通过融合分子生物学、材料科学和数据科学，这项工作为农业应用乃至更广泛的领域中的智能生物传感确立了新的范式。

实验部分
所使用的仪器、试剂、实验步骤以及检测方法详见补充信息，所用寡核苷酸由上海桑根生物科技有限公司合成（表S1）。

智能传感机制：将核酸扩增与多模态检测相结合
本研究构建了一种先进的生物传感平台，该平台将级联核酸扩增与三模态信号转导相结合，并借助机器学习智能技术，实现精准的植物病原体检测。其核心创新在于将分子识别、信号放大以及多维度检测技术巧妙整合，从而构建出一个超越传统单一模式传感方法的强大系统。该传感机制的运作始于……

结论
本研究提出了一种具有两项核心创新的新型智能生物传感范式，用于植物病原体诊断。首先，我们提出了一种级联SDA-Exo III扩增策略，并结合物理信号分离技术，使得单个目标识别事件能够独立产生电化学、比色和光热信号。与传统仅注重增强信号强度的SDA或Exo III系统不同，该设计不仅实现了高效的……

作者贡献声明
陶文：撰写原始稿件、获取资源、开展研究。吴庆年：参与稿件审阅与编辑、设计方法、开展研究。陈海燕：负责资源获取。王海波：负责资源获取。金晨晨：负责方法设计。黄克静：参与稿件审阅与编辑、项目管理、方法设计、资金申请、概念构思。刁凯生：负责方法设计、概念构思。刘少刚：负责监督工作、项目管理、概念构思。

利益冲突声明
作者声明不存在任何利益冲突。

数据可用性声明
作者无法或选择不说明使用了哪些数据。

竞争性利益声明
作者声明与本研究无关的任何竞争性利益均不存在。

致谢
作者感谢中国自然科学基金（编号22464004）、广西科技计划（编号guike LT2600640009）以及广西自然科学基金（2024GXNSFAA010431）的资助支持。

陶文|吴庆年|陈海燕|金晨晨|王海波|黄克静|刁凯生|刘少刚
广西民族大学光电化学/生物传感与分子识别重点实验室，广西壮族自治区教育厅，国家民族事务委员会林产品化学工程重点实验室，广西民族大学化学与化工学院，中国南宁市530006