《Microchemical Journal》：Electrochemical sensor based on Co-N-BDOC@HEAs nanocomposite for detecting chloramphenicol in tap water and milk samples
编辑推荐：
•用于氯霉素检测的新型Co-N-BDOC@HEAs电化学生物传感器。•利用废弃生物质和过渡金属制备低成本传感器。•模板介导合成结构可控的材料。•在氯霉素检测中表现出高灵敏度、低检测限和宽线性范围。•在自来水和牛奶样品检测中具有优异的准确性。引言氯霉素（CAP）是第一种全合成抗
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用于氯霉素检测的新型Co-N-BDOC@HEAs电化学生物传感器。
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利用废弃生物质和过渡金属制备低成本传感器。
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模板介导合成结构可控的材料。
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在氯霉素检测中表现出高灵敏度、低检测限和宽线性范围。
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在自来水和牛奶样品检测中具有优异的准确性。
引言
氯霉素（CAP）是第一种全合成抗生素。它对革兰氏阳性菌、革兰氏阴性菌以及厌氧菌均表现出优异的抗菌活性，并具有突出的组织穿透能力[1]、[2]、[3]。然而，其临床应用中的毒性及对人体的各种不良反应逐渐显现。目前主流的检测方法包括荧光分析、毛细管电泳、高效液相色谱、质谱、电化学发光和免疫分析等。这些方法灵敏度高、准确度高，但大多数仅适用于实验室环境，难以满足现场快速检测的需求。因此，迫切需要开发快速、低成本、超灵敏的氯霉素检测技术，以确保食品安全。
电化学检测具有精度高、操作简单、成本低、响应快以及易于小型化和自动化等优势[4]、[5]、[6]，在氯霉素常规现场快速监测方面展现了显著的应用潜力[7]。Daie-Naseri等人构建了一种还原氧化石墨烯/金/硫钴铜杂化传感平台，完成了动物源性样品中氯霉素的定量分析[8]。Kallakkattil等人获得了Ag/AgCl修饰的硫掺杂石墨相氮化碳电催化材料，用于氯霉素的电化学监测[9]。然而，大多数现有高性能催化材料仍存在原料成本高的问题，限制了传感系统的实际应用和推广[10]、[11]。
生物炭是一种环境友好的电极基底材料。由固体废物制备的碳材料可用于水中污染物的电化学检测[12]、[13]。氨基修饰的废弃物碳结合便携式电路也可实现污染物的现场识别[14]、[15]。与传统石墨化碳相比，生物炭的生产产生的碳排放更低，更具可持续性。
高熵合金（HEAs）是由五种或五种以上金属元素组成的单相固溶体[16]。与传统单金属、双金属和三元合金不同，高熵合金会产生大量晶格缺陷、空位和晶格畸变，有效增强了电催化性能[17]。近年来，基于高熵合金的材料在抗生素传感领域展现了优异的应用潜力[18]。Chen等人构建了具有多组分界面协同效应的高熵硫化物纳米酶，实现了氯霉素的超灵敏光电化学检测[19]。此外，Pichún等人将CoCrFeMnNi高熵合金锚定在碳载体上，构建了高效的电化学传感界面，证实了碳基底能够均匀分散高熵合金纳米颗粒并充分暴露活性位点[20]。这些研究充分证明了碳负载高熵合金复合材料用于电化学传感的可行性和优势。
为了克服传统氯霉素传感器合成工艺繁琐、成本高且催化能力弱的缺点，本研究以牧草作为碳源和氮源，以聚多巴胺为模板，通过原位反应一步合成了Co-N-BDOC@HEAs材料。通过利用高熵合金活性位点、CoN配位效应和多孔生物炭富集效应的协同优势，该传感器实现了对氯霉素化合物的高灵敏检测。此外，经实际样品验证，该传感器可用于食品和药物残留检测，在食品安全监管领域具有良好的应用价值。
章节摘要
木质素磺酸钠的制备
生物质材料（牧草）经切碎、研磨并用蒸馏水反复冲洗至表面清洁。草粉与0.02 g/mL氢氧化钠溶液以固液比1:10接触，在90°C下消化1.5小时。过滤去除纤维素等固体成分，回收富含木质素的液体部分。加入15-20%的硫酸溶液并缓慢搅拌至pH=3，获得酸沉淀木质素。将固体干燥研磨后
结构表征
复合材料的扫描电子显微镜（SEM）图像揭示了不同HEAs比例下Co-N-BDOC@HEAs样品的形貌，在100 nm分辨率下可清晰观察到，如图1A-C所示。图1D-F展示了不同HEAs比例下Co-N-BDOC@HEAs样品在500 nm下的形貌。BDOC碳的多孔交联框架由生物质高温热解形成。钴和金属前驱体作为原位掺杂剂随后引入。掺杂
结论
本研究开发并制备了一种新型纳米材料Co-N-BDOC@HEAs，用于牛奶和自来水实际样品中氯霉素的精确定量检测。它实现了废弃生物质的高值化利用，达成了废物回收再利用。采用一锅法合成路线发挥了多巴胺的多重功能，为原材料利用带来了创新策略。此外，有序介孔框架的精确构建与整合，
CRediT作者贡献声明
Yu Hongkun：调查研究。Zhao Pinyi：撰写—原始草稿、监督、软件、资源、方法论、调查研究、正式分析、数据整理。Wang Ruoxuan：调查研究。Zhang Linlin：方法论。Han Rui：数据整理。Liang Xianrui：验证。Li Yanrui：软件。Zheng Jiale：方法论。He Yuxin：验证。Zhang Chunfang：撰写—审稿与编辑、软件、调查研究。Liu Wei：软件、方法论、调查研究。Wang Huan：撰写—审稿与编辑、软件，
利益冲突声明
作者声明，他们不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
致谢
本工作得到了河北大学优秀青年研究创新团队（QNTD202413）、河北省化学生物学重点实验室（编号：22567635H）、河北大学化学与环境科学学院科研创新团队（编号：hxkytd-py2102）、中央引导地方科技发展基金项目（216Z2605G）、河北省创新提升项目（编号：225A4802D）以及分析科学重点实验室的资助。
利益声明
作者声明，他们不存在可能影响本文所报告工作的已知竞争性经济利益或个人关系。
Hongkun Yu|Pinyi Zhao|Ruoxuan Wang|Linlin Zhang|Rui Han|Xianrui Liang|Yanrui Li|Jiale Zheng|Yuxin He|Chunfang Zhang|Wei Liu|Huan Wang
