近日，四川农业大学理学院功能纳米农业应用创新学科培育团队在荧光智能分析传感方面取得新进展，在材料科学领域权威期刊《Journal of Materials Chemistry C》（中科院二区，IF=5.7）上在线发表研究论文——《Reasonable construction of a bimetallic organic framework MIL-88B (Fe, Ni) nanoenzyme based on deep learning assisted doxycycline hydrochloride and methyloxytetracycline hydrochloride （基于深度学习辅助盐酸多西霉素和盐酸甲基四环素的合理构建双金属有机框架MIL-88B（Fe，Ni）纳米酶）》，通过比色传感和便携式智能手机的结合，开发了抗生素残留的实时监测。

开发实时有效的环境中抗生素残留监测仍然是一个挑战。 本文采用溶剂热法简单合成了双金属有机骨架纳米酶MIL-88B（Fe、Ni）。 MIL-88B（Fe，Ni）具有优异的过氧化物酶活性，可以催化H₂O₂产生O₂˙- 和OH。FTIR和DFT结果发现，引入Ni ^-2+取代部分Fe ³⁺形成富集的Fe ₂ NiO簇，可以降低反应速率确定步骤的能耗。 基于其高过氧化物酶活性，成功构建了DOX和MET多功能比色检测平台，具有实时、快速检测能力。 MET 和 DOX 的线性范围均为 5–135 μM，最低检测限分别为 0.8524 μM 和 1.0553 μM。

在Fe₂NiO簇的帮助下，MIL-88B (Fe, Ni)双金属MOF表现出优异的双酶活性。此外，许多表征和密度泛函理论(DFT)计算可以用来理解其催化机理，强调过渡金属元素掺杂对提高其催化活性的重要性。在此基础上，构建了基于深度学习的比色方法和智能检测平台。

本研究得到国家自然科学基金项目、四川省科技厅项目和四川农业大学双支计划的支持。

图1 便携式智能手机传感示意图