机器学习辅助分子印迹CeFeO3/壳聚糖纳米复合材料选择性传感牛奶和果汁中的奥硝唑研究

《Food Control》：Machine learning-assisted selective sensing of ornidazole in milk and juice by molecularly imprinted CeFeO 3/CHIT nanocomposites

本文推荐一种新型分子印迹CeFeO3/壳聚糖（MIP-CeFeO3/CHIT/GCE）电化学传感器，结合机器学习（ML）实现了对奥硝唑（ODZ）的高灵敏（检测限0.0143 nM）、高选择性检测。该传感器在牛奶和橙汁实际样品中回收率达98.80%–103.88%，为食品安全监测提供了智能高效的解决方案。

　　

Highlight

本研究的亮点在于成功开发了分子印迹CeFeO₃/壳聚糖纳米复合材料修饰电极（MIP-CeFeO₃/CHIT/GCE），并创新性地引入机器学习模型预测其电化学性能。该传感器对奥硝唑（ODZ）展现出卓越的检测性能，线性范围宽（0.05–140 nM），检测限极低（0.0143 nM），并具有良好的选择性、重现性和稳定性。在实际样品（牛奶、橙汁）检测中表现出高准确度。此项工作为食品安全领域抗生素残留的智能、快速监测提供了新策略。

Section snippets

Experimental reagents and instruments

本研究使用的所有实验试剂和仪器的详细信息见支持信息（S-1）。

Preparation of CeFeO₃/CHIT

本研究关于CeFeO₃/CHIT制备的详细信息见支持信息（S-2）。

Preparation of MIP-CeFeO₃/CHIT/GCE

在修饰之前，裸玻碳电极（GCE）使用1.0 μm、0.30 μm和0.05 μm的氧化铝抛光粉进行抛光。将十毫克CeFeO₃/CHIT溶解于5毫升去离子水中，超声处理10分钟以获得均匀分散的悬浮液。

Characterization of MIP-CeFeO₃/CHIT

如图1部分B：（A-C）所示，CeFeO₃呈现球形结构，粒径约为3.086 μm，具有高孔隙率，这有利于壳聚糖（CHIT）颗粒的均匀分散。在图1部分B：（D-F）中，CeFeO₃/CHIT复合材料相较于纯CeFeO₃展现出更疏松的结构，团聚现象显著减少。这表明壳聚糖（CHIT）的引入有效改善了材料的分散性，减少了颗粒聚集，并增强了其电化学活性表面积。

Conclusion

本研究开发了一种用于检测奥硝唑的高灵敏、高选择性电化学传感器（MIP-CeFeO₃/CHIT/GCE）。在优化制备条件后，该修饰电极对奥硝唑检测表现出优异性能，具有宽线性范围（0.05–140 nM）和超低检测限（0.0143 nM），使其适用于食品样品中的痕量抗生素监测。该传感器表现出强大的重现性、稳定性和选择性，成功克服了复杂食品基质（如牛奶和果汁）的干扰挑战。