内源性酚类化合物（EPs）是含有一个或多个酚羟基的有机分子，广泛分布于植物界，具有多种生物活性和抗氧化特性。EPs 的类型和浓度极大地影响着植物性饮料（包括果汁、红茶和蜂蜜）的口感和品质。此外，EPs 还具有降血糖、降血脂和抗肿瘤等作用。因此，开发有效的检测方法对于了解其生物活性和健康效应至关重要。迄今为止，已经设计了几种检测 EPs 的方法，包括高效液相色谱法、电化学法、荧光法、化学发光法最近，基于纳米酶的生物传感器因其简单性和成本效益而被用于检测 EPs。然而，大多数纳米酶生物传感器受到传统的“锁-钥”特异性识别机制的限制，只能检测单一的 EP。在实际情况中，大多数情况下多种 EPs 常常共存。因此，迫切需要开发针对各种 EPs 的简单高效的检测方法。令人鼓舞的是，传感器阵列的出现有效地解决了传统方法面临的挑战。一般来说，传感器阵列由多个能够与不同目标分析物相互作用的交叉反应受体组成，从而产生独特的“指纹”响应。迄今为止，已经探索了一些传感器阵列来识别 EPs。然而，大多数传感器阵列的设计往往比较繁琐。
在此，成功制备了一种具有过氧化物酶样和漆酶样活性的新型双功能香草酸铜（VA-Cu）纳米酶。VA-Cu 纳米酶的过氧化物酶模拟行为可以催化 TMB 生成 oxTMB。由于 EPs 的高还原能力，这个过程可以被抑制，并且抑制程度随着反应时间的增加而增加。此外，由于 VA-Cu 出色的漆酶模拟行为，它可以促进各种 EPs 的氧化，导致有色醌亚胺的形成，并且催化程度随着反应时间的增加而增加。基于上述有趣的实验现象，构建了一个六通道纳米酶传感器阵列（2 种酶模拟活性×3 个时间点 = 6 个传感通道），成功实现了对九种 EPs 的判别分析（方案 1）。该方法进一步简化了传感单元的构建，并展示了从单个 VA-Cu 纳米酶中提取多维数据的能力。此外，人工神经网络（ANN）算法与传感器阵列的结合成功实现了对红茶、蜂蜜和葡萄汁中九种 EPs 的准确识别和预测。最后，通过与智能手机结合，提出了一种便携式的食品中 EPs 识别方法。这项研究对于提高复杂样品中 EPs 的识别具有重要意义。![]()
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相关成果以“Machine Learning-Based Nanozyme Sensor Array as an Electronic Tongue for the Discrimination of Endogenous Phenolic Compounds in Food”，发表在国际学术期刊“Analytical Chemistry”上。
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https://doi.org/10.1021/acs.analchem.4c03586
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