基于纳米酶的传感器阵列对常见酚类消毒剂进行定性鉴别，以实现便捷的环境监测

基于漆酶样纳米酶的双通道传感器阵列结合支持向量机算法，实现了对间苯三酚、对氯苯酚等五种酚类消毒剂的20-200 μM浓度范围无依赖性快速鉴别，并通过复杂基质干扰实验验证了其环境适用性。

　　

韩青|陈希兴|黄辉|李永新

地下水资源与环境重点实验室（吉林大学），教育部，吉林大学新能源与环境学院，长春130021，中国

摘要

酚类消毒剂在医疗行业中被广泛使用。然而，不同酚类消毒剂的毒性存在显著差异，因此区分它们至关重要。尽管传统的高效液相色谱法（HPLC）具有很高的准确性，但通常需要复杂的预处理步骤，并且依赖熟练的操作人员，这使其不适合快速区分。我们认为开发一种简单的区分方法非常重要。在这项研究中，我们设计了一种双通道传感器阵列，利用类似漆酶的纳米酶催化酚类物质与4-氨基安替比林反应生成有色产物，从而实现常见酚类消毒剂的区分。通过使用支持向量机（SVM）算法，我们构建了一个能够在20-200 μM范围内独立于浓度区分五种酚类消毒剂的模型。该模型的准确率达到100.0%，在实际应用中展现出良好的区分性能。此外，我们还评估了传感器阵列在无机和有机干扰条件下的稳定性，发现实际水体中的复杂基质并未影响其区分能力，进一步证明了其应用前景。

引言

像甲基酚和氯甲基酚这样的酚类衍生物在医疗行业中被广泛用作高效的消毒剂[1]、[2]、[3]。自COVID-19爆发以来，消毒过程的广泛使用显著增加了这些酚类消毒剂的消耗量[4]、[5]。这些消毒剂通过医疗或生活污水排放进入水体，并在水生环境中被检测到相对较高的浓度[6]、[7]。近年来，人们对新兴污染物的关注和研究日益增加，这引发了人们对酚类消毒剂生态毒性的担忧[8]、[9]。例如，研究表明，常用的酚类消毒剂4-氯-3,5-二甲基酚（PCMX）对水生生物具有高度毒性[10]。由于苯环的独特化学性质和结构，其取代基的类型和位置会影响衍生物的性质，从而导致这些衍生物的毒性差异。对于五种常见的酚类消毒剂来说，化学结构的差异也会导致不同的毒性效应。因此，区分这些酚类消毒剂有助于更有效地解决环境问题。

目前，用于区分酚类消毒剂的主要方法是高效液相色谱法（HPLC）[11]、[12]。尽管这种方法非常准确，但它通常需要复杂的预处理步骤，并且依赖熟练的操作人员，这使其不适合快速识别[13]、[14]、[15]、[16]、[17]、[18]。比色法由于其简单性和易操作性，在分析传感领域被广泛使用[19]、[20]、[21]、[22]、[23]。随着纳米酶领域的发展，基于纳米酶的比色区分方法已被开发并应用于环境污染物的便携式检测[24]、[25]。例如，Song等人制备了Asp-Cu纳米酶，并利用其多种酶样活性鉴定了八种农药[26]。Zhen等人利用基于铜的纳米酶的类似漆酶的活性区分了六类抗生素[27]。目前，我们尚未找到任何关于使用比色法区分酚类消毒剂的研究，我们认为基于纳米酶的比色方法可以使区分过程更加简便，从而更好地解决由酚类消毒剂引起的环境问题。

在这项研究中，选择了两种类似漆酶的纳米酶（Cu-AMP纳米酶和Cu-T5CA纳米酶）。通过利用它们在酚类消毒剂与4-氨基苯吡啶（4-AP）之间的比色偶联反应中的不同催化效率，我们构建了一个比色传感器阵列，首次实现了五种酚类消毒剂的有效区分。通过使用支持向量机（SVM）算法，我们构建了一个能够在20-200 μM范围内独立于浓度区分五种酚类消毒剂的模型。该模型的准确率达到100.0%，在实际应用中展现出良好的区分性能。此外，研究还评估了传感器阵列的抗干扰能力。结果表明，实际水体中的复杂基质并未影响其区分性能，进一步证实了该方法在环境污染控制中的应用前景。该研究展示了基于类似漆酶的纳米酶开发快速酚类衍生物识别技术的可行性。它还显示了对p-氯苯酚（PCMX）显色偶联产物的视觉特异性，这对于通过简单的视觉区分PCMX与其他酚类消毒剂非常重要。

部分摘录

化学试剂和实验室设备

化学试剂和实验室设备的具体细节列在支持信息中。

Cu-AMP和Cu-T5CA的制备过程

Cu-AMP的制备方法基于Cu-GMP的方法，但进行了一些修改[28]。Cu-AMP纳米酶的具体制备过程见支持信息。

Cu-T5CA的制备方法如下：0.4 mmol噻唑-5-羧酸溶解在5 mL PBS缓冲液（pH = 6.8）中，0.2 mmol Cu(CH₃COO)₂·H₂O溶解在5 mL去离子水中。将两者混合

Cu-AMP和Cu-T5CA的形态特征和配位键组合分析

扫描电子显微镜（SEM）图像显示Cu-AMP（图1A₁）具有颗粒状结构，而Cu-T5CA（图1A₂）具有层状结构。这种形态差异可能是由于配体化学结构的不同导致的不同配位模式造成的。对制备材料的X射线光电子能谱（XPS）分析显示，Cu-AMP含有Cu、C、N、O和P（图1B₁），而Cu-T5CA含有Cu、C、N、O和S（图1B₂）。这

结论

在这项研究中，我们基于Cu-AMP和Cu-T5CA纳米酶构建了一个比色传感器阵列，并结合机器学习算法，实现了20-200 μM范围内酚类消毒剂的浓度独立区分。传统区分方法需要复杂预处理步骤并依赖熟练操作人员的问题得到了解决。此外，还评估了传感器阵列的抗干扰能力，发现实际水体中的复杂基质并未影响其区分性能

CRediT作者贡献声明

李永新：撰写 – 审稿与编辑，监督，项目管理，资金获取。韩青：撰写 – 初稿，可视化，软件开发，实验研究，数据分析，概念化。陈希兴：撰写 – 审稿与编辑，资源协调。黄辉：撰写 – 审稿与编辑，监督

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

数据可用性

数据可应要求提供。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了国家自然科学基金（编号22576079和22176069）和吉林省自然科学基金（编号20250202071NC）的财政支持。