1 引言
然而, 新烟碱类农药具有较强的环境持久性和生物累积性, 其不合理使用与滥用导致的残留问题日益突出, 已成为全球性的环境与食品安全隐患. 此类农药可通过农田径流、土壤渗透、大气沉降等多种途径进入水体、土壤等介质, 进而通过食物链在动植物体内逐级累积, 对蜜蜂、鸟类、鱼类等非靶标生物的生存造成严重威胁, 破坏生态系统平衡[3-4]. 同时, 长期接触低剂量的新烟碱类农药, 可能导致人体神经系统损伤、内分泌紊乱、免疫功能下降, 甚至具有潜在的致癌风险, 严重威胁人类健康[5]. 为此, 各国纷纷制定严格的新烟碱类农药残留限量标准, 例如我国GB 2763-2021《食品安全国家标准食品中农药最大残留限量》明确规定了不同新烟碱类农药在各类农产品中的残留限值, 其中吡虫啉在蔬菜中的最大残留限量为0.5~5 mg/kg, 噻虫嗪在茶叶中的最大残留限量为10 mg/kg. 因此, 建立高效、灵敏、快速、低成本的新烟碱类农药残留检测方法, 对于保障食品安全、保护生态环境、维护人类健康具有重要的现实意义和迫切需求.
为克服传统仪器分析方法的不足, 新型快速检测方法应运而生, 主要包括生物传感器法、免疫分析法、试纸条法等. 其中, 生物传感器法因其具有特异性强、响应迅速、操作简便、成本低廉、可实现现场检测等优势, 成为近年来农药残留检测领域的研究热点. 生物传感器是由生物识别元件和信号转换元件组成的分析装置, 可将生物识别元件与目标农药之间的特异性相互作用, 转化为可量化的物理或化学信号[9]. 根据信号转换方式的不同, 生物传感器可分为光学传感器、电化学传感器、压电传感器等[10], 其中光学传感器因其检测信号直观、无需外接电源、可实现可视化检测、便于微型化和集成化等特点, 在农药残留快速检测中得到了广泛的研究和应用. 近年来, 随着纳米材料技术、分子生物学技术、光学检测技术的不断发展, 光学传感器的性能不断优化, 检测模式也从单一模式向多模式集成方向发展, 为农药残留的快速、精准检测提供了新的技术途径[11-12].
本文结合近年来国内外相关研究成果, 聚焦于新烟碱类农药光学传感器, 以“识别机制-信号放大-性能优化-实际应用”为逻辑主线, 系统综述荧光传感器、比色传感器、表面增强拉曼(SERS)传感器、电化学发光(ECL)传感器及多模式集成光学传感器的研究进展, 阐述适配体筛选、分子印迹聚合物(Molecularly Imprinted Polymers, MIPs)、纳米材料修饰、DNA电路放大等创新技术的应用(图1), 分析当前研究中存在的问题, 并展望未来发展趋势, 旨在为新烟碱类农药光学传感器的进一步研究与实际应用提供参考和借鉴.
2 新烟碱类农药光学传感器的核心识别元件与作用机制
2.1 核心识别元件
2.1.1 抗体
2.1.2 适配体
适配体(Aptamer)是通过指数富集配体系统进化技术(SELEX)从随机单链DNA(ssDNA)或RNA文库中筛选得到的具有特异性识别能力的核酸片段, 其可通过氢键、疏水作用、范德华力等非共价相互作用与目标物质特异性结合, 具有特异性强、亲和力高、制备周期短、成本低、稳定性好、可人工合成和修饰等优势, 已逐渐取代抗体, 成为新型光学传感器的核心识别元件[17].
非固定化GO-SELEX是目前应用较为成熟的适配体筛选技术, 该方法利用氧化石墨烯可通过π-π堆积作用吸附游离单链DNA、但无法结合“适配体-靶标复合物”的特性, 完成结合序列与非特异性序列的高效分离, 同时在筛选流程中引入结构类似物进行反筛, 大幅降低适配体对同系新烟碱农药的交叉结合概率. Goyal等[18]通过15轮富集循环的GO-SELEX流程, 筛选得到啶虫脒专属单链DNA适配体Apt-SS5. 该适配体结合口袋位于C16~T32碱基区域, C10、C16、G25、A26、G27、G28、A29为关键结合位点, 可通过离子相互作用、氢键、疏水作用、卤素键与啶虫脒结合. 特异性实验结果显示, Apt-SS5对吡虫啉、噻虫啉、噻虫嗪等新烟碱类农药均无明显结合响应, 有效规避了同源分子带来的假阳性干扰. Kong等[19]同样依托GO-SELEX技术开展噻虫嗪适配体筛选, 经过9轮正负筛选获得原始序列 seq.20, 在此基础上开展序列截短优化, 去除冗余碱基后得到seq.20-1、seq.20-2两条截短适配体, 二者结合亲和力较原始序列显著提升. 圆二色谱测试证实, 噻虫嗪可诱导适配从典型B型DNA转变为发夹结构, 形成稳定的复合物; 特异性实验证明, 截短后的seq.20-2对噻虫胺、啶虫脒、吡虫啉等结构类似农药无交叉反应.
Capture-SELEX是另一类重要的适配体筛选技术, 该方法无需对农药小分子进行固定, 能够保留分子天然构象, 避免固定操作引发的结构改变. Yang等[20]利用改良Capture-SELEX技术首次筛选获得噻虫胺特异性适配体 CLO-1. 结合圆二色谱与分子对接结果可知, CLO-1依靠疏水空腔与多位点氢键和噻虫胺相结合, 其结合区域包含C-2、C-3、G-4等关键碱基. 特异性检测显示, CLO-1对噻虫啉、吡虫啉、啶虫脒等新烟碱同系物仅存在微弱结合作用, 靶标识别选择性突出.
现阶段新烟碱农药适配体相关研究工作主要围绕解决同系农药结构同源、交叉干扰的问题展开, 通过优化SELEX筛选工艺、改造适配体序列等方式提升识别特异性、减少假阳性.
2.1.3 分子印迹聚合物
MIPs是以目标物为模板分子, 经聚合反应制备而成的功能高分子材料, 其内部形成的识别位点在空间构型、官能团排布上与模板分子高度匹配, 能够实现靶向特异性结合. 该材料具备制备工艺简便、成本低廉、理化稳定性优异、可循环利用、复杂基质抗干扰能力突出等特点, 十分适合用于农产品、环境样品等复杂体系中农药残留检测[21].
吡虫啉、噻虫嗪、噻虫嗪等新烟碱类农药化学骨架相似度高, 分子普遍含有硝基胍、氰基脒等共有官能团, 传统MIPs易对结构同源的同系农药产生交叉识别, 进而引发假阳性现象. 为此, 现有研究将MIPs与碳量子点等纳米材料复合制备纳米复合型分子印迹材料, 在优化识别空腔精度、提升对同源农药的区分能力、降低假阳性风险的同时, 有效增强光学信号响应强度, 提升传感器整体检测性能. 已有相关研究证实, 复合改性后的MIPs传感体系可耐受高浓度结构类似物干扰, 对新烟碱同系物表现出良好的选择性[23]. 但结合现有文献成果来看, 当前围绕新烟碱类农药的MIPs相关研究, 仅针对同系农药开展选择性验证, 尚未开展农药母体与其代谢产物的区分探究, 暂无对应的实验数据与相关机理分析, 未来应加强这部分的研究.
2.1.4 其它
除上述三种主要识别元件外, 新烟碱类农药还可基于主客体识别机制实现特异性检测. 主客体识别主要依靠主体分子所具有的疏水空腔, 与新烟碱类农药分子发生特异性结合, 从而实现对目标物的精准识别. 例如β-环糊精(β-CD)的疏水空腔可与吡虫啉、呋虫胺等新烟碱类农药形成主客体包合物[24-25]. 此外, 噬菌体展示肽作为一类极具应用潜力的新型识别元件, 已在噻虫胺检测中得到成功应用. 相关研究通过定向筛选获得对噻虫胺具有特异性识别能力的噬菌体展示肽[26], 并以此为核心识别元件, 分别构建了竞争型与非竞争型免疫分析方法. 其中, 竞争型策略以噻虫胺模拟肽作为抗原模拟物, 替代传统人工抗原与样品中的噻虫胺竞争结合特异性抗体; 非竞争型策略则直接利用噬菌体展示肽识别噻虫胺-抗体复合物, 无需依赖传统半抗原或人工抗原. 凭借特异性强、亲和力高、易于合成与修饰等突出优势, 该类识别元件可实现对噻虫胺的高灵敏、高特异性定量检测.
由表1可以直观看出, 不同识别元件性能差异显著: 抗体特异性最优但稳定性差、制备与使用成本偏高, 更适用于实验室高精准检测; 适配体综合性能均衡, 修饰便捷, 是目前光学传感器的主流选择; 分子印迹聚合物具备突出的稳定性与抗基质干扰能力, 适合果蔬、土壤等复杂样品的长效检测; β-CD等超分子受体成本低廉、制备快速, 多用于简易快速筛查体系; 噬菌体展示肽作为新型识别元件, 特异性优异, 但制备流程相对复杂, 仍处于应用探索阶段. 在实际传感器设计中, 可根据检测场景、成本预算、样品基质等需求灵活选择单一识别元件或构建复合识别体系.
表1 新烟碱类农药光学传感器常用识别元件综合性能对比Table 1 Comparison of typical recognition elements for neonicotinoid optical sensors |
| 识别元件 | 特异性 | 稳定性(温度、pH耐受性) | 制备周期 | 综合成本 |
|---|---|---|---|---|
| 抗体 | 极高 | 较差、不耐高温与酸碱 | 长(数周~数月) | 高 |
| 适配体 | 高 | 良好、耐宽温、弱酸碱 | 中等(1~2周) | 中低 |
| 分子印迹聚合物 | 较高 | 优异、耐高温、强酸碱 | 中等(主流工艺3~7天) | 低 |
| β-环糊精 | 中等 | 优异 | 极短(数小时) | 极低 |
| 噬菌体展示肽 | 高 | 良好 | 较长(2~4周) | 中等 |
Note: This table is compiled based on the research cited in this review and general evaluation criteria in the field. The stability assessment is carried out at ambient temperature (25 ℃) with pH ranging from 4 to 9 as the benchmark. The preparation cycle and cost are comprehensively evaluated under routine laboratory fabrication conditions. |
2.2 作用机制
新烟碱类农药光学传感器的作用机制本质上是“识别-信号转换-信号读取”的协同过程, 其核心是识别元件与目标农药分子之间的特异性相互作用, 以及这种相互作用引发的光学信号变化. 根据光学信号变化的类型, 其作用机制主要可分为以下几类:
(1)结合型机制: 识别元件与目标农药分子发生特异性结合后, 形成识别元件-目标复合物, 导致识别元件或信号探针的光学性质发生改变. 例如, 适配体与目标农药结合后, 其空间构象发生变化, 导致标记在适配体上的荧光探针的荧光强度发生猝灭或增强[20].
(2)竞争型机制: 当目标农药分子存在时, 其与识别元件的结合位点发生竞争, 从而抑制识别元件与信号探针之间的相互作用, 导致光学信号发生变化. 比如, 针对蔬菜中吡虫啉的高灵敏检测需求, Zhai等[27]构建了基于DNA四面体空间介导的竞争型增敏免疫分析体系, 检测过程中, 样品中的吡虫啉小分子与固定化抗原竞争性结合抗体位点, 随着吡虫啉含量升高, 能够结合到固相载体上的抗体探针随之减少, 最终表现为体系荧光信号随目标物浓度增加而显著猝灭降低, 实现对吡虫啉的灵敏定量分析. 这一策略通过空间结构介导进一步强化了竞争免疫的信号响应幅度, 为复杂基质中新烟碱类农药的痕量检测提供了高效可行的技术途径.
不同作用机制的光学传感器具有各自的优势和适用场景, 研究者可根据检测目标、检测灵敏度、检测场景等需求, 选择合适的作用机制, 设计高效的光学传感器.
3 新烟碱类农药光学传感器的信号放大策略
新烟碱类农药在实际样品中的残留浓度通常较低, 传统的光学传感器难以满足检测需求. 因此, 开发高效的信号放大策略, 提升传感器的检测灵敏度, 成为新烟碱类农药光学传感器研究的重点方向. 近年来, 研究者们开发了多种信号放大策略, 主要包括DNA电路放大、纳米材料增强、酶催化放大等, 这些策略可单独使用, 也可联合使用, 显著提升了传感器的检测灵敏度, 以下重点阐述各类信号放大策略的研究进展.
3.1 DNA电路放大策略
近年来, 研究者们开发了多种新型DNA电路放大策略, 进一步提升了信号放大效率和传感器的检测性能. 比如, Yang等[32]开发了熵驱动DNA循环联合随机DNA步行者的两步级联DNA放大策略, 通过适配体识别释放触发链启动液相无酶一级扩增, 再由核酸外切酶 III 介导电极界面固相步行扩增, 实现信号指数级增强, 结合能量转移与 PEC-ECL 双模式输出, 将检出限降至fmol/L级. Huang等[33]研究针对呋虫胺(DNF)与烯啶虫胺(NIT)两种典型新烟碱类农药, 构建了靶标诱导“金箍”DNA结构联合Exo III辅助循环放大的DNA放大策略, 实现双靶标高灵敏同步检测. 靶标分子与特异性适配体结合后, 触发三链DNA结构转变为独特的“金箍”构型并释放启动链, 进而激活两级Exo III介导的酶切循环. 这种结构型触发＋酶辅助级联扩增的DNA放大模式背景低、扩增效率高, 将两种新烟碱农药的检出限降至pg/mL级, 为新烟碱类农药的多组分、超痕量快速传感提供了高效的DNA放大技术路径. 这两类DNA放大策略分别以液-固相级联无酶/酶促扩增和均相结构触发式酶促循环为核心, 从单靶标高特异性检测到双靶标同步分析, 为新烟碱类农药残留的精准、快速、高通量传感提供了多样化且高效的技术支撑.
该类技术放大能力突出, 但复杂DNA链与组装结构易发生非特异性吸附, 造成背景噪声升高、信噪比下降. 同时DNA杂交、扩增过程对温度、离子强度较为敏感, 体系复杂度与检测灵敏度呈正相关, 高增益体系往往伴随更强的信号干扰, 更适用于实验室高纯样品的超痕量检测.
3.2 天然酶催化放大策略
天然酶凭借催化效率高、反应条件温和、生物相容性优异等特点, 成为农药类光学传感器中应用比较广泛的信号放大介质, 其核心作用机制主要分为酶活性抑制与酶促底物转化两种作用模式.
例如, Wu等[34]基于啶虫脒对乙酰胆碱酯酶(AChE)的抑制作用构建了双酶协同传感体系: 当体系中无啶虫脒时, AChE正常催化氯化乙酰胆碱水解生成胆碱, 胆碱进一步在胆碱氧化酶(CHO)催化下产生大量过氧化氢; 过氧化氢驱动Fe2+向Fe3+发生价态转变, 利用两种离子质子横向弛豫时间(T2)的显著差异输出可检测光学关联磁信号. 当存在啶虫脒时, AChE 活性被抑制, 胆碱与过氧化氢生成量锐减, 铁离子价态转化过程受阻, 体系T2信号随之发生规律性偏移. 该双酶级联放大体系线性范围为0.01~1000 μg/mL, 检出限低至2.66 ng/mL, 相较于传统单酶体系灵敏度提升335倍. 该方法无需复杂样品前处理, 可实现果蔬样品中啶虫脒一步式检测, 同时规避了磁性纳米颗粒易团聚的缺陷, 为酶基光学-磁耦合传感体系的设计提供了新思路.
辣根过氧化物酶(HRP)是氧化还原类天然酶的典型代表, 常被用于光学传感器中, 通过催化底物显色反应实现信号放大与可视化检测. 比如, Yan等[35]将HRP与免疫识别元件相结合构建了竞争型比色传感平台: 以吡虫啉、噻虫嗪为检测靶标, 利用抗原-抗体竞争结合模式调控HRP的工作状态, HRP可在过氧化氢存在下高效催化 3,3',5,5'-四甲基联苯胺(TMB)发生氧化反应, 生成蓝色产物. 体系中新烟碱农药浓度越高, 抗体与标记抗原的结合量越少, 游离HRP的催化活性越强, 溶液颜色越深, 通过肉眼即可完成定性筛查, 结合紫外-可见分光光度法可实现精准定量. 该HRP催化放大体系反应条件温和, 常温下即可快速完成显色反应, 试纸化后可应用于田间、农贸市场等现场快速场景.
天然酶体系综合性能突出, 但蛋白质类酶普遍存在热、酸碱稳定性差, 长期储存及反复使用易失活的问题, 限制了其在复杂环境与长周期监测中的应用. 目前行业主要通过固定化酶、纳米酶替代等方式优化短板, 推动酶基光学传感器走向实际产业化.
3.3 纳米材料增强策略
纳米材料凭借独特的光学响应特性、超大比表面积与优异催化性能, 成为光学传感器中主流的信号放大介质, 可显著提升农药残留检测的灵敏度[36]. 其中纳米酶融合了无机纳米材料的理化稳定性与天然生物酶的高效催化能力, 弥补了传统酶类易失活、储存性差的缺陷, 在农药光学检测领域展现出广阔应用前景. 比如, Wang等[37]以具有高效类过氧化物酶(POD)活性的PtPdRu三金属纳米花为功能基底, 构建了噻虫嗪专用侧向流免疫层析检测平台. 该研究将PtPdRu纳米花与噻虫嗪单克隆抗体偶联制备免疫探针, 基于免疫竞争机制实现靶标识别: 样品中的噻虫嗪会与检测线上固定的抗原竞争结合抗体探针, 农药浓度越高, 检测线处捕获的探针数量越少, 试纸条灰度值越低. 借助智能手机采集图像并分析RGB灰度参数, 可完成精准定量分析, 该模式下噻虫嗪检出限低至0.13 ng/mL. 为进一步优化检测性能, 研究者将试纸检测线裁切后置于TMB显色体系中, 利用PtPdRu纳米花的类过氧化物酶活性催化底物氧化, 构建二次催化比色检测体系, 其检出限可降至0.03 ng/mL. 两种检测模式相互印证, 大幅提升了检测结果的可靠性. 现阶段应用于农药光学传感器的功能纳米材料主要包括金属纳米颗粒、金属有机框架(MOF)、碳基材料及量子点等, 各类材料既可单独发挥信号增强作用, 也可通过复合改性实现光学效应与催化效应的协同放大[38-39].
纳米及纳米酶材料耐温、耐酸碱, 可通过表面修饰降低非特异性吸附, 信噪比与环境耐受性俱佳, 还能与其他放大技术联用. 缺点是纳米颗粒易团聚, 贵金属基纳米材料合成复杂、成本偏高.
4 新烟碱类农药的光学传感器
4.1 荧光传感器
荧光传感器凭借响应灵敏、信号可调、可视化程度高、模式丰富等优势, 是新烟碱类农药残留检测中应用最广泛的光学传感技术之一. 该类传感器主要依靠识别元件与目标农药的特异性结合引发荧光信号的规律性变化, 根据信号演变形式可分为猝灭型、增强型与比率型三类[40], 不同模式在检测精度、抗干扰能力和适用场景上存在明显差异, 可适配不同级别残留的检测需求.
4.1.1 荧光猝灭型传感器
荧光猝灭型传感器的核心响应特征为荧光信号随目标物浓度升高而衰减. 该体系初始荧光本底较高, 随着新烟碱类农药浓度提升, 特异性识别过程持续引发光学能量转移或界面结构重构, 体系荧光强度逐步下降; 且荧光衰减程度与靶标浓度呈良好线性关系, 适用于常规农产品中痕量农药残留的定量检测[41].
例如, Wang等[42]等构建碳量子点-金纳米颗粒复合适配体传感体系用于啶虫脒检测. 该传感体系依靠适配体的特异性识别作用实现目标物精准捕获, 啶虫脒结合适配体后会改变纳米界面微环境, 破坏探针耦合状态, 最终促使体系荧光信号恢复, 信号恢复强度与啶虫脒浓度具有良好线性相关性. 为验证实际应用性能, 该研究开展了番茄、黄瓜和卷心菜样品加标回收实验, 针对茶水基质中单宁杂质易引发荧光背景干扰的问题, 依托适配体特异性识别优势, 可有效规避非特异性吸附干扰, 体系加标回收率可达92.6%, 相对标准偏差(RSD)小于5.9%, 重现性优异, 可稳定用于农产品中啶虫脒痕量残留检测.
结合光子晶体与分子印迹技术可进一步提升传感器的特异性与复杂基质适应性. Pan等[23]制备了氮掺杂碳点功能化反蛋白石光子晶体水凝胶传感试纸用于吡虫啉检测. 如图3a所示, 有序多孔光子晶体结构可显著提升传质效率, 分子印迹空腔可精准匹配并捕获吡虫啉分子, 同时多孔结构可有效截留大分子杂质、阻隔基质干扰. 随着样品中吡虫啉浓度升高, 体系光诱导电子转移与内滤效应持续增强, 荧光强度呈现梯度性降低, 实现对目标物的可视化、可定量检测. 在苹果、卷心菜和黄瓜实际样品检测中, 该试纸凭借分子印迹的特异性抗干扰能力, 样品加标回收率为88.2%~102.8%, RSD小于4.9%. 而且感应条测定结果与标准HPLC法测定结果无显著差异, 相关系数均超过0.98. 因此, 本研究开发的传感器为果蔬基质中吡虫啉的检测提供了一种准确、稳定、有效的分析策略.
图3 (a)用于吡虫啉(IMI)检测的荧光分子印迹水凝胶传感试纸的制备及工作过程示意图. 已获得参考文献[23]的转载许可, 版权所有© 2025 Elsevier. (b)荧光共振能量转移及荧光响应机制示意图. 已获得参考文献[47]的转载许可, 版权所有© 2021 ElsevierFigure 3 (a) Schematic illustration of the preparation and working process of the developed fluorescent molecularly imprinted hydrogel sensing strips for IMI detection. Reprinted with permission from ref. [23]. Copy right © 2025 Elsevier. (b) Schematic diagram of fluorescence resonance energy transfer and the mechanism of fluorescence response. Reprinted with permission from ref. [47]. Copy right © 2021 Elsevier |
在多组分检测方面, 量子点编码荧光免疫层析体系展现出了实现多种新烟碱类农药同步筛查的巨大潜力. Cao等[43]基于不同发射波长的CdSe/ZnS量子点, 构建多色量子点编码微球荧光免疫层析(QB-ICA)体系, 实现吡虫啉、噻虫胺、噻虫嗪三种新烟碱农药的同步检测. 该体系将多色量子点嵌入聚合物微球并标记特异性抗体, 基于竞争免疫机制实现定量分析, 样品中农药浓度与检测线荧光猝灭程度呈显著剂量依赖关系, 通过荧光灰度比值可实现多组分同步定量. 为提升复杂基质适配性, 该体系通过聚合物包埋保护量子点光学性能, 优化试纸基底结构, 有效削弱食品基质非特异性吸附与光谱干扰. 该研究参照国家标准GB 23200.39-2016, 以加标大白菜阴性样品完成方法有效性验证, 配套建立了标准化的乙腈萃取、离心过滤、吹干复溶的果蔬前处理流程. 相较于国标LC-MS/MS检测依赖大型精密仪器、前处理繁琐、检测耗时久的弊端, 该QB-ICA体系可在15 min内完成多组分同步检测, 检测效率大幅提升. 实际样品验证结果表明, 三种目标农药均表现出良好的检测准确度与重复性, 全部检测指标符合欧盟SANTE质控标准. 此外, 该试纸条低温储存稳定性良好, 批内与批间检测重现性优异. 该方法操作简便、无需精密设备、抗基质干扰能力强, 有效弥补了传统传感技术仅适用于理想体系的短板, 适用于复杂果蔬样品的高通量现场快速筛查.
4.1.2 荧光增强型传感器
荧光增强型传感器属于“信号开启”传感模式, 体系本底荧光极低, 噪声干扰小. 随着目标农药浓度升高, 识别元件构象发生特异性转变, 抑制荧光的界面效应被解除, 体系荧光逐步回升, 正向信号变化更易于区分低浓度残留, 具备更低的检出限与更高的检测精度, 适合超痕量残留分析[44].
例如, 针对噻虫胺残留检测, Yang等[20]通过SELEX技术筛选并鉴定出特异性DNA适配体, 以该适配体作为核心识别元件, 构建了无标记荧光适配体传感器. 该传感器中, 适配体作为识别元件与荧光相关信号单元结合时, 体系荧光处于猝灭状态; 当样品中存在噻虫胺时, 噻虫胺与适配体特异性结合, 促使适配体构象发生改变, 解除对荧光信号的抑制, 使荧光强度显著增强, 且荧光增强程度与噻虫胺浓度呈正相关, 凭借适配体特异性强、亲和力高的优势, 有效提升了检测的精准度与抗干扰能力. 该体系在番茄、梨和白菜样品检测中的加标回收率为81.99%~106.64%, RSD为4.04%~7.75%. 结果表明, 当前适配体传感器在实际农产品样品中具备一定适用性.
在多种新烟碱类农药同步监测方面, Zou等[45]构建基于DNA接枝标记策略的均相荧光免疫传感器, 实现吡虫啉、噻虫嗪等11种新烟碱类农药的同步检测. 该体系以磁性微球为抗体固定载体, 将荧光标记DNA链接枝于抗体表面, 构建可控荧光响应体系: 无目标农药时, 抗体结合荧光DNA链, 荧光被磁性微球猝灭; 存在目标农药时, 农药与抗体特异性结合促使荧光DNA链脱落, 体系荧光强度显著增强, 依托荧光强度变化可实现多组分同步定量. 该体系采用均相反应设计, 可有效规避传统固相传感的界面污染问题, 依靠抗体特异性识别作用弱化复杂基质杂质干扰, 显著提升复杂样品适配性. 研究选取蜜蜂、花粉、蜂蜜三类典型环境生物样品开展实际性能验证, 通过基质效应(ME)测试确定最优样品预处理稀释条件: 蜂蜜样品5倍稀释后ME值为76.7%~107.7%, 蜜蜂、花粉样品10倍稀释后ME值均处于70%~120%的可接受范围, 有效消除基质干扰. 实际样品加标回收测试显示, 蜂蜜、蜜蜂、花粉样品回收率分别为74.8%~106.3%、74.1%~86.5%、70.7%~93.8%, 整体RSD为2.5%~18.9%, 检测准确性与重现性良好. 与国标检测方法相比, 该传感体系优势显著: 相较于GB2763-2021食品安全国家标准规定的农药最大残留限量(MRLs), 该体系对噻虫嗪、吡虫啉等5种新烟碱农药的IC50低至0.02~2.15 ng/mL, 检测灵敏度优于国标限量要求; 区别于传统国标质谱检测需多次进样、前处理复杂、检测周期长的弊端, 该方法可单次同步筛查11种新烟碱类化合物, 整体反应时长仅1 h, 无需复杂样品前处理, 检测通量与检测效率大幅提升. 该体系有效弥补了传统光学传感仅适用于理想体系的短板, 可作为国标仪器检测方法的有力补充, 适配基层高通量初筛与现场快速检测场景.
4.1.3 比率荧光传感器
比率荧光传感器采用双荧光信号协同校准模式, 通过响应信号与参比信号的强度比值变化实现定量, 可有效抵消光照、温度、基质酸碱度等环境扰动, 大幅提升检测稳定性与准确度, 是高精度定量检测的优选技术[46].
例如, Dai等[22]开发了一种基于蓝/红碳量子点的分子印迹比率型荧光传感器, 用于噻虫嗪的可视化测定. 该传感器以蓝碳量子点为内参探针, 红碳量子点为响应探针, 将噻虫嗪的MIPs与两种碳量子点复合; 当不存在噻虫嗪时, 红碳量子点的荧光被MIPs猝灭, 蓝碳量子点的荧光保持稳定, 荧光强度比值较低; 当存在噻虫嗪时, 噻虫嗪与MIPs特异性结合, 红碳量子点的荧光得以恢复, 荧光强度比值随噻虫嗪浓度的增加而增大, 同时荧光颜色从红色逐渐变为蓝色, 实现可视化定量检测, 检测限低至0.0039 μg/mL, 可应用于蔬菜和水果中噻虫嗪的残留检测. 该传感器将MIPs的高特异性与比率型荧光检测的高准确性相结合, 有效消除了环境因素的干扰, 提升了检测性能. 该体系依托MIPs高特异性识别优势与双信号比率校准机制, 形成双重抗干扰改良策略, 既可通过印迹空腔精准靶向目标物、规避结构类似物与杂质的非特异性结合, 又可借助双信号自校准消除光源波动、仪器漂移及复杂基质引发的光谱干扰. 研究选取苹果、大白菜、河水三类典型食品与环境基质开展实际样品验证, 整体加标回收率处于合理区间, RSD数值较低, 在复杂基质中展现出良好的检测准确性与重现性. 选择性实验进一步证实, 体系可耐受百倍浓度的结构类似物与干扰离子共存影响, PCA分析99.5%的离散度, 充分证明该传感体系具备优异的特异性与抗基质干扰能力, 有效弥补了传统光学传感仅适用于理想缓冲体系的应用短板.
Fang等[47]基于荧光共振能量转移(FRET)机制构建了比率型荧光可视化传感平台. 该体系以双层二氧化硅改性的NH2-SiO2@CsPbBr3为绿色荧光能量供体、紫外响应型螺吡喃部花青构型为红色荧光能量受体, 构建高效可控的FRET传感体系(图3b). 无噻虫嗪时, β-CD包裹的闭环螺吡喃无法发生光致构型转变, 体系FRET效应显著, 供体绿色荧光被猝灭; 随着噻虫嗪浓度升高, 目标物通过疏水竞争置换出螺吡喃, 紫外光照促使其转为开环部花青构型, 阻断FRET能量传递, 使供体绿色荧光恢复、受体红色荧光增强, 体系荧光由绿转黄再变红, 荧光比值与噻虫嗪浓度呈良好线性关系, 可实现可视化定量检测. 该研究设置多重抗干扰改良策略: 通过二氧化硅双层封装保护钙钛矿量子点, 规避复杂基质引发的探针降解与界面污染; 借助β-CD主客体竞争识别特性, 特异性靶向捕获噻虫嗪, 有效削弱土壤有机质、悬浮胶体造成的非特异性吸附与光谱干扰, 解决了土壤基质高荧光背景的检测难题. 为验证实际应用性能, 该研究以农田土壤和山药为复杂实际样品, 采用乙腈超声萃取、过滤浓缩、丙酮复溶、紫外光照激发的标准化前处理与检测流程开展加标回收实验. 实际样品测试结果显示, 该传感器检测准确度与重复性优异, 土壤、山药样品中噻虫嗪加标回收率分别为100.66%~102.17%、101.83%~103.67%, 两类样品整体RSD均低于5.0%; 仪器平行重复性测试RSD仅为3.7%, 稳定性良好. 同时, 该传感体系线性范围可覆盖日本正面清单制度与欧洲食品安全局规定的噻虫嗪残留限量标准, 可满足土壤、果蔬等复杂基质中噻虫嗪痕量残留的检测需求, 具备良好的实际应用潜力.
4.2 比色传感器
比色传感器是一种基于目标农药与识别元件的特异性相互作用, 引起溶液颜色变化, 通过肉眼观察或分光光度计检测吸光度变化, 实现对目标农药定性和定量分析的光学传感器. 比色传感器具有操作简便、检测快速、无需复杂仪器、可实现可视化检测等优势, 是最适合现场快速筛查的光学传感器类型之一[48]. 根据颜色变化的机制, 可分为基于纳米颗粒聚集/分散的比色传感器、基于酶催化反应的比色传感器等.
4.2.1 基于纳米颗粒聚集/分散的比色传感器
基于纳米颗粒聚集/分散的比色传感器是最常见的比色传感器类型, 其原理是: 金属纳米颗粒在溶液中处于分散状态时, 呈现特定的颜色; 当样品中存在目标农药时, 目标农药与修饰在纳米颗粒表面的识别元件特异性结合, 导致纳米颗粒发生聚集或分散, 溶液颜色发生明显变化, 通过颜色变化可实现定性检测, 通过分光光度计检测吸光度变化可实现定量分析[49].
例如, Goyal等[18]开发了一种基于超小点检测的比色适配体传感器, 用于啶虫脒的超灵敏检测. 该传感器通过SELEX技术筛选得到新型ssDNA适配体, 将适配体修饰在超小尺寸的金纳米颗粒表面, 当不存在啶虫脒时, 金纳米颗粒处于分散状态, 溶液呈红色; 当存在啶虫脒时, 啶虫脒与适配体特异性结合, 导致金纳米颗粒聚集, 溶液颜色从红色逐渐变为蓝色, 检测限低至0.039 μg/L(图4a). 该研究针对不同水体样品建立了极简、适配现场筛查的标准化前处理方式: 河水等自然水体样品采用静置沉降去除大颗粒泥沙, 再经微孔过滤去除悬浮胶体杂质, 全程无需有机溶剂萃取; 自来水等生活水体样品可直接微孔过滤除杂, 整体操作简便、耗时短, 完全适配现场快速检测需求. 实际样品检测结果表明, 经上述简易前处理后的河水、自来水水样, 传感器加标回收率可达84.40%~101.66%, 检测稳定性良好, 可适配复杂环境水样的现场快速筛查场景.
图4 (a)啶虫脒比色斑点法检测示意图. 已获得参考文献[18]的转载许可, 版权所有© 2026 Elsevier. (b)用于检测啶虫脒残留的比色传感平台. 已获得参考文献[54]的转载许可, 版权所有© 2026 American Chemical Society. (c)用于检测茶水中啶虫脒的 SERS 适配体传感器构建示意图. 已获得参考文献[55]的转载许可, 版权所有© 2025 ElsevierFigure 4 (a) The scheme for detection of acetamiprid through colorimetric dot assay. Reprinted with permission from ref. [18] copy right © 2026 Elsevier. (b) Colorimetric sensing platform for detection of ATM Residues. Reprinted with permission from ref. [54] Copy right © 2026 American Chemical Society. (c) The construction of SERS aptasensor for detecting acetamiprid in tea infusion. Reprinted with permission from ref. [55] copy right ©2025 Elsevier |
为进一步提升比色检测的现场适用性与检测性能, Wang等[50]将比色传感与侧向流免疫层析技术结合, 构建了多读出模式的检测体系, 用于吡虫啉的灵敏检测. 该体系中, 纳米颗粒修饰于抗体表面作为信号探针, 检测线固定吡虫啉完全抗原, 无吡虫啉时, 信号探针与检测线抗原结合, 纳米颗粒在检测线处聚集, 呈现明显的特征色带; 当存在吡虫啉时, 吡虫啉与检测线抗原竞争结合抗体探针, 导致检测线处聚集的纳米颗粒减少, 色带颜色变浅, 通过色带颜色深浅可实现吡虫啉的定性与半定量检测, 同时搭配荧光读出模式, 进一步提升了检测的灵敏度与准确性, 兼顾了现场快速筛查与精准定量的需求.
4.2.2 基于纳米酶催化反应的比色传感器
例如, Zhai等[16]开发了一种基于Au@Pt纳米酶的比色/荧光双模式免疫传感器, 用于吡虫啉的灵敏检测. 该传感器以具有优异的类过氧化物酶活性的Au@Pt纳米酶为催化探针, 可催化TMB发生显色反应; 当存在吡虫啉时, 吡虫啉与抗体特异性结合, 形成抗原-抗体复合物, 该复合物会抑制Au@Pt纳米酶的催化活性, 导致催化反应速率下降, 比色信号和荧光信号均减弱. 随着吡虫啉浓度升高, 纳米酶催化活性的抑制作用增强, 溶液颜色从深变浅, 通过肉眼观察颜色变化可实现定性检测, 借助分光光度计测定吸光度变化可完成定量分析, 该体系兼顾了灵敏度与特异性, 可有效应用于实际样品中吡虫啉残留的精准检测.
4.3 表面增强拉曼散射传感器
表面增强拉曼散射(SERS)传感器凭借拉曼光谱的指纹识别特性、超高检测灵敏度及抗干扰能力, 已成为新烟碱类农药痕量检测的重要技术手段, 其核心原理是利用贵金属纳米材料或其复合材料作为SERS基底, 将目标农药分子吸附于基底表面, 通过表面等离子体共振效应将农药分子微弱的拉曼信号增强数个数量级, 借助特征拉曼峰的出现实现定性检测, 通过特征峰强度与农药浓度的线性关系完成定量分析[56]. 目前, 研究者通过优化SERS基底结构、结合特异性识别元件及联用多种检测技术, 不断提升SERS传感器的检测性能, 使其广泛应用于各类食品样品中新烟碱类农药的检测.
例如, Gao等[57]构建了UiO-66@TiO2/Au异质结型SERS基底, 基于吸附诱导聚集机制实现了噻虫嗪的高灵敏检测. 在该体系中, UiO-66载体可高效吸附噻虫嗪, 保证靶标分子与基底充分接触; TiO2与Au复合构建异质结, 加速载流子分离迁移, 进一步增强拉曼信号. 检测过程中, 噻虫嗪分子被UiO-66@TiO2/Au基底吸附后, 诱导基底发生聚集, 形成更多“热点”区域, 显著增强噻虫嗪的特征拉曼信号, 随着噻虫嗪浓度升高, 特征拉曼峰强度逐渐增强, 该体系可有效规避苹果汁基质的干扰, 实现噻虫嗪的痕量检测, 检出性能优异. 该研究通过优化基底制备工艺, 实现了UiO-66、TiO2与Au的高效复合, 构建的异质结基底具有良好的稳定性和重复性, 为新烟碱类农药及其他类型农药的多组分快速检测提供了可靠技术方案.
针对不同新烟碱类农药及不同样品基质的检测需求, Qin等[55]构建了适配新烟碱类农药现场筛查的双信号比率型SERS适配体传感体系(图4c). 该传感器以适配体作为特异性识别元件, 构建了由磁性核壳材料与适配体结合的捕获探针(标记拉曼报告分子4-MBN), 以及金银核壳纳米材料与互补DNA结合的信号探针(标记拉曼报告分子4-MPY), 二者通过碱基互补配对形成复合探针; 当样品中存在啶虫脒时, 其与适配体特异性结合, 导致复合探针解离, 经磁性分离后, 两种拉曼报告分子的信号强度比值随啶虫脒浓度呈规律性变化, 实现比率定量检测, 检测限低至4.75 μg/kg, 远低于中国和欧盟规定的最大限量标准. 针对茶叶基质单宁、茶多酚、色素易引发基底吸附与光谱干扰的问题, 该研究建立了极简的现场适配型前处理与检测流程: 残留茶叶样品经沸水冲泡、冷却后, 与SERS传感器孵育10 min, 通过磁性富集净化后即可采集SERS光谱完成检测, 大幅简化了传统复杂净化步骤, 结合磁性分离与便携式拉曼检测显著提升了现场适用性. 研究选取4种焙炒绿茶与2种红茶冲剂开展多组加标验证实验, 并以HPLC方法作为金标准进行结果比对. 实验结果表明, 加标样品检测信号具有明显浓度梯度差异, 空白样品无显著响应, 证实传感器受茶叶基质干扰较小. 该方法实际样品加标回收率为82.41%~94.17%, RSD≤11.18%, 重复性与稳定性良好; 与HPLC检测结果相比, 相对误差仅为3.23%~12.51%, 验证了该比率型SERS传感器在复杂茶叶基质中优异的检测可靠性与实际应用潜力, 可用于茶叶中新烟碱类农药的现场快速精准检测.
除比率型SERS适配体传感器外, 将SERS技术与侧向流免疫层析技术结合, 可进一步提升检测的现场便捷性, 满足样品的快速筛查需求. Chen等[58]通过酚介导的涂层工程构建SERS标签, 结合侧向流免疫层析技术, 开发了快速检测平台. 该平台以优化制备的SERS标签标记特异性抗体, 试纸条检测线固定噻虫嗪完全抗原, 采用竞争型免疫识别模式, 类似于传统侧向流检测原理, 样品中噻虫嗪与检测线抗原竞争结合SERS标签标记的抗体; 通过检测线处SERS特征峰强度的变化实现噻虫嗪的定量检测, 同时可通过肉眼观察相关信号变化完成定性筛查, 兼顾了快速性与精准性, 适配茶叶样品的现场快速检测需求.
4.4 电化学发光(ECL)传感器
电化学发光(ECL)传感器是一种将电化学与发光技术相结合的新型传感技术, 其核心原理是通过施加特定电压, 使体系中的ECL发光体发生氧化还原反应, 产生稳定的电化学发光信号, 目标农药通过与识别元件的特异性结合, 调控发光体的氧化还原过程或电子转移效率, 导致ECL信号强度发生规律性变化, 进而实现对目标农药的定性与定量检测[59]. 该类传感器具有灵敏度高、背景信号低、响应快速、可控性强等优势, 且可通过设计不同发光体与识别体系, 适配不同农药的检测需求, 已广泛应用于农产品、食品及环境样品中农药残留的痕量检测.
通过优化ECL催化体系、引入高效催化剂, 可提升传感器的发光效率与检测灵敏度. 比如, Liu等[60]开发了一种基于Fe/Zn-BTC@C-dots增敏体系的ECL传感器, 用于噻虫嗪残留的检测. 该研究中, Fe/Zn-BTC凭借高比表面积、优良的电子传导性能和电催化活性, 不仅能有效分散C-dots以避免其团聚、促进体系内电子转移, 还能高效催化过氧化氢氧化反应, 显著放大C-dots的ECL信号, 大幅提升传感器的检测灵敏度; 而DNA适配体对噻虫嗪的特异性识别能力, 赋予传感器良好的选择性. 当传感器捕获噻虫嗪分子后, 噻虫嗪与适配体特异性结合, 会猝灭传感器的ECL信号, 且ECL信号猝灭程度与噻虫嗪浓度呈规律性关联. 该传感器制备简便、抗干扰能力强, 成功实现了实际样品中噻虫嗪残留的痕量精准检测, 为新烟碱类农药噻虫嗪的检测提供了可靠、高效的技术方案. Chen等[61]开发了基于NiFe-LDH负载Cu单原子催化剂的ECL免疫传感器, 以特异性抗体作为识别元件, 采用竞争型识别模式(图5a), 无噻虫嗪存在时, 抗体与ECL标记的抗原充分结合, 产生强ECL信号; 当存在噻虫嗪时, 其与抗体特异性结合, 竞争占据结合位点, 导致ECL标记抗原的结合量减少, ECL信号减弱, 该传感器借助高效催化剂的作用, 进一步提升了检测的灵敏度和稳定性, 可适配复杂基质样品的检测需求.
针对传统电位分辨比率型ECL传感体系多共反应物共存引发的信号交叉干扰问题, Li等[62]构建了基于Gd-MOF无共反应物发光体与[Ru(bpy)2dppz]2+“光开关”分子协同响应的新型比率适配体ECL传感器, 有效提升了啶虫脒检测的抗干扰能力与准确度. 该体系以Gd-MOF作为无共反应物ECL发光体(第一发光信号), [Ru(bpy)2dppz]2+作为“光开关”分子(第二发光信号), 二者具有不同的ECL发光电位, 可实现电位分辨检测(图5b); 适配体作为特异性识别元件, 无啶虫脒存在时, 适配体与“光开关”分子结合, 抑制其发光, 两种发光体的ECL信号比值保持稳定; 当存在啶虫脒时, 其与适配体特异性结合, 释放“光开关”分子, 使其发光恢复, 两种发光体的ECL信号比值随啶虫脒浓度升高而规律性变化, 实现比率定量检测. 研究采用标准加入法对生菜实际样品开展加标回收验证, 结果显示啶虫脒加标回收率为90.4%~102.6%, RSD为1.7%~3.6%, 检测准确度与精密度良好, 证实该比率型ECL传感器可有效适配复杂农产品基质的超痕量啶虫脒检测, 具备优异的实际应用可靠性与推广潜力.
图5 (a)电化学发光噻虫嗪传感器的制备流程. 已获得参考文献[61]的转载许可, 版权所有©2025 Springer. (b)用于啶虫脒检测的电化学发光比率型适配体传感器. 已获得参考文献[62]的转载许可, 版权所有©2024 American Chemical SocietyFigure 5 (a) Procedure of sensor fabrication for the detection of thiamethoxam. Reprinted with permission from ref. [61] copy right © 2025 Springer. (b) Electrochemiluminescence ratiometric aptasensor for acetamiprid analysis. Reprinted with permission from ref. [62] Copy right © 2024 American Chemical Society |
4.5 多模式集成传感阵列与智能识别
单一光学或电化学传感体系依赖独立的信号转导机制, 普遍存在性能短板: 如光电化学(PEC)检测易受光电流漂移、光照波动与基质干扰影响, ECL存在发光淬灭、信号稳定性不足的问题, 荧光、比色等单一模式也分别存在灵敏度有限、抗干扰能力弱、定量精度不足等缺陷, 难以同时满足复杂农产品基质中农药高稳定、高精准、抗干扰的痕量检测需求. 因此, 多模式集成传感并非多种检测信号的简单物理叠加, 而是通过融合两种及以上不同原理的信号转导机制, 实现优势互补、缺陷抵消与结果正交验证, 从根本上突破单一传感体系的性能瓶颈. 在此基础上结合机器学习智能识别算法, 可深度挖掘多维度传感特征信息, 进一步提升多组分识别能力与检测抗干扰性, 是当前农药精准检测的重要发展方向[63-64].
PEC-ECL双模式集成是典型的互补型多模态传感策略, 两种信号源于完全不同的传感机制, 具备天然的正交性, 可实现相互校正与性能协同. 针对啶虫脒痕量检测的技术短板, Yang等[32]构建了基于两步DNA电路敏化的能量转移型PEC-ECL双模式生物传感器. 单一PEC体系易受电极环境与背景光干扰导致基线漂移, 单一ECL体系易因体系微环境变化引发发光强度波动、定量误差增大. 该双模式平台依托同一适配体识别, 可同步触发光电响应与电化学发光响应, 两种信号相互独立且剂量响应趋势一致: PEC信号凭借宽线性范围、高响应稳定性弥补ECL发光淬灭带来的灵敏度衰减问题, ECL低背景信号优势可校正PEC光电流漂移带来的检测误差, 通过双信号正交验证与协同补偿, 大幅降低复杂基质引发的假阳性、假阴性风险, 显著提升啶虫脒痕量检测的准确性与可靠性, 充分体现了多模态设计弥补单一传感机制缺陷的核心优势, 拓展了多模式传感在新烟碱农药检测中的应用价值.
除电化学双模式体系外, 光学多模式集成同样以机制互补为核心设计逻辑, 通过整合比色、荧光、催化多维度响应特性, 解决单一光学模式无法兼顾“现场筛查＋精准定量”的技术局限. 单一比色法抗干扰差、低浓度识别能力弱, 单一荧光法依赖精密仪器、现场适用性不足. 为此, Li等[65]利用蜂窝状三金属介孔纳米酶兼具的比色、催化、荧光多重活性, 构建了一体化多功能免疫层析检测平台(图6a, 6b). 该体系依托纳米酶催化放大效应统一赋能两种光学信号, 并非简单叠加两种检测功能: 催化活性负责放大微量目标响应信号, 弥补单一光学模式灵敏度不足的缺陷; 比色模式实现无仪器、可视化快速定性筛查, 解决荧光检测现场适用性差的问题; 荧光模式凭借高信噪比优势完成低浓度精准定量, 弥补比色法定量精度低的短板. 多机制协同互补, 使该平台同时具备高灵敏度、便携性与精准定量能力, 适配复杂农产品样品的现场快速检测需求, 为新烟碱农药多机制协同检测提供了可行范式.
图6 (a) TPPCNZ与免疫探针的制备, (b) TPPCNZ-ICA 多模式检测啶虫脒的作用机制. 已获得参考文献[65]的转载许可, 版权所有© 2025 American Chemical Society. (c, d)基于纳米酶-过氧化氢-四甲基联苯胺体系用于磺酰脲类农药选择性检测的多信号传感阵列示意图. 已获得参考文献[63]的转载许可, 版权所有© 2025 ElsevierFigure 6 (a) Preparation of TPPCNZ and immunoprobes, (b) Mechanism of action of TPPCNZ-ICA in ACE detection. Reprinted with permission from ref. [65] Copy right © 2025 American Chemical Society. (c, d) Schematic diagram of the multi-signal sensor array for the selective detection of sulfonylurea pesticides based on the nanozyme-H2O2-TMB system. Reprinted with permission from ref. [63] copy right © 2025 Elsevier |
多模式传感阵列与机器学习的联用, 进一步解决了单一传感模式难以实现多组分同步识别、特征区分度低的技术难题[37,66]. 单一传感信号特征维度单一, 不同农药响应信号重叠度高, 无法实现精准分类识别. 基于多模式集成构建的传感阵列, 可获取不同农药差异化、高维度的指纹特征图谱, 为智能算法识别提供充足数据特征. Tian等[63]构建比色-荧光-光热三模式传感阵列(图6c), 结合机器学习算法实现农药的智能识别区分(图6d). 三种光学机制对不同农药的响应灵敏度、信号变化规律存在显著差异, 可形成独一无二的多维特征指纹; 机器学习通过对海量特征数据的训练、降噪与特征筛选, 消除基质噪声干扰、放大农药特征差异, 实现不同农药的精准分类与定量. 该技术虽多用于磺酰脲类农药检测, 但其多模态特征提取＋智能识别的核心原理可迁移至新烟碱类农药检测, 通过构建适配新烟碱农药的多模式传感阵列, 结合机器学习算法解析多维特征, 可有效突破单一检测模式多组分识别能力弱的瓶颈, 为新烟碱类农药多组分同步、智能化快速筛查提供全新技术思路.
表2总结了本文涉及的各类光学传感体系的检测材料、识别元件、线性范围、检出限等关键性能指标, 可直观对比不同技术在新烟碱类农药检测中的综合表现.
表2 不同光学传感方法检测新烟碱类农药的性能对比Table 2 Performance comparison of optical sensing methods for neonicotinoid pesticide detection |
| Method | Materials | Target | Recognition element | Linear range/(μg•mL−1) | LOD/(μg•mL−1) | Ref. | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Fluorescence | B-CDs@MIPs/R-CDs | thiamethoxam | MIPs | 14.59~7292.75 | 3.94 | [22] | |
| AuNPs/CDs | acetamiprid | aptamer | 0.005~0.100 | 0.001 | [42] | ||
| nitrogen-doped CDs | imidacloprid | MIPs | 0.1~50 | 0.065 | [23] | ||
| H2-SiO2@CsPbBr3 | thiamethoxam | β-CD | 0.004~0.018 | 0.001 | [47] | ||
| Colorimetry | Fe-MOF | acetamiprid | 1×10−7~10 | 3.15×10−8 | [54] | ||
| magnetic beads (MBs) | imidacloprid | Antibody | 5×10−5~0.05 | 6.3×10−5 | [27] | ||
| graphene oxide (GO) | thiamethoxam | aptamer | 0.0015~0.0438 | 5×10−4 | [19] | ||
| ECL | Fe/Zn-BTC@C-dots | thiamethoxam | aptamer | 1.5×10−5~1.46×10-2 | 3×10−6 | [60] | |
| NiFe-LDHs/Cu-SAs | thiamethoxam | aptamer | 5.8×10−7~1.75×10−3 | 1.9×10−7 | [61] | ||
| RuZn-MOF | acetamiprid | aptamer | 1.0×10−7~1 | 3.33×10−8 | [67] | ||
| Gd-MOF | acetamiprid | aptamer | 2.23×10−8~2.23×10−3 | 7.35×10−9 | [62] | ||
| Zn-MOFs/Pt@Cu2O | acetamiprid | aptamer | 0~2.23×10-6 | 3.90×10-9 | [32] | ||
| SERS | AuNPs/ITO | acetamiprid | MIPs | 0.022~44.53 | 7.12×10-4 | [68] | |
| Au@pBDT-TA | thiamethoxam | Antibody | 2.0×10-6~8.0×10-5 | 5.0×10-7 | [58] | ||
| UiO-66@TiO2/Au | thiamethoxam | 0.001 ~10 | 6.6×10-5 | [57] | |||
| Dual-mode | HAuNPs/BSA-AuNCs | imidacloprid | Antibody | 2.0×10-5~2.0×10-3 (fluorescence); 2.0×10-5~1.0×10-3 (colorimetry) | 7.8×10-6 (fluorescence); 4.78×10-5 (colorimetry) | [50] | |
| Au@Pt | imidacloprid | Antibody | 0~0.02 (fluorescence); 0.001 ~ 0.05 (colorimetry) | 1.14×10-3 (fluorescence); 8.8×10-4 (colorimetry) | [16] | ||
Notes: B-CDs@MIPs/R-CD: blue-emission carbon dots (CDs) wrapped with a molecularly imprinted layer (B-CDs@MIPs)/red-emission CDs (R-CDs); HAuNPs/BSA-AuNCs: hollow gold nanoparticles and ultra-bright red luminescent bovine serum albumin (BSA)-stabilized gold nanoclusters; Au@pBDT-TA: Au nanoparticles/self-polymerization of benzene-1,4-dithiol (BDT)-self-assembly of tannic acid (TA). |
5 结论与展望
综上所述, 新烟碱类农药作为全球用量最大的杀虫剂, 在保障农作物产量中作用突出, 但不合理使用引发的残留问题威胁生态平衡与人类健康, 建立高效快速的残留检测方法至关重要. 光学传感器凭借信号直观、操作简便、便于微型化等优势, 克服了传统仪器检测的局限, 成为该领域研究热点. 新烟碱类农药光学传感器的性能取决于识别元件的特异性与信号放大系统的灵敏度. 抗体、适配体、分子印迹聚合物是三类主流识别元件, 各有优劣且互补; 主客体识别、噬菌体展示肽等新型识别方式, 为传感器设计提供了新路径. 作用机制上, 结合型、竞争型、能量转移型是主要模式, 为性能优化提供理论支撑; DNA电路放大、纳米材料增强等策略, 有效突破痕量检测瓶颈, 显著提升检测灵敏度. 基于上述技术, 研究者开发了荧光、比色、SERS、ECL及多模式集成等多种传感器, 各类传感器适配不同检测需求, 部分已在实际样品检测中展现出良好应用潜力, 为残留检测提供了多样化技术平台.
尽管研究取得显著进展, 该类传感器在实际应用中仍面临挑战: 一是复杂基质中共存物质易干扰检测信号, 抗干扰能力有待提升; 二是多数传感器处于实验室阶段, 制备复杂、成本高, 难以规模化普及; 三是多组分同步检测能力不足, 智能识别技术应用尚不成熟; 四是实际应用验证不足, 成果转化难度大. 针对上述挑战, 未来研究可聚焦以下方向.
(1)优化识别元件特异性与抗干扰能力. 针对新烟碱类农药结构高度同源的特点, 应进一步发展多模板印迹策略、虚拟模板技术及计算机辅助理性设计, 提升MIPs对单一目标与其代谢产物的区分能力; 同时探索适配体截短优化、定点突变等改造策略, 从识别源头降低假阳性风险, 适配复杂农产品基质检测需求.
(2)推进传感器标准化与合规化进程. 目前光学传感器研究多聚焦于材料创新与灵敏度提升, 缺乏与国际/国家标准检测方法的系统性对标. 为实现实验室成果向监管检测领域的转化, 未来研究应参照美国分析化学家协会(AOAC)及国际标准化组织(ISO)相关指南, 系统评估传感器的关键性能指标: ①稳定性: 需验证传感器在4 ℃、室温及运输条件下的长期储存稳定性, 以及批间重现性; ②实验室间重现性: 应组织至少三家独立实验室开展协同验证实验, 评估不同操作者、不同仪器条件下的检测结果一致性; ③假阳性/假阴性率: 需在不少于50个实际样品(含阴性、阳性及复杂基质样品)中统计假阳性率与假阴性率; ④方法比对: 应采用加标回收实验与HPLC-MS/MS等国标方法进行配对t检验验证, 确保两种方法无显著性差异(p>0.05); ⑤基质效应评估: 需系统评估不同农产品基质(如果蔬、茶叶、谷物等)对传感器响应的影响, 明确适用样品范围及必要的前处理步骤. 通过建立上述标准化的性能验证流程, 打通基础研究向产业化合规应用的壁垒.
(3)发展多通道传感阵列与机器学习智能识别. 针对单一传感模式难以实现多组分同步识别、特征区分度低的技术瓶颈, 应进一步开发融合比色、荧光、SERS等多种原理的多模式传感阵列, 获取不同农药差异化的高维度指纹特征图谱; 结合机器学习算法进行特征降维、噪声消除与分类识别, 显著提升复杂基质中新烟碱类农药多组分同步检测的准确性与抗干扰能力.
(4)简化制备工艺与推动现场应用. 探索一步法制备、喷墨打印、丝网印刷等低成本、可放大的传感器批量化制备技术; 开发适配田间、农贸市场等场景的便携式检测装置(如智能手机集成平台), 推动传感器从实验室研究向现场快速筛查的实际应用转化.
随着相关研究深入, 尤其是多模式集成传感与标准化进程的推进, 新烟碱类农药光学传感器有望在食品安全监管、环境监测等领域发挥更重要作用, 为解决残留问题提供新的技术路径.
(Cheng, B.)