组成图示
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传感器类型
电化学生物传感器
检测对象
二氯vos（dichlorvos）、甲基对氧磷（methylparaoxon）；样品基质：瓶装水、河水等实际水样及标准混合溶液
检测原理
有机磷农药二氯vos和甲基对氧磷不可逆抑制AChE活性位点，使酶催化乙酰硫代胆碱氯化物（ATChCl）水解生成硫代胆碱（TCh）的能力下降。在流动注射系统中，先注入ATChCl测定初始安培电流I1，再注入样品孵育15 min，洗涤后测定残余电流I2，计算抑制率I%=(I1-I2)/I1×100。TCh在Co(II)酞菁（CoPc）介导下于+200 mV（vs Ag/AgCl）被氧化，产生与酶活成正比的电流。三种AChE（电鳗野生型、果蝇B1和B394）对两种农药的抑制常数不同，形成差异响应三元组；人工神经网络（ANN）对该三元组建模，从而分辨并定量混合物。方法无核酸扩增或酶催化沉积放大，主要依靠酶催化和FIA峰高响应。
检测灵敏度
原文未报告LOD；训练浓度范围: dichlorvos 10^-4–0.1 μM，methylparaoxon 0.001–2.5 μM；相关系数: 训练集 r=0.962（dichlorvos）、r=0.969（methylparaoxon），测试集 r=0.879（dichlorvos）、r=0.889（methylparaoxon）；斜率: 训练集 0.90±0.15（dichlorvos）、0.92±0.13（methylparaoxon），测试集 0.98±0.61（dichlorvos）、0.91±0.54（methylparaoxon）
效应效果
重现性良好：无酶SPE对1 mM胱胺FIA峰RSD为2.14%（I=1825 nA±39.6 nA，n=5），其他浓度标准偏差<3%；三个AChE传感器对1 mM ATChCl连续8次RSD均为1.5%（B394 406±6 nA、B1 399±6 nA、电鳗AChE 401±6 nA）。实际水样中，瓶装水检出二氯vos 0.008 μM，甲基对氧磷低于检测限；加标后瓶装水测得0.033 μM和1.401 μM，河水加标测得0.049 μM和0.480 μM，平均回收率104%和118%。相比HPLC，方法成本低、自动、快速，适合现场筛查。
传感器的构成
- 基底/换能器电极：陶瓷基底上的丝网印刷三电极（SPE），含工作电极WE、辅助电极AE和Ag/AgCl参比电极RE，提供安培检测界面
- 工作电极修饰层：Co(II)酞菁（CoPc）硫醇特异性氧化还原介质，催化氧化酶解产物TCh并传递电子
- 识别元件：乙酰胆碱酯酶AChE，包括电鳗野生型AChE、果蝇B1和B394突变体AChE，催化ATCh水解并对有机磷农药敏感
- 固定层：PVA-AWP（含叠氮侧基的光交联聚乙烯醇），通过光聚合包埋固定AChE于WE表面
- 信号底物：ATChCl（乙酰硫代胆碱氯化物），被AChE水解生成TCh，作为电化学信号来源
- 检测介质：0.1 M PBS/KCl缓冲液（pH 7.0），维持酶活并作为流动注射载流
中文摘要
本文开发了一种安培生物传感器阵列，用于分辨二氯vos（dichlorvos）和甲基对氧磷（methylparaoxon）农药混合物。该阵列在流动注射分析（FIA）系统中运行，以自动完成抑制程序。所用传感器为三个丝网印刷安培生物传感器，分别固定三种乙酰胆碱酯酶（AChE）：电鳗野生型AChE以及果蝇B1和B394基因突变体AChE。三种酶的抑制响应构成三元组，并用人工神经网络（ANN）建模；训练混合溶液含二氯vos 10^-4–0.1 μM和甲基对氧磷0.001–2.5 μM。该系统可视为抑制型电子舌，为实际水样中有机磷农药混合物的快速自动分辨提供基础。
英文摘要
An amperometric biosensor array has been developed to resolve pesticide mixtures of dichlorvos and methylparaoxon. The biosensor array has been used in a Flow Injection system, in order to operate automatically the inhibition procedure. The sensors used were three screen-printed amperometric biosensors that incorporated three different acetylcholinesterase enzymes: the wild type from Electric eel and two different genetically modified enzymes, B1 and B394 mutants, from Drosophila melanogaster. The inhibition response triplet was modelled using an Artificial Neural Network which was trained with mixture solutions that contain dichlorvos from 10(-4) to 0.1 microM and methylparaoxon from 0.001 to 2.5 microM. This system can be considered an inhibition electronic tongue.