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英文标题：In Situ Detection of Melatonin and Pyridoxine in Plants Using a CuO-Poly(L-lysine)/Graphene-Based Electrochemical Sensor
成果简介
植物体内活性小分子的原位监测是解析生长调控机制与评价农产品品质的重要环节，但植物组织 pH 跨度大、基质复杂，现有高效液相色谱（HPLC）、液相色谱-质谱联用（LC-MS）等方法需液氮研磨、有机溶剂提取与分离纯化，破坏组织且前处理耗时，难以实现原位连续监测。针对这一瓶颈，该研究构建了以 CuO-聚(L-赖氨酸)/石墨烯（CuO-PLL/Gr）为敏感电极的三电极电化学植物传感器：化学气相沉积（CVD）垂直生长的三维石墨烯片层形成多级孔骨架，将电活性面积提升至几何面积的 10.36 倍并放大催化电流；CuO 与聚(L-赖氨酸)（PLL）分别识别吡哆醇（PN，维生素 B6）的羟甲基和褪黑素（MT）的氨基，使二者氧化峰在差分脉冲伏安（DPV）曲线上分离。研究在 pH 5.8–7.4 范围内建立了系列线性回归方程，MT 线性范围 0.016–1110 μM，平均灵敏度 0.076 μA μM⁻¹ cm⁻²，检出限 12 nM；PN 线性范围 3–2076 μM，平均灵敏度 0.230 μA μM⁻¹ cm⁻²，检出限 2.3 μM。传感器可直接插入橙子果实完成原位检测，橙汁加标回收率为 97.4–101.6%，对糖、氨基酸等共存物偏差小于 5%，为植物源活性分子的现场与原位分析提供了可行路径。
研究亮点
垂直石墨烯骨架把电活性面积放大 10.36 倍：CVD 垂直生长石墨烯片层交织成多级孔三维网格，电活性面积达 10.36 cm²，为几何面积（1 cm²）的 10.36 倍，为 MT 与 PN 的催化电流提供放大基础。
CuO 与 PLL 双识别层实现峰位分离：PLL 选择性促进 MT 氨基氧化（0.1–0.5 V），CuO/Cu 电对催化 PN 羟甲基氧化为醛基（约 0.68 V），两者氧化峰在 DPV 中分开，可同时定量而互不干扰。
pH 5.8–7.4 全区间建模，免样品前处理：以 0.2 个 pH 单位为间隔建立系列检测方程：MT 灵敏度随 pH 升高 1.5 倍（0.058→0.087 μA μM⁻¹ cm⁻²），PN 提升 20 倍（0.013→0.259 μA μM⁻¹ cm⁻²）。
MT 检出限 12 nM，线性跨度近 5 个数量级：MT 线性范围 0.016–1110 μM，平均灵敏度 0.076 μA μM⁻¹ cm⁻²；PN 线性范围 3–2076 μM，平均灵敏度 0.230 μA μM⁻¹ cm⁻²，检出限 2.3 μM。
整果原位插入检测，回收率 97.4%–101.6%：电极直接插入橙子果实测得 MT 约 60.9 μM（14.1 μg/g）、PN 83.6 μM（17.2 μg/g）；经 pH 5.0 方程独立验证的 PN 浓度偏差小于 1%。
两个月长期稳定性，峰电流漂移小于 5%：5 支电极间电流 RSD 小于 5%，100 圈循环伏安后峰电流基本不变，两个多月内 MT 与 PN 峰电流变化均小于 5%，清洗后 Cu 催化还原峰恢复良好。
图文解析
示意图1. CuO-PLL/Gr 传感电极与传感器系统设计原理。(a) CuO-PLL/Gr 电极的设计构想；(b) 简化后的传感器系统电路；(c) MT 与 PN 在传感器上的氧化反应。
图1. 各阶段电极的 SEM 形貌；(a) Gr 电极；(b) PLL/Gr 电极；(c) CuO/Gr 电极；(d) Cu-PLL/Gr 电极；(e, f) CuO-PLL/Gr 电极
图2. CuO-PLL/Gr 复合材料的 TEM 与 XPS 表征。(a) CuO-PLL/Gr 的低倍 TEM 图像；(b) CuO-PLL/Gr 的高倍 TEM 图像；(c) 图 (b) 中区域 I 的逆快速傅里叶变换（iFFT）花样；(d) 图 (b) 中区域 II 所示石墨烯片层的高分辨 TEM 图像；(e) CuO-PLL/Gr 的暗场 TEM 图像及对应的 C、Cu、O、N 的 EDS 元素分布图；(f) Gr、Cu-PLL/Gr 和 CuO-PLL/Gr 电极的 XPS 谱图：（从左至右）全谱、C 1s、Cu 2p、O 1s 和 N 1s 芯能级谱。
图3. 不同电极在铁氰化物体系中的 Nyquist 阻抗谱
图4. 不同 pH 下 CuO-PLL/Gr 电极对 MT 与 PN 混合液的 DPV 曲线
图5. 基于 CuO-PLL/Gr 传感器的 MT 与 PN 定量检测模型。(a) 传感器对 MT 和 PN 灵敏度的柱状图；插图为连续加入 MT（0.4 V）和 PN（0.6 V）时的电流-时间曲线；(b) 阶跃电流随 pH 与 MT 浓度的变化关系；(c) 阶跃电流随 pH 与 PN 浓度的变化关系。
图6. 橙子果泥与整果中 MT 和 PN 的实际检测。(a, b) 橙子果泥中 MT 和 PN 检测的原位记录时间-电流曲线；(c) 橙子果泥中 MT 与 PN 浓度随 pH 的变化；(d) 向橙子果泥中连续加入不同浓度 MT 和 PN 的响应；(e) 橙子整果中记录的电流-时间曲线；(f) 橙子中 MT 与 PN 的原位浓度随 pH 的变化
研究结论
本研究面向植物体内电活性小分子难以原位、无损监测的问题，提出以三维石墨烯为骨架、CuO-聚(L-赖氨酸)为识别层的传感电极设计思路。整体技术路线分三步：先在钽集流体上以直流电弧等离子体喷射 CVD 垂直生长石墨烯片层构建三维多孔骨架，再以方波脉冲法共沉积 Cu 纳米颗粒与聚(L-赖氨酸)，最后经循环伏安氧化将 Cu 转化为 CuO。PLL 通过静电作用富集 PN 阴离子并促进 MT 氨基氧化，CuO/Cu 电对催化 PN 羟甲基转化为醛基，二者协同使两种分析物在不同电位下产生可区分的氧化峰，从而实现同时识别。在 pH 5.8–7.4 范围内，作者建立了完整的定量检测方程体系。随 pH 由 5.8 升至 7.4，MT 的灵敏度由 0.058 提升至 0.087 μA μM⁻¹ cm⁻²（约 1.5 倍），线性范围为 0.016–1110 μM，平均灵敏度 0.076 μA μM⁻¹ cm⁻²；PN 的灵敏度提升约 20 倍（0.013→0.259 μA μM⁻¹ cm⁻²），线性范围为 3–2076 μM，平均灵敏度 0.230 μA μM⁻¹ cm⁻²。电化学阻抗拟合显示各电极电荷转移电阻顺序为 Gr（1.88 Ω）< CuO-PLL/Gr（2.93 Ω）< PLL/Gr（10.19 Ω）< CuO/Gr（11.78 Ω），CuO-PLL/Gr 的低阻抗保证了强电流信号；以信噪比 3 计算，MT 与 PN 的检出限分别为 12 nM 和 2.3 μM。LC-MS 检测到去质子化 MT 与吡哆醛产物，验证了所提出的氧化反应路径。实用化验证方面，传感器在橙子果泥与整果中均获得可靠结果：果泥中 MT 回收率 97.4%–100.1%，PN 回收率 99.8%–101.6%；MT 浓度在不同 pH 下 RSD 仅 5.5%，而 PN 需在 pH 6.8–7.4 区间才能保持 RSD 小于 5%，说明 PN 响应对 pH 更敏感，是该体系的主要局限。整果原位测得 MT 60.9 μM（14.1 μg/g）、PN 83.6 μM（17.2 μg/g），与 pH 5.0 独立方程结果相差小于 1%。电极可耐受 0.8 mM 半胱氨酸、8 mM 酪氨酸、0.05 M 葡萄糖等共存物（偏差小于 5%），并具备良好的再生能力。后续若将敏感层微结构化并拓展为微电极阵列，有望用于更多植物组织、不同生长阶段的连续原位监测。
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