来源：X-MOL
茶叶的质量控制和认证在食品安全中非常重要。能够同时辨别和区分多样茶叶的荧光传感器阵列仍是一项非凡的任务。本研究提出基于双金属镧系金属有机框架复合材料（LMOFs）多发射信号单感测元件的比例荧光传感器阵列，LMOF 通过一罐法配位镧系金属（铕和钓离子）与功能配体（3,5-二羧苯硼酸）配位聚合构建。由此产生的 LMOFs（激发/发射波长为 260 nm/430 nm、497 nm、552 nm、597 nm 和 622 nm）对茶多酚（TPs）表现出明显的差异性荧光响应变化，原因是天线效应被酚醛羟基 TPs 与 LMOFs 硼酸之间形成的硼酸酯共价结构干扰。LMOF 荧光传感器阵列中生成的比例逻辑作可反映 TP 和茶叶产品的“荧光指纹”，结合机器学习技术（线性判别分析、层级聚类分析和人工神经网络），实现了对五个 TP 的卓越识别（即使在 1.0 微米下），并有效识别 15 种茶叶和 7 款茶饮，并在盲样测试中实现 100%准确率。这种 LMOF 的比例荧光传感器阵列可能为茶叶产品的鉴定提供一种简单高效的检测方法。