白艳红教授课题组在Food Chemistry发表“Sensitive and visual detection of sulfonamides using γ-CD-MOF@Eu-MOF fluorescence sensor assisted by smartphone and machine learning algorithm”研究成果
冷链食品加工与安全控制教育部重点实验室白艳红课题组在Food Chemistry上发表了题为“Sensitive and visual detection of sulfonamides using γ-CD-MOF@Eu-MOF fluorescence sensor assisted by smartphone and machine learning algorithm”的研究论文。
磺胺类抗生素（SAs）残留会引发食品安全与环境风险问题，因此需要建立快速灵敏的检测方法来定量食品中SAs残留。本文构建了γ CD MOF@Eu MOF复合荧光材料，利用内滤效应与静态猝灭实现SAs高灵敏检测；将其固定于纸基传感器，结合智能手机与机器学习算法，实现肉类和乳制品中SAs残留快速可视化智能定量，为食品安全现场筛查提供了高效便携的新方案。
以上研究成果受国家自然科学基金青年项目（C类，32402244）、河南省科技攻关项目（252102111059）资助支持。
原文链接：https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2026.149562