Automatic Image Processing-Assisted Ratiometric Afterglow Sensor Array for the Discrimination and Detection of Fluoroquinolones Enabled by a Universal Host–Guest Strategy

化学 余辉 寄主(生物学) 图像(数学) 纳米技术 计算机视觉 生态学 天体物理学 伽马射线暴 计算机科学 生物 物理 材料科学
作者
Dongbo Chen,Mengmeng Niu,Xintong Li,Shujing Sun,Yun‐Kai Lv,Henggang Wang,Zhenguang Wang
出处
期刊:Analytical Chemistry [American Chemical Society]
标识
DOI:10.1021/acs.analchem.5c02680
摘要

Simultaneous detection and discrimination of fluoroquinolone (FQ) subtypes are crucial yet challenging due to their high similarity in molecular structure and optical properties. In this work, we propose a ratiometric afterglow sensor array for the visual detection and discrimination of five FQ subtypes via a universal host-guest doping strategy. Boric acid was used as a universal host to boost the afterglow emission intensities of blue emissive FQs, green emissive 1-naphthaleneboronic acid, and red emissive 1-pyrenylboronic acid by creating a rigid matrix and cross-linked networks. After combination of afterglow detection with automatic image processing, FQs could be facially detected without complicated instruments. By conducting pattern recognition analysis on the disparities and similarities in the afterglow intensities of these FQs, the detection and discrimination of five FQs were realized, as low as 0.27 ng/mL. In addition, the sensor array exhibited excellent performance in detecting and discriminating mixed FQs in commercial meat samples. This study provided a straightforward approach for the detection and discrimination of antibiotics, holding great promise for applications in environmental monitoring and food safety assessment.
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