深度学习辅助铜单原子纳米酶传感器的制备及在汗液检测中的应用
A deep learning-based Cu SAzymes sensor ：Preparation and their application in sweat monitoring
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作者：
沙姝媛
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单桂晔
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- 通讯作者：
单桂晔
Email:shangy229@nenu.edu.cn
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提交时间：2026-05-21 19:32:06
摘要: 以Cu-ZIF-8为前驱体，通过高温热解策略成功制备了铜单原子纳米酶Cu SAzymes。采用AC-HAADF-STEM表征证实了铜元素以原子级尺寸分散于材料中。酶促动力学研究表明，催化H₂O₂的米氏常数Km为0.31 mM，催化TMB的Km为0.49 mM，体现了Cu SAzymes高效的POD酶活性。在此基础上，将Cu SAzymes与GOx耦合，构建了用于汗液葡萄糖检测的级联催化比色方法。该方法的检测限低至0.06 mM，具有灵敏度高和选择性良好的优势。为实现智能化检测，引入LSTM神经网络深度学习，通过对反应体系颜色图像与葡萄糖浓度之间关系的训练，实现了汗液中葡萄糖的高灵敏度检测。
版本历史
| [V1] |
2026-05-21 19:32:06 |
ChinaXiv:202605.00180V1
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