化学化工学院双少敏教授、石利红教授及环境科学研究所董川教授等合作，在疾病的化学诊断和环境监测方面取得新进展，发表SCI一区影响因子15以上论文多篇，并在近期实现了人工智能与分析化学检测的交叉融合，研究成果以“Sub-30-Seconds ultrafast intelligent detection of glutathione using machine learning-guided handheld sensing platform based on mercury ion-mediated ratiometric fluorescence carbon dots”为题发表在国际期刊Chemical Engineering Journal上（IF 15.1，SCI一区TOP）。

基于比率荧光碳点的掌上传感平台用于智能检测GSH

该研究将人工智能领域的机器学习技术引入碳量子点荧光探针体系，克服了传统的集成式分析平台在数据处理上依赖计算机中央设备，过程繁琐且耗时的缺点。团队开发了一个用户友好的智能谷胱甘肽（GSH）检测系统，该系统可直接在定制的小程序上完成图像采集、自动识别反应区域，并即时输出定量GSH浓度值，实现了从样本到结果的快速、准确检测。该研究将荧光碳量子点和智能手机结合，构建了谷胱甘肽的生物医学和环境分析即时检测的掌上传感平台。

本文以山西大学第一单位，冯建烊博士生第一作者，双少敏、石利红教授通讯作者。该工作得到了国家自然科学基金、中央引导地方科技发展基金、光转换功能分子山西省重点实验室的支持。

论文链接：

https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.151839

https://doi.org/10.1016/j.cej.2024.151582

https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2024.134271

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