✨来源

Advanced Functional Materials 

📄原标题

Machine‑Learning‑Decoded Dual‑Channel Photoelectrochemical Fingerprinting at Porphyrinic MOF‑on‑MOF Heterointerfaces for Intelligent Molecular Profiling 

🔍研究思路

本文设计 Cu‑TCPP@Zn‑TCPP 的卟啉 MOF‑on‑MOF 异质结构，联合 Zn‑TCPP 构建双通道光电化学传感界面，将含硫分子与界面的相互作用转化为双通道光电流指纹图谱，借助机器学习算法解析重叠响应信号，实现分子识别。 

💡创新点

构建 MOF‑on‑MOF 异质界面双通道 PEC 指纹体系；结合材料界面化学与数据驱动解码，规避传统单信号传感识别局限；解析分子‑界面多重耦合作用机制。 

🧱材料开发 

（1）材料：层状 Cu‑TCPP@Zn‑TCPP 卟啉 MOF‑on‑MOF 异质结构 （2）功能：阴极光电化学转换，捕获含硫分子的特征界面响应，输出可被机器学习解析的双通路信号

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