茶是全球消费最广泛的饮品之一，其风味与健康效应在很大程度上来源于茶叶中含量丰富的多酚类物质。茶多酚可占茶叶干重的 30% 左右，代表性组分包括儿茶素、表儿茶素、没食子儿茶素、表没食子儿茶素及其没食子酰化衍生物。这些分子共享黄烷-3-醇骨架，却在 B 环羟基化程度、C2 位立体构型以及是否存在没食子酰基等方面存在细微差异。正是这些看似微小的结构变化，影响着抗氧化能力、代谢稳定性、生物利用度以及与金属离子相互作用的方式。
现有茶多酚分析方法仍面临结构分辨率与应用便利性之间的矛盾。Folin-Ciocalteu 等比色法适合快速检测总多酚含量，但难以区分具体分子种类。高效液相色谱-质谱联用技术（HPLC-MS）具有较强的分离和鉴定能力，却常需要复杂方法优化，尤其在处理区域异构体、立体异构体和理化性质相近的儿茶素类似物时仍有挑战。苯硼酸（PBA）能够与邻二醇形成可逆硼酸酯，因此被用于多酚识别，但传统光学或电化学传感策略通常难以在复杂样品中解析高度相似的黄烷-3-醇分子。由此，兼具高分辨率、快速性和复杂基质适应能力的茶多酚分析技术成为食品分析、营养化学和天然产物研究中的重要需求。
就在2026年5月14日，来自南京大学的黄硕/王玉琴团队在知名期刊 Nano Letters 发表了基于 PBA 功能化 MspA 的单分子茶多酚识别平台，可以识别 8 种代表性茶多酚，文章题为：“Single-Molecule Identification of Tea Polyphenols and Their Interactions with Metal Ions Using an Engineered Nanopore”。
DOI: 10.1021/acs.nanolett.6c01128作者构建了基于 PBA 功能化 Mycobacterium smegmatis porin A 纳米孔（MspA）的单分子茶多酚识别平台。进一步以 8 种代表性茶多酚为对象，通过离子电流阻断特征建立结构与电信号之间的对应关系。结果表明，PBA 功能化纳米孔不仅能够检测茶多酚是否存在，还能够把羟基化模式、没食子酰化修饰和立体构型差异转换为可重复的电流指纹。非没食子酰化茶多酚主要通过 B 环邻二醇与 PBA 结合，没食子酰化茶多酚则同时具备 B 环和 D 环结合位点，并产生单水平与双水平两类阻断事件。
机器学习进一步将相对阻断深度、阻断期间电流波动和事件水平数整合为分类特征，使混合体系中的多个茶多酚能够被自动解卷积。真实茶样分析显示，绿茶中 EGCG 事件占比最高，乌龙茶次之，红茶最低，符合发酵和焙火过程中多酚氧化降解的规律。金属络合实验则表明，铅离子 Pb2+ 优先与 EGCG 的 B 环邻二醇配位，并形成区别于游离 EGCG 的新型纳米孔阻断信号。
主要结果
图 1：使用 MspA-90PBA 纳米孔识别茶多酚。图 a 展示茶多酚的通用黄烷-3-醇结构，并标出 B 环和 D 环相关羟基位点；图 b 示意 PBA 修饰的 MspA-90PBA 纳米孔识别机制，茶多酚 1,2-二醇基团与孔道狭窄处 PBA 可逆结合并诱发电流阻断；图 c 和图 d 分别给出 C、EC、GC、EGC 的化学结构和代表性单水平 B-PBA 结合事件；图 e 和图 f 展示 CG、ECG、GCG、EGCG 的结构及两类事件，其中 Type 1 对应 B 环二醇结合，Type 2 对应 D 环二醇结合；图 g 以 EGCG 为例说明双水平事件的上水平平台提取策略及对应散点图；图 h 汇总 8 种茶多酚在 S.D. 与 ΔI/I0 坐标中的分布，插图放大 C、EC、GC、EGC 区域；图 i 比较各分子的特征解离时间常数 τoff，显示结构依赖的结合动力学差异。
图 2：机器学习辅助茶多酚识别。图 a 展示事件特征提取流程，原始纳米孔电流轨迹经 Gaussian 拟合后被分类为单水平事件 N = 1 或双水平事件 N = 2，并提取 ΔI/I0、S.D. 和 N 作为监督机器学习输入；图 b 比较 8 种分类模型的验证准确率，其中 MLP 达到最高的 96.9%；图 c 给出 MLP 模型的混淆矩阵，显示各茶多酚类别均具有较高识别准确率；图 d 展示 8 种茶多酚混合检测时的代表性电流轨迹，不同颜色圆点标注模型识别出的事件类别；图 e 为对应的 S.D.-ΔI/I0 散点图，每个事件均由训练后的 MLP 模型自动分类。
图 3：基于纳米孔的茶汤中茶多酚谱分析。图 a、图 b 和图 c 分别展示绿茶碧螺春、乌龙茶铁观音和红茶金骏眉及其茶汤外观；图 d、图 e 和图 f 为 3 类茶汤在 MspA-90PBA 纳米孔中的代表性电流轨迹，不同颜色圆点标注模型识别出的茶多酚事件；图 g、图 h 和图 i 分别为绿茶、乌龙茶和红茶事件的 S.D.-ΔI/I0 散点分布，并由 MLP 模型完成类别赋值；图 j 比较不同茶样中各茶多酚事件计数，显示绿茶和乌龙茶中 EGCG、ECG 等没食子酰化儿茶素更丰富，红茶总事件数显著降低；图 k 展示绿茶在不同冲泡温度下各茶多酚事件计数变化；图 l 给出总茶多酚事件数随冲泡温度变化的趋势，显示 70 至 80 °C 附近存在较高可检测多酚水平。
图 4：通过 MspA-90PBA 监测 EGCG 与 Pb2+ 络合。图 a 示意 EGCG、PBA 和 Pb2+ 在 MspA-90PBA 纳米孔体系中的相互作用关系，未加 Pb2+ 时 EGCG 的 B 环和 D 环二醇分别产生 EGCG-type 1 与 EGCG-type 2 事件，低浓度 Pb2+ 优先螯合 B 环二醇并产生 EGCG-Pb 新事件，高浓度 Pb2+ 则使所有二醇位点被配位并阻止其与 PBA 反应；图 b、图 c 和图 d 分别展示 EGCG:Pb2+ 摩尔比为 1:0、1:2 和 1:3 时的代表性电流轨迹；图 e、图 f 和图 g 为对应条件下 S.D.-ΔI/I0 事件散点图；图 h 比较 3 类事件在不同摩尔比下的计数变化，显示 Pb2+ 浓度升高导致游离 EGCG 事件逐步被抑制，并最终使可检测事件显著减少。总结
总的来说，该研究建立了 PBA 功能化 MspA 纳米孔识别茶多酚的单分子结构-响应框架，把 B 环羟基化、没食子酰化和 C2 立体构型等细微差异转化为可分辨的离子电流指纹，并借助 MLP 模型实现 8 种代表性茶多酚 96.9% 的整体分类准确率。平台可在未经复杂纯化的茶汤中快速解析绿茶、乌龙茶和红茶的多酚组成差异，也能监测冲泡温度对完整茶多酚可检测比例的影响。
进一步的 EGCG-金属络合实验说明，纳米孔信号能够揭示 Pb2+ 优先结合 EGCG B 环二醇的配位偏好，并扩展到 Cu2+、Mg2+ 等二价金属相互作用识别。整体来看，MspA-90PBA 纳米孔为复杂天然产物的单分子鉴定、食品质量控制以及多酚功能相互作用机制研究提供了一种兼具分辨率和应用可行性的分析路径。
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