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酶生物传感器以固定化酶膜为生物识别元件,修饰电极为信号转换器件,通过酶促反应改变电化学信号,从而实现检测。电致化学发光（简称ECL）是指发光物质在电极表面经由电化学和化学发光后,形成高能的激发态,再经弛豫而产生光的过程。ECL酶生物传感器是ECL检测技术与酶促反应相结合的新型传感器,不仅具有酶生物传感器的高度专一性和选择性催化的功能,还具有ECL技术的操作简便快速、灵敏度高和背景信号低等优点。氧化还原酶的酶促反应一般都会消耗溶解氧（O2）,产生过氧化氢（H2O2）。而O2和H2O2常作为许多ECL发光物质的共反应试剂,因此可以通过消耗O2或产生H2O2以减弱或增强ECL信号,从而实现对酶促反应底物（或酶抑制剂）的检测。传统的检测酶促反应底物或酶抑制剂的ECL生物传感器大多采用鲁米诺-过氧化氢（luminol-H2O2）或CdTe量子点-氧气（CdTe QDs-O2）发光体系。本论文构建了基于luminol-H2O2和共轭聚合物纳米颗粒-H2O2（PFO-H2O2）体系的单信号ECL传感器,分别实现了对乳酸和胆碱的测定。还结合PFO-H2O2与CdTe QDs-O2 ECL体系构建了新型的比率型ECL生物传感器检测酶抑制剂有机磷。主要研究如下:1.基于氮化碳纳米片-氯化血红素纳米复合物和空心纳米金颗粒构建电致化学发光生物传感器检测乳酸本研究结合氮化碳（g-C3N4）纳米片、氯化血红素（hemin）和空心纳米金颗粒（HGNPs）构建了一新型的ECL生物传感器检测乳酸。首先,在600°C高温下聚合三聚氰胺得到块状的g-C3N4,通过超声辅助液相剥离法制备g-C3N4纳米片。然后,制备g-C3N4纳米片和hemin的纳米复合物（g-C3N4/hemin）并将其修饰于玻碳电极上。随后,HGNPs自组装到电极上,进一步吸附乳酸氧化酶以制得乳酸生物传感器。由于g-C3N4/hemin和HGNPs对luminol-H2O2体系具有良好的催化作用,在线性范围1.7×10-85.0×10-4mol·L-1内,制备的生物传感器对乳酸呈现了良好的响应性能,检测限为5.5×10-9 mol·L-1。所制备的ECL传感器显示出令人满意的重现性和稳定性。g-C3N4和hemin的纳米复合物在luminol-H2O2体系中显示了较好的应用潜能。2.蓝色发光共轭聚合物纳米颗粒的阳极ECL行为及其在检测胆碱的应用研究了共轭聚合物（9,9-正二辛基芴基-2,7-二基）（PFO）纳米颗粒的阳极ECL行为及其可能的ECL机理。由于H2O2可以作为PFO的共反应试剂从而实现PFO的ECL信号放大,因此,以胆碱氧化酶（ChOx）为模型,通过制备PFO和C60-聚酰胺-胺（C60-PAMAM）的复合物,以此为基质固载胆碱氧化酶制备传感器,研究PFO在氧化还原酶的ECL传感领域的应用。由于C60和PAMAM都可以增强PFO的ECL信号,所构建的生物传感器在1.25×10-99.45×10-5mol·L-1范围内对胆碱呈现出良好的响应,检测限为5.00×10-10 mol·L-1。此外,C60-PAMAM-PFO修饰电极也可以作为无酶传感器实现H2O2的定量检测,检测范围为:2.30×10-98.05×10-3 mol·L-1,检测限为:6.10×10-10 mol·L-1。C60,PAMAM和PFO三者的结合将为ECL生物传感器的构建和生物催化提供一个新的平台。3.新型双电位比率型ECL酶抑制生物传感器用于有机磷检测ECL比率分析通常是基于一种发光物质和一种金属纳米材料之间或两种不同的发光物质之间的能量转移而构建的。合适的能量供-受体对的选择和能量转移的距离依赖性极大限制了比率分析法的实际应用。本工作探索了一种无能量转移的双电位比率型ECL传感器用于农药有机磷（OPs）的检测。利用酶促反应的反应物和生成物分别作为阴极和阳极发光物质的共反应试剂以实现两ECL信号的相反变化趋势。以还原的氧化石墨烯-碲化镉量子点（RGO-CdTe QDs）复合物为阴极发光物质,羧基功能化的聚芴衍生物聚（9,9-正二辛基芴基-2,7-二基）纳米颗粒（PFO）为阳极ECL发光物质。溶解氧和酶促反应原位产生的过氧化氢（H2O2）分别作为阴极和阳极的共反应试剂。以有机磷（OPs）为目标分析物的模型。在底物硫代乙酰胆碱（ATCl）存在下,随着乙酰胆碱酯酶（AChE）和胆碱氧化酶（ChOx）引起的酶促反应的发生,溶解氧被消耗,阴极发光物质RGO-CdTe QDs的ECL信号被猝灭;同时,原位生成的H2O2将使阳极发光物质PFO获得一强的ECL信号。当有机磷农药存在时,由于有机磷抑制AChE的活性,从而阻碍了溶解氧的消耗和H2O2的产生,导致阴极ECL信号增加,而阳极ECL信号相应地下降。根据两ECL信号的比值可实现OPs浓度的测定。该法不仅克服了能量转移的缺陷,而且具有高的准确性、可靠性和灵敏度,在ECL比率分析领域具有广泛的应用前景。