植物激素的超微量检测及原位探测方法研究

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基本信息

  • 批准号：
    91017013
  • 项目类别：
    重大研究计划
  • 资助金额：
    240.0万
  • 负责人：
    冯钰锜
  • 依托单位：
    武汉大学
  • 学科分类：
    C0206.植物激素与生长调节物质
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2014-12-31

项目摘要

本项目将围绕植物激素超微量检测以及原位探测开展研究。针对植物激素超微量分析的关键技术及环节，拟通过微型化样品制备技术、毛细管色谱固定相和分离模式、质谱探针等研究，建立拟南芥和水稻等植物中多种植物激素的快速、灵敏、高通量的色谱－质谱联用分析平台，为我国植物学家的相关研究，提供稳定可靠的植物激素测定数据；同时拟采用微电极/阵列技术，通过进一步提高电化学检测的灵敏度、选择性以及稳定性，在植物活体、组织微区及单个植物细胞水平建立具有电活性植物激素分子的原位、瞬时、动态、并行监测方法，力争在植物激素的原位监测方面有所突破。项目的实施可望为植物激素研究提供急需的、切实可行的分析技术和方法，而且也将促进分析化学与植物科学交叉学科研究发展。

结项摘要

内源性植物激素是重要的微量的小分子物质，调控着植物生长发育的每一个过程。因此，开发高通量、高灵敏度和高选择性的分析方法对于研究植物激素的生物功能等具有十分重要的意义。本项目围绕植物激素超微量检测以及原位探测两个方面开展研究工作。在植物激素超微量检测方面，我们以液相色谱-质谱技术为基本手段，重点探索了植物激素的样品前处理方法，如整体柱微萃取、磁固相萃取、化学衍生等。在此基础上建立了植物组织中细胞分裂素和酸性植物激素的若干液相色谱-质谱分析方法，如建立的整体柱微萃取-液相色谱-质谱在线联用分析方法，可以实现20mg鲜重植物样品中细胞分裂素和5mg鲜重样品中酸性植物激素的测定；发展的磁固相萃取-原位衍生技术与液相色谱-质谱联用方法，简化了植物样品的前处理过程，提高了分析通量。在植物激素原位探测方面，我们主要致力于发展微型化的电化学探针技术，建立了若干种植物激素等信号分子的实时检测方法，如研制了竖直排列的TiC@C/Pt核壳结构纳米纤维阵列电极（TiC@C/Pt-QANFAS），实现了单细胞水平生长素胞吐释放的实时检测；利用石墨微电极，金属圆盘微电极阵列，真空溅射镀金拉制毛细管，制备了可在体实时检测单个目标分子或同时在体实时检测多个目标分子的电化学探针，并在紫外胁迫和干旱胁迫的条件下，连续监测植物体内一氧化氮，活性氧和pH的水平随时间变化状况。该项目所建立的植物激素的超微量检测方法已经为植物学家提供了大量的植物激素分析数据；所建立的植物激素的实时检测方法有望为应用于植物激素的实时动态监测以及相关机制研究。

项目成果

期刊论文数量（123）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（8）
专利数量（0）
Rapid determination of endogenous cytokinins in plant samples by combination of magnetic solid phase extraction with hydrophilic interaction chromatography-tandem mass spectrometry
磁性固相萃取结合亲水相互作用色谱-串联质谱法快速测定植物样品中的内源细胞分裂素
  • DOI：
    10.1016/j.jchromb.2012.02.015
  • 发表时间：
    2012-04-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF CHROMATOGRAPHY B-ANALYTICAL TECHNOLOGIES IN THE BIOMEDICAL AND LIFE SCIENCES
  • 影响因子：
    3
  • 作者：
    Liu, Zhao;Cai, Bao-Dong;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者：
    Feng, Yu-Qi
One-step fabrication of poly(o-aminophenol)/multi-walled carbon nanotubes composite film modified electrode and its application for levofloxacin determination in pharmaceuticals
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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2012-11
  • 期刊：
    Sensors and Actuators B: Chemical
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    W. Wen;D. M. Zhao;X. H. Zhang;H. Y. Xiong;S. F. Wang;W. Chen;Y. D. Zhao
  • 通讯作者：
    Y. D. Zhao
A magnetite/oxidized carbon nanotube composite used as an adsorbent and a matrix of MALDI-TOF-MS for the determination of benzo[a]pyrene
磁铁矿/氧化碳纳米管复合材料用作吸附剂和 MALDI-TOF-MS 基质测定苯并[a​​]芘
  • DOI：
    10.1039/c1cc13166d
  • 发表时间：
    2011-01-01
  • 期刊：
    CHEMICAL COMMUNICATIONS
  • 影响因子：
    4.9
  • 作者：
    Li, Xiao-Shui;Wu, Jian-Hong;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者：
    Feng, Yu-Qi
Synthesis and applications of functionalized magnetic materials in sample preparation
功能化磁性材料的合成及其在样品制备中的应用
  • DOI：
    10.1016/j.trac.2012.10.015
  • 发表时间：
    2013-04-01
  • 期刊：
    TRAC-TRENDS IN ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子：
    13.1
  • 作者：
    Li, Xiao-Shui;Zhu, Gang-Tian;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者：
    Feng, Yu-Qi
Isotope labelling - paired homologous double neutral loss scan-mass spectrometry for profiling of metabolites with a carboxyl group
同位素标记 - 配对同源双中性丢失扫描质谱法，用于分析具有羧基的代谢物
  • DOI：
    10.1039/c4an00312h
  • 发表时间：
    2014-01-01
  • 期刊：
    ANALYST
  • 影响因子：
    4.2
  • 作者：
    Huang, Yun-Qing;Wang, Qiu-Yi;Feng, Yu-Qi
  • 通讯作者：
    Feng, Yu-Qi

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  • 通讯作者：
    冯钰锜

其他文献

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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