分子印记识别的表面增强拉曼阵列对农药残留的高通量检测

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21077108
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    38.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0607.环境毒理与健康
  • 结题年份:
    2013
  • 批准年份:
    2010
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

近来,因农产品中农药残留而引发的食物中毒事故频繁发生,因此建立快速、简便、准确的农残测定技术与方法十分必要。目前农残检测领域面临的主要挑战是农药种类较多,待测样品复杂,要求实现对多组分痕量农药残留的快速检测。针对上述实际需求和困难,本研究项目拟运用纳米合成技术和仿生分子印记等手段,制备表面增强拉曼散射(SERS)标记的高选择性、高亲和力分子印记人工抗体探针,将不同标记的探针组装成SERS芯片陈列,以实现复杂样品中多组分农药残留的快速选择性分离与富集,利用超敏感的SERS技术,发展高通量的农残检测传感器。同时,探索仿生人工抗体结合超痕量农药分子的SERS信号输出原理和方法;利用拉曼光谱的指纹效应,建立对不同农药残留定性定量分析新途径。本项目的成功将为研发基于分子印记的农残检测传感器提供理论基础和技术支撑,对于提升我国在农残检测方面的原始创新能力具有十分重要的意义,并具有广泛的社会和经济价值。

结项摘要

该项目的研究任务是利用纳米人工抗体材料构筑普适的农药分子识别与检测平台,实现痕量农药残留实时、原位的高通量检测。在三年的项目执行过程中,我们按照任务书的具体要求开展了分子印记纳米材料合成和表征,微纳传感芯片设计以及新的纳米结构功能化修饰等有关研究工作,最终获得兼有选择性识别能力和敏感信号输出的新型纳米探针,实现了0.1 nM两级多组分农残的快速检测。代表性研究成果包括:针对传统分子印记结合容量低和结合动力学慢的困难,我们发展出普适的分子印记方法,可以在PS微球表面合成高度均一的聚合物或氧化硅分子识别外壳,表现出对目标分子较高的特异性;磁性粒子表面的分子印记实现了复杂样品中痕量农药成分的高效富集与分离。在此基础上,发展了新的纳米结构设计和功能化手段,合成出具有敏感信号输出的分子印记纳米体系。例如,通过调控溶解氧对吡咯的预氧化过程合成出一维分子印记导电聚合物,可直接检测出非电化学活性的除草剂,检测限达到100 nM;利用超敏感的拉曼信号输出,发展出银包金型高效拉曼活性衬底,可直接检测果蔬表面的痕量农药残留,进而发展出包括芯-壳型纳米粒子、粒子团簇及人工抗体材料等拉曼活性衬底,将农药分子的拉曼强度提高13个数量级;基于高灵敏的化学发光信号,发展了基于锐钛矿型纳米二氧化钛以及类酶磁性粒子增强化学发光体系,利用化学发光高的灵敏性以及表面配体的选择性;通过农药分子在类酶磁性粒子表面的配位抑制自由基清除原理发展出化学发光传感器,实现了0.1 nM除草剂2,4-D和有机磷农药灭线磷选择性的快速检测,并据此构筑出农药检测的化学发光原理器件;此外,我们还针对低成本和便携式的需求,发明了一种简便试纸,只要轻轻擦拭就能检测出ng量级的目标分子,为食品安全及农产品贸易提供了理论和技术支持。上述研究工作取得了多项具有创新性和系统性的研究成果,部分研究工作在高影响力的国际期刊Anal. Chem. 、Nanoscale、Chem. Eur-J等上发表SCI论文14篇,影响因子全部大于3,其中影响因子大于5的有9篇,此外,协助张忠平研究员培养博士4名和硕士生5名。可见,该项目已经出色的完成了任务书中规定的全部研究任务,并且所取得的研究成果远大于任务书中规定的5-7篇SCI论文的工作量。.此外,以本项目成果为基础,该课题负责人又成功申请到一项国家自然科学基金面上项目(21275145).

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Surface-Enhanced Raman Scattering Chip for Femtomolar Detection of Mercuric Ion (II) by Ligand Exchange
通过配体交换飞摩尔检测汞离子 (II) 的表面增强拉曼散射芯片
  • DOI:
    10.1021/ac303358w
  • 发表时间:
    2013-03-19
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Du, Yuanxin;Liu, Renyong;Zhang, Zhongping
  • 通讯作者:
    Zhang, Zhongping
基于自组装多层烷基化氧化石墨烯的阳极溶出伏安法对Cu(II)的高选择性检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Journal of Materials Chemistry
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张文;韦娟;朱厚娟;张奎;马芳;梅青松;张忠平;王素华
  • 通讯作者:
    王素华
壳层依赖的拉曼增强光谱对果皮表面农药残留的快速识别和检测
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    刘变化;韩光梅;张忠平;刘仁勇;蒋长龙;王素华;韩明勇
  • 通讯作者:
    韩明勇
Graphene oxide embedded sandwich nanostructures for enhanced Raman readout and their applications in pesticide monitoring
用于增强拉曼读数的氧化石墨烯嵌入夹层纳米结构及其在农药监测中的应用
  • DOI:
    10.1039/c3nr00631j
  • 发表时间:
    2013-01-01
  • 期刊:
    NANOSCALE
  • 影响因子:
    6.7
  • 作者:
    Zhang, Lulu;Jiang, Changlong;Zhang, Zhongping
  • 通讯作者:
    Zhang, Zhongping
Highly Selective and Sensitive Detection of Mercuric Ion Based on a Visual Fluorescence Method
基于目视荧光法的汞离子高选择性、高灵敏度检测
  • DOI:
    10.1021/ac302822c
  • 发表时间:
    2012-11-20
  • 期刊:
    ANALYTICAL CHEMISTRY
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Yuan, Chao;Zhang, Kui;Wang, Suhua
  • 通讯作者:
    Wang, Suhua

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其他文献

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乳腺癌MCF-7细胞分泌肺血管内皮细胞生长因子诱导血管内皮细胞免疫功能抑制
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    山东大学学报(医学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张鹏飞;袁冰;房菲菲;韩明勇
  • 通讯作者:
    韩明勇

其他文献

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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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