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北京石油化工學院王浩團隊 CEJ:基于Ln-BTC的一系列比色和自校準熒光傳感器用于檢測食品中的黃曲霉毒素B1
2025-01-20  來源:高分子科技

  黃曲霉毒素B1AFB1)是黃曲霉和寄生曲霉產生的次生代謝物,廣泛存在于食品、飼料和草藥中,對人類和動物健康構成嚴重威脅。AFB1的毒性極強,超過砷的68倍,是氰化鉀的10倍,具有致突變、致癌、神經毒性、腎毒性和致畸性等多種危害。為應對AFB1污染,許多國家制定了嚴格的監管標準,如歐盟規定玉米中AFB1限量為5μg/kg,飼料中為20μg/kg。目前,AFB1的檢測方法包括橫向流動免疫分析(LFIA)、液相色譜串聯質譜(LC-MS/MS)、酶聯免疫吸附試驗(ELISA)和生物傳感器等,但這些方法存在成本高、操作復雜、樣品制備繁瑣等問題。因此,開發一種低成本、高靈敏度且可靠的AFB1傳感技術迫在眉睫。



  近日,北京石油化工學院王浩副教授團隊在《Chemical Engineering Journal》期刊上發表論文“A series of colorimetric and self-calibrated fluorescent sensors based on Ln-BTCs for detection of aflatoxin B1 in food”。該研究標志著純鑭系基配位聚合物(3D/1D-CPs-(1-3))首次用于AFB1的比色熒光檢測。在543nm618nm處的發射峰強度與AFB1濃度呈負相關,而以425nm左右為中心的藍色熒光強度則呈正相關,適合作為自校準熒光傳感器。此外,3D/1D-CPs-(1-3)也可以引入PVDF中,得到一系列的混合基質膜(MMMs),在AFB1的熒光檢測過程中仍顯示顏色變化。更重要的是,3D-pCPs-(1-3)進一步證明了在茶葉和大豆粉的真實食品樣品中識別AFB1的良好的準確性,揭示了它們在食品工業中的潛在應用價值,并提供了理論支持。


1. (a) 3D-pCP-1的三維框架; (b) 1D-npCP-11D帶狀結構; (c) 3D-pCPs-(1-5)(d) 1D-npCPs-(1-5)的模擬和實驗粉末XRD譜圖; (e) 3D-pCPs-(1-3)(f) 1D-npCPs-(1-3)的掃描電鏡圖像; (g) 3D-pCPs-(1-3)(h) 1D-npCPs-(1-3)FT-IR光譜。


  如圖1所示,成功制備了有孔結構和無孔結構的兩種樣品。通過X射線衍射(XRD)、傅里葉紅外光譜(FT-IR)和掃描電子顯微鏡(SEM)等一系列表征手段,證實了目標樣品的成功合成。


2. (a)3D-pCP-1/甲醇、(c)3D-pCP-2/甲醇和(e)3D-pCP-3/甲醇懸浮液的熒光發射光譜。(b) 3D-pCP-1(d) 3D-pCP-2(f) 3D-pCP-3I0/IAFB1濃度的S-V曲線。插圖:分別在AFB1中混合前(左)和(右)混合后對應的3D-pCP-13D-pCP-23D-pCP-3254 nm紫外光下的彩色照片。


  通過熒光滴定實驗研究了3D/1D-CPs-(1-3)AFB1的傳感性能。3D-pCPs-(1-3)在幾秒內對AFB1表現出快速熒光響應,顏色變化明顯(圖2b、2d2f)。3D-pCP-1、3D-pCP-23D-pCP-3Ksv分別為2.0×10?、1.4×10?2.6×10? M-1,檢測限分別為19.4 ppb、17.5 ppb24.1 ppb。相比之下,1D-npCPs-(1-3)具有更低的Ksv值和更高的檢測線,表明有孔3D-pCPs-(1-3)AFB1的熒光檢測具有更高的靈敏度。


3. (a) 3D-pCP-1@PVDF, (c) 3D-pCP-2@PVDF(e) 3D-pCP-3@PVDF混合基質膜的柔韌性; (b) 3D-pCP-1@PVDF, (d) 3D-pCP-2@PVDF(f) 3D-pCP-3@PVDF在紫外線照射下的熒光。(g) 3D-pCP-1、(h) 3D-pCP-2(i) 3D-pCP-3在不同濃度AFB1下的熒光照片。


  如圖3a-f所示,3D-pCPs-(1-3)@PVDF在可見光下為白色薄膜,紫外燈下分別呈現均勻且明亮的紅、綠、黃熒光,表明粉末PVDF分散良好。浸入不含AFB1的甲醇溶液中時,膜表現出強烈的顏色發射;向溶液中滴加AFB1,熒光顏色隨濃度增加而變化(圖3g-i),達到閾值時顏色顯著改變。


4. 使用智能手機檢測AFB1的示意圖。AFB1濃度與(a) 3D-pCP-1@PVDF、(b) 3D-pCP-2@PVDF、(c) 3D-pCP-3@PVDF顏色變化的擬合曲線。插圖顯示了智能手機分析用254 nm紫外燈照明下傳感系統的相應照片。


  圖4展示智能手機對MMMs的熒光傳感過程。智能手機捕獲MMMs254nm紫外燈下暴露于不同濃度AFB1的熒光傳感圖像,手機上顏色識別應用程序將其轉為RGB值,利用RGB比率確定AFB1濃度。該基于智能手機平臺對AFB1具有較大的定量分析潛力,經茶葉、豆粉回收率測試及HPLC驗證,3D-pCPs-(1-3)的熒光傳感技術檢測真實食品樣本中的AFB1具有出色的準確性和可靠性。


  論文第一作者為北京石油化工學院新材料與化工學院2022級碩士生李俊穎,論文通訊作者為北京石油化工學院王浩副教授、聊城大學李允伍教授和河北北方學院李俊萱講師。


  原文鏈接:

  https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.159481


  下載:A series of colorimetric and self-calibrated fluorescent sensors based on Ln-BTCs for detection of aflatoxin B1 in food

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