基于分子印迹聚合物固相微萃取β-兴奋剂电化学传感器的研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21075029
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    35.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0402.电分析化学
  • 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

分子印迹技术因具有构效预定性和特异识别性等特点而广泛应用于化学仿生传感器、膜分离等研究领域。固相微萃取是一项新颖的样品前处理技术,将分子印迹聚合物作为固相微萃取的涂层材料,既有固相微萃取高效萃取的优点,又具分子印迹聚合物的强大的分子识别能力,且分子印迹聚合物稳定性好,是传感器的理想敏感材料。本项目拟采用电化学聚合方法,以苯胺、吡咯类等为聚合单体,以β-兴奋剂为模板分子,在固相微萃取器的不锈钢丝表面制备分子印迹固相微萃取涂层并进行化学掺杂,以改善单一聚合物涂层的分子识别选择性能、提高其机械和化学稳定性,探讨涂层的分子印迹过程。在此基础上,利用聚合物膜涂层独特的高催化性能和分子识别能力,结合电化学技术的高灵敏性,研究该固相微萃取头在复杂体系中对各种痕量β-兴奋剂的萃取行为及其分子特异性识别能力,探讨β-兴奋剂在聚合物膜的电子传递过程,为β-兴奋剂的分析检测提供快速分离、高灵敏响应的电化学传感。

结项摘要

分子印迹聚合物具备对目标分子有卓越的特异性识别功能,独特的物理、化学和机械性,以及抗恶劣环境、使用寿命长、可循环使用等优点,广泛应用于分离、检测以及分子催化等领域。分子印迹聚合物传感器弥补了生物传感器使用条件苛刻、不易保存及测定对象有限等不足之处,成为电化学传感器的研究热点之一。本项目主要内容如下:.1) β-兴奋剂的直接电化学研究.采用循环伏安法(CV)和差分脉冲伏安法(DPV)研究了沙丁胺醇等十一种β-兴奋剂在单壁碳纳米管修饰电极上的电化学行为。研究发现沙丁胺醇等十一种β-兴奋剂,由于其分子结构的不同而产生不同的电化学行为。水杨醇型的沙丁胺醇在SWNTs/GCE修饰电极上有一个不可逆的氧化峰和两对可逆的氧化还原峰。间苯二酚型的特普他林、奥西那林则只出现了一个不可逆的氧化峰,苯酚型的异克舒令、利托君盐酸盐、莱克多巴胺、费诺特罗出现了一个不可逆的氧化峰和一对可逆的氧化还原峰,而苯胺型的西布特罗、马布特罗、溴布特罗、克伦特罗则在高电位区出现了两个不可逆的氧化峰,在低电位区出现一对可逆的氧化还原峰。.2)酪氨酸酶催化氧化β-兴奋剂的光、电化学研究.利用酪氨酸酶对苯酚类β-兴奋剂的催化氧化作用,用紫外可见分光光度法对莱克多巴胺、异克舒令、利托君盐酸盐和费诺特罗进行了定量测定。对于影响酶催化反应的主要条件:溶液的pH值、酪氨酸酶的浓度以及培养时间进行了优化。研究发现这四种β-兴奋剂与酪氨酸酶作用以后,溶液的颜色发生变化,而间苯二酚型和苯胺型β-兴奋剂则不发生颜色变化。此外,酶催化的产物具有良好的电化学活性,结果表明电化学方法较紫外可见分光光度法更适合用于物质的微量检测。相比之下其灵敏度更高、检测限更低。.3)β-兴奋剂MIP-SPME的制备及应用.采用电化学聚合和溶胶-凝胶法,以铂丝为基体电极,制备了β-兴奋剂印迹的MIP-SPME电化学传感器。采用扫描电子显微镜(SEM)、红外光谱法以及循环伏安法对该印迹电极进行了表征,研究了所制备的MIP-SPME对β-兴奋剂特异性识别行为及在该电极上的电化学行为。本阶段研究工作充分结合了SPME具有高的萃取效率和MIPs具有独特选择性和亲和力这两者的优势;此外,萃取后的目标物可直接采用电化学方法检测。

项目成果

期刊论文数量(5)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
An electrochemical sensor based on single-stranded DNA-poly(sulfosalicylic acid) composite film for simultaneous determination of adenine, guanine, and thymine
基于单链DNA-聚磺基水杨酸复合膜的同时测定腺嘌呤、鸟嘌呤和胸腺嘧啶的电化学传感器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Analytical Biochemistry
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Feng; Li-Jun;Zhang; Xiu-Hua;Liu; Ping;Xiong; Hua-Yu;Wang; Sheng-Fu
  • 通讯作者:
    Sheng-Fu
Electrochemical studies of bovine serum albumin immobilization onto the poly-o-phenylenediamine and carbon-coated nickel composite film and its interaction with papaverine
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  • DOI:
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  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Sensors and Actuators B: Chemical
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Feng; Li-Jun;Zhang; Xiu-Hua;Zhao; Dong-Ming;Wang; Sheng-Fu
  • 通讯作者:
    Sheng-Fu
分子印迹阻抗型沙丁胺醇电化学传感器的研究
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    湖北大学学报(自然科学版)
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭春晖;杨莹莹;刘蒙;苏文豪;刘平;徐玮;张修华;王升富
  • 通讯作者:
    王升富
Electrochemical sensor for the determination of brucine in human serum based on molecularly imprinted poly-o-phenylenediamine/SWNTs composite film
基于分子印迹聚邻苯二胺/SWNTs复合膜的电化学传感器测定人血清中马钱子碱
  • DOI:
    10.1016/j.snb.2012.01.011
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Sensors and Actuators B: Chemical
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Liu; Ping;Zhang; Xiuhua;Xu; Wei;Guo; Chunhui;Wang; Shengfu
  • 通讯作者:
    Shengfu
Electrochemical sensor based on a carbon nanotube-modified imprinted sol-gel for selective and sensitive determination of 2-agonists
基于碳纳米管修饰的印迹溶胶-凝胶的电化学传感器,用于选择性和灵敏地测定 2-激动剂
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    MICROCHIMICA ACTA
  • 影响因子:
    5.7
  • 作者:
    Xu; Wei;Liu; Ping;Guo; Chunhui;Dong; Chao;Zhang; Xiuhua;Wang; Shengfu
  • 通讯作者:
    Shengfu

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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
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  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    盛玉豪;刘慧霞;肖艳;张修华;王升富
  • 通讯作者:
    王升富
Al~(3+)掺杂的溶胶凝胶分子印迹膜修饰电极测定赭曲霉毒素
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  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    湖北大学学报(自然科学版)
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  • 作者:
    贺博;王茜;陈苗苗;文为;张修华;王升富
  • 通讯作者:
    王升富

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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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