食品中痕量有害物质表面增强拉曼光谱现场定量快速分析新技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    21475154
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    90.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0401.分离与分析
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Food safety has become a major concern in China. Food safety analysis has characteristics such as time effectiveness and large number of sample preparation. It has great significance for food safety analysis to develop highly selective enrichment methods for trace harmful substances in food coupling with corresponding portable rapid detection techniques to establish the novel on-site quantitative rapid analytical techniques for trace harmful substances in food. Surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) technique is a portable rapid sensitive analytical technique. However, due to the low selectivity and anti-interference capability of SERS detection, it is still hard to actually apply SERS detection technique for the quantitative analysis during real analytical projects. In this project, trace illegal additives in food, pesticide and veterinary drug residues, hormone residues and other harmful substances will be concerned as target harmful substances in food. Molecular self-assembly and molecular imprinting technique will be used to prepare novel size-controlled, reproducible, highly selective and reusable SERS sensitive substrates in order to improve the selectivity and sensitivity of SERS rapid analysis technique during real analytical projects. Moreover, coupling with the home-made effective circular-flow SERS sampling system the statistical sampling representativeness during SERS rapid analysis will be improved, which facilitates the further improvement of precision and accuracy of SERS rapid analysis technique and the establishment of the novel on-site SERS quantitative rapid analytical techniques for food safety. It is expected the proposed on-site SERS quantitative rapid analytical techniques can be practically applied for the on-site rapid quantification of trace harmful substances in complex food samples such as fruits, vegetables, roast meat and aquatic products.
食品安全已成为重要的国计民生问题之一。食品安全检测具有样品量大、时效性强的特点,针对食品中痕量有害物质研发高选择性富集新方法,并结合相应便携快速检测技术,构建食品中痕量有害物质的现场定量快速检测新技术对食品安全检测具有重要意义。表面增强拉曼光谱(SERS)技术具有便携、快速、灵敏等特点,但抗扰能力及选择性弱,尚无法真正用于实际样品定量分析。本项目希望针对食品中痕量非法添加剂、农兽残、激素类残留等有害物质,采用自组装及分子印迹技术制备形貌尺寸可控、重复性好、选择性高、可重复使用的新型SERS敏感基底,提高SERS快速检测技术用于复杂食品分析时的选择性和灵敏度;结合自制高效SERS分析循环流动采样系统,提高采样统计代表性,进一步提高SERS快速检测的精密度和准确度,从而构建食品安全SERS现场定量快检新技术,并实际应用于蔬果、卤煮烧腊及水产品等复杂食品中痕量有害物质的现场定量快速检测。

结项摘要

表面增强拉曼光谱(SERS)技术能提供丰富的化学分子结构信息,灵敏度高、检测速度快,且仪器便携,非常适合于食品安全现场快速检测。但是,SERS技术抗干扰能力及选择性弱,而食品样品基体复杂,目前许多食品安全SERS快速分析方法的精密度及准确度仍有待提高。本项目针对食品中痕量非法添加剂等有害物质,制备新型SERS敏感基底,提高食品安全SERS现场快速分析技术的选择性和灵敏度;通过自制高效 SERS 分析采样系统,进一步提高食品安全SERS现场快速分析的精密度和准确度。. 项目按原计划圆满顺利完成,并达到预期目标。采用导向自组装、原子转移自由基聚合法、溶胶法、表面浸润法分别成功制备了金-聚苯乙烯-嵌段-聚4-乙烯基吡啶固有内标SERS基底、金-羟基聚苯乙烯纳米阵列SERS基底、金-十六烷基三甲基溴化铵SERS基底、金-杜邦101-聚四氟乙烯薄膜SERS基底;研制了微型热助吹扫捕集、微型气膜阵列分离、微型气膜分离环炉富集、大体积恒浓度等高效SERS采样系统;结合SERS及色谱分析技术,构建了食品中痕量柯衣定、瓜子中红2G、水果中噻苯唑、饮用水中微囊藻毒素、面粉中甲醛、味精中硫化钠、酒精制品中甲醇、蔬果中四聚乙醛与福美双、水果中植物激素乙烯、水果保鲜气中二氧化硫、干果中糖精钠等目标物的现场定量快速分析新技术。在Analytical Chemistry等国内外刊物上发表论文13篇;申请发明专利4项,1项授权、3项公开,培养博士生2名、硕士生6名。

项目成果

期刊论文数量(13)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(4)
Acylhydrazone bond dynamic covalent polymer gel monolithic column online coupling to high-performance liquid chromatography for analysis of sulfonamides and fluorescent whitening agents in food
酰腙键动态共价聚合物凝胶整体柱与高效液相色谱在线耦合用于食品中磺胺类和荧光增白剂的分析
  • DOI:
    10.1016/j.chroma.2017.09.002
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Chromatography A
  • 影响因子:
    4.1
  • 作者:
    Chengjiang Zhang;Xialin Luo;Tianfu Wei;Yufei Hu;Gongke Li;Zhuomin Zhang
  • 通讯作者:
    Zhuomin Zhang
表面增强拉曼光谱法快速测定干果类食品中的糖精钠
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    分析测试学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈正毅;卢雅琳;梁豫;曾晨;张卓旻;李攻科
  • 通讯作者:
    李攻科
Progress on the development of DNA-mediated metal nanomaterials for environmental and biological analysis
用于环境和生物分析的DNA介导的金属纳米材料的开发进展
  • DOI:
    10.1016/j.cclet.2018.10.031
  • 发表时间:
    2019-02-01
  • 期刊:
    CHINESE CHEMICAL LETTERS
  • 影响因子:
    9.1
  • 作者:
    Fu, Jingtai;Zhang, Zhuomin;Li, Gongke
  • 通讯作者:
    Li, Gongke
Miniaturized thermal-assisted purge-and-trap technique coupling with surface-enhanced Raman scattering for trace analysis of complex samples
微型热辅助吹扫捕集技术与表面增强拉曼散射相结合,用于复杂样品的痕量分析
  • DOI:
    10.1021/acs.analchem.7b02912
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Analytical Chemistry
  • 影响因子:
    7.4
  • 作者:
    Chen Zhengyi;Li Gongke;Zhang Zhuomin
  • 通讯作者:
    Zhang Zhuomin
An intrinsic internal standard substrate of Au@PS-b-P4VP for rapid quantification by surface enhanced Raman scattering
Au@PS-b-P4VP 的内在内标基质,可通过表面增强拉曼散射进行快速定量
  • DOI:
    10.1039/c7an01061c
  • 发表时间:
    2017-08-21
  • 期刊:
    ANALYST
  • 影响因子:
    4.2
  • 作者:
    Gao, Jiamin;Zhao, Cheng;Li, Gongke
  • 通讯作者:
    Li, Gongke

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  • 作者:
    张卓旻;张卓旻;李攻科;李攻科
  • 通讯作者:
    李攻科
生物气味研究进展
  • DOI:
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  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    大学化学
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李攻科;张卓旻;朱丽
  • 通讯作者:
    朱丽
食品安全分析样品前处理-快速检测联用方法研究进展
  • DOI:
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  • 发表时间:
    2013
  • 期刊:
    色谱
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    黄怡淳;丁炜炜;张卓旻;李攻科
  • 通讯作者:
    李攻科
基于席夫碱反应的共价有机骨架材料
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    化学进展
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    张成江;袁晓艳;袁泽利;钟永科;张卓旻;李攻科
  • 通讯作者:
    李攻科

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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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