基于三维纳米适配体传感器的蔬菜中有机磷农药多残留同步检测方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31772068
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    60.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C2008.食品质量与安全检测
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

It is of great significance to develop a high efficiency and reliable method for simultaneous and rapid detection of organophosphorus pesticide residues in vegetables. Aptamers are artificial functional oligonucleic acids that are screened and amplified in vitro. Their recognition characteristics are similar to those of antibodies, exhibiting excellent accuracy & repeatability, and high purity. The sensing analysis method based on aptamers is expected to be an effective method to detect pesticide residues. However, the stability and reproducibility of aptasensor is a bottleneck of its application and development. The reasons are that the recognition mechanism of pesticide and aptamer, and the interference mechanism of sample compositions are not clear. In this project, we are going to make good use of a stable three-dimensional nano-aptamer rigid structure with nanoparticle to study the spatial conformation of the nano-aptamers before and after incubating with pesticides, and to explore the recognition mechanism of three-dimensional nano-aptamers and pesticide in order to improve the stability of the sensor. The influence rule of different labeling methods on dissolution voltammetry will be studied and a new method for simultaneous detection of organophosphorus pesticide residues in vegetables will be established by using special elements to label the aptamers. It will clarify the main interfering factors affecting the specificity of the aptamer and reveal the influence rule of the interference factors on the sensor signal, and provide a theoretical guidance for the processing method of vegetable samples. This research will provide a theoretical guidance and technical support for the establishment of a rapid and simultaneous detection method of multiple pesticide residues with high-selectivity and high-sensitivity.
研究高效、可靠的蔬菜中有机磷农药多残留同步快速检测方法具有十分重要的意义。适配体是体外筛选和扩增获得的核酸序列,其识别特性与抗体相似,具有极好的准确性、重复性和很高的纯度。基于适配体的传感分析方法有望成为农药残留的有效检测手段,但稳定性、重现性仍然是限制其应用和发展的瓶颈,究其原因农药与适配体识别影响机制、样品成分干扰机理不明晰。本项目拟利用纳米颗粒组装性能稳定的三维纳米适配体刚性结构,研究适配体与农药作用前后的空间构象规律,探明三维纳米适配体与农药识别影响机制,提高传感器的稳定性。利用特殊元素标记适配体,研究不同标记方法对溶出伏安谱图的影响规律,构建有机磷农药多残留的同步检测新方法。阐明蔬菜成分对适配体识别造成干扰的主要因子,揭示不同干扰因子对传感器信号的影响规律,为蔬菜样品处理方法提供理论指导。以上研究为建立高特异性、高灵敏度的农药多残留同步快速检测技术发展奠定理论基础。

结项摘要

有机磷农药作为一种广谱且高效的杀虫剂而经常被用于保障蔬菜质量,但因其种类繁多、违规滥用,对食品安全、人体健康和环境保护等都造成了巨大的威胁,也导致对其残留的检测面临着严峻的挑战。利用适配体构建快速检测方法大多具有灵敏度高、方便携带、操作简单等优势,便于推广应用。但在多残留同步检测中,各靶标适配体链易相互缠绕,产生信号干扰。本项目主要探究靶标农药与适配体之间的识别影响机制、样品成分干扰机理,构建蔬菜中有机磷农药多残留同步检测新方法。通过对三维纳米适配体与农药识别影响机制的探索,实现了有针对性地对适配体进行修饰和再构造,为高灵敏、高特异性适配体传感器的制备提供技术支撑。研究不同标记方法对适配体识别性能的影响规律,并拓展讨论了重金属、电活性物质等多种标记材料的标记效果。基于上述研究,构建了基于三维纳米适配体传感器的有机磷农药多残留检测新方法。对蔬菜成分中可能对适配体识别造成干扰的主要因子进行了探究,揭示不同干扰因子对传感器信号的影响规律,建立了蔬菜样品处理方法,为蔬菜中有机磷农药多残留同步检测技术的发展提供了重要理论参考和技术指导。

项目成果

期刊论文数量(24)
专著数量(0)
科研奖励数量(4)
会议论文数量(0)
专利数量(5)
Broad-spectrum electrochemical immunosensor based on one-step electrodeposition of AuNP-Abs and Prussian blue nanocomposite for organophosphorus pesticide detection
基于AuNP-Abs和普鲁士蓝纳米复合材料一步电沉积的广谱电化学免疫传感器用于有机磷农药检测
  • DOI:
    10.1007/s00449-020-02472-9
  • 发表时间:
    2020-11-08
  • 期刊:
    BIOPROCESS AND BIOSYSTEMS ENGINEERING
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    Dong, Haowei;Zhao, Qingxue;Sun, Xia
  • 通讯作者:
    Sun, Xia
A dual-signal amplification strategy for kanamycin based on ordered mesoporous carbon-chitosan/gold nanoparticles-streptavidin and ferrocene labelled DNA
基于有序介孔碳-壳聚糖/金纳米粒子-链霉亲和素和二茂铁标记DNA的卡那霉素双信号放大策略
  • DOI:
    10.1016/j.aca.2018.05.070
  • 发表时间:
    2018-11-29
  • 期刊:
    ANALYTICA CHIMICA ACTA
  • 影响因子:
    6.2
  • 作者:
    Li, Falan;Wang, Xiangyou;Zhao, Wenping
  • 通讯作者:
    Zhao, Wenping
Homogeneous electrochemical aptasensor based on a dual amplification strategy for sensitive detection of profenofos residues
基于双扩增策略的均相电化学适体传感器用于灵敏检测丙溴磷残留
  • DOI:
    10.1039/c8nj02262c
  • 发表时间:
    2018-08
  • 期刊:
    New Journal of Chemistry
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Yancui Jiao;Jiayun Fu;Wenjie Hou;Zhaoqiang Shi;Yemin Guo;Xia Sun;Qingqing Yang;Falan Li
  • 通讯作者:
    Falan Li
Detection of Inosine Monophosphate (IMP) in Meat Using Double-Enzyme Sensor
使用双酶传感器检测肉类中的肌苷单磷酸 (IMP)
  • DOI:
    10.1007/s12161-019-01652-y
  • 发表时间:
    2019-11
  • 期刊:
    Food Analytical Methods
  • 影响因子:
    2.9
  • 作者:
    Wang Guangxian;Sun Jianfei;Yao Yao;An Xingshuang;Zhang Hui;Chu Guanglei;Jiang Shui;Guo Yemin;Sun Xia;Liu Yuan
  • 通讯作者:
    Liu Yuan
The development of a novel biosensor based on gold nanocages/graphene oxide-chitosan modified acetylcholinesterase for organophosphorus pesticide detection
开发基于金纳米笼/氧化石墨烯-壳聚糖修饰的乙酰胆碱酯酶的新型有机磷农药检测生物传感器
  • DOI:
    10.1039/c9nj02556a
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    New Journal of Chemistry
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Yao Yao;Wang Guangxian;Chu Guanglei;An Xingshuang;Guo Yemin;Sun Xia
  • 通讯作者:
    Sun Xia

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    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
    马泽亮;殷廷家;国婷婷;王志强;李彩虹;郭业民;孙霞
  • 通讯作者:
    孙霞

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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

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          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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