Food Chem:磁固相萃取联合光纤均相化学发光免疫传感器快速测定谷物中的脱氧雪腐镰刀菌烯醇

学术   2024-07-31 22:33   北京  


【摘要】

   本文开发了一种集成策略,结合Fe₃O₄磁性纳米粒子修饰的金属有机框架-5基磁性固相萃取与光纤基均相化学发光免疫传感器,实现了谷物中脱氧雪腐镰刀菌烯醇的快速灵敏检测。该杂化磁性材料具有良好的富集能力,吸附量最高可达1.68 mg/g。基于竞争免疫的均相化学发光免疫传感器实现了无洗涤、高灵敏度的脱氧雪腐镰刀菌烯醇检测,检测限低至46.7 pg/mL,线性范围为0.1至1000 ng/mL。在稻米、玉米和小麦中的回收率分别为80.0%至118.2%、91.1%至116.7%和80.0%至91.5%,相对标准偏差不超过9.11%。该策略与高效液相色谱-质谱法在盲样分析中具有高度一致性,为谷物中霉菌毒素的筛查提供了便捷方法。

【引言】

    脱氧雪腐镰刀菌烯醇(Deoxynivalenol, DON)是一种普遍存在的高毒性真菌毒素,摄入被其污染的谷物产品可能导致食物中毒、呕吐、腹泻乃至死亡。在欧洲、日本以及美国等地已有相关病例报道。联合国粮农组织与世界卫生组织均将DON列为谷物中最危险的污染物之一。

   本研究首先采用水热合成法制备了Fe₃O₄磁性纳米粒子(Magnetic Nanoparticles, MNPs),并通过聚乙烯吡咯烷酮(Polyvinylpyrrolidone, PVP)进行表面修饰以增强其稳定性和分散性能。随后,通过Fe₃O₄ MNPs与金属有机骨架-5(Metal-Organic Framework-5, MOF-5)之间的化学键合制备了杂化磁性材料。在检测过程中,该杂化材料MOF-5@Fe₃O₄ MNPs作为吸附剂和分离载体,用于谷物样品中DON的磁性固相萃取(Magnetic Solid-Phase Extraction, MSPE)。MSPE后,洗脱液通过基于光纤的均相化学发光(Optical Fiber Homogeneous Chemiluminescence, OFHCL)免疫传感器进行检测。在DON存在的情况下,DON与辣根过氧化物酶(HRP)标记的DON竞争光纤表面固定的DON抗体,从而减少了HRP-DON复合物在光纤上的结合量。加入H2O2后,HRP-DON催化其生成单重态氧,促使吖啶酯从其邻近状态转变为激发态。当激发态的化学发光底物返回至基态时,化学发光现象随之发生,其强度与HRP浓度呈正相关。因此,谷物样品中DON的浓度与化学发光强度成反比。

图1.(A)MOF-5@Fe₃O₄ MNP的合成工艺示意图。(B)谷物中DON的磁固相萃取示意图。(C)利用OFHCL测试DON原理示意图

【结果】

1.Fe₃O₄纳米颗粒和MOF-5@Fe₃O₄ MNP的合成与表征

   本研究以FeCl3,SDS和NaAc为原料采用水热合成法合成Fe₃O₄ MNP,并使用聚乙烯吡咯烷酮(PVP)对其进行表面改性,以提升其稳定性和分散性能。以改性后的Fe₃O₄ MNPs、硝酸锌和对苯二甲酸为原料,在高温条件下合成了MOF-5@Fe₃O₄杂化磁性材料。随后,通过动态光散射(DLS)、扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射(XRD)和傅里叶变换红外光谱(FT-IR)对MOF-5@Fe₃O₄ MNP进行了全面表征。DLS结果表明合成的Fe₃O₄ MNP具有良好的单分散性和均匀的球形,平均尺寸约为280 nm,MOF-5呈立方体形状,直径约为2 μm,并且其表面覆盖了多个Fe₃O₄ MNP。XRD证实同时存在Fe₃O₄ MNP和MOF-5衍生峰。FT-IR光谱发现了特属于MOF-5@Fe₃O₄ MNP的震动峰。以上结果均表明MOF-5@Fe₃O₄ MNP的合成成功。

2.MOF-5@Fe₃O₄ MNP性能评价

   为了评估MOF-5@Fe₃O₄ MNP的性能,研究人员利用高效液相色谱-质谱法(HPLC-MS)检测回收率的方式对吸附剂用量、吸附时间、吸附温度等参数做对比优化。结果表明,最佳吸附剂用量为12 mg,最佳吸附时间为30 min,最佳吸附温度为30℃。同时对解吸条件进行了对比优化,确定最佳洗脱液为乙腈,最佳解吸时间为10 min,最佳pH值为6.0。在最佳条件下,MOF-5@Fe₃O₄ MNP实际效果与免疫亲和柱的效果相当。采用Langmuir模型和Freundlich模型拟合MOF-5@Fe₃O₄ MNP对DON的吸附等温线,最终计算出MOF-5@Fe₃O₄ MNP的最大吸附容量为1.68 mg/g。此外,实验还证实了所合成的MOF-5@Fe₃O₄ MNP具有良好的重复使用性,降低了其使用成本。

图2.优化(A)吸附剂用量、(B)吸附时间、(C)吸附温度、(D)洗脱液类型、(E)解吸时间、(F)溶液pH对DON MSPE的影响。(G) MOF-5@Fe₃O₄ MNP吸附DON的等温线。(H)MOF-5@Fe₃O₄MNP和免疫亲和柱提取谷物中DON的色谱分析。(I)MOF-5@Fe₃O₄MNP的可重用性。

3.OFHCL免疫传感器均相反应过程的可行性验证及OFHCL免疫传感器制备

   本研究引入了均相反应机制来构建OFHCL免疫传感器。在含有H2O2的溶液中,当吖啶酯和HRP酶处于接近状态(< 200nm)时,HRP酶催化H2O2产生的单线态氧分子可以将能量传递给吖啶酯,使其转化为激发态。但是,如果两者的距离比较远(> 200nm),单线态氧分子则无法有效地将能量传递给发光底物,此时不会有信号产生。因此,不需要将未结合的HRP-DON从反应体系中分离出来,从而实现无水洗操作。本研究通过使用HRP标记的山羊抗小鼠模拟验证的方式证实了化学发光强度的变化是HRP和吖啶酯状态变化的结果,从而验证了均相反应过程的可行性。

   本研究首先去除光纤上的丙烯酸保护层及表面的二氧化硅包层,随后利用3-氨基丙基三乙氧基硅烷对光纤进行硅烷化处理引入氨基,最终在光纤上连接DON抗体制备了OFHCL免疫传感器。分别利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR)和能量色散X射线(EDS)及原子力显微镜(AFM)对OFHCL的制备效果进行了表征。FT-IR发现于酰胺III带的1240cm−1和1310cm−1处出现了两个与蛋白质二级结构完全对应的吸收峰。EDS光谱发现在能谱中除裸露的光纤所含有的C、O和Si还有来自抗体的N、P和S。AFM图像显示相较改性前光纤表面光滑平坦,修饰抗体后的光纤表面出现了宽度约为15 nm的白斑。以上结果均表明抗体被包被到了光纤上,OFHCL免疫传感器制备成功。

图3.光纤探头检测原理验证及表征。(A) C1梯度和C2梯度的化学发光强度。(B) C1梯度和C2梯度的OD450。(C)裸光纤和抗体修饰光纤的FT-IR光谱。(D)裸光纤和(E)抗体修饰光纤的AFM图像。

4.利用OFHCL免疫传感器检测DON

   本研究随后对影响检测的关键参数进行了优化,包括抗体浓度、HRP-DON浓度、DMF与水的比例以及免疫反应时间。确定的最佳条件分别为:抗体浓度20μg/mL、HRP-DON浓度5 μg/mL、DMF与水的比例40%、免疫反应时间60min。在上述最佳条件下,评价了OFHCL免疫传感器检测DON的灵敏度。线性方程为Y = 2699.72 X−3641 (X = log[DON (ng/mL)], R2 = 0.99),检出限(LOD)为46.7 pg/mL,在0.1至1000 ng/mL范围内存在良好的线性关系。OFHCL免疫传感器与传统OFCL方法的灵敏度相当。

图4.OFHCL免疫传感器的条件优化及性能评价。优化(A) DON抗体浓度,(B) HRP-DON浓度,(C) DMF比,(D) DON检测免疫反应时间。(E) OFHCL免疫传感器与常规OFCL法DON检测的标准曲线和(F)线性范围。

5.真实样本分析

   为了证明这种集成检测策略在实际应用中的可行性,本研究使用三种谷物(水稻、玉米和小麦)进行了标准恢复实验。实验结果表明稻谷、玉米、小麦的加标回收率分别为80% ~ 118.2%、91.1% ~ 116.7%、80% ~ 91.46%相对标准偏差分别为6.42% ~ 8.91%、6.44% ~ 9.9%、6.98% ~ 8.27%。这些结果表明所建方法具有良好的准确度和稳定性。在真实样本测试时OFHCL免疫传感器与HPLC-MS方法的结果一致,证实了该方法在实际环境中的可靠性和准确性。

图5.真实样本分析。(A) OFHCL免疫传感器、HPLC-MS法和常规ELISA法检测小麦样品DON的定量结果。“√”为阳性样品。(B) OFHCL免疫传感器与HPLC-MS检测小麦样品中DON的一致性

【总结】

   本研究开发了一种综合检测策略,通过将MOF-5@Fe₃O₄ MNP为基础的MSPE与OFHCL免疫传感器相结合,用于分析谷物中的DON。MOF-5与Fe₃O₄ MNP之间的化学键合赋予了该杂化材料较高的化学稳定性和出色的DON富集能力,最大富集量可达1.68 mg/g。此外,该材料表现出良好的可重复利用性,具有显著的成本效益,显示出替代商用MSPE材料的巨大潜力。基于距离依赖的OFHCL免疫传感器通过同质免疫分析法实现了DON的快速检测,具有高特异性、高灵敏度、高稳定性和便携性。该免疫传感器检测DON的线性范围为0.1 ~ 1000 ng/mL,检出限为46.7 pg/mL。在三个实际样品中应用该综合检测策略,回收率范围为80.0% ~ 118.2%,RSD小于9.11。

原文出处:https://doi.org/10.1016/j.foodchem.2022.135356

指导教师:王战辉

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