新型纳米光学传感器的构建及其在农药残留检测中的应用

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1、新型纳米光学传感器的构建及其在农药残留检测中的应用重庆大学博士学位论文学生姓名：董亮指导教师：霍丹群教授专业：生物医学工程学科门类：工学重庆大学生物工程学院二O一七年十月ConstructionofNewNanoOpticalBiosensorandItsApplicationInPesticideResidueDetectionAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDoctor’sDegreeofEngineeringByLiangDongSupervised

2、byProf.DanqunHuoSpecialty:BiomedicalEngineeringCollegeofBioengineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaOctober,2017中文摘要摘要农药残留对环境的污染仍然是阻碍世界进步和发展的巨大威胁之一。建立和发展及时、简单、准确、高灵敏的农药残留检测方法是预防、控制和处理农药残留污染的基础、前提甚至是关键环节。近年来随着纳米科技的发展，基于纳米材料（AuNPs、QDs）的出色性能构建的纳米生物传感器由于具有响应时间短、成本低等优点，为农药残留的现场实时检测提供了一种简单、快

3、速、准确且有效的方法。本论文以高灵敏特异性检测微痕量农药残留为目的，充分利用了AuNPs在光学性能上的特殊优势、QDs独特的光学性能、植物酯酶的高特异性识别，从纳米光学生物传感器的设计、构建两方面入手，基于FRET、IFE、酶抑制等原理设计并构建了一系列纳米光学生物传感器，并对传感器的检测性能进行了系统的研究。本论文开展的主要研究工作如下：①基于FRET原理构建AuNPs-RB纳米光学传感器并用于微痕量杀螟丹农药残留的检测杀螟丹农药残留的急性毒性及其潜在的遗传发育毒性对人类健康造成巨大威胁。本论文基于FRET原理，充分利用纳米金（AuNPs）优异的光电属性及对罗丹明（B）荧光团的

4、高猝灭效率，构建了荧光素（罗丹明B）为供体、AuNPs为受体的新型纳米光学传感器并实现了对杀螟丹农药残留的快速、简单、超灵敏检测，系统研究了AuNPs-RB纳米光学传感器对杀螟丹的检测。实验结果表明：在最优化条件下，构建的AuNPs-RB纳米光学生物传感器对杀螟丹农药残留检测的线性范围为0-180nM，其检测限可低为0.88nM。相较于其他报道的检测方法，本论文构建的AuNPs-RB纳米光学传感器检测限最低，对实际样品中微痕量杀螟丹农药残留检测有很好的应用前景。②基于IFE构建AuNPs-QDs双重信号纳米光学传感器并用于微痕量氰草津农药残留的检测氰草津农药残留会导致人体内分泌中

5、断、出生缺陷、生殖肿瘤等严重疾病，对人类健康构成了巨大威胁。本论文基于柠檬酸盐离子包覆的AuNPs与GSH修饰的水溶性CdTeQDs之间的内部滤光作用（IFE）,构建了AuNPs-QDs纳米光学传感器实现对于氰草津的比色检测和荧光信号同时双光信号的特异性、快速、灵敏性检测，系统研究了构建的AuNPs-QDs纳米光学生物传感器对氰草津的检测原理。实验结果表明：在最优化条件下，构建的AuNPs纳米光学传感器比色检测对氰草津农药残留的检测线性范围为2-9μM，检测限为0.2201μM；在最优化条件下，构建的AuNPs-QDs纳米光学传感器荧光检测微痕量氰草津农药残留的线性范围为I重庆大

6、学博士学位论文0.5μM-9μM，检测限为0.1578μM，这表明AuNPs-QDs纳米荧光传感器用于氰草津的荧光检测在较低浓度条件下可以达到满意的灵敏度。通过对12种含有氰基基团农药的测定，评估了所构建传感器的选择性，结果表明本论文构建的AuNPs-QDs纳米荧光传感器具有很好的选择性。以上结果表明：构建的AuNPs-QDs纳米光学传感器具有检测限低，重复性好、选择性高（抗干扰强）等优势，并在实际样品中的加标实验取得了很好的回收率，有望用于实际样品中氰草津的快速检测。③植物酯酶（PLaE）光学生物传感器的构建及作用机制研究植物酯酶是农药残留检测的三种酶标记物之一，来源广、价格低

7、廉，在发展酶型农药残留传感器有巨大的潜在应用价值，但植物酯酶（PLaE）的纯化方法存在步骤较多，产率较低等不足。本论文首次将萃取纯化新技术-三相分配法(TPP)用于PLaE的纯化，系统研究了三相分配法用于PLaE纯化的影响因素；在单因素实验的基础上，运用响应曲面法及四因素三水平的Box-Behnken中心组合实验设计方法优化PLaE纯化工艺，并通过SDS-PAGE凝胶电泳、荧光进行表征；将获得的纯化PLaE基于其自身荧光性能首次用于了微痕量杀螟硫磷农药残留的检测。结果表明在最优化