基于量子点作为元素标记的ICP-MS技术用于高灵敏度多组分真菌毒素定量方法研究

Mycotoxins are toxic secondary metabolites released and produced by various species of fungi which often appear in contaminated cereals. The contaminations of foodstuff with mycotoxins can cause serious harm to food safety and human health. However, current methods for mycotoxin determination have some shortcomings, such as only a single target analyte, complicated sample preparation steps, time-consuming operations and low detection limits, which are emerging as a bottleneck for cereals quality and safety. Therefore, this project aims to develop a novel inductively coupled plasma mass spectrometry (ICP-MS) method for the simultaneous detection of multiple mycotoxins in cereals with quantum dots as element labeling. Briefly, ochratoxin A (OTA) and fumonisin B1 (FB1), two of the most dangerous mycotoxins found in food, are selected as the representative targets while the aptamers of OTA and FB1 are designed. Quantum dots (QDs) are use as label probes, and liposomes are used to encapsulate the QDs to form the liposome-QDs complexes for signal amplification. The liposome-QDs complexes were further employed to label the corresponding aptamers specific for OTA and FB1. After the signals of the QDs change into the metal elements signals, the ICP-MS analysis of metal elements are used for the simultaneous detection of OTA and FB1 in wheat. The present method may not only promote the application of biosensor strategy in mycotoxin analysis, but also provide a highly sensitive and selective approach for mycotoxin detection.

真菌毒素极易污染粮食，严重威胁食品安全和人类健康。目前真菌毒素检测方法存在靶分析物单一、过程繁琐、耗时长且灵敏度低等缺点。本研究旨在建立一种基于量子点作为元素标记的电感耦合等离子体质谱（ICP-MS）技术用于高灵敏度多组分真菌毒素检测新方法，实现对粮食中多组分真菌毒素的同时分析和定量研究。具体方案如下：以粮食中常见的、危害性严重的赭曲霉毒素A（OTA）与伏马菌毒素B1（FB1）为研究对象，采用核酸适体进行特异性识别和信号转导，将真菌毒素分子信号转换为适体分子信号；以量子点作为标记探针，并通过制备脂质体-量子点复合物实现信号放大；将量子点信号转换为金属元素探针信号，建立一种基于量子点作为元素标记的ICP-MS新方法，实现粮食中多组分真菌毒素的高灵敏度定量检测。本项目的实施不仅开拓了生物传感器技术在真菌毒素分析中的应用，也为粮食中真菌毒素的高特异性和高灵敏度检测提供了一种新思路。

真菌毒素极易污染粮食，严重威胁食品安全和人类健康。目前真菌毒素检测方法存在靶分析物单一、过程繁琐、耗时长且灵敏度低等缺点。鉴于此，本研究主要开展了以下工作：（1）构建了一种基于金属纳米粒子作为元素标记探针的磁-控制适体传感器体系，并采用电感耦合等离子体质谱技术（ICP-MS）实现了对粮食中赭曲霉毒素A（OTA）和伏马菌毒素B1（FB1）的同时分析和定量研究。(2) 完成了面包和饼干中脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）及其衍生物的污染水平和膳食暴露研究，发现样品中DON的污染率为95%，平均值为153.3μg/kg，提示需要进一步加强面粉制品中的DON污染监测；(3) 实现了玉米制品中多组分真菌毒素的污染调查和膳食暴露评估，样品中DON和FB1污染率分别达到96.7%和94.4%，平均值分别为65.24μg/kg和128.2μg/kg，表明玉米制品遭受的主要真菌毒素污染物为DON和FB1；(4) 利用Na+和K+离子触发的G -四联体构象变化以及淀粉样蛋白-β (1-40) [Aβ (1-40)]和Cu2+之间的强亲和力，构建了一种用于Aβ (1-40)的双通道超灵敏检测方法；(5) 构建了基于铜(Ⅱ)-硫胺素体系的谷胱甘肽（GSH）和组氨酸（His）的高灵敏荧光检测方法；(6) 构建了基于MnO2纳米球/铜纳米簇复合物的FRET生物传感器应用体系，实现了对谷胱甘肽（GSH）的超灵敏检测。. 本研究工作不仅开拓了生物传感器技术在真菌毒素分析中的应用，也为粮食中真菌毒素的高灵敏度、高选择性检测提供了一种新思路。这些研究的完成为调查食品中真菌毒素污染水平、保证食品安全、人群健康以及地方政策制定提供了基础数据支持。此外，基于金属纳米粒子作为标记探针检测Aβ (1-40)，GSH和His的完成，拓展了本项目工作的研究领域，为利用生物传感器技术检测生物大分子提供了新思路。