适配体功能化磁性共价有机骨架的制备及其磁固相萃取食品中真菌毒素的研究

基本信息
批准号:21904053
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:26.00
负责人:王鲁良
学科分类:
依托单位:鲁东大学
批准年份:2019
结题年份:2022
起止时间:2020-01-01 - 2022-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:
关键词:
真菌毒素适配体功能化共价有机骨架固相萃取
结项摘要

Mycotoxins are poisonous, immunosuppressive, carcinogenic and teratogenic secondary metabolites produced by fungi. However, the rapid and accurate analysis of trace mycotoxins still is difficulty because of low-level mycotoxin contamination and complex food matrices. It is valid to solve the aforementioned problems to develop high enrichment efficiency and high selectivity sample pretreatment technology. So This project focusses on the fabrication of aptamer-functionalized magnetic covalent organic frameworks (Fe3O4@COFs-Aptamer)as novel adsorbent for magnetic solid phase extraction of trace mycotoxins. The aim of this project is to prepare the novel Fe3O4@COFs-Aptamer composites with good solvent and mechanical stability, regular morphology, high specific surface area, high mass transfer efficiency and specific recognition function, to investigate the effects of the composition and structure of Fe3O4@COFs-Aptamer on the extraction selectivity and efficiency, to optimize the separation and analysis conditions of mycotoxin by HPLC/HPLC-MS and to analyze the trace mycotoxins of food samples with high efficiency, selectivity and sensitivity.

真菌毒素是由真菌次生代谢产生的有毒物质,对人体有免疫抑制性、致癌性和致畸性。然而,由于真菌毒素含量低和样品基质复杂,对食品中的痕量真菌毒素的快速、准确分析仍具挑战性。发展高富集效率和高选择性的样品前处理技术是解决上述问题的关键,因此本项目拟将稳定性好、形貌均一、高比表面积、高传质效率的核壳型磁性共价有机骨架材料复合材料(Fe3O4@COFs)与特异性强的适配体(Aptamer)相结合,发展以Aptamer功能化的Fe3O4@COFs核壳型复合材料(Fe3O4@COFs-Aptamer)为新颖吸附剂的真菌毒素萃取富集新方法,并探究Fe3O4@COFs-Aptamer的组成、结构对萃取富集的选择性和富集效率的影响,优化真菌毒素的色谱/色谱-质谱分离分析条件,实现食品中痕量真菌毒素的高效、高选择性萃取富集和高灵敏度的检测分析。

项目摘要

高富集效率和高选择性的样品前处理技术是复杂体系痕量分析的关键。本项目以磁性 Fe3O4 纳米粒子和共价有机骨架(Covalent organic frameworks, COFs)为基础,从COFs 及其复合材料的制备到其在样品前处理、 色谱和光谱等应用展开研究, 构建了Fe3O4@COFs 新型萃取吸附剂, 发展了赭曲霉毒素、酚类内分泌干扰物和尼泊金酯防腐剂磁固相萃取-液相检测新方法。在Food Chemistry、Analytica Chimica Acta、Colloids and Surfaces B: Biointerfaces、Microchimica Acta 和 Journal of Food Measurement and Characterization等期刊上发表SCI论文7篇, 申请专利 2 项, 其中授权专利 1 项,指导学生获 2022 年山东省研究生创新成果二等奖。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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