-
玉米赤霉烯酮（Zearalenone，ZEN），又称F2毒素，是由镰刀菌属产生的一种非甾体霉菌毒素。小麦、玉米、大麦等谷物在生产、加工、储存过程中均可能被镰刀菌属污染[1]，同时也有研究表明部分粮食副产品如饲料、啤酒[2]、牛奶[3]中也被发现存在玉米赤霉烯酮污染。ZEN是一种内分泌干扰物，对动物和人类有外源性雌激素作用，具有生殖毒性[4]，此外，ZEN还具有细胞毒性[5]、免疫毒性[6]以及致癌性[7]，目前已经被国际癌症研究机构列为Ⅲ类致癌物。目前，多个国家和地区都对ZEN进行了含量限制，欧盟对谷物中玉米赤霉烯酮的最高限量为100 μg·kg−1，我国对谷物及其制品中玉米赤霉烯酮的最高限量为60 μg·kg−1[8]，对饲料中玉米赤霉烯酮的最高限量为500 μg·kg−1[9]。
高效液相色谱法、液相色谱-串联质谱法及免疫亲和柱-荧光光度法等技术由于具有高灵敏度和高准确性的优点，是目前ZEN检测最常用的方法，但是存在预处理复杂、设备昂贵，对操作人员要求高等缺点，不适用于大量样品的快速筛选。新的生物传感分析技术，如电化学生物传感器法[10-11]，模拟肽表位ELISA传感器法[12-13]，分子印迹传感器法[14]，蛋白质芯片光学检测技术[15]等，由于高灵敏度和高特异性已被用于食品中ZEN检测。但是，这些传感技术也存在一些问题，如电化学方法的重复性差，电极容易被污染，ELISA方法检测周期长、试剂消耗量大，分子印迹法易出现包埋现象，不易洗脱等。因此，亟需开发用于食品中ZEN快速、灵敏、准确的新型分析技术，对确保食品安全具有重要意义。
倏逝波光纤免疫传感器是基于倏逝波原理和荧光免疫分析原理，激发光在光纤探头以全内反射方式传播时，光纤探头表面形成的倏逝波激发结合在光纤探头表面荧光标记的生物识别分子（抗体或核酸适体）发光，利用检测到的荧光信号与样品中待测物浓度的线性关系实现定量检测。由于倏逝波距光纤探头界面呈指数式衰减，其有效渗透深度有限（<100 nm），不需要清洗步骤即可鉴别出结合在生物传感表面的荧光标记抗体和溶液中游离的荧光标记抗体，可以有效降低检测时间。本课题组研发的倏逝波光纤免疫传感器结合了倏逝波生物传感技术和微流控技术的优点，具有试剂消耗低、检测快速、重复性好、携带方便等特点，在检测各种污染物方面具有很大的潜力，本研究首次将其应用于食品中ZEN的快速检测，通过优化检测条件，实现了实际样品中ZEN的快速、高灵敏检测。
-
N,N′-二琥珀酰碳酸酯（DSC）、3-氨基丙基三乙氧基硅烷（APTS）、N,N-二异丙基乙胺（DIEA）、牛血清白蛋白（BSA）、十二烷基硫酸钠（SDS）和ZEN标准品储备液购自Sigma Aldrich（中国上海）。抗ZEN单克隆抗体和ZEN包被抗原（ZEN-BSA）均购自石家庄智唯生物科技有限公司（河北）。Cy5.5染料标记抗ZEN抗体由实验室自制。玉米和小麦从北京当地的一家商店购买，猪饲料从三汇饲料商店购买（北京，中国）。以0.01 mol·L−1磷酸盐缓冲液（PBS）为清洗液，并用于对储备液进行稀释，制备ZEN标准溶液。以0.5% (pH = 1.9) SDS溶液为再生液。抗体稀释液由实验室自制。其他试剂，如果没有说明，则从北京化学试剂（中国北京）采购。
-
倏逝波光纤免疫传感器（仪器结构如图1所示）结合了倏逝波生物传感技术和微流控技术的优势，具有试剂消耗少、检测周期短、高灵敏和特异性检测的特点。首先通过单多模光纤耦合结构将635 nm激发光引入到光纤探头中，激发光在光纤探头内以全内反射方式传播，并在其表面形成倏逝波，倏逝波场激发光纤探头表面结合的Cy5.5标记抗体发出荧光，部分荧光耦合回光纤探头，经滤光片滤除杂散光后，由光电二极管探测荧光信号并显示在用户界面上。所有检测过程包括样品进样、再生等均可通过设置系统实现自动检测，单个检测周期只需8 min。
-
光纤探头的修饰效果可能会影响到ZEN检测的特异性、灵敏度和可重复使用性，本文采用DSC作为双功能试剂，对玉米赤霉烯酮光纤探头进行共价修饰。首先，将长为5.5 cm，芯径600 μm的光纤从末端剥离3 cm的涂覆层，用30%的氢氟酸腐蚀末端至芯径为220 μm，用超纯水清洗干净后去除剩余涂覆层。之后将光纤置于食人鱼洗液（H2SO4∶H2O2 = 3∶1）浸泡30 min，使光纤表面羟基化，并用超纯水清洗。之后置于105 ℃烘箱中干燥3 h，接着将干燥好的光纤置于含2% APTS的甲苯溶液中，于摇床室温震荡反应1 h，取出光纤放入10 mL离心管中，用甲苯清洗3次，氮气吹干。此时光纤表面已偶联硅烷化基团，再将光纤放置于120 ℃烘箱中烘干1 h，使硅烷化基团相互连接形成结构更为稳定的致密层。之后将光纤泡入含1.5‰DSC的甲苯溶液中，于摇床室温震荡反应1 h，此时光纤表面接入双功能基团。取出光纤放入10 mL离心管中，用甲苯清洗3次，氮气吹干。最后将干燥的光纤浸入0.5 mg·mL−1的ZEN-BSA抗原中，4 ℃反应过夜，次日取出用PBS清洗光纤3次，浸入2 mg·mL−1的OVA溶液中封闭非特异性吸附位点。
-
采用间接竞争免疫分析的原理对ZEN进行检测，原理图见图2。
首先将含有一定量的ZEN标准溶液与Cy5.5标记ZEN抗体混合，经过一段时间的预反应后，部分Cy5.5标记ZEN抗体与ZEN结合，之后将混合溶液通入样品检测池中，此时，含有活性位点的Cy5.5标记抗体能与ZEN-BSA修饰的光纤探头结合。其产生的荧光信号将被探测器检测，而游离的Cy5.5标记ZEN抗体由于倏逝波的渗透深度有限将不会被倏逝波激发产生荧光信号。检测到的荧光信号与ZEN标准溶液浓度成反比。
-
对小麦、玉米和猪饲料进行了不同浓度的加标回收实验。取50—250 g实际样品，用研磨机粉碎，过0.1 mm孔径筛后，称取1 g磨碎样品于10 mL离心管中，按照重量用ZEN标准品储备液进行不同浓度（50、100、150 μg·kg−1）的加标，之后加入5 mL 80%的甲醇水溶液，使用多功能振荡器振荡提取5 min，之后使用高速离心机3000 r·min−1离心5 min，取上清液过0.22 μm有机滤膜，用PBS稀释10倍备用。之后取50 μL样品稀释液与等体积的Cy5.5标记ZEN抗体预反应后通入样品检测池，测定ZEN含量。
-
为了评估ZEN-BSA修饰光纤探头用于玉米赤霉烯酮检测的可行性，对光纤探头的性能进行了评价，见图3。首先将4 μg·mL−1的Cy5.5标记ZEN抗体与空白样品（PBS）混合后通入到样品检测池中，可以发现随着反应时间的延长，检测到的荧光信号逐渐上升，在反应4 min后信号趋于稳定，说明此时Cy5.5标记抗体已充分与光纤表面结合，通过公式（1）计算有效荧光信号Fe：
其中，Fp为峰值荧光信号，Fb为基线荧光信号。检测得到空白样品的有效荧光信号Fe为201。接着，将10 μg·L−1的ZEN标准品溶液与4 μg·mL−1的Cy5.5标记抗体反应后通入到样品检测池中，产生的有效荧光信号为60，表明部分荧光标记抗体与样品中的ZEN结合，结合到光纤探头的荧光标记抗体减少，导致荧光信号降低，因此，修饰的光纤探头可以用于ZEN的检测。
-
对预反应时间进行了优化，将4 μg·mL−1的Cy5.5标记ZEN抗体与5 μg·L−1 ZEN标准品分别预反应0、2、4、6、8、10 min后通入到样品检测池中反应4 min，记录检测信号，每组实验平行测定3次。由图4a可知，当预反应时间少于4 min时，随着预反应时间的延长，检测到的荧光信号迅速下降。随着预反应时间的进一步延长，信号下降趋势变缓慢，表明此时抗体与ZEN标准溶液已经充分反应，因此后续采用6 min作为预反应时间。
标记抗体浓度对ZEN检测的灵敏度非常重要。为了确定最佳的Cy5.5标记ZEN抗体浓度，引入抑制率I：
其中，Feb和Fes分别为Cy5.5标记ZEN抗体分别与空白样品和含一定量ZEN的标准溶液反应后得到的有效荧光信号。实际检测过程中依据以下两个标准进行抗体浓度的优化选择，首先空白样品的有效荧光信号应该越大越好（理想值应大于100）；其次抑制率I应该尽可能高（理想值应大于0.4），抑制率越高，越利于ZEN的竞争性免疫反应。基于上述原则，分别将1、2、4、8、10 μg·mL−1的Cy5.5标记ZEN抗体与空白样品和2.5 μg·L−1的ZEN标准品溶液预反应6 min后通入样品检测池中反应4 min，记录有效荧光信号值并计算抑制率。每组实验平行测定3次。由图4b可知，随着标记抗体浓度的升高，检测到的有效荧光信号增加，但同时抑制率降低。在标记抗体浓度为2 μg·mL−1时可以同时获得较高的有效荧光信号和抑制率，因此2 μg·mL−1的标记抗体浓度作为最佳的检测浓度。
抗原抗体的理化性质及玉米赤霉烯酮的存在形态受到pH的影响[16]，因此同样引入抑制率，对反应体系的pH进行优化。取一定量的Cy5.5标记ZEN抗体用pH值为3、6、7、8、10的抗体稀释液稀释至2 μg·mL−1；ZEN标准品储备液用pH值为3、6、7、8、10的PBS溶液稀释至7.5 μg·L−1。将50 μL 2 μg·mL−1的Cy5.5标记ZEN抗体分别与等体积相同pH下的空白样品溶液和ZEN标准品溶液预反应6 min后通入样品检测池反应4 min，记录有效荧光信号并计算抑制率。每组实验平行测定3次。由图4c可知，pH7时的荧光信号最强，随着pH的升高或降低，检测到的荧光信号逐渐降低，说明pH偏高或偏低都不利于抗体与光纤表面偶联的ZEN-BSA抗原的结合，在中性或者碱性条件下，ZEN检测的抑制率更高，可能是因为在此条件下玉米赤霉烯酮的内酯键打开，更利于与ZEN抗体的结合[17]。考虑到pH7时的荧光信号最强，同时可以获取较高的抑制率，后续实验采用pH 7作为检测体系的最佳pH。
-
基于优化好的检测条件，建立倏逝波光纤免疫传感器检测玉米赤霉烯酮的标准检测曲线。Cy5.5标记的ZEN抗体用抗体稀释液稀释至2 μg·mL−1，取一定量的ZEN储备液用0.01 mol·L−1 PBS溶液稀释至不同的浓度梯度待用。将抗体与待测的标准品溶液预反应6 min后通入样品检测池进行测定。图5a显示了不同ZEN标准品浓度下检测信号的典型曲线，可以发现随着ZEN浓度的增加，检测信号的强度成比例下降。以空白样品的检测信号做基准，将不同ZEN浓度下的检测信号做归一化处理，得到荧光信号抑制率，用四阶Logistic模型建立荧光信号抑制率与标准品浓度对数之间的响应关系，即为ZEN的标准检测曲线，见图5b。
根据图5b，倏逝波光纤免疫传感器用于ZEN检测的检测限为0.35 μg·L−1，线性区间为0.75—7.48 μg·L−1。表1对倏逝波光纤免疫传感器和其他方法检测ZEN的灵敏度和检测时间进行了对比。首先，该方法灵敏度接近或优于其他ZEN检测方法，主要由于以下几个原因：首先倏逝波光纤免疫传感器的背景噪声低有利于实现高灵敏度检测；其次，光纤表面修饰的ZEN-BSA生物分子能保持较高的生物活性，可以特异性识别ZEN抗体，在低抗体浓度时即能产生较高的检测信号，而抗体浓度降低可以提高检测方法的灵敏度。此外，该方法具有检测速度快的优势。仪器分析方法、由于处理程序复杂，检测周期较长，一些新型的生物传感器如荧光偏振免疫传感器、表面等离子体共振生物传感器基于抗原抗体的特异性反应，进一步的缩短了检测时间，但存在重复性差的缺陷。传统的酶联免疫法检测时间长，一些新的改进方法如磁珠的引用，有效的缩短了反应时间。本文所建立的方法可以实现免清洗测定，单个样品的检测周期只需8 min，与试纸条法一致，同时具有可定量检测、仪器结构简单、携带方便、样品体积小（~ 50 μL）、光纤探头可重复使用等显著优点。
-
抗体选择性是衡量检测结果可靠性的重要指标。呕吐毒素（DON）、赭曲霉毒素（OTA）、黄曲霉毒素B1（AFB1）和阿特拉津（AT）这4种物质与玉米赤霉烯酮具有相似结构或者能在同一基质中发生共存，可能会对检测结果产生干扰，因此被选定进行抗体选择性实验。ZEN的浓度为10 μg·L−1，4种干扰物的浓度为1000 μg·L−1，由图6a可知，只有在ZEN存在的条件下，检测信号才有明显的下降，而当4种干扰物存在时，其检测信号基本与空白样品的检测信号一致，说明ZEN抗体具有较好的抗体选择性。
相比于其他ZEN分析方法，倏逝波光纤免疫传感器还具有一个突出的优势即可以在再生之后多次循环使用，这对检测结果的准确性和降低检测成本具有重要意义。由图1可知，样品检测结束后，通入0.5% (pH 1.9) SDS溶液，可以完全去除结合在光纤表面的Cy5.5标记抗体，信号回到基线。 图6b表明，ZEN-BSA修饰的光纤生物探头可循环使用100次后仍能保持良好的生物活性，相同抗体浓度下检测信号下降小于5%，因此，可以大幅度降低ZEN检测成本。
-
为了评估基质对检测结果的影响，对小麦、玉米和猪饲料进行了不同浓度的加标回收实验。实际样品的原始含量采用GB/T 1954-2004第二法酶联免疫法进行测定，测得含量均低于本方法的检测限。表2表明加标回收率在80.86%—113.92%范围内，相对标准偏差小于7.90%，说明倏逝波免疫分析方法可以用于实际样品的检测，样品基质对检测结果没有显著影响。
-
以玉米赤霉烯酮抗原（ZEN-BSA）修饰的光纤探头作为生物识别元件，成功构建倏逝波光纤免疫传感器超灵敏检测ZEN的分析方法，对检测条件进行了优化，结果表明预反应时间为6 min, Cy5.5标记ZEN抗体浓度为2 μg·mL−1，反应体系pH7的最优检测条件下，对ZEN的检测限为0.35 μg·L−1。与其他分析方法相比，本文所构建的方法具有以下优势，首先ZEN-BSA修饰的光纤生物探头可重复使用多次而没有明显的性能损伤，保证了结果的准确性并可降低检测成本；其次倏逝波光纤免疫传感器可以实现全自动免清洗测定，单个样品检测周期只需8 min，操作简单，可以有效的节省时间。此外，对实际样品的加标回收实验显示出良好的回收率、精密度和准确度。因此，倏逝波免疫分析方法可以作为一项食品中玉米赤霉烯酮的快速、高灵敏的定量检测技术。
用于食品中玉米赤霉烯酮高灵敏、快速检测的倏逝波免疫传感技术
Rapid and sensitive detection of ZEN in cereal using an evanescent wave optofluidic immunosensor
-
摘要: 玉米赤霉烯酮（zearalenone，ZEN）是一种由镰刀菌属产生的次级代谢产物，利用课题组自主研发的倏逝波光纤免疫传感器，以玉米赤霉烯酮包被抗原修饰的光纤探头作为生物识别元件，基于间接竞争免疫分析原理，建立了ZEN的高灵敏、快速定量检测方法。在最佳检测条件下，ZEN的检测限为0.35 μg·L−1，线性区间为0.75—7.48 μg·L−1，单个检测周期只需8 min。包被抗原修饰的光纤探头可重复使用100次以上而没有明显的性能损失，可以保证检测结果的准确性并降低成本。对小麦、玉米、猪饲料进行了不同浓度的加标回收测试，结果显示加标回收率在80.86%—113.92%范围内，相对标准偏差小于7.90%，表明该传感器具有很好的稳定性和精确度，可以用于食品中ZEN的快速检测，为食品安全评价提供有力分析工具。Abstract: Zearalenone (ZEN) is a secondary metabolite produced by Fusarium. Based on the indirect competitive immunoassay principle, an portable and reusable evanescent wave optofluidic immunosensor is at the first time reported for rapid and sensitive detection of ZEN using zearalenone antigen modified fiber optic bio-probe as a biological recognition element. Under optimal conditions, the detection limit of ZEN is 0.35 μg·L−1, and the linear range is 0.75—7.48 μg·L−1, one detection cycle is within 8 min. The antigen modified fiber optic bio-probe can be reused more than 100 times without obvious performance loss, which ensures the accuracy of the detection results and reduce cost. The recovery of wheat, corn and pig feed with different concentrations was tested. The results showed that the recovery rate was in the range of 80.86%—113.92%, the relative standard deviation is less than 7.90%. These results indicated that this immunosensor has good stability and accuracy and can be employed for the rapid detection of ZEN in food and provides a powerful analysis tool for food safety evaluation.
-
Key words:
- zearalenone /
- evanescent wave /
- immunosensor /
- detection
-
-
图 3 ZEN-BSA修饰光纤探头用于ZEN检测的可行性
Figure 3. The feasibility of the ZEN-BSA modified bio-probe for ZEN detection
图 4 检测条件优化（a）预反应时间对检测信号的影响，（b）标记抗体浓度，（c）pH对检测信号及抑制率的影响
Figure 4. Optimization of detection conditions (a) influence of pre reaction time on fluorescence signals, influence of antibody concentration (b) and pH (c) on fluorescence signals and inhibition rate
图 5 倏逝波光纤免疫传感器检测ZEN（a）不同ZEN标准品浓度下检测信号的典型曲线（b）ZEN的标准检测曲线
Figure 5. The detection of ZEN using the evanescent wave optofluidic immunosensor（a）Typical fluorescence signal traces with ZEN concentration ranging from 0 to 1000 μg·L-1,（b）Standard calibration curve for detection of ZEN
图 6 抗体选择性和光纤重复性（a）抗体选择性。AT、DON、OTA和AFB1浓度为1000 μg·L−1，ZEN浓度为10 μg·L−1；（b）光纤重复性。空白样品多次循环检测的荧光信号值
Figure 6. Selectivity of antibody and reusability of the optic fiber probe:（a）Selectivity of the antibody for detection of ZEN. The concentrations of AT, DON, OTA, and AFB1 were 1000 μg·L−1, respectively, and the concentration of ZEN was 10 μg·L−1；（b）Reusability of the fiber optic probe. Maximum signal for immunoreaction of the multiple tests in the absence of ZEN
表 1 ZEN不同检测方法比较
Table 1. Comparison of different detection methods for ZEN
方法
Methods线性范围/(μg·L−1)
Analysis range检测限/(μg·L−1)
LOD检测时间/min
Detection time参考文献
ReferenceHPLC 5—1000 1.0 29.6 [18] 磁性固相萃取联合HPLC 1—100 0.24 40 [19] 荧光偏振免疫传感器 3—1052 0.54 15 [20] 分子印迹法 50—1000 18 60 [14] 基于磁珠的酶联免疫 — 0.13 65 [21] 酶联免疫法 0.28—6.84 0.26 140 [12] 表面等离子体共振 2.8—75 — 20 [22] 量子点标记层析试纸条 0.78—25 0.58 8 [23] 胶体金试纸条 — 1.25 5 [24] 倏逝波光纤免疫传感器 0.75 — 7.48 0.35 8 本研究 
下载: 导出CSV
表 2 倏逝波光纤免疫传感器检测实际样品的加标回收率及变异系数
Table 2. The recovery rate and coefficient of variation of the real samples detected by the evanescent wave optofluidic immunosensor
实际样品
Real samples加标浓度/（μg·kg−1）
Spiked concentration检测浓度/（μg·kg−1）
Detected concentration加标回收率/%
Recovery变异系数/%
RSD小麦 Wheat 50 56.96 113.92 1.25 100 80.86 80.86 1.43 150 165.27 110.18 0.19 玉米 Corn 50 55.65 111.29 1.12 100 93.62 93.62 6.88 150 132.07 88.05 0.29 猪饲料 Pig feed 50 50.78 101.56 5.21 100 81.55 81.55 2.94 150 143.18 95.45 7.90
下载: 导出CSV
-
[1] COPPOCK R W, MOSTROM M S, SPARLING C G, et al. Apparent zearalenone intoxication in a dairy herd from feeding spoiled acid-treated corn [J]. Veterinary & Human Toxicology, 1990, 32(3): 246-248. [2] ANTEP H M, MERDIVAN M. Development of new dispersive liquideliquid microextraction technique for the identification of zearalenone in beer [J]. Analytical Methods, 2012, 4: 4129-4134. doi: 10.1039/c2ay25665g [3] FLORES-FLORES M E, LIZARRAGA E, CERAIN L D, et al. Presence of mycotoxins in animal milk: A review [J]. Food Control, 2015, 53: 163-176. [4] 谭红霞, 马良, 郭婷, 等. 玉米赤霉烯酮新型生物传感器检测技术研究进展 [J]. 食品与发酵工业, 2019, 45(2): 244-250. TAN H X, MA L, GUO T, et al. Research progress of biosensor technology for detecting zearalenone [J]. Food and Fermentation Industries, 2019, 45(2): 244-250(in Chinese).
[5] 杨云斌. 玉米赤霉烯酮与黄曲霉毒素B1对HepG2细胞的联合毒性研究 [J]. 食品工业科技, 2019, 40(18): 91-96. YANG Y B. Joint toxicity of zearalenone and aflatoxin B1 on HepG2 Cells [J]. Science and Technology of Food Industry, 2019, 40(18): 91-96(in Chinese).
[6] 杨美璐, 吴峰洋, 刘静慧, 等. 玉米赤霉烯酮毒性的研究进展 [J]. 饲料研究, 2019, 42(1): 74-77. YANG M L, WU F Y, LIU J H, et al. Advances on research of zearalenonel toxicity [J]. Feed Research, 2019, 42(1): 74-77(in Chinese).
[7] 邵彩梅, 封伟杰. 玉米赤霉烯酮对内分泌系统的干扰及其致癌作用的研究进展 [J]. 中国畜牧杂志, 2018, 54(8): 31-34. SHAO C M, FENG W J. Research progress on the interference of zearalenone on endocrine system and its carcinogenicity [J]. Chinese Journal of Animal Science, 2018, 54(8): 31-34(in Chinese).
[8] 中华人民共和国国家卫生和计划生育委员会, 国家食品药品监督管理总局. 食品安全国家标准食品中真菌毒素限量: GB 2761-2017[S]. 北京: 中国标准出版社, 2017. National Health and Family Planning Commission of the People's Republic of China, China Food and Drug Administration. Mycotoxins in foods with national food safety standards: GB 2761-2017[S]. Beijing: China Standards Publishing House, 2017(in Chinese).
[9] 中国人民共和国国家质量监督检验检疫总局, 中国国家标准化管理委员会. 饲料卫生标准: GB 13078-2017[S]. 北京: 中国标准出版社, 2017. General Administration of Quality Supervision, Inspection and Quarantine of the People's Republic of China, Standardization Administration of the the People's Republic of China. Hygienical standard for feeds: GB 13078-2017[S]. Beijing: Standards Press of China, 2017(in Chinese).
[10] HE B, Yan X. An amperometric zearalenone aptasensor based on signal amplification by using a composite prepared from porous platinum nanotubes, gold nanoparticles and thionine-labelled graphene oxide [J]. Microchimica Acta, 2019, 186(6): 383. doi: 10.1007/s00604-019-3500-z [11] JIANG K, NiIE D, HUANG Q, et al. Thin-layer MoS2 and thionin composite-based electrochemical sensing platform for rapid and sensitive detection of zearalenone in human biofluids [J]. Biosensors and Bioelectronics, 2019, 130: 322-329. doi: 10.1016/j.bios.2019.02.003 [12] THONGRUSSAMEE T, KUZMINA N S, SHIM W B, et al. Monoclonal-based enzyme-linked immunosorbent assay for the detection of zearalenone in cereals [J]. Food Additives & Contaminants Part A, 2008, 25(8): 997-1006. [13] SOMPUNG P, PRUKSAMETANAN N, RANGNOI K, et al. Generation of human and rabbit recombinant antibodies for the detection of Zearalenone by phage display antibody technology [J]. Talanta, 2019, 201: 397-405. doi: 10.1016/j.talanta.2019.04.034 [14] DU Q, WU P, HU F, et al. A novel molecularly imprinted polymers on metal organic frameworks as sensor for highly selective detection of zearalenone in wheat [J]. New Journal of Chemistry, 2019, 43: 7044-7050. doi: 10.1039/C9NJ00589G [15] ZHONG C G, LI L, MEI Y H, et al. Chip architecture-enabled sensitivity enhancement of oblique-incidence reflectivity difference for label-free protein microarray detection [J]. Sensors and Actuators B: Chemical, 2019, 294: 216-223. doi: 10.1016/j.snb.2019.05.061 [16] 孙亚宁. 玉米赤霉烯酮免疫学快速检测技术研究[D]. 兰州: 甘肃农业大学, 2017. SUN Y N. Study on immunological rapid determination of zearalenone[D]. Lanzhou: Gansu Agricultural University, 2017(in Chinese).
[17] 吴慧. 基于抗独特型纳米抗体的玉米赤霉烯酮绿色免疫分析研究[D]. 武汉: 湖北大学, 2016. WU H. Studies on anti-idiotypic nanobody based green immunoassay for zearalenone[D]. Wuhan: Hubei University, 2016(in Chinese).
[18] CHEN F, LUAN C, WANG L, et al. Simultaneous determination of six mycotoxins in peanut by high-performance liquid chromatography with a fluorescence detector [J]. Society of Chemical Industry, 2017, 97(6): 1805-1810. [19] LI W K, ZHANG H X, SHI Y P. Simultaneous determination of aflatoxin B1 and zearalenone by magnetic nanoparticle filled amino-modified multi-walled carbon nanotubes [J]. Analytical Methods, 2018, 10: 3353-3363. doi: 10.1039/C8AY00815A [20] JIANG X, LI X, YANG Z, et al. Evaluation and optimization of three different immunoassays for rapid detection zearalenone in fodders [J]. Food Analytical Methods, 2017, 10(1): 256-262. doi: 10.1007/s12161-016-0576-5 [21] ZHAO F, SHEN Q, WANG H, et al. Development of a rapid magnetic bead-based immunoassay for sensitive detection of zearalenone [J]. Food Control, 2017, 79: 227-233. doi: 10.1016/j.foodcont.2017.03.051 [22] 赵芳, 涂晓波, 黄欣迪, 等 . 表面等离子共振技术快速检测食品中的玉米赤霉烯酮毒素 [J]. 食品安全质量检测学报, 2016, 7(12): 4849-4852. ZHAO F, TU X B, HUANG X D, et al. Rapid detection of zearalenone in food by surface plasmon resonance technology [J]. Journal of Food Safety and Quality, 2016, 7(12): 4849-4852(in Chinese).
[23] CHEN Y, FU Q, XIE J, et al. Development of a high sensitivity quantum dot-based fluorescent quenching lateral flow assay for the detection of zearalenone [J]. Analytical and Bioanalytical Chemistry, 2019, 411: 2169-2175. doi: 10.1007/s00216-019-01652-1 [24] 章先, 付子贤, 周一钊, 等. 赭曲霉毒素A和玉米赤霉烯酮二联胶体金免疫层析试纸条的制备及应用 [J]. 微生物学通报, 2019, 46(5): 1235-1245. ZHANG X, FU Z X, ZHOU Y Z, et al. Dual flow immunochromatographic assay for rapid and simultaneous quantitative detection of ochratoxin A and zearalenone in corn, wheat, and feed samples [J]. Microbiology China, 2019, 46(5): 1235-1245(in Chinese).
-
点击查看大图
计量
- 文章访问数: 1886
- HTML全文浏览数: 1886
- PDF下载数: 26
- 施引文献: 0
