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理学院团队在农业新污染物快速智能检测研究领域取得新进展

2022-12-13   作者:鲁志伟   审稿:宋三多     (浏览次数:)     打印    收藏

近日,理学院“功能纳米农业应用创新”学科培育创新团队以四川农业大学为第一完成单位的2项成果相继在中科院1区TOP期刊上发表。

有毒有害化学物质的生产和使用是新污染物的主要来源。甲砜霉素抗生素和2,4-D农药已经被广泛应用于畜牧业和水产养殖业,这些农业新型污染物的生产和应用过程中会大量排放到废水和土壤中,进而通过生态系统迁移和食物链积累对环境系统和生物产生毒理学效应。

农畜牧业污染物的监测和治理极为重要,然而,鉴于生态系统和畜牧业环境基质复杂,污染物种类繁多且通常含量很低,亟需开发高选择、低成本的材料进行靶向识别和目标物分离富集,以利于降低和消除基质干扰。分子印迹技术是模拟抗原抗体或酶与底物特异性结合原理的多学科交叉技术,其制备的分子印迹聚合物(MIPs)因具有构效预定性、识别特异性和应用普遍性等特点,被广泛用于分离纯化、医学诊断、环境和工业监测、食品和毒理学分析等领域。在“减污降碳协同增效”战略的背景下,低成本、高选择性MIPs日益引发关注。因此,研发类似抗体的特异性识别材料用于农畜牧业基质中特定成分的识别,以进行环境分析监测和修复,是重要的研究方向。

12月12日,团队在分子印迹电致化学发光领域取得重要进展,在国际知名期刊Biosensors and Bioelectronics(IF=12.545,中科院1区,TOP期刊)上在线发表一篇题为《深度学习辅助的Te-CdS@Mn3O4纳米酶诱导的自增强比率型分子印迹电致发光传感器与智能手机结合用于便携式和可视化监测2,4-D》(Machine learning-assisted Te-CdS@Mn3O4 nano-enzyme induced self-enhanced molecularly imprinted ratiometric electrochemiluminescence sensor with smartphone for portable and visual monitoring of 2,4-D)。理学院青年教师鲁志伟副教授和2020级生物资源化学专业硕士研究生戴世杰为论文共同第一作者,王妍媖教授为论文通讯作者。

该研究结合了分子印迹的高选择性和电致发光的高灵敏性以及比率式传感器的自我矫正的优点。基于便携式智能手机快速识别光学信号,偶联人工智能图像快速识别算法,自主研发多色彩模式电致化学发光App分析系统和装置,Te-CdS@Mn3O4作为阴极发光体,鲁米诺作为阳极发光体,便携式手机自供电作为电化学发光的激发光源,构建了比率式分子印迹电致发光传感器用于即时检测2,4-D。

10月17日,理学院应用化学专业2019级本科生李双言在鲁志伟副教授的指导下,在SCI收录期刊《Sensors and Actuators: B. Chemical》(中科院1区TOP期刊,IF=9.221)以共同第一作者发表题为《DFT辅助设计CoFe-CoFe2O4装饰的生物质碳共轭分子印迹技术用于食品中甲砜霉素的监测》(DFT-assisted design inspired by loofah-derived biomass carbon decorated CoFe-CoFe2O4 conjugated molecular imprinting strategy for hazardous thiamphenicol analysis in spiked food)。受到生物质碳的多孔微结构和CoFe-CoFe2O4磁性纳米材料的高吸附性能的启发。该项研究在密度泛函理论指导下创新思路,计算模拟筛选出最佳功能单体、模板分子与功能单体的最优比例,开发了一种新型磁性分子印迹聚合物预浓缩的电化学传感器,用于高选择性测定牛奶、蜂蜜和肉类样品中痕量的甲砜霉素。

以上研究基于分析化学、材料科学和人工智能等多学科间的深度交叉融合,积极探索材料、化学和信息科学等多学科间的融合与创新,进一步提升我校化学学科创新能力及竞争力。这两篇论文的成功发表是课题组目前在电致发光耦合分子印迹技术与人工智能相结合的又一突破和发展,为后续的相关研究打下了基础。

文章链接1: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0956566322010363

文章链接2: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925400522014952