基于卟啉和量子点的荧光传感器检测氟啶胺和杀草强及其作用机制研究

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时间:2018-09-15

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1、基于卟啉和量子点的荧光传感器检测氟啶胺和杀草强及其作用机制研究重庆大学博士学位论文学生姓名:王月指导教师: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ResearchontheFluorescenceSensorsBasedonQuantumDotsandPorphyrinforFluazinamandAmitroleDetectionanditsMechanismAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheDoctor’sDe

2、greeofEngineeringByWangYueSupervisedbyProf.DanqunHuorof.Specialty:BiomedicalEngineeringCollegeofBioengineeringofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaOctober,2017中文摘要摘要我国是农业大国,农产品的生产地相对比较分散,农产品的需求量大,农产品流通快,农药残留问题非常严重。氟啶胺是目前仍在大量广泛使用的新型取代苯胺类广谱杀菌剂,杀草强是一种毒性比较强的非选择性化学除草剂,这两种农药对生态环境和人类健康有很大的危害。目前它

3、们的检测方法主要是色谱法以及色谱与质谱联用法等常规仪器分析方法,这些方法不能进行快速、实时、现场检测。因此,建立快速、简单、费用低、可信度高的氟啶胺和杀草强检测方法极其重要。作为一类理想的荧光探针,量子点具有很多优势,如发光效率高、光学可调、激发范围宽、光稳定性好等,目前在生物标记与传感分析等领域得到了非常广泛的应用。卟啉由于其独特的结构和性质,作为敏感物质在物质识别和疾病检测等方面具有重要作用。近年来,荧光化学传感器也已成为分析化学中最为活跃的前沿研究领域之一。基于此,本课题从制备合成荧光传感器的敏感材料量子点和卟啉化合物出发,基于FRET和IFE作用机理,构建多个荧光

4、传感器体系检测实际样品中的氟啶胺和杀草强的含量。主要研究内容如下:①高灵敏的识别基团是构建荧光化学传感器的重要前提之一。本文首先设计合成了八种卟啉分子,采用NMR、IR、紫外-可见光谱法和荧光光谱法对卟啉分子进行表征。通过量子化学的密度泛函理论和高斯运算方法,对卟啉分子的结构进行优化,并对其前线轨道能级的HOMO和LUMO轨道能量进行分析讨论,对它们的性能、和氟啶胺的反应活性等进行理论评价,为实验分析提供理论依据。然后研究了八种卟啉分子和氟啶胺的相互作用,结果表明TMaPP与氟啶胺的相互作7用结合常数为2.75×10L/mol,作用位点数为1.83,都比较大。故选择TMa

5、PP作为氟啶胺检测的识别基团,为后续设计荧光传感器提供前期研究。②高质量的荧光量子点是构建荧光传感器的重要基础,决定着荧光传感器的灵敏度。本文首先采用水热法合成了CdSQDs、ZnS:MnQDs、CdTeQDs以及N,S-CDs四种类型的量子点。然后分别应用XRD、XPS、SEM、TEM、IR以及UV-Vis等方法对量子点进行表征。另外,采用荧光光谱法研究了氟啶胺对它们的猝灭作用,计算出猝灭常数等。根据它们各自的性质特点以及与氟啶胺的相互作用的特点,选择了CdTeQDs和N,S-CDs为本课题的荧光探针,为后续设计荧光传感器提供了材料基础和准备。③以N,S-CDs为荧光基

6、团,TMaPP为识别基团,设计并构建了基于FRET效应的比率荧光传感器,建立蔬菜中氟啶胺残留检测的新方法。首先考察了溶剂、TMaPP的浓度以及体系作用时间对N,S-CDs@TMaPP复合体系的影响。在最优化实验条件下,该方法对氟啶胺检测的线性范围为0.01μM-5μM,最低检出限为6.8I重庆大学博士学位论文nM。将该体系应用于实际蔬菜样品中氟啶胺的检测,加标回收率在95.4%-112%之间。实验证明该荧光传感器检测方法具有比较好的选择性、稳定性和实用性。④应用三种不同发射波长的CdTeQDs为荧光基团,TMaPP为识别基团,建立了CdTeQDs537nm@TMaPP、C

7、dTeQDs617nm@TMaPP和CdTeQDs637nm@TMaPP三个FRET体系检测氟啶胺,确定三个体系对氟啶胺的检测限。然后应用CdTeQDs537nm@TMaPP体系,构建氟啶胺检测的比率荧光传感器。该传感器的线性范围为0.01μM-5μM,最低检出限为2.3nM。并将该体系应用于实际蔬菜样品中氟啶胺的检测,加标回收率在95.4%-107%之间,达到了对实际样品检测的要求。同时实验证明该传感器具有非常好的选择性和稳定性。⑤以N,S-CDs荧光基团,Aptamers为识别基团,构建了基于IFE的生物荧光传感器,建立蔬

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