双酚a和17β-雌二醇的纳米荧光核酸适配体传感器的构建与应用研究

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1、双酚A和17β-雌二醇的纳米荧光核酸适配体传感器的构建与应用研究ConstructionandApplicationofNanomaterial-BasedFluorescenceAptasensorsforBisphenolAand17β-Estradiol作者姓名：李莹专业名称：食品科学指导教师：孙春燕教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担

2、侵权的法律责任。吉林大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：日期：2016年5月31日中文摘要双酚A和17β-雌二醇的纳米荧光核酸适配体传感器的构建与应用研究食品有害物与食品安全和人体健康密切相关，而目前对小分子食品有害物的定量检测研究尚不充分，因此构建快速有效检测小分子食品有害物的传感器显得尤为重

3、要。核酸适配体由于具有亲和性高、特异性好、易修饰等优势，作为识别元件被广泛应用于传感器的构建。纳米材料具有独特的理化性质可作为信号转导元件，是研发新型传感方法和改善现有检测方法有力工具。本论文将核酸适配体特异性和量子点—金纳米粒子复合纳米探针的优势相结合，基于荧光内滤效应（InnerFilterEffect,IFE）和荧光共振能量转移（FluorescenceResonanceEnergyTransfer,FRET）原理，构建了两种普遍适用的纳米荧光核酸适配体传感器，用于快速检测双酚A（bisphenol，BPA）和17β-雌二醇。主要研究内容如下：（1）基于核酸适配体的特异

4、性识别，运用带相同电荷的金纳米粒子（AuNPs）和TGA-CdTe量子点（TGA-CdTeQDs），我们建立了一种核酸适配体IFE法检测BPA。AuNPs通过IFE可以猝灭TGA-CdTeQDs的荧光。BPA和核酸适配体的特异性识别对盐诱导的AuNPs聚集有不同程度的影响，相应地改变IFE过程，因而BPA可以间接地调节IFE效率。在最优条件下，该方法检测BPA的线性范-1-1-1围为10ng·mL-80ng·mL，获得的检出限1.86ng·mL低于我国饮用水中BPA的最大限量标准。该方法对BPA的选择性明显优于其它BPA同系物。在实际自来水样品中，该方法获得了与HPLC方法相

5、一致的良好的回收率。该方法具有灵敏度高、选择性好、操作简便等突出的优势，有望适用于实际样品中目标物的现场实时检测。（2）基于核酸适配体的特异性识别，运用带相反电荷的TGA-CdTe量子点（TGA-CdTeQDs）和巯基乙胺保护的金纳米粒子（cysteamine-AuNPs），我们建立了一种新型的核酸适配体FRET法检测17β-雌二醇。当cysteamine-AuNPs和TGA-CdTeQDs混合时，由于两者之间有FRET作用，cysteamine-AuNPs可以显著地猝灭TGA-CdTe量子点的荧光。不同浓度的17β-雌二醇与其适配体之间的特异性识别对适配体诱导的cystea

6、mine-AuNPs团聚有不同的影响，从而调节FRETI过程。通过进行17β-雌二醇的检测证明了该方法的可行性，本实验获得的17β--1-1-1雌二醇的线性浓度范围为0.5ng·mL-150ng·mL，检出限为0.057ng·mL。相比于其它的内分泌干扰物和实际样品种可能共存的物质，该方法对17β-雌二醇有很好的选择性。此外，该方法被成功应用于实际水样和饲料样品中17β-雌二醇的检测，并具有很好的检测性能。该方法的检测结果与HPLC方法一致，这表明了该检测体系的可靠性。这种核酸适配体FRET检测体系将为实际样品中17β-雌二醇的快速检测提供一种新的可能。关键词：双酚A，17β

7、-雌二醇，TGA-CdTe量子点，金纳米粒子，纳米荧光核酸适配体传感器IIAbstractConstructionandApplicationofNanomaterial-BasedFluorescenceAptasensorsforBisphenolAand17β-EstradiolFoodcontaminantsarecloselyrelatedtofoodsafetyandhumanhealth,whilethepresentresearchesonthequantitativedetection