基于纳米酶活性增强的传感阵列实现对磺脲类农药的快速识别
基于纳米酶活性增强的传感阵列实现对磺脲类农药的快速识别
引言
磺脲类农药(Sulfonylurea, SU)作为一种高效除草剂,广泛应用于农田种植中,可有效消除阔叶杂草和一年生禾本科杂草,有助于提高粮食产量,稳定粮食供给。然而,SU具有较高的水溶性,在生产和使用过程中容易释放到水体、土壤和食品中,给环境和人体健康带来风险。因此,迫切需要开发一种快速灵敏的SU检测方法。
目前,基于大型仪器的SU检测方法,如高效液相色谱-质谱联用(LC-MS)、气相色谱(GC)、毛细管电泳(CE)和激光脱附/电离质谱(LDI-MS)等,虽然具有高灵敏度,但需要复杂的操作、专业的实验人员和昂贵的仪器设备,无法实现现场快速检测。相比之下,酶基荧光和比色法检测方法操作简单、成本低廉,适合于现场快速识别。然而,传统的胆碱酯酶抑制法主要用于检测有机磷(OPs)和氨基甲酸酯类农药(CPs),对SU的响应较弱,无法从实际样品中区分。
纳米酶是一类具有丰富催化位点和酶样活性的新型人工酶,与天然酶相比,具有更好的稳定性、较低成本和更高的酶样活性等优势,广泛应用于检测、诊断和治疗等领域。我们发现,SU能够显著增强铜基纳米酶的过氧化物酶样活性,而其他常见农药对纳米酶活性的影响较弱或抑制。基于这一发现,作者构建了六通道传感阵列,可以选择性识别SU,并实现对SU总浓度的定量检测。此外,还开发了基于智能手机的纸基传感器,实现了SU的现场快速检测。这种选择性纳米酶和传感阵列技术,不仅弥补了传统酶抑制法无法识别SU的缺陷,而且为SU环境/果蔬残留检测方法和仪器的发展奠定了基础。
结果与讨论
1. 铜基纳米酶对SU的特异响应
我们发现,与OPs、CPs和其他农药相比,SU能显著增强铜基纳米酶(ASP-Cu、BPY-Cu和GMP-Cu)的过氧化物酶样活性,特别是在短时间内反应效果更为明显。这可能是由于SU分子的特殊结构和性质导致的。SU作为一类吡啶腿类化合物,含有杂环结构和强极性基团,可能与纳米酶表面的活性位点发生特异性相互作用,诱导纳米酶构象改变,从而显著提高其过氧化物酶样活性。而OPs、CPs和其他农药则无法产生相同的活性增强效果。进一步的机理研究表明,SU可能通过调节纳米酶的电子转移过程,促进底物的亲和力和催化活性。这种特异的活性增强效应为SU的快速检测提供了新思路。
2. 基于传感阵列的SU选择性识别
为了实现对SU的选择性识别,我们将三种铜基纳米酶的两种酶样活性(酪氨酸酶样和过氧化物酶样)组合构建了六通道阵列传感器。结果表明,该传感阵列能够有效区分SU和其他干扰物,识别能力优于单一纳米酶。通过主成分分析(PCA),我们成功建立了一个SU和干扰物的快速识别模型,可以定性鉴别5种SU农药(甲磺隆、烟嘧磺隆、玉嘧磺隆、卤嘧磺隆和磺磺隆)。该模型表现出良好的选择性和可靠性,为实际样品中SU的快速分析提供了新方法。
3. SU总浓度的现场快速检测
为了实现SU现场检测,我们结合智能手机和纸质传感测试条,开发了一种简单快速的分析方法。首先,将三种纳米酶固定在滤纸上制备纸基传感阵列。在该阵列上,通过颜色变化(ΔR/ΔB/ΔG)可实现SU的定性识别。同时,以ΔR值作为检测信号,可以快速定量测定总浓度,检出限可达0.03 μg/mL,满足实际应用需求。该方法无需复杂的仪器设备,操作简单,可直接在污染源进行检测,为SU的现场快速监测提供了新的技术平台。
4. 实际样品中SU的检测
我们采集了来自清源湖和长春南湖的实际环境水样,通过加标的方式评估SU的回收率和精密度。结果表明,该方法能够准确定量SU在水样中的含量,回收率在85.4%-97.2%之间,RSD小于10%,满足环境监测要求。此外,我们还探索了在大豆、绿豆、玉米和糯米等农产品中检测五种SU的适用性。通过智能手机拍照并分析色彩变化,成功实现了对单一SU和SU混合物的快速区分鉴别。这为SU在实际样品中的快速检测提供了新思路。
结论
本工作发现铜基纳米酶对SU具有特异的活性增强效应,并巧妙利用这一现象构建了选择性识别阵列和现场快速检测方法,克服了传统酶抑制法无法识别SU的局限性,为SU检测提供了新的技术路径,对农药残留分析和环境监测具有重要意义。下一步,可以进一步深入探讨SU与纳米酶的相互作用机理,优化传感阵列的性能,并拓展该方法在更广泛农产品中的应用,为实现SU的快速、准确和现场检测提供理论和技术支撑。
参考文献
Tian, T.; Song, D.; Zhang, L.; Huang, H.; Li, Y., Facile and selective recognition of sulfonylurea pesticides based on the multienzyme-like activities enhancement of nanozymes combining sensor array. J. Hazard. Mater. 2024, 469, 133847.
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