甲磺隆压电免疫传感器及其土壤结合残留的研究

甲磺隆压电免疫传感器及其土壤结合残留的研究

时国庆[1]2000年在《甲磺隆压电免疫传感器及其土壤结合残留的研究》文中研究说明本研究利用两种免疫源MS-BSA(AE),MS-KLH(AE)制备磺酰脲除草剂甲磺隆(Metsulfuron methyl)的多克隆抗体,实验证明对甲磺隆具有良好的特异性和亲和性。可作为生物传感分子识别物质。 利用不同载体材料,通过多种固定化路线研究了甲磺隆的压电免疫传感分析技术,并以γ-氨丙基三乙氧基硅烷(APTES)修饰压电晶体,然后通过戊二醛将蛋白质A(protein-A)共价固定,利用蛋白质A可以和抗体的Fc片段特异性亲和的特点,将甲磺隆抗体固定在晶体片上,制备了甲磺隆的免疫传感晶片。对传感晶体的制备方法和分析条件进行了优化。该传感晶体的最低检测限用回归方程推算为0.03ppb。可进行30次测量。交叉实验表明,溶液中无机盐离子,表面活性剂,有机溶剂的存在对传感晶体的传感响应无影响,与半抗原结构有稍微差别的磺酰脲类除草剂对晶体的传感响应无影响或轻微影响,具有甲氧甲酰基苯磺酰胺结构的磺酰脲除草剂则具有明显的传感响应。 对实验中的五种压电传感晶片制备方法进行了比较,利用Langumuir理想化模型对固定化抗体与游离抗原的亲和反应进行了分析,指出抗体的亲和常数K是影响压电晶体免疫传感器检测限和分析灵敏度的主要参数。本文还对免疫传感分析方法和ELISA分析方法进行了比较。 利用~(14)C标记的甲磺隆研究了甲磺隆在我国北方两种典型的土壤(黑土和褐土)中的结合残留及其对后茬敏感作物玉米的生物有效性。研究表明,在培养约一个小麦生长期后,两种土壤中的甲磺隆结合残留率分别为黑土:36.7%,褐土:35.7%。结合残留物主要分布在土壤富里酸中。土壤微生物的存在对结合残留的生成有重要影响。对后茬敏感作物玉米的生物有效性实验表明,结合残留的存在对玉米的生长造成了影响,其对玉米幼苗根生长的50%抑制剂量(IC_(50))分别为:25.0μg/kg(褐土);21.5μg/kg(黑土)。

郑伟华[2]2004年在《溴氰菊酯降解产物的免疫分析方法研究》文中指出为探索小分子免疫化学分析的基本规律并应用于农药残留分析实践,本论文选择拟除虫菊酯杀虫剂溴氰菊酯为研究对象,探讨溴氰菊酯残留的酶联免疫分析方法。 对二溴菊酸进行结构改造,合成了两种结构类似的溴氰菊酯半抗原,并进行结构鉴定。将两种半抗原分别与载体之一(四种蛋白和一种人工合成多肽)共价偶联。对不同的偶联物进行紫外光谱鉴定并估算偶联比。 选择偶联物 HⅠ-BSA 和 HⅡ-BSA 为免疫原免疫小鼠制备多克隆抗体。分别用得到的两种多克隆抗体建立溴氰菊酯降解物的衍生物的间接酶联免疫分析法,并进行河水的添加回收测定。 采用间接法检测血清效价,抗血清 HⅠ-BSA-2、HⅡ-BSA-3 的工作效价分别为 6.4×104 和 3.2×104,终点效价为 2.56×105。 抗 HⅠ血清 HⅠ-BSA-2、抗 HⅡ血清 HⅡ-BSA-3 的间接竞争 ELISA 工作条件为:包被原 HⅡ-OVA、HRP 酶标二抗的工作浓度分别为:2.12 ug/mL (1:5000)、2 ug/mL(1:500);抗体 HⅠ-BSA-2 和 HⅡ-BSA-3 的稀释倍数都是 1:10000;竞争在 37℃下进行 30 min;半抗原 HⅠ、HⅡ以甲醇为溶剂。 用抗HⅠ抗体 HⅠ-BSA-2建立间接ELISA法测定溴氰菊酯半抗原HⅠ和HⅡ的 IC50分别为 54.5 ng/mL 和 26.9 ng/mL;多克隆抗体与溴氰菊酯、胺菊酯、氯氰菊酯、二溴菊酸、二溴菊酸甲酯的交叉反应均小于 0.1%。在河水样品中添加 HⅠ浓度为 50ng/mL 时,间接 ELISA 法的回收率为 75.64~90.45%;在河水样品中添加 HⅡ浓度为30 ng/mL 时,间接 ELISA 法的回收率分别为 87.30~104.32% 。 用抗HⅡ抗体 HⅡ-BSA-3建立间接ELISA法测定溴氰菊酯半抗原HⅠ和HⅡ的 IC50分别为 63.2 ng/mL 和 5.56 ng/mL,多克隆抗体与溴氰菊酯、胺菊酯、氯氰菊酯、二溴菊酸、二溴菊酸甲酯的交叉反应均小于 0.1%。在河水样品中添加 HⅠ浓度为 75ng/mL 时,间接 ELISA 法的回收率为 73.4~88.7%;在河水样品中添加 HⅡ浓度为 5ng/mL 时,间接 ELISA 法的回收率分别为 80.8~105.4% 。 两种抗体对半抗原 HⅠ和 HⅡ即溴氰菊酯降解物二溴菊酸的四碳和六碳衍生物的特异性较强,可以用于溴氰菊酯降解产物的残留分析检测。

参考文献:

[1]. 甲磺隆压电免疫传感器及其土壤结合残留的研究[D]. 时国庆. 中国农业科学院. 2000

[2]. 溴氰菊酯降解产物的免疫分析方法研究[D]. 郑伟华. 新疆农业大学. 2004

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