一种快速检测氟喹诺酮类药物的胶体金试纸卡的研制

利用胶体金免疫层析技术研制了一种快速检测牛奶中的氟喹诺酮类药物试纸卡,并配合胶体金试纸卡读数仪使用.结果表明,该试纸卡对恩诺沙星、沙拉沙星、双氟沙星、氧氟沙星、诺氟沙星、环丙沙星、培氟沙星、氟甲喹、达氟沙星的检测限为20 μg/L,对依诺沙星、恶喹酸的检测限为40 μg/L,检测时间为10 min,假阳性率和假阴性率均为0.该试纸卡能够准确、可靠、简便地检测牛奶中残留的氟喹诺酮类药物,适合大量样品的现场检测.     

新型瘦肉精多残留胶体金检测卡的研制

本文研究建立一种检测新型瘦肉精多残留胶体金检测卡的方法,能对大量样品进行定量检测。应用胶体金免疫层析技术,采用柠檬酸钠还原法,标记新型瘦肉精多克隆抗体并喷于玻璃纤维上,新型瘦肉精偶联OVA抗原和羊抗鼠Ig G分别结合于硝酸纤维膜上,依次将样品垫、胶体金垫、硝酸纤维素膜和吸水纸组装切割成新型瘦肉精多残留胶体金检测卡。通过灵敏度、假阳性、假阴性试验测试,梯度浓度显色结果表明,该检测卡的灵敏度分别为克伦特罗3 ng/m L、莱克多巴胺5 ng/m L、沙丁胺醇3 ng/m L、西马特罗5 ng/m L、班布特罗5 ng/m L、妥布特罗5 ng/m L、特布他林8 ng/m L、氯丙那林5 ng/m L、马布特罗5 ng/m L、溴布特罗8 ng/m L,检测时间为3 min,检测滴加的最优尿液量为70~90μL,批内和批间重复性为100%,假阳性率和假阴性率均为0。联检技术能实现现场快速检测,提高检测速度和准确性、降低检测成本,可作为生产过程监管和大批量样本的筛选。     

一种新型定量检测恩诺沙星量子点免疫层析方法的建立

恩诺沙星作为一种应用较为广泛的抗生素,因在实际抽检中出阳率较高引起了广泛的重视。本研究建立了一种可以快速定量检测恩诺沙星,采用量子点进行标记和示踪的免疫层析方法。通过对新型的纳米荧光材料量子点结合抗原抗体等活性材料的技术研究、样本前处理试剂的研发、浓度的筛选优化等技术实现量子点材料与食品基质的配适,建立定量检测恩诺沙星免疫层析的平台。通过对试剂盒整体的相关优化,本检测方法线性范围为2~1000 ng/mL,最低检测限为1.80 ng/mL,精密度可控在10%以内,热加速稳定性为37 ℃可稳定放置10 d,性能优越。与传统液相色谱方法比较,简便快捷,整体检测时间可控在20 min内,检测结果相关性较好,相关系数为0.98。本研究弥补国内对量子点与免疫层析技术相结合定量检测食品类抗生素残留方面研究的空缺,可实现大批量现场原材料的快速筛查,推动食品快检技术的发展。     

免疫层析法快速检测动物源性食品中五氯酚酸钠含量

目的 建立胶体金免疫层析法快速检测动物源性食品中五氯酚酸钠的检测方法,对不同基质采用与其相适应的提取方法及净化方式,实现食品中五氯酚酸钠的现场快速筛查。方法 样品经80%乙腈水溶液(含8%三乙胺)提取,猪肉、牛肉等肌肉不经净化、动物内脏及鸡蛋采用净化包(300mg无水硫酸钠+100mg C₁₈+100 mgN-丙基乙二胺)净化、鱼肉采用乙腈饱和的正己烷净化,净化后的提取液经浓缩、复溶、孵育,最后用五氯酚酸钠胶体金检测卡进行检测。结果 该方法检出限为1.0μg/kg, 2,4-二氯酚、2,4,6-三氯酚和苯酚对五氯酚酸钠的检测结果没有明显干扰。通过对样品进行加标检测,其结果与现行国家标准检测结果一致,并且20次重复结果一致,对46份样品进行检测,结果均为阴性,且免疫层析法结果与现行国家标准方法检测结果一致。结论 本方法具有简便、快速、低成本等特点,适合大批量样品的现场筛查,提高监管效率。     

基于比色和荧光双信号检测戊唑醇的免疫层析试纸条的构建

基于Au@PDA核壳纳米粒子和其对量子点荧光淬灭效应,制备了一种双信号读取模式的免疫层析试纸条,可用于定性或定量检测果蔬中戊唑醇的含量.研究了纳米金和抗体复合物的制备、试纸条传感元件的载量和缓冲液等因素对试纸条检测灵敏度的影响.在最优条件下,采用比色检测模式时,所构建双信号戊唑醇试纸条,其肉眼定性检测限为1μg/mL;...     

胶体金免疫层析法快速检测果蔬中的三唑酮及其代谢物残留

目的 建立胶体金免疫层析法快速检测蔬菜水果中三唑酮及其代谢物农药残留的分析方法。方法 采用胶体金标记三唑酮单克隆抗体, 利用胶体金的可视化及抗体与抗原的特异性结合, 实现对果蔬中三唑酮农药残留的定性和半定量检测。结果 本方法对黄瓜和香蕉中三唑酮及其代谢物的总残留量检出限分别为0.05和0.85 mg/kg, 均低于国家标准食品中三唑酮农药最大残留限量(0.1~1 mg/kg), 该试纸条对其他农药无交叉反应, 重复性良好。结论 该方法具有高灵敏度、高特异性, 可快速准确的检测大批量样品中的三唑酮及其代谢物农药残留, 能够满足应急超标事件的现场检测需求。