基于先进材料的适配体传感器在真菌毒素快速检测中的研究进展

doi:10.7506/spkx1002-6630-20190125-330

食品科学 ›› 2020, Vol. 41 ›› Issue (3): 305-313.doi: 10.7506/spkx1002-6630-20190125-330

基于先进材料的适配体传感器在真菌毒素快速检测中的研究进展

王嫦嫦，马良，刘微，郭婷，谭红霞，张宇昊，周鸿媛，陈露，李道亮

（1.西南大学食品科学学院，重庆 400715；2.武汉市农业科学院环境与安全研究所，湖北武汉 430207；3.西南大学前沿交叉学科研究院生物学研究中心，重庆 400715）

出版日期:2020-02-15 发布日期:2020-02-26
基金资助:
重庆市技术创新与应用示范项目（cstc2018jscx-msybX0204）；重庆市留学归国人员创新创业计划项目（cx2018032）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（SWU118088）重庆市技术创新与应用示范项目（cstc2018jscx-msybX0204）；重庆市留学归国人员创新创业计划项目（cx2018032）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（SWU118088）

Advances in Aptasensors Based on Smart Materials for Rapid Detection of Mycotoxins

WANG Changchang, MA Liang, LIU Wei, GUO Ting, TAN Hongxia, ZHANG Yuhao, ZHOU Hongyuan, CHEN Lu, LI Daoliang

(1. College of Food Science, Southwest University, Chongqing 400715, China; 2. Institute of Environment and Safety, Wuhan Academy of Agricultural Science, Wuhan 430207, China; 3. Biological Science Research Center of Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Southwest University, Chongqing 400715, China)

Online:2020-02-15 Published:2020-02-26

摘要/Abstract

摘要： 研究开发基于金纳米粒子、石墨烯和石墨烯纳米复合物、量子点等先进材料的适配体传感器并将其用于真菌毒素检测是近年来真菌毒素检测领域新兴的热点和趋势之一。将先进材料优异的光学性能、机械性能和导电性能与适配体传感器相结合，大幅提高了真菌毒素检测的灵敏度并扩大了选择性。本文概括了近10 年来文献报道的主要真菌毒素适配体序列，并对基于先进材料的适配体传感器在真菌毒素快速检测中的应用、现阶段存在的主要问题进行了分析和综述，以期为真菌毒素检测相关研究的开展提供参考和启发。

关键词: 适配体, 真菌毒素, 传感器, 先进材料, 快速检测

Abstract: Research of aptasensors based on advanced materials such as Au nanoparticles (AuNPs), graphene and graphene nanocomposites, and quantum dots (QDs) for the quick detection of mycotoxins is one of the emerging hotspots and trends in the field of mycotoxin detection in recent years. The superior optical, mechanical and electrical properties of advanced materials combined with aptasensors greatly increase the sensitivity and selectivity of mycotoxin detection. This paper summarizes the aptamer sequences of major mycotoxins reported in the literature in the last decade, and reviews the application of aptasensors based on advanced materials in rapid detection of mycotoxins. The main existing problems are also proposed. We hope that this review could provide the basis and inspiration for the development of mycotoxin detection methods.

Key words: aptamers, mycotoxins, sensor, advanced materials, rapid detection

中图分类号:

TS207.3

王嫦嫦，马良，刘微，郭婷，谭红霞，张宇昊，周鸿媛，陈露，李道亮. 基于先进材料的适配体传感器在真菌毒素快速检测中的研究进展[J]. 食品科学, 2020, 41(3): 305-313.

WANG Changchang, MA Liang, LIU Wei, GUO Ting, TAN Hongxia, ZHANG Yuhao, ZHOU Hongyuan, CHEN Lu, LI Daoliang. Advances in Aptasensors Based on Smart Materials for Rapid Detection of Mycotoxins[J]. FOOD SCIENCE, 2020, 41(3): 305-313.

[1]	李伊宁，黄昆仑，姚志轶. 用于叶酸检测的荧光传感器构建及应用研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(9): 214-221.
[2]	王玥，邵琳，李乾学，易乐，曲晗，王洪利，沈明浩. 适配体结合量子点技术同时检测金黄色葡萄球菌和大肠埃希氏菌O157:H7方法[J]. 食品科学, 2021, 42(8): 305-312.
[3]	周云令，魏娜，郝晓秀，王再英，李俞函. 智能包装技术在食品供应链中的应用研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(7): 336-344.
[4]	田景升，李东东，赵玲钰，高文惠. 喹乙醇印迹传感器的制备及其在喹噁啉类药物残留快检中的应用[J]. 食品科学, 2021, 42(6): 316-324.
[5]	刘娜，曹强，肖雨诗，黄蓉，程雷，刘欢，韩刚，李晋成，李梦龙，吴立冬. 基于多巴胺及其衍生物的传感器在食品快速检测中的研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(5): 332-339.
[6]	孔德莉，罗思，彭瑞晨，刘嘉睿，文茜. 基于无标记金纳米簇的新型荧光生物传感器在赭曲霉毒素A快速检测中的应用[J]. 食品科学, 2021, 42(4): 263-270.
[7]	程慧，冯灏，李诗瑶，刘顺，周陶鸿，彭青枝. 基于核酸适配体传感器快速检测鸡蛋中氟虫腈[J]. 食品科学, 2021, 42(4): 326-332.
[8]	付瑞杰，周静，田风玉，焦必宁，何悦. 基于纳米材料的光学适配体传感器在农药残留检测中的应用研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(3): 330-338.
[9]	吴有雪，吴美娇，田亚晨，王政，郭亮，刘程，方水琴，刘箐. 沙门氏菌检测生物传感器研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(3): 339-345.
[10]	刘文静，黄彪，傅建炜，韦航，黄财标. 超高效液相色谱-串联质谱法同时测定陈年老茶中16 种真菌毒素残留[J]. 食品科学, 2021, 42(2): 299-305.
[11]	贾宝珠，戚凯欣，樊怡飞，蔡美玲，廖彩霞，罗双子，古宗婷，蔡常宇，韦晓群，徐振林，罗林. 一种快速检测Hg2＋的比率荧光传感器构建[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 277-283.
[12]	贾飞，闫文杰，戴瑞彤，刘毅，李兴民. 基于还原氧化石墨烯/碳纳米管-纳米金复合纳米材料的阻抗型电化学适配体传感器检测铜绿假单胞菌[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 284-291.
[13]	黄栋玮，谷贵章，胡科娜，高兴杰，张进杰，杨文鸽，徐大伦. 基于D152树脂吸附蛋白质结合SERS测定鱼肉中的鸟嘌呤含量[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 298-305.
[14]	杨建飞，马倩，左勇，黄雪芹，徐佳，王定丽，周耀进，杨柯怡. 亚硝酸盐快速检测试剂研究及其在酱腌菜中的应用[J]. 食品科学, 2021, 42(18): 321-328.
[15]	陈瑞鹏，孙云凤，霍冰洋，秦英凯，李双，梁俊，周焕英，高志贤. 真菌毒素多重检测技术研究进展[J]. 食品科学, 2021, 42(17): 267-274.

基于先进材料的适配体传感器在真菌毒素快速检测中的研究进展

Advances in Aptasensors Based on Smart Materials for Rapid Detection of Mycotoxins

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