Селективные сорбенты для микотоксинов на основе импринтированных структур полианилина

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Постоянное увеличение загрязнения сельскохозяйственной продукции микотоксинами делает актуальным разработку новых методов их сорбции, выделения и определения. Молекулярный импринтинг является перспективным методом распознавания и выделения целевых молекул на основе механизма специфической сорбции. Рассмотрена возможность получения и практического использования специфических к микотоксинам селективных сорбентов на основе импринтированных структур полианилина, с использованием структурного аналога микотоксина зеараленона – 4-гидроксикумарина. Проведён выбор оптимального носителя для получения молекулярно-импринтированных полимеров. Изучена эффективность и специфичность сорбции 4-гидроксикумарина из модельных растворов, а также показана практическая возможность сорбции и извлечения зеараленона из искусственно загрязнённого экстракта пшеницы.

Об авторах

Ильнур Рушанович Бирюков

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Виктория Дмитриевна Горло

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Илья Евгеньевич Меняйло

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Сергей Анатольевич Пиденко

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Наталья Анатольевна Бурмистрова

Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н. Г. Чернышевского

г.Саратов, ул. Астраханская, 83

Список литературы

  1. Richard J. L. Some major mycotoxins and their mycotoxicoses-An overview // Int. J. Food Microbiol. 2007. Vol. 119, № 1–2. P. 3–10. https://doi.org/10.1016/j.ijfoodmicro.2007.07.019
  2. Hueza I. M., Raspantini P. C. F., Raspantini L. E. R., Latorre A. O., Górniak S. L. Zearalenone, an estrogenic mycotoxin, is an immunotoxic compound // Toxins. 2014. Vol. 6, № 3. P. 1080–1095. https://doi.org/10.3390/toxins6031080
  3. Hidy P. H., Baldwin R. S., Greasham R. L., Keith C. L., McMullen J. R. Zearalenone and some derivatives: Production and biological activities // Adv. Appl. Microbiol. 1977. Vol. 22. P. 59–82. https://doi.org/10.1016/S0065-2164(08)70160-6
  4. Gromadzka K., Waśkiewicz A., Goliński P., Świetlik J. Occurrence of estrogenic mycotoxin – Zearalenone in aqueous environmental samples with various NOM content // Water Res. 2009. Vol. 43, № 4. P. 1051–1059. https://doi.org/10.1016/j.watres.2008.11.042
  5. Vasseghian Y., Dragoi E. N., Moradi M., Khaneghah A. M. A review on graphene-based electrochemical sensor for mycotoxins detection // Food Chem. Toxicol. 2021. Vol. 148. https://doi.org/10.1016/j.fct.2020.111931
  6. Технический регламент Таможенного союза «О безопасности зерна» (ТР ТС 015/2011). 2011. URL: https://eec.eaeunion.org/comission/department/deptexreg/ tr/bezpoZerna.php (дата обращения: 03.09.2023).
  7. Kwaśniewska K., Gadzała-Kopciuch R., Cendrowski K. Analytical procedure fo r the determination of zearalenone in environmental and biological samples // Crit. Rev. Anal. Chem. 2015. Vol. 45, № 2. P. 119–130. https://doi.org/10.1080/10408347.2014.896731
  8. Sun Y., Hu X., Zhang Y., Yang J., Wang F., Wang Y., Deng R., Zhang G. Development of an immunochromatographic strip test for the rapid detection of zearalenone in corn // J. Agric. Food Chem. 2014. Vol. 62, № 46. P. 11116–11121. https://doi.org/10.1021/jf503092j
  9. Zhou T., Che G., Ding L., Sun D., Li Y. Recent progress of selective adsorbents: From preparation to complex sample pretreatment // TrAC. 2019. Vol. 121. https://doi. org/10.1016/j.trac.2019.115678
  10. Mehdinia A., Ahmadifar M., Aziz-Zanjani M. O., Jabbari A., Hashtroudi M. S. Selective adsorption of 2,4-dinitrophenol on molecularly imprinted nanocomposites of mesoporous silica SBA-15/polyaniline // Analyst. 2012. Vol. 137, № 18. P. 4368–4374. https:// doi.org/10.1039/C2AN16244J
  11. Luo J., Huang J., Wu Y., Sun J., Wei W., Liu X. Synthesis of hydrophilic and conductive molecularly imprinted polyaniline particles for the sensitive and selective protein detection // Biosens. Bioelectron. 2017. Vol. 94. P. 39–46. https://doi.org/10.1016/j.bios.2017.02.035
  12. Yao J., Ma Y., Liu J., Liu S., Pan J. Janus-like boronate affi nity magnetic molecularly imprinted nanobottles for specifi c adsorption and fast separation of luteolin // Chem. Eng. J. 2019. Vol. 356. P. 436–444. https://doi. org/10.1016/j.cej.2018.09.003
  13. Dong C., Shi H., Han Y., Yang Y., Wang R., Men J. Molecularly imprinted polymers by the surface imprinting technique // Eur. Polym. J. 2021. Vol. 145. Article number 110023. https://doi.org/10.1016/j. eurpolymj.2020.110231
  14. Janczura M., Luliński P., Sobiech M. Imprinting technology for effective sorbent fabrication: Current stateof-art and future prospects // Materials. 2021. Vol. 14, № 8. Article number 1850. https://doi.org/10.3390/ ma14081850
  15. Pidenko P. S., Pidenko S. A., Skibina Y. S., Zacharevich A. M., Drozd D. D., Goryacheva I. Y., Burmistrova N. A. Molecularly imprinted polyaniline for detection of horseradish peroxidase // Anal. Bioanal. Chem. 2020. Vol. 412, № 24. P. 6509–6517. https://doi. org/10.1007/s00216-020-02689-3
  16. Bi X., Liu Z. Facile preparation of glycoproteinimprinted 96-well microplates for enzyme-linked immunosorbent assay by boronate affi nity-based oriented surface imprinting // Anal. Chem. 2014. Vol. 86, № 1. P. 959–966. https://doi.org/10.1021/ac403736y
  17. Malhotra B. D., Chaubey A., Singh S. P. Prospects of conducting polymers in biosensors // Anal. Chim. Acta. 2006. Vol. 578, № 1. P. 59–74. https://doi.org/10.1016/j. aca.2006.04.055
  18. Singh A. K., Lakshmi G. B. V. S., Fernandes M., Sarkar T., Gulati P., Singh R. P., Solanki P. R. A simple detection platform based on molecularly imprinted polymer for AFB1 and FuB1 mycotoxins // Microchem. J. 2021. Vol. 171. Article number 106730. https://doi.org/10.1016/j. microc.2021.106730
  19. Liang G., Zhai H., Huang L., Tan X., Zhou Q., Yu X., Lin H. Synthesis of carbon quantum dots-doped dummy molecularly imprinted polymer monolithic column for selective enrichment and analysis of afl atoxin B1 in peanut // J. Pharm. Biomed. Anal. 2018. Vol. 149. P. 258–264. https://doi.org/10.1016/j.jpba.2017.11.012
  20. Huang Z., He J., Li Y., Wu C., You L., Wei H., Li K., Zhang S. Preparation of dummy molecularly imprinted polymers for extraction of Zearalenone in grain samples // J. Chromatogr. A. 2019. Vol. 1602. P. 11–18. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2019.05.022
  21. Piovesana S., Capriotti A. L., Cavaliere C., Sparnacci K., Gianotti V., Laus M., Antonioli D., Laganà A. Magnetic molecularly imprinted multishell particles for zearalenone recognition // Polymer. 2020. Vol. 188. Article number 122102. https://doi. org/10.1016/j.polymer.2019.122102
  22. Zuo H., Lin Y., Ma X., Feng Y., Luo Q. Preparation of a novel restricted access material combined to core-shell magnetic molecularly imprinted polymers for determination of dimethyl phthalate in soils // Soil Sediment. Contam. 2019. Vol. 28, № 6. P. 529–546. https://doi.or g/10.1080/15320383.2019.1633272
  23. Baibarac M., Baltog I., Lefrant S., Mevellec J. Y., Chauvet O. Polyaniline and carbon nanotubes based composites containing whole units and fragments of nanotubes // Chem. Mater. 2003. Vol. 15, № 21. P. 4149–4156. https:// doi.org/10.1021/cm021287x
  24. Шматко В. А., Мясоедова Т. Н., Яловега Г. Э. Электронная структура полианилина, модифицированного солями меди и циркония // Оптика и спектроскопия. 2020. Т. 128, № 5. С. 617–622. https:// doi.org/10.21883/OS.2020.05.49319.328-19

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».