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高灵敏聚合物膜电位型传感器的构建及在环境分析中的应用
王俊豪
Subtype硕士
Thesis Advisor秦伟 ; 梁荣宁
2021-05-12
Training institution中国科学院烟台海岸带研究所
Degree Grantor中国科学院大学
Place of Conferral中国科学院烟台海岸带研究所
Degree Name工程硕士
Degree Discipline环境工程
Keyword离子选择性电极 电位型传感器 分子印迹聚合物 高灵敏度 环境分析
Abstract聚合物膜电位型传感器作为一种常规的分析技术,具有选择性高、分析速度快、检测成本低、操作简单、便于携带等优点,在食品分析、医疗诊断、环境检测等领域得到了广泛应用。近年来,随着新型分子识别材料的开发,聚合物膜电位型传感器的检测对象已经从简单离子扩展到电中性有机分子以及生物大分子。然而,需要指出的是,该类电极容易受到复杂环境基体中干扰离子的影响,电极检测灵敏度不高。本文从消除环境基体效应、提高电极检测灵敏度入手,针对重金属离子、酚类有机分子、蛋白生物大分子等三类目标物,构建了一系列高灵敏聚合物膜电位型传感器,为实现环境水体现场快速监测提供技术支撑。本论文具体研究内容如下: 1. 薄层聚合物敏感膜离子选择性电极高灵敏检测铜离子 经典的离子选择性电极在测试之前置于主离子溶液中活化,该类电极在高盐度背景下容易发生“离子交换效应”,难以获得理想的检出限。为了消除该“离子交换效应”,本文基于干扰离子活化电极的非平衡态响应机理,构建了薄层聚合物敏感膜离子选择性电极,提高了对无机离子电位检测的灵敏度,实现了海水中痕量重金属铜离子的测定。本研究使用厚度仅为5 μm的敏感膜,有效抑制了主离子由膜界面层向膜内部的扩散,增强了主离子在界面层的非平衡态电位响应,从而显著提高了电极检测灵敏度,降低了电极检出限。在最优条件下,薄膜电极对0.01 mol/L NaCl背景溶液中铜离子的检出限为0.29 nmol/L,比传统的厚膜电极(100 μm)检出限降低了两个数量级。将该电极应用于海水样品分析,可以实现对铜离子的快速、高灵敏检测,检测结果与溶出伏安法一致。 2. 环糊精分子印迹聚合物膜电位型传感器高灵敏检测双酚A 基于分子印迹聚合物作为识别材料的电位型传感器,已经成功实现了对有机离子及电中性有机分子的检测。然而,用于合成分子印迹聚合物的功能单体数量有限,通常使用的功能单体有甲基丙烯酸、丙烯酰胺及4-乙烯基吡啶等。这些功能单体与目标物及其结构类似的干扰物均可形成非共价相互作用,导致所合成的分子印迹聚合物的选择性较差。为了提高分子印迹聚合物的选择性、满足分子印迹电位型传感器高灵敏检测有机污染物的需求,本文以具有特异性识别作用的烯丙基-β-环糊精作为功能单体,以双酚A作为模板分子,采用沉淀聚合法合成了双酚A印迹聚合物。研究表明,双酚A与环糊精能够以2:1的比例形成主客体包合物。由于尺寸匹配、几何互补以及非共价键力的协同作用,所构建的分子印迹电位传感器对双酚A的选择性和灵敏度均有了显著的提高。基于烯丙基-β-环糊精作为功能单体的印迹电位型传感器对双酚A表现出良好的选择性,其检出限为0.29 μmol/L,比基于甲基丙烯酸作为功能单体的双酚A印迹电位传感器降低了近一个数量级。本文所构建的分子印迹聚合物膜电位型传感器能够灵敏地检测加标海水中的双酚A,并获得了良好的回收率。 3. 基于分子印迹纳米孔道的计时电位型传感器高灵敏检测辣根过氧化物酶 将分子印迹聚合物作为识别材料,为生物分子电位型传感器的发展开辟了新的思路。但是,这些电位型传感器检测生物分子的灵敏度仍有待提高。鉴于此,本文构建了基于分子印迹聚合物修饰的纳米孔道作为识别单元的计时电位型传感器,实现了对辣根过氧化物酶的高灵敏检测。辣根过氧化物酶是一种具有顺式二羟基基团的糖蛋白,能够通过硼亲和作用与硼酸配基发生共价可逆结合。因此,本研究使用硼亲和印迹技术,在纳米孔道内修饰辣根过氧化物酶的印迹层,并通过调节pH来调控两者之间的识别反应。辣根过氧化物酶的可逆性键合与释放,可以影响纳米孔道的闭合与开放,进而影响乙酰胆碱阳离子到达敏感膜相界面的离子通量。基于该离子通量的阻碍效应,本文实现了对辣根过氧化物酶的高灵敏检测。在最优条件下,该计时电位型传感器对辣根过氧化物酶检测的线性范围为0.06-2.10 U/mL,检出限为0.03 U/mL,成功实现了对模拟废水样品中辣根过氧化物酶的高灵敏电位测定。
Pages102
Language中文
Document Type学位论文
Identifierhttp://ir.yic.ac.cn/handle/133337/30833
Collection中国科学院烟台海岸带研究所知识产出
Recommended Citation
GB/T 7714
王俊豪. 高灵敏聚合物膜电位型传感器的构建及在环境分析中的应用[D]. 中国科学院烟台海岸带研究所. 中国科学院大学,2021.
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