Preparation of high-affinity and high-specificity monoclonal antibody and development of ultra-sensitive immunoassay for the detection of 1-aminohydantoin, the metabolite of nitrofurantoin

半抗原 色谱法 化学 免疫分析 检出限 代谢物 单克隆抗体 变异系数 试剂 抗体 生物化学 免疫学 生物 物理化学
作者
Hongfei Yang,Liangni Qin,Hao Wen,Mingyue Ding,Linwei Zhang,Jiaxu Xiao,Jixiang Liang,Yiting Liu,Ziyan Yu,Dapeng Peng
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier]
卷期号:456: 140036-140036 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2024.140036
摘要

1-Aminohydantoin (AHD), the residual marker of nitrofurantoin, is usually detected after derivatisation using the derivatisation reagent 2-nitrobenzaldehyde. Avoiding the antibody recognition of the derivatisation reagent is essential for the accurate detection of AHD residues. In this paper, a novel hapten called hapten D was designed, and then, a monoclonal antibody that did not recognise 2-nitrobenzaldehyde was prepared based on this novel hapten. An ultra-sensitive indirect competitive enzyme linked–immunosorbent assay (icELISA) was established under optimal conditions. The 50% inhibition concentration and limit of detection of AHD were 0.056 and 0.0060 ng/mL, respectively, which improved the sensitivity by 9–37-fold compared with the previously reported icELISA methods. The average recovery rates were 88.1%–97.3%, and the coefficient of variation was <8.6%. The accuracy and reliability of the icELISA were verified using liquid chromatography–tandem mass spectrometry. These results demonstrated that the developed icELISA is a useful and reliable tool.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
YDX完成签到 ,获得积分10
刚刚
在水一方应助欣慰元蝶采纳,获得10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
4秒前
三冬四夏完成签到 ,获得积分10
5秒前
璐璐完成签到 ,获得积分10
6秒前
羽化成仙完成签到 ,获得积分10
7秒前
无问西东完成签到 ,获得积分10
10秒前
柚子树完成签到 ,获得积分10
11秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
14秒前
nkuwangkai完成签到,获得积分10
17秒前
19秒前
王QQ完成签到 ,获得积分10
19秒前
20秒前
21秒前
小葡萄完成签到 ,获得积分10
24秒前
欣慰元蝶发布了新的文献求助10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
27秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
34秒前
武雨寒发布了新的文献求助10
34秒前
eternal_dreams完成签到 ,获得积分10
37秒前
Zzx完成签到 ,获得积分10
38秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
41秒前
123456完成签到 ,获得积分10
43秒前
优秀棒棒糖完成签到 ,获得积分10
43秒前
Tysonqu完成签到,获得积分10
43秒前
奇奇怪怪的大鱼完成签到,获得积分10
44秒前
栗荔完成签到 ,获得积分10
48秒前
拼搏的盼山完成签到 ,获得积分10
50秒前
出厂价完成签到,获得积分10
50秒前
yunt完成签到 ,获得积分10
50秒前
JACK完成签到,获得积分10
52秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
57秒前
LiShan完成签到 ,获得积分10
58秒前
笨笨听枫完成签到 ,获得积分10
59秒前
ninomae完成签到 ,获得积分10
1分钟前
量子星尘发布了新的文献求助10
1分钟前
saywhy完成签到 ,获得积分10
1分钟前
WenJun完成签到,获得积分10
1分钟前
YJ完成签到,获得积分10
1分钟前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
The Cambridge History of China: Volume 4, Sui and T'ang China, 589–906 AD, Part Two 1000
The Composition and Relative Chronology of Dynasties 16 and 17 in Egypt 1000
Russian Foreign Policy: Change and Continuity 800
Real World Research, 5th Edition 800
Qualitative Data Analysis with NVivo By Jenine Beekhuyzen, Pat Bazeley · 2024 800
Translanguaging in Action in English-Medium Classrooms: A Resource Book for Teachers 700
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5706836
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 5179219
关于积分的说明 15247555
捐赠科研通 4860347
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2608522
邀请新用户注册赠送积分活动 1559382
关于科研通互助平台的介绍 1517226