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A novel detection strategy for nitrofuran metabolite residues: Dual-mode competitive-type electrochemical immunosensor based on polyethyleneimine reduced graphene oxide/gold nanorods nanocomposite and silica-based multifunctional immunoprobe

微分脉冲伏安法 纳米棒 石墨烯 检出限 硫堇 材料科学 对苯二酚 核化学 线性范围 共沉淀 胶体金 循环伏安法 化学 纳米颗粒 纳米技术 电化学 色谱法 电极 无机化学 有机化学 物理化学
作者
Botao Wang,Baoshan He,Lingling Xie,Xiaoyu Cao,Zhengyong Liang,Min Wei,Huali Jin,Wenjie Ren,Zhiguang Suo,Yiwei Xu
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:853: 158676-158676 被引量:9
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.158676
摘要

Excessive residues of semicarbazide (SEM) can accumulate in animals after the original drug has been abused, posing a risk to human health. Herein, based on multifunctional silica-initiated dual mode signal response, a novel competitive-type immunosensor was constructed for ultrasensitive detection of SEM. As a preliminary signal amplification platform for immunosensors, polyethyleneimine reduced graphene oxide composite gold nanorods (PEI-rGO/AuNRs) modified gold electrodes (AuE) provide a high specific surface area and high electrical conductivity. The thionine-aminated silica nanospheres-AuPt (thi-SiO2@AuPt) were synthesized by a racile coprecipitation method for enzyme immobilization and redox species loading. The multifunctional silica nanosphere conjugated with labeling antibodies (Ab2) was employed as an immunoprobe. The per unit concentration target of SEM can be determined by differential pulse voltammetry (DPV) to detect the thi loaded on the immunoprobe, which can also be determined by square wave voltammetry (SWV) to detect the current generated by the reaction system of H2O2 and hydroquinone (HQ) catalyzed by the immunoprobe with peroxidase. Under optimal conditions, the proposed immunosensor displayed a wide linear range from 1 μg-0.01 ng/mL and low detection limits (S/N = 3) of 0.488 pg/mL and 0.0157 ng/mL, respectively. Ultimately, the developed method exhibits excellent performance in practical applications, providing promising probabilities for SEM detection.
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