已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Gold nanoclusters-manganese dioxide composite-based fluorescence immunoassay for sensitive monitoring of fenitrothion degradation in Chinese cabbage

抗坏血酸 化学 免疫分析 纳米团簇 色谱法 杀螟松 检出限 分析物 碱性磷酸酶 核化学 农药残留 杀虫剂 生物化学 有机化学 食品科学 抗体 生物 免疫学 农学
作者
Ting Lv,Boxu Wang,Ningyi Xu,Baitong Shang,Ni Liu,Changshun Su,Chuanyu Yang,Hongxia Li,Zhenlin Xu,Chunyan Sun
出处
期刊:Food Chemistry [Elsevier BV]
卷期号:412: 135551-135551 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.foodchem.2023.135551
摘要

Understanding the residues and degradation of organophosphorus pesticides (OPs) in crops has attracted increasing attention. Herein, we designed a sensitive fluorescence immunoassay (FIA) by employing nanobody-linked alkaline phosphatase (Nb-ALP) and gold nanoclusters anchored manganese dioxide (AuNCs-MnO2) composite. In immunoassay protocol, Nb-ALP is used to competitively recognize the coating antigen and pesticide. After competitive immunoreaction, alkaline phosphatase catalyzes l-ascorbic acid-2-phosphate to produce ascorbic acid that can trigger the decomposition of the AuNCs-MnO2 composite, regulating the fluorescence response. As a proof-of-concept, fenitrothion (FNT) is chosen as the target analyte. As a result, the developed FIA exhibits high detection sensitivity (IC10 = 5.78 pg/mL), which is about 56-times higher than that of the conventional enzyme-linked immunosorbent assay. The developed FIA has been successfully applied for precisely monitoring the degradation of FNT in Chinese cabbage with excellent anti-interference ability and reproducibility, paving the way for the determination of pesticide residues in real food samples.
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
刚刚
spz233完成签到,获得积分20
刚刚
1秒前
1秒前
飘逸灵薇发布了新的文献求助10
2秒前
勤劳盼易发布了新的文献求助10
3秒前
难过冷玉完成签到,获得积分10
4秒前
小王同志发布了新的文献求助10
4秒前
6秒前
7秒前
myf发布了新的文献求助10
8秒前
Yebb发布了新的文献求助10
10秒前
孤独梦安发布了新的文献求助10
11秒前
orixero应助奶茶一天一杯采纳,获得30
11秒前
33499083发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
qingqing完成签到,获得积分10
16秒前
ZMTW发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
我是老大应助勤劳盼易采纳,获得10
22秒前
22秒前
22秒前
BJUTyang应助Hoshieko采纳,获得10
23秒前
香蕉觅云应助33499083采纳,获得10
25秒前
天真的雨完成签到,获得积分10
26秒前
wanci应助谦让小玉采纳,获得10
26秒前
26秒前
26秒前
科研通AI6.4应助汤圆软软软采纳,获得200
27秒前
情怀应助汤圆软软软采纳,获得10
27秒前
田様应助汤圆软软软采纳,获得10
27秒前
27秒前
27秒前
27秒前
27秒前
Peng发布了新的文献求助10
27秒前
27秒前
17完成签到 ,获得积分10
27秒前
28秒前
28秒前
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
Rosenblum, Global Change Biology 800
Essentials of Carbohydrate Chemistry and Biochemistry, 4th Edition 800
Organizational Behavior 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
Physiologic specialization in Peronospora manshurica 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 化学工程 工程类 有机化学 物理 复合材料 生物化学 内科学 细胞生物学 基因 遗传学 免疫学 冶金 光电子学 癌症研究
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7777672
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9318513
关于积分的说明 20364691
捐赠科研通 7364587
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3318990
关于科研通互助平台的介绍 2466628
邀请新用户注册赠送积分活动 2334211