Прикладная биохимия и микробиология. T. 59, Номер 3, 2023

  1. На главную
  2. Электронные версии
  3. Прикладная биохимия и микробиология
  4. T. 59, № 3, 2023

Прикладная биохимия и микробиология, 2023, T. 59, № 3, стр. 309-317

Разработка кинетического микропланшетного иммуноферментного определения дибутилфталата

А. Н. Берлина 1, К. В. Серебренникова 1, Н. С. Комова 1, А. В. Жердев 1, Б. Б. Дзантиев 1, *

1 Институт биохимии им. А.Н. Баха, Федеральный исследовательский центр “Фундаментальные основы биотехнологии” Российской академии наук
119071 Москва, Россия

* E-mail: dzantiev@inbi.ras.ru

Поступила в редакцию 15.12.2022
После доработки 30.12.2022
Принята к публикации 09.01.2023

Полный текст (PDF)

Аннотация

В работе предложена методика быстрого иммуноферментного анализа (ИФА) для определения дибутилфталата (ДБФ) в фруктовых соках, основанная на конкурентном взаимодействии между свободным и связанным антигеном за центры связывания специфических антител. Изучены аналитические характеристики метода в различных кинетических режимах проведения стадии конкуренции. Установлены оптимальные условия, обеспечивающие минимальный предел обнаружения и высокую точность измерений. Выбрана продолжительность конкурентной стадии ИФА – 30 мин. Диапазон определяемых концентраций ДБФ составил от 0.37 до 68.34 нг/мл; предел обнаружения – 0.08 нг/мл. Выбран режим экстрагирования ДБФ, для которого показана эффективность предложенного ИФА при тестировании фруктовых соков.

Ключевые слова: иммуноферментный анализ, кинетика иммунных взаимодействий, дибутилфталат, безопасность пищевых продуктов, фруктовый сок, экстракция, экотоксикант

Эфиры фталевой кислоты широко используются в качестве добавок, обеспечивающих гибкость и прочность пластиковых изделий бытового, пищевого, медицинского и строительного назначения [1, 2]. Миграция фталатов из материалов в воду, воздух и почву объясняется отсутствием химического связывания между эфирами фталевой кислоты и пластмассами [3–5]. Фталаты оказывают негативное влияние на секрецию гормонов в организме человека и обладают репродуктивной, эмбриологической и генетической токсичностью [6]. Кроме того, серьезной проблемой является медленная деградация фталатов и аккумуляция их производных в тканях живых организмов [7, 8].

Один из наиболее распространенных и широко используемых пластификаторов в промышленных и потребительских товарах – дибутилфталат (ДБФ) [9]. Для ДБФ как токсиканта класса эндокринных разрушителей различными контролирующими организациями установлены максимально допустимые уровни содержания в диапазоне 100–450 нг/мл [10, 11]. Однако значительные превышения этих уровней часто обнаруживаются в продуктах питания и воде [12]. К тому же разнообразие фталатов и их встречаемость в разных сочетаниях [13] требует в каких-то случаях группового, в каких-то – селективного выявления. Среди методов определения фталатов превалируют инструментальные методы, такие как хроматография или хромато-масс-спектрометрия [14–16]. Несмотря на высокую чувствительность и селективность, реализация этих методов сопряжена с долгой пробоподготовкой и трудозатратами, а также необходимостью дорогостоящего оборудования и специально обученного персонала [17, 18]. В этой связи востребованы быстрые аналитические методы, сочетающие высокую специфичность, чувствительность и надежность.

К таким методам можно отнести иммунохимические [19–23], в частности иммуноферментный анализ (ИФА) [24–26], в основе которых лежит реакция антиген-антитело. ИФА широко используется для обнаружения различных органических загрязнителей в экологическом мониторинге [27–29], что подтверждает преимущества метода, связанные со скоростью и производительностью. Как правило, для определения низкомолекулярных органических загрязнителей реализуется конкурентная схема ИФА с мечением ферментом антигена или антител против анализируемого соединения. Так, для определения ДБФ в водных средах разработан ряд систем ИФА с различными модификациями, направленными на повышение аналитических характеристик [30–32]. Однако, помимо предварительной иммобилизации антигена, ИФА занимает, как правило, не менее 3 ч с двумя продолжительными стадиями инкубации. Для ряда аналитов описан и успешно применен кинетический формат ИФА с сокращением продолжительности стадий [33, 34]. Отмечены также возможности кинетических иммуноаналитических систем в управлении селективностью определения [35]. Тем не менее, традиционно используются иммуноферментные системы с продолжительностью взаимодействия антиген-антитело не менее часа на каждой стадии, что обеспечивает достижение химического равновесия.

Цель работы – разработка ИФА дибутилфталата в кинетическом режиме, определение его аналитических характеристик и селективности, а также апробация при тестировании образцов соков.

МЕТОДИКА

Реактивы. Для приготовления калибровочных и контрольных растворов использовали дибутилфталат (ДБФ), монобутилфталат, диэтилфталат, монооктилфталат, моно-2-октилфталат, диоктилфталат, монобензилфталат, моноциклогексилфталат, монометилфталат, диметилфталат, дигептилфталат, дифенилфталат и фталевую кислоту фирмы “Sigma-Aldrich” (США).

Для получения конъюгата гаптен-белок использовали 4-амино-дибутилфталат (4-амино-ДБФ), синтезированный и предоставленный профессором Чжао (Гуандунский технологический университет, Гуанчжоу, Китай), соевый ингибитор трипсина (СИТ) и овальбумин (ОВА) фирмы “Sigma-Aldrich” (США), диметилсульфоксид (ДМСО), соляную кислоту и нитрит натрия (“Химмед”, Россия).

Для проведения ИФА использовались следующие реагенты: конъюгат БСА-ДБФ, мышиные моноклональные антитела (мАт) к ДБФ производства “Creative Diagnostics” (США), антивидовые (иммуноглобулины козы, связывающие иммуноглобулины мыши) антитела, меченные пероксидазой хрена (“Jackson ImmunoResearch, США”), 3,3',5,5'-тетраметилбензидин (ТМБ, ЗАО “НВО Иммунотех”, Россия), Твин-20 (“Sigma-Aldrich”, США) и серная кислота (“Химмед”, Россия), а также 96-луночные прозрачные микропланшеты Costar 9018 (“Corning Costar”, США).

Все растворы готовили с использованием деионизованной воды Milli Q (сопротивление 18 MОм·см), полученной с помощью системы очистки воды Simplicity (“Millipore”, США).

Оборудование. Спектры поглощения конъюгата ОВА-ДБФ и оптические плотности измеряли в лунках микропланшетов с помощью многофункционального планшетного анализатора EnSpire Multimode Plate Reader (“PerkinElmer”, США). Спектр ИК-Фурье ОВА-ДБФ регистрировали в диапазоне 400–4000 см–1 с использованием FTIR-спектрофотометра FT/IR-6700 (“JASCO”, Япония) при комнатной температуре.

Получение конъюгата овальбумин-дибутилфталат (ОВА-ДБФ). Синтез конъюгата ОВА-ДБФ основан на реакции азосочетания, в которой первичные аминогруппы используемого производного дибутилфталата (4-амино-ДБФ) реагируют с карбоксильными группами белка-носителя. Для этого к 5.8 мг 4-амино-ДБФ, растворенного в 25 мкл ДМСО, при 0°С добавляли 12.5 мкл 31%-ной соляной кислоты, 375 мкл H2O, 15 мкл Tвин-20 и 0.5 мл раствора нитрита натрия с концентрацией 2.75 мг/мл. К полученной смеси добавляли 10 мг овальбумина (белок-носитель), растворенного в 5 мл 0.1 М боратного буфера, pH 8.3, после чего цвет реакционной смеси изменялся на желто-коричневый. После инкубации в течение 2 ч при комнатной температуре проводили диализ против 10 мМ фосфатного буфера, рН 7.4. Концентрацию препарата ОВА-ДБФ рассчитывали по белку-носителю, исходя из спектров поглощения. Полученный конъюгат ОВА-ДБФ разделяли на аликвоты и хранили при –20°С до использования. Мольное соотношение ОВА : ДБФ при синтезе составляло 1 : 60.

Иммуноферментный анализ дибутилфталата. Иммобилизацию конъюгата ОВА-ДБФ, растворенного в 50 мМ фосфатном буфере с 0.1 М соли натрия хлорида (ФБС), pH 7.4 проводили, внося его в концентрации 3.0 мкг/мл по 100 мкл в лунки микропланшета и инкубируя в течение ночи при 4°С. Затем микропланшет три раза промывали ФБС, содержащим 0.05% Твин-20 (ФБСТ). На первой стадии ИФА варьировали концентрацию моноклональных антител, специфичных к ДБФ. Различные разведения антител добавляли для взаимодействия с адсорбированным конъюгатом ОВА-ДБФ и инкубировали 1 ч при +37°С. Затем после отмывки добавляли антивидовые антитела, конъюгированные с пероксидазой хрена (разведение коммерческого препарата 1 : 3000), и инкубировали 1 ч при 37°С. После промывки (три раза ФБСТ и один раз дистиллированной водой) определяли активность ферментной метки, связавшейся с носителем, добавляя 100 мкл раствора субстрата (коммерческий раствор ТМБ + H2O2). Реакцию останавливали через 15 мин добавлением 50 мкл 0.1 М H2SO4. Оптическую плотность (ОП) измеряли при 450 нм и строили график зависимости ОП от концентрации антител с использованием программного обеспечения Origin 9.0 (“OriginLab”, США). Концентрацию антител, соответствующую OП450 = 1.0, использовали для конкурентного ИФА.

Конкурентный ИФА дибутилфталата и исследование селективности включали те же первоначальные стадии. После иммобилизации конъюгата ОВА-ДБФ и промывки микропланшета в лунки вносили 50 мкл растворов дибутилфталата (концентрации в диапазоне 3000–0.05 и 0 нг/мл) или альтернативных соединений (в концентрациях от 3000 нг/мл) и 50 мкл мАт-ДБФ (2.35 мкг/мл) в ФБСТ. Время конкурентной стадии было 8, 15, 30 и 60 мин. Заключительные стадии ИФА были как описано выше.

Иммуноферментный анализ с предварительным инкубированием растворов аналита с антителами проводили следующим образом. В микропробирки объемом 500 мкл вносили такие же растворы ДБФ и антител, как и при проведении конкурентного анализа. Затем по истечении 10, 20 или 30 мин растворы переносили в микропланшет с предварительно иммобилизованным конъюгатом ОВА-ДБФ и инкубировали 1 ч при 37°С. Затем после отмывки лунок микропланшета добавляли антивидовые антитела, конъюгированные с пероксидазой хрена (разведение коммерческого препарата 1 : 3000). Время взаимодействия с антивидовым конъюгатом составляло 15, 30, 45 или 60 мин при 37°С. Последующее определение активности связанной ферментной метки проводили, как описано выше.

Параметры кривых определяли на основании четырехпараметрического уравнения сигмоидной зависимости y = (A1 – A2)/(1 + (x/x0)p) + A2. Значения IC10, IC20, IC50, IC80 рассчитывались как концентрации, ингибирующие аналитический сигнал на 10, 20, 50 и 80% соответственно. Значение IC10 оценивали как предел обнаружения, IC20–IC80 – рабочий диапазон определяемых концентраций.

Значения кросс-реактивности рассчитывали по формуле: CR(%) = IC50(ДБФ)/IC50(аналог) × 100%.

Подготовка образцов сока. Мандариновый сок получали прямым отжимом. Мандариновые дольки очищали от кожуры и перетирали в чистой фарфоровой ступке пестиком. Затем сок сливали в стеклянную колбу, а мякоть отжимали через марлю. Образцы, содержащие и не содержащие ДБФ, готовили следующим образом. К 1 мл сока добавляли раствор ДБФ, 1 мл метанола и выдерживали в течение 12 ч. Из полученных таким образом искусственно контаминированных и отрицательных неконтаминированных образцов экстрагировали ДБФ. Экстракцию проводили в стеклянных флаконах, затем центрифугировали 15 мин при 10 000 g при 4°С, отделяли супернатант и использовали в ИФА.

РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ

Синтез конъюгата гаптен-белок и проверка реагентов в ИФА. Аминопроизводное ДБФ конъюгировали с белком-носителем овальбумином методом азосочетания, как описано в предыдущей работе [21], поскольку ДБФ не имеет функциональных групп, доступных для конъюгирования. Полученный конъюгат характеризовали методами UV-vis- и ИК-спектроскопии. Cпектральные пики при 277 и 330 нм коньюгата ОВА-ДБФ соответствовали поглощению белка и ковалентно связанного гаптена (рис. 1). Пик поглощения для нативного ДБФ – 295 нм. При синтезе использовали избыток гаптена, поэтому для очистки от несвязавшегося гаптена и компонентов реакционной среды применяли диализ.

Рис. 1.

Спектры поглощения ДБФ (1) и конъюгата ОВА-ДБФ (2).

На рис. 2 приведены спектры ИК-Фурье исходного овальбумина и его конъюгата с ДБФ, интерпретация которых основана на объяснении колебательных спектров аминокислот, входящих в состав белка. Согласно [36], в колебательных спектрах белковых молекул можно выделить колебания амидной группы полипептидов, характерные частоты которых находятся в диапазонах 1700–1600, 1575–1480 и 1230–1300 см–1. Зарегистрированные ИК-спектры демонстрировали полосу поглощения при 1645 см–1 (рис. 2а), обусловленную валентными колебаниями С=О групп пептидных цепей. Такие колебания отражают изменение геометрии молекул, а также возникновение или изменение водородных связей между пептидными группами [37]. Валентные колебания C–N дают ИК-спектре пик при 1549 см–1. Наличие данной полосы поглощения отражает изгиб NH [38]. Деформационные колебания связи N–H характеризовались полосой при 1248 см–1. Функциональные группы ДБФ повторялись также и в молекуле конъюгата с имеющимися сложноэфирными связями, что затрудняло индивидуальное распознавание соединений в ИК-спектре. Взаимодействие привело к появлению новых полос 1725, 2920 и 2867 см–1, связанных с растяжением карбонильной группы сложноэфирной группировки, а также насыщением C–H симметричных/асимметричных валентных колебаний алкильных групп [39, 40]. Таким образом, ИК-Фурье-спектры подтвердили успешность синтеза конъюгата ОВА-ДБФ.

Рис. 2.

ИК-спектры нативного ОВА (а) и конъюгата ОВА-ДБФ (б).

Полученный конъюгат использовали вместе с другими конъюгатами (СИТ-ДБФ и коммерческим препаратом БСА-ДБФ) для оценки антител в неконкурентном и конкурентном форматах ИФА. Первый вариант применяли для определения концентрации антител, необходимой для проведения конкурентного взаимодействия. Как видно на рис. 3а, антитела связываются со всеми конъюгатами гаптен-белок, но разведения, соответствующие оптической плотности 1.0, различались. Для конъюгатов ОВА-ДБФ, СИТ-ДБФ и БСА-ДБФ эти концентрации составили 1174, 94 и 156.5  нг/мл соответственно, которые и были выбраны для конкурентного ИФА (рис. 3б). Однако конъюгат БСА-ДБФ продемонстрировал высокий фоновый сигнал и низкие соотношения сигнал/фон, тогда как другие два конъюгата были пригодны для использования в ИФА. Отметим, что наиболее чувствительное определение ДБФ обеспечивал конъюгат ОВА-ДБФ, который и был выбран для дальнейшей работы.

Рис. 3.

Характеристика антител методом ИФА: а – титрование антител, б – кривые конкурентного взаимодействия: 1 – конъюгат ОВА-ДБФ, 2 – СИТ-ДБФ, 3 – БСА-ДБФ.

Конкурентный ИФА ДБФ при различных кинетических режимах и выбор оптимального протокола. Выбранная пара иммунореагентов (антитела и конъюгат ОВА-ДБФ) использовалась в конкурентном ИФА при времени конкурентного взаимодействия 8, 15, 30 и 60 мин (рис. 4). Как видно на рис. 4а, с течением времени происходило нарастание оптической плотности и увеличение соотношения сигнал/фон. Проведение конкурентной стадии в течение 8 и 15 мин было исключено в связи с недостоверностью получаемых данных. Слишком узкий диапазон определяемых концентраций и низкие отношения сигнал/фон не позволяли различить образцы, содержащие и не содержащие ДБФ. Значения ошибок для режимов 8 и 15 мин составили 4–11 и 3–19% соответственно. Однако за 30 мин в системе устанавливалось равновесие, рабочий диапазон (IC20–IC80) составлял от 0.4 до 100 нг/мл с пределом обнаружения 0.15 нг/мл. Значения среднеквадратичных отклонений в этом диапазоне – 4.4–8.3%. При проведении конкурентной реакции в течение 60 мин происходило еще большее возрастание сигнала с одновременным сужением и смещением рабочего диапазона до 0.5–40 нг/мл с пределом обнаружения 0.3 нг/мл. Значения среднеквадратичных отклонений в этом диапазоне составили 0.4–11%. С учетом широты линейного диапазона и значений предела обнаружения время проведения конкурентной реакции было выбрано равным 30 мин.

Рис. 4.

Концентрационные зависимости ИФА ДБФ при разной длительности конкурентного взаимодействия: а – абсолютные значения оптической плотности, б – значения оптической плотности в % и рабочие диапазоны ИФА: 1 – 8 мин, 2 – 15 мин, 3 – 30 мин, 4 – 60 мин.

Для выбора оптимального протокола взаимодействия в иммуноферментной системе рассматривались также варианты с предварительным инкубированием антигена (ДБФ) со специфическими антителами, а также сокращение времени взаимодействия с антивидовыми антителами, меченными пероксидазой. Стадия предварительного инкубирования проводилась вне микропланшета в микропробирках для разделения во времени взаимодействия антител со свободным и конъюгированным ДБФ. С увеличением времени предварительного взаимодействия предел обнаружения возрастал с 0.3 до 0.71 нг/мл, но рабочий диапазон определяемых концентраций становился шире (см. табл. 1). По сравнению с экспериментом без предынкубации, в котором диапазон концентраций составил 0.95–47.5 нг/мл, при времени выдерживания реакционной смеси 30 мин рабочий диапазон составил 1.82–82.83 нг/мл. Однако значение IC50 при этом возрастало с 6.7 до 12.3 нг/мл. Таким образом, стадия предварительного инкубирования не только увеличивала время анализа, но и ухудшила чувствительность определения ДБФ. Поэтому дальнейшие эксперименты проводили без использования этой стадии.

Таблица 1.

Аналитические характеристики при различных режимах ИФА ДБФ

Продолжительность взаимодействия, мин IC10, нг/мл IC20, нг/мл IC80, нг/мл IC50, нг/мл Параметры сигмоидных кривых
С предварительным инкубированием антиген – антитело
10 0.53 1.36 33.17 6.71 A1 = 0.43
A2 = 0.18
x0 = 6.71
p = 0.87
20 0.71 1.98 65.16 11.37 A1 = 0.37
A2 = 0.12
x0 = 11.37
p = 0.79
30 0.60 1.82 82.83 12.28 A1 = 0.42
A2 = 0.14
x0 = 12.28
p = 0.73
Стадия взаимодействия с антивидовым конъюгатом
15 0.08 0.37 68.34 5.01 A1 = 0.17
A2 = 0.06
x0 = 5.01
p = 0.53
30 0.12 0.47 48.95 4.77 A1 = 0.27
A2 = 0.08
x0 = 4.77
p = 0.60
45 0.64 1.70 48.95 9.14 A1 = 0.33
A2 = 0.11
x0 = 9.14
p = 0.83
60 0.30 0.95 47.45 6.70 A1 = 0.24
A2 = 0.11
x0 = 6.70
p = 0.71

При выбранном времени конкурентного взаимодействия (30 мин) оптимизировали условия взаимодействия с антивидовым конъюгатом. Обычно продолжительность этой стадии в ИФА составляет 45–60 мин. Однако эксперимент показал, что с увеличением продолжительности стадии увеличивался предел обнаружения с 0.08 нг/мл для инкубации в течение 15 мин до 0.64 нг/мл для 45 мин (табл. 1). Ухудшались и другие аналитические характеристики – IC50 и ширина диапазона определяемых концентраций, поэтому время взаимодействий на данной стадии было выбрано равным 15 мин, а общая продолжительность ИФА составила 45 мин.

Изучение селективности ИФА. Для оценки селективности анализа были исследованы в качестве конкурентов тринадцать соединений, являющихся гомологами, метаболитами либо продуктами частичного гидролиза ДБФ, поскольку химические структуры многих фталатов очень сходны. Из всех изученных соединений только диэтилфалат продемонстрировал незначительный уровень кросс-реактивности (0.001%); другие моно- и дизамещенные производные, а также фталевая кислота не показали достоверных кросс-реакций. С близкими гомологами, например, диоктилфталатом, перекрестные взаимодействия не наблюдались, хотя это соединение отличается от ДБФ лишь длиной радикала. Таким образом, разработанный ИФА высокоселективен по отношению к целевому аналиту – ДБФ.

Применение ИФА для тестирования образцов соков. Для анализа использовали свежевыжатый мандариновый сок, в котором, в отличие от коммерческих продуктов, отсутствуют стабилизирующие и консервирующие агенты и исключено вымывание фталатов из упаковочного материала [41–43]. Исключив эти риски, рассматривали образцы с добавленным ДБФ и сопоставляли способы получения экстрактов для изучения влияния окружения на экстракцию ДБФ. Экстракцию проводили в метаноле в стеклянной бюксе в темноте (экстракт 1), в пластиковой пробирке (экстракт 2) и используя перенос экстракта, полученного в стекле, в пластиковую пробирку с хранением в течение ночи (экстракт 3). После экстракции образцы центрифугировали для удаления остатков мякоти и присутствующих в ней нерастворимых соединений. Параллельно были получены экстракты сока без добавления ДБФ (отрицательные образцы). Эти образцы использовали для оценки влияния матрикса. Если экстракция проходила полностью, без потерь аналита, то кривые в чистом матриксе, в который вводили ДБФ непосредственно перед анализом, и в образце после экстракции должны были совпадать. Как видно из табл. 2, способ получения и хранения экстракта имел большое значение при работе с фталатами. Проведение экстракции в стеклянной емкости позволило достоверно обнаружить ДБФ, процент обнаружения составил 75–98%. Значительные сложности с выявлением целевого аналита наблюдались при проведении экстракции в пластиковой пробирке: в экстрактах обнаруживалось лишь 2–5% от исходной концентрации ДБФ. При переносе экстракта из стекла в пластиковую пробирку и выдерживании в течение 8–10 ч при 4°С также происходили существенные потери: обнаруживалось только 20–40% от исходного количества. Вероятно, имела место неспецифическая сорбция ДБФ на стенки пробирок, что обуславливало снижение концентрации ДБФ в экстрактах. Из полученных результатов следует, что необходимо предпочтительно и готовить, и хранить экстракты в стеклянных емкостях, поскольку состав пластиковых материалов может существенным образом влиять на экстракцию и сорбцию–десорбцию. Однако это условие не учитывается в публикациях по детекции фталатов в различных образцах, что вызвало необходимость изучения при проведении данной работы.

Таблица 2.

Результаты ИФА ДБФ в искусственно контаминированных образцах мандаринового сока при экстракции метанолом в разных условиях

Добавлено,
нг/мл 		Обнаружено
экстракт 1 экстракт 2 экстракт 3
нг/мл % нг/мл % нг/мл %
1 0.75 75 <0.1 НД* <0.1 НД*
10 8.7 87 0.2 2.0 4.0 40
50 44 88 1.0 2.0 10 20
100 98 98 5.0 5.0 20 20

* НД – не детектируется

Сравнение с ранее разработанными ИФА дибутилфталата (табл. 3) показало, что проведенная работа позволила сократить продолжительность анализа без потери чувствительности в 4 раза. Использование альтернативных меток вместо пероксидазы в работах [44, 45] увеличивало чувствительность анализа, но не сокращало его продолжительность. Установлено, что испытанный ИФА может быть использован для тестирования образцов соков и перспективен для разработки и применения.

Таблица 3.

Характеристики определения ДБФ методом ИФА

Вид и продолжительность ИФА Предел обнаружения, нг/мл Рабочий диапазон, нг/мл Образец Ссылка
Классический, 3 ч 4.0 НД Молоко, вода, напитки [31]
ИФА с двойным сигналом, 3 ч 3.9 7–167 Вода [44]
ИФА с двойным сигналом, 3 ч 0.24 1.0–145 Вода и напитки [45]
Классический, 3 ч 21.5 НД Спиртные напитки [46]
Классический, 3 ч 10.5 25.2–445 Озерная вода [47]
Кинетический ИФА, 45 мин 0.08 0.37–68.34 Соки цитрусовых Данная работа

Таким образом, впервые разработан кинетический иммуноферментный анализ ДБФ. Проведено сравнение параметров ИФА при варьировании длительности конкурентной стадии, выбранное время – 30 мин. Показана селективность разработанного ИФА к ДБФ и его пригодность для тестирования фруктовых соков.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского научного фонда (проект № 21-14-00306).

Список литературы

  1. Chen Y., He Q., Shen D., Jiang Zh., Eremin S.A., Zhao S. // Food Control. 2019. V. 105. P. 38–44. https://doi.org/10.1016/j.foodcont.2018.11.052

  2. Huang Zh., Tu Ch., Liu H., Wang L., Zhu Z., Watanabe I. // J. Chromatogr. A. 2020. V. 1619. Article 460953. https://doi.org/10.1016/j.chroma.2020.460953

  3. Yan Y., Lu Y., Wang B., Gao Y., Zhao L., Liang H., Wu D. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2018. V. 10. № 31. P. 26539–26545. https://doi.org/10.1021/acsami.8b08934

  4. Tang M., Wu Y., Deng D., Wei J., Zhang J., Yang D., Li G. // Sens. Actuators B Chem. 2018. V. 258. P. 304–312. https://doi.org/10.1016/j.snb.2017.11.120

  5. Giuliani A., Zuccarini M., Cichelli A., Khan H., Reale M. // Int. J. Environ. Health Res. 2020. V. 17. № 16. Article 5655. https://doi.org/10.3390/ijerph17165655

  6. Zhou Y., Li J., Zhang L., Ge Z., Wang X., Hu X., Xu T., Li P. // Anal. Bioanal. Chem. 2019. V. 411. № 22. P. 5691–5701. https://doi.org/10.1007/s00216-019-01947-3

  7. Luo H., Liu C., He D., Sun J., Li J., Pan X. // Sci. Total Environ. 2022. V. 849. Article 157951. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2022.157951

  8. Guo W., Li J., Luo M., Mao Y., Yu X., Elskens M., Baeyens W., Gao Y. // Water Res. 2022. V. 214. Article 118189. https://doi.org/10.1016/j.watres.2022.118189

  9. Zhu N., Zou Y., Huang M., Dong S., Wu X., Liang G., Han Z., Zhang Z. // Talanta. 2018. V. 186. P. 104–109. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2018.04.023

  10. Baranovskaya V.S., Berlina A.N., Eremin S.A. // J. Anal. Chem. 2022. V. 77. № 4. P. 466–472. https://doi.org/10.1134/S1061934822040037

  11. Montuori P., Jover E., Morgantini M., Bayona J.M., Triassi M. // Food Addit. Contam. – Chem. Anal. Control Expo. Risk Assess. 2008. V. 25. № 4. P. 511–518. https://doi.org/10.1080/02652030701551800

  12. Adeniyi A.A., Okedeyi O.O., Yusuf K.A. // Environ. Monit. Assess. 2011. V. 172. № 1. P. 561–569. https://doi.org/10.1007/s10661-010-1354-2

  13. Luís C., Algarra M., Câmara J.S., Perestrelo R. // Toxics. 2021. V. 9. № 7. Article 157. https://doi.org/10.3390/toxics9070157

  14. Otero P., Saha S.K., Moane S., Barron J., Clancy G., Murray P. // J. Chromatogr. B: Anal. Technol. Biomed. Life Sci. 2015. V. 997. P. 229–235. https://doi.org/10.1016/j.jchromb.2015.05.036

  15. Barciela-Alonso M.C., Otero-Lavandeira N., Bermejo-Barrera P. // Microchem. J. 2017. V. 132. P. 233–237. https://doi.org/10.1016/j.microc.2017.02.007

  16. Sakaki J.R., Melough M.M., Provatas A.A., Perkins Ch., Chun O.K. // Toxicol. Rep. 2020. V. 7. P. 1020–1024. https://doi.org/10.1016/j.toxrep.2020.08.015

  17. Wang X., Chen Ch., Chen Y., Kong F., Xu Zh. // Food Agric. Immunol. 2020. V. 31. № 1. P. 811–836. https://doi.org/10.1080/09540105.2020.1774746

  18. Liu S., Cheng R., Chen Y., Shi H., Zhao G. // Sens. Actuators B Chem. 2018. V. 254. P. 1157–1164. https://doi.org/10.1016/j.snb.2017.08.003

  19. Zhang Z., Zeng K., Liu J. // Trends Anal. Chem. 2017. V. 87. P. 49–57. https://doi.org/10.1016/j.trac.2016.12.002

  20. Li J., Jin H., Wei M., Ren W., Wang J., Zhang Y., Wu L., He B. // Sens. Actuators B Chem. 2021. V. 331. Article 129401. https://doi.org/10.1016/j.snb.2020.129401

  21. Berlina A.N., Ragozina M.Y., Komova N.S., Serebrennikova K.V., Zherdev A.V., Dzantiev B.B. // Biosensors. 2022. V. 12. № 11. Article 1002. https://doi.org/10.3390/bios12111002

  22. Xu F., Ren K., Yang Y.-Z., Guo J.-P., Ma G.-P., Liu Y.-M., Lu Y.-Q., Li X.-B. // J. Integr. Agric. 2015. V. 14. № 11. P. 2282–2295. https://doi.org/10.1016/S2095-3119(15)61121-2

  23. Sanchis A., Salvador J.P., Marco M.P. // Trends Anal. Chem. 2018. V. 106. P. 1–10. https://doi.org/10.1016/j.trac.2018.06.015

  24. Sun R., Zhuang H. // Food Anal. Methods. 2015. V. 8. № 8. P. 1990–1999. https://doi.org/10.1007/s12161-014-0085-3

  25. Jaria G., Calisto V., Otero M., Esteves V.I. // Anal. Bioanal. Chem. 2020. V. 412. № 17. P. 3983–4008. https://doi.org/10.1007/s00216-020-02509-8

  26. Dou L., Zhang Y., Bai Y., Li Y., Liu M., Shao Sh., Li Q., Yu W., Shen J., Wang Zh. // J. Agric. Food Chem. 2022. V. 70. № 4. P. 976–991. https://doi.org/10.1021/acs.jafc.1c06750

  27. Huebner M., Weber E., Niessner R., Boujday S., Knopp D. // Anal. Bioanal. Chem. 2015. V. 407. № 29. P. 8873–8882. https://doi.org/10.1007/s00216-015-9048-9

  28. Chen Y., Li J., Lu P., Hu D., Xue W., Ding X. // Food Agric. Immunol. 2017. V. 28. № 5. P. 904–915. https://doi.org/10.1080/09540105.2017.1320356

  29. Liu Z., Zhang Z., Zhu G., Sun J., Zou B., Li M., Wang J. // Sci. Total Environ. 2016. V. 551–552. P. 484–488. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2016.02.017

  30. Xiong Y., Leng Y., Li X., Huang X., Xiong Y. // TrAC Trends Analyt. Chem. 2020. V. 126. Article 115861. https://doi.org/10.1016/j.trac.2020.115861

  31. Zhang Zh., Zhu N., Zou Y., Wu X., Qu G., Shi J. // Talanta. 2018. V. 179. P. 64–69. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2017.10.051

  32. Zhou L., Lei Y., Zhang D., Ahmed S., Chen S. // Sci. Total Environ. 2016. V. 541. P. 570–578. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2015.09.110

  33. Yanagisawa N., Dutta D. // Biosensors. 2011. V. 1. № 2. P. 58–69. https://doi.org/10.3390/bios1020058

  34. Urusov A.E., Zherdev A.V., Petrakova A.V., Sadykhov E.G., Koroleva O.V., Dzantiev B.B. // Toxins. 2015. V. 7. №. 2. P. 238–254. https://doi.org/10.3390/toxins7020238

  35. Sotnikov D.V., Zherdev A.V., Zvereva E.A., Eremin S.A., Dzantiev B.B. // Appl. Sci. 2021. V. 11. № 14. Article 6581. https://doi.org/10.3390/app11146581

  36. Wang Y., He C.H., Zheng H., Zhang H.B. // Int/ J. Mol. Sci. 2012. V. 13. № 1. P. 84–96. https://doi.org/10.3390/ijms13010084

  37. Campanella B., Palleschi V., Legnaioli S. // ChemTexts. 2021. V. 7. № 1. P. 1–21. https://doi.org/10.1007/s40828-020-00129-4

  38. Kong J., Yu S. // Acta Biochim. Biophys. Sin. 2007. V. 39. № 8. P. 549–559. https://doi.org/10.1111/j.1745-7270.2007.00320.x

  39. Ramesh S., Yin T.S., Liew C.-W. // Ionics. 2011. V. 17. № 8. P. 705–713. https://doi.org/10.1007/s11581-011-0568-9

  40. Rajamanikyam M., Vadlapudi V., Parvathaneni S.P., Koude D., Sripadi P., Misra S., Amanchy R., Upadhyayula S.M. // EXCLI J. 2017. V. 16. P. 375–387. https://doi.org/10.17179/excli2017-145

  41. Ye X., Wang P., Wu Y., Zhou Y., Sheng Y., Lao K. // Environ. Sci. Pollut. Res. 2020. V. 27. № 33. P. 42082–42091. https://doi.org/10.1007/s11356-020-10136-0

  42. Xu Zh., Xiong X., Zhao Y., Xiang W., Wu Ch. // J. Hazard. Mater. 2020. V. 384. Article 121282. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2019.121282

  43. Rastkari N., Jeddi M.Z., Yunesian M., Ahmadkhaniha R. // J. Environ. Health Sci. Eng. 2018. V. 16. № 1. P. 27–33. https://doi.org/10.1007/s40201-018-0292-8

  44. Zhu F., Zhang H., Qiu M., Wu N., Zeng K., Du D. // Sci. Total Environ. 2019. V. 695. Article 133793. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2019.133793

  45. Xiong D., Zhu N., Zhu F., Yakubu S., Lv J., Liu J., Zhang Z. // J. Hazard. Mater. 2022. V. 425. Article 127991. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2021.127991

  46. Kuang H., Liu L., Xu L., Ma W., Guo L., Wang L., Xu C. // Sensors. 2013. V. 13. № 7. P. 8331–8339. https://doi.org/10.3390/s130708331

  47. Wei C., Ding S., You H., Zhang Y., Wang Y., Yang X., Yuan J. // PLoS One. 2011. V. 6. № 12. Article e29196. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0029196

Дополнительные материалы отсутствуют.

Инструменты

следующая статья выпуска предыдущая статья выпуска содержание выпуска

Прикладная биохимия и микробиология

Архивы выпусков Информация о журнале Отправить рукопись в журнал