分子印迹聚吡咯基传感器在检测亚甲基蓝方面的研究进展
创始人
2025-07-09 20:39:02
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文章导读

分子印迹技术利用印迹位点与分析物之间的互补性原理,实现了对特定分子的高效识别。分子印迹聚合物 (MIPs) 具备在形成过程中选择性地结合模板分析物的能力,这一特性极大地推动了更优质、更实用传感器及传感系统的发展,为提升诊断、治疗及检测水平开辟了新途径。尽管现代分析化学已配备了一系列灵敏且功能强大的设备用于目标分子的检测,但许多方法仍依赖于专业人员耗时的样品准备与分析。相比之下,基于MIP的传感器以其使用廉价材料实现灵敏检测的能力,成为了一种极具吸引力的替代方案。此外,这类传感器还展现出了卓越的存储稳定性和快速分析能力,能够在复杂样品基质中实现现场检测。

立陶宛维尔纽斯大学的Arunas Ramanavicius团队在 Chemosensors 期刊上发表的研究,专注于开发一种基于分子印迹聚合物 (MIPs) 的传感器,旨在检测亚甲基蓝 (Methylene Blue, MB)。该传感器设计独特,采用亚甲基蓝作为模板分子,通过分子印迹技术直接在氧化铟锡镀膜的玻璃电极表面沉积聚吡咯 (Ppy)。本研究深入探讨了不同沉积条件、层耐久性及厚度对传感器性能的影响,并借助电位脉冲电流法和循环伏安法研究了这些层的电化学性质,同时利用扫描电子显微镜 (SEM) 观测了聚合物层的表面形态。为评估MIP层对MB的吸附能力,研究通过监测光吸收的变化来进行;而为了监测其选择性,则追踪了在Azure A存在下的光吸收的变化。实验结果显示,在MB吸附的情况下,所有评估的校准曲线在0.1 µM至10 mM的浓度范围内均呈现出良好的线性关系。本研究的创新之处在于,MB在MIP复合材料沉积过程中保持了其原始的 (非聚合) 状态,这一发现为MIP传感器在特定分子检测领域的应用提供了新的思路。

研究过程与结果

实验中使用了包括吡咯、亚甲基蓝、硫酸、氢氧化钠、硼酸等化学试剂,以及多种仪器设备,如电化学工作站、光谱仪、pH计和扫描电子显微镜。工作电极的预处理包括在混合了氨水和过氧化氢的溶液中进行清洗,随后在超声浴中进一步清洗。通过电位循环在-0.4 V至+1.0 V范围内电化学沉积Ppy层,以形成MIP层。通过电化学沉积得到的Ppy-MB层在循环伏安图上显示出成功的聚合,随着聚合层厚度的增加,循环伏安图的宽度增加。通过SEM观察了不同沉积条件下Ppy-MB层的表面形态。通过监测光学吸收的变化来评估MIP层对MB的吸附能力,结果显示在0.1 µM至10 mM的浓度范围内所有校准图均显示出线性。本研究中发现,通过增加电位循环次数,沉积的Ppy层的表面形态会发生变化,层变得更粗糙,出现更多褶皱,并变得不那么透明。通过分析Ppy层的洗脱性、随时间的稳定性和存储条件,发现使用七个电位循环沉积的层是最可靠和有效的。此外,通过比较MIP和非印迹聚合物 (NIP) 层对MB和Azure A的吸附,证明了MIP层对MB具有特异性和选择性。

  • 图为研究示意图。(A) 基于MB的传感器评估步骤的方案。(B) ITO电极上印记的Ppy层的可视化。

  • 图为GQD/PANI复合材料的电子显微镜图像。在不同条件下 ((A-G),分别以25、20、15、10、7、5或3个电势循环沉积Ppy-MB层) 合成的Ppy-MB的扫描电子显微镜图像。

文章总结

本研究通过电位循环法成功地在氧化铟锡镀膜的玻璃电极上电化学聚合了Ppy层,并对MIP修饰的电极的性能和稳定性进行了研究。通过改变聚合过程中应用的电位循环次数,观察到层的形态有明显差异。实验结果表明,使用七个电位循环沉积的层在存储稳定性和洗脱性方面表现最佳。此外,MIP层显示出对MB的特异性识别能力,与非特异性相互作用的Azure A相比,具有更高的斜率值。这表明所描述的程序可以应用于开发对MB敏感的印迹Ppy基传感器。

原文出自 Chemosensors 期刊
Boguzaite, R.; Pilvenyte, G.; Ratautaite, V.; Brazys, E.; Ramanaviciene, A.; Ramanavicius, A. Towards Molecularly Imprinted Polypyrrole-Based Sensor for the Detection of Methylene Blue. Chemosensors 2023, 11, 549. https://doi.org/10.3390/chemosensors11110549

Chemosensors 期刊介绍

期刊范围涵盖化学传感理论,机理和检测原理,开发、制造技术,化学分析方法在食品、环境监测、医药、制药、工业、农业等方面的应用。

  • 2024 Impact Factor: 3.7
  • 2024 CiteScore: 7.3

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