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Label-free fluorescence aptasensor for the detection of patulin using target-induced DNA gates and TCPP/BDC-NH2 mixed ligands functionalized Zr-MOF systems

适体 展青霉素 荧光 检出限 化学 组合化学 DNA 扩展青霉 纳米技术 色谱法 真菌毒素 材料科学 生物化学 物理 采后 园艺 生物 量子力学 遗传学 食品科学
作者
Xiaohai Yan,Gengan Du,Hong Chen,Qiannan Zhao,Qi Guo,Jianlong Wang,Zhouli Wang,Wei Song,Qinglin Sheng,Yane Luo,Yahong Yuan,Tianli Yue
出处
期刊:Biosensors and Bioelectronics [Elsevier]
卷期号:217: 114723-114723 被引量:23
标识
DOI:10.1016/j.bios.2022.114723
摘要

Patulin (PAT) is an unsaturated lactone mycotoxin primarily produced by Penicillium expansum and Aspergillus clavatus. Given the potential health risks and economic losses associated with PAT, the rapid detection of PAT using fluorescent aptasensors is of significant importance in evaluating food safety. However, it easily increases the cost and complexity caused by signal labeling. We combined TCPP/BDC-NH2 mixed ligands functionalized Zr metal-organic frameworks (Zr-MOFmix) and terminated three-stranded DNA gates (ttsDNA gates) to fabricate a label-free fluorescent aptasensor for PAT detection. The Zr-MOFmix system was synthesized via a one-pot strategy and could be used to address the problem of pore size limitation and increase the loading amounts of dyes. TtsDNA gate was integrated into the Zr-MOFmix system to control the release of dyes, exhibiting a high signal-to-background ratio. The single-stranded aptamer region in ttsDNA gate situated away from the surface of the Zr-MOFmix, resulting in a natural release of dyes in the absence of PAT. While binding to PAT resulted in target-induced conformational changes that helped form the hairpin structure of the aptamer. This structure hindered the release of dyes from the pores of Zr-MOFmix, thus reducing the fluorescence signals intensity. The stimuli-responsive DNA-gated material provides a platform for PAT analysis under conditions of a low limit of detection (0.871 pg/mL). Furthermore, the excellent specificity and anti-interference of the fluorescent aptasensor make the system suitable for the analysis of apple juice samples. This label-free strategy is cheaper and simper compared with labeled detection, especially for the development of multi-target-detection.
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