一种基于银离子和邻苯二胺及其衍生物构建的比色阵列传感器及其应用的制作方法

专利2022-05-09  138


本发明属于仿生阵列传感器领域,具体涉及一种基于银离子和邻苯二胺及其衍生物之间的氧化还原反应构建的阵列传感器,可用于醛酮、酸、酯等化合物及富含该类化合物样品的鉴别。



背景技术:

阵列传感器通过设计模仿哺乳动物嗅觉和味觉系统,利用多个传感单元构建阵列,每一个单独的传感单元对分析物不必具有高度的选择性,而对不同的组分具有不同的响应能力,利用传感器阵列对各种分析物整体响应之间的差别,实现对待测物的区分。目前,阵列传感器已成功被应用于许多复杂体系的分析检测,他们主要用于咖啡、啤酒、蒸馏酒、软硬料以及中国白酒等复杂体系的区分和鉴别,他们通过获取阵列反应前后的色差值提供独特的颜色指纹来识别不同目标分析物。

然而,阵列传感器对多种分析物难以实现同时区分和鉴别,且大部分构成传感器单元的材料不稳定,如金属量子点,贵金属纳米材料等等,它们往往难以被再次重复合成,这大大限制了实际检测应用的发展。此外,另一部分的传感材料往往涉及复杂的合成方法,如有机发光分子等等,它们存在繁琐的生产工艺且成本较高等缺点。

银离子与无色邻苯二胺的氧化还原反应会生成黄色的产物2,4-二氨基酚嗪,目前,基于该氧化还原反应,已成功地用于银离子、汞离子、谷胱甘肽等分析物的检测。该反应稳定、简单,无需通过复杂的合成方法即可进行实时的检测,然而,该分析方法并未实现有机小分子的检测及在复杂体系当中的鉴别。



技术实现要素:

本发明为了解决上述阵列传感器存在的缺陷,提供了一种由硝酸银与邻苯二胺及其衍生物等还原剂构建的阵列传感器,该传感器具有无需合成、原料易得、成本低廉和实施方便等优点,并能被广泛地用于多种有机小分子的识别以及富含该类化合物样品的可视化在线检测。

本发明为解决上述提出的问题所采用的技术方案为:

一种基于银离子和邻苯二胺及其衍生物构建的比色阵列传感器,其特征在于,该阵列传感器由m*n个传感单元构成,m为氧化型离子的种类数量,n为邻苯二胺类还原剂的种类数量。其中,每一个传感单元采用任一种氧化型离子和任一种邻苯二胺类还原剂混合作为检测试剂且每个传感单元的检测试剂互斥,传感单元中的氧化型离子、邻苯二胺类还原剂发生氧化还原反应再与待测物相互作用,根据不同传感单元产物的颜色组成的阵列对待测物进行识别。所述氧化型离子为银离子、铜离子、铁离子等中的一种或多种。

按上述方案,所述氧化型离子为银离子,采用的化合物为硝酸银,邻苯二胺类还原剂包括邻苯二胺、2,3-二氨基甲苯、3,4-二氨基甲苯和4-溴邻苯二胺。构建获得包含4个传感单元的阵列传感器,每一个传感单元的检测试剂分别为硝酸银 邻苯二胺,硝酸银 2,3-二氨基甲苯,硝酸银 3,4-二氨基甲苯,硝酸银 4-溴邻苯二胺,传感器的首行或首列均为两者的混合溶液。

按上述方案,所述硝酸银溶液的浓度为1-10mmol/l,邻苯二胺及其衍生物的浓度为1-10mmol/l,两者的浓度可根据待测有机小分子的浓度进行适当调整。每一个反应孔中首先加入特定浓度的硝酸银溶液,其次加入邻苯二胺及其衍生物。

按上述方案,所述阵列传感器中当每一个传感单元中所加入的硝酸银和还原剂的浓度相同时,两者的比例为1:2-2:1。

按上述方案,所述阵列传感器中每一个传感单元的硝酸银和邻苯二胺及其衍生物还原剂浓度均相同,且总体积相同。

按上述方案,基于硝酸银与邻苯二胺及其衍生物构建的阵列传感器用于鉴别醛酮、酸、酯类有机小分子及富含该类小分子的样品等方面的应用,应用方法为:首先在96孔板中的首行或首列依次加入硝酸银溶液,乙醇溶液以及邻苯二胺类还原剂作为对照单元,在同行或同列的下方或右方加入等体积等浓度的硝酸银和邻苯二胺类还原剂,乙醇溶液用同体积的乙醇配制的有机小分子溶液替代,加样的顺序与对照中的溶液顺序相同。通过获取有机分子所在反应孔与同行或同列对照之间的r,g,b值,可以获取相应的r,g,b差值。由上述方案可知,4通道的传感阵列可以形成4*3个特征值,每一种浓度以及每一种有机小分子都有其对应的4*3个特征值。以此来通过主成分分析,线性判别分析等化学计量学方法对化合物进行判别,从而可以实现不同有机小分子区分以及进一步富含该类有机小分子复杂样品的种类,产地和品牌的鉴别。

按上述方案,所有有机小分子的浓度需用乙醇稀释到0.25-25000μmol/l。

按上述方案,在加入所有溶液之后,需将反应物在室温条件下混合反应10-20min。

按上述方案,将96孔板至于无影底灯上,将相机固定在三脚架上并将镜头对准96孔板,当到达反应时间时,用相机记录下图像,以用于后期photoshop对图像的处理以及r,g,b值的提取。以上所述的拍照方式均在暗室下进行,以最大限度排除环境光线对指纹图谱获取的影响。

按上述方案,所述比色阵列传感器在鉴别中国白酒中的应用。鉴别方法为:采用96孔板作为载体构建2*(m*n)阵列传感器,其中一行的m*n个孔分别加入检测试剂和白酒待测物作为m*n个传感单元,另一行加入与同列传感单元相同检测试剂和等体积无水乙醇作为对照单元,所述乙醇溶液为无水乙醇。其中,加样顺序为:硝酸银溶液、乙醇溶液或白酒待测物、邻苯二胺类还原剂。通过获取每一个传感单元与同列对照单元之间的r,g,b差值作为每种白酒待测物的特征值,其中,m*n通道的传感阵列可以形成m*n*3个特征值。再通过主成分分析,线性判别分析等化学计量学方法对不同有机小分子的特征值进行判别,从而实现不同香型,派系,产地,品牌的白酒的鉴别。

与现有技术相比,本发明的有益效果是:

本发明构建了一种基于硝酸银与邻苯二胺及其衍生物之间的氧化还原反应构建的阵列传感器,与传统的传感器相比,该传感器无需事先合成传感材料或分子,仅通过在室温下实现即时显色的反应,具有成本低廉,操作简便,快速高效,易实现在线检测等诸多优点,可用于多种有机小分子以及富含该类小分子复杂样品的区分和检测。

附图说明

图1为本发明基于硝酸银与邻苯二胺及其衍生物构建的新型阵列传感器的方法示意图。首先通过硝酸银分别与邻苯二胺及其邻苯二胺的三种衍生物构建一种4*1的比色传感阵列。其次,96孔板中加入乙醇对照以及醛酮、酸、酯类等有机化合物反应15min之后,用相机记录下每一种有机物对应的指纹图谱。接着,将图像导入到photoshop等图像处理软件中提取每一个反应孔点的r,g,b值。然后利用对照与加入有机化合物之间的r,g,b差值即可进行pca,lda等化学计量学分析,该分析方法有助于得到更准确的区分和鉴别结果。最后将该阵列传感器用于富含该类有机化合物的实际复杂样品的鉴别,其操作方法同前几个步骤所示。

图2为阵列传感器对6种醛酮类化合物的颜色反应,从左往右为4个不同的传感单元,从上到下分别为乙醇对照以及浓度从25-25000μmol/l的醛酮类化合物。

图3为6种醛酮化合物在7种浓度下的主成分分析结果,其中ah1,ah2,ah3,at,kt1,kt2分别代表乙醛,异丁醛,糠醛,乙缩醛,2,3-丁二酮,3-羟基-2-丁酮。

图4为阵列传感器对9种羧酸类化合物的颜色反应,从左往右为4个不同的传感单元,从上到下分别为乙醇对照以及浓度从0.25-25000μmol/l的羧酸类化合物。

图5为9种羧酸化合物在11种浓度下的主成分分析结果,其中a1,a2,a3,a4,a5,a6,a7,a8,a9分别代表乙酸,丙酸,丁酸,异丁酸,戊酸,异戊酸,己酸,庚酸,辛酸。

图6为阵列传感器对6种酯类化合物的颜色反应,从左往右为4个不同的传感单元,从上到下分别为乙醇对照以及浓度从25-25000μmol/l的酯类化合物。

图7为6种酯类化合物在7种浓度下的主成分分析结果,其中e1,e2,e3,e4,e5,e6分别代表乙酸乙酯,丁酸乙酯,己酸乙酯,乳酸乙酯,戊酸乙酯,异戊酸乙酯。

图8为该阵列传感器对部分中国白酒的指纹图谱。

图9为该阵列传感器对27种浓香型白酒按三大派系分类的线性判别分析结果。

图10为该阵列传感器对27种浓香型白酒按三大派系分类的线性判别分析结果下的刀切判别准确率,其中1,2,3分别代表川派系,江淮系和北方系。

图11为该阵列传感器对50种白酒的线性判别分析结果。

图12为该阵列传感器对50种白酒的线性判别分析结果下的刀切判别准确率,其中1-50分别为表格中酒样的顺序。

具体实施方式

以下实施例便于更好地理解本发明,但并不限定本发明。下面以醛酮,酸,酯类风味物质以及来自不同香型,产地以及品牌的中国白酒为实施例,结合附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

本发明构建的阵列传感器用于检测醛酮酸酯类化合物,每一个单独的传感单元对目标分析物无需具有高度的选择性,而对不同的分析物具有不同的响应能力,利用该传感阵列对各种分析物整体响应之间的差别,即可实现对不同有机化合物的区分。检测机制在于,由于硝酸银与无色的邻苯二胺或者邻苯二胺的衍生物会生成有颜色的产物,同时银离子会被还原成单质银并在体系中形成纳米银颗粒,纳米银会作为催化剂进一步促进反应产物的生成。而当体系中引入醛酮酸酯等化合物之后,会导致纳米银聚集,从而影响了纳米银的催化作用,此外,有机小分子会与邻苯二胺及其衍生物发生化学反应及弱作用,最终导致产物颜色的变化。由于每一种有机化合物对纳米银的影响能力以及与反应物的结合能力存在差异,可以实现差异性的颜色指纹,通过化学家计量学方法对差异性的颜色指纹进行分析,即可实现多种化合物更精准的区分和鉴别。

实施例1:

本发明构建的阵列传感器,可用于6种不同浓度的醛酮类化合物的区分。本发明构建的传感阵列由4个传感单元构成,第一个传感单元为硝酸银溶液(30μl,5mmol/l)和邻苯二胺溶液(15μl,5mmol/l),第二个传感单元为硝酸银溶液(30μl,5mmol/l)和2,3-二氨基甲苯溶液(15μl,5mmol/l),第三个传感单元为硝酸银溶液(30μl,5mmol/l)和3,4-二氨基甲苯溶液(15μl,5mmol/l),第四个传感单元为硝酸银溶液(30μl,5mmol/l)和4-溴邻苯二胺溶液(15μl,5mmol/l),每一个传感单元中硝酸银和苯二胺的比例均为2:1,对照反应孔中加入5μl的无水乙醇,其余反应孔中则加入5μl不同浓度或种类的醛酮化合物,用去离子水控制每一个反应孔中的总体系为100μl。

本实施例中识别的醛酮化合物包括:乙醛,异丁醛,糠醛,乙缩醛,2,3-丁二酮,3-羟基-2-丁酮,每一种醛酮共有7个浓度,浓度范围为25-25000μmol/l,具体浓度如图2所示。

在每一个反应孔中加入样品的顺序为h2o,硝酸银,乙醇或醛酮化合物,苯二胺类还原剂,其中加水的目的是为了控制所有物质在96孔板中的体积为100μl,以便达到最佳的比色结果。为了控制加样时间对反应的影响,所有同种样品均使用eppendorf多通道移液器添加。当加入还原剂之后,使其在室温下混合均匀并反应15min,然后将96孔板置于无影底灯上,在暗室中用单反相机进行拍摄,即记录下每一种醛酮的指纹图谱,如图2所示,每一种化合物均重复3次平行实验。从图中可知,仅通过肉眼判别的方法即可得知该阵列传感器对不同的醛酮化合物具有差异性的响应。拍摄后的图片通过photoshop进行r,g,b数值的提取,以得到每一种醛酮下的r,g,b差值,进而通过matlabr2018b进行主成分分析(pca)。

6种醛酮化合物的每一个浓度下的主成分分析结果如图3所示,当醛酮的浓度为125μmol/l时,即可实现对5种醛酮化合物非常明显的区分,与肉眼判别结果相比具有更高的准确度以及灵敏度。

实施例2:

本发明构建的阵列传感器,在识别醛酮化合物的基础上,还可以实现对9种羧酸类化合物的识别。

本实施例中识别的羧酸类化合物包括:乙酸,丙酸,丁酸,异丁酸,戊酸,异戊酸,己酸,庚酸,辛酸,每一种羧酸包括11个浓度,浓度范围为0.25-25000μmol/l,具体浓度如图4所示。

该阵列传感器识别羧酸类化合物的方法及步骤可参考实施例1中醛酮类化合物的识别,将5μl的醛酮类化合物替换成相应浓度的羧酸即可。

9种羧酸化合物的每一个浓度下的主成分分析结果图图5所示,由图可知,当浓度低至1.25μmol/l时,所有羧酸类化合物之间无交叉,该阵列传感器对羧酸的检测限相对于醛酮化合物更低,反应更灵敏。

实施例3:

本发明构建的阵列传感器,在识别羧酸类化合物的基础上,还可以实现对6种酯类化合物的识别。

本实施例中识别的酯类化合物包括:乙酸乙酯,丁酸乙酯,己酸乙酯,乳酸乙酯,戊酸乙酯,异戊酸乙酯,每一种酯包括7个浓度,浓度范围为25-25000μmol/l,具体浓度如图6所示。

该阵列传感器识别羧酸类化合物的方法即步骤可参考实施例2中羧酸类化合物的识别,将5μl的羧酸类化合物替换成相应浓度的酯即可。

6种酯类化合物的每一个浓度下的主成分分析结果如图7所示,由图可知,当浓度为25μmol/l时,所有酯类化合物之间无交叉,通过化学计量学分析的方法,可以实现更精准的区分和鉴别。

实施例4:

本发明构建的阵列传感器,在识别醛酮酸酯等化合物的基础上,还可以实现对不同种类的中国白酒样品的识别。白酒中含有丰富的风味物质,其中包括醛酮酸酯等主要类风味物质,由于每一种白酒当中所含风味物质的含量和比例不同,构成了白酒不同的香型以及种类。目前,中国白酒分为12大香型,其中包括4种主要香型:浓香型,酱香型,清香型以及米香型,其余8种香型白酒为4种主要香型的衍生香型:混合香型,凤香型,芝麻香型,豉香型,特香型,药香型,老白干香型以及馥郁香型。

该阵列传感器识别了50种白酒样品,其中包括27种浓香型白酒(如表1所示),14种其它三种主要香型白酒(如表2所示)以及9种其它衍生香型白酒(如表3所示)。

表127种浓香型白酒的具体信息

表2其它三种主要香型白酒的具体信息

表3其它衍生香型白酒的具体信息

该阵列识别白酒的方法步骤与实施示例1-3识别醛酮酸酯相同,只需将同体积的白酒替换成有机化合物即可(白酒无需稀释,直接检测原酒样品即可)。该阵列传感器识别白酒的指纹图谱如图8所示,(a),(c)为相机记录下的比色原图,通过平行三次实验获得平均r,g,b差值后,将差值放大4倍即可得到如(b),(d)所示的色差图,颜色从6位(0~63)扩展到8位(0~255)。通过肉眼直接观察,本发明以硝酸银与邻苯二胺及其衍生物构建的阵列传感器对于不同香型白酒之间的区别非常明显,并且同一香型的酒样之间也有比较明显的区别。例如清香型白酒的色差响应明显暗于其它香型的白酒,这是由于清香型白酒中的醛酮酸酯等风味化合物含量较少;此外,对于来自浓香型白酒的三种不同派系白酒,它们也存在明显的差异性响应。由此说明本发明构建的阵列传感器对于认识来自不同香型,不同产地以及品牌的白酒仅通过可视化的方法即可进行区分和鉴别。

为了得到更精准的分析和判别结果,我们引入了线性判别分析(lda)分析方法对50种酒样进行判别。首先,将27种浓香型白酒按照派系分成3类,众所周知,以泸州老窖、五粮液为代表的川派系浓香型白酒在口感上带有陈味或酱味,窖香浓郁,以洋河、古井贡等为代表的江淮系浓香型白酒其窖香不如川派系,口感较为柔和,而以伊力、河套王为代表的北方系则处于两者之间,其窖香味强于江淮系又弱于川派系。本发明构建的阵列传感器对于该模式识别的lda判别结果无交叉(图9),且准确率达到100%(图10)。此外,本发明构建的阵列传感器对50种白酒也能完全按产品分类(图11),并且判别结果准确率达100%(图12)。

以上对本发明的实施例进行了详细的描述,但本发明并不限制于以上实施例。此外,在不脱离本发明的方法和范围下所作的均等变化和修改,都应涵盖在本发明的范围之内。


技术特征:

1.一种基于银离子和邻苯二胺及其衍生物构建的比色阵列传感器,其特征在于,该阵列传感器由m*n个传感单元构成,m为氧化型离子的种类数量,n为邻苯二胺类还原剂的种类数量。其中,每一个传感单元采用任一种氧化型离子和任一种邻苯二胺类还原剂混合作为检测试剂且每个传感单元的检测试剂互斥,传感单元中的氧化型离子、邻苯二胺类还原剂发生氧化还原反应再与待测物相互作用,根据不同传感单元产物的颜色组成的阵列对待测物进行识别。所述氧化型离子为银离子、铜离子、铁离子等中的一种或多种。

2.根据权利要求1所述的一种基于银离子和邻苯二胺及其衍生物构建的比色阵列传感器,其特征在于,所述氧化型离子为银离子,采用的化合物为硝酸银,邻苯二胺类还原剂包括邻苯二胺、2,3-二氨基甲苯、3,4-二氨基甲苯和4-溴邻苯二胺。构建获得包含4个传感单元的阵列传感器,每一个传感单元的检测试剂分别为硝酸银 邻苯二胺,硝酸银 2,3-二氨基甲苯,硝酸银 3,4-二氨基甲苯,硝酸银 4-溴邻苯二胺的混合溶液。

3.根据权利要求1所述的一种基于银离子和邻苯二胺及其衍生物构建的比色阵列传感器,其特征在于,所述硝酸银溶液的浓度为1-10mmol/l,邻苯二胺及其衍生物的浓度为1-10mmol/l,每一个传感单元中所加入的硝酸银和邻苯二胺类还原剂的浓度相同,两者的比例为1:2-2:1,保持总体积相同。

4.权利要求1-3任一项所述比色阵列传感器在鉴别醛酮、酸、酯等有机小分子中的应用。

5.根据权利要求4所述的应用,其特征在于,鉴别方法具体为:

采用96孔板作为载体构建2*(m*n)阵列传感器,其中一行的m*n个孔分别加入检测试剂和有机小分子溶液作为m*n个传感单元,另一行加入与同列传感单元相同检测试剂和等体积有机小分子溶液的溶剂作为对照单元。其中,加样顺序为:硝酸银溶液、待测物有机小分子溶液、邻苯二胺类还原剂。通过获取每一个传感单元与同列对照单元之间的r,g,b差值作为每种有机小分子的特征值,其中,m*n通道的传感阵列可以形成m*n*3个特征值。再通过主成分分析,线性判别分析等化学计量学方法对不同有机小分子的特征值进行判别,从而实现不同有机小分子的鉴别。

6.根据权利要求4所述的应用,其特征在于,所述有机小分子采用乙醇作为溶剂,浓度为0.25-25000μmol/l。

7.根据权利要求4所述的应用,其特征在于,加样后将反应物在室温条件下混合反应10-20min。

8.根据权利要求1-3所述比色阵列传感器在鉴别中国白酒中的应用。

9.根据权利要求8所述的应用,其特征在于,鉴别方法为:采用96孔板作为载体构建2*(m*n)阵列传感器,其中一行的m*n个孔分别加入检测试剂和白酒待测物作为m*n个传感单元,另一行加入与同列传感单元相同检测试剂和等体积无水乙醇作为对照单元,所述乙醇溶液为无水乙醇。其中,加样顺序为:硝酸银溶液、乙醇溶液或白酒待测物、邻苯二胺类还原剂。通过获取每一个传感单元与同列对照单元之间的r,g,b差值作为每种白酒待测物的特征值,其中,m*n通道的传感阵列可以形成m*n*3个特征值。再通过主成分分析,线性判别分析等化学计量学方法对不同有机小分子的特征值进行判别,从而实现不同香型,派系,产地,品牌的白酒的鉴别。

10.根据权利要求8所述的应用,其特征在于,加样后在室温条件下反应10-20min。

技术总结
本发明提供了一种基于银离子和邻苯二胺及其衍生物构建的比色阵列传感器,该传感器的每一个传感单元由硝酸银与邻苯二胺或其衍生物构成。相比于目前已有的阵列传感器,本发明构建的传感器无需合成,成本低廉,实施方便,并且能用于醛酮、酸、酯等多种有机小分子的识别及富含该类样品的可视化在线监测。

技术研发人员:佘远斌;吴美霞;付海燕;胡瑛;周春松;沈才洪;王松涛
受保护的技术使用者:浙江工业大学
技术研发日:2021.02.04
技术公布日:2021.08.03

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