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我院师生在Journal of Hazardous Materials上发表研究成果

时间:2024-01-12  来源:  作者:   点击数:

我院环境污染与健康团队的最新研究论文“Identification and selective monitoring of multi-component metal ion mixtures in complex systems using fluorescence array sensors” 在环境科学与工程领域顶级期刊Journal of Hazardous Materials (IF:13.6)上在线发表。江苏大学为第一完成单位,本院教师孟辉为第一作者,张祯教授为通讯作者。

水环境中重金属污染物呈现出低浓度、复合污染、形态结构庞杂等特点,对环境监测工作构成了重大挑战。同时,多种重金属离子的协同毒性效应要远强于单一离子,会对人体健康造成极大危害。因此,同时准确识别多种金属离子具有重要的现实意义。以阵列传感器为代表的高通量检测技术具备快速、灵敏、便携等优点,表现出在水环境重金属污染物监测中巨大的应用潜力。其中,光学阵列传感器又以多点信息同时获取和信号输出丰富等特点显示出独特的技术优势。相较于传统方法,基于交叉反应受体的阵列传感器结合人工智能数据库,可实现复杂条件下未知样本中多种金属离子的快速准确定量。

张祯教授团队基于此技术,开发了一种由3种拥有不同光学性质的功能化金纳米团簇(GSH-Au NCs、OVA-Au NCs和BSA-Au NCs)组成的荧光阵列传感器,通过传感元件之间的细微结构差异实现与目标物的不同相互作用,进而识别7种金属离子(Pb2+、Fe3+、Cu2+、Co2+、Ag+、Hg2+和As3+)。在此基础上,根据LDA(线性判别分析)和HCA(层次聚类分析)建立了一个具有组内凝聚和组间分散的高离散金属离子数据库,用于区分多种目标物(图1)。

图1 Au NCs阵列传感器结构示意图。(A) 金纳米团簇合成的示意图和(B)用于识别各种金属离子的荧光传感系统的示意图。

研究结果表明,基于金纳米簇与各金属离子之间不同的相互作用产生的特异性“荧光指纹图谱”,7种重金属离子产生了不同的荧光颜色变化,从而可以实现裸眼对水体环境中的重金属离子进行定性判断。此外,结合模式识别算法成功建立了具有组内聚类和组间分散的高度离散金属离子浓度数据库并优化确立了环境水体中7种重金属离子的高通量快速检测方法,将采集到的荧光强度数据转化为柱形图、雷达图与热图,可以更直观的对7种金属离子进行区分(图2)。

图2 所示。阵列传感器对7种金属离子(均为1 μM)的荧光响应。(a)使用三种不同的Au NCs处理七种金属离子的溶液的荧光模式。(b)荧光响应指纹图,(c)雷达图,(d)热图。

本研究围绕水环境重金属污染物的多目标分析,开发了基于纳米材料的荧光阵列传感器,实现了对环境水体中7种重金属离子的定性定量检测。构建的荧光阵列传感器能够为环境监测提供低成本、高灵敏的快速检测技术支持。

该研究成果得到了国家自然科学基金项目(Grants No. 21876067, 22176075)的资助。文章链接: https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2023.131546

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