揭示基于胶体金和量子点微球的侧向流动免疫分析法在检测丙咪酮（procymidone）时存在的基质耐受性差异

《Food Bioscience》：Unveiling the matrix tolerance discrepancies between colloidal gold and quantum dot microspheres-based lateral flow immunoassays for procymidone detection

　　

陈家伟|吴玉婷|尹佳琪|甘蓓|彭娟|赖伟华

南昌大学食品科学与资源国家重点实验室，中国南昌市南京东路235号，330047

摘要

比色胶体金纳米颗粒（AuNPs）和荧光量子点微球（QMs）在侧向流动免疫分析（LFIA）中广泛用作信号报告剂，但它们在基质中的相对性能仍不够明确。本文开发了基于AuNPs和QMs的LFIA方法来检测丙环唑残留物，特别关注了它们对基质的耐受性。除了灵敏度差异外，这两种平台在复杂的蔬菜基质中表现出明显不同的响应。为了更好地评估整体效果，引入了基质干扰系数（Im）。通过将信号转导干扰与总干扰分离，确定了免疫识别干扰对基质效应的主要贡献。值得注意的是，尽管两种系统都受到免疫识别干扰和非特异性吸附的影响，但QMs在所有三种选定的基质中表现出更高的耐受性。QMs-LFIA不仅灵敏度提高了8倍，而且在显著较低的稀释条件下仍保持可靠的性能，这与LC–MS/MS的结果一致，证实了所提出方法的准确性和稳健性。

引言

近年来，由于操作简单、分析时间短且适合现场检测，侧向流动免疫分析（LFIA）已被广泛用于快速筛查农药残留物（Li等人，2023；Song等人，2023；Xu等人，2023）。在各种优化策略中，信号转导器的选择是直接影响LFIA分析性能的关键因素。信号转导器通常决定了信号的输出方式（Huang等人，2025；Su等人，2025）。为此，引入了多种标记材料（Chen等人，2026；He等人，2024；Sena-Torralba等人，2022；Su等人，2025）。胶体金纳米颗粒（AuNPs）因其稳健性和直观的视觉读数而仍是最常用的标记物（Chen等人，2022；Paniel & Noguer，2019），而量子点微球（QMs）由于具有优异的荧光特性，也被越来越多地使用。

以往的研究主要集中在提高检测限和信号放大效率上（Fang等人，2022；Gao等人，2022；Hou等人，2020）。然而，在实际的现场检测场景中，为了满足快速分析和操作便利性的要求，样品预处理通常被简化（Chen等人，2026）。这种简化不可避免地导致基质成分的共提取，使得基质效应成为限制LFIA技术实际应用的关键瓶颈（Chen等人，2025；Chen等人，2025）。当共提取的成分改变分析信号时，会导致信号增强或抑制，从而造成定量不准确，这符合欧盟委员会的指南（SANTE 11312/2021）的定义。

LFIA系统中的基质干扰可以从三个维度进行分类：（i）物理信号转导的改变（例如，光学衰减或淬灭），（ii）特定抗体-抗原相互作用的破坏，以及（iii）免疫探针在试纸条成分上的非特异性吸附，这通常会导致背景噪声增加或结果难以解释。现有研究大多将基质效应视为现象学问题，但其机制起源尚未解决（Cairoli等人，1996a；Zhang等人，2022a）。值得注意的是，越来越多的证据表明，不同标记系统中的基质效应存在显著差异，尽管这些差异的根本原因尚不清楚（Zhang等人，2015）。

丙环唑（PCM）是一种广泛用于控制蔬菜作物真菌病害的二羧酰亚胺类杀菌剂（Li等人，2023；Song等人，2023）。在本研究中，使用相同的抗体-抗原对构建了基于AuNPs和QMs的LFIA方法，以便直接比较它们的分析性能，特别关注了基质耐受性。这项工作旨在提供关于不同信号转导器在LFIA系统中如何受基质影响的方法学见解。

章节片段

试剂和设备

分析标准品包括丙环唑（PCM）、代森锰锌（CAR）、克百威（CARB）、氯唑啉（CHL）、百菌清（CHT）、异丙菌胺（IPR）、丙氧氟（PFF）和乙烯菌核利（VIN），均来自中国国家食品药品监督管理局。载体蛋白（牛血清白蛋白，BSA；卵白蛋白，OVA）、HAT、HT、弗氏佐剂、胎牛血清和PEG购自Thermo Fisher Scientific（上海，中国）。EDC和NHS购自Aladdin

半抗原-蛋白质结合物的表征

PCM免疫原的制备过程如图1A所示。PCM半抗原成功与BSA和OVA结合，分别合成了免疫原和包被抗原。紫外-可见光谱显示，与BSA相比，PCM-BSA在280纳米处的吸光度显著增加（图S1），表明免疫原结合成功。MALDI-TOF质谱进一步证实了其分子量相对于天然BSA有所增加（图S2），提供了额外的证据

结论

本研究成功开发了一种高灵敏度且稳健的QMs-LFIA平台，用于在复杂蔬菜基质中快速、现场定量检测PCM。通过引入基于基质干扰系数（Im）的定量评估策略，我们系统地阐明了QMs-LFIA相对于传统AuNPs-LFIA的优越基质耐受性源于两种不同干扰维度的区分：信号转导扰动和非特异性

CRediT作者贡献声明

陈家伟：撰写——初稿、方法学设计、数据管理、概念构思。吴玉婷：撰写——初稿、验证、实验研究、正式分析、概念构思。尹佳琪：验证、实验研究。甘蓓：撰写——审稿与编辑、监督、资源协调、概念构思。彭娟：撰写——审稿与编辑、监督、项目管理、资金筹集、概念构思。赖伟华：撰写——审稿与编辑、监督、资源协调，

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

本工作得到了GanPo Talents支持以及主要学科学术和技术领导人才培养计划（20243BCE51066）的资助。