基于GO-SELEX适配体筛选的双识别策略传感器用于蔬菜中倍硫磷及其主要代谢物的高特异性检测

为解决传统检测方法对有机磷农药倍硫磷(FEN)及其高毒性代谢物(FEN-sulfoxide/FEN-sulfone)选择性不足的问题，山东科研团队首次通过GO-SELEX技术筛选出特异性适配体Apt-G2-1，结合分子印迹聚合物(MIPs)构建双识别电化学传感器。该传感器采用AuNPs@MXene复合材料增强信号，实现1.00×10-10-1.00×10-4 mol/L宽检测范围和3.33×10-11 mol/L超低检出限，为农产品安全监测提供新工具。

　　

在农业生产中，有机磷农药倍硫磷(FEN)因其广谱杀虫效果被广泛使用，但其残留物会代谢生成毒性更强的FEN-sulfoxide和FEN-sulfone。这些化合物通过蔬菜等植物源性食品进入人体，可能引发神经系统损伤甚至致癌。然而，现有检测技术如高效液相色谱(HPLC)设备昂贵，而常规电化学传感器又难以区分母体农药与其代谢物。更棘手的是，传统适配体(Apt)筛选方法如磁珠SELEX(MB-SELEX)需要固定靶标，可能导致结合位点遮蔽，而金纳米粒子SELEX(AuNPs-SELEX)存在ssDNA非特异性解离风险。

针对这些技术瓶颈，山东某高校的研究团队在《Food Bioscience》发表了一项突破性研究。他们创新性地采用氧化石墨烯(GO)-SELEX技术，无需固定靶标即可筛选出能同时识别FEN及其两种代谢物的适配体，并结合分子印迹聚合物(MIPs)构建了具有协同识别效应的电化学传感器。这项研究不仅解决了多组分农药残留同步检测的难题，还为复杂基质中痕量污染物检测提供了新范式。

研究团队运用了四项核心技术：1)GO-SELEX非固定化筛选技术，通过14轮筛选结合反选择策略富集特异性适配体；2)分子对接指导的适配体截短优化，获得K_d更低的Apt-G2-1；3)MXene原位还原制备AuNPs@MXene复合材料，提升电极导电性和比表面积；4)aptamer-MIPs双识别元件协同修饰技术，增强抗干扰能力。

Apt筛选
通过监测ssDNA回收率动态调整筛选策略，第6-7轮引入AZA等竞争分子进行反选择。高通量测序后，基于序列同源性、二级结构及ΔG值筛选出6条候选适配体，最终Apt-G2经截短优化后亲和力提升37%。

传感器构建
MXene的Ti₃C₂T_x表面原位生长金纳米粒子(AuNPs)，形成三维多孔结构，使电极有效表面积增加8.6倍。aptamer通过Au-S键固定，与MIPs协同作用使FENs识别位点密度提高3.2倍。

性能验证
传感器在菠菜样本中加标回收率达92.4%-106.8%，且对结构类似物(如甲基对硫磷)的选择性系数>7.5。实际检测限较HPLC方法降低2个数量级，且单次检测成本不足色谱法的1/20。

该研究开创性地实现了三个突破：首次获得FENs广谱识别适配体；首创aptamer-MIPs双识别传感器架构；开发出可量产化的AuNPs@MXene电极修饰工艺。这不仅为农药多残留检测提供了新方法，其GO-SELEX筛选策略对其它小分子污染物检测体系开发具有重要借鉴意义。研究团队特别指出，该技术平台通过更换适配体即可扩展至其它农残检测，在食品安全快检领域展现出广阔应用前景。