溴氰菊酯農藥殘留檢測的分子印跡預聚體系篩選及吸附性能

李 璐，周劉梅，解新安，李 雁

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溴氰菊酯農藥殘留檢測的分子印跡預聚體系篩選及吸附性能

李 璐，周劉梅，解新安，李 雁

（華南農業大學食品學院，廣州 510640）

為快速篩選及確定合適的預聚體系，以高效制備對茶葉等食品中殘留的溴氰菊酯具有特異識別能力的分子印跡聚合物，以溴氰菊酯為模板，采用Materials Studio軟件和紫外光譜對預聚體系中功能單體和溶劑進行種類篩選及配比確定，輔助溴氰菊酯分子印跡聚合物的合成設計。對模板與不同功能單體預聚體系的結合能計算和光譜分析結果均表明溴氰菊酯與丙烯酰胺能形成更為穩定的復合物，且以乙腈為溶劑更有利于溴氰菊酯分子印跡聚合物的制備。差示紫外光譜計算進一步得出當溴氰菊酯與丙烯酰胺的化學配位比=4時，可在乙腈溶液中形成穩定的預聚體系，其結合常數為6.614×105?；谏鲜鼋Y果，采用沉淀聚合法正交優化制備溴氰菊酯分子印跡聚合物，掃描電鏡和靜態平衡吸附試驗結果表明所制備聚合物具有良好的多孔結構和特異吸附性，印跡因子為2.269，對3種結構類似物的分離因子均大于3.2。研究結果表明分子模擬和光譜分析方法對分子印跡預聚體系篩選和聚合物合成設計具有重要的指導意義。

農藥；分子動力學；紫外可見光譜

0 引 言

擬除蟲菊酯類農藥憑借殺蟲譜廣、高效等優點被廣泛應用于農業生產和公共衛生領域[1]。但該類農藥經食物鏈富集進入人體內后會引起頭暈、惡心和皮膚刺激等不良反應，而且其對機體的免疫力和心血管也有明顯的毒害作用[2-3]。因此，建立一種快速、靈敏、便捷的菊酯類農藥殘留檢測方法對于保障食品安全很有必要。分子印跡聚合物（molecularly imprinted polymers，MIPs）作為一類性質穩定、成本低且對模板分子具有特異識別性能的新型材料現已被廣泛應用于農殘檢測的色譜分離、固相萃取和傳感器等領域[4-6]。分子印跡聚合中功能單體與模板分子形成的預聚體系及聚合溶劑環境對所制備MIPs的吸附和識別性能有舉足輕重的影響[7-8]。目前常用的功能單體和溶劑的篩選方法是試錯法，即結合參考文獻設計一系列的試驗，通過對比試驗結果，得到最優的MIPs制備方案。該方法雖能夠優化合成方案，但是盲目性強且試驗周期長、試錯成本高。因此，通過研究預聚體系中模板分子-功能單體間的相互作用情況以實現印跡條件的快速優化成為分子印跡技術的研究熱點。

本文以擬除蟲菊酯類農藥中毒性強、應用范圍廣的溴氰菊酯(decamethrin，DM)為模板分子，采用計算機分子動力學和紫外光譜法綜合研究溴氰菊酯與不同功能單體間的相互作用強弱，完成對功能單體種類及其與模板分子適宜比例的篩選，同時確定適宜的聚合溶劑。以前述預聚體的研究結果為基礎，設計正交試驗優化沉淀聚合法制備溴氰菊酯MIPs，并對其微觀結構和吸附特性進行研究。研究結果將為分子印跡技術應用于擬除蟲菊酯類農藥的殘留檢測提供理論依據和數據支持。

1 材料與方法

1.1 基礎試劑與儀器

溴氰菊酯、氯氰菊酯、高效氯氟氰菊酯和聯苯菊酯（質量分數>98%），江蘇榮德試劑廠；丙烯酸（acrylic acid，AA）、丙烯酰胺（acrylamide，AM）、甲基丙烯酸（methacrylic acid，MAA）、乙二醇二甲基丙烯酸酯、偶氮二異丁腈，分析純，阿拉??；甲醇、溴化鉀，分析純，浙江晉巨化工有限公司；冰乙酸、乙腈，分析純，天津大茂化學試劑廠。

UV-2500紫外-可見分光光度計，德國斯派克分析儀器公司；S-4800掃描電子顯微鏡，日本Hitachi公司；Gemini VII 2390全自動比表面及孔隙分析儀，美國麥克公司；Vertex 70傅里葉變換紅外光譜儀，德國布魯克公司。

1.2 分子印跡預聚體系篩選

1.2.1 分子動力學模擬

計算模擬硬件采用Intel Pentium Dual-Core 2.8 GHz E6300處理器，軟件采用Materials Studio軟件的Amorphous Cell模塊和Discover模塊。

模擬過程采用Compass力場，首先通過Amorphous Cell模塊建立包含1個模板分子和不同功能單體比例的預聚體系，然后用Discover模塊中的minimizer尋找到能量最低構象后通過Discover進行動力學模擬。動力學模擬采用NVT系綜，模擬初始速度由Boltzmann分布隨機生成，初始溫度為298 K，模擬過程中采用Andersen恒溫浴以保持溫度不變。系統達到平衡后統計復合物、模板分子和功能單體的單點能，并按式（1）計算模板與功能單體相互作用結合能。

式中為各組分的單點能，kJ/mol。

分子動力學模擬中采用顯性溶劑模型研究溶劑化效應，模型采用Amorphous Cell模塊建立包含1個溴氰菊酯、經確定的功能單體用量及10個溶劑分子的預聚體系，其余參數同上。對溶劑模型，結合能計算公式如式（2）。

1.2.2 溴氰菊酯、功能單體及其混合物紫外吸收光譜掃描

取一系列具塞試管，分別添加10L的1 mmol/L溴氰菊酯乙腈溶液、20L的10 mmol/L功能單體乙腈溶液和摩爾比為1∶2的溴氰菊酯-功能單體混合溶液，加入乙腈定容至10 mL，超聲（600 W，20 min），室溫靜置14 h。乙腈溶液為空白參比，在紫外光譜區（190～400 nm）對溴氰菊酯、功能單體及其混合物進行紫外吸收光譜掃描。

1.2.3 不同摩爾比的模板分子-功能單體混合物預組裝體系紫外光譜掃描

取一系列具塞試管，每根試管內均加入1 mmol/L溴氰菊酯乙腈溶液10L，使得試管中溴氰菊酯的濃度固定為0.000 1 mmol/L；依次加入不同體積的10 mmol/L功能單體乙腈溶液，使得溴氰菊酯與功能單體的摩爾比為1∶2、1∶4、1∶6、1∶8、1∶10、1∶12、1∶14，加入乙腈定容至10 mL，超聲（600 W，20 min），室溫靜置14 h。以0.000 1 mmol/L溴氰菊酯乙腈溶液為空白參比，在紫外光譜區（190～400 nm）對模板分子-功能單體混合物預組裝體系進行紫外吸收光譜掃描。

1.3 材料制備與表征

1.3.1 溴氰菊酯分子印跡聚合物和非印跡聚合物的制備

采用沉淀聚合法制備溴氰菊酯分子印跡聚合物。稱取1.010 g (2 mmol)溴氰菊酯、0.569 g (8 mmol)丙烯酰胺于錐形瓶中，再加入80 mL乙腈溶解，置于磁力攪拌器上常溫攪拌1 h，使模板分子與功能單體充分作用形成超分子配合物。然后加入7.920 g (40 mmol)交聯劑乙二醇二甲基丙烯酸酯和1.314 g (8 mmol)引發劑偶氮二異丁腈，繼續磁力攪拌10 min，使超分子配合物與交聯劑和引發劑充分接觸，混合均勻，形成透明體系。超聲脫氣10 min后將混合物轉移至三口燒瓶中，在60 ℃恒溫水浴鍋中機械攪拌反應24 h，攪拌速度控制在100～200 r/min。

對所得聚合物進行抽濾，并用無水乙醇和蒸餾水各清洗2次，于65 ℃烘箱中干燥12 h；以甲醇乙酸溶液（體積比1∶1）作為洗脫溶劑，85 ℃恒溫抽提10 h以除去模板分子，用甲醇洗去乙酸后再用蒸餾水反復清洗聚合物，最后將其置于65 ℃烘箱中烘干至質量恒定，得到的白色粉末狀聚合物即為溴氰菊酯分子印跡聚合物。

非印跡聚合物(non-imprinted polymers，NIPs)的制備及處理方法同MIPs，但不加入模板分子。

1.3.2 溴氰菊酯分子印跡聚合物和非印跡聚合物的表征

將溴氰菊酯MIPs和NIPs進行噴金處理后，用掃描電子顯微鏡觀測形貌。使用Gemini VII 2390分析儀測量MIPs和NIPs比表面積和孔隙參數。采用溴化鉀壓片法，用Vertex 70傅里葉變換紅外光譜儀對MIPs和NIPs進行紅外光譜分析（波數范圍：4 000～400 cm–1）。

1.4 溴氰菊酯分子印跡聚合物吸附性能試驗設計

1.4.1 靜態吸附試驗

稱取25 mg聚合物，置于裝有25 mL濃度為100 mg/L 的溴氰菊酯乙腈溶液中，在室溫下水浴振蕩24 h （100 r/min）。靜置5 min后，過濾，取濾液稀釋后用紫外-可見光分光光度計在220 nm處測定吸光度，根據標準曲線（Abs=0.067 81+0.079 9,2=0.998 3，標準曲線適用濃度范圍為2～12 mg/L）計算平衡吸附后的物質濃度，并由式（3）計算聚合物的吸附量。

式中1為平衡吸附后溶液中目標物質的濃度，mg/L；0為目標物質的起始濃度，mg/L；為聚合物的質量，g；e為靜態平衡吸附量，mg/g；為物質溶液的體積，mL。

1.4.2 選擇性吸附試驗

稱取25 mg聚合物加入濃度為100 mg/L的溴氰菊酯溶液及其結構類似物（即氯氰菊酯、高效氯氟氰菊酯和聯苯菊酯）溶液25 mL，在30 ℃下振蕩24 h后取濾液，于各菊酯類農藥的特征波長下用紫外-可見光分光光度計測定吸光度，根據標準曲線計算平衡吸附后的物質濃度，并根據式（3）、（4）、（5）和（6）計算溴氰菊酯MIPs對各菊酯類農藥的吸附量（e）、靜態分配系數（）、分離因子（）和印跡因子（IF）。

式中P為底物結合在聚合物上的濃度，mg/L；IF用于表征MIPs及NIPs的特異性結合能力，IF越大表明特異性越強；和分別為模板分子和競爭分子。為靜態分配系數，越大表明聚合物的吸附能力越大；MIPs和NIPs分別為MIPs和NIPs的靜態分配系數；＞1說明溴氰菊酯MIPs能識別模板分子，且越大說明印跡效果越好。

2 結果與討論

2.1 計算機分子動力學模擬

功能單體的選擇主要由模板分子的結構特征確定，它必須能與模板分子作用且足夠強，以利于MIPs中選擇性識別位點的形成。溴氰菊酯分子中含有鹵素雙鍵、酯鍵、氰基等官能團，有3個不對稱的碳原子，在酸性介質中較穩定。因此初選甲基丙烯酸（methacrylic acid, MAA）和丙烯酸（acrylic acid, AA）2種酸性單體、丙烯酰胺（acrylamide, AM）中性單體為功能單體，設定模板分子與功能單體的比例為1∶2、1∶4、1∶6、1∶8，用1.2.1中所述模擬方法，在Compass力場和NVT系綜下對模板分子與功能單體構型進行優化，得到復合物平衡構象，然后采用結合能Δ來表征溴氰菊酯和不同單體之間的相互作用，結果見圖1。

圖1 溴氰菊酯與不同功能單體在不同比例下的結合能（DE）

模板分子溴氰菊酯與功能單體形成復合物時結合能越低，說明模板與功能單體的結合作用力越大，復合物也相對越穩定[18]。由圖1可知，3種復合物的結合能均隨著功能單體比例的增加而降低，當模板分子與功能單體的比例在1∶6～1∶8范圍時結合能的變化趨于平緩，其中DM-AM復合物在1∶2～1∶4的比例范圍內結合能的下降趨勢最為明顯且結合能最低，這說明3種功能單體均能與溴氰菊酯相互作用，而DM與AM之間可形成更為穩定的預聚體系。據此推測制備DM MIPs時AM為更合適的功能單體，DM和AM的摩爾比在1∶4～1∶6所得聚合物可能更穩定。

基于以上結果，采用Amorphous Cell模塊建立包含1個DM、4個AM及10個溶劑（溶劑種類為乙腈、丙酮、氯仿和正己烷）的預聚體系，對不同溶劑中溴氰菊酯和AM的結合能進行計算，結果如表1所示。

表1 不同溶劑中DM-4AM復合物的結合能

由表1可知，1個DM和4個AM復合物體系中，結合能的大小為正己烷＞氯仿＞丙酮＞乙腈，說明復合物與乙腈的相互作用最小，有利于提供較好的聚合環境。用此配比在不同溶劑中按1.3.1所述方法進行沉淀聚合，發現以氯仿為聚合溶劑時，無沉淀析出，合成失?。灰员獮榫酆先軇r，所制備的MIPs粒徑較大，且按1.4.1所述方式測定的靜態吸附量（23.81 mg/g）較低，而在乙腈溶劑中合成的溴氰菊酯MIPs具有較好的印跡效果，其靜態吸附量為51.04 mg/g，試驗結果表明可依據計算機模擬計算所得結合能快速篩選聚合所需溶劑。

2.2 紫外光譜分析

2.2.1 溴氰菊酯、功能單體以及混合物的紫外吸收光譜差異分析

根據紫外光譜測定的原理可知，對于相互之間沒有任何相互作用力的2種化合物，其混合物在某一波長下的吸光度應該等于2種化合物分別于該波長下的吸光度之和（即理論吸光度）[19]；其中，在分子印跡中不同功能單體與模板分子相互作用力的大小可由模板分子-功能單體的實際吸光度與理論值的差示吸光度的大小作初步的判斷。模板分子-功能單體實際值與理論值的最大吸收峰處的差示吸光度越大，預示著模板分子與功能單體之間相互作用越強，所制備的分子印跡聚合物的選擇性識別能力越高[20]。本研究采用紫外光譜法研究乙腈溶液中模板分子溴氰菊酯與3種不同功能單體（AA、AM和MAA）的相對結合能力，結果如圖2所示。

由圖2可知，溴氰菊酯-功能單體（AA、 AM和MAA）混合物在吸收峰處吸光度的實際值均大于理論值，說明溴氰菊酯與3種功能單體之間均存在可相互結合的作用力。在吸收峰（200 nm）處實際值與理論值的差示吸光度?具體為：?DM–AA=0.174、?DM–AM=0.187、?DM–MAA= 0.132；其中DM-AM混合物的紫外差示吸光度最大。由此可知，溴氰菊酯與AM之間的相互作用更強，即以溴氰菊酯為模板分子時，相比較于AA和MAA，AM是較為理想的功能單體，這一結果與分子動力學模擬結果相一致。

圖2 溴氰菊酯、丙烯酸、丙烯酰胺、甲基丙烯酸及其混合物的紫外吸收光譜

2.2.2 預聚體系差示紫外光譜分析

差示紫外光譜法通常被用于研究分子印跡預聚體系中主客體的相互作用，該方法通過測定模板分子-功能單體復合物的差示吸光度?并對其進行擬合，繪制?對單體濃度b（=1、2、3……代表各濃度梯度）的化學配位數冪b之比??b–n與?的曲線，考察曲線線性相關性并確定模板分子和功能單體間的化學配位比和結合常數，進而指導和優化MIPs的合成。溴氰菊酯與3種功能單體在不同濃度比例下的差示紫外光譜如圖3所示。

由圖3可知，整體而言，隨著功能單體濃度的增加，復合物的吸光度呈現上升的趨勢，當功能單體濃度達到一定值時，上升的趨勢趨于緩慢；同時，特征吸收峰向長波長移動發生了紅移現象。由此可知，在一定范圍內增加功能單體的比例，有助于溴氰菊酯與功能單體形成更多的選擇性識別位點；但當功能單體濃度過量時，可能出現功能單體自身結締作用，造成非特異性識別位點增多。再對比圖3a、圖3b和圖3c的紅移程度，其中DM-AA復合物特征峰的吸光度紅移了2 nm，DM-AM復合物特征峰吸光度紅移了4 nm，DM-MAA復合物特征峰吸光度紅移2 nm；由此可知DM-AM復合物特征峰的位移量相對較大，即溴氰菊酯與AM的作用力更加穩固。

圖3 溴氰菊酯與不同比例的功能單體預聚體差示紫外光譜

參考已報道的文獻[21]，模板分子與功能單體間相互作用的公式可推導整理如式（7）。

式中為化學配位比，在0≥0前提下，可取=1、2、3……等整數；0為功能單體濃度；0為模板溴氰菊酯濃度；?為溴氰菊酯-功能單體復合物的差示吸光度；為結合常數；?ε=(ε–ε),其中ε和ε分別為溴氰菊酯和溴氰菊酯-功能單體復合物的摩爾吸光系數;為比色皿厚度。

依據圖3數據以??0–n對?作圖時發現，當溴氰菊酯與功能單體濃度比為1∶2、1∶4和1∶6時，擬合曲線相關性較差。分析原因是式（7）成立的假設條件是0≥0，即功能單體的添加量遠大于模板分子添加量，顯然這3種濃度并不滿足上述假設條件，因此只對比例為1∶8～1∶14時的最強吸收峰值進行擬合計算，結果如表2所示。

從表2可以看出，對于DM-AA體系，當化學配位比為1、2、3時擬合曲線的2均大于0.96，體現出良好的線性相關性，但三者中=3時的結合常數最大，說明1個溴氰菊酯最有可能與3個AA作用，形成較為穩定的復合物。對于DM-AM體系，5條擬合直線的線性相關性總體較高，其中=2、3和4的擬合曲線的2均大于0.99，表明1個溴氰菊酯與2個、3個或4個AM分子形成的復合物相對穩定。同時可以看出，當溴氰菊酯與AM的配位比=4時，所得復合物的結合常數最大，為6.614′105，說明DM與AM形成的最主要復合物為DM-4AM型。而對于DM-MAA體系，5條擬合直線的線性都比較差，說明溴氰菊酯與MAA難以形成穩定的復合物。

表2 溴氰菊酯與不同功能單體預聚體系的紫外光譜擬合參數

注: ?為溴氰菊酯-功能單體復合物的差示吸光度。

Note: ?is differential absorbance of deltamethrin - functional monomer complex.

上述紫外光譜研究結果表明，相比較于AA和MAA，溴氰菊酯與AM可形成更為穩定的復合物，相互間的作用力更強；且當=4，即溴氰菊酯與AM的化學配位比為1∶4時，形成的預聚體復合物較為穩定。

綜合動力學模擬和紫外光譜法對預聚體系的研究結果可知，當以溴氰菊酯為模板分子時，選擇AM為功能單體且其與溴氰菊酯的化學配位比為1∶4，且以乙腈為聚合溶劑時，可制備具有較好印跡效果的分子印跡聚合物。

2.3 多因素正交試驗

根據2.1和2.2部分對溴氰菊酯與不同功能單體預聚體系的研究結果，選取功能單體AM用量、交聯劑乙二醇二甲基丙烯酸酯用量、溶劑乙腈用量作為3個因素，利用L9（34）設計正交試驗，其因素和水平如表3所示。

表3 正交試驗因素水平

固定溴氰菊酯與丙烯酰胺的摩爾比為1∶4，以偶氮二異丁腈為引發劑，采用沉淀聚合法在所設計的因素水平下制備溴氰菊酯分子印跡聚合物。正交試驗結果及方差分析見表4和表5。由表4的極差分析可以看出，各因素對印跡聚合物的靜態吸附性能影響順序為功能單體用量>溶劑用量>交聯劑用量，得出的最佳試驗組合是221，即功能單體AM用量4 mmol，交聯劑乙二醇二甲基丙烯酸酯用量20 mmol即（溴氰菊酯）、丙烯酰胺與乙二醇二甲基丙烯酸酯的摩爾比為1∶4∶20，乙腈溶劑用量40 mL，恰好是表4中的7號試驗組。參照此條件，對所得的優化配方進行3次平行試驗驗證，所制備聚合物的平均靜態吸附量為68.61 mg/g。表5的方差分析結果也表明功能單體和溶劑用量對聚合物吸附特性影響顯著，再次印證對功能單體和溶劑進行預聚體系篩選的必要性。

表4 正交試驗方案及結果

注：1～3分別表示各因素各水平下值的總和。

Note:1-3refer to sum of values of each factor at each level.

表5 正交試驗方差分析

注：*代表差異顯著，<0.05。

Note: * represents test factor is significant different,<0.05.

2.4 分子印跡聚合物的表征

2.4.1 溴氰菊酯MIPs的微觀結構

聚合物的表面結構、孔徑和孔容等對其吸附和識別性能有很大的影響。分子印跡聚合物應具備一定的三維孔穴結構，使識別位點固定在聚合物的骨架中確保目標分子能夠快速的與識別位點結合，同時能夠保持洗去模板分子后孔穴的大小和形狀，使孔穴維持對模板分子的再結合能力[22]。

以上述優化比例制備溴氰菊酯分子印跡聚合物的表觀結構及孔特性如圖4和表6所示。

由圖4可以看出，所制備的溴氰菊酯MIPs形狀規整，粒徑較小且相對均勻，存在緊密交錯的網絡狀微孔；NIPs表面則呈現不規則的塊狀,且存在團聚現象。從表6的比表面積和孔容參數可知，溴氰菊酯MIPs的孔徑小于NIPs，這與掃描電鏡圖的結果一致，但具有更大的比表面積和孔容，這種三維孔穴結構有利于底物與結合位點接觸，使得溴氰菊酯MIPs比NIPs具有更好的吸附能力[23]。

表6 分子印跡聚合物和非印跡聚合物的比表面積與孔容參數

2.4.2 傅里葉紅外光譜分析

紅外光譜法是根據分子內部原子間的相對振動和分子轉動等信息來確定物質分子結構和鑒別化合物的方法，可用于分析分子印跡聚合物中模板分子與功能單體結合過程中基團的變化以及結合位點的位置[24]。采用紅外光譜技術測定溴氰菊酯標準品、NIPs、溴氰菊酯MIPs和吸附溴氰菊酯后的MIPs的紅外譜圖，結果見圖5。

注：a為DM；b為NIPs；c為DM MIPs；d為吸附DM后的MIPs。

由圖5可知，所制備溴氰菊酯MIPs在 3 565和 3 454 cm–1處有吸收峰，且譜帶較強，為丙烯酰胺的N-H的伸縮振動。2 987和2 955 cm–1處為烷烴C-H的伸縮振動吸收峰。1 730 cm–1處為C=O的伸縮振動。1 635 cm–1處為C=C的伸縮振動，說明可能存在未反應完全的C=C。1 259和1 157 cm–1分別為C-O-C的對稱和不對稱伸縮振動，說明交聯劑與功能單體等進行了交聯聚合[25]。溴氰菊酯MIPs和NIPs的譜圖相似，證明聚合物成功聚合和洗脫[26]。吸附溴氰菊酯后的MIPs其吸收峰比MIPs強；同時在3 200～3 600 cm–1范圍內，吸收峰向短波數方向移動，可能存在酰胺的N-H的伸縮振動和溴氰菊酯中C=O的伸縮振動，且N-H和C=O可形成氫鍵[27]；烷烴C-H的伸縮振動峰強度增大且存在泛頻峰；1 048和880 cm–1處的C-N伸縮振動和乙烯基中C-H的面外彎曲振動吸收峰均有加強，表明溴氰菊酯成功吸附于MIPs；溴氰菊酯中的C=O質子受體與3 454 cm–1處的N-H作用形成的氫鍵為模板與聚合物的主要結合點。

2.5 溴氰菊酯MIPs的特異性吸附

以溴氰菊酯及其結構類似物氯氰菊酯、高效氯氟氰菊酯和聯苯菊酯為底物，底物質量濃度為100 mg/L，采用靜態平衡結合方法，在30 ℃溫度下吸附24 h后測定所制備聚合物對各底物的靜態吸附量、分離因子和印跡因子(見表7)。從表7可以看出，溴氰菊酯MIPs對溴氰菊酯的吸附量及靜態分配系數明顯高于其結構類似物，且相應的分離因子均大于3.2；同時，溴氰菊酯MIPs和NIPs對各物質的印跡因子均大于1，其中溴氰菊酯對應的印跡因子為2.269，說明溴氰菊酯MIPs對模板溴氰菊酯表現出較高的特異吸附性。結合溴氰菊酯及其類似物的結構可知，氯氰菊酯和高效氯氟氰菊酯與溴氰菊酯的結構相似，但是2個溴原子的改變使得它們與聚合物的三維孔穴結構的匹配度下降且親和性降低等；聯苯菊酯的結構與溴氰菊酯差異較大，同時存在空間位阻而導致溴氰菊酯MIPs對其吸附性能較差。試驗結果表明計算機和紫外光譜分析輔助設計所制備的溴氰菊酯MIPs具有較高的特異吸附性。

表7 溴氰菊酯MIPs和NIPs的選擇性參數

3 結 論

本文以溴氰菊酯為模板，采用計算機分子模擬和紫外光譜分析法篩選適宜的聚合溶劑和功能單體，同時確定功能單體與溴氰菊酯的比例；以此為基礎采用沉淀聚合法制備溴氰菊酯分子印跡聚合物并通過正交試驗優化制備方案，同時對其吸附特性進行研究。可得出以下結論：

1）采用分子動力學和紫外光譜法對預聚體進行研究，結合能和差示紫外光譜法結果表明:丙烯酰胺為功能單體，且當溴氰菊酯與功能單體的摩爾比為1∶4時，可在乙腈溶液中得到較為穩定的復合物預聚體。

2）以預聚體的研究結果為基礎通過正交試驗對合成方案進行優化，結果表明：模板分子（溴氰菊酯）、功能單體（丙烯酰胺）與交聯劑（乙二醇二甲基丙烯酸酯）的摩爾比為1∶4∶20，對應40 mL乙腈聚合溶劑，制備的聚合物的選擇性和印跡效率最佳，平行驗證試驗確認其飽和吸附量為68.61 mg/g，印跡因子為2.269。

3）微觀結構和紅外光譜表征結果表明所制備MIPs具有較規整的交錯微孔結構，溴氰菊酯中的羰基與酰胺基團可作用形成氫鍵，是主要的特異性識別位點。

論文研究結果表明計算機分子模擬和紫外光譜法對預聚體系的研究有助于提高優化試驗條件效率，所制備溴氰菊酯MIPs具有較高的特異吸附性能。

[1] Liu Xingyu, Zhang Qiuping, Li Shibao, et al. Developmental toxicity and neurotoxicity of synthetic organic insecticides in zebrafish (): A comparative study of deltamethrin, acephate, and thiamethoxam[J]. Chemosphere, 2018, 199(1): 16－25.

[2] Liu Pengyan, Liu Yujie, Liu Qingxue, et al. Photodegradation mechanism of deltamethrin and fenvalerate[J]. Journal of Environmental Sciences, 2010, 22(7): 1123－1128.

[3] Rehman H, Ali M, Atif F, et al. The modulatory effect of deltamethrin on antioxidants in mice[J]. Clinica Chimica Acta, 2006, 369(3): 61－65.

[4] 趙風年. 基于磁性納米分子印跡技術的三唑類農藥多殘留檢測方法研究[D]. 北京：中國農業科學院，2017. Zhao Fengnian. Study on the Multi-residues Detection of Triazole Pesticides Based on Magnetic Nano Molecularly Imprinted Technology[D]. Beijing: Chinese Academy of Agricultural Sciences Dissertation, 2017. (in Chinese with English abstract)

[5] Ge Shengguang, Lu Juanjuan, Ge Lei, et al. Development of a novel deltamethrin sensor based on molecularly imprinted silica nanospheres embedded CdTe quantum dots[J]. Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy, 2011, 79(5): 1704－1709.

[6] Shi Xizhi, Liu Jinghua, Sun Aili, et al. Group-selective enrichment and determination of pyrethroid insecticides in aquaculture seawater via molecularly imprinted solid phase extraction coupled with gas chromatography-electron capture detection[J]. Journal Chromatogr A, 2012, 1227: 60－66.

[7] Mariusz M, Teobald K, Piotr P W, et al. Computational modeling of molecularly imprinted polymers as a green approach to the development of novel analytical sorbents[J]. Trends in Analytical Chemistry, 2018, 98: 64－78.

[8] Han Yi, Gu Lili, Zhang Mengxiao, et al. Computer-aided design of molecularly imprinted polymers for recognition of atrazine[J]. Computational and Theoretical Chemistry, 2017, 1121: 29－34.

[9] 黃雨杰，朱秋勁，趙曉聯.紫外光譜與密度泛函理論在亞精胺分子印跡預組裝體系中的研究[J]. 北京化工大學學報：自然科學版，2014(4)：48－54. Huang Yujie, Zhu Qiujin, Zhao Xiaolian. Ultraviolet spectroscopy and density functional theory study of spermidine molecularly imprinted pre-assembly systems[J]. Journal of Beijing University of Chemical Technology: Natural Science, 2014(4): 48－54. (in Chinese with English abstract)

[10] 尹小英，衷友泉，江一帆，等. 分子印跡聚合反應中功能單體與模板分子間作用力的光譜分析[J]. 光譜學與光譜分析，2010(8)：2211－2214. Yin Xiaoying, Zhong Youquan, Jiang Yifan, et al. The spectroscopy analysis of intermolecular interaction between the template molecule and functional monomer before polymerization[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2010(8): 2211－2214. (in Chinese with English abstract)

[11] 朱曉蘭. 久效磷分子印跡聚合物的研究與應用[D]. 合肥：中國科學技術大學，2006. Zhu Xiaolan. Monocrotophos-specific Molecular Imprinted Polymers and its Applications for Analysis of Organophosphorus Pesticides[D]. Hefei: University of Science & Technology of China, 2006. (in Chinese with English abstract)

[12] Farrington K, Magner E, Regan F. Predicting the performance of molecularly imprinted polymers: Selective extraction of caffeine by molecularly imprinted solid phase extraction[J]. Analytica Chimica Acta, 2006, 566(1): 60－68.

[13] Yang Wenming, Liu Lukuan, Zhou Zhiping, et al. Rational preparation of dibenzothiophene-imprinted polymers by surface imprinting technique combined with atom transfer radical polymerization[J]. Applied Surface Science, 2013, 282: 809－819.

[14] Chen Lingxin, Wang Xiaoyan, Lu Wenhui, et al. Molecular imprinting: Perspectives and applications[J]. Chemical Society Reviews, 2016, 45(8): 2137－2211.

[15] Martins N, Carreiro E P, Locati A, et al. Design and development of molecularly imprinted polymers for the selective extraction of deltamethrin in olive oil: An integrated computational-assisted approach[J]. Journal of Chromatography A, 2015, 1409: 1－10.

[16] 郭逸蓉. 計算機輔助設計擬除蟲菊酯類農藥分子印跡聚合物研制[D]. 杭州：浙江大學，2010. Guo Yirong. Computer-assisted Design for the Preparation of Molecularly Imprinted Polymers for Pyrethroid Pesticides[D]. Hangzhou: Zhejiang University, 2010. (in Chinese with English abstract)

[17] 戴芳芳. 溴氰菊酯電化學快速檢測及分子印跡預組裝體系研究[D]. 重慶：西南大學，2016. Dai Fangfang. Research on Deltamethri`s Rapid Detection by Electrochemical Merhod and Molecular Imprinting Preassembly System[D]. Chongqing: Southwest University, 2016. (in Chinese with English abstract)

[18] Bakas I, Oujji N B, Moczko E, et al. Computational and experimental investigation of molecular imprinted polymers for selective extraction of dimethoate and its metabolite omethoate from olive oil [J]. Journal of Choromatography A, 2013, 1274(1): 13－18.

[19] 朱淮武. 有機分子結構波譜解析[M]. 北京：化學工業出版社，2005.

[20] 高文惠，高林，劉博，等. 制備戊唑醇分子印跡聚合物前功能單體的選擇[J]. 中國食品學報，2015，15(6)：173－177. Gao Wenhui, Gao Lin, Liu Bo, et al. Selection of functional monomer before the preparation of tebuconazole molecularly imprinted polymer[J]. Journal of Chinese Institute of Food

Science and Technology, 2015, 15(6): 173－177. (in Chinese with English abstract)

[21] 張孝剛，朱秋勁，胡萍. 三聚氰胺分子印跡預組裝體系紫外光譜研究[J]. 食品科學，2011，32(21)：128－132.Zhang Xiaogang, Zhu Qiujin, Hu Ping. Ultraviolet spectroscopy investigation into molecular imprinting pre-assembly system[J]. Food Science, 2011, 32(21): 128－132. (in Chinese with English abstract)

[22] Cormack P A G, Elorza A Z. Molecularly imprinted polymers: Synthesis and characterisation[J]. Journal of Chromatography B Analytical Technologies in the Biomedical and Life Sciences, 2004, 804(1): 173－182.

[23] 張連科，劉心宇，王維大，等. 油料作物秸稈生物炭對水體中鉛離子的吸附特性與機制[J]. 農業工程學報，2018，34(7)：218－226. Zhang Lianke, Liu Xinyu, Wang Weida, et al. Characteristics and mechanism of lead adsorption from aqueous solutions by oil crops straw-derived biochar[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(7): 218－226. (in Chinese with English abstract)

[24] Chrzanowska A M, Poliwoda A, Wieczorek P P. Characterization of particle morphology of biochanin A molecularly imprinted polymers and their properties as a potential sorbent for solid-phase extraction[J]. Materials Science and Engineering: C, 2015, 49: 793－798.

[25] Wang Hongwu, Liu Yanqing, Yao Su, et al. Selective recognization of dicyandiamide in bovine milk by mesoporous silica SBA-15 supported dicyandiamide imprinted polymer based on surface molecularly imprinting technique[J]. Food Chemistry, 2018, 240: 1262－1267.

[26] 龐思思. 沉淀制備雙酚A π-π堆積自組裝印跡聚合物及其特異性識別機理研究[J]. 高分子學報，2014(1)：49－55. Pang Sisi. Synthesis of bisphenol-A stacking self-assembly imprinted polymer by precipitation polymerization and study on specificity recognition mechanism[J]. Acta Polymerica Sinica, 2014(1): 49－55. (in Chinese with English abstract)

[27] 佘永新，王淼，史曉梅，等. 類特異性分子印跡聚合物微球的識別機理及其光譜學研究[J]. 光譜學與光譜分析, 2010，30(11)：3052－3055. She Yongxin, Wang Miao, Shi Xiaomei, et al. Spectroscopy study of binding mechanisms and molecular recognition of class-specific molecularly imprinted polymer beads[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2010, 30(11): 3052－3055. (in Chinese with English abstract)

Screening of molecularly imprinted pre-assembly system for detection of deltamethrin pesticide residues and its specific adsorption properties

Li Lu, Zhou Liumei, Xie Xinan, Li Yan

(510640,)

To efficiently prepare decamethrin molecular (DM) imprinted polymers, the molecular dynamics simulation and ultraviolet spectrum were involved to study the preassembled system of DM and functional monomers in this paper. The binding energy (?) between DM and three different functional monomers (acrylic acid, AA; acrylamide, AM; methacrylic acid, MAA) in different solvents (n-hexane, chloroform, acetone and acetonitrile) were calculated by molecular dynamics simulation. Results showed that the AM monomer and acetonitrile solvent had the highest stabilization energy for the pre-polymerization adducts. Additionally, the polymer obtained from the molar ratio of DM to AM at 1:4 to 1:6 may be more stable. Ultraviolet spectrum analysis results showed that there was strong interaction between DM and AM, the red shift degree of ultraviolet spectrum maximum absorption peak followed the order: AM > AA = MAA, and then indicated that AM was most suitable monomers for DM molecular imprinted polymers, which was consistent with the predictions based on the computer simulation. Differential ultraviolet spectrum showed that when acetonitrile used as solvent, one DM molecule could be combined with AA monomer in the ratio of 1:3 or AM monomer in the ratio of 1:4. However, it was difficult for DM to form stable complex with MAA because the fitting correlation coefficient of the equation was less than 0.86. Best performance was observed when chemical coordination ratio () between DM and AM was equal to 4, at this time, the fitting correlation coefficientof the equation was 0.997 3, and the binding constantwas 6.614×105. Based on the above computer simulation and ultraviolet spectrum analysis results, the molecularly imprinted polymers of DM were synthesized by the precipitation polymerization method with the AM as the functional monomer, and its synthetic formula was optimized through orthogonal experiment design. Then, the optimum imprinting conditions were established: 1 mmol DM as the template molecule, 4 mmol AM as the functional monomers, 40 mL acetonitrile as the solvent, 20 mmol ethylene dimethacrylate (EGDMA) as the cross-linker. Using these conditions, the DM molecular imprinted polymers had bigger saturated adsorption capacity of 68.61 mg/g than other conditions. The prepared molecular imprinted polymers were characterized by scanning electron microscopy (SEM), brunauer-emmett-teller (BET) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). SEM demonstrates that the DM molecular imprinted polymers formed staggered porous structure. The data of BET revealed that the DM molecular imprinted polymers had smaller pore size (15.83 nm) than non-imprinted polymers (18.84 nm), but with a larger specific surface area (95.58 m2/g) and pore volume (0.578 5 cm3/g). The FTIR results confirmed the successful preparation of the DM molecular imprinted polymers. And then the adsorption selectivity of prepared polymers on deltamethrin and its analogues cypermethrin, lambda-cyhalothrin and bifenthrin were studied. The experimental results showed that the static equilibrium adsorption capacity and static distribution coefficient of DM was much higher than that of other analogues. Its imprinting factor (IF) was 2.269, and the corresponding separation factor α was more than 3.2, which has exhibited obvious specific identification. All above results showed that computer simulation and ultraviolet spectrum analysis could help to design the better performance molecular imprinted polymers.

pesticide; molecular dynamics; ultraviolet visible spectroscopy

2018-06-09

2018-10-19

廣州市科技計劃項目（20160701140）; 國家自然科學基金項目（31501471）

李 璐，副教授，主要從事功能材料的制備與應用研究。 Email：lulu_lee@scau.edu.cn

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.033

TQ424.3

A

1002-6819(2019)-01-0269-09

李 璐，周劉梅，解新安，李 雁.溴氰菊酯農藥殘留檢測的分子印跡預聚體系篩選及吸附性能[J]. 農業工程學報，2019，35(1)：269－277. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.033 http://www.tcsae.org

Li Lu, Zhou Liumei, Xie Xinan, Li Yan.Screening of molecularly imprinted pre-assembly system for detection of deltamethrin pesticide residues and its specific adsorption properties[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(1): 269－277. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.01.033 http://www.tcsae.org