研究内容

纳米酶和表面增强拉曼散射(SERS)的联合应用为获得无标记检测提供了一种很有前途的方法。然而，开发具有高效类酶活性和优异SERS灵敏度的纳米材料仍然是一个巨大的挑战。

中山大学李攻科/胡玉玲 提出了一步合成Mo 2 N纳米颗粒(NPs)作为“二合一”底物，其表现出优异的过氧化物酶(POD)样活性和高的SERS活性。其模拟POD活性可高效催化3,3′，5,5′-四甲基联苯胺(TMB)分子生成SERS活性氧化TMB(ox-TMB)。得益于Mo 2 N NPs的卓越性能，基于Mo 2 N NPs催化的产物ox-TMB开发了一个用于生物标志物间接SERS检测的多功能平台，该平台用作SERS信号读出。GSH、AFP和CEA的检测限分别低至0.1 μmol/L、89.1和74.6 pg/mL。在人类血清样品中的回收率在96.0%至101%之间。将基于该平台获得的值与标准电化学发光方法进行比较，相对误差小于±7.3。相关工作以“ Bifunctional Mo2N Nanoparticles with Nanozyme and SERS Activity: A Versatile Platform for Sensitive Detection of Biomarkers in Serum Samples ”为题发表在国际著名期刊 Analytical Chemistry 上。

研究要点

要点1. 作者证实了所提出的具有优异的类POD活性和高SERS增强能力的双功能Mo 2 N NPs。“二合一”策略避免了复杂的合成过程和对复合结构中活性位点的屏蔽。基于Mo 2 N NPs的类POD活性，3，3′，5，5′-四甲基联苯胺(TMB)的酶底物分子可以被催化成具有强SERS信号的氧化TMB(ox-TMB)。

要点2. 得益于Mo 2 N NPs的卓越性能，基于Mo 2 N NPs催化的产物ox-TMB开发了一个用于生物标志物间接SERS检测的多功能平台，该平台用作SERS信号读出。使用谷胱甘肽(GSH)和靶抗原甲胎蛋白抗原(AFP)和癌胚抗原(CEA)分别作为具有羟基自由基(·OH)清除作用的小分子和具有低拉曼散射截面的蛋白质的代表，验证了该平台的可行性。

要点3. 结果显示，GSH、AFP和CEA的检测限分别低至0.1 μmol/L、89.1和74.6 pg/mL。在人类血清样品中的回收率在96.0%至101%之间。将基于该平台获得的值与标准电化学发光方法进行比较，相对误差小于±7.3。

这项工作不仅为开发高活性双功能纳米材料提供了一种策略，而且表明了它们在多种生物标志物分析中的广泛应用。

研究图文

图1. Mo 2 N NPs的（A）SEM、（B）TEM、（C）HR-TEM和N及Mo元素图像、（D）EDS、（E）UV-vis吸收光谱、（F）XRD、（G）XPS以及（H）N 1s和（I）Mo 3d XPS。

图2.（A）H 2 O 2 +TMB+Mo 2 N NPs、TMB+Mo 2 N NPs、H 2 O 2 +TMB和TMB的紫外-可见吸收光谱。（B）Mo 2 N NPs存在下，TMB-H 2 O 2 反应溶液的时间依赖性紫外-可见吸收光谱。（C）TA在H 2 O 2 和Mo 2 N NPs存在下的荧光光谱表明·OH的参与。（D）在H 2 O 2 +TMB+Mo 2 N NPs反应体系中，不同·OH清除剂(MA和IPA)和O 2 对苯醌清除剂存在下ox-TMB的吸收光谱。通过（E）改变H 2 O 2 或（F）在固定浓度的TMB或H 2 O 2 下改变TMB浓度获得Michaelis-Menten曲线。插图是（E）、（F）的对应双倒数图。

图3.（A）Mo 2 N NPs在酸性条件下还原H 2 O 2 的反应机理示意图。（B）优化的Mo 2 N NPs模型在类POD反应过程中基于DFT的吉布斯自由能分布。

图5.（A）不同浓度(TMB，0.50 mmol/L)的GSH的SERS。（B）1601 cm -1 处的SERS信号变化与GSH浓度之间的线性关系。（C）Mo 2 N纳米平台对人体血清中不同物质对GSH(1.0 μmol/L)的选择性测试，如L-半胱氨酸(50 μmol/L)、抗坏血酸(0.38 μmol/L)，果糖(2.8 mmol/L)、缬氨酸(1.6 mmol/L)，K + (25 mmol/L)和葡萄糖(5.0 mmol/L)以及Mg 2+ (6.3 mmol/L)与尿素(36 mmol/L)。（D）空白和上述不同物质之间的相对拉曼强度的统计差异分析。

文献详情

Bifunctional Mo 2 N Nanoparticles with Nanozyme and SERS Activity: A Versatile Platform for Sensitive Detection of Biomarkers in Serum Samples

Ying Chen, Ji Zhang, Jiayi Li, Yuling Hu,* Kun Ge, Gongke Li,* Sichen Liu

Anal. Chem.

DOI: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.3c04801

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