《Journal of Chromatography A》：Construction and application of magnetic molecularly imprinted polymers for the analysis of florfenicol residues in fish meat
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基于碳纳米管的磁性分子印迹聚合物（MMIPs）用于高效检测鱼肉中氟苯尼考（FFC），通过吸附实验验证其高选择性和吸附容量，结合磁性固相萃取与HPLC-MS/MS建立检测方法，检出限1.65 ng/kg，回收率90.3%-111%，为水产药物残留监测提供新方案。
高航飞|姚博轩|刘志辰|杜叶峰|程龙|白水燕|李晨辉|赵红华|孙月平|王爱明|秦东丽|黄丽|高磊
中国水产科学研究院黑龙江渔业研究所，哈尔滨150070
摘要
基于高效快速检测的概念，本研究开发了一种基于碳纳米管的磁性分子印迹聚合物。采用了一系列表征技术来研究该材料的结构和形态。通过静态和动态吸附实验以及选择性测试研究了其吸附性能，结果表明印迹层均匀且结构稳定。吸附实验表明，该材料在结合能力和选择性识别方面具有显著优势，能够有效区分氟苯尼考及其结构类似物。通过将磁性固相萃取与高效液相色谱-串联质谱联用，建立了一种用于检测鱼肉样品中氟苯尼考的有效方法。方法学验证结果显示：检测限为1.65 ng/kg，定量限为5.00 ng/kg，回收率为90.3%–111%，标准偏差为0.470%–6.20%，相对标准偏差为0.490%–6.25%。结果表明，所制备的磁性分子印迹聚合物不仅能够高效检测氟苯尼考，还为监测水产养殖中的兽药残留提供了可行的新方法，这对于保障食品安全和公共健康具有重要意义。
引言
氟苯尼考（FFC）是氟化硫胺嘧啶（TAP）和氯霉素（CAP）的合成类似物，通过抑制核糖体亚基上的肽基转移酶活性来发挥广谱抗菌作用[1]。由于其广谱抗菌活性，FFC在全球范围内被广泛用于兽医和饲料添加剂[2,3]。在水产养殖中，FFC用于治疗由Aeromonas hydrophila、Vibrio parahaemolyticus、Vibrio alginolyticus、Streptococcus spp.等引起的感染。然而，长期使用FFC导致了鱼类对抗菌药物的耐药性。目前，中国、美国和欧洲已将FFC在动物源性食品中的最大残留限设定为100-3.0×103 μg/kg[4]。张等人报告称，在116种水产品（包括钝吻鯉Megalobrama amblycephala、东方河虾Macrobrachium nipponense、海鲈Lateolabrax japonicus和中华绒螯蟹Eriocheir sinensis）中检测到FFC，检出范围为0.132至938 μg/kg[5]。因此，准确检测渔业产品中的FFC非常重要。现有的FFC分析方法主要涉及气相色谱-质谱（GC-MS）[6]、高效液相色谱-紫外检测（HPLC-UV）[7]和高效液相色谱-二极管阵列检测器（HPLC-DAD）[8]。然而，这些方法往往对复杂基质耐受性有限，灵敏度不足，定性识别能力不够，难以同时实现高灵敏度和选择性，特别是在痕量残留分析方面。高效液相色谱-串联质谱（HPLC-MS/MS）因其高准确性而被广泛应用。
分子印迹技术涉及制备高度交联的多孔聚合物，因其制备简单和性能稳定而受到广泛关注。近期研究表明，各种磁性吸附剂可有效应用于复杂基质中的痕量分析，实现快速分离和提取效率的提升[9]。此外，还报道了聚合物涂层多孔磁性碳复合材料用于环境污染物的多目标预浓缩，突显了磁性复合材料在分析样品制备中的多功能性[10]。此外，还开发了基于Fe?O?的核心-壳结构的功能化磁性纳米复合材料，用于选择性提取多种分析物，表明表面修饰在调节吸附行为中的重要性[11]。需要注意的是，也有报道使用非印迹磁性吸附剂进行选择性提取，但其选择性通常由表面化学性质决定，而非特定的识别位点[12]。分子印迹聚合物（MIPs）具有与模板分子形状和大小互补的特定孔腔，其识别能力主要来源于非共价相互作用，包括氢键、疏水相互作用和功能基团与目标分子之间的静电作用[13]。MIPs具有选择性识别、可重复使用、成本效益高和合成简单等优点，适用于大规模生产，并已在固相萃取（SPE）中得到广泛应用[14,15]。SPE是一种基于液相色谱概念的样品预处理方法，可实现高效富集和纯化，具有高回收率、处理时间短、溶剂消耗低，并能与各种在线和离线检测技术兼容[16]。然而，传统吸附剂缺乏选择性且吸附容量较低。相比之下，MIPs具有特定的选择性，有助于减少基质干扰，从而提高分析准确性和灵敏度[17],[18],[19],[20]。先前的研究表明，MIPs的性能受支撑材料选择的影响，这些材料影响表面积、识别位点的可及性和传质行为。然而，在样品生物基质（如鱼组织）中准确检测痕量污染物仍然具有挑战性，因此需要设计良好且经过严格验证的分析方法，而不仅仅是依赖材料选择。由于碳纳米管（CNTs）具有较大的表面积和良好的机械强度，并且已被证明能有效提高识别位点的可及性，因此被选为印迹聚合物的支撑基质[21]。因此，按照先前研究的策略，使用CNTs作为支撑材料，以制备具有更好识别位点可及性的MIPs吸附剂。除了支撑材料的选择外，传统MIPs材料的一个关键问题是聚合后模板分子未能完全去除。残留的模板分子可能会进入后续分析过程，导致假阳性结果和降低分析可靠性[22]。模板去除不足还可能导致印迹孔腔结构异常和吸附位点失活，从而限制整体吸附性能[23]。这些问题主要是由于模板分子与目标分析物之间的结构相似性过高所致。为有效克服这种非特异性识别干扰，采用了“虚拟模板”策略，即使用与分析物具有相似空间结构和功能基团的类似物作为模板。这种策略避免了印迹聚合过程中的分析物残留，从而提高了分子选择性和降低假阳性信号的概率。
先前的研究证明了分子印迹技术在含磺酰基化合物及其结构类似物中的应用可行性。例如，磺酰基衍生物已成功印迹并应用于色谱分离和分析预处理，表现出满意的选择性和结合性能[24]。更近期的研究进一步探索了磺酰基分子的印迹策略及其分析应用，证实了分子印迹是这类化合物的有效方法[25,26]。这些研究为含磺酰基分析物的印迹提供了重要的方法学基础。在此基础上，本研究并非引入磺酰基印迹的新概念，而是重点关注基于虚拟模板的磁性MIPs（MMIPs）与MSPE联用，用于检测鱼样品中的FFC。
目前，SPE广泛用于鱼样品的制备。然而，SPE存在有机试剂消耗量大、操作复杂和选择性低等缺点[27]。MSPE的出现为实际应用带来了便利，具有快速分离和高效吸附的优点。迄今为止，MSPE已在环境水和多种食品基质（包括牛奶、猪肉和鱼类）的分析中显示出广泛的应用性[28,29]。在MSPE中，磁性吸附剂可以均匀分散在样品溶液中，充分接触目标分析物并实现高效吸附，但MSPE缺乏选择性。MIPs对模板分子具有特异性识别，从而赋予其特定的吸附能力。提取后，通过施加外部磁场可快速回收磁性吸附剂，简化操作过程，实现快速便捷的分离和富集[30,31]。使用结构类似物作为印迹模板已被证明是减少模板泄漏的有效方法[32]。
MIPs和离子印迹聚合物已被广泛用于选择性提取和分析。例如，Panjali等人开发了一种基于Fe?O?的磁性离子印迹聚合物，用于火焰原子吸收光谱法测定尿液中的镉，证明了磁性印迹在复杂生物样品中痕量金属分析的潜力[33]。同样，磁性离子印迹聚合物也被用于从环境样品中选择性提取铅，表明印迹策略适用于不同的目标离子和基质[34]。除了金属离子印迹外，分子印迹技术还应用于非金属目标，包括小有机分子，通过功能单体-模板相互作用设计定制的结合位点来提高提取和分析的选择性[35,36]。这些研究共同为当前工作提供了方法学基础，本研究重点关注基于虚拟模板的MMIPs在MSPE和色谱检测中用于选择性富集FFC的应用。
在本研究中，使用CNTs作为载体，4-甲基磺酰基苯甲醇作为模板分子，丙烯酰胺作为功能单体合成MMIPs。通过系统表征技术研究了MMIPs的吸附机制，并通过吸附模拟实验深入分析了其对目标分子的识别行为。同时评估了其选择性识别能力，并仔细优化了洗脱参数。随后使用合成的MMIPs对鱼样品进行MSPE处理，以实现FFC的选择性富集。提取产物经过适当的洗脱处理后，采用HPLC-MS/MS进行定性和定量分析。
材料与方法
本研究使用的仪器、材料和表征方法详见补充材料。
聚合物材料的反应机制
在本研究中，我们选择了不同的虚拟模板分子进行优化（图S2）。最终选择4-甲基磺酰基苯甲醇作为印迹模板，丙烯酰胺作为功能单体。选择这种单体模板对是基于它们功能基团的互补性。具体来说，4-甲基磺酰基苯甲醇含有羟基，而丙烯酰胺含有酰胺基团，两者均能参与
结论
本研究合成了MMIPs，并将其应用于水产品中FFC的选择性富集和检测。由于碳纳米管（CNTs）具有较大的表面积和良好的理化性质，被选为支撑基质。印迹材料是通过丙烯酰胺与虚拟模板的预聚合相互作用构建的，随后形成三维交联网络
CRediT作者贡献声明
概念构思：H.G.和Y.B.；原始草稿撰写：H.G.；审稿和编辑：H.G.、Z.L.和Y.D.；软件：L.C.；方法学：S.B.和C.L.；验证：H.Z.；正式分析：Y.S.；资源准备：A.W.；可视化：D.Q.；项目管理：H.L.和L.G.；资金获取：L.G.所有作者均已阅读并同意发表的手稿版本。
资助
本工作得到了中央公益性科学机构基础研究基金（CAFSC编号2025XT0403、2023TD60）、国家自然科学基金（32573575）、黑龙江省重点研发计划（编号JD24A013）、农产品质量安全风险监测（ZF2025660001）和水产品摄入残留监测计划（ZF2025660003）的支持。
数据可用性
数据可应要求提供。
CRediT作者贡献声明
高航飞：撰写 – 审稿与编辑，原始草稿撰写，概念构思。
姚博轩：概念构思。
刘志辰：撰写 – 审稿与编辑。
杜叶峰：撰写 – 审稿与编辑。
程龙：软件开发。
白水燕：方法学研究。
李晨辉：方法学研究。
赵红华：验证。
孙月平：正式分析。
王爱明：资源准备。
秦东丽：可视化。
黄丽：项目管理。
高磊：项目管理，资金获取。
利益冲突声明
作者声明没有财务利益冲突。
致谢
作者感谢Yuxin Zhang和Hong Liu（来自Scientific Compass w ww.shiyanjia.com）在SEM、TEM、VSM、XPS、FTIR、BET、TGA分析方面提供的宝贵帮助。
