Salmonella enteritidis (SE) es reconocido como un agente etiológico principal de infecciones transmitidas por alimentos y intoxicaciones alimentarias. La determinación selectiva y sensible de SE en productos de origen animal es de gran importancia para garantizar la seguridad en la industria alimentaria. Aquí, presentamos un ensayo de competencia altamente sensible y específico para detectar SE en huevos sin interferencia de fluorescencia de fondo, utilizando nanopartículas de luminiscencia persistente (PLNPs) como sondas luminiscentes combinadas con reconocimiento por aptámero y separación magnética. Inicialmente, el aptámero específico para SE (SEapt), reportado previamente, fue conjugado en la superficie de nanopartículas magnéticas de Fe3O4 para servir tanto como unidad de reconocimiento como de separación. Paralelamente, las PLNPs de ZnGa2O4:Cr fueron funcionalizadas con ADN complementario al aptámero (cDNA), actuando como generador de señal luminiscente. El aptasensor de PL construido está compuesto por las MNPs conjugadas con aptámero (MNPs-SEapt) y las PLNPs funcionalizadas con cDNA (PLNPs-cDNA), integrando las ventajas de la luminiscencia duradera de las PLNPs, la capacidad de separación magnética de las MNPs y la selectividad del aptámero. Esta integración ofrece un enfoque prometedor para la determinación libre de autofluorescencia de SE en muestras alimentarias. El aptasensor propuesto mostró excelente linealidad en el rango de 1.0 × 10^2 a 1.0 × 10^7 UFC mL−1 con un límite de detección tan bajo como 32 UFC mL−1. La precisión para 11 determinaciones replicadas de 1.0 × 10^3 UFC mL−1 de SE fue del 3.4% (desviación estándar relativa). El aptasensor desarrollado logró recuperaciones entre 98.8% y 102.8% para la determinación de SE en presencia de interferentes bacterianos comunes en alimentos. El método fue aplicado exitosamente al análisis del género Salmonella en muestras de huevo. En principio, la plataforma propuesta podría adaptarse a otras matrices alimentarias sustituyendo el aptámero específico para el objetivo, pendiente de optimización y validación dependientes del objetivo.
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Lixia Yan
Jiangnan University
Li Yu
Jiangnan University
Lin Sun
Chengdu University
Foods
Jiangnan University
State Key Laboratory of Food Science and Technology
Chengdu University
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Yan et al. (Mié,) estudiaron esta cuestión.
synapsesocial.com/papers/69d896566c1944d70ce07abe — DOI: https://doi.org/10.3390/foods15081273
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