色谱  2019, Vol. 37 Issue (7): 673-682     DOI: 10.3724/SP.J.1123.2019.01018   PDF    
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黄微薇
赵倩玉
杨鑫
姚磊
赵海田
环氧功能化双功能磁性分子印迹聚合物的合成及其在多糖吸附中的应用
黄微薇1, 赵倩玉1, 杨鑫1, 姚磊2, 赵海田1     
1. 哈尔滨工业大学化工与化学学院, 黑龙江 哈尔滨 150090;
2. 东北农业大学食品学院, 黑龙江 哈尔滨 150030
收稿日期：2019-01-15
基金项目：国家自然科学基金项目（31000831）；黑龙江省青-科学基金项目（QC2013C026）；哈尔滨市优秀学术带头人项目（2014RFXXJ113）；黑龙江省博士后科研发展基金（LBH.Q12085）
通讯联系人：杨鑫.E-mail:yangxin@hit.edu.cn
摘要：以淀粉为模板，以3-氨基苯硼酸（APBA）和2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸（AMPS）为功能单体，以过硫酸铵（APS）为引发剂，在水溶液中成功合成了一种识别多糖的双功能分子印迹聚合物（Bi-MMIPs）。采用透射电镜、扫描电镜、傅里叶变换红外光谱等考察了Bi-MMIPs的合成效果。通过吸附试验深入研究了Bi-MMIPs对淀粉的吸附和识别特性。结果表明：Bi-MMIPs成功负载了两种功能单体，且对多糖（淀粉）具有很强的吸附亲和力和特异性识别能力，饱和吸附量达到13.88 mg/g；对于葡聚糖（Mr 5000 Da和70000 Da）的选择性系数分别为2.67和3.77；此外，Bi-MMIPs的印迹因子（α）达到了3.04，且易于再生。在机理上，APBA和AMPS分别提供可逆共价键和氢键，在合成双功能单体中表现出协同效应，可以有效改善模板分子结合位点的空间排列。
关键词：环氧功能化    双功能分子印迹聚合物    多糖    吸附动力学    
Synthesis and applications of epoxy-functionalized bi-functional magnetic molecularly imprinted polymers for polysaccharide adsorption
HUANG Weiwei1, ZHAO Qianyu1, YANG Xin1, YAO Lei2, ZHAO Haitian1     
1. School of Chemical Engineering and Technology, Harbin Institute of Technology, Harbin 150090, China;
2. Food Science College, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China
Foundation item: National Natural Science Foundation of China (No. 31000831); the Youth Science Fund Project of Heilongjiang Province (No. QC2013C026); the Outstanding Academic Leaders of Harbin (No. 2014RFXXJ113); the Postdoctoral Science-Research Developmental Foundation of Heilongjiang Province (No. LBH. Q12085)
Abstract: A polysaccharide-imprinted nanoparticle composite material with bi-functional monomers molecularly imprinted polymers (Bi-MMIPs) was successfully synthesized in aqueous solution by using starch as the template, 3-aminobenzeneboronic acid (APBA) as the functional monomer, 2-acrylamide-2-methylpropanesulfonic acid (AMPS) as the co-functional monomer, and ammonium persulfate (APS) as the initiator. Transmission electron microscopy (TEM), scanning electron microscopy (SEM), and Fourier-transform infrared (FT-IR) spectroscopy were used to characterized Bi-MMIPs. The adsorption and recognition characteristics of Bi-MMIPs for starch were investigated in detail by using the static method, dynamic method, and competitive adsorption experiments. The TEM, SEM and FT-IR results showed that the two functional monomers were loaded on the surface of Bi-MMIPs. Bi-MMIPs possessed very strong adsorption affinity and specific recognition for starch. The saturated adsorption capacity reached 13.88 mg/g, and the selectivity coefficients relative to glucosans Mr 5000 Da and 70000 Da were 2.67 and 3.77, respectively. Despite the imprinting factor of Bi-MMIPs (α=3.04), Bi-MMIPs were regenerated easily and exhibited excellent recognition, selectivity, and reusability for adsorbing starch. To elucidate the mechanism, APBA and AMPS showed synergy effect in synthesizing bi-functional monomers by providing reversible covalent bonds and hydrogen bonds, respectively, which could effectively enhance the spatial arrangement of combining sites for template molecular.
Key words: epoxy-functionalized     bi-functional molecularly imprinted polymers     polysaccharide     adsorption kinetics    

多糖是广泛存在于植物组织中的一类天然物质, 具有多种生物活性。现代药理学研究表明, 生物活性多糖具有多种药物功能, 在天然药物化学中发挥着重要作用[1, 2]。但多糖的识别和提取是一个技术难题。传统的方法如溶剂萃取、亚临界水萃取和色谱分离已被用于提取多糖, 然而分离纯化过程复杂、耗时、生产效率低、结构破坏严重, 这些问题阻碍了多糖研究的发展[3]。因此, 如何有效地从植物中提取和分离多糖极具挑战性。

磁性纳米粒子分子印迹技术(MMIT)是制备具有人工结合位点高分子材料的方法[4, 5], 合成的分子印迹聚合物(MIPs)具有预定的分子结构, 特异性识别能力强, 实用性高, 分离速度快, 制备方便, 因此MMIT是一种有效的提取分离技术[6]。截至目前, 小分子模板物质的印迹技术体系已经建立得比较完善, 并得到了广泛的应用[7, 8]。然而, 由于大分子物质结构易变和表面复杂, 导致结合位点的非特异性和异质性增加, 从而阻碍模板分子的再结合, 因此大分子物质的印迹技术仍面临一定的挑战[9, 10]。而增加有效印迹位点是解决这些复杂问题最有效的途径之一。其中双功能单体印迹法, 即以3-氨基苯硼酸(APBA)和2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸(AMPS)为功能单体, 将其共价键和氢键巧妙结合在一起, 克服了在合成对生物大分子具有选择性的MIPs过程中空间位阻、吸附热力学和动力学以及所经历的非特异性吸附的阻碍[11]。另一个提高大分子印迹物质结合位点的有效方法是表面印迹法, 即直接在MIPs表面生成印迹位点[12, 13]。在各种固体载体中, 磁性纳米颗粒由于具有制备简单、毒性低、磁性好等优点而得到了广泛的应用[14]。Li等[15]采用磁性固相萃取技术, 制备了一种新型磁性MIPs, 用于海藻多糖的识别。然而, 有关在纳米微球上负载环氧基官能团的研究还需深入。

本研究利用一种新的方法合成表面印迹核壳结构——环氧基化超顺磁的纳米粒子; 使用淀粉作为模板, 3-氨基苯硼酸(APBA)和2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸(AMPS)为功能单体, 过硫酸铵(APS)为引发剂, 环氧功能化磁性纳米颗粒(Fe3O4@SiO2-COC)为底物制备双功能单体分子印迹聚合物(Bi-MMIPs); 研究Bi-MMIPs的吸附特性及吸附动力学, 同时对其进行了实际应用。

1 实验部分
1.1 仪器、试剂与材料

TU-1900型双光束紫外-可见分光光度计(北京普析公司); Tecnai G2 F30透射电镜(TEM)和Quanta 200FEG扫描电镜(SEM)(FEI公司, 美国); Avatar 360傅里叶变换红外光谱仪(FT-IR, Nicolet公司, 美国); 1100示差折光检测器G1362A(安捷伦公司, 美国); 高效液相色谱仪(HPLC, 安捷伦公司, 美国); JCXA 733 X射线衍射仪(岛津公司, 日本); STA 449 C热重分析仪(Netzsch公司, 德国)。

试验所用试剂均为分析纯, FeCl3·6H2O购自中国天津天力化学试剂有限公司; 原硅酸四乙酯(TEOS)购于天津凯米欧化学试剂有限公司; 3-甘草酸丙基三甲氧基硅烷(GLYMO, 98%)、葡聚糖5000(G5000, Mr 5000)和葡聚糖70000(G70000, Mr 70000)为阿拉丁试剂; 马铃薯淀粉(Mr 12.8 kDa)为西格玛试剂; 过硫酸铵(APS, 99.9%)为索莱宝(北京)试剂; 3-氨基苯硼酸(APBA, 98.5%)和2-丙烯酰胺-2-甲基丙磺酸(AMPS)购自北京恒业中原化工有限公司。

1.2 Bi-MMIPs的制备
1.2.1 Fe3O4@SiO2-COC的制备

采用改进的溶解热反应合成Fe3O4纳米颗粒, 采用溶胶-凝胶法制备了核壳型Fe3O4@SiO2纳米颗粒[11]。Fe3O4@SiO2-COC纳米粒子的合成方法如下:将1.0 mL 3-甘草酸丙基三甲氧基硅烷(GLYMO)加入100 mL甲苯溶液中剧烈搅拌, 对100 mg Fe3O4@SiO2纳米颗粒进行化学改性。将混合物在室温下加热回流12 h, 然后在磁场下收集Fe3O4@SiO2-COC纳米颗粒, 用乙醇洗涤3次(每次100 mL溶剂)。然后将产物在45 ℃真空条件下干燥12 h。

1.2.2 Bi-MMIPs的合成

Bi-MMIPs采用表面分子印迹技术合成, 即将1 mL淀粉(60 μmol/L)作为模板和1 mL 35.71 mmol/L APBA/AMPS(80/20, mol/mol)作为功能单体溶解在15 mL磷酸盐缓冲液(0.02 mmol/L, pH=9.0)中; 然后将混合液在室温下反应1 h, 接着加入30 mg Fe3O4@SiO2-COC纳米颗粒, 并超声10 min; 随后, 缓慢滴加3 mL APS (20 mmol/L)作为引发剂, 用氮气将聚合混合物净化10 min, 再于60 ℃下搅拌24 h; 最后用磁铁收集Bi-MMIPs, 用甲醇/乙酸(90/10, v/v)洗涤一次, 磷酸钠溶液缓冲3次(0.02 mol/L, pH 5.0)直至无淀粉检测出, 淀粉用苯酚-硫酸法检测。不添加模板的非印迹聚合物Fe3O4@SiO2-COC@NIPs(Bi-MNIPs)的合成方法与Bi-MNIPs一样, 作为对照。Bi-MMIPs的合成原理如图 1所示。

图 1 Bi-MMIPs的合成原理图 Fig. 1 Schematic of preparing Bi-MMIPs
1.3 吸附试验

Bi-MMIPs的吸附量用吸附等温曲线分析。为了确定分子印迹聚合物对淀粉的吸附性能进行了分批实验。分别将3 mg Bi-MMIPs和Bi-MNIPs添加到10 mL含有一定量淀粉的比色管中, 用pH 9.0的磷酸盐作为缓冲液。然后摇5 min, 保持一定的吸附时间。经过强磁分离后, 用苯酚-硫酸法测定残液中淀粉的浓度。平衡时的吸附量Qeq(mg/g)和t(min)时刻时的吸附量Qt(mg/g)采用式(1)和式(2)计算:

(1)
(2)

其中C0(mg/L)、Ceq(mg/L)和Ct(mg/L)分别为淀粉的初始浓度、平衡浓度、t时刻的浓度。V(L)和W(g)分别是吸附体积和吸附质量。

采用Langmuir模型和Freundich模型对吸附等温线进行了分析。

Langmuir模型表示为式(3):

(3)

其中Qmax(mg/g)为最大吸附量, KL(L/mg)为亲和常数。

Langmuir等温线的基本特征和可行性可以用无量纲常数分离因子(RL)来预测, RL计算如式(4):

(4)

RL值大小可用来确定Bi-MMIPs对淀粉吸附过程是否有利:当0＜RL＜1时为有利吸附; 当RL＞1时不利于吸附; 当RL=1时为线性吸附; 当RL=0时为不可逆吸附。

Freundich模型假设吸附表面为非均质, 活性位点具有不同的能量, 表达式见式(5):

(5)

其中KF(mg/g)为吸附能力的常数, 1/n是与吸附强度有关的经验参数, 受材料异质性的影响。

为了检验吸附过程的控制机理, 采用准一级和准二级吸附模型拟合动力学数据, 如式(6)和式(7):

(6)
(7)

其中k1(1/min)和k2(mg/(g·min))分别为准一级和准二级吸附速率常数。

1.4 Bi-MMIPs的选择性检测

采用淀粉/G5000和淀粉/G70000两个体系分别考察了Bi-MMIPs对淀粉的选择性。将Bi-MMIPs或Bi-MNIPs(30 mg)加入20 mL淀粉/G5000和淀粉/G70000的二元混合溶液(质量浓度均为100 mg/L)中, 以pH为9.0的磷酸盐溶液缓冲。Bi-MMIPs的识别能力使用印迹因子(α)评估, α定义为Bi-MMIPs和Bi-MNIPs吸附量的比率(α=QBi-MMIPs/QBi-MNIPs)。QBi-MMIPs和QBi-MNIPs(g/g)分别为Bi-MMIPs和Bi-MNIPs上淀粉的吸附量。

在微振荡器中进行60 min的竞争吸附实验, 达到吸附平衡后, 用磁铁收集Bi-MMIPs和Bi-MNIPs, 用高效液相色谱-示差折光检测器(HPLC-RID)分析多糖浓度。分布系数(kd, mL/g)、选择性系数(k)、相对选择性系数(k′)分别由式(8)、式(9)、式(10)计算得到:

(8)
(9)
(10)

Kd(Starch)和Kd(Glucan)分别代表淀粉和葡聚糖的分散系数。kBi-MMIPs和kBi-MNIPs分别是Bi-MMIPs和Bi-MNIPs吸附淀粉的选择性系数。

1.5 Bi-MMIPs的重复使用性

重复使用性是影响吸附材料应用的一个重要因素。试验以0.02 mol/L的磷酸盐缓冲液(pH 5.0)为洗脱液, 通过静态实验研究Bi-MMIPs吸附淀粉的解吸过程。将吸附了淀粉的Bi-MMIPs置于洗脱液中, 在室温下连续搅拌60 min, 测定洗脱液中淀粉的最终浓度。通过计算Bi-MMIPs上吸附的淀粉质量与洗脱液中最终淀粉质量的比值确定吸附-脱附比。在相同的条件下, 用同一Bi-MMIPs样品重复10次淀粉吸附-解吸过程, 确定Bi-MMIPs的重复利用效果。

1.6 色谱分析应用

为确定Bi-MMIPs识别松果多糖(前期试验从松果中提取的多糖)的效果, 采用Bi-MMIPs制成固相萃取小柱(45 mm×5 mm, 柱体积0.88 mL), 对松果多糖进行样品前处理。将5.0 mL 0.5 g/L松果磷酸盐缓冲液(pH 9.0, 0.2 mol/L)上柱, 用10 mL pH 8.0磷酸盐缓冲液对固相萃取分离柱进行淋洗, 收集淋洗液, 用40 mL pH 5.0磷酸盐缓冲液对固相萃取柱进行洗脱, 收集洗脱液, 分别对上样液、淋洗液、洗脱液透析除盐后, 于60 ℃旋转蒸发挥干溶液, 再用1 mL超纯水复溶, 将复溶水溶液过0.22 μm滤膜后, 用HPLC进行检测。HPLC条件:流动相为乙腈-水(80:20, v/v), 流速0.2~0.25 mL/min, 柱温30 ℃, 检测器为示差折光检测器(RID), 检测波长254 nm。进样量10 μL。

2 结果与讨论
2.1 Bi-MMIPs的结构特性

Fe3O4、Fe3O4@SiO2、Fe3O4@SiO2-COC、Bi-MMIPs的红外光谱见图 2a。在Fe3O4的IR图中, 574 cm-1处的峰值是由Fe-O的拉伸引起。对于Fe3O4@SiO2样品, 797 cm-1和1095 cm-1的特征峰分别源自Si-O和Si-O-Si的拉伸。而-OH基团的特征峰在1630 cm-1和3421 cm-1附近, 说明Fe3O4表面形成了硅胶壳。对于Fe3O4@SiO2-COC样品, 在948 cm-1和797 cm-1处的典型峰为三元醚环的吸振峰, 说明环氧基接枝到Fe3O4@SiO2上。Bi-MMIPs在1040 cm-1、1200 cm-1和1710 cm-1处的新特征峰分别由S-O, -S=O和C=O拉伸引起的, 对应的是有机磺酸基团; 在1343 cm-1的峰是由于C-N的伸缩振动引起, 1565 cm-1和1511 cm-1的特征峰归因于N-H的弯曲振动。这证明了功能单体AMPS和APBA接枝成功。上述分析表明, 每一阶段的纳米微球都成功合成, 且通过模板得到了印迹聚合物上的结合位点。通过热重分析(TGA)和X射线衍射(XRD)分析, 可以验证这一结果。

图 2 不同材料的(a)红外光谱图、(b)热重分析曲线和(c)XRD图 Fig. 2 (a) FT-IR spectra, (b) thermogravimetric analysis (TGA) curves and (c) X-ray diffraction (XRD) images of different materials

Fe3O4、Fe3O4@SiO2、Fe3O4@SiO2-COC@MIPs的热重分析曲线如图 2b所示, 当温度达到120 ℃时, Fe3O4样品减少1.20%, 主要由水分损失造成; 当温度继续升高到360 ℃时, 其质量持续下降, 累计减少1.89%(见图 2b)。Fe3O4微球中Fe-O结合的键能非常大, 能够承受高温, 所以整个加热过程中Fe3O4样品质量损失率只有3.09%。对于Fe3O4@SiO2样品, 当温度上升到150 ℃时, 质量损失2.15%, 主要是由于水分的损失引起; 当温度上升到750 ℃时, 其质量又减少了5.53%, 这主要是由于在二氧化硅表面的脱水缩合反应(-Si-O-Si+H2O)和水分的蒸发。而当温度达到800 ℃时, Fe3O4@SiO2-COC@MIPs的总质量损失为28.6%, 但在第一个110 ℃里, 其质量损失只有6.55%, 这主要为表面分子印迹层的质量损失。说明Fe3O4@SiO2磁性微球表面包覆了一层聚合物, 即成功合成了表面分子印迹聚合物。

图 2c为不同微球的XRD表征。从XRD图谱可以看出Fe3O4、Fe3O4@SiO2, Fe3O4@SiO2-COC, Fe3O4@SiO2-COC@MIPs, Fe3O4@SiO2-COC@MIPs都出现了6个典型吸收峰, 2θ角分别为30.38°、35.58°、43.14°、53.48°、57.08°和62.66°, 对应于(220)、(311)、(400)、(422)、(511)和(440)。这些数据与JCPDS国际衍射中心数据库文件19-692一致。因此, 功能化磁性复合材料的晶型没有发生变化, 保持了Fe3O4的尖晶石结构。Bi-MMIPs的衍射峰较纯Fe3O4宽, 说明Bi-MMIPs的尺度较小[16]。

Fe3O4、Fe3O4@SiO2和Bi-MMIPs的形貌特征见图 3。Fe3O4的SEM和TEM图像显示, 在干燥过程中出现了Fe3O4纳米颗粒的团聚, 平均粒径约为10~20 nm。Fe3O4@SiO2的尺寸分布较为均匀, 平均直径约为220 nm; 且聚合物层厚度均匀, 约为20 nm, 这与TEOS溶胶-凝胶聚合机理的内在特征有关。从Bi-MMIPs的图可以看出, 磁性纳米粒子表面包裹着一层平均直径为250 nm的薄聚层(APBA & AMPS), 印迹聚合物层厚度为30 nm, 足以实现溶液与Bi-MMIPs表面之间的传质。

图 3 不同材料的SEM和TEM图 Fig. 3 SEM and TEM images of different materials

不同样品的BET比表面积分析如表 1所示, Fe3O4@SiO2和Fe3O4@SiO2-COC的比表面积、平均孔径和孔容均有所减小, 这与文献[17]报道的结果一致。结果表明试剂在反应前先扩散到Fe3O4的内部孔隙, 然后在Fe3O4表面连续聚合; 随着Fe3O4@SiO2表面聚合产物不断增加, 孔隙变得越来越小, 甚至消失。同时, 由于大分子聚合物的空间效应, 在一定程度上阻碍了氮分子的吸收。这些因素都会导致比表面积、平均孔径和孔容的减小。然而, Bi-MMIPs和Bi-MNIPs的比表面积和孔体积显著增加, 表明分子印迹聚合物和非模板分子印迹聚合物在载体表面形成的印迹膜上有较多空隙, 这也确保了印迹聚合物对目标分子有显著的吸附效果。Bi-MMIPs的各项数值均高于Bi-MNIPs, 主要由于Bi-MMIPs制备过程中淀粉洗脱后留下的印迹孔隙所致。这也证明了分子印迹聚合物的成功制备。

表 1 BET比表面积分析结果 Table 1 Analysis results of BET specific surface area
2.2 Bi-MMIPs的吸附性能分析
2.2.1 Bi-MMIPs的等温吸附特性

溶液pH是影响吸附过程的重要因素[18]。pH对Bi-MMIPs吸附淀粉能力的影响见图 4a。从图 4a可以看出, 当pH低于5.0时, 吸附能力较低, 变化不大。这可能是由于硼酸与顺二醇羟基化合物之间的特异性结合吸附在制备的多糖印迹聚合物上, 使其一开始在酸溶液中的五环酯基共价键消失。然后Qeq从1.12 mg/g显著增加到14.26 mg/g, 直到pH达到9.0, 最终趋于稳定。结果表明, 在弱碱性pH下, Bi-MMIPs吸附效果更好, 主要因为酯基的特异性识别位点及共价键增强。因此, 选择pH 9.0作为后续工作的最优pH值。

图 4 初始淀粉浓度为40 mg/L时Bi-MMIPs的吸附 Fig. 4 Adsorption of Bi-MMIPs at an initial starch concentration of 40 mg/L a. Effect of pH on Bi-MMIPs adsorption capacity (n=3); b. adsorption isotherms of starch on Bi-MMIPs and Bi-MNIPs at different temperatures (n=3); c. fitted Langmuir equation; d. fitted Freundlich equation for adsorption of starch on Bi-MMIPs.

Bi-MMIPs的等温吸附曲线如图 4b所示。结果表明, Bi-MMIPs和Bi-MNIPs的吸附能力均随温度和淀粉初始浓度的增加而增加。但在相同的初始淀粉浓度和实验温度下, Bi-MMIPs的吸附能力明显高于Bi-MNIPs。这主要因为Bi-MMIPs表面的特殊吸附位点尺寸和配位几何形状与模板互补, 这有利于硼酸酯键和氢键与识别位点的结合。Bi-MMIPs的比表面积、孔隙体积和平均孔径均高于Bi-MNIPs。吸附能力与吸附温度的关系表明, 吸附是吸热过程。

Langmuir和Freundlich吸附等温线模型的线性拟合结果分别见图 4c和4d, 其吸附常数及其相关系数见表 2。Langmuir模型比Freundlich模型更适合Bi-MMIPs和Bi-MNIPs对淀粉的吸附, 其R2(0.905~0.968)高于Freundlich模型。吸附数据与Langmuir等温线的一致性可以解释为吸附表面的活性位点是均匀的, 导致了单层结合。此外, 分离因子RL值在0＜RL＜1范围内, 表明Bi-MMIPs是吸附淀粉的良好吸附剂。同时Freundlich常数1/n小于1, 也说明Bi-MMIPs对淀粉的吸附作用较强[19]。在室温(25 ℃)下Langmuir模型得出Bi-MMIPs的最大吸附量为13.85 mg/g, 而Bi-MNIPs的最大吸附能力仅为5.79 mg/g, 表明Bi-MMIPs对淀粉的吸附效率更高。

表 2 不同温度下两种静态等温吸附模型的参数 Table 2 Parameters of two isotherm models for starch adsorption on Bi-MMIPs and Bi-MNIPs at different temperatures
2.2.2 动力学分析

在不同初始浓度下, Bi-MMIPs和Bi-MNIPs对淀粉的动态吸附曲线见图 5a和图 5b。结果表明, 在前40 min Bi-MMIPs的吸附量增加较快, 而在60 min之后逐渐达到平衡。这主要是因为在初始阶段Bi-MMIPs表面有足够可用的活性位点, 随后逐渐被目标分子(淀粉)占据。此外, Bi-MMIPs的吸附能力也远远高于Bi-MNIPs, 说明Bi-MMIPs对淀粉具有更强的亲和力, 这是由于功能单体与模板分子之间可逆的共价结合和氢键结合的协同作用。

图 5 5Bi-MMIPs与Bi-MNIPs对不同初始浓度的淀粉溶液的吸附曲线和动力学模型 Fig. 5 Adsorption curves and kinetic curves of Bi-MMIPs and Bi-MNIPs for starch with different initial concentrations a. adsorption performance of Bi-MMIPs (n=3); b. adsorption performance of Bi-MNIPs (n=3); c. the pseudo-first-order kinetic model of Bi-MMIPs; d. the pseudo-second-order kinetic model of Bi-MMIPs.

两种动力学模型拟合曲线及其参数分别见图 5c和d和表 3。将准一级动力学模型与准二级动力学模型进行比较, 当淀粉初始浓度为5 mg/L时, Bi-MMIPs对淀粉的吸附与准二级动力学模型吻合较好, R2达到0.97。结果表明, 准二级机制是可行的(R2值更高)。一般来说, 准二级模型能更好地解释吸附机理, 因为低浓度淀粉有利于在Bi-MMIPs表面的特异性吸附。这也说明准二级吸附机理是主要的, 且化学吸附是控制低初始浓度吸附过程的限速步骤。同时, 在相对高浓度的淀粉溶液中(＞20 mg/L), 准一级动力学模型和准二级动力学模型的相关系数(R2)均大于0.95。因此, 从结果可以证实, Bi-MMIPs是通过化学和物理吸附作用吸附淀粉。总体来说, 准二级动力学模型更能有效地描述Bi-MMIPs在所有淀粉初始浓度下的吸附动力学。

表 3 Bi-MMIPs吸附淀粉的两种动力学模型参数 Table 3 Parameters of two kinetic models for adsorption of starch on Bi-MMIPs
2.3 Bi-MMIPs的选择效果

采用淀粉、G5000、G70000标准溶液(0.2、0.4、0.6、0.8、1.0 g/L)进行HPLC-RID分析, 评价其线性关系。淀粉、G5000和G70000的线性方程分别为y=297002x-10518、y=435067.28x+11006.51和y=470370x+440, R2均大于0.99, 其中x为质量浓度, y为响应强度。

为了进一步研究Bi-MMIPs对淀粉的选择性, 在淀粉/G5000和淀粉/G70000两种混合体系中对淀粉进行了Bi-MMIPs和Bi-MNIPs的竞争吸附实验。结果表明, 与Bi-MNIPs相比, Bi-MMIPs吸附的色谱图中淀粉峰明显降低(见图 6)。

图 6 淀粉/G5000和淀粉/G70000混合体系的色谱图 Fig. 6 Chromatograms of starch/G5000 and starch/G70000

淀粉/G5000和淀粉/G70000两个体系的分布系数kd、选择性系数k和相对选择性系数k′的数据见表 4。结果表明, 两种体系中Bi-MMIPs对淀粉的选择性系数k分别为2.67和3.77。与Bi-MMIPs的选择性系数k相比, Bi-MNIPs的选择性系数近似等于1, 说明Bi-MNIPs对淀粉没有识别和选择性。主要原因是淀粉印迹的空穴在大小、形状和结合位点的空间布局上与G5000和G70000不匹配, 导致G5000和G70000无法进入空穴。因此, Bi-MMIPs对G5000和G70000的吸附能力非常弱。但Bi-MMIPs对淀粉的选择性识别能力和亲和力远远强于G5000和G70000, 对淀粉的选择性系数非常高。这再次证明Bi-MMIPs对淀粉具有较高的选择性。此外, Bi-MMIPs的印迹因子αBi-MMIPs为3.04, 而Bi-MNIPs的只有1.92, 表明Bi-MMIPs比Bi-MNIPs具有更高的特异性识别能力, 对淀粉的吸附也更有效[20]。

表 4 淀粉/G5000与淀粉/G70000体系的分布系数和选择性系数 Table 4 Distribution coefficients and selectivity coefficient data in Starch/G5000 and Starch/G70000 systems
2.4 Bi-MMIPs的重复使用性

Bi-MMIPs的吸附量随着吸附-脱附循环次数的变化见图 7。结果表明, Bi-MMIPs在重复使用10次后对淀粉的吸附能力仅下降了18.56%, 说明Bi-MMIPs具有良好的稳定性和可重复使用性。这部分下降值主要是因为一些识别位点依赖于官能团的三维分布, 而Bi-MMIPs的整体互补作用可能在再生后被阻断或在重复洗涤后被破坏。总体而言, 经过多次吸附和脱附循环后, Bi-MMIPs对淀粉的吸附性能仍具有较高的稳定性。

图 7 Bi-MMIPs的吸附-脱附循环(n=3) Fig. 7 Adsorption-desorption cycles of Bi-MMIPs (n=3)
2.5 Bi-MMIPs的应用

不同样品的液相色谱图见图 8。松果中存在多种粗多糖(见图 8a), 主要峰的保留时间为6.21、6.95和12.84 min, 保留时间为6.95 min的多糖没有在Bi-MMIPs淋洗过程中分离; 但在Bi-MNIPs淋洗时, 保留时间为6.86 min的多糖被分离。

图 8 不同样品的高效液相色谱图 Fig. 8 High performance liquid chromatograms of different samples a. crude polysaccharide; b. starch solution; c. Bi-MMIPs leacheate; d. Bi-MNIPs leacheate; e. Bi-MMIPs eluent; f. Bi-MNIPs eluent.

Bi-MMIPs洗脱液中主要多糖的保留时间7.04 min(见图 8e)接近模板(淀粉)分子的保留时间(7.099 min, 见图 8b), 这表明Bi-MMIP洗脱液中分离出来的多糖相对分子质量和模板分子的一致, 因此Bi-MMIPs能够对松果多糖进行鉴定和分离。

3 结论

本研究成功合成了一种新型表面印迹核壳结构环氧功能化超顺磁性纳米粒子-双功能单体分子印迹聚合物(Bi-MMIPs), 其对模板分子(淀粉)具有较强的吸附亲和力、特异性识别和选择性。Langmuir模型更适合Bi-MMIPs对淀粉的吸附, 且准二级吸附能更好地解释其吸附动力学机制。此外, Bi-MMIPs具有良好的洗脱能力和可重用性。合成的印迹聚合物(Bi-MMIPs)可以选择性吸附和富集松果中的多糖。Bi-MMIPs在碳水化合物化学中多糖的提取和分离方面具有潜在的应用价值。

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