静电复合物多通道荧光阵列传感器、其制备方法及用途

1.本发明涉及荧光检测传感器及用途，特别涉及一种静电复合物多通道荧光阵列传感器、其制备方法及用途。


背景技术：

2.细菌感染在医学、公共卫生、食品安全等领域造成了极其严重的后果，已经引起了广泛的关注。已有文献报道，细菌是一种复杂的生物，每年因细菌感染而导致生病甚至死亡的人数居高不下。因此，迫切需要开发出一种快速有效的不同病原菌鉴定方法来指导临床检测，监测感染趋势，提高早期诊断准确率，实现“早发现早治疗”。
3.迄今为止，已经建立了很多检测细菌的方法，例如聚合酶链反应(pcr)、基因微阵列、平板和培养，目标特异性免疫分析和识别技术(质谱、拉曼光谱和诊断磁共振)等等。这些方法均有较高的灵敏度，但是由于成本昂贵，花费时间长，需要专业的人员操作等条件因素，限制了其在各种细菌检测和识别方面的广泛应用。
4.荧光探针具有操作简单、灵敏度高和响应速度快等优点，是一种很有前景的病原体检测方案。一些基于荧光反应的传感器已被开发用于病原体识别。然而，传统荧光分子通常受到聚集诱导猝灭(acq)效应的影响，在较高浓度或聚集状态下，它们的发射通常会减弱甚至猝灭。这将其浓度限制在非常低的水平，从而导致检测的灵敏度降低。此外，传统荧光团的acq效应通常在荧光“关闭”模式下工作。这使得荧光团的发射通常受到一些外部因素的影响，从而进一步影响识别的灵敏度和准确性。与传统的acq荧光团截然相反，聚集诱导发射发光剂(aiegens)在溶解时不发光或发射较弱，但在聚集时发射较高。该功能使得aiegens以“开启”的方式工作。aiegens的这些优点很好地满足了理想荧光传感器的要求，这将大大提高检测的灵敏度和可靠性。
5.荧光阵列传感器可以作为一个理想的工具识别和检测各种分析物。基于荧光阵列的传感技术，可用于根据分析物和传感元件之间的差异相互作用同时识别各种分析物。该方法基于模拟哺乳动物的嗅觉或者味觉系统用于检测物的识别。比传统的方法操作更加简便，检测时间更短。相比较基于“锁-钥匙”结合模式的特异性检测，传感器单元与分析物之间无需特异性结合，避免传感器的复杂设计。通过多个传感器对不同分析物的模式识别产生多组检测信号用于区分待测物。所使用的静电复合物-聚集诱导发光剂和共轭聚合物通过不同的结合模式(静电作用、疏水作用和特异性结合等)与细菌结合从而产生独特的荧光信号，以此来实现对细菌的检测。
6.已有文献报道的阵列传感器往往需要多个传感元件，操作复杂，生产成本高，需要专业人员，而且检测范围窄，灵敏度低，重现性差。因此，本领域仍然需要开发一种操作简单灵敏度高，检测范围广的荧光阵列传感器用于细菌的检测。


技术实现要素：

7.发明目的：本发明的目的是提供了一种操作简单、灵敏度高、检测范围广的静电复
合物多通道荧光阵列传感器。本发明的另一目的是提供上述荧光阵列传感器的应用。
8.技术方案：本发明所述的静电复合物多通道荧光阵列传感器，所述荧光阵列传感器含有至少2个不同的荧光传感单元ppe-aie，所述荧光传感单元ppe-aie由具有不同侧链修饰的带正电荷的聚集诱导发光类材料aiegens与带负电荷的水溶性荧光共轭高分子ppe通过静电相互作用复合而成；
9.所述聚集诱导发光类材料aiegens的结构通式如式i所示：
[0010][0011]
其中，r1和r2分别独立选自卤族元素或甲氧基；
[0012]
r3选自直链烷基、取代或未取代的芳香环、杂环、羟基、羧酸及二聚体及其他细菌识别集团；
[0013]
x-为抗衡阴离子；
[0014]
所述水溶性荧光共轭高分子ppe的结构通式如式ii所示：
[0015][0016]
其中，r4和r5分别独立选自氢、取代或未取代的c1-10的直链或支链烷基、c1-10烷氧基、芳香环、磺酸和羧基；
[0017]
n为8～200的整数。
[0018]
进一步地，所述水溶性荧光共轭高分子ppe的结构通式中，
[0019]
r4和r5分别独立选自
[0020][0021]
m为1～10的整数。
[0022]
进一步地，所述水溶性荧光共轭高分子ppe的结构式为：
[0023]
[0024]
其中，n为8～200的整数。
[0025]
进一步地，所述聚集诱导发光类材料aiegens的结构通式中，x-选自碘离子和溴离子。
[0026]
进一步地，所述聚集诱导发光类材料aiegens选自以下结构：
[0027]
[0028]
[0029][0030]
本发明还提供了一种上述静电复合物多通道荧光阵列传感器的制备方法，包括以下步骤：
[0031]
(1)以对溴苯乙腈和4-吡啶基硼酸或上述两种的衍生物为原料，通过suzuki反应偶联，再与对二甲胺基苯甲醛生成中间体骨架，最后与溴代或碘代化合物生成吡啶盐，即为aiegens；
[0032]
(2)将水溶性荧光共轭聚合物ppe用pbs缓冲溶液稀释，用甲醇溶液稀释aiegens，并将稀释后的ppe溶液和aiegens溶液混合均匀即得荧光传感单元ppe-aie；
[0033]
(3)重复步骤(1)～(2)制备得到至少2种不同的荧光传感单元ppe-aie即可组成荧光阵列传感器。
[0034]
本发明还提供了上述静电复合物荧光阵列传感器在细菌检测中的用途。
[0035]
进一步地，检测对象可以为食品或尿液。
[0036]
进一步地，所述细菌包括嗜麦芽窄食单胞菌(s.maltophilia)、肺炎克雷伯菌(k.pneumoniae)、奇异变形杆菌(p.mirabilis)、摩根摩根菌(m.morganii)、霍氏肠杆菌(e.hormaechei)、金黄色葡萄球菌(s.aureus)、大肠杆菌(e.coli)、阴沟杆菌(e.cloacae)、铜绿假单胞菌(p.aeruginosa)、蜡样芽孢杆菌(b.cereus)、路邓葡萄球菌
(s.lugdunensis)、头状葡萄球菌(s.capitis)、粪肠球菌(e.faecalis)、产气肠杆菌(e.aerogenes)、鲍曼不动杆菌(a.baumannii)洋葱伯克霍尔德菌(b.aerogenes)、克氏柠檬酸杆菌(c.koseri)、弗氏柠檬酸杆菌(c.freundii)、腐败希瓦氏菌(s.putrefaciens)和沙门氏菌(s.typhi)中的一种或多种组合。
[0037]
本发明还提供了利用上述静电复合物荧光阵列传感器检测细菌的方法，利用静电复合物荧光阵列传感器的不同传感单元分别与细菌混合作用，测定每个传感单元的荧光强度，对荧光数据进行处理，对数据矩阵进行分类，实现对多种细菌的区分和检测。
[0038]
进一步地，利用线性判别分析等多种算法对荧光数据进行处理，对数据矩阵进行分类，得到细菌质的二维阵列区分指纹图谱，实现可视化识别。将得到的二维阵列区分指纹图谱用作模型对未知的样本进行检测，并计算未知样本预测的准确率，实现对细菌的区分和检测。
[0039]
进一步地，具体包括如下步骤：
[0040]
(1)将ppe溶液用1～20mm缓冲盐溶液稀释至终浓度为1μm～250nm，将aiegens溶液用甲醇溶液稀释至终浓度为10μm～2.5μm；将ppe溶液和aiegens溶液混合作为传感单元溶液，配制至少2种传感单元溶液；分别取传感单元溶液和待测品溶液混合、震荡后，检测荧光强度数据，不同传感单元重复上述检测步骤；
[0041]
(2)使用统计分析软件对荧光数据进行处理和分析，利用线性判别分析将荧光响应模式转换为规范模式，对数据矩阵进行分类，得到待测品溶液中含有的细菌的二维阵列区分指纹图谱，实现可视化识别；
[0042]
(3)将得到的二维阵列区分指纹图谱用作模型对未知的样本进行检测，并计算未知样本预测的准确率，实现对细菌的区分和检测。
[0043]
有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下突出的显著优点：本发明的静电复合物多通道荧光阵列传感器利用静电作用将aiegens和ppe复合，实现单孔两信号，可以同时区分检测二十种细菌类型、准确度和灵敏度高、检测时间不到一分钟、成本低、重复性高、且无需专业技术人员。
附图说明
[0044]
图1是实施例7中所选传感元件aiegens和ppe的紫外吸收图谱和荧光发射图谱；
[0045]
图2是实施例7中所选传感元件aiegens对ppe的淬灭曲线；
[0046]
图3是实施例8中20种细菌分别对6个传感单元的荧光响应信号；
[0047]
图4是实施例8中6个传感单元对细菌快速识别的可视化图(lda)；
[0048]
图5是实施例9中10种不同新鲜度牛奶分别对6个传感单元的荧光响应信号；
[0049]
图6是实施例9中6个传感单元对不同新鲜度牛奶快速识别的可视化图(lda)；
[0050]
图7是实施例10中7种含有不同种类及浓度细菌的尿液分别对6个传感单元的荧光响应信号；
[0051]
图8是实施例10中6个传感单元对含有不同种类及浓度细菌的尿液快速识别的可视化图(lda)。
具体实施方式
[0052]
下面结合附图对本发明的技术方案作进一步说明。
[0053]
实施例1聚集诱导发光类材料aie 1的合成
[0054]
合成路线为：
[0055][0056]
包括以下步骤：
[0057]
将4-吡啶基硼酸(5.00g，40.68mmol)、对溴苯乙腈(7.97g，40.68mmol)、碳酸钾(16.87g，122.03mmol)和pd(pph3)4(470.06mg，0.41mmol)加入到圆底烧瓶中。在氩气保护下，加入200ml重蒸thf和40ml蒸馏水溶解，混合物搅拌并加热回流12h，旋干有机溶剂，在混合物中加入100ml水，用二氯甲烷萃取三次，收集有机相并用无水硫酸钠干燥。在溶剂蒸发后，粗产品通过使用石油醚/乙酸乙酯(v/v＝4:1)作为洗脱剂的硅胶柱色谱法纯化，得到白色固体产物，即化合物1(1.88g)，收率：59.4％。1h nmr(300mhz,dmso-d6)δ8.65(d,j＝6.2hz,2h),7.86(d,j＝8.3hz,2h),7.73(d,j＝6.2hz,2h),7.51(d,j＝8.5hz,2h),4.13(s,2h)。
[0058]
将化合物1(1.00g，5.15mmol)和对二甲胺基苯甲醛(0.77g，5.15mmol)置于圆底烧瓶中，用30ml 95％的乙醇溶解。将氢氧化钠(205.92mg，5.15mmol)溶解在30ml95％的乙醇中，然后缓慢加入到混合物中。室温搅拌2小时后，过滤得到滤饼，用冷乙醇洗涤滤饼，并在减压下干燥得到浅黄色产物，即化合物2(1.53g)，收率：91.07％。1h nmr(300mhz,dmso-d6)δ8.66(d,j＝6.1hz,2h),7.95(s,2h),7.92(s,2h),7.85(s,1h),7.82(s,2h),7.78(d,j＝6.3 hz,2h),6.84(d,j＝8.7 hz,2h),3.05(s,6h)。
[0059]
将化合物2(0.20g，0.61mmol)和碘甲烷(0.087g，0.61mmol)混合，加入15ml四氢呋喃溶解，将混合物加热回流24 h，待溶液冷却至室温，过滤得到深红色滤饼，用四氢呋喃洗涤三次，得到深红色产物aie 1(201mg)，产率：77.8％。1h nmr(300 mhz,dmso-d6)δ9.01(d,j＝6.3 hz,2h),8.56(d,j＝6.5 hz,2h),8.21(d,j＝8.3 hz,2h),8.07(s,1h),7.95(dd,j＝8.6,5.5 hz,4h),6.85(d,j＝8.8 hz,2h),4.33(s,3h),3.06(s,6h)。
[0060]
实施例2聚集诱导发光类材料aie 2的合成
[0061]
合成路线为：
[0062][0063]
合成方法与实施例1类似。得到深红色固体aie 2(45mg)，收率：31.7％。1h nmr(400 mhz,dmso-d6)δ9.12(d,j＝6.3 hz,2h),8.58(d,j＝6.5 hz,2h),8.22(d,j＝8.4 hz,2h),8.07(s,1h),7.95(dd,j＝8.8,7.0 hz,4h),6.86(d,j＝8.9 hz,2h),4.60(t,j＝7.2 hz,2h),3.06(s,6h),1.94(p,j＝7.4 hz,2h),1.33(p,j＝7.4 hz,2h),0.94(t,j＝7.3 hz,3h)。
[0064]
实施例3聚集诱导发光类材料aie 3的合成
[0065]
合成路线为：
[0066][0067]
合成方法与实施例1类似。得到深红色固体aie 3(58mg)，收率：40.6％。1h nmr(300 mhz,methanol-d4)δ8.97(d,j＝6.5 hz,2h),8.46(d,j＝6.6 hz,2h),8.12(d,j＝8.5hz,2h),7.96(t,j＝8.2 hz,4h),7.85(s,1h),6.84(d,j＝8.9 hz,2h),4.75(t,j＝7.0 hz,2h),3.69(t,j＝5.7 hz,2h),3.12(s,6h),2.27(q,j＝6.4 hz,2h)。
[0068]
实施例4聚集诱导发光类材料aie 6的合成
[0069]
合成路线为：
[0070][0071]
合成方法与实施例1类似。得到深红色固体aie 6(105mg)，收率：68.8％。1h nmr(300mhz,dmso-d6)δ9.24(d,j＝6.5hz,2h),8.60(d,j＝6.5hz,2h),8.20(d,j＝8.4hz,2h),8.08(s,1h),7.95(dd,j＝8.7,5.5hz,4h),7.58(d,j＝5.4hz,2h),7.47(d,j＝7.0hz,3h),6.86(d,j＝8.9hz,2h),5.85(s,2h),3.06(s,6h)。
[0072]
实施例5聚集诱导发光类材料aie 9的合成
[0073]
合成路线为：
[0074][0075]
合成方法与实施例1类似。得到深红色固体aie 9(70mg)，收率：86.4％。1h nmr(300mhz,dmso-d6)δ9.22(d,j＝6.7hz,2h),8.59(d,j＝6.7hz,2h),8.20(d,j＝9.4hz,4h),8.08(s,1h),7.95(dd,j＝8.8,5.2hz,4h),7.86(d,j＝7.8hz,2h),7.51(d,j＝7.8hz,2h),6.86(d,j＝9.1hz,2h),5.84(s,2h),3.06(s,6h)。
[0076]
实施例6聚集诱导发光类材料aie 22的合成
[0077]
合成路线为：
[0078][0079]
合成方法与实施例1类似。得到深红色固体aie 22(102mg)，收率：75.2％。1h nmr(300mhz,dmso-d6)δ8.89(d,j＝6.7hz,4h),8.40(d,j＝6.8hz,4h),7.95
–
7.87(m,8h),7.77(s,2h),7.69(d,j＝8.5hz,4h),6.64(d,j＝9.0hz,4h),4.75(s,4h),3.96(s,4h),3.03(s,12h)。
[0080]
实施例7荧光阵列传感器的构建
[0081]
将实施例1～6所合成的聚集诱导发光类材料aiegens(aie 1、aie 2、aie 3、aie 6、aie 9和aie 22)分别用甲醇溶液溶解，配成终浓度为10-3
mol/l的aiegens母液，加入甲醇稀释至终浓度为2.5μm，即得6种aiegens稀释液。将水溶性共轭聚合物ppe(n＝15)用pbs溶解并稀释至终浓度为250nm。将6种aiegens稀释液分别与水溶性共轭聚合物ppe稀释液1：1混合，摇匀，得到ppe-aie 1、ppe-aie 2、ppe-aie 3、ppe-aie 6、ppe-aie 9、ppe-aie 22六种复合物体系，即为6种荧光传感单元，备用。
[0082]
所用水溶性共轭聚合物ppe的结构式为
[0083][0084]
测试传感元件aiegens(aie 1、aie 2、aie 3、aie 6、aie 9和aie 22)和ppe的紫外吸收图谱和荧光发射图谱(图1)；以及6种荧光传感单元ppe-aie 1、ppe-aie 2、ppe-aie 3、
ppe-aie 6、ppe-aie 9、ppe-aie 22中aiegens对ppe的淬灭曲线(图2)。结果证明，所选的aie分子都对ppe有一定的淬灭效果。
[0085]
实施例8荧光阵列传感器对不同细菌的检测
[0086]
区分不同种类细菌的方法：分别取实施例7制备的6种传感单元(ppe-aie 1、ppe-aie 2、ppe-aie 3、ppe-aie 6、ppe-aie 9、ppe-aie 22)100μl分别与不同种类的细菌液(终浓度od
600
＝0.005)100μl混合，震荡10秒。细菌液种类包括嗜麦芽窄食单胞菌(s.maltophilia)、肺炎克雷伯菌(k.pneumoniae)、奇异变形杆菌(p.mirabilis)、摩根摩根菌(m.morganii)、霍氏肠杆菌(e.hormaechei)、金黄色葡萄球菌(s.aureus)、大肠杆菌(e.coli)、阴沟杆菌(e.cloacae)、铜绿假单胞菌(p.aeruginosa)、蜡样芽孢杆菌(b.cereus)、路邓葡萄球菌(s.lugdunensis)、头状葡萄球菌(s.capitis)、粪肠球菌(e.faecalis)、产气肠杆菌(e.aerogenes)、鲍曼不动杆菌(a.baumannii)洋葱伯克霍尔德菌(b.aerogenes)、克氏柠檬酸杆菌(c.koseri)、弗氏柠檬酸杆菌(c.freundii)、腐败希瓦氏菌(s.putrefaciens)和沙门氏菌(s.typhi)(以上细菌均来自东南大学附属中大医院检验科和南京市中医院)。激发波长为360nm，在发射波长为440nm处测得复合物与细菌结合的荧光强度，得到第一组信号(ppe的信号，即ch1，3，5，7，9，11)；激发波长为450nm，在发射波长为740nm处测得复合物与细菌结合的荧光强度，得到第二组信号(aie的信号，即ch2，4，6，8，10，12)，以相对荧光强度变化为检测信号(i-i0)/i0。每一种细菌均用6个传感单元各检测1次，每次得到两组信号(ppe的信号和aie的信号)，每次检测有12个通道(ch1～12)，可获得(6个传感单元
×
20种细菌
×
12个通道)＝1440个荧光信号，然后用这1440个荧光信号组成一个数据矩阵(表1)，6个传感器单元对不同的细菌具有不同的荧光响应(图3)。
[0087]
表1荧光阵列传感器对不同细菌荧光响应数据矩阵
[0088]
[0089][0090]
注：c1～c12表示通道1～通道12；每种细菌传感单元检测顺序均为ppe-aie 1、ppe-aie 2、ppe-aie 3、ppe-aie 6、ppe-aie 9、ppe-aie 22。
[0091]
使用统计分析软件对荧光数据进行处理并分析。利用线性判别分析的方法(lda)将荧光响应模式被转换为规范模式。计算了多维空间中每个单个模式到每个组质心的马氏距离，并且所有的种类的分配基于最短的马氏距离。通过lda图可以看到即使细菌的浓度较低，种类较多，最终也能够将不同的细菌进行区分(图4，表2)，并将lda数据作为模型，jackknifed classification matrix表明对细菌区分的准确率达到99％(表3)。
[0092]
表2荧光阵列传感器对不同细菌荧光响应数据矩阵的lda结果
[0093]
[0094][0095]
注：f1～f12表示factor1～factor12。
[0096]
表3jackknifed classification matrix
[0097][0098]
阵列传感器对未知样本的区分能力：将20种细菌随机顺序进行盲测，共盲测80个未知样品。按照上述步骤进行测试，记录相对荧光强度变化(表4)。再用线性判别分析，验证模型测试未知样品的能力，与上述模型对比，区分细菌的种类。测试80个未知样本，正确检测出75个样本，准确率为94％(表5)。
[0099]
表4阵列传感器对未知样本荧光响应数据矩阵
[0100]
[0101][0102]
注：c1～c12表示通道1～通道12；每个样本的数据为6个荧光传感单元的平均值。
[0103]
表5阵荧光阵列传感器对未知样本荧光响应数据矩阵的lda结果
[0104]
[0105][0106]
注：f1～f12表示factor1～factor12。
[0107]
实施例9荧光阵列传感器对牛奶新鲜度的检测
[0108]
鉴别牛奶新鲜度的方法：分别移取实施例7所制备的6种传感单元100μl，分别加入不同新鲜度的牛奶(由超市购买的纯牛奶)100μl，(将牛奶分别暴露在室温下0h、4h、8h、
12h、16h、20h、1d、36h、2d和3d，取牛奶母液进行测定)，震荡10秒。激发波长为360nm，在发射波长为440nm处测得复合物与细菌结合的荧光强度，得到第一组信号(ppe的信号，即ch1，3，5，7，9，11)；激发波长为450nm，在发射波长为740nm处测得复合物与细菌结合的荧光强度，得到第二组信号(aie的信号，即ch2，4，6，8，10，12)，以相对荧光强度变化为检测信号(i-i0)/i0。每一种新鲜度的牛奶均用6个传感单元各检测1次，每次得到两组信号(ppe的信号和aie的信号)，每次检测有12个通道(ch1～12)，可获得6个传感单元
×
10组不同新鲜度的牛奶样品
×
12个通道＝720个荧光信号，然后用这720个荧光信号组成一个数据矩阵(表6)，6个传感器单元对不同新鲜度的牛奶具有不同的荧光响应(图5)。
[0109]
表6阵列传感器对不同新鲜度牛奶荧光响应数据矩阵(牛奶浓度为母液)
[0110]
[0111][0112]
注：c1～c12表示通道1～通道12；每种新鲜度牛奶样品传感单元检测顺序均为ppe-aie 1、ppe-aie 2、ppe-aie 3、ppe-aie 6、ppe-aie 9、ppe-aie 22。
[0113]
使用统计分析软件对荧光数据进行处理并分析。利用线性判别分析的方法(lda)将荧光响应模式被转换为规范模式。计算了多维空间中每个单个模式到每个组质心的马氏距离，并且所有的种类的分配基于最短的马氏距离(表7)。通过lda图可以看到即使暴露于空气中的牛奶时间间隔较短，种类较多，最终也能够将不同新鲜度的牛奶进行区分(图6)，并将lda数据作为模型，jackknifed classification matrix表明对细菌区分的准确率达到98％(表8)。
[0114]
表7阵列传感器对不同新鲜度牛奶荧光响应数据矩阵的lda结果
[0115]
[0116][0117]
注：f1～f9表示factor1～factor9。
[0118]
表8 jackknifed classification matrix
[0119][0120]
阵列传感器对未知样本的区分能力：将10种不同新鲜度的牛奶随机顺序进行盲测，共盲测40个未知样品。按照上述步骤进行测试，记录相对荧光强度变化(表9)。再用线性判别分析，验证模型测试未知样品的能力，与上述模型对比，区分不同新鲜度的牛奶。测试40个未知样本，正确检测出36个样本，准确率为90％(表10)。
[0121]
表9阵列传感器对未知样本荧光响应数据矩阵
[0122]
[0123][0124]
注：c1～c12表示通道1～通道12；每个样本的数据为6个荧光传感单元的平均值。
[0125]
表10阵列传感器对未知样本的检测数据
[0126]
[0127][0128]
注：f1～f9表示factor1～factor9。
[0129]
实施例10荧光阵列传感器对尿液中不同浓度及种类的细菌的区分
[0130]
区分尿液中不同浓度及种类的细菌的方法：分别移取实施例7所制备的6种传感单元100μl，分别加入含有不同细菌的人工尿液(购买来源：源叶生物，货号：r23032-500ml)100μl(共七组，分别为含有e.coli+e.faecails(od
600
＝0.001)，e.coli+e.faecails(od
600
＝0.01)，e.coli(od
600
＝0.001)，e.coli(od
600
＝0.01)，e.faecails(od
600
＝0.001)，e.faecails(od
600
＝0.01)的尿液和没有细菌的尿液)，震荡10秒。激发波长为360nm，在发射波长为440nm处测得复合物与细菌结合的荧光强度，得到第一组信号(ppe的信号，即ch1，3，5，7，9，11)；激发波长为450nm，在发射波长为740nm处测得复合物与细菌结合的荧光强度，得到第二组信号(aie的信号，即ch2，4，6，8，10，12)，以相对荧光强度变化为检测信号(i-i0)/i0。每一组尿液与每一种静电复合传感器测试6次，每次得到两组信号(ppe的信号和aie的信号)，每组信号检测共12个通道(ch1～12)，可获得6个传感单元
×
7组含有不同细菌的人工尿液样品
×
12个通道＝504个荧光信号，然后用这504个荧光信号组成一个数据矩阵(表11)，6个传感器单元对不同浓度及种类的细菌具有不同的荧光响应(图7)。
[0131]
表11阵列传感器对尿液中不同细菌荧光响应数据矩阵
[0132]
[0133][0134]
注：c1～c12表示通道1～通道12；每种含有不同细菌的人工尿液样品传感单元检测顺序均为ppe-aie 1、ppe-aie 2、ppe-aie 3、ppe-aie 6、ppe-aie 9、ppe-aie 22。
[0135]
使用统计分析软件对荧光数据进行处理并分析。利用线性判别分析的方法(lda)将荧光响应模式被转换为规范模式。计算了多维空间中每个单个模式到每个组质心的马氏距离，并且所有的种类的分配基于最短的马氏距离(表12)。通过lda图可以看到即使细菌种类不同，浓度不同，最终也能够将不同浓度及种类的细菌进行区分(图8)，并将lda数据作为模型，jackknifed classification matrix表明对细菌区分的准确率达到100％(表13)。
[0136]
表12阵列传感器对尿液中不同细菌荧光响应数据矩阵的lda结果
[0137][0138]
注：f1～f6表示factor1～factor6。
[0139]
表13jackknifed classification matrix
[0140][0141]
阵列传感器对未知样本的区分能力：将7种含有不同浓度细菌的尿液随机顺序进行盲测，共盲测28个未知样品。按照上述步骤进行测试，记录相对荧光强度变化(表14)。再用线性判别分析，验证模型测试未知样品的能力，与上述模型对比，区分尿液中不同浓度及种类的细菌。测试28个未知样本，正确检测出27个样本，准确率为96％(表15)。
[0142]
表14阵列传感器对未知样本荧光响应数据矩阵
[0143][0144]
注：c1～c12表示通道1～通道12；每个样本的数据为6个荧光传感单元的平均值。
[0145]
表15阵列传感器对未知样本鉴定结果
[0146]
[0147][0148]
注：f1～f6表示factor1～factor6。
[0149]
本发明中，以4-吡啶基硼酸、对溴苯乙腈和对二甲胺基苯甲醛为原料，通过两步反应，在与不同溴代/碘代的化合物生成吡啶盐aiegens。带负电的共轭聚合物ppe与带正电的聚集诱导发光剂aiegens结合后，ppe的荧光都有一定程度的淬灭，有利于传感器应用中检测信号的放大。上述实施例结果也证明，本发明的荧光阵列传感器制备方法简单、成本低，灵敏度高、检测时间短，能够准确区分多种细菌，对未知样本的准确率近100％，重现性好，抗干扰能力强，可用于实际未知样本的检测，除此以外该传感器阵列操作无需专业技术人员。

技术特征：
1.一种静电复合物多通道荧光阵列传感器，其特征在于，所述荧光阵列传感器含有至少2个不同的荧光传感单元ppe-aie，所述荧光传感单元ppe-aie由具有不同侧链修饰的带正电荷的聚集诱导发光类材料aiegens与带负电荷的水溶性荧光共轭高分子ppe通过静电相互作用复合而成；所述聚集诱导发光类材料aiegens的结构通式如式i所示：其中，r1和r2分别独立选自卤族元素或甲氧基；r3选自直链烷基、取代或未取代的芳香环、杂环、羟基、羧酸及二聚体及其他细菌识别基团；x-为抗衡阴离子；所述水溶性荧光共轭高分子ppe的结构通式如式ii所示：其中，r4和r5分别独立选自氢、取代或未取代的c1-10的直链或支链烷基、c1-10烷氧基、芳香环、磺酸和羧基；n为8～200的整数。2.根据权利要求1所述的静电复合物多通道荧光阵列传感器，其特征在于，所述水溶性荧光共轭高分子ppe的结构通式中，r4和r5分别独立选自m为1～10的整数。3.根据权利要求1所述的静电复合物多通道荧光阵列传感器，其特征在于，所述水溶性荧光共轭高分子ppe的结构式为：
其中，n为8～200的整数。4.根据权利要求1所述的静电复合物多通道荧光阵列传感器，其特征在于，所述聚集诱导发光类材料aiegens的结构通式中，x-选自碘离子和溴离子。5.根据权利要求1所述的静电复合物多通道荧光阵列传感器，其特征在于，所述聚集诱导发光类材料aiegens选自以下结构：
6.一种权利要求1所述的静电复合物多通道荧光阵列传感器的制备方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)以对溴苯乙腈和4-吡啶基硼酸或上述两种的衍生物为原料，通过suzuki反应偶联，再与对二甲胺基苯甲醛生成中间体骨架，最后与溴代或碘代化合物生成吡啶盐，即为aiegens；(2)将水溶性荧光共轭聚合物ppe用pbs缓冲溶液稀释，用甲醇溶液稀释aiegens，并将稀释后的ppe溶液和aiegens溶液混合均匀即得荧光传感单元ppe-aie；(3)重复步骤(1)～(2)制备得到至少2种不同的荧光传感单元ppe-aie即可组成荧光阵列传感器。7.一种权利要求1～5任一项所述的静电复合物荧光阵列传感器在细菌检测中的用途。8.根据权利要求7所述的用途，其特征在于，所述细菌包括嗜麦芽窄食单胞菌(s.maltophilia)、肺炎克雷伯菌(k.pneumoniae)、奇异变形杆菌(p.mirabilis)、摩根摩根菌(m.morganii)、霍氏肠杆菌(e.hormaechei)、金黄色葡萄球菌(s.aureus)、大肠杆菌(e.coli)、阴沟杆菌(e.cloacae)、铜绿假单胞菌(p.aeruginosa)、蜡样芽孢杆菌(b.cereus)、路邓葡萄球菌(s.lugdunensis)、头状葡萄球菌(s.capitis)、粪肠球菌(e.faecalis)、产气肠杆菌(e.aerogenes)、鲍曼不动杆菌(a.baumannii)洋葱伯克霍尔德菌(b.aerogenes)、克氏柠檬酸杆菌(c.koseri)、弗氏柠檬酸杆菌(c.freundii)、腐败希瓦氏菌(s.putrefaciens)和沙门氏菌(s.typhi)中的一种或多种组合。9.一种利用权利要求1～5任一项所述的静电复合物荧光阵列传感器检测细菌的方法，其特征在于，利用静电复合物荧光阵列传感器的不同传感单元分别与细菌混合作用，测定每个传感单元的荧光强度，对荧光数据进行处理，对数据矩阵进行分类，实现对多种细菌的区分和检测。10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，具体包括如下步骤：(1)将ppe溶液用1～20mm缓冲盐溶液稀释至终浓度为1μm～250nm，将aiegens溶液用甲醇溶液稀释至终浓度为10μm～2.5μm；将ppe溶液和aiegens溶液混合作为传感单元溶液，配制至少2种传感单元溶液；分别取传感单元溶液和待测品溶液混合、震荡后，检测荧光强度数据，不同传感单元重复上述检测步骤；(2)使用统计分析软件对荧光数据进行处理和分析，利用线性判别分析将荧光响应模式转换为规范模式，对数据矩阵进行分类，得到待测品溶液中含有的细菌的二维阵列区分
指纹图谱，实现可视化识别；(3)将得到的二维阵列区分指纹图谱用作模型对未知的样本进行检测，并计算未知样本预测的准确率，实现对细菌的区分和检测。

技术总结
本发明公开了一种静电复合物多通道荧光阵列传感器、其制备方法及用途，所述荧光阵列传感器含有至少2个不同的荧光传感单元PPE-AIE，所述荧光传感单元PPE-AIE由具有不同侧链修饰的带正电荷的聚集诱导发光类材料AIEgens与带负电荷的水溶性荧光共轭高分子PPE通过静电相互作用复合而成。本发明还公开了上述的静电复合物荧光阵列传感器的制备方法。本发明还公开了上述的静电复合物荧光阵列传感器在细菌检测中的用途。本发明公开的静电复合物多通道荧光阵列传感器可实现单孔两信号，可以同时区分检测二十种细菌类型、准确度和灵敏度高、检测时间不到一分钟、成本低、重复性高、且无需专业技术人员。专业技术人员。专业技术人员。


技术研发人员：韩进松 余洋 李飞 李汇海
受保护的技术使用者：中国药科大学
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/8/16