酚红

由中国粮油学会立项的《红薯粉丝中苋菜红的测定 表面增强拉曼光谱法》团体标准已完成征求意见稿，现公开征求意见。意见反馈邮箱liuxiaonan@ccoaonline.com，截止时间2022年2月22日前。　　近年来市场监督管理局公布的抽检结果表明，苋菜红经常被商家超范围超限量使用，2021年6月广州市场监督管理局例行抽检发现某批次乌梅超量使用苋菜红，添加量为100 mg/kg，2021年7月广州市场监督管理局例行抽检发现某批次蓝莓李果超量使用苋菜红，添加量为220 mg/kg，2021年10月浙江市场监督管理局例行抽检发现某批次乌梅超量使用苋菜红，添加量为330 mg/kg。而苋菜红具有高遗传毒性、细胞毒性，并且可以抑制细胞生长，转换成致癌物质或引起儿童的行为改变，这种合成色素也不能为人体提供营养，苋菜红的过量使用已成为一个令人关切的问题[2]。有关苋菜红的毒理学数据为：LD50小鼠口服大于10 g/kg体重 大鼠腹腔注射大于1 g/kg体重。出于食品安全考虑，联合国粮农组织和世界卫生组织食品添加剂专家委员会建议苋菜红的每日允许摄入量应在0~0.5 mg/kg体重。　　多个案例和毒性数据表明，有必要建立苋菜红快速检测方法对相关食品进行有效监管。本方法主要工作包括样品前处理方法的研究、仪器条件的优化和定性筛查方法的建立、实验室比对提供同行验证报告。　　本标准按照GB/T1.1—2020给出的规则起草。本标准由中国粮油学会提出。本标准由全国粮油标准化技术委员会(SAT/TC 270)归口。本标准主要起草单位：江南大学、普拉瑞思科学仪器(苏州)有限公司、苏州市食品检验检测中心、苏州市产品质量监督检验院。　　本标准参考GB 5491 粮食、油料检验 扦样、分样法 GB/T 6682-2008 分析实验室用水规格和试验方法 GB/T 27404-2008 实验室质量控制规范 食品理化检测编制而成。本标准规定了红薯粉丝中苋菜红的表面增强拉曼光谱检测方法。本标准适用范围主要为红薯粉丝中违禁添加苋菜红的检测。　　方法原理：　　采用超纯水提取红薯粉丝中的苋菜红着色剂，过滤后，与拉曼增强基底金溶胶混合进行拉曼光谱测定。　　仪器及设备：　　除实验室常规仪器设备外，应注意下列仪器设备。1.天平。感量0.1 mg和0.01 g。2.粉碎机。电机转速≥1000 r/min。3.涡旋混合器。转速≥100 r/min。4.超声波清洗器。5.便携式拉曼光谱仪。6.油浴锅。　　待测溶液制备：　　分别准确称取两份5 g样品，置于15 mL具塞离心管中，其中一份加入3 mL苋菜红标准工作溶液，再加入7 mL超纯水，震荡，摇匀，超声提取30 min。取上清液定容至10 mL，以12000 r/min，-4℃，离心10 min，重复两次，然后用0.45 μm滤膜过滤。另一份样品不加色素溶液，直接加入10 mL超纯水，随后重复上述步骤，提取液作为空白参照。　　定性测定：　　依次滴加 20 μL金纳米粒子、10 μL待测溶液到锡箔纸上，混匀后开始检测，根据图谱989 cm-1(±3 cm-1)、1357cm-1(±3 cm-1)、1439cm-1(±3 cm-1)、1554 cm-1(±3 cm-1)处特征拉曼光谱，对红薯粉丝中是否存在苋菜红进行鉴定分析。如同时存在上述特征峰，可判定样品中含有苋菜红 否则，不能证明样品中含有苋菜红，需要进一步实验验证。　　分析结果的表述：　　如果在989 cm-1(±3 cm-1)、1357cm-1(±3 cm-1)、1439cm-1(±3 cm-1)、1554 cm-1(±3 cm-1)处附近同时出现特征拉曼峰，则认为样品中含有过量苋菜红，否则认为样品中苋菜红含量低于检测限60 mg/kg。

为了能够更直观、更高效的开展虹科Pico示波器修车培训课程，虹科精心为广大学员置办了教学实验车间。 虹科永远怀着满满的诚意面向广大汽修圈人群，致力于宣传“免拆诊断、精准修车”的思维与方法，尽心尽力培养汽车故障诊断大师。 虹科将依托【汽车波免拆诊断车间】，举办一系列线上、线下的示波器培训课程。我们希望通过基础理论知识讲解到产品使用介绍，再到实车测试、手把手演示教学，真正能让更多汽修人感受到示波器修车的魅力、体验示波器修车的乐趣、获得示波器修车带来的宝贵财富。 3月28日，示波器汽修领域顶流、明星讲师戈华飞老师空降虹科汽车波车间。虹科区域销售经理张鸿达与戈老师一起为观众粉丝朋友们带来了一场别开生面的“粉丝见面直播会”。 直播中，戈老师与张经理针对事先收集的观众感兴趣的汽修话题分享了经验。戈老师同时也回答了直播间评论区观众们的提问，他幽默风趣又专业严谨地解答了大家对于示波器修车的顾虑与疑惑。 其中，观众最关心的问题是：买虹科Pico汽车示波器到底贵不贵？值得入手吗？戈老师认真做出了解答： 首先要看你对它预设的价值在哪里。汽修人都知道，买汽修设备的成本是很高的，买一个汽车诊断仪也需要花费不少钱。个人认为，如果你觉得虹科Pico示波器很贵，是因为你仅仅只是把它当作检测的工具，没有上升到汽车故障诊断设备的概念上。你需要真正了解到它的价值：比如它能给你解决哪些疑难故障，它能让客户更加信任你、愿意购买你的服务，它能解决别人解决不了的问题、让你在同行中脱颖而出等等。 当然，“贵”或者“不贵”与每个人的实际条件也有关。但作为汽修师个人，如果你把它作为你在汽修行业成长中很重要的东西，拥有它、学会运用它能够让你的事业得到更好的发展，你会有更强的竞争力，拥有更好的工作机会；如果你是汽修厂老板，你的店铺若掌握波形诊断疑难杂症的技能，那么你就会在方圆几里的汽修店中获得最核心的竞争力。感谢各位朋友对虹科汽车波长久以来的支持，我们希望后续能够发挥好免拆诊断车间的巨大价值，为汽修圈带来更基础、更入门、更易上手的示波器修车培训课程。

近日，湖南大学谭蔚泓院士团队与浙江大学医学院附属第一医院黄河教授团队开发了一种基于核酸适体的质谱流式技术，用于单细胞的细胞表面蛋白分析，旨在为疾病的精准分子分型提供一个新的平台技术。该方法不仅能够实现培养细胞的分子分型和分类，还能结合机器学习，实现临床样本亚型的分类。该方法极大地扩展了核酸适体的应用领域，并为疾病的分类和诊断提供了新方法。　　背景介绍：　　高度异质性是恶性肿瘤的重要特征，同一疾病的不同亚型可能对临床治疗有着完全不同的反应。因此，疾病的精准分子分型对其诊疗研究具有重要意义。虽然基因组测序和转录组测序已经成为最常用的分类策略，但它们无法提供蛋白质的表型和功能数据。单细胞水平的膜蛋白分析将为疾病分型提供重要信息。流式细胞术提供了高通量的单细胞测量技术。然而，由于荧光光谱重叠问题，限制了荧光流式细胞术的多元分析能力。质谱流式作为一种先进的替代方法，具有信号重叠小和细胞背景噪声低等优点，已展现出在一次实验中同步测量超过40个细胞参数的能力。尽管质谱流式技术在多路复用单细胞分析中的巨大潜力，但其在肿瘤分类中的潜力受到识别探针种类不足的限制。　　核酸适体作为一种新型的识别配体，具有特异性高、合成简单、免疫原性低、修饰方便等优势。此外，以完整的活细胞为筛选对象，可以通过Cell-SELEX（指数富集配体进化技术）获得大量能够特异性识别细胞膜蛋白标志物的核酸适体。　　本文亮点：　　基于以上研究背景，湖南大学谭蔚泓院士团队联合浙江大学医学院附属第一医院黄河教授团队设计、合成了一种由二乙烯三胺五乙酸（DTPA）基元组成的聚合物，用于螯合多个金属离子。然后，选择了一系列识别不同细胞表面生物标志物的核酸适体，每个适体分别与螯合了不同金属离子的聚合物偶联（Apt-MICP）。最后，评估了基于Apt-MICP的细胞表面蛋白分析在培养细胞和临床样本中用于血液恶性肿瘤（HM）精确分类的潜力（图1）。图1. 基于核酸适体的质谱流式分析技术用于血液恶性肿瘤的分子分型作者首先对聚合物进行了设计与合成，并通过点击化学将其与核酸适体相连（图2a）。利用琼脂糖凝胶电泳和高效液相色谱对产物进行表征，证明了sgc8c-MICP的成功合成（图2b，c）。同时，在核酸适体上修饰上荧光基团，利用荧光流式验证了sgc8c-MICP仍然能够靶向CEM细胞，而不会结合Ramos细胞（图2d，e）。图2. sgc8c-MICP的合成与表征　　在证明了该策略的有效性之后，作者挑选了15条相关的核酸适体，将其连接上螯合了不同金属离子的聚合物，得到15条Apt-MICP。将15条核酸适体联用，依次对8种血液恶性肿瘤细胞系进行结合，通过质谱流式进行分析。将得到的结果进行归一化，并用热图进行展示（图3a）。利用viSNE降维分析方法对分型结果进行分析，实现8种细胞的区分（图3b）。结合无监督的主成分分析方法，实现血液恶性肿瘤细胞系更精确的区分（图3c）。图3. 血液恶性肿瘤细胞系的细胞表面特征分析及分类　　利用上述合成的15条Apt-MICP，结合五种相关的抗体，实现了31例血液恶性肿瘤临床样本（包括AML、ALL、B淋巴瘤以及CML四种亚型）的分子分型（图4a）。由于临床样本的异质性高，作者利用机器学习的方法进行PLS-DA建模，并成功将四种亚型的样本区分开来（图4b），总体准确率达到了100%（图4c）。图4. 临床样本训练集的分子分型和分类　　为了进一步验证该模型的有效性，作者又收集了15例临床样本，得到了分子图谱（图5a）。将分型结果输入到模型当中，实现对每个样本亚型的判定，总体准确率达到了80%（图5b）。图5. 临床样本测试集的分子分型和分类　　总结与展望：　　综上所述，该研究开发了一个基于核酸适体的质谱流式检测平台，用于精确的癌症分类。作者合成了一系列核酸适体-金属标签探针，并证明了它们在细胞类型特异性结合以及质谱流式检测方面的良好性能。通过用15个核酸适体探针分析细胞表面特征，可以很好地区分8个HM细胞系。此外，通过结合机器学习（PLS-DA），对HM临床样本的四个亚型构建了一个高质量的分类模型，在训练集中分类总准确率为100%，在测试集中分类总准确率为80%。基于这些结果，基于核酸适体的质谱流式平台有望在其他疾病的分类和诊断中得到广泛应用。该工作以Research Article的形式发表在CCS Chemistry。