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全氟化合物（PFCs）是一类人工合成的烷烃类有机化合物，其烷烃链上的氢原子全部被氟原子取代，并在烷烃链的末端带有亲水性官能团. 因此它们既具有疏水性，又具有疏油性，呈现出良好的表面活性[1]. 在生产生活的多个领域中获得了广泛应用，如食品包装袋、不粘锅厨具、洗涤剂、防油处理剂、电镀添加剂和泡沫灭火剂等[2]. PFCs的种类多达上千种，全氟辛烷羧酸（PFOA）和全氟辛烷磺酸（PFOS）是产量最大、应用最广泛、最具有代表性的PFCs，也是多种PFCs在环境中的最终转化产物[3-4]. 通过对PFCs的环境行为研究发现，它们具有环境持久性、难降解性、远距离迁移性和生物蓄积性[5-6]. 并且由于PFCs的极性和水溶性较好，其在水环境中的污染较为严重，污染分布范围非常广泛，在多种环境水体以及自来水、饮用水中均有检出，对水生态环境和人体健康造成了巨大威胁[7-8]. 由于PFOA和PFOS的广泛检出和潜在风险，2009年美国环境保护署（EPA）颁布了饮用水中PFOS和PFOA的短期健康建议值分别为200 ng·L−1和400 ng·L−1，2016年EPA将该值均修改为70 ng·L−1[9]. 2022年我国最新发布的《生活饮用水卫生标准》（GB5749-2022）中增加了对PFOA和PFOS的标准限值分别为80 ng·L−1和40 ng·L−1. 因此及时开展水环境中PFCs的污染检测非常必要，可以为环境污染预警和治理修复提供重要的技术支持.
目前，对于PFCs检测的方法主要是采用基于色谱-质谱联用的传统分析方法，包括气相色谱-质谱联用（GC-MS）[10]、液相色谱-质谱联用（LC-MS）[11]和液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）[12-13]方法，Trojanowicz等[14]对这些方法的研究进展已经进行了综述报道. 美国EPA颁布了3种标准分析方法用于PFCs检测，包括方法533、537和537.1[15-17]. 在这些方法中，首先采用固相萃取技术对样品进行富集浓缩，然后使用LC-MS/MS方法进行检测，检测限可以达到ng·L−1. 虽然色谱-质谱联用技术已经实现了高灵敏检测，但是需要将采集的样品运送至实验室进行多步预处理，检测周期较长，所用的仪器精密昂贵，需要专业的技术人员进行维护使用，检测成本较高，不具有现场检测的应用能力. 因此，为了提高检测效率，降低检测成本，实现批量样品的快速筛查，建立更简便、快速、经济有效的方法对PFCs进行检测是非常必要的.
近年来，电化学传感和光学传感研究获得了快速发展，通过建立电信号或光信号的变化与待测目标物浓度之间的相关性，可以实现对目标物的定性或定量检测. 与色谱-质谱方法相比，传感技术具有简便、快速、仪器成本低、易操作的优点，一些研究者致力于将其用于PFCs检测. 在电化学传感中，主要是通过对电极表面进行修饰改性，使PFCs吸附到界面处时，可以导致电位、电流、电阻等多种电信号发生改变，实现对PFCs的定量分析. 采用不同的电极材料或修饰方法，可以对电化学传感的灵敏度和稳定性产生较大影响. 在光学传感中，采用多种功能化的光学材料作为信号探针，与PFCs发生相互作用后，可以导致吸收、散射、荧光等多种光信号发生改变，实现对PFCs的识别检测. 不同的光学材料与PFCs的作用方式不同，是影响方法灵敏度和选择性的重要因素. 近年来，通过改变电极或光学探针，建立了多种电化学和光学传感方法用于对水环境中PFCs的检测研究，并取得了显著的效果. 而目前对PFCs的传感检测方法研究进展报道较少，因此本论文通过对电化学和光学传感方法的检测原理和研究进展进行综述讨论，并对PFCs的传感检测方法研究趋势和应用前景进行展望，以期望能够为PFCs的快速检测技术研究提供重要的参考.
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电化学传感是根据目标物存在下引起的电化学信号的变化，实现对目标物的快速检测. 传统的电化学传感方法需要依赖目标物本身的氧化还原反应性质来产生可检测的电信号[18]. 而PFCs是一类电化学惰性物质，不能直接检测，因此一些研究者将分子印迹技术和电化学传感结合，建立了可对PFOS或PFOA进行选择性检测的多种电化学传感方法[19-23]. 分子印迹技术是通过模拟酶-底物或抗原-抗体之间的相互作用，使制备的分子印迹聚合物（MIP）可以对印迹分子（即模板分子）产生专一性识别，提高检测的选择性[24]. 目前，建立的电化学传感方法主要包括伏安、电位、阻抗、光电化学和电化学发光传感.
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伏安传感是在一定电极电位下测定电流的变化，根据电极电位与电流之间的关系，获得伏安信号. Karimian等[19]通过在金电极上修饰MIP，建立了一种电化学伏安传感方法用于对PFOS的选择性检测（图1）. 当PFOS结合到印迹识别位点时，二茂铁羧酸（FcCOOH）的伏安信号会下降，基于该信号的变化实现对PFOS的灵敏检测，检测限为0.04 nmol·L−1（即0.02 μg·L−1）. 由于在电极表面沉积纳米材料可以提高电化学传感的灵敏度，Lu等[25]首先在电极上修饰金纳米星材料，然后将MIP电聚合到金纳米星表面，建立了一种高灵敏的差分脉冲伏安法检测自来水的PFOS，检测限可低至0.015 nmol·L−1（即7.5×10−3 μg·L−1）.
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电位传感是在没有电流的情况下测量电化学电池中两个电极的电位差. 在该方法中常用的是离子选择性电极，通过测量离子选择性膜电位的变化实现对目标物的定性和定量分析. Fang等[20]采用铅笔芯作为电极材料，将聚吡咯和模板分子（氟表面活性剂）掺杂后电聚合到电极表面形成分子印迹膜. 当将修饰的铅笔芯电极浸没到PFOA、PFOS或1H，1H，2H，2H-全氟辛烷磺酸（6:2FTS）溶液中时，电极电位发生改变，通过测量电极电位的变化量实现对目标物的检测，该方法对PFOA的检测限为100 nmol·L−1（即41 μg·L−1）.
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电化学阻抗谱（EIS）是测量电化学系统中的阻抗随正弦波频率的变化，当检测目标物与电极表面发生作用时，可以导致EIS发生改变，通过测量阻抗的变化量，实现对目标物的灵敏检测. Cheng等[21]采用多孔的金属有机骨架（MOF）材料Cr-MIL-101作为识别探针，将其嵌入到微流体通道内，形成微流控平台（图2）. 当在通道内注入含有PFOS的溶液时，探针与PFOS发生相互作用可以产生电化学响应，导致电荷转移电阻增大，根据电荷转移电阻与PFOS浓度之间的相关性，实现对PFOS的定量检测，方法的检测限为5×10−4 μg·L−1.
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光电化学（PEC）传感是利用光活性材料受到光激发后，电荷载流子流向电极产生光电流，光电流量与目标物相关，根据光电流的变化，实现对目标物的检测. Tran等[22]将MIP修饰到TiO2纳米管阵列上组装得到一种光电化学传感器，在PFOS存在下，可以导致体系的光电流增强，实现对PFOS的快速检测，方法的线性范围为0.5—10 μmol·L−1，检测限为0.17 μmol·L−1（即86 μg·L−1）. 除了采用传统的电极材料外，将一些新型纳米材料用于电化学传感器的构建可以进一步提高检测的灵敏度，Gong等[26]制备了一种光活性材料碘化银（AgI）纳米颗粒-碘化铋（BiOI）纳米薄片异质结，将其沉积到电极上与MIP组装得到光活性电极MIP@AgI-BiOINFs（图3），当加入PFOA后，电极表面的MIP对PFOA产生特异性识别，导致电子供体的扩散受到空间阻碍，产生的光电流信号下降，方法的线性范围为0.02—1000 μg·L−1，检测限为0.01 μg·L−1. 通过对河流水样进行富集预处理后，该方法可以用于对水样中PFOA的检测. 基于相似的原理，Li等[27]通过在丝网印刷电极表面原位电聚合BiOI纳米阵列并涂渍MIP后，制备了一种一次性光电化学传感条. 当加入全氟辛基磺酰氟（PFOSF）后，可以导致传感条中的光电流信号下降，方法的线性范围为0.05—500 μg·L−1，检测限为0.01 μg·L−1. 通过对河流水样进行加标检测，得到的加标回收率为92.5%—100.5%，并且该一次性光电化学传感条简便易携带，具有实现快速原位检测的应用潜力.
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电化学发光（ECL）传感是一种将电化学和光结合的技术，利用ECL活性物质在电极处的氧化或还原反应产生自由基离子，当自由基离子从激发态回到基态时产生发射光. 产生的光强度与目标物相关，根据光强度的变化实现对目标物的定量检测. Chen等[23]将分子印迹聚吡咯修饰的二维超薄氮化碳（utg-C3N4）纳米片作为阴极ECL发射器，同时将S2O82- 作为共反应物和光化学氧化剂掺杂到电极中，建立了一种对PFOA检测的ECL传感方法（图4）. 加入PFOA后，部分中间体强氧化剂SO4·- 被消耗用于氧化PFOA，导致体系的ECL信号下降，实现对PFOA的选择性检测，方法的检测限为0.01 μg·L−1.
采用上述的电化学传感方法对多种环境水样进行加标检测，获得了较高的加标回收率，表明这些方法对水环境中PFCs的检测呈现出良好的应用潜力. 表1对上述电化学传感方法的分析物、检测限、实际样品和回收率等进行了总结. 通过将分子印迹技术和电化学结合建立的电化学传感方法可以提高对PFCs检测的选择性，但是电极的制备过程较为繁琐，还需要进一步改善优化.
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光学传感作为一种简便、快速的传感方法，获得了广泛的应用. 在光学传感中，采用光学材料作为信号探针，当其与待测目标物发生特异性相互作用后，可以导致探针的光学信号发生改变，通过测量光学信号的变化量，可以实现对目标物的识别检测. 目前在PFCs检测中，常用的光学传感方法包括比色、共振光散射和荧光传感.
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比色传感是通过裸眼观察化学反应产生的溶液颜色特征变化或采用分光光度计检测反应溶液的吸光度变化，实现对待测目标物定性和定量分析的一种光学传感方法，已经获得了广泛应用[28]. Takayose等[29]采用聚苯乙烯修饰的金纳米颗粒作为探针，在PFOA存在下，可以造成聚苯乙烯层从金颗粒表面分离，导致金颗粒发生聚集，溶液颜色由红色变为蓝-紫色. 通过观察颜色变化对PFOA检测的最低浓度为250 μmol·L−1（即1.04×105 μg·L−1），该方法的灵敏度较低. Niu等[30]将含有巯基末端的聚乙二醇和全氟烷烃同时修饰到金颗粒表面，得到Au@PEG-F纳米颗粒探针（图5）. PFCs可以通过氟-氟相互作用吸附到颗粒表面，导致颗粒的疏水性增加，并从溶液中沉淀出来，使上层溶液的紫外吸光度下降，通过测定紫外吸光度与PFCs浓度之间的相关性，可以实现对多种PFCs的识别检测，方法的检测限为10 μg·L−1.
除了采用金颗粒作为直接的比色传感探针外，基于3,3,5,5-四甲基联苯胺（TMB）氧化的显色反应也是一种常用的比色传感方法. Liu等[31]采用水热法制备了磁性的MoS2/Fe3O4纳米复合材料，该材料可以催化H2O2氧化TMB成蓝色的TMB氧化物. 但是在PFOS存在下，PFOS可以通过静电作用优先吸附到材料表面，导致材料的活性位点被覆盖，从而不能产生蓝色的TMB氧化物. 基于PFOS浓度依赖的颜色变化，实现对PFOS的比色传感检测，方法的线性范围为0.1—12.5 μmol·L−1，检测限为8.6 nmol·L−1（即4.3 μg·L−1）.
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共振光散射（RLS）传感是通过测定样品在聚集和解离状态时的光散射信号，揭示探针与目标分子之间的相互作用，实现对目标分子的快速检测. 近年来，谭克俊课题组分别以健那绿B（JGB）、结晶紫（CV）和维多利亚蓝B（VBB）作为探针，建立了多种RLS传感方法用于检测水环境中的PFOS或PFOA[32-34]，这些探针都是带正电荷的阳离子染料，可以与带负电荷的PFOS或PFOA发生静电作用和疏水作用导致RLS信号增强，方法的检测限分别为5.6 nmol·L−1（即2.8 μg·L−1），11 nmol·L−1（即4.55 μg·L−1）和5 nmol·L−1（即2.5 μg·L−1）. 通过在自来水和河流水样中进行加标检测，获得的回收率均在90%以上，表明这些方法具有良好的应用潜力. 因此基于类似的原理，可以采用其他的阳离子染料作为探针构建多种RLS传感方法用于对PFOA或PFOS的快速检测.
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荧光传感是利用荧光材料与目标分析物发生特异性相互作用后，导致荧光强度发生改变，实现对目标分析物的灵敏检测. 近年来，荧光传感获得了快速发展，通过采用不同的荧光材料作为信号探针构建了多种荧光传感方法，实现了对不同目标物的检测[35-36]. PFCs本身不具有荧光发射性质，当荧光探针与PFCs发生相互作用后，可以导致探针荧光强度发生改变，实现对PFCs的荧光传感检测. 目前，已经报道了采用不同的荧光材料作为探针，建立了多种对PFOS和PFOA检测的荧光传感方法.
荧光染料大多是含有苯环或杂环并带有共轭双键的化合物，既有天然染料也有合成染料，作为荧光标记物在生物成像和荧光传感方面都获得了广泛应用[37-38]. Cheng等[39]采用染料赤藓红B（EB）作为探针，十六烷基三甲基溴化铵（CTAB）可以使EB的荧光发生淬灭，当加入PFOS和PFOA后，体系的荧光又逐渐增强，建立了荧光增强型的传感方法，对PFOS和PFOA的检测限分别为12.8 nmol·L−1（即6.4 μg·L−1）和11.8 nmol·L−1（即4.9 μg·L−1）. He等[40]以绿色荧光染料8-羟基芘-1,3,6-三磺酸三钠（HPTS）作为探针，壳聚糖可以使其荧光发生淬灭，当加入PFOS时，壳聚糖优先与PFOS结合，从而使HPTS的荧光发生恢复，对PFOS的检测限为1.0 nmol·L−1（即0.5 μg·L−1）（图6）. 基于相似的原理，Liang等[41]采用伊红Y作为探针，聚乙烯亚胺（PEI）作为淬灭剂，对PFOS的检测限为15 nmol·L−1（即7.5 μg·L−1）. 除了使染料探针的荧光增强外，PFOS或PFOA也可以使探针的荧光发生淬灭，Zhang等[42]制备了一种水溶性的阳离子苝二酰亚胺衍生物（PDI-Pyr）荧光探针，PFOS可以使其荧光显著淬灭，建立了一种荧光淬灭型传感方法，对PFOS检测的线性范围为0.1—1.5 μmol·L−1，检测限为28 nmol·L−1（即14 μg·L−1）. 通过将分子印迹技术与荧光传感结合，建立的分子印迹荧光传感方法可以提高对PFCs检测的选择性，Feng等[43]将荧光染料异硫氰酸荧光素（FITC）、有机胺和MIP固载到SiO2颗粒表面，制备得到分子印迹荧光探针，可以对PFOS产生特异性识别，导致荧光发生淬灭，实现对水样中PFOS的选择性检测，线性范围为5.57—48.54 μg·L−1，检测限为5.57 μg·L−1.
虽然采用荧光染料探针已经实现了对PFOS或PFOA的检测，但是大多数染料的荧光不够稳定，易发生漂白或淬灭，因此近年来荧光纳米材料引起了研究者的广泛关注. 半导体量子点简称为量子点，是纳米尺度原子和分子的集合体，一般粒径范围在2—20 nm. Ⅱ-Ⅵ族和Ⅲ-Ⅴ族半导体都是常见的荧光量子点，可以产生强荧光发射[44-45]. Liu等[46]采用巯基丙酸修饰的CdS半导体量子点作为荧光探针，在PFOA存在下，探针的荧光发生淬灭，方法的线性范围为0.5—40 μmol·L−1，检测限为0.3 μmol·L−1（即124.22 μg·L−1）. Zhang等[47]采用水溶性半胱胺修饰的CdTe量子点作为荧光探针，建立了一种荧光和共振光散射双信号输出的传感方法（图7）. 在PFOA或PFOS存在下，探针的荧光强度下降，共振光散射强度增加. 在荧光检测模式下的灵敏度是更高的，对PFOA和PFOS的检测限分别为32.02 pmol·L−1（即0.013 μg·L−1）和43.96 pmol·L−1（即0.022 μg·L−1）. 为了实现对PFOA的特异性检测，Zheng等[48]制备了一种MIP修饰的CdTe@CdS量子点探针，PFOA可以与探针表面的印迹孔穴产生特异性结合，导致探针的荧光强度下降，方法的线性范围为0.25—15 μmol·L−1，检测限为25 nmol·L−1（即10.4 μg·L−1）. 虽然采用这些传统的半导体量子点可以实现对PFOA和PFOS的灵敏检测，但是在这些材料中含有重金属元素Cd，具有一定的环境毒性，不具有良好的生物相容性.
而碳量子点作为一种无毒的、环境友好的荧光纳米材料，获得了研究者更大的青睐. 碳量子点即碳点，是一种碳基零维材料，由分散的类球状碳颗粒组成，尺寸极小（在10 nm以下），具有良好的水溶性和优异的荧光性能，在荧光传感领域展现出良好的应用前景[49-50]. Cheng等[51]制备了一种蓝色荧光碳点作为传感探针，氯化小檗碱水合物（BH）可以使碳点的荧光发生淬灭，当加入PFOS后，带正电荷的BH可以与带负电荷的PFOS发生静电作用，从而使碳点的荧光恢复. 该方法对PFOS检测的线性范围为0.22—50.0 μmol·L−1，检测限为21.7 nmol·L−1（即10.85 μg·L−1）. Chen等[52]采用一种红光发射的碳点作为探针，与PFOS反应形成基态复合物，导致碳点的荧光和紫外-可见吸收信号下降，RLS信号增强，以荧光信号响应进行定量分析时方法的灵敏度是最高的，检测限为18.27 nmol·L−1（即9.14 μg·L−1）. 同时，他们将荧光染料溴化乙锭（EB）作为参比信号，N掺杂的碳点（N-CDs）作为响应信号，设计了一种比率荧光传感方法（图8）[53]，在PFOS存在下，N-CDs可以与带负电荷的PFOS发生静电作用和氢键作用，引起N-CDs聚集，导致荧光淬灭和二级光散射增加. 根据两种信号的比率变化，实现对PFOS的定量检测，方法的检测限为27.8 nmol·L−1（即13.9 μg·L−1）. 与单一荧光检测相比，比率型荧光传感方法通过以两个或多个响应信号的比值进行定量分析可以进一步减少环境以及探针浓度等因素的影响，提高检测的准确性.
除了荧光量子点之外，具有高孔隙率的发光金属有机框架（LMOFs）材料也引起了研究者的广泛关注. LMOFs是一种新型的有机无机杂化材料，具有良好的结构可调性，较大的比表面积和多样的荧光发射性质，逐渐被应用到荧光传感领域[54-55]. Chen等[56]制备了3种水相稳定的锆卟啉LMOFs探针（PCN-222，PCN-223，PCN-224），建立了一种新型的荧光传感阵列方法检测水溶液中的PFCs（图9）. 这3种探针均可以发射稳定的红色荧光，PFCs可以与探针发生吸附作用，导致探针的荧光强度下降. 由于3种探针的拓扑结构不同，可以对多种PFCs产生不同的吸附亲和力，呈现出多种荧光淬灭响应模式. 通过线性判别分析（LDA）和层次聚类分析（HCA）对传感阵列的信号进行处理，可以区分检测水中6种不同的PFCs. 通过在地表水和地下水中加入PFCs标准溶液进行加标回收检测，验证了该传感阵列对实际水样检测的应用潜力.
传统的荧光材料是采用高能量的紫外或可见光激发，产生低能量的荧光发射，即发射波长大于激发波长. 而上转换纳米颗粒（UCNPs）是一种由镧系元素掺杂的反-斯托克斯发光材料，即采用长波长的近红外光激发，产生短波长的紫外-可见光发射[57-58]. 这类材料具有更低的自动荧光背景信号和更高的光化学稳定性. Li等[59]将UCNPs和共价有机骨架材料（COFs）结合，制备了一种COFs功能化的UCNPs荧光探针（UCNPs@COFs）. PFOS可以与探针表面的COFs层发生作用，使探针的荧光发生淬灭，方法的检测限为0.15 pmol·L−1（即7.5×10−5 μg·L−1）. 通过掺杂不同的镧系元素，Yin等[60]制备了3种不同发光颜色的UCNPs，将全氟辛基三乙氧基硅烷修饰到UCNPs表面后，制得的荧光探针分别可以与PFCs发生氟-氟相互作用和氢键作用，导致探针的荧光发生淬灭. 通过LDA和HCA分析可以鉴定7种不同的PFCs，为复杂样品中PFCs的精准分析提供了良好的应用前景. 此外，也有报道将UCNPs和分子印迹技术结合，来提高探针的选择性，Tian等[61]将发射绿色和蓝色荧光的UCNPs分别作为响应信号和参比信号，制备了一种近红外激发的表面印迹比率型荧光探针. 在PFOS存在下，蓝色荧光的参比信号没有发生改变，而绿色荧光的强度下降，基于两种信号的比率分析实现对PFOS的选择性、灵敏性检测，检测限为1 pmol·L−1（即5×10−4 μg·L−1）.
采用不同的光学材料作为信号探针对PFCs进行识别检测，建立了多种光学传感方法，并通过对探针进行调节优化，逐渐提高了方法的灵敏度和选择性，在加标样品检测中呈现了良好的应用潜力. 表2对上述光学传感方法的分析物、检测限、实际样品和回收率等进行了总结.
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在PFCs的检测方法研究中，传感检测技术受到了越来越多的关注，本文对电化学传感和光学传感在PFCs检测中的研究进展进行了综述讨论. 与色谱-质谱联用技术相比，传感检测具有更简便、快速、易操作、成本低的优点，建立传感检测方法并不是要取代传统的仪器分析方法，而是弥补它们的缺陷，为PFCs的现场检测提供技术支持. 对于PFCs的理想检测过程是先采用传感方法进行快速筛查，初步得到样品中PFCs的浓度范围后，再根据需求采用色谱-质谱联用技术进行精密检测. 通过将电化学传感和光学传感进行比较分析，可以得出电化学传感的优势是灵敏度较高，缺点是电极的制备过程较为繁琐，方法的重现性容易受到影响. 而光学传感的优势是更简便，并且可以进行可视化检测，缺点是灵敏度较低，光学探针材料的稳定性有待提高. 因此这两种方法各有优缺点，需要根据具体需求进行选择. 此外，它们也存在相同的不足点：（1）目前建立的传感方法主要用于对PFOS或PFOA的检测，而对其他种类PFCs的传感检测研究较少. （2）在目前已经报道的传感方法中，大多数都是以自来水、河流或湖泊水作为实际水样进行检测，但是一般情况下，这些水样中PFCs的浓度较低而无法检测到，只能通过在样品中进行加标回收实验来验证传感方法对实际水样检测的应用潜力. 但是多种生活废水、工业污水等实际环境水样的基质是更复杂的，干扰物质也较多，传感方法的应用能力还有待深入考察.
为了实现电化学传感和光学传感技术在PFCs检测中的应用，需要进一步改善传感方法的灵敏度、选择性以及抗干扰能力. 可以考虑从以下方面进行优化：（1）随着纳米材料领域的快速发展，可以将多种纳米材料与电化学、光学传感结合，制备筛选更优异的信号探针. （2）通过将传统的传感技术与数字化、信息化等智能检测技术结合，进一步提高数据采集的精密度和准确度. （3）通过开发新型的快速预处理方法对水样进行有效富集后，再采用传感方法进行检测，以弥补传感方法灵敏度较低的缺陷，提高方法的实际应用能力. 虽然目前对PFCs的传感检测方法研究面临重大的挑战，但是随着PFCs的污染问题受到越来越多的关注，为了实现样本的现场大规模筛查，降低检测成本，深入开展PFCs的快速传感检测技术研究将是重要的发展趋势.
水环境中全氟化合物的传感检测方法研究进展
Research progress on sensing methods for the detection of perfluorinated compounds in water environment
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摘要: 全氟化合物（PFCs）作为一类新型的持久性有机污染物，可以对环境和人体健康造成巨大的危害效应. 尤其在水环境中PFCs污染较为严重，污染分布范围广泛，使饮用水安全存在较大风险. 建立有效的分析方法对水环境中的PFCs污染水平进行及时检测是非常必要的. 虽然采用色谱-质谱联用技术已经实现了对PFCs的高灵敏检测，但是检测周期较长，检测成本较高. 为了解决该问题，近年来，电化学和光学传感方法逐渐被研究用于水环境中PFCs的检测. 传感方法可以提高对PFCs检测的便捷性，降低检测成本，并具有现场检测的应用潜力. 本文主要对电化学和光学传感方法在PFCs检测中的研究进展进行了综述，并对未来的研究趋势进行了预测和展望，希望可为水环境中PFCs的快速检测技术研究提供参考.Abstract: As a new type of persistent organic pollutants, perfluorinated compounds (PFCs) can cause great harm to the environment and human health. Especially, the pollution of PFCs is more serious in water environment, which is widely distributed and makes a great risk to the safety of drinking water. It is very necessary to establish the effective analytical methods to detect the pollution level of PFCs in water environment in time. Although the highly sensitive detection of PFCs has been realized by chromatography-mass spectrometry, it takes a long time and high cost. To solve this problem, electrochemical and optical sensing methods have been gradually investigated for the detection of PFCs in water environment in recent years. Sensing methods can improve the convenience of detection of PFCs, reduce the detection cost, and have the application potential of on-site detection. In this review, we mainly summarize the research progress of electrochemical and optical sensing methods in the detection of PFCs, and forecast and prospect the future research trends, which can provide a reference for the rapid detection technology research of PFCs in water environment.
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电化学厌氧消化（electrochemical anaerobic digestion，EAD）是一种利用微生物电解池（microbial electrolysis cell，MEC）的耦合厌氧消化（anaerobic digestion，AD）的新技术，其原理是利用MEC的制氢功能，对系统内的二氧化碳（CO2）进行固定和转化，生成更多的CH4，从而减少CO2的排放[1]，并极大地提高了CH4的转化率和沼气的品质[2]，所以，EAD作为一种新型的沼气制备技术，因其具有甲烷转化率高、能量回收率高、能耗低、适用于多种有机废弃物和废水的降解等优势而受到了广泛的关注，是目前AD领域的最新发现[3-5].
但不管是AD，还是EAD，绝大多数相关研究仍然停留在提高消化能力或者副产物的产率等方面[6-8]，很少涉及代谢过程的研究. 代谢通量分析（metabolic flux analysis，MFA）是一项研究胞内代谢状态和分析系统代谢能力的强有力技术，通过MFA：（1）可以确定细胞或者系统内存在的不同代谢途径，明确物质的流向和流量[8]；（2）可以计算胞内的中间产物的通量，对未知途径加以辨别[9]；（3）可以识别代谢节点的刚柔性[10]，和对环境扰动的影响做出评价，从而对代谢途径中具有特殊地位的途径实施有效调控[11]（如优化目标产物代谢途径、计算最大理论转化率等[12]）. 因此，本文将利用MFA中的通过通量平衡分析（flux balance analysis，FBA）的方法，构建EAD代谢网络，研究EAD代谢网络中的相关代谢途径的通量分布信息.
在代谢通量分析中，通量是反映各代谢产物在整个代谢网络中参与程度的重要参数[7]，可以依据通量的大小评价各代谢途径在整个代谢网络中所发挥的作用[13]. 然而由于EAD代谢网络中的相关代谢途径，往往是在相应的酶催化下进行的，在EAD代谢途径中，乙酸的形成和转化是EAD产甲烷过程中最为关键的节点. 乙酸的形成主要的途径是乙酰辅酶A通过磷酸转乙酰酶（PTA）转化为乙酰基-P，然后再通过乙酸激酶（AK）从乙酰基-P转化为乙酰基-P，AK催化反应产生ATP[14]. 厌氧消化EMP途径所产生的丙酮酸转化为乙醛和二氧化碳，然后乙醛通过ADH还原成乙醇[15]. 丁酸的产生则与磷酸转丁酰酶（PTB）与丁酸激酶相关. 此外，ADP/ATP转运酶也发挥着重要的作用. ADP/ATP转运酶又被称为腺嘌呤核苷酸易位子或ADP/ATP载体蛋白，ADP/ATP转运酶通过ADP 与ATP相互转化产生能量从而为细胞提供能量[16]. 而在乙酸转化中，CoF420参与产甲烷菌中的氧化还原反应，充当电子载体. CoF430是甲基辅酶M还原酶的辅助因子，在甲烷生成的最后一步释放甲烷. 而辅酶M是古菌产甲烷菌代谢中甲基转移反应所需的辅酶.
综上所述，利用FBA不仅可以对EAD系统的代谢过程进行表征，还能对代谢通量进行分析和直观地了解代谢网络中不同代谢途径的产物生成情况以及代谢关键节点处的酶活性变化水平.
1. 实验部分（Experimental section）
1.1 实验装置
EAD实验装置由 电解电流及电压记录单元、 EAD反应单元和排水集气单元组成，EAD反应单元主要包含400 mL的发酵罐，其中电极距离为3.0 cm，一端的电极片完全地浸于发酵液中，另一端通过导线与宽屏无纸记录仪（SIN-R7000A，中国）相连；在EAD系统中，阳极为石墨电极，阴极为铂电极，参比电极为饱和的Ag/AgCl电极. EAD实验装置如图1所示.
图 1 EAD实验装置Figure 1. EAD experimental setupa. 电解电流及电压记录单元，b. EAD反应单元，c. 排水集气单元a. electrolysis current and voltage recording unit, b. EAD reaction unit, c. drainage gas gathering unit.1.2 接种物、缓冲营养液和微量元素液
厌氧活性污泥来自云南师范大学昆明实验室通过猪粪厌氧发酵. 经检测，pH值为8.07，TS为17.11%，VS为10.08%.
缓冲营养液配比：NaH2PO4∙2H2O（5.54 g·L−1）、Na2HPO4∙12H2O（23.09 g·L−1）、KCl（0.26 g·L−1）和NH4Cl（0.62 g·L−1）.
微量元素液配比：Na2WO4∙2H2O（0.03 g·L−1）、NaCl（1 g·L−1）、FeCl2∙7H2O（0.07 g·L−1）、CuSO4∙5H2O（0.01 g·L−1）、NiCl2∙6H2O（0.02 g·L−1）、C6H9NO6（1.50 g·L−1）、MgSO4（3.00 g·L−1）、AlK（SO4）2∙12H2O（0.01 g·L−1）、ZnCl2（0.13 g·L−1）、CaCl2∙2H2O（0.10 g·L−1）、H3BO3（0.01 g·L−1）、MnCl2∙4H2O（0.60 g·L−1）、CoCl2∙6H2O（0.10 g·L−1）、Na2MoO4（0.03 g·L−1）和复合维生素（1 粒·L−1）.
1.3 实验方法
EAD实验设置3个实验组，每组3个平行. 首先在每个实验组的发酵罐中添加：葡萄糖1.0 g，接种物120.0 g，缓冲营养液100.0 mL，微量元素液10.0 mL，再补加蒸馏水使物料的总质量为360.0 g；其次将密封好的发酵罐连接气体收集装置，再利用高纯氮排出体系内的溶解氧和空气（通气时间为3 min），使EAD体系处于厌氧状态；最后施加恒定电压1.0 V，进行培养.
培养阶段：将发酵罐置于恒温磁力搅拌器中，设置温度为30.0 ℃；每天监测pH值变化，待其恢复到7.0左右，立即添加等量的葡萄糖将体系培养至稳定.
扰动阶段：培养阶段结束后，测定发酵液中底物和代谢产物的浓度，同时记下该时间点为扰动的初始点，随后添加1.0 g的葡萄糖，施加扰动后，通过监测体系中底物的消耗量和代谢产物的生成量，然后进行代谢通量分析.
1.4 常规检测分析
日产气量：采用排水法法，每天定时记录产气量. TS和VS：在（105±5）℃下干燥并在（550±10）℃下马弗炉燃烧1 h后，测量污泥的. pH值：采用pH计（HAOSHI H-1008A，中国）.
VFAs：样品经离心分离，取上清液，采用气相色谱仪（FULI, GC9790II，中国），以FID为检测器进行测量[17]. 色谱柱为KB- FFAP（30 m×0. 32 mm×0. 25 μm）毛细管柱.
气体含量：采用气相色谱仪（FULI, GC9790II，中国），以TCD 检测器对H2、CH4和CO2含量进行测量. 色谱柱为TDX-01填充柱. 葡萄糖含量：采用3,5-二硝基水杨酸比色法测定[18].
1.5 酶活测量与分析
酶活测量采用改良的双抗体夹心酶联免疫吸附测定（ELISA）方法[19-21]在测量过程中，以ADP/ATP转运酶、磷酸转乙酰酶（PTA）、乙酸激酶（AK）、磷酸转丁酰酶（PTB）、丁酸激酶（BK）、辅酶M（CoM）、甲基丙二酰CoA变位酶（MCM）、辅酶F420（F420）、辅酶F430（F430）为标准酶. 检测时在酶标包被板上设定空白孔、标准孔、待测样品孔. 空白孔不加样品及标准酶，作为对照，标准孔加标准酶，待测样品孔中先加酶试剂盒中的样品稀释液，然后再加待测样品. 按照酶试剂盒说明书进行操作，最后采用Epoch酶标仪在450 nm波长下进行测定，以空白孔调零依序测量各孔的吸光度（OD值），并通过标准曲线计算样品中酶的活性.
1.6 通量分析
通量分析采用通量平衡分析（FBA）的方法，采用代谢通量分析软件Cell Net Analyzer进行代谢网络的构建及分析. FBA是MFA中基于质量守恒的代谢过程研究常用的一种数学建模分析法[22]，在拟稳态条件下，模型中代谢产物处于平衡状态，此时，可将代谢物的通量描述为一个线性方程，只需对底物和相关产物的浓度变化进行测量，再采用线性规划或者计量矩阵分析方法则可确定每种产物的代谢通量[23].
2. 结果与讨论 （Results and discussion）
2.1 EAD培养阶段的产气及含量分析
EAD反应过程中产气特性的变化是表征反应器效能的重要因素. 图2为培养过程中的产气变化情况，从图2可以发现，在反应器启动阶段，气体中以CO2为主，随着反应器的运行，产甲烷菌逐渐生长富集. 在稳定阶段，其甲烷含量最高可以达到55%左右，葡萄糖厌氧消化中理论产甲烷含量在50%左右，也就是说，MEC的引入明显提升了葡萄糖的理论产甲烷率，而且此时CO2的含量降低到11%左右，明显的降低了CO2的排放. 在反应器稳定后，日产气量也得到了明显的提升，从最初的50 mL·d−1左右增加到了200 mL·d−1左右. 对于氢气含量，除启动阶段有氢气产生外，反应中后期基本没有氢气产生，这可能是由于前期pH较低，适于产氢菌的生长，中后期pH值恢复较快，可以迅速恢复至已6.5以上，不利于产氢菌的生长，导致氢气含量极低. 此外，也可能是由于电化学辅助促进了H2还原CO2途径产甲烷，使得反应器中的H2迅速被噬氢产甲烷菌消耗，从而提高了CH4的含量，降低了H2的含量.
图 2 EAD培养阶段中产气体积及气体组分含量Figure 2. Gas production volume and gas component content in EAD operation stage2.2 EAD培养阶段的VFAs的分析
VFAs是厌氧消化中重要的中间产物，其产生和分解过程受多种因素影响，同时也关系到EAD产甲烷过程的稳定性. EAD体系中 VFAs的浓度一旦超过 200 mmol·L−1 就有可能发生酸抑制问题[24]，并对产甲烷过程产生严重的影响，然而本次实验研究并未出现VFAs累积的现象. 图3显示了EAD培养过程中各短链有机酸的变化情况. 从图3可以看出，各短链有机酸的变化与底物补充时间相关，培养前期VFAs波动较大且浓度较高，但15 d后，因阳极上形成了电活性微生物膜，致使VFAs能够在阳极表面降解，尽管进料时间间隔缩短为3 d，也没有产生VFAs累积，表明EAD具有较强的抗酸化的能力.
图 3 EAD运行阶段中VFAs的含量变化Figure 3. Changes in the content of VFAs during the EAD operation stage在厌氧消化中丁酸累积是抑制厌氧消化的重要因素之一，由于丁酸的产氢产乙酸过程必须依赖氢还原CO2产甲烷过程，否则本身不能自发进行，一旦产氢产乙酸和产甲烷过程失衡，将会产生严重的丁酸抑制作用。然而在EAD中丁酸的降解除了依赖氢还原CO2产甲烷过程外，还可以在电活性微生物的作用下，在电极表面降解. 在这条途径中，丁酸分解为CO2、H+和电子， H+向阴极迁移在阴极上获得电子而形成H2，这部分H2同样被氢营养型产甲烷菌利用还原CO2，加强H2还原CO2产甲烷途径.
2.3 代谢网络构建
对于纯培养体系而言，由于体系内菌种单一，代谢产物和途径比较明确，构建与之相对应的代谢网络相对比较容易. 但对于复杂的混合培养而言，特别是像EAD这种由多种微生物构成的体系，变量较多，对于代谢网络的构建及分析难度较大[25]，为了使代谢通量分析能适用于混合体系，提出了“统一微生物”这一个概念[26]，同时国内外一些学者已经在部分混合体系中作了应用上的尝试，并且成功地建立了发酵制氢体系的代谢网络[27]，还有在新型多级厌氧甲烷反应器中也进行了FBA的研究[28]，但还需进一步地完善，才能使其适用于EAD的混合培养体系中. EAD是在AD中引入MEC，由于MEC的引入，使H+向阴极迁移，在阴极上生成H2，这在AD基础上增加了一条重要的产氢途径. 根据相关研究表明[9, 12]，在严格的厌氧条件下，丙酮酸几乎不会流向三羧酸循环，甲酸也不是所有严格厌氧菌都能产生. 结合相关研究[29-33]，构建了如图4所示的EAD代谢网络该网络包含了37个主要的代谢反应式，每一步的代谢的具体生化反应过程如表1所示.
表 1 EAD体系葡萄糖代谢过程包含的主要生化反应Table 1. The main biochemical reactions included in the glucose metabolism process of the EAD systemNO. 反应式 Equation NO. 反应式 Equation R1 GLC+PEP ∀ G6P + Pyr R20 HPr + 2 H2O ∀ HAc + CO2 +3 H2 R2 NADH + Pyr ∀ HLa + NAD R21 HBu + 2 H2O ∀ 2 HAc + 2 H2 R3 Pyr + NADH ∀ NAD + HFo +AcCoA R22 HPr = HPr （ext） R4 2 Fd + Pyr + CoA ∀ CO2 + AcCoA + 2 FdH R23 EtOH+ HPr ∀ Hva （ext） + H2O R5 2 Fd + NADH = 2 FdH + NAD R24 HFo = HFo （ext） R6 NADPH + NAD ⇌ NADH + NADP R25 CO2 = CO2 （ext） R7 2 NADH = H2 + 2 NAD R26 CO2 + 4 H2 = CH4 + 2 H2O R8 2 FdH = H2 + 2 Fd R27 H2 = H2 （ext） R9 HLa = HLa （ext） R28 2 AcCoA + H2 ∀ PrOH（ext） +2 CoA + CO2 R10 HLa + NADH ∀ HPr + NAD R29 HAc ∀ CO2 + CH4 R11 HFo ∀ CO2 + H2 R30 HAc = HAc （ext） R12 AcCoA + ADP + iP ∀ATP + HAc + CoA R31 EtOH = EtOH （ext） R13 AcCoA + 2 NADH ∀ EtOH + CoA + 2 NAD R32 HBu + EtOH ∀ HCa （ext） + H2O R14 2 AcCoA + NADH ⇌ CoA + H2O + CroCoA + NAD R33 HBu = HBu （ext） R15 CroCoA + 2 Fd + NADH ∀ ButCoA + 2 FdH + NAD R34 HBu + 2 NADH ∀ BuOH（ext） + CoA + 2 NAD R16 CroCoA + NADH ∀ ButCoA + NAD R35 Pyr ⇌ Pyr （ext） R17 ButCoA + ADP + iP ∀ HBu + ATP + CoA R36 CH4 = CH4 （ext） R18 2 CO2 + 4 H2 ∀ HAc +2 H2O R37 2 H+ + 2 e- = H2 R19 EtOH + 2H2O ∀ 4 H+ + HAc 注：iP为磷酸根离子，CoA为辅酶A，H+为氢离子，e-为转移电子或者电解协助装置提供的电子. Note: iP is the phosphate ion, CoA is the coenzyme A, H+ is the hydrogen ion, and e- is the electron provided by the transfer electron or electrolysis assistance device. | Show Table
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2.4 电压扰动对EAD产甲烷代谢通量的影响
在培养阶段中，当EAD运行稳定后，从取样口取样，检测残余葡萄糖和相关代谢物的含量，然后添加1 g的葡萄糖，以此时的状态为FBA的初始状态，实施电压扰动. 在对照组电压为1.0 V的基础上，扰动组1电压降低至0.6 V，而扰动组2增加至1.4 V. 14 h后，再次检测残余葡萄糖和相关代谢物，产气量和气体含量. 经过计算得到EAD扰动前后的发酵液中代谢产物的净生成速率，如表2所示.
表 2 EAD体系中关键代谢物的净生成速率①（mmol·L−1·h−1）Table 2. Net formation rate of key metabolites in EAD system①（mmol·L−1·h−1）代谢物Metabolites 对照组1.0 VControl group 1.0 V 扰动组0.6 VDisturbance group 0.6 V 扰动组1.4 VDisturbance group 1.4 V 葡萄糖② 1.1274 ± 0.0154 1.0958 ± 0.0055 1.1195 ± 0.0175 甲 酸 0.0032± 0.0000 0.0086 ± 0.0021 0.0093± 0.0026 乙 酸 0.7511 ± 0.1440 0.5229 ± 0.0770 0.7064 ± 0.1202 丙 酸 0.1061 ± 0.0096 0.0860 ± 0.0049 0.0902 ± 0.0023 丁 酸③ 0.4180± 0.0335 0.4218± 0.0391 0.4026 ± 0.0201 乳 酸 0.0107 ± 0.0046 0.0081 ± 0.0035 0.0128 ± 0.0056 丙酮酸 0.0156 ± 0.0037 0.0335± 0.0074 0.0261 ± 0.0171 戊 酸④ 0.0230 ± 0.0107 0.0107 ± 0.0046 0.0277 ± 0.0093 己 酸 0.0000 ± 0.0000 0.0000 ± 0.0000 0.0000 ± 0.0000 乙 醇 0.0173 ± 0.0014 0.0092 ± 0.0019 0.0160 ± 0.0067 丙 醇 0.0000 ± 0.0000 0.0000 ± 0.0000 0.0000 ± 0.0000 丁 醇 0.0000 ± 0.0000 0.0000 ± 0.0000 0.0000 ± 0.0000 CO2 0.2258 ± 0.0229 0.2255 ± 0.0376 0.2716 ± 0.0071 CH4 0.2947 ± 0.0127 0.4909 ± 0.0515 0.3924 ± 0.0293 H2 0.0281 ± 0.0231 0.0228 ± 0.0137 0.0039 ± 0.0024 注：表2中的实验数据①为电压扰动实验组的主要代谢物的净生成速率；葡萄糖②的测量值代表底物的净摄取速率；丁酸③为正丁酸和异丁酸的总和，戊酸④为正戊酸和异戊酸的总和. Note: The experimental data① in Table 2 are the net production rates of major metabolites in the voltage disturbance group; The measured value of glucose② represents the net uptake rate of substrate; Butyrate③ is the sum of n-butyrate and isobutyrate, valerate④ is the sum of n-valerate and isovalerate. | Show TableDownLoad:
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根据表2中的净生成速率，采用运行Cell Net Analyzer软件，获得EAD代谢通量分布信息，如图4所示，并以H2、CO2、HAc和CH4代谢物进行评价.
在0.6 V扰动下，NADH通量明显优于1.4 V电压扰动，且此条件下最终产物甲烷通量达到43.52，明显高于1.0 V和1.4 V下的26.14和34.81. 由图4可知，H2的代谢途径主要形成途径为：R7、R20、R21和R37. 由通量值可知，EAD中H2主要来源于电极反应R37，和丁酸降解为乙酸的途径R21，其次是NADH平衡调节产氢R7. CH4为最终的目标代谢物，主要由H2还原CO2途径R26和乙酸转化途径R29两条途径形成. EAD体系中CH4的合成途径是以乙酸转化途径占主导地位，其次为H2还原CO2途径，1.0 V下EAD体系的这两条途径的占CH4产生总量的64.95%和35.05%. 0.6 V和1.4 V扰动下，通过H2还原CO2产生的产甲烷（R26）分别占13.44%和12.76%，相比对照组5.97%均有所提高，表明电压扰动使得EAD产甲烷代谢途径偏向了氢营养型产甲烷. 值得注意的EAD产甲烷系统明显产生了甲酸，但根据代谢通量，CH4和H2并无一来源于甲酸，说明EAD反应体系中可能没有噬甲酸型产甲烷菌存在. 最终产物H2大多由EAD中的阴极产生，但在最终产物中，氢气通量明显下降，说明H2还原为CH4（R26）的途径较为活跃. 本次从发酵液代谢物中未检测到己酸、丙醇和己酸盐. 乙酸的来源有R12、R18、R19、R20和R21途径. 通量值表明乙酰辅酶A转化是乙酸最主要的来源，其次是丁酸转化、H2还原CO2、乙醇转化和丙酸转化. 其通量大小受多个中间产物的影响，但在电压扰动（0.6 V和1.4 V）下，其通量明显增大，其中以0.6 V扰动增幅最大，说明反应器中的产酸微生物在此时相对较活跃. 乳酸和乙醇的产生不利于H2的生产，图中0.6 V扰动下的乳酸通量较高，这也可能是导致了H2较低的原因之一.
2.5 酶活水平变化
表3为葡萄糖代谢过程中关键酶活性的变化. 其中ADP/ATP转运酶的活性，0.6 V和1.4 V扰动时的酶活性均高于对照组1.0 V 的239.28 IU·L−1. ADP/ATP是能量代谢的载体，为微生物生长和繁殖提供能量基础. 当电压扰动时，需要大量能量来使微生物群落发生转变，因此ADP/ATP转运酶酶活性增加. 在乙酸代谢途径中首要的是乙酸的活化，它需要由乙酸激酶AK和磷酸转乙酰酶PTA的先后催化来进行. 在ATP参与下由乙酸激酶AK催化，乙酸被磷酸化为乙酰磷酸，然后乙酰磷酸再在磷酸转乙酰酶PTA催化下生成乙酰辅酶A，进行乙酸代谢[34-35]. 但从图5中可以看出，所产生的乙酸大部分都R12途径逆反应生成乙酰辅酶A，其中当进行0.6 V扰动时，R12逆反应通量最大，这与在0.6 V时PTA活性达到115.69 U·L−1检测结果相吻合. 当进行电压扰动时，EAD体系内在乙酸代谢中PTA和AK的酶活调节现象相似，有研究表明[36]当谷氨酸棒杆菌生长在以乙酸（取代葡萄糖）为碳源的培养基上时，PTA和AK酶活性明显提高，该现象是微生物碳代谢中葡萄糖效应的具体体现，表明酶在基因表达环节上可能存在葡萄糖基质上的负调控效应或乙酸基质上的正调控效应. 降低电压，PTA与AK酶活性增加. PTB和BK酶与丁酸产生有关，由图5代谢通量可知，丁酸的产生是从乙酰基通过PTB与BK的共同催化所形成. 在丁酸代谢中，PTB催化反应产生大量的丁酰辅酶A，但产生的丁酸大部分却通过R21转化为乙酸. 在0.6 V扰动下，PTB的酶活性352.19 U·L−1，明显高于对照组310.19 U·L−1和1.4 V的338.04 U·L−1，但BK酶活性，对照组1.0 V的酶活性52.59 U·L−1，要略高于0.6 V的50.92 U·L−1. PTB酶活性高于BK，这是由于PTB需要先将丁酰辅酶A转化为在丁酰磷酸，最终再由BK催生与ADP反应形成丁酸和ATP. 而BK在1.0 V与0.6 V酶活性差异不大，这是可能是由于电压BK影响不大. 辅酶M在甲烷形成的最终反应步骤中充当甲基的载体. CoM的化学结构虽然很简单，但在甲基还原酶的反应体系中却有高度的专一性，因此在进行电压扰动时，辅酶M的酶活性变化差异不大. 值得一提是，MCM酶活性变化与CoM酶活性变化相似. 在丙酮酸转化为丙酸代谢过程中，关键酶为MCM，在电压扰动下，酶活性变化差异较小. 结合图6中的产丙酸代谢通量图可以看出，丙酸通量变化也差异较小，说明酶活性与所构建的代谢通量有较好的相关性. CoF420在产甲烷途径中电子载体，而CoF430产甲烷古菌形成甲烷最后步骤作为甲基载体的四吡咯化合物，因此产甲烷的总通量应当取决于CoF420与CoF430共同酶活性，在0.6 V电压扰动下，总酶活性为63.01 IU·L−1，对照组为56.94 IU·L−1，1.4 V扰动为59.57 IU·L−1，这与图5中产甲烷代谢通量中，0.6 V时产甲烷最多，1.4 V次之，对照组最少结果相吻合.
表 3 代谢途径中关键酶活性水平的变化Table 3. Changes in activity levels of key enzymes in metabolic pathways酶名称Enzyme 对照组1.0 VControl group 1.0 V 扰动组0.6 VDisturbance group 0.6 V 扰动组1.4 VDisturbance group 1.4 V 单位Unit ADP/ATP转运酶 239.28±23.54 337.04±7.88 344.23±7.54 IU·L−1 磷酸转乙酰酶（PTA） 99.78±6.39 115.69±11.32 97.69±7.50 U·L−1 乙酸激酶（AK） 106.26±24.23 151.38±28.81 120.25±28.93 U·L−1 磷酸转丁酰酶（PTB） 310.19±1.29 352.19±12.66 338.04±22.08 U·L−1 丁酸激酶（BK） 52.59±6.63 50.92±0.90 36.08±4.89 U·L−1 辅酶M（CoM） 173.84±17.97 191.01±23.53 176.85±12.82 U·L−1 甲基丙二酰CoA变位酶（MCM） 58.17±4.06 51.71±2.71 54.20±3.09 U·L−1 辅酶F420（CoF420） 40.38±2.22 43.72±4.37 36.86±6.48 IU·L−1 辅酶F430（CoF430） 16.56±2.05 19.29±1.55 22.71±2.14 IU·L−1 | Show TableDownLoad:
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3. 结论（Conclusion）
本研究通过外加电压对EAD体系扰动过程中代谢通量的影响，对EAD代谢网络通量上的变化结合关键酶活性的变化，进一步分析电压扰动对EAD系统代谢产物生成上的提高或者降低提供理论依据，由通量分析结果可知，EAD体系中并没有很高的H2生成，相反，EAD体系中产甲烷能力得到提高. 原因可能是由于电解协助装置的引入，极大地促进H2的产生，随后，所产生的H2被用来还原CO2产乙酸和产甲烷的代谢过程，进而提升了EAD系统的产甲烷能力. 结合关键节点处酶活性变化，酶活性与代谢通量有着较好的相关性. 在进行电压扰动时，ADP/ATP转运酶、PTA与AK、PTB与BK，这些酶活性均随电压变化而产生较大的差异. 而CoM与MCM酶活性，具有高度专一性的酶，随电压扰动变化不大. 在0.6 V电压扰动下，CoF420与CoF430酶活性与产甲烷代谢通量变化相吻合.
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表 1 用于PFCs检测的电化学传感方法
Table 1. Electrochemical sensing methods for the detection of PFCs
电化学传感Electrochemical sensing 分析物Analyte 检测限/（μg·L−1）Limit of detection 样品Sample 加标回收率/%Spike recovery 参考文献References 伏安法Voltammetry PFOS 0.02 蒸馏水、自来水、矿泉水 82—110 [19] PFOS 7.5×10−3 去离子水、自来水 85.5—93.0 [25] 电位法Potentiometry PFOAPFOS6:2FTS 41 — — [20] 阻抗法Impedimetric PFOS 5×10−4 — — [21] 光电化学法Photoelectrochemistry PFOS 86 自来水、湘江河流水、岳麓山水 95.81—117.83 [22] PFOA 0.01 自来水、长江水 98.2—102.4 [26] PFOSF 0.01 自来水、长江水、东湖水 92.5—100.5 [27] 电化学发光法Electrochemiluminescence PFOA 0.01 自来水、长江水、东湖水 96.9—103.8 [23]
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表 2 用于PFCs检测的光学传感方法
Table 2. Optical sensing methods for the detection of PFCs
光学传感Optical sensing 探针Probe 分析物Analyte 检测限/（μg·L−1）Limit of detection 样品Sample 加标回收率/%Spike recovery 参考文献References 比色法Colorimetric 金颗粒 PFOA 1.04×105 — — [29] 金颗粒 PFBSPFHxSPFHpAPFCs（F7-F17） 10 自来水河流水 PFOS:115±1285±10 [30] TMB PFOS 4.3 — — [31] 共振光散射法Resonant light scattering 健那绿B PFOS 2.8 自来水嘉陵江水 91—104 [32] 结晶紫 PFOA 4.55 自来水嘉陵江水 91.36—104.80 [33] 维多利亚蓝B PFOS 2.5 自来水嘉陵江水 91.8—106.3 [34] 荧光法Fluorescence 赤藓红B PFOSPFOA PFOS: 6.4PFOA: 4.9 自来水嘉陵江水 PFOS:93.5—106.5PFOA:91.5—107.0 [39] 8-羟基芘-1,3,6-三磺酸三钠（HPTS） PFOS 0.5 珠江河水海珠湖水 90.8—102 [40] 伊红Y PFOS 7.5 自来水嘉陵江水 97.4—105.1 [41] 阳离子苝二酰亚胺衍生物（PDI-Pyr） PFOS 14 自来水土壤提取物 — [42] 异硫氰酸荧光素掺杂的印迹探针 PFOS 5.57 自来水湘江水 95.7—101 [43] CdS量子点 PFOA 124.22 纺织品悬浮液 95—113 [46] CdTe量子点 PFOAPFOS PFOA: 0.013PFOS: 0.022 自来水嘉陵江水 PFOA:99—106.3PFOS:98.3—107.3 [47] CdTe@CdS量子点 PFOA 10.4 自来水嘉陵江水 91—107 [48] 蓝色荧光碳点 PFOS 10.85 自来水嘉陵江水 91.6—99.6 [51] 红色荧光碳点 PFOS 9.14 自来水嘉陵江水 97.9—104.8 [52] 氮掺杂的碳点 PFOS 13.9 自来水嘉陵江水 90.15—101.44 [53] 锆卟啉LMOFs PFOSPFDAPFNAPFOAPFHpAPFHxA PFOS: 36PFDA: 45PFNA: 47PFOA: 46PFHpA: 44 太湖水地下水 — [56] UCNPs@COFs PFOS 7.5×10−5 自来水塑料瓶 106—108103—104 [59] UCNPs@SiO2-F PFDAPFNAPFOAPFHpA PFHxAPFOSPFHxS PFOS: 2.15 自来水地表海水河流水塑料瓶 — [60] UCNPs-SiO2@MIP PFOS 5×10−4 鄱阳湖水人血清鸡蛋 70.6—106 [61]
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