以纳米金为免疫标记物的检测技术的发展
作为现代四大标记技术之一的纳米金标记技术(nanogold labelling techique)，实质上是蛋白质等高分子被吸附到纳米金颗粒表面的包被过程。吸附机理可能是纳米金颗粒表面负电荷，与蛋白质的正电荷基团因静电吸附而形成牢固结合，而且吸附后不会使生物分子变性，由于金颗粒具有高电子密度的特性，在金标蛋白结合处，在显微镜下可见黑褐色颗粒，当这些标记物在相应的配体处大量聚集时，肉眼可见红色或粉红色斑点，因而用于定性或半定量的快速免疫检测方法中。由于球形的纳米金粒子对蛋白质有很强的吸附功能，可以与葡萄球菌A蛋白、免疫球蛋白、毒素、糖蛋白、酶、抗生素、激素、牛血清白蛋白等非共价结合，因而在基础研究和实验中成为非常有用的工具。
1．1 作为显微镜示踪物
1978年，Geobegan等将纳米金标记抗体用于普通光镜下检测B淋巴细脑表面膜免疫球蛋白，建立了光镜水平的免疫金染色(immunogold staining，IGS)。1981年 Danscher用银显影方法增强金颗粒的可见度，并提高了灵敏度。Holgate等人于1983年建立了用银显影液光镜下金颗粒的可见性的免疫金银染色法(immunogold-siliver staining，IGSS)，利用银的增强作用，加大单独金粒子在光镜下可视粒子的半径，增加了小颗粒金粒子的标记密度，提高了灵敏度。1986年Fritz等人又在IGSS法基础上成功地进行了彩色IGSS法，使得结果更加鲜艳夺目。尽管如此，由于亚硝酸银化合物是光敏性的，需要在暗室里进行标记，实验操作非常的不便，改用非光敏的醋酸银化合物，价格又过于昂贵，所以纳米金在光镜中的应用日渐减少。而利用纳米金的高电子密度，能在电镜下清晰的分辨颗粒，作为在透射电镜(TEM)、扫描电镜(sEM)和荧光显微镜的示踪物在电镜免疫化学和组织化学中得到了广泛应用。
1．2 应用于均相溶胶颗粒免疫测定技术
均相溶胶颗粒免疫测定法(sol particle immunoassay， SPIA)是利用免疫学反应时金颗粒凝聚导致颜色减退的原理，将纳米金与抗体结合，建立微量凝集试验检测相应的抗原，如间接血凝一样，用肉眼可直接观察到凝集颗粒。已成功地应用于PCG的检测，直接应用分光光度计进行定量分析。
l.3 应用于流式细胞仪
应用荧光素标记的抗体，通过流式细胞仪(Flow CytoMeter，FCM)计数分析细胞表面抗原，是免疫学研究中的重要技术之一。但由于不同荧光素的光谱相互重叠，区分不同的标记很困难。Boehmer等研究发现，纳米金可以明显改变红色激光的散射角，利用纳米金标记的羊抗鼠Ig抗体应用于流式细胞术，分析不同类型细胞的表面抗原，结果纳米金标记的细胞在波长632nm时，90度散射角可放大10倍以上，同时不影响细胞活性。而且与荧光素共同标记，彼此互不干扰。因此，纳米金可作为多参数细胞分析和分选的有效标记物，分析各类细胞表面标志和细胞内含物。
1．4 应用于斑点免疫金银染色技术
斑点免疫金银染色法(Dot-IGS，IGSS)是将斑点ELISA与免疫纳米金结合起来的一种方法。将蛋白质抗原直接点样在硝酸纤维膜上，与特异性抗体反应后，再滴加纳米金标记的第二抗体，结果在抗原抗体反应处发生金颗粒聚集，形成肉眼可见的红色斑点，此称为斑点免疫金染色法(Dot-IGS)。此反应可通过银显影液增强，即斑点金银染色法(Dot-IGS/IGSS)。
1．5 应用于免疫印迹技术
免疫印迹技术(immunoblotting，IBT)也称为免疫转印技术，其原理是根据各种抗原分子量大小不同，在电泳中行走的速度不同，因而在硝酸纤维素膜上占据的位置也不同；把含有特异性抗体的血清和这一薄膜反应，那么特异性的抗原抗体反应就显色。而纳米金免疫印迹技术相比酶标记免疫印迹技术具有简单、快速、具有相当高的灵敏度。而且应用纳米金将硝酸纤维素膜上未反应抗体进行染色，评估转膜效率，校正抗原一抗体反应的光密度曲线，即可进行定量免疫印迹测定。
1．6 应用于斑点金免疫渗滤测定技术
斑点金免疫渗滤测定法(dot immuno-gold filtration assay，DIGFA)是斑点免疫测定法(dot immunoboding assay，DIBA)中的一种，是1982年由Hawkes等人在免疫印迹技术基础上改良发展起来的一项免疫学新技术。其原理完全同斑点免疫金染色法，只是在硝酸纤维膜下垫有吸水性强的垫料，即为渗滤装置。在加抗原(抗体)后，迅速加抗体(抗原)，再加金标记第二抗体，由于有渗滤装置，反应很快，在数分钟内即可显出颜色反应。与斑点免疫渗滤测定法(d o t immunotietration assay，DIFA)相比，所不同的是免加底物液，直接由红色胶体金探针显色，结果鲜艳，背景更清楚，可以在室温下保存。该方法已成功地应用于人的免疫缺陷病病毒(HI)的检查和人血清中甲胎蛋白的检测。目前使用的有HCG试剂盒，AFP试剂盒，消化道肿瘤筛检试剂盒。
1．7 应用于免疫层析技术
免疫层析法(gold immunochromatography assay， GICA)是将各种反应试剂以条带状固定在同一试纸条上，待检标本加在试纸条的一端，将一种试剂溶解后，通过毛细作用在层析条上渗滤、移行并与膜上另一种试剂接触，样品中的待测物同层析材料上针对待测物的受体(如抗原或抗体)发生特异性免疫反应。层析过程中免疫复合物被截留、聚集在层析材料的一定区域(检测带)，通过可目测的纳米金标记物得到直观的显色结果。而游离标记物则越过检测带，达到与结合标记物自动分离之目的。GICA特点是单一试剂，一步操作，全部试剂可在室温长期保存。这种新的方法将纳米金免疫检测试验推进到～个崭新的阶段。
1．8 生物传感器
生物传感器(biosensor)是指能感应(或响应)生物、化学量，并按一定规律将其转换成可用信号(包括电信号、光信号等)输出的器件或装置。在生物传感器方面，纳米金主要设计为免疫传感器，是利用生物体内抗原与抗体专一性结合而导致电化学变化设计而成。另外由于纳米金的氧化还原电位是+1．68V，具有极强的夺电子能力，能大大提高作为测定血糖的生物传感器葡萄糖氧化酶膜的活性，金颗粒越细，活性越大。
1．9 生物芯片
生物芯片是以膜、玻璃、硅等固相介质为载体，其最大的优点在于高通量、并行化、微型化。一次实验可同时检测多种或多份生物样品。生物芯片包括基因芯片、蛋白质芯片、细胞芯片、组织芯片。目前，生物芯片用于食品安全检测领域的应用主要包括农药、兽药残留检测，食品微生物检测、动物疫病监测、转基因动物植物检测等。2002年Park等在《Science》杂志上介绍了一种以纳米金为探针的基于电荷检测的新型基因芯片，该芯片具有非常好的灵敏度及特异性，可以在十万分之一比率中检测出单碱基突变的基因片段。
纳米金技术在食品安全快速检测中的应用
目前食品检测分析一般采用化学分析法(CA)、薄层层析法(TLC)、气相色谱法(GC)、高效液相色谱法(HPLC)，但需要繁琐、耗时的前处理，样品损失也较大。相对于灵敏度较低的CA和TLC方法，GC、HPLC的灵敏度较高，但操作技术要求高、仪器昂贵，并不适合现场快速测定和普及，而以纳米金为免疫标记物的检测技术正弥补了这些技术的缺点，在现代食品分析检测中的运用也越来越多。
2．1 兽药残留
所谓兽药残留是指动物产品的任何可食部分所含兽药的母体化合物及，或其代谢物，以及与兽药有关的杂质的残留。兽药残留既包括原药也包括药物在动物体内的代谢产物。主要的残留兽药有抗生素类、磺胺药类、呋喃药类、抗球虫药、激素药类和驱虫药类。兽药通常是通过在预防和治疗动物疾病用药、在饲料添加剂中使用以及在食品保鲜中引入药物而带来对食品的污染。人长期摄入含兽药的动物性食品后，不但会对人体产生毒性作用，出现过敏反应，而且动物体内的耐药菌株可传播给人体，当人体发生疾病时，就给临床上感染性疾病的治疗带来一定的困难，延误正常的治疗。另外有些残留物还具有致畸、致癌、致突变作用。
Verheijen利用胶体金标记纯化的抗链霉素单克隆抗体，对链霉素的检测限为160ng/ml，检测方便快速，不需要其他试剂和仪器，时间仅需lOmintl41。而使用胶体金免疫层析试纸条，在检测虾肉等组织试样中残留氯霉素(chloramphenicol，CAP)残留时，灵敏度可达到 lng/ml，只需5～10min，并且与类似物没有交叉反应。Yong Jin等也使用金标法来检测动物血浆和牛奶中的新霉素残留，其检测限为10ng/mltl6J。盐酸克伦特罗即β2受体兴奋剂，俗称“瘦肉精”能增强脂解和减慢蛋白质分解代谢，若在畜牧生产中使用，可明显提高饲料转化率和瘦肉率；但使用剂量过大，则会对动物和人(间接)的肝脏、肾脏等器官产生严重的毒副作用。尽管欧盟于1996年禁止在畜牧生产中使用该药(EC Direc． tive 96/22/EC)，我国农业部也于1997年明令禁止，但国内“瘦肉精”中毒事件时有发生。刘见使用金标试纸法快速检测检测盐酸克伦特罗，最小检测量达到40ng/ml。现在商品化的试纸条产品现在也比较成熟，比利时UCB Bio-products公司开发的Tlhe Beta STAR检测法就是将特定的β-内酰胺受体固定在试纸条上，用胶体金有色微粒作为标记物，5min内可以检测到青霉素和头孢霉素残留。而国内的刘平在用生物电化学传感器检测牛奶中残留的青霉素时，认为使用纳米金将有助于提高传感器的检测限。
2.2 动物传染病
动物传染病不但会影响动物养殖经济，也对人类健康构成威胁，联合国粮农组织和世界卫生组织已把预防和控制严重的动物流行病作为其工作重点之一。虾白斑病毒(white spot syndrome virus，WSSV)是阻碍虾养殖业发展的主要因素，至今还没有有效的药物，所以及早检测出病毒，显得尤其重要。Wang Xiaojie等已成功研究了斑点免疫金渗滤法(DIGFA)t19~和金标试纸法来检测虾白斑病毒，其中金标试纸法的检测限为1 μg/ml，而使用银增强，可以达到0．0lμg/ml。赖清金等使用金标试纸条来检测猪瘟病毒，10～15min就能检出结果，并可根据检测结果合理指导猪瘟免疫和建立适宜的免疫程序。禽流感病毒(AIV)是引起禽类急性死亡的烈性、病毒性传染病，而且能感染人，我国许多地区也先后报道有高致病性禽流感的发生，给养禽业造成了重大的经济损失，也严重威胁了人类的健康。刘永德等将兔抗禽流感H5、H9亚型病毒抗体纯化后，分别与制备的胶体金研制成免疫金探针，用改良的渗滤法安全快速地检测被检材料中禽流感H5、H9亚型病毒，3min即可得到结果，检测灵敏度分别为1．62ug/ml和1．25μg/ml。
2.3 农药残留
农药残留分析的困难包括：样品基质背景复杂、前处理过程繁琐，需要耗费较多的时间、被测成分浓度较低、分析仪器的定性能力受到限制、仪器检测灵敏度不够等一系列问题，但使用金标记的快速检测可以很好的解决以上问题。国内的王朔分别使用纳米金免疫层析和纳米金渗滤法检测西维因的残留，整个检测过程只需5min，检测限也分别达到100ug/L和50μg/L。国内的生物技术公司也开发出了成熟的商品化产品，如克百威农残速测试纸条等。
2．4 致病微生物检测
目前基于金标记的快速检测研究在致病微生物方面比较多，检测的种类也比较多。最早Hasan以免疫磁性分离技术为基础的免疫胶体金技术已成功应用于01群霍乱弧菌(Vibriocholerae)的检测。国内洪帮兴等人研究了以硝酸纤维膜为载体纳米金显色的寡核苷酸芯片技术，为在分子水平快速简便的鉴别致病菌提供了可能，甚至可以检出致病菌的耐药性变异。该芯片技术对大肠埃希氏菌、沙门氏菌、志贺氏菌、霍乱弧菌、副溶血弧菌、变形杆菌、单核细胞增生李斯特菌、蜡样芽孢杆菌、肉毒梭菌和空肠弯曲菌等10种(属)具有高灵敏度和特异性，检出水平可达10CFU/mlt251。殷涌光等在使用集成化手持式Spreeta TM SPR传感器快速检测大肠杆菌时，引入胶体金复合抗体作为二次抗体大幅度增加质量，进一步扩大了检测信号，同时延长胶体金复合抗体与微生物的结合过程，使检测信号进一步稳定与放大，从而显著提高了检测精度，使该传感器对大肠杆菌的检测精度由10 6 CFU/ml提高到10 1CFU/ml。金免疫渗滤法重要的食源性致病菌之一大肠埃希氏菌0157：H7，目前的检测通常先以山梨醇麦康凯琼脂(sMAC)进行初筛，然后用生化和血清学试验做鉴定，一般需要24～48h，而采用胶体金免疫渗滤法检测却非常的简便，在很短时间即可得到结果。
在致病菌快速检测中金标试纸条的研究越来越广泛。谢昭聪等应用胶体金免疫层析法检测水产品中霍乱弧菌的研究中，增菌液霍乱弧菌含量为1CFU/ml，通过增菌12h后，即可应用胶体金免疫层析法诊断试剂检出，而一般水产品霍乱弧菌检测所采用的传统常规方法，检测时限长，增菌培养需8～16h，分离培养需14～20h，初步报告需30h以上，实际操作中，需要3d以上才能出报告。肠杆菌科的大属沙门氏菌可引起人的沙门氏菌性食物中毒，王中民等人采用免疫渗滤法可检出85%的引起食物中毒的沙门氏菌，灵敏度为2．4×107CFU/ml，对最常见的鼠伤寒、猪霍乱和肠炎沙门氏菌，检出率达100%，而采用胶体金免疫层析法的灵敏度为2．1×106CFU/mlt30j。被美国列为七种主要食源性致死病菌之一的李斯特菌，如果按照传统的分离培养和鉴定技术需要l～2周时间，而采用免疫胶体金层析法只需10min就能得到检测结果，灵敏度达到87．5%。
2．5 真菌毒素的检测
真菌毒素(Mycotoxin)是由真菌(Fungi)产生的具有毒性的二级代谢产物，广泛存在食品和饲料中，人类若误食受污染的食品，就会中毒或诱发一定疾病，甚至癌症。检测食品中的真菌毒素常用理化方法或生物学方法。但理化法需要较昂贵的仪器设备，操作复杂。而运用免疫技术检测真菌毒素敏感性高，特异性强，非常适用于食物样品的检测。D．J．Chiao等使用金标免疫层析法在10min之内即可检测50ng/ml的肉毒杆菌毒素B(BoNT/B)，如果使用银增强则其检测限可以达到50pg/ml，而且对A、E型肉毒杆菌毒素没有交叉反应。貉曲霉毒素是曲霉属和青霉属产生的一类真菌毒素，其中毒性最大、与人类健康关系最密切、对农作物的污染最重、分布最广的是赭曲霉素A(OTA)，赖卫华等研制的赭曲霉毒素A快速检测胶体金试纸条，检测限达到了10ng/mlt331，远远低于目前我国对赭曲霉毒素的限量要求5μg/L。黄曲霉毒素B z的快速检测国内也有很多研究，孙秀兰研制的黄曲霉毒素B，金标免疫试纸条，其最低检测限达到2．5ng/ml，而且能定性或半定量检测食品中的黄曲霉毒素B，含量。
小 结
随着科学技术的不断发展，食品分析检测技术也在不断地更新、完善和迅速发展，尤其是快速检测技术更能适应现代高效、快速的节奏和满足社会的要求。仪器分析法可以保证数据的精确性和准确性，但其流程仍比较烦琐。尽管以纳米金为标记物的免疫分析法及其它速测技术的开发过程需投入较多资金和较长时间，但具有简单、快速、灵敏度高、特异性强、价廉、样品所需量少等优点，其灵敏度与常规的仪器分析一致，适合现场筛选，而且其中的金免疫层析技术正在向定量、半定量检测和多元检测的方向发展，更加体现出金标技术的优势。总之，快速检测技术的快速、灵敏、简便等优点，使之在食品卫生检疫和环境检测中有着广泛的应用价值和发展前景。
应用领域
食品、玻璃、生物体的著色剂。
用于遗传基因的鉴定技术。
用于环境净化产品的提炼。
用于食品、化妆品的防腐剂。
加入到化妆品中起到美白、抗衰老、润肤的作用。
生产抗菌、抑菌、消炎类药品，医疗器械，保健用品，美容护理器械。
生产与人们生活息息相关的各类生活日用品、食品、饮品等。如纳米金香皂，牙刷，各种美容面膜。
诺蒂菲尔输出模块把输入模块接上能报的是内装型号识别系统。内装型号识别系统，控制盘能自动识别该装置为FCM-1。内部电路和继电器由SLC回路的两根导线直接供电，外部设备（扬声器、声光报警器等）由外接电源供电。可作扬声器电源（达70Vrms）的开关。抗干扰性强（EMF/RFI）。SEMS螺钉带有夹片，方便接线。十进制地址设置（01-159）。正常状态下，LED绿色闪烁。报警时红色常亮。知识抽取任务定义和相关比赛纯文本数据中的知识抽取就是NLP（自然语言处理）
知识抽取的子任务：
命名实体识别：检测、分类
术语抽取：从语料中发现多个单词组成的相关术语
关系抽取
事件抽取
共指消解
相关的竞赛及数据集
1.Message Understanding Conference（MUC）
命名实体识别（Named Entity Recognition,NER）、共指消解（Co-reference Resolution,CR）
2.Automatic Content Extraction（ACE）
对MUC定义的任务进行了融合、分类和细化；主要分为五大任务，包含英语，阿拉伯语和汉语
实体检测与识别（Entity Detection And Recognition,EDR）
数值检测与识别（Value Detection And Recognition,VAL）
时间表达检测与识别（TERN）
关系检测与识别（RDR）
事件检测与识别（VDR）
3.TAC Knowledge Base Population(KBP)
KBP对ACE定义的任务进一步修订，适合现代知识抽取的需求主要分为四个独立任务和一个整合任务
实体发现与链接（EDL）、槽填充（SF）、事件抽取（Event）、信念和情感（BeSt）、端到端冷启动知识构建
4.Semantic Evaluation(SemEval)
实体抽取
任务定义：抽取文本中的元子信息元素。实体识别可以变成一个序列标注的问题。
序列标注方法：人工特征（词本身的特征、前后缀特征、字本身的特征）
序列标注使用的模型：HMM（隐马尔可夫模型）、CRF（条件随机场）、LSTM+CRF
实现实体链接的一些开源工具：wikipediaminer、DBpediaspotlight、opencalais
关系抽取
从文本中抽取出两个或者多个实体之间的语义关系
关系抽取的方法分类：
1.基于模板的方法
基于触发词的Pattern、基于依存句法分析的Pattern
2.监督学习方法
机器学习方法、深度学习方法
机器学习方法的特征设计：
深度学习方法特征设计：
监督学习的深度学习方法：
1).Pipeline
识别实体和关系分类是完全分离的两个过程，不会相互影响，关系的识别依赖于实体识别的效果
Pipeline方法-CR-CNN模型：仅使用词向量和位置向量作为输入，F1值84.1，超过目前最好的非深度学习方法。
Pipeline方法-Att-CNN模型：应用注意力机制，目前最好的方法。（F1值88.0）
Pipeline方法-Att-BLSTM模型：
2).Joint Model
实体识别和关系分类的过程是共同优化的。
Joint Model-LSTM-RNNs模型：
3.弱监督学习方法
远程监督、Bootstrapping
远程监督方法：知识库与非结构化文本对齐来自动构建大量训练数据，减少模型对人工标注数据的依赖，增强模型跨领域适应能力
Bootstrapping：通过在文本中匹配实体对和表达关系短语模式，寻找和发现新的潜在关系三元组
事件抽取
事件抽取任务
二、面向结构化数据的知识抽取
Mapping languages:
直接映射（direct mapping）
R2RML:RDF中关系数据库的标准转换
映射工具ontop:是一个使用SPARQL将数据库查询为虚拟RDF图的平台
三、面向半结构化数据的知识抽取
DBpedia：维基百科的结构化版本
ZHISHI.me:第一份中文大规模开放链接数据
访问ZHISHI.me的方式：Linked data、Lookup service、SPARQL endpoint、APIs、Data Dump
WEB网页数据抽取
手工抽取
手工方法获取网页信息：通过人工分析，手工写出适合这个网站的表达式，表达式形式可以是XPath表达式，也可以是CSS选择器的表达式。
包装器简介及描述方式
自动抽取
小结
WEB TABLE 抽取简介
1.表格实体链接（entity linking），将表格中各单元格的字符串映射到给定知识库的实体上。
1).候选生成
2).实体消岐
实体消岐步骤：构建实体消岐图、计算实体链接影响因子
两类实体链接影响因子：每个字符串的初始重要性，不同节点间的语义相关度
实体消岐算法：PageRank，用来整合不同的实体链接影响因子从而做出最终的实体链接决定。
四、实践展示：基于百科数据的知识抽取
Knowledge Collection
Category方法
命名规则方法
Knowledge Fusion
主语融合
宾语融合
1.单值属性：
精确性原则：日期、地点等类型的属性值出现冲突时选择最精确的一个
大多数原则：不同来源的属性值出现冲突时，选择出现次数最多的值
2.多值属性：直接合并去重
3.对infobox属性进行补全
人工编写规则从非结构化文本中抽取属性值
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