第三代喹诺酮类药物含氟又称为氟喹诺酮(Fluoroquinolones,FQs),具有药动性好、半衰期较长、血药浓度较高以及可与其他抗菌药物联合应用的特点[1],被广泛用于动物疾病的预防和治疗。但是在实际生产和养殖过程中,用户的不合理用药导致在动物体内蓄积过多,在食物链运转过程中,残留的FQs对人体的中枢神经系统和肝肾器官会有一定的危害和毒性[2-4]。

2015年我国农业部制定的2292号公告,禁止在动物饲料生产过程中使用培氟沙星(PEF)、洛美沙星(LOM)、诺氟沙星(NOR)、氧氟沙星(OFLX)4种兽药[5]。为了保障食品安全,快速准确地检测动物源性食品中FQs的残留量是非常有必要的。

目前常见的FQs残留检测方法有微生物联合高效液相色谱法[6]、免疫分析法[7]、色谱法[8]、光谱法[9]以及高效液相色谱-质谱联用法[10,11]等。各种检测技术应用前,需要对食物样品进行富集和分离前处理,以排除基质干扰从而提高检测仪器的灵敏度和检测结果的准确度。因此,制备对FQs具有更高敏感性与更高特异性的吸附材料显得尤为重要[12]。

在对样品的前处理中,基质固相分散技术、固相萃取及液液萃取均为常用手段。其中,固相萃取因有机溶剂消耗少、操作流程简便等优势,在分离与分析工作中应用广泛[13]。研发新型高选择性吸附材料、提升分离富集效率,已成为固相萃取技术的重要发展方向,而分子印迹技术(MIT)正是制备高特异性吸附剂的关键方法之一[14-16]。分子印迹聚合物(MIPs)仿照酶与底物、抗原与抗体的特异性识别作用合成,具备结构可以根据模板设计、识别专一性强、制备简单、成本低廉及化学稳定性好等特点,现在已经在样品前处理、传感分析及生物医药、食品安全与环境检测等诸多领域得到广泛应用。

目前,FQs-MIPs大都是以一种或两种FQs为模板进行制备[4,12],即使经过彻底的洗脱步骤,模板分子仍可能发生渗漏,从而影响分析方法的准确性[17],使用虚拟分子提供了一种简便的解决方案来规避这一问题。虚拟模板策略通过选取与目标分子结构相似的类似物作为替代模板,不仅解决了高毒性目标物难以直接印迹的问题[18],还从根本上避免了模板残留造成的“假阳性”干扰[19]。因此,探索一种结构稳定、廉价易得且与目标物结构差异较大的新型虚拟模板,在确保识别性能的同时根本性地避免模板渗漏干扰,具有重要的研究价值和实用意义。

实验采用大豆甙元做为虚拟模板制备识别FQs的MIP。由图1的结构示意图可以得知,大豆甙元属于异黄酮类化合物,具有两个酚羟基(—OH)和一个羰基(CO);OFLX和NOR均含有氟喹诺酮母核,并具备羧基(—COOH)和酮基(CO)结构单元。尽管三者骨架类型不同,但仍存在结构相似性,即均含有芳香环体系,可提供π-π堆积作用位点;并且均含有羰基(CO)及羟基/羧基,可形成氢键相互作用;此外,分子空间尺寸相近,有利于在聚合过程中形成形状匹配的印迹空穴。

以我国优势出口水产品中违禁兽药氧氟沙星、诺氟沙星为对象,重点研究了虚拟模板大豆甙元代替FQs抗生素制备印迹聚合物(图2)以及对目标物的吸附性能,为制备对FQs药物有特异性吸附特性的固相萃取填充材料提供技术支持。

1 实验部分

1.1 主要仪器与试剂

KS-600EⅠ型超声波清洗机(宁波海曙科生超声设备有限公司);BSA224S-CW型电子天平(赛多利斯科学仪器(北京)有限公司);HH-2型数显恒温水浴锅(常州国华电器有限公司);85-Ⅱ型恒温磁力搅拌器(上海维诚仪器有限公司);DZF-6020型真空干燥箱(上海贺德实验设备有限公司);UVmini-1280型紫外可见分光光度计(日本岛津公司);THZ-98A型恒温调速多用振荡器(金坛市维诚实验器材厂);SPECTRUM3FT-IR型傅里叶变换红外光谱仪(美国珀金埃尔默公司);S-4800型扫描电镜(日本日立公司)。

4,7-二羟基异黄酮(大豆甙元)、偶氮二异丁腈(AIBN)、4-乙烯基吡啶(4-VP)、乙二醇基二甲基丙烯酸酯(EGDMA)、二甲基亚砜、乙腈、奎宁、氯喹(分析纯,上海阿拉丁生化科技股份有限公司);氧氟沙星、诺氟沙星(分析纯,上海百舜生物科技有限公司);甲醇、乙酸、丙酮(分析纯,国药集团化学试剂有限公司)。

1.2 实验方法

1.2.1 分子印迹聚合物的制备

取1 mmol 4,7-二羟基异黄酮和4 mmol 4-VP,溶解在12 mL V(二甲基亚砜)∶V(乙腈)=1∶2的混合液中,然后加入20 mmol EGDMA和0.04 g引发剂AIBN,制备得到预聚合反应液。把反应液放到超声波清洗器中,冰浴条件下超声 15 min;密封后放到4 ℃环境冷藏2 h;转移到 60 ℃恒温水浴锅,进行24 h本体聚合反应,最终得到白色块状聚合物。

把聚合物进行粉碎、研磨处理,在磁力搅拌条件下用丙酮沉降30 min;之后转移到铺有滤纸的布氏漏斗,依次用甲醇、蒸馏水抽滤洗涤;采用索氏抽提法去除模板分子及杂质,先用V(甲醇)∶V(乙酸)=9∶1混合溶液抽提48 h,再用纯甲醇为溶剂抽提24 h,确保模板分子完全洗脱。提取完成,放到60 ℃真空干燥箱中干燥12 h,获得白色虚拟模板MIP。非分子印迹聚合物(NIP)的制备流程与上述一致,仅不添加虚拟模板分子大豆甙元。

1.2.2 红外光谱和扫描电镜表征

分别对大豆甙元、MIP和NIP进行红外光谱测试,通过分析红外光谱图形观察分子印迹聚合物的结合位点。对MIP和NIP进行扫描电镜测试,研究表面结构特性。

1.2.3 OFLX和NOR标准曲线的制定

称取OFLX标准品,用0.1 mol/L的盐酸溶液进行溶解、定容,配制得到浓度为100 mg/L的标准储备液。分别吸取1.0、2.0、3.0、4.0、5.0、6.0、7.0 mL上述储备液到100 mL棕色容量瓶,用甲醇定容到刻度线,得到系列梯度标准工作溶液。NOR标准溶液的配制流程与OFLX一致。

采用紫外可见分光光度计对各浓度标准溶液进行全波长扫描,确定OFLX的最大吸收波长是294 nm。以0.1 mol/L盐酸溶液为空白对照,在该最大吸收波长下测定吸光度值,以吸光度值对OFLX浓度绘制标准曲线。NOR标准曲线的建立方法同上,测得最大吸收波长是278 nm。

1.2.4 静态吸附实验[20]

精确称取20 mg MIP置于100 mL棕色容量瓶内,分别加入浓度为10、20、40、50、60、80、100、120 mg/L的OFLX盐酸溶液,定容后置于振荡器中振荡4 h;5000 r/min转速离心15 min,准确移取1.0 mL上清液稀释至5.0 mL,采用紫外可见分光光度计在294 nm波长下测定其吸光度。

NIP对OFLX的静态吸附实验作为对照。

NOR的吸附平衡实验同上述方法,测定波长为278 nm。

根据测定的吸光度和标准曲线,计算吸附容量Q(mg/g),用公式(1)计算。

Q=((C0-Ce)/W)V

(1)

式中,C0为初始浓度,mg/L;Ce为吸附平衡后的浓度,mg/L;V为溶液体积,L;W为样品用量,g。

1.2.5 吸附动力学实验

分别准确称取20 mg MIP和NIP到100 mL的棕色容量瓶中,用100 mg/L OFLX盐酸溶液定容,在室温下分别振荡5、10、20、30、45、60、120、180、240 min,5000 r/min转速离心15 min,准确移取1.0 mL上清液稀释至5.0 mL,采用紫外-可见分光光度计在294 nm波长下测定其吸光度,用公式(1)计算吸附容量。

NOR吸附动力学实验同上述方法,测定波长是278 nm。

1.2.6 选择性实验

准确称取4份10 mg MIP,分别移入不同的棕色容量瓶中,分别加入5 mL(100 mg/L) OFLX标准溶液、NOR标准溶液、奎宁标准溶液以及氯喹标准溶液于各容量瓶,置于振荡器振荡4 h,5000 r/min转速离心15 min,准确移取1.0 mL上清液稀释至5.0 mL,在紫外可见分光光度计上测定其吸光度,测定波长分别为294、278、332、344 nm,计算吸附容量。

1.2.7 重复性实验

精确称取20 mg MIP置于100 mL棕色容量瓶内,用100 mg/L OFLX和NOR盐酸溶液定容,在室温下振荡4 h,5000 r/min转速离心15 min,准确移取1.0 mL上清液稀释至5.0 mL,测定溶液吸光度;将MIP回收,用V(甲醇)∶V(乙酸)=9∶1混合溶液和纯甲醇为溶剂洗脱,确保模板分子完全洗脱。放到60 ℃真空干燥箱中干燥12 h,重复进行吸附-洗脱实验9次。

1.2.8 数据处理

所有的测量数据进行3次平行实验,最终的结果取3次平行实验的平均值,并用标准偏差来表示。用origin pro进行数据分析和绘制曲线。

2 结果与讨论

2.1 MIP的红外表征

为明确分子印迹聚合物的结构特征,采用傅里叶变换红外光谱对MIP与NIP进行表征。如图3所示,MIP与NIP的红外光谱峰形、特征峰出峰位置高度一致,没有显著差异:2920 cm-1处的吸收峰归属于烷基链中C—H的伸缩振动,对应了聚合物骨架中的亚甲基与甲基结构;1450 cm-1处的特征峰归属于苯环骨架CC的伸缩振动,印证了功能单体的结构特征;1030 cm-1处的吸收峰归属于C—O的伸缩振动,对应了聚合物骨架中的酯键与醚键结构。690 cm-1附近的吸收峰归属于苯环的面外弯曲振动,进一步佐证了功能单体的芳香结构。

MIP与NIP整体结构高度相似,典型吸收峰的位置和强度基本一致,表明二者具有相同的聚合物结构,能证明本次分子印迹聚合物的制备成功;二者的红外光谱与大豆甙元存在着显著差异,说明了经充分索氏抽提洗脱后,虚拟模板分子已基本去除,聚合物以交联聚合骨架为主体,无明显模板残留。

2.2 扫描电镜分析

对MIP和NIP进行电镜扫描,结果如图4所示,MIP表面分布着大量形状不规则的孔洞,这些孔洞大小不一,形成了复杂的孔隙网络,为分子印迹聚合物实现对目标分子的选择性结合提供了结构基础。NIP的制备过程没有模板分子的参与,因此表面较为光滑,孔隙较少,对目标物的识别性不显著。

2.3 OFLX、NOR标准曲线

如图5所示,本研究分别在294、278 nm波长下,测定不同浓度OFLX、NOR溶液的吸光度。以OFLX或NOR浓度作为横坐标、吸光度值为纵坐标进行线性回归分析,得到OFLX标准曲线回归方程为y=0.0991x+0.0033,决定系数R2=0.9997;NOR的标准曲线回归方程为y=0.1342x+0.021,决定系数R2=0.9994。结果表明了两种药物的吸光度与浓度呈现良好的线性关系。

2.4 MIP的吸附性能表征

2.4.1 静态吸附实验

由图6可知,随着OFLX、NOR溶液浓度的增加,MIP对它们的吸附量也在增长;而NIP因为缺乏特异性印迹识别位点,吸附量增长缓慢;MIP对OFLX、NOR的吸附性能比NIP更好,在相同浓度下,MIP比NIP的吸附量大,表明MIP中印迹位点起到了关键作用。当OFLX浓度为100 mg/L时,MIP对OFLX的吸附容量(35.92 mg/g)显著高于NIP(11.23 mg/g);当NOR浓度为100 mg/L时,MIP吸附容量(40.21 mg/g)为NIP(10.51 mg/g)的3.83倍,表明了MIP对两种药物具有特异性吸附性能。

2.4.2 吸附动力学模型分析

采用Langmuir和Freundlich模型,分别对OFLX和NOR的MIP吸附等温线实验数据进行拟合[21],结果如表1所示。

Langmuir模型公式:

Ce/Qe=1/(QmKL)+Ce/Qm

(2)

式中,Ce为平衡浓度,mg/L;Qe为平衡吸附量,mg/g;Qm为最大理论吸附容量,mg/g;KL为Langmuir吸附常数,L/mg。

Freundlich模型公式:

lnQe=lnKF+(1/n)lnCe

(3)

式中,KF为Freundlich吸附常数,(mg/g)·(L/mg)1/n;1/n为吸附强度系数。

对于NOR和OFLX,Langmuir模型的决定系数(R2分别为0.9911和0.9885)均高于Freundlich模型(R2分别为0.9683和0.9647),表明MIP对NOR和FLOX的吸附更符合Langmuir等温吸附模型。这说明吸附主要发生在MIP表面的均一印迹识别位点上,属于单分子层吸附行为,与印迹空穴的结构均一性特征相吻合;同时存在一定程度的非均质表面吸附贡献。该结果与红外光谱中观察到的功能基团相一致。

2.4.3 吸附动力学实验

吸附动力学曲线如图7所示,MIP对OFLX的初始吸附速率快,0～90 min内吸附容量从 7 mg/g迅速增至32 mg/g;MIP对NOR的初始吸附容量低(10 mg/g),但在0～90 min内快速增长至35 mg/g。在180 min左右,吸附容量均趋于稳定,MIP对OFLX的平衡吸附容量为35.92 mg/g,MIP对NOR为40.21 mg/g。综上可知,MIP会凭借特异性印迹孔穴,快速、高效吸附目标物OFLX和NOR。

2.4.4 吸附动力学模型分析

为了进一步确定制备的MIP的吸附特征,对吸附动力学数据进行准一级和准二级动力学模型拟合[22],如表2所示。

准一级动力学方程为:

lnY=-k1t Y=(Qe-Q)/Qe

(4)

准二级动力学方程:

(5)

式中,k1为准一级吸附反应速率常数,min-1;k2为准二级吸附反应速率常数,g/(mg·min);Qe为最终平衡时的吸附容量,mg/g;Q为不同时间的实际吸附容量,mg/g。

对于MIP和NIP,准二级动力学模型的R2均高于0.998,远优于准一级模型的R2值。并且准二级模型计算出的平衡吸附量Qe与实验值高度吻合(相对误差<2%),这表明吸附过程更符合准二级动力学模型,分子印迹聚合物对目标分子吸附以化学吸附为主,即目标分子与印迹空穴中的功能基团(如吡啶氮、酯键等)通过氢键、π-π堆积等作用力结合。

2.4.5 选择性实验

从图8中可知,MIP对OFLX的吸附容量达到了35.92 mg/g,对NOR的吸附容量达到了40.21 mg/g;而对奎宁、氯喹的吸附容量较低,分别是17.58、14.07 mg/g。OFLX、NOR的化学结构含有氟代苯环、哌嗪环等特征基团,能与印迹孔穴精准匹配,实现高效吸附;而奎宁、氯喹的喹啉环等结构与印迹孔穴适配性差,难以触发特异性结合,吸附主要依赖非特异性物理作用,导致了吸附容量低。选择性实验结果证实了,制备的MIP对FQs具有良好特异性识别能力,可有效地区分结构类似物。

2.4.6 重复使用实验

分子印迹聚合物重复使用9次,分别测定对OFLX和NOR的吸附率,如表3所示。

从表3可以得知,在重复使用9次后,吸附率仍在89%以上,说明制备虚拟模板分子印迹聚合物对两种FQs具有较好的重复使用性能。

3 结论

本研究以大豆甙元作为虚拟模板,经过本体聚合法制备了能识别FQs药物的MIP。通过傅里叶红外光谱、扫描电镜、静态吸附以及吸附动力学等手段进行表征。与已有报道的FQs-MIPs相比,实验制备的MIP对目标药物的吸附容量和特异性识别能力均处于较高水平,且在重复使用9次后仍保持89%以上的吸附率,表现出良好的稳定性和可回收性,这为固相萃取填料的实际应用提供了有力支撑。后续将MIP固相萃取与高效液相色谱等技术相结合,建立适用于食品安全监管的高灵敏度、高通量检测方法。

参考文献：

[1]Hu S,Huang Z,Wang C,Peng J,Lai W H．Food Chem．,2020,303:125379．

[2]Hain E,Adejumo H,Anger B,Orenstein J,Blaney L．J．Hazard．Mater．,2021,415:125686．

[3]Liu L L,Wu W,Zhang J Y,Lv P,Xu L,Yan Y C．Acta Ecol．Sin．,2018,38(1):36-41．

[4]Yin H M．Study on Detection of Fluoroquinolone Residues Based on Bionic Enzyme-Linked Immunoassay．Zhangjiakou:Hebei North University,2022．尹会敏．基于仿生酶联免疫分析技术检测氟喹诺酮类药物残留的研究．张家口:河北北方学院,2022．

[5]Announcement No．2292 of the Ministry of Agriculture of the People′s Republic of China．Veterinary Medicine Bureau．2015-09-01．中华人民共和国农业部公告 第2292号．兽药局．2015-09-01．

[6]Peng D H．Detection of Quinolones in Milk by Microbial Chromogenic Assay and HPLC．Nanjing:Nanjing Normal University,2022．彭大红．微生物联合HPLC法检测牛奶中喹诺酮类抗生素．南京:南京师范大学,2022．

[7]Wang X Q,Chen X J,Li Z Z,Wang Y,An B,Bai Y B,Dai M H,Chen J Q．Food Ferment．Ind．,2024,50(7):374-382．王雪晴,陈秀金,李兆周,王耀,安彪,白玉冰,代明慧,陈佳琪．食品与发酵工业,2024,50(7):374-382．

[8]Wei P,Wang J,Shi U,Qi Y C,Ren J Y,Huang H,Niu Z R,Sun Z．Chin．J．Anal．Lab．,2024,43(6):793-798．魏盘,王建,石雨,祁迎春,任景俞,黄华,牛志睿,孙召．分析试验室,2024,43(6):793-798．

[9]Tong A,Yang R Q,Zhang T,Chen J,Jiang Y F．Phys．Test．Chem．Anal．Part B Chem．Anal．,2024,60(8):810-814．佟澳,杨瑞琴,张婷,陈洁,姜奕甫．理化检验-化学分册,2024,60(8):810-814．

[10]Guo L,Liu X,Wu J,Lv T,Wang J J,Bai Z R．Lab．Test．,2024,2(2):102-108．郭兰,刘鑫,邬杰,吕婷,王建军,白志荣．实验室检测,2024,2(2):102-108．

[11]Ma J M,Fan S F,Sun L,Zhang M X,Zhang D S,Li Q．J．Chin．Inst．Food Sci．Technol．,2021,21(1):309-317．马俊美,范素芳,孙磊,张明星,张冬生,李强．中国食品学报,2021,21(1):309-317．

[12]Wang X S．Preparation and Adsorption Properties of Molecularly Imprinted Polymers Based on the Determination of Norfloxacin Residues in Food．Changchun:Jilin Agricultural University,2021．王晓霜．基于食品中诺氟沙星残留检测分子印迹聚合物的制备及其吸附性研究．长春:吉林农业大学,2021．

[13]Li S S,Gao X A,Lin Q W．Chem．Reagents,2026,48(2):49-57．李胜生,高绪安,林庆文．化学试剂,2026,48(2):49-57．

[14]Ma J Q,Yu X H,Jia C L,Lv Y K．J．Food Saf．Qual．,2018,9(3):540-546．马俊琴,于小慧,贾翠玲,吕运开．食品安全质量检测学报,2018,9(3):540-546．

[15]Sun M J,Gao X,Xu Y X,Liu X Y,Li J R．Food Sci．,2022,43(5):383-391．孙敏君,高雪,徐阳鑫,刘秀英,励建荣．食品科学,2022,43(5):383-391．

[16]Wang B,Li Y Z,Xiao H Q,Liu C Y,Wang W．Chem．Reagents,2024,46(4):42-49．王斌,李玉珍,肖怀秋,刘畅宇,王维．化学试剂,2024,46(4):42-49．

[17]Tamayo F G,Turiel E,Martín-esteban A．J．Chromatogr．A,2007,1152(1/2):32-40．

[18]Wang Y X,Li J H,Wang L Y,Qi Y,Chen L X．Chromatography,2021,39(2):134-141．王艺晓,李金花,王莉燕,齐骥,陈令新．色谱,2021,39(2):134-141．

[19]Du X,Sun M Y,Weng J J,Tian Y,Chen J,He J,Li H Y．Chem．Reagents,2023,45(10):110-116．杜雪,孙梦圆,翁娇静,田园,陈静,何娟,李华雨．化学试剂,2023,45(10):110-116．

[20]Zhao D Y,Qiao X G,Xu Z X．Fine Chem．,2014,31(4):422-426．赵冬艳,乔旭光,徐志祥．精细化工,2014,31(4):422-426．

[21]Fu Q P,Zhang H R,Luo Y,Lou J,Shi D H,Mo C L,Luo J,Yan W．Chem．Reagents,2022,44(10):1457-1462．付秋平,张海润,罗云,娄杰,石登红,莫昌琍,罗军,严伟．化学试剂,2022,44(10):1457-1462．

[22]Wei Q,Zhou F．Chem．Reagents,2022,44(6):841-845．韦琴,周帆．化学试剂,2022,44(6):841-845．

Preparation and Characterization of Fluoroquinolone-Selective Molecularly Imprinted Polymers Using Dummy Templates

ZHAO Dong-yan*,YANG Yue-xin,YE Jia-li

(College of Food,Zhejiang Pharmaceutical University,Ningbo 315500,China)

Abstract：A molecularly imprinted polymer (MIP) with specific recognition ability for fluoroquinolones (FQs) was prepared using a dummy-template strategy and then fully characterized．Specifically,a dummy template comprising daidzein was employed to avoid the template leakage problem that commonly arises when real FQ templates are used．4-Vinylpyridine,ethylene glycol dimethacrylate,and azobisisobutyronitrile were selected as the functional monomer,crosslinker,and initiator,respectively．A binary porogenic system comprising dimethyl sulfoxide and acetonitrile was used．MIPs targeting ofloxacin (OFLX) and norfloxacin (NOR) in animal-derived foods were synthesized via bulk polymerization．The MIPs and corresponding non-imprinted polymers (NIPs) were characterized via Fourier transform infrared spectroscopy,scanning electron microscopy,and static adsorption experiments,with the latter being conducted at room temperature using an initial analyte concentration of 100 mg/L．The results revealed an MIP adsorption capacity of 35.92 mg/g for OFLX,which was significantly higher than that obtained for the NIP (11.23 mg/g)．For NOR,the MIP exhibited an adsorption capacity of 40.21 mg/g,which was 3.83 times that of the NIP (10.51 mg/g)．These results demonstrated the excellent imprinting effect and specific binding affinity of the prepared MIP toward the target FQs．Additionally,kinetic studies indicated a pseudo-second-order kinetic model for the adsorption process,suggesting that chemical interactions dominated the binding mechanism．The equilibrium adsorption data fit the Langmuir isotherm model well,implying homogeneous monolayer adsorption on the imprinted sites．To evaluate the MIP selectivity,its adsorption capacities toward two structural analogs,quinine and chloroquine,were measured．Considerably lower MIP adsorption amounts of 17.58 and 14.07 mg/g were recorded for quinine and chloroquine,respectively,confirming the high selectivity of the MIP for FQs over non-specific compounds．Moreover,reusability tests demonstrated that,after nine consecutive adsorption-desorption cycles,the MIP retained more than 89% of its original adsorption capacity,thereby indicating good stability and regeneration performance．In summary,the dummy-template MIP described herein has a simple preparation process,exhibited excellent recognition properties and adsorption performance toward FQs,and is highly suitable for use as a solid-phase extraction packing material for the pretreatment and enrichment of FQ residues in complex animal-derived food matrices．

Key words：fluoroquinolone;molecular imprinting;dummy template;daidzein;characterisation

作者简介：赵冬艳(1976-),女,山东泰安人,博士,教授,主要研究方向为食品加工与检测,E-mail:61506432@qq．com。

中图分类号：O643

文献标识码：A

文章编号：0258-3283(2026)07-0027-07

DOI：10．13822/j．cnki．hxsj．2026．0088

收稿日期：2026-04-10;修回日期：2026-05-23;接受日期：2026-05-27

基金项目：浙江省公益技术应用研究项目(LGC22C200011)。