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可视化阵列传感技术在高选择性生物巯基化合物检测中的应用
可视化阵列传感技术在高选择性生物巯基化合物检测中的应用
资料类型:
PDF文件
关键词:
可视化阵列传感
指示剂取代分析法
生物巯基化合物
资料大小:
10735KB
所属学科:
来源:
来源网络
简介:
巯基化合物是生物体内许多蛋白质和小分子的重要组成部分,细胞内巯基化合物(包括半胱氨酸( Cys)、同型半胱氨酸(Hcy)和谷胱甘肽(GSH)等)在维持生命体系的氧化还原动态平衡方面发挥着极其重要的作用。体内某些巯基化合物水平的高低与很多疾病密切相关,如:生长迟滞、水肿、头发褪色以及体虚等疾病与Cys的缺乏相关;GSH含量的异常会引发癌症、衰老以及心脏病等;而Hcv与神经管畸形、心血管疾病、老年痴呆症等息息相关。 基于味觉/嗅觉原理的可视化阵列传感技术是一种基于分子水平的识别技术,该技术利用敏感材料的交叉响应原理,形成特征指纹图谱,达到特异性识别的目的[1-2]。 一般而言,以简单金属配合物为受体的指示剂取代分析法(IDAs)的选择性较差,但这一特点却非常适合构建可视化阵列传感器[3-4]。 众所周知,巯基化合物能够特异性地与某些金属离子络合[5]。 基于以上原理,本研究利用可视化阵列传感技术,结合指示剂取代分析法,实现了在生理条件下对三种重要生物巯基化合物(即Cvs、Hcv与GSH)的同时检测与识别。 通过筛选大量金属指示剂与金属离子的组合,得到了5种只对3种生物巯基化合物有响应而对其它19种天然氨基酸无响应的组合, 即 : XO + Cu2 +, XO + Cd2 +, XO + Co2 +, NY + Co2 +与 PV + Pb2 +( XO: 二 甲 酚 橙 、NY: 硝 氮 黄 、 PV: 邻 苯 二 酚 紫 ) 。 实验结果表明,不同浓度的生物巯基化合物呈现出不同的响应可视差图,可以有效地将Cvs、Hcv与GSH识别出来(图1)。使用统计分析软件对5次实验所获得的数据进行聚类分析( HCA)和主元分析(PCA),结果表明,不同浓度的生物巯基化合物可以正确区分(图2)。该方法的检测灵敏度达到微摩尔级,同时根据识别响应图谱或响应变化与浓度关系拟合曲线可以实现半定量的检测。
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admin
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2013-10-23 14:01:06
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