基于金纳米颗粒生长的液晶生物传感器检测酪氨酸

发布时间:2016-10-12 14:19

  本文关键词:基于金纳米颗粒生长的液晶生物传感器检测酪氨酸,由笔耕文化传播整理发布。


Vo 1 . 3 4 2 0 1 3年 1 1月

高等学校化学学报 CHEMI C AL J OURNAL OF C HI NES E UNI VERS I T I ES

No . 1 1 2 4 9 3~2 4 9 8

d o i:1 0 . 7 5 0 3/ c j c u 2 0 1 3 0 5 3 6

基于金纳米颗粒生长的液晶生物传感器检测酪氨酸 李广 ,陈龙聪,陈萌梦,高 斌,熊兴良 ( 1 .重庆医科大学生物医学工程研究室,重庆 4 0 0 0 1 6; 2 .重庆大学生物力学与组织工程教育部重点实验室,重庆 4 0 0 0 4 4 )

摘要

基于酶介导金纳米颗粒 ( A u N P s )生长构建了液晶生物传感器,并用于检测酪氨酸 ( T y r ) .将酪氨酸酶

( T R)固定于经戊二醛活化的二甲基十八烷基 ( 3一[三甲氧基硅烷]丙基 )氯化铵/ 3一氨丙基三乙氧基硅烷 ( D MO A P/ A P T E S )混合自组装修饰的玻片表面,当向玻片表面滴加含 T y r的生长溶液时,, T R催化 T y r羟基化 为左旋多巴 ( L— D o p a ), L— D o p a还原生长溶液中的 A u C I?,生成 A u N P s并沉积于玻片表面,导致玻片表面地貌

发生变化,这一变化能诱导液晶取向发生变化进而调控透光量,从而实现对 T y r的检测,且检测浓度可低至 6×1 0_。mo L/ L.

关键词

液晶;自组装;酪氨酸;酪氨酸酶;金纳米颗粒 0 6 5 7 . 3 9 文献标志码 A

中图分类号

酪氨酸 ( T y r )为人体必需的氨基酸之一,是人体合成黑色素和神经递质的关键前体,是诊断黑色素瘤¨ J、神经 I生疾病以及早期癌变等疾病的重要检测指标 .目前,常用的 T y r检测方法包括 A c c Q— T a g法、电位滴定法和高效液相色谱法等 .A c c Q— T a g法的检出限过高;滴定法的终点难以判别、特异性差[无法区分色氨酸 ( T r p )或苏氨酸 ( T h r )],且受客观环境影响较大;而高效液相色谱法则存在分析成本高及测试时间长等缺点.因此,研究一种高灵敏、高特异性和低成本的 T y r检测方法 具有重要意义 .

液晶( L C)兼具液体的流动性及固体的光、电、磁等各向异性等特点 .处

于向列型液晶态的 L c 分子具有长程取向序而无位置序,这一独特的分子排列方式导致表面微小的地貌或化学结构变化即可引起其取向变化 l 8 J,同时此取向变化能传播至数十微米的液晶体中,因此液晶具有很强的光学信号放大作用 J .自A b b o t t等¨。。研制出基于锚泊转变 (取向变化 )的液晶生物传感器以来,这种传感器因具有响应快、检出限低、无需标记、无需复杂和昂贵的读取装置和可肉眼直接检测等优点,已引起研究 人员的关注,并相继用于有机毒物¨卜 j、重金属离子¨ ’ 以及生物大分子如蛋白质¨ 及核

酸¨

等的检测 .但由于小分子对表面地貌影响小,所以液晶传感器在生物小分子如氨基酸等的检

测中尚鲜见报道 .

本文结合酶催化的高效特异性与 L c的光学信号放大作用,利用酪氨酸酶介导金纳米颗粒的生长以放大表面地貌变化,以诱导初始垂直均一取向的 L c出现取向紊乱来调控透光量的变化,构建了一种高灵敏、高特异和低成本的 T y r检测方法 .

1 实验部分 1 . 1试剂与仪器

酪氨酸、酪氨酸酶 ( T R )、二甲基十八烷基 ( 3 .[三甲氧基硅烷] 丙基)氯化铵( D MO A P )和3 .氨丙基三乙氧基硅烷 ( 3一 A P T E S )均购自美国 S i g m a - A l d r i c h公司;氯金酸 ( H A u C 1 )购自上海久岭化工有限 收稿日期: 2 0 1 3 - 0 6 - 0 6 . 基金项目:国家自然科学基金(批准号: 3 0 5 0 0 1 2 5 )和重庆市自然科学基金 (批准号: 2 0 0 8 B B 5 3 9 5 )资助联系人简介:熊兴良,男,博士,副教授,主要从事生物传感器研究.E— m a i l: x x l s o b e r@s i n a . c o n

基于金纳米颗粒生长的液晶生物传感器检测酪氨酸


  本文关键词:基于金纳米颗粒生长的液晶生物传感器检测酪氨酸,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:138355

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/138355.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户b68a9***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com