项目名称: 核酸适配体功能化有序介孔炭材料的制备及其在生物样品分析中的应用

项目编号: No.21505115

项目类型: 青年科学基金项目

立项/批准年度: 2016

项目学科: 数理科学和化学

项目作者: 张仟春

作者单位: 兴义民族师范学院

项目金额: 21万元

中文摘要: 针对生物样品基体复杂、样品量少、待测物含量低等特点,开展生物样品中痕量或超痕量分析物的高选择性、高效的新的样品前处理技术。拟将核酸适配体化学键合有序介孔炭材料,并固载于磁性纳米四氧化三铁上,获得磁分离萃取介质,探索制备新方法,发展通透性好、适合于富水相生物样品高特异性识别,高选择性的适配体萃取介质;表征核酸适配体功能化有序介孔炭材料萃取介质的形貌结构,研究其萃取性能;应用于生物样品中多巴胺、生物素、苯丙氨酸、酪氨酸等组分的分离富集,采用液相色谱、电化学、化学发光等高灵敏检测技术,发展高选择性样品前处理,建立复杂样品的高灵敏快速分析方法。集成核酸适配体的高特异性和有序介孔炭材料高度规整的孔道、孔径可调、大比表面积、易于修饰等特点,发展高特异性、操作简单和快速分离能力的复杂生物样品前处理技术。

中文关键词: 核酸适配体;有序介孔炭材料;磁性固相萃取;生物样品分析

英文摘要: It is considered as complex matrix and less sample, and some analytes are found in trace or ultratrace quantities in biological samples. Therefore, it is very significant to develop a selective and effective technology to determine trace analytes in biological sample. The magnetic separation of medium was accepted by the covalent bonding established between the aptamer and the ordered mesoporous carbonaceous materials, it is immobilized on the surface Fe3O4 nanoparticles. Their potential applications were explored to develop new method, good permeability, high specificity and selectivity of aptamer extracting medium in aqueous biological samples, the characterisation of the aptamer functional ordered mesoporous carbonaceous materials was studied, They were applied to separate and enrich for dopamine, biotin, phenylalanine, and tyrosine components in biological samples by chromatography, electrochemical, chemiluminescence, etc. Combine the high specificity of aptamer with highly structured holes, adjustable aperture, large surface and easily modify of ordered mesoporous carbonaceous materials, it is very important to develop high sensitive, speed analysis, and simple operation sample pretreatment technology in complex biological sample.

英文关键词: Nucleic acid aptamer;Ordered mesoporous carbonaceous materials;Magnetic solid-phase extraction;Biological sample analysis

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
131+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月21日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年2月26日
专知会员服务
83+阅读 · 2020年12月5日
生物数据挖掘中的深度学习,诺丁汉特伦特大学
专知会员服务
65+阅读 · 2020年3月5日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2019年9月24日
靶向蛋白质降解的蛋白-蛋白相互作用预测
GenomicAI
4+阅读 · 2022年3月5日
人工神经网络在材料科学中的研究进展
专知
0+阅读 · 2021年5月7日
高分子材料领域的十大院士!
材料科学与工程
18+阅读 · 2018年9月18日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月20日
A Sheaf-Theoretic Construction of Shape Space
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月19日
小贴士
相关主题
相关VIP内容
【干货书】数据挖掘药物发现,347页pdf
专知会员服务
131+阅读 · 2021年9月20日
专知会员服务
41+阅读 · 2021年9月7日
专知会员服务
28+阅读 · 2021年8月27日
专知会员服务
34+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
31+阅读 · 2021年5月7日
专知会员服务
22+阅读 · 2021年4月21日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年2月26日
专知会员服务
83+阅读 · 2020年12月5日
生物数据挖掘中的深度学习,诺丁汉特伦特大学
专知会员服务
65+阅读 · 2020年3月5日
机器学习在材料科学中的应用综述,21页pdf
专知会员服务
47+阅读 · 2019年9月24日
微信扫码咨询专知VIP会员