基于磁性SERS编码水凝胶复合微球载体的多组分生物分子检测研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51802080
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    25.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0205.无机非金属基复合材料
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2018
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2019-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Multiplex bioassay technology has important significance in the field of disease diagnosis and other fields. At present, biomolecular microspheres carriers with fluorescent dyes, quantum dots and structural colors as encoding elements have the disadvantages including instability or limited encoding. Based on surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) with high sensitivity, narrow spectrum and light stability and other advantages, this project aims to build hydrogel composite microspheres by using monodisperse magnetic SERS-encoded particles as building block, and achieve efficient detection of multi-component tumor markers simultaneously. Magnetic SERS-encoded particles with the same surface and controllable interior structure are firstly constructed using monodisperse Fe3O4@SiO2 particles with yolk-shell structure as template, where the noble metal shell is generated in a controlled manner and different Raman reporters are encoded, and then the as-obtained SERS-encoded particles as building blocks are assembled uniformly and orderly, and solidified in the monodisperse hydrogel microspheres by using microfluidic, magnetic induction assembly and photopolymerization technologies, finally the magnetic separation and multiplex detection of tumor markers by monodisperse magnetic SERS encoding hydrogel composite microspheres will be realized. The ordered arrangement of the SERS-encoded particles and hierarchical structure of the microsphere carrier will enhance the stability and reproducibility of SERS-encoded signals. The implementation of this project has important theoretical and practical value for the simultaneous detection of multiplex bioassay.
多组分生物分析技术在疾病诊断等领域具有重要意义。目前以荧光染料、量子点、结构色等为编码元素的流动微球载体存在信号不稳定或编码有限等缺点。表面增强拉曼光谱(SERS)具有高灵敏度、窄谱峰和光稳定性等优势,本项目拟研发单分散磁性SERS编码探针,并以其为组装单元构筑水凝胶复合微球载体,实现对多组分肿瘤标志物的同时高效检测。以单分散Yolk-shell结构Fe3O4芯@SiO2壳颗粒为模板,利用其内部空间进行贵金属壳层可控生长和探针分子编码,制备出表面相同、结构可控的磁性SERS编码探针颗粒,通过微流控、磁诱导组装和光引发聚合将其均匀有序地组装并固化在单分散水凝胶微球内部,最终实现基于磁性SERS编码水凝胶复合微球对多组分肿瘤标志物的高效分离与拉曼检测。该微球载体的有序多级结构将极大提高SERS编码信号的重现性和稳定性。该项目的实施对多组分肿瘤标志物的同时检测具有重要的理论意义与实际应用价值。

结项摘要

多组分生物分析技术在疾病诊断等领域具有重要意义。本项目针对表面增强拉曼散射在多重免疫检测中存在的编码解码及可靠的信号获取等问题进行研究。基于表面增强拉曼光谱(SERS)具有高灵敏度、窄谱峰和光稳定性等优势,本项目提出开发一种SERS编码磁性光子晶体微珠。首先以单分散四氧化三铁微球为模板,设计合成高性能磁性SERS微球作为增强基底,并通过选取合适的拉曼分子开发出SERS编码颗粒作为组装单元;然后利用光微流控技术形成含有磁性编码SERS微球微乳液滴,通过磁性编码SERS微球在液滴表面的自组装和紫外辐照固化,实现具有光子晶体周期性结构的SERS编码磁性微珠;最后利用该微珠作为捕获基底与SERS探针结合,利用免疫结合对两种典型的肿瘤标志物进行检测。该项目设计的优势在于,联合运用了SERS编码的高容量和SERS检测的高灵敏度,且捕获基底的编码信号和探针信号可被同时收集。更重要的是,由于磁性编码SERS微球的周期性阵列分布,磁性SERS编码微珠的编码信号具有很好的重复性,作为信标可以在微珠载体上筛选出准确的探针拉曼信号,实现可靠的定量检测。该项目为SERS基多组分生物分子的可靠检测提供了一种优异的微珠载体和理论参考。

项目成果

期刊论文数量(1)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
Seed/Ligand-cooperative Growth of Dense Au Nanospikes on Magnetic Microparticles for SERS Applications
用于 SERS 应用的磁性微粒上致密金纳米尖峰的种子/配体协同生长
  • DOI:
    10.1039/d1tc05947e
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    Journal of Materials Chemistry C
  • 影响因子:
    6.4
  • 作者:
    Zou Bingfang;Wang Yonghui;Zhou Shaomin;Yang Shikuan;Wang Yongqiang
  • 通讯作者:
    Wang Yongqiang

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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