功能化碳纤维微电极脑活体神经递质分子检测方法研究

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AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    91332101
  • 项目类别:
    重大研究计划
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    B0402.电分析化学
  • 结题年份:
    2016
  • 批准年份:
    2013
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2014-01-01 至2016-12-31

项目摘要

Neurotransmitters are the brain’s chemical messengers and the neurotransmitter abnormalities are associated with depression nervous system diseases. The aim of this project is to develop novel electrochemical methods in vivo for the detection and quantification of brain neurotransmitters including the biological amines and amino acid neurotransmitters with functional carbon fiber microelectrodes in vivo incorporating nanotechnology and ultrafast cyclic voltammetry. The project will be focused on strategy to improve the sensitivity and selectivity of the amperometric and ultrafast cyclic voltammetric methods for brain neurotransmitters in vivo. The main research work includes: to study nanomaterials modified electrode to improve sensitivity of the methods for the detection of biological amine neurotransmitters; to design and fabricate the enzyme-catalyzed oxidation electrochemical biosensors to improve sensitivity and selectivity of the methods for monitoring of amino acids nerve neurotransmitter; to design and fabricate functional working electrodes and reference electrodes to improve potential stability and biocompatibility of the electrodes; to study applications of the quantification monitoring methods developed in cultured rat brain slices and in living rate brains under the electrical and drug stimulations; to explore neurochemical mechanisms of depression, emotional and memory processes with developed methods. The research results obtained in this project will provide the scientific methods to study generation of depression and other diseases and clinics, and facilitate the methods and techniques to study the physiology, pathology and pharmacology, promote the research process of emotions and memories from the molecular level.
神经递质是脑化学信使,神经递质异常与抑郁症等神经系统疾病相关。研究神经递质脑活体原位实时分析方法是神经生物化学及分析化学的前沿课题。本项目集纳米技术和碳纤维电极和超快循环伏安检测技术于一体,旨在研究生物原胺类和氨基酸类神经递质分子脑活体检测新方法。重点研究提高安培法和超快循环伏安法检测灵敏度和选择性的策略;研究纳米材料修饰电极提高检测生物原胺类神经递质灵敏度的方法;研究酶催化氧化电化学酶传感器提高监测氨基酸类神经递质灵敏度和选择性的方法;研究电极功能化提高稳定性和生物相容性的方法;研究在大鼠脑切片和脑活体中电刺激和药物刺激下神经递质监测新方法及其应用;探索检测新技术在抑郁症神经生化机制、情感和记忆过程研究中的应用。研究成果将为抑郁症等疾病的产生及诊疗研究提供科学方法手段,将促进脑生理学、病理学及药理学的研究,为从分子水平上开展情感与记忆过程研究提供关键方法和技术。

结项摘要

神经递质是脑化学信使,神经递质异常与抑郁症等神经系统疾病相关。研究建立神经递质脑活体分析方法可为神经递质异常而产生的神经系统疾病的研究提供化学物质分析方法,促进脑科学的研究。本项目主要开展了纳米材料功能化电极的基础性研究和细胞膜电极的研究两个方面的工作。在基础性研究方面,开展了3个方面的研究,1)纳米功能化电极研究,建立了一种以8-羟基脱氧鸟苷为DNA氧化损伤典型的生物标志物纳米材料基因毒性评价新方法、碳纳米管功能化碳电极伏安法检测谷胱甘肽新方法、金纳米功能化碳电极电化学阻抗法测定心肌肌钙蛋白I新方法和金纳米-Nafion功能化碳纤维电极伏安法检测5-羟色胺的新方法。2)功能纳米粒子信号增强策略的研究,提出四种检测信号放大的策略,包括金纳米和酶双信号放大策略,凝集素识别的电化学阵列生物传感法检测癌胚抗原;金纳米诱导银纳米沉积的增强电化学溶出信号策略测定DNA;金纳米粒子和模拟DNA酶催化氧化双重信号放大策略,阻抗法测定MicroRNA;金纳米粒子附着于细菌表面增大电子转移阻抗策略,阻抗法测定细菌。3)酶活性检测新方法方面,建立了检测蛋白激酶A 和酪蛋白激酶2、磷脂酶A2、焦磷酸酶活性和抑制剂筛选的新方法、疏水介质中痕量水检测新方法。在提高电极生物相容性研究方面,首次提出并开展了细胞膜电极的研究,研制了细胞膜参比电极、细胞膜氧电极、细胞膜pH电极、细胞膜谷氨酸酶电极。研究结果表明,修饰细胞膜的参比电极植入大鼠脑后28天,参比电极的性能稳定,大鼠脑组织损伤较小。该研究为研制长期植入大脑组织的各类微电极的研究提供新途径。本项目研究成果为检测神经递质提供了新器件和新方法,为脑科学研究等提供先进的技术手段,将极大地促进脑科学研究的发展。已在Anal. Chem.等SCI源刊上发表研究论文11篇。

项目成果

期刊论文数量(11)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(0)
Non-Covalent Fluorescent Labeling of Hairpin DNA Probe Coupled with Hybridization Chain Reaction for Sensitive DNA Detection
发夹 DNA 探针的非共价荧光标记与杂交链式反应相结合,用于灵敏的 DNA 检测
  • DOI:
    10.1177/0003702816631305
  • 发表时间:
    2016-02
  • 期刊:
    Applied Spectroscopy
  • 影响因子:
    3.5
  • 作者:
    Li, Junling;Gao, Qiang;Qi, Honglan;Zhang, Chengxiao
  • 通讯作者:
    Zhang, Chengxiao
Label-free electrochemical impedance peptide-based biosensor for the detection of cardiac troponin I incorporating gold nanoparticles modified carbon electrode
基于无标记电化学阻抗肽的生物传感器,用于检测掺有金纳米颗粒修饰碳电极的心肌肌钙蛋白 I
  • DOI:
    10.1016/j.jelechem.2016.08.005
  • 发表时间:
    2016-11
  • 期刊:
    Journal of Electroanalytical Chemistry
  • 影响因子:
    4.5
  • 作者:
    Jing, Rui;Qi, Honglan;Gao, Qiang;Zhang, Chengxiao
  • 通讯作者:
    Zhang, Chengxiao
Selective electrochemical determination of glutathione from the leakage of intracellular GSH contents in HeLa cells following doxorubicin-induced cell apoptosis
选择性电化学测定阿霉素诱导细胞凋亡后 HeLa 细胞胞内 GSH 含量泄漏中的谷胱甘肽
  • DOI:
    10.1016/j.electacta.2016.04.117
  • 发表时间:
    2016-07
  • 期刊:
    Electrochimica Acta
  • 影响因子:
    6.6
  • 作者:
    Zhao, Lingzhi;Zhao, Liu;Miao, Yanqing;Zhang, Chengxiao
  • 通讯作者:
    Zhang, Chengxiao
Signal-off impedimetric immunosensor for the detection of Escherichia coli O157:H7.
用于检测大肠杆菌 O157:H7 的信号关闭阻抗免疫传感器
  • DOI:
    10.1038/srep19806
  • 发表时间:
    2016-01-22
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Wan J;Ai J;Zhang Y;Geng X;Gao Q;Cheng Z
  • 通讯作者:
    Cheng Z
Construction of a Turn Off-On-Off Fluorescent System Based on Competitive Coordination of Cu(2+) between 6,7-Dihydroxycoumarin and Pyrophosphate Ion for Sensitive Assay of Pyrophosphatase Activity.
基于 6,7-二羟基香豆素和焦磷酸根离子之间 Cu2 竞争性配位的关闭-开启-关闭荧光系统的构建,用于焦磷酸酶活性的灵敏测定
  • DOI:
    10.1155/2016/4306838
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
    Journal of analytical methods in chemistry
  • 影响因子:
    2.6
  • 作者:
    Zhao L;Zhao L;Miao Y;Liu C;Zhang C
  • 通讯作者:
    Zhang C

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纳米金修饰电极和探针载体的DNA
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  • 影响因子:
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  • 通讯作者:
    张成孝

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AI项目解读示例

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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