Chemiluminescence sensor array for oxidase discrimination based on ternary transition metal sulfide

鲁米诺 化学发光 过氧化氢 化学 基质(水族馆) 三元运算 氧化还原 生物传感器 氧化酶试验 光化学 组合化学 生物化学 色谱法 无机化学 生物 程序设计语言 计算机科学 生态学
作者
Yuwan Lu,Xiaodan Zhang,Yuming Huang
出处
期刊:Sensors and Actuators B-chemical [Elsevier]
卷期号:390: 134003-134003 被引量:7
标识
DOI:10.1016/j.snb.2023.134003
摘要

Simultaneous discrimination of multiple enzymes in clinical diagnosis is significance and remains a great challenge. Herein, we reported a facile synthesis of three ternary transition metal sulfide (TTMS) nanoparticles, i.e. FeCo2S4, CuCo2S4 and FeCu2S4, by using L-cysteine as sulphur source for oxidase discrimination. The CL emission from luminol oxidation by hydrogen peroxide (H2O2) was greatly enhanced by TTMS, with the maximal three orders of magnitude CL signal amplification for FeCo2S4. Hence, an ultra-sensitive CL assay was developed for H2O2 detection down to 0.5 pM. Because H2O2 is generated via biocatalytic reaction between substrate and corresponding oxidase, thus, CL sensor arrays can be developed to discriminate different oxidases. The sensing principle is based on the fact that different substrates/oxidases produced different amounts of H2O2. For each substrate/oxidase couple, the sensor array produces a peculiar CL intensity pattern able to be distinguished via linear discriminant analysis. As a proof-of-concept study, four oxidases, i.e. glucose-, sarcosine-, choline- and cholesterol-oxidase, were selected to demonstrate the array’s discrimination performance and were identified successfully with an accuracy of 100%, and achieved the accurate discrimination of oxidases in serum samples. This work demonstrated the potential of the TTMS-based CL sensor array to discriminate multiple oxidases.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
FashionBoy应助XRT采纳,获得10
1秒前
LANzzy完成签到,获得积分10
1秒前
王某发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
飞飞鱼发布了新的文献求助10
2秒前
乐乐应助优美紫槐采纳,获得10
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
解文哲完成签到,获得积分10
3秒前
4秒前
549完成签到,获得积分10
4秒前
DQ发布了新的文献求助10
4秒前
张伟发布了新的文献求助10
4秒前
Lhh发布了新的文献求助10
5秒前
PH0225发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
无聊的成败完成签到,获得积分20
7秒前
8秒前
求文发布了新的文献求助10
8秒前
机灵柚子应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
大个应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
优美紫槐应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
慕青应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
机灵柚子应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
柏林寒冬应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
颜林林发布了新的文献求助10
9秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
nina发布了新的文献求助10
9秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
9秒前
9秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
9秒前
9秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
人脑智能与人工智能 1000
花の香りの秘密―遺伝子情報から機能性まで 800
King Tyrant 720
Silicon in Organic, Organometallic, and Polymer Chemistry 500
Principles of Plasma Discharges and Materials Processing, 3rd Edition 400
El poder y la palabra: prensa y poder político en las dictaduras : el régimen de Franco ante la prensa y el periodismo 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5605746
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4690350
关于积分的说明 14863110
捐赠科研通 4702499
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2542243
邀请新用户注册赠送积分活动 1507853
关于科研通互助平台的介绍 1472142