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纸微流控芯片生化分析技术文献综述

 2020-04-13 15:32:26  

文 献 综 述

随着临床监测、环境监测、食品卫生的发展,在各个方面的分析检测的要求越来越高。传统的检测方法设备昂贵、步骤繁琐并且耗时较长,所以人们为了解决这些问题而做了许多深入的研究与探索[1]。微流控芯片将样品的分离、反应、检测等步骤都集中在了加工有微尺寸通道的芯片上,使得整个过程快速并且方便。但是传统的微流控芯片的材料一般为玻璃、硅片等,比较昂贵且工序复杂。发展新型芯片材料和加工方法是实现微流控芯片实际应用突破的关键。廉价、轻便以及易于处理的纸被证明是最具有发展潜力的材料[2]。纸芯片将使微流控芯片进入一个新的时代。

纸质微流控芯片的最大特点是基底材料是纸,而纸在化学生物实验中的运用具有十分悠久的历史,比如过滤纸,纸色谱等。纸十分适合作为芯片的基本材料,因此在过去的几年关于纸质微流控芯片的研究越来越多[3]。

纸微流控芯片分析是近年来迅速发展起来的一个新的研究领域。作为一项新的可代替传统分析检测的方法,纸微流控芯片具有制造简单[4],低成本,便携性和一次性的优势,有望应用于许多领域包括医疗诊断,食品质量控制及环境监测等。

纸芯片的设计主要就是为了各项指标的检测,而检测方法十分繁多。如今,已有多种检测方法被纸质微流控芯片所使用,包括:比色检测,电化学(EC)检测和化学发光(CL)检测等[5]。EC检测具有更高的灵敏度,即使在nm范围内的分析物也可以检测和定量。通常与酶或化学物质的颜色变化反应为比色检测法[6]。大多数情况下,通过肉眼即可观察到分析的结果,有时也需要借助仪器进行测定。

酶联免疫吸附试验(ELISA)是一种常用的生化分析方法,通过信号扩增提供高特异性和高灵敏度。然而,典型的夹心型ELISA需要多步搅拌,洗涤和温育的步骤,整个过程是复杂且耗时的。因此,对可以一步法测定方案和可便携快速分析的简单设备的需求越来越大。酶联免疫试纸传感器的夹心型ELISA试剂盒已经研制成功[7]。在这种方法中,传感带放入样品溶液中把溶液吸收到垂直方向带上。免疫反应后,基板应用垫和吸收垫被放置在传感带的信号生成垫上的每一侧面,用来吸收在水平方向的基流[8]。

虽然通过这种方法ELISA试剂盒已经研制成功,它仍然需要由用户手动输入,并且该设备需要几种不同的功能膜来制备免疫层析检测传感带[9]。

纸微流控设备,其微流控平台建在纸质材料上,由于在护理诊断中它们容易使用,快速,便宜,轻便,因此受到了很大的关注。它们需要少量的试剂,并且不需要外接电源[10]。硝酸纤维素(NC)膜,这是一种多孔的亲水性像纸一样的基体,在这种方法中由于它们具有均匀的孔隙大小,表面光滑,和高蛋白质结合的能力,这使得它们适合用于蛋白质的固定[11],因此用来作为纸基材料。最近据报道,一些方法,包括光刻、等离子体氧化和绘图,创建疏水性屏障,以控制流体的方向或速率对纸张的流体吸收。然而,所有这些方法都有一些缺点。例如,光刻法需要多个步骤来制造该设备。此外,NC膜可能在制造过程中被损坏,等离子体氧化需要特定的掩模,绘图方法只提供了一个低分辨率的屏障。作为替代,喷墨印刷是非常有吸引力的,因为它可以直接构图到材料表面,这就节省了时间,降低了无损耗的解决步骤,可用于各种图案材料,包括NC膜。因此,在目前的研究中,我们利用该喷墨打印方法[12]。

最近创建的大多数纸质设备通过一个简单的比色测定进行多样分析。使用之前,在纸质设备制造过程中,用于检测的试剂被发现干燥在设备测试区。入口通道浸入测试样品,在分析过程中将样品引入到测试区。这些系统被限制为与一次性单步反应装样,因为多步反应需要多步处理[13]。ELISA的纸质设备已经报道了,ELISA法在纸或者NC膜上进行。虽然这种方法提供了高灵敏度,它仍需要多个步骤,并且每个步骤需要手工操作,这有点类似于传统ELISA形式。因此,它不是非常适合护理诊断。此外,据报道,二维的纸网可以被用来自动地驱动多级序列。试剂流通的时间可以通过改变每个通道的长度来控制入口并施加到每个入口的流体的体积。通过这种方法,所有试剂被引入到在多入口的每一个源衬垫,以完成多步反应[14]。

在这里,报告一个新的方法论的发展概念和替代纸质设备自动多步测序的夹心酶联免疫吸附。该拖延通道的设计,制作于一体的NC膜,并有少量的昂贵的试剂,如抗体(Abs)和底物,制备在设备的不同位置。通过在设备中浸渍100mL的分析物溶液,可以进行多样试验的多步骤试剂序列[15]。为了证明我们设备的有效性,人绒毛膜促性腺激素的用处(人绒毛膜促性腺激素)作为现实的分析物。人绒毛膜促性腺激素是糖蛋白,这通常是由在妊娠和妊娠滋养细胞疾病的滋养细胞中产生的。在所有妊娠试验和滋养细胞疾病中,绒毛膜促性腺激素是一个重要的诊断指标,例如,绒毛膜癌和侵袭性和非侵袭性葡萄胎痣。本文所开发的装置,用于hCG基于ELISA的一次定量分析,并把数字图像的信号强度进行量化测定。

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