基于酶的生物传感器原理与应用

9 基于酶的生物传感器

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引言

生物传感器这一术语具有广泛性,可描述为一种包含固定化材料(主要是生物材料)的分析装置,该材料能与分析物特异性相互作用,产生可被分析和测量的电、化学或物理信号输出。所产生的输出信号与反应中分析物的浓度成正比。

生物传感器可由多个组件构成:分析物、生物受体、换能器、电子设备和显示器(图9.1)。分析物是指需要被检测的物质,在复杂的生物样本(如血液、尿液、汗液和唾液)中作为生理或病理健康状况的标志物或指示物。在生物传感器开发中主要使用的生物受体(生物材料)包括蛋白质、酶、抗体、核酸、细胞和激素,以及它们对应的分析物、酶底物(葡萄糖、尿素)/抑制剂、抗原、互补DNA/RNA链等,这些都需要被检测和定量。对分析物的高选择性和特异性是信号生成所需的关键特性。生物受体在与分析物相互作用时也参与信号的生成。这种信号以热量、光、pH值、电荷或质量的变化形式出现,并由换能器进一步测量。换能器的功能是将分析物与生物受体相互作用过程中产生的一种形式的能量转换为可测量的信号。由分析物的生物识别所获得的信号以光学和电信号的形式表示。电子设备包含模数转换器和其他电子电路,有助于放大信号并以合适的格式进行显示。显示器是一种用户解释系统,例如计算机或打印机,可帮助生成易于理解的信号或曲线。

由用户读取。该系统包含一个硬件部分,用于以用户友好的方式储存和解释生成的数据。输出信号可以图像、图形或数值的形式显示。

背景

生物传感器的历史始于1906年,当时M. 塞雷默证明了溶液中酸的浓度与所产生的电位成正比。1909年,索伦·佩德·劳里茨·瑟伦森提出了pH值(氢离子浓度)的概念。1922年,W. S. 休斯开发了一种用于检测pH值的电极。格里芬和尼尔森展示了将酶转化酶固定在氢氧化铝和木炭上的方法。表9.1 显示了自1956年以来生物传感器发展的历史概览,直至i‐STAT传感器的开发,该传感器是一种手持设备。在2005年至2015年的十年间,已有超过84,000篇关于生物传感器的报告被收录。

生物传感器的特性

灵敏度和选择性:

灵敏度是指生物传感器对单位分析物浓度暴露所产生的响应。选择性是指生物受体在复杂样品中特异性检测分析物的能力。抗原‐抗体对是生物受体以高度选择性方式进行分析物识别的最佳实例。选择性特性将增强生物传感器分析高度复杂样品的能力。

稳定性:

生物传感器的连续和长期使用取决于其稳定性。生物传感器的组件需要在加工过程和保质期内保持稳定,以确保其性能不发生变化。所采用的固定化方法以及生物受体与换能元件之间的键合类型也将决定其稳定性。

准确性和精确度:

准确性通过计算值与实际值进行比较来确定,并以%回收率表示。而精确度则是指同一份样品在多次测量时生物传感器响应的标准偏差。

重现性:

重现性反映了分析方法的稳健性,因此被定义为生物传感器在重复实验条件下产生相同响应的能力。重现性以多次实验中生物传感器响应的相对标准偏差表示。

线性:

对于一组不同分析物浓度的测量,线性以一条直线表示,其数学表达式为 y = mc,其中 (c) 为分析物的浓度,(m) 为生物传感器的灵敏度,(y) 为输出信号。线性反映了测量响应的准确性,与生物传感器的分析物范围和分辨率相关。

响应时间:

当输入信号发生变化时,电路或测量装置确定指定分数变化所需的时间。因此,它是任何设备达到95%响应所需的时间。

检测限(LOD)和定量限(LOQ):

LOD 和 LOQ 是两个最重要的性能指标。LOD 和 LOQ 也称为其灵敏度,定义了生物传感器所能测量的分析物量。对限制分析物最低浓度的因素进行定量理解即为检测限。该生物传感器用于检测尽可能低的最低分析物浓度。

表9.1 1950–2004 期间生物传感器的开发。

年份 事件
1956 首个“真正”的生物传感器由莱兰德·C·克拉克开发,用于氧气检测
1962 莱兰德·C·克拉克展示了一种用于葡萄糖检测的安培酶电极
1969 吉尔博特和蒙塔尔沃开发了首台用于尿素检测的电位型生物传感器
1970 伯格费尔德发现了离子敏场效应晶体管
1975 黄泉仪器公司开发了首台用于葡萄糖检测的商用生物传感器
1975 由卢伯斯和奥皮茨提出的用于二氧化碳和氧气检测的光纤生物传感器
1975 铃木开发的首个基于微生物的免疫传感器
1982 舒尔茨开发的用于葡萄糖检测的光纤生物传感器
1983 利德伯格等人开发的表面等离子体共振免疫传感器
1984 首个介导安培生物传感器:二茂铁与葡萄糖氧化酶联用用于葡萄糖检测
1990 法玛西亚生物传感器的基于表面等离子体共振的生物传感器
1992 i‐STAT的手持式血液生物传感器
1996 血糖仪Glucocard发布
1998 LifeScan FastTake 血糖生物传感器上市
2003 雅培实验室收购i‐STAT
2004 雅培实验室收购泰拉传感

ISFET,场效应晶体管生物传感器;SPR,表面等离子体共振;YSI,黄泉仪器公司

生物识别和换能机制

生物识别元件的信号转导验证是生物传感器开发的第一步。开发生物传感器时,首要考虑的是生物受体与可测量信号元件换能器的适当组合。进一步讨论了不同的生物识别元件(图9.2)。

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基于换能器组件

1. 电化学:

电化学生物传感器具有识别元件,当该元件与分析物发生反应时会产生电信号,所产生的信号与分析物的浓度成正比。该信号可使用以下方法之一进行检测:

安培法 :这些换能器通过检测电化学还原或氧化反应引起的电流变化来进行检测。在这种生物传感系统中,通常将生物识别单元固定在由金、铂或碳电极制成的电极上,并包含由银制成的参比电极。测量两个电极之间的电位,并将其与氧化还原反应相关联。

电位法 :测量电位或电荷积累的传感器被称为电位型生物传感器。包含离子选择性电极(ISE)的换能器具有与带电离子相互作用的膜,以及提供恒定电位(不受分析物浓度影响)的参比电极。当无电流通过时,使用伏特计测量这两个电极之间的电位。

2. 测温法:

许多生物反应会产生热量,这可以作为测温型生物传感器的基础。它们也被称为量热型生物传感器。热生物传感器由装有热交换器的隔热箱组成。当底物进入该固定床反应器时,产物生成会导致一些热量的产生。因此,底物和产物之间的温度差异通过热敏电阻进行测量。它们能够测量甚至微小的温度变化。例如,葡萄糖(酶‐葡萄糖氧化酶)、尿素(酶脲酶)、青霉素(酶P‐内酰胺酶)以及尿酸(酶尿酸酶)均可通过热生物传感器进行测定。测温型生物传感器也是新型技术测温酶联免疫分析(马蒂亚松、博雷贝克、桑弗里德森和莫斯巴赫,1977)的一部分。

3. 光学方法:

吸光度和荧光是构成光学生物传感器的最重要过程。这类生物传感器是最古老、灵敏且高效的定性和定量分析方法。光纤光谱仪等光电设备利用该方法进行测量。光学生物传感器方法已被用于血糖监测,通过使用含有HRP(辣根过氧化物酶)、发色原和葡萄糖氧化酶的试纸条,并与便携式参考测量仪耦合以实现葡萄糖定量(鲍里索夫和沃尔夫拜斯,2008;利格勒和泰特,2002)。例如,光纤乳酸生物传感器通过测量分子氧对荧光染料的淬灭效应来检测分子氧浓度的变化(特雷特纳克和沃尔夫拜斯,1989)。

4. 压电法:

压电法利用声波振动,因此也称为声学生物传感器。它采用石英晶体微天平或表面声波器件。压电晶体产生的振动频率会因正负电荷的变化而发生特征性改变。质量的变化会导致压电晶体振动频率的改变。这种频率变化可通过表面的抑制剂附着引起。例如,通过在晶体表面附着抗体,已开发出可卡因气相生物传感器。

5. 磁性或体内可植入生物传感器:

这些传感器用于检测微流控腔/环境中介质具有磁性的纳米粒子。体内生物传感器旨在对真实生物系统中的目标分析物进行连续长期监测。这些传感器具有磁阻效应,表现出高灵敏度和稳定性。线性、可逆性、生物相容性和生物降解性等因素是开发体内生物传感器的重要标准(威尔逊和吉福德,2005)。一个简单的体内生物传感器示例是将其植入患者体内,从而能够定期传输临床相关健康数据/信息。这些生物传感器具有内置电源,也可以外部供电,而内置电源的优势在于可提供长效电池。

基于生物受体类型

1. 微生物或细胞基生物传感器:

某些微生物或细胞可以表达能够与分析物发生特异性相互作用的特定蛋白质。由于细胞具有较高的灵敏度,通常被用作生物识别元件。利用此类细胞开发生物传感器可实现对分析物的准确且特异的检测(迪维,1975)。在这些类型的生物传感器中,分析物可以是底物或抑制剂。细胞器(如线粒体、叶绿体、微粒体、膜等)也可被有效利用,类似于细胞基生物传感器,以获得更高的稳定性。基于组织的生物传感器由雷希尼茨(1978)提出,例如利用植物和动物细胞检测精氨酸氨基酸,包括植物组织和基于光合作用的生物传感器。

2. 基于亲和力的生物传感器

免疫传感器 :这类传感器属于基于亲和力的生物传感器,其原理基于抗体与抗原之间的相互作用。利用免疫特异性,并结合电位的或光传感技术。它们仅与其特定的目标分析物(如病原体、毒素、肽或组分)结合。免疫系统。例如,使用免疫传感器阵列进行急性白血病的临床表型分型。在此研究中,通过免疫传感器阵列方法分析了免疫表型分析的可行性。结果表明,这些生物传感器能够通过96名白血病患者有核细胞表面表达的分化簇(CD)抗原,快速识别白血病样本(曾等人,2006)。

DNA based : 核酸杂交是DNA生物传感器的基本原理。因此,基于DNA的生物传感器利用核酸相互作用。它包含通过腺嘌呤‐鸟嘌呤和胞嘧啶‐胸腺嘧啶/尿嘧啶之间的氢键键合形成单链DNA分子的互补链 DNA, DNA RNA, and RNA RNA。例如,与其他生物传感器类似,单链DNA分子能够与互补链杂交,从而构建基于DNA的传感检测系统。DNA生物传感器通常以芯片、电极和晶体的形式存在,在这些载体上发生杂交反应。这是一种在传感平台上的固相反应(Zhai, Cui,& Yang, 1997)。

Enzyme based : 基于酶的生物传感器比细胞基生物传感器更具特异性。这类生物传感器以酶‐底物/抑制剂相互作用为基本原理(Datta, Christena,& Rajaram, 2013)。酶通常被固定在换能元件附近,这些酶与换能器结合后可产生与分析物浓度成比例的信号。唯一的缺点是由于所用酶的成本较高,导致整体成本昂贵。例如,葡萄糖氧化酶与过氧化物酶反应可用于检测血清或血浆中H2O2的生成,作为诊断工具(Wilson& Hu, 2000)。

酶固定化

该过程是将酶分子固定在固体载体或基质上,催化底物转化为目标产物。因此,酶的固定化被称为催化剂在载体或基质上的固定。为了使生物传感器具有可行性,酶必须附着于模型以保持其活性。生物传感器设计为高酶载量,使得足够量的生物催化剂附着在表面,从而确保该生物催化剂获得适宜环境以维持其酶活性。

酶固定化技术

固定化方法的选择取决于多种因素:生物元件的性质、所用换能器类型、生物传感器工作环境、分析物的理化性质等,根据这些因素,生物传感器在固定化状态下必须具有可靠的性能以保持最大活性(布雷迪和约尔丹,2009)。四种通用方法基于物理和化学固定化,如下所述:

1. 限域:

该方法是最古老的方式之一,涉及将酶限域在半透膜或凝胶基质中,以粉末或液态形式存在(图9.3A)。膜孔径具有特异性,允许底物通过,同时将酶限制在腔室内。用于此目的的膜包括基于纤维素的膜、透析膜和超滤膜。

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2. 吸附:

最简单且最古老的方法之一是固定化酶或生物分子(图9.3B)。分子通过物理方式吸附在基质或载体上。该方法对酶或其活性影响较小,但由于氢键、范德华力和多种盐键等弱相互作用力的存在,吸附的分子有可能从基质中泄漏(Collings 和 Caruso,1997)。这些弱键有时会导致分子脱附,从而受到pH值、温度、底物存在或离子强度变化的影响。吸附大致可分为两类:物理吸附和化学吸附,前者较弱,涉及范德华力;后者较强,涉及共价键形成。许多物质可用于在其表面进行酶固定化,例如二氧化硅、氧化铝、黏土、木炭、纤维素、胶原蛋白等。物理吸附主要用于基于葡萄糖的生物传感器中的固定化。Sharma 等人将葡萄糖氧化酶固定在涂覆于氧化铟锡涂层玻璃板上的聚(2‐氟苯胺)薄膜上。

3. 包埋:

该过程涉及将酶精制于载体或基质的层内,以允许底物通过,同时保留所需的生物分子(图9.3C)(Sharma、Suman、Pundir、Sehgal 和 Kumar,2006)以及 (Tembe 等人,2006)。凝胶用于将我们所需的分子包埋在基质中(Ivanov 等人,2003;Reddy 和 Vadgama,2002)。然而,该方法存在底物和产物穿过屏障时发生扩散的缺点,导致响应时间延长和反应延迟。这也会影响所需分子的生物活性。常用的凝胶包括聚丙烯酰胺、导电材料、尼龙、淀粉凝胶等。在此过程中,颗粒不与基质结合。采用化学聚合反应,有时会导致活性和响应的丧失。 Sharma 等人(2006) 开发了将半乳糖氧化酶酶包埋于聚乙烯基质中的半乳糖生物传感器。

4. 共价结合:

最近的研究表明,目标生物分子的功能基团(图9.3D)与载体或基质的功能基团之间发生键合(李等人,2006)。分子与载体之间的结合是活性的,因此在高离子强度溶液中不会发生酶的流失或泄漏。该方法普遍适用于各种情况,可利用不同功能基团与具有共价结合能力的基质进行连接。因此,一些不保留催化活性的功能基团也可通过共价方式与载体结合。反应通常在温和条件下进行,例如低pH范围、温度和离子强度。用于结合的亲核基团包括蛋白质侧链中的氨基、羧基、巯基、羟基、酚基等 (比达尔、埃斯特万、希尔和卡斯蒂略,2006)。共价结合的缺点是可能改变构象结构,导致活性丧失。 邹等人(2015)已证明开发基于硼掺杂电子上固定酪氨酸酶的安培式生物传感器,用于检测酚类化合物。

5. 交联:

该方法利用两个或多个官能团以及能够在不同条件下与两种不同材料结合的基质(图9.3E)。生物材料通过化学键合连接到载体或交联剂上;最常用的是戊二醛。该方法用于稳定吸附分子并增强附着性。其优点在于,由于生物分子与基质相连,因此几乎不会发生脱附。目前需要开发能在温和条件下结合并产生强相互作用的新交联剂。辛格等人已使用戊二醛对电化学生成的聚苯胺薄膜上的胆固醇氧化酶、过氧化物酶和酯酶进行了交联。

用于开发微纳颗粒的固定化技术

1. 乳化与溶剂蒸发:

该方法通过将水溶液与含乳化剂的非水溶液混合,或反之亦然,用于制备小尺寸颗粒,从而形成乳化液滴(图9.4A)。使用凝胶剂使溶液交联形成凝胶。这一现象表示在乳化剂的帮助下发生交联,可导致形成均匀的

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微米级颗粒,称为微球(Srivastava, Brown, Zhu,& McShane, 2005)。在过程中,如搅拌速度、均质速度和时间、包封聚合物的浓度、凝胶剂的加入速率和体积等参数,均会影响目标颗粒的尺寸、形状、均匀性和表面特性(Joshi, Keerthiprasad, Jayant,& Srivastava, 2010)。

2. 注射器挤出技术:

这是制备直径大于1 mm的微珠最简单且最常用的方法。在其开发过程中,使用带有针头的注射器或移液管,因此称为注射器挤出法(图9.4B)。在此过程中,将包埋剂与聚合物混合后逐滴加入交联剂中,并持续搅拌,从而形成微米级颗粒 (Joshi& Srivastava, 2009)。颗粒的大小及其尺寸取决于注射器的尺寸和特性。然而,该方法不适合工业化放大。

3. 同轴气流法:

该方法涉及在受控的气流速度、包埋剂粘度以及注射器与交联剂之间距离的环境中制备颗粒(图9.4C)。同轴气流采用同心形式的空气,对从针头流出的液滴进行剪切(Joshi&Srivastava, 2009; Joshi et al., 2011)。

4. 机械法:

通过机械力将具有较大尺寸的液滴溶液破碎成细小、分散且均匀的颗粒(图 9.5A)。例如,利用振动、毛细射流断裂和均质器来产生机械扰动。这使得颗粒可破碎为尺寸在500 nm至1 mm之间、流速为 5 500 mL/min的颗粒。

5. 静电法:

该方法利用静电力而非机械力来破坏液面。使用压电喷嘴形成液滴,当液滴落入交联溶液中时通过静电充电(图9.5B)。可在溶液中使用表面活性剂以形成小液滴。机械法制备微粒有时会导致颗粒表面变形。该方法的另一特点是使用特斯拉线圈对液滴施加必要的电荷。据报道,该方法可用于聚‐L‐赖氨酸溶液的包衣。它通过与静电珠生成器相对应的静电力使黏稠溶液失稳,从而形成直径约为0.05 5mm范围的微珠。

6. 超声波雾化法:

该方法利用超声波雾化器制备聚合物纳米/微粒。该技术结合了

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超声波的共振和振动在室温下产生精细颗粒,且无任何额外影响(图9.5C)。这是一种简单且可重复的方法。在此方法中,喷嘴的入口连接至泵,可通过泵将聚合物溶液以不同的流速注入交联相中,从而生成粒径范围为100 nm至 5 μm的优良分散颗粒。

用于制备基于酶的生物传感器的材料和载体

用于酶固定化制备和微纳米颗粒开发的载体有多种类型:

自然聚合物

海藻酸盐、壳聚糖和甲壳素、卡拉胶、胶原蛋白、明胶、纤维素、淀粉、果胶和葡聚糖凝胶是一些天然来源的聚合物的例子。海藻酸盐来源于褐藻,由于其使用二价阳离子交联剂在温和条件下即可形成凝胶,因此常用于酶固定化。交联后的海藻酸盐基质可提高其稳定性,因而更适用于酶包埋。胶原蛋白可通过戊二醛交联,并已被用于单宁酶和过氧化氢酶等酶的固定化。壳聚糖来源于甲壳素,已被用作固定化的载体(Vaillant 等,2000;Kapoor 和 Kuhad, 2007)。壳聚糖能够包埋相当于其自身容量两倍的酶。壳聚糖与海藻酸盐已被用于制备包衣颗粒,以减少释放或渗漏。由于壳聚糖含有易于与酶连接的羟基和氨基,因此壳聚糖与黏土形成的复合材料被证明是酶捕获最合适的载体。它同时提供了良好的孔隙率和亲水性(Hsieh、Liu 和 Liao,2000;Chang 等, 2006)。卡拉胶是具有假塑性特性的硫酸化多糖。脂肪酶和α‐葡萄糖苷酶等酶已被固定在卡拉胶中(Girigowda 和 Mulimani,2006)。纤维素是应用最广泛的天然聚合物之一,可用于多种酶的固定化,例如 β‐半乳糖苷酶、酪氨酸酶、脂肪酶、 α‐淀粉酶、葡萄糖淀粉酶、真菌漆酶和青霉素G酰化酶( Al‐Adhami、Bryjak、Greb‐Markiewicz 和 Peczy´nska‐Czoch,2002; Bryjak、Aniulyte 和 Liesiene,2007;Misloviˇcova´、Masa´rova´、 Vikartovska´、Gemeiner 和 Michalkova´,2004;Namdeo 和 Bajpai, 2009)。明胶是另一种天然聚合物类的亲水胶体材料,具有非常高的吸附率,可达其自身重量吸水量的十倍。较高的保质期以及高吸附率使其非常适合用于酶包埋。明胶与海藻酸钙结合可作为酶固定化过程中磷酸钙沉积的合适模具。明胶与聚酯结合还可将载药效率从之前的50%提升至70% 75(Ates 和 Dogan,2010)。另一种基于多糖的天然聚合物是果胶,已被用于木瓜蛋白酶的固定化。与甘油结合时,它起到一种增塑剂,有助于降低脆性。果胶与海藻酸盐和壳聚糖一起增强了热稳定性和抗性。由于葡聚糖凝胶具有多孔性质,也已被用于淀粉酶和葡萄糖淀粉酶等酶。

疏水酶簇和支持载体上的烷基残基在高温、pH值或高盐浓度下对保持酶的催化特性起着重要作用(侯赛因卡尼和内马特‐戈尔加尼,2003)。刀豆球蛋白 A(Con A) 葡聚糖凝胶4B 是一种改性葡聚糖凝胶的例子,其中糖基化酶链与Con A之间发生特异性相互作用,从而实现了多种生物传感器的制备(米鲁莱伊、纳耶里、萨姆萨姆和莫瓦赫迪安,2007)。

合成聚合物

离子交换聚合物、胺苯树脂和二乙氨基乙基(DEAE)纤维素、聚乙二醇、戊二醛、聚氯乙烯、环糊精葡萄糖基转移酶、由聚乙烯醇和六亚甲基二异氰酸酯、富马酸衍生的聚氨酯、聚苯胺、戊二醛活化尼龙等合成聚合物已被用于酶包埋。不溶性多孔聚合物如离子交换树脂被用于酶捕获。由于具有较大的表面积,胺苯树脂和DEAE纤维素基质已被用于 α‐淀粉酶的固定化(库马里和卡亚斯塔, 2011)。聚乙二醇和戊二醛在淡红色过氧化物酶的固定化过程中可在酶周围形成保护层,使其抵抗自由基(阿什拉夫和侯赛因,2010)。环糊精葡萄糖基转移酶通过聚氯乙烯保护以防止热失活,是合成聚合物作为酶载体的一个实例。另一个例子是通过活化尼龙固定脂肪酶,而紫外线(UV)处理的聚乙二醇在废水处理中表现出高孔隙率(Kahraman, Bayramo˘glu, Kayaman-Apohan,& Gu¨ngo¨r, 2007;帕胡贾尼、坎瓦尔、乔汉和古普塔,2008;佩里亚萨米、张和 陈,2011;Xiangli, Zhe, Zhiwei, Yinglin,& Zhengjia, 2010)。

无机材料作为载体

陶瓷、硅藻土、二氧化硅、沸石、玻璃、活性炭和木炭可作为酶的优良载体。无机材料如陶瓷具有惰性,为酶的附着提供了良好的平台。沸石被称为分子筛,具有多孔晶体明确结构、形状和选择性特性。这些材料主要用于分子吸附,因其表面存在较多羟基基团,能与酶形成更多的氢键,因而更适合作为胰凝乳蛋白酶固定化的载体(邢、李、田和叶,2000)。例如,钠型沸石因其对酶的支持活性高于其他材料,被用于溶菌酶的固定化(张和储,2007)。具有非均相表面的沸石含有多个吸附位点,有利于酶与载体之间的相互作用(塞拉尔哈等, 1998)。二氧化硅是最丰富的无机材料,其惰性使其广泛应用于酶固定化,例如 α‐淀粉酶固定在二氧化硅纳米颗粒上可增强洗涤剂的清洁性能。这些纳米级二氧化硅结构具有高比表面积以及对化学和机械力的更高稳定性(萨拉萨尔, 2011)。将辣根过氧化物酶(HRP)和木质素等酶固定化在活化二氧化硅上,可用于处理桉木硫酸盐废液(德佐特、因诺森蒂尼‐梅和杜拉´恩,1995)。添加聚乙烯醇或甲基可增强载体和酶相互作用(波戈里利、西列茨卡娅、贡查里克、科扎拉 和祖布,2007;拉马·拉奥和洛´佩斯,2000)。玻璃是一种粘性液体,广泛用于固定化 α淀粉酶。使用功能化玻璃珠,发现其具有可再生性和坚固性(卡赫拉曼等人, 2007)。脲酶被固定在玻璃pH电极上,构成一种稳定的生物传感器,可用于检测血液样本中尿素的存在,检测范围为 52 μg/mL(萨赫尼、普里和阿南德,2005)。另一个例子是通过将亚硝酸盐还原酶固定在玻璃珠上开发出的用于监测的生物传感装置(罗莎、克鲁兹、维达尔和奥利瓦,2002)。由于活性炭具有高吸附性能,因此在食品工业中被用于固定淀粉葡萄糖苷酶,可将淀粉水解的催化活性提高至 80% 90%(拉尼、达斯和萨提亚纳拉亚纳,2000)。基于活性炭的酶固定化具有大接触位点,有助于提高脂肪酶和蛋白酶的催化效率,并维持重复使用循环(达塔 等人,2013)。

基于酶的生物传感器

电化学酶基生物传感器

基于酶的电化学生物传感器用于临床应用,例如用于血糖水平自我监测,并已开发成一次性格式,其中许多已经实现商业化(赫勒和费尔德曼,2008)。

电化学酶基生物传感器进一步分为电位型、电导型和安培型。

电位型生物传感器

在电位型生物传感器中,测量参数是电化学反应的氧化还原电位,其中通道电位的变化对应于电荷变化,从而引起电流的变化。图9.6显示了电位型生物传感器的示意图,其中整个生物传感器起到照相机的作用,传感器本身作为金属氧化物半导体场效应晶体管(MOSFET),并基于离子选择性电极换能器(ISE transducers),负责产生初级输出信号(电流)。分析物通过流体门进入并停留在传感器上,分析物的存在会改变通道的电位,从而改变相应的电流。产生的电位指定了特定反应以及被检测的物种类型。葡萄糖氧化酶(GOx)通过催化β‐葡萄糖氧化为δ‐葡萄糖酸‐1,5‐内酯和过氧化氢,并以分子氧作为电子受体,实现对血清中葡萄糖水平的监测。将GOx固定化于聚杂环聚合物聚吡咯电极中的葡萄糖生物传感器是可能是最重要的传感生物传感器(Jugović 等,2016)。通过在聚氯乙烯铵膜上共固定化尿素和肌酸酶,电位的生物传感器也可用于监测神经递质5‐羟色胺水平和进行肌酸分析(Pohanka& Skládal, 2008)(图9.6)。

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电导型和阻抗型生物传感器

这类生物传感器通过测量分析物与生物活性化合物(生物受体)之间生化反应所产生的离子或电子数量,来检测溶液电导率或电阻率的变化。溶液的电导率可通过离子迁移率进行检测,且与温度成正比。此外,溶液的pH值也会影响电导率,因为pH值改变会导致离子浓度变化,即酸性或碱性条件下氢离子浓度的变化,从而影响质子和电子浓度。生物过程中的化学动态变化随时间推移会引起样品电导率的改变,可提供大量信息。生物活性、微生物检测、人体成分分析、食品质量评估、传质过程以及电子转移速率等均可通过电化学阻抗谱(EIS)实现。EIS在生物分析中的工作原理示意图显示双膜层作为电容器,而电子转移的流动则起到电阻的作用。图9.7A说明了导电型生物传感器的工作原理,其中离子流引起电导变化,从而记录相应的电压。图9.7B展示了阻抗型生物传感器的示意图,其中细胞膜充当电容器和电阻器,二者共同作用形成对电流流动的阻抗。当使用脲酶作为生物受体时,阻抗型生物传感器可用于尿素的检测。阻抗生物传感器另一个有前景的应用是监测由于产生导电代谢物而导致的微生物生长。此外,它还可用于监测经聚合酶链式反应扩增后的DNA片段杂交情况。含有电沉积聚吡咯膜的阻抗免疫传感器可通过生物素连接抗人IgG与捕获的亲和素,实现对样品中低至10皮克/毫升抗体的检测(Pohanka&Składal, 2008)。

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安培生物传感器

安培式生物传感器的工作原理是根据目标分子化学浓度的变化引起电流变化,因为生物识别单元与分析物的相互作用能够使电极产生电流。血糖仪是安培式生物传感器的一个例子。市场上有多种商用血糖仪,包括由雅培Accu‐Chek Aviva生产的罗氏血糖仪,其所需样本量为0.6 μL,可在5秒内得出结果;Nova Max制造的Nova biomedical血糖仪,所需样本量为0.3 μL,并在5秒内给出结果;LifeScan公司的一手血糖仪(OneTouch glucometer),需要1uL样本量,测试时间为5秒等(Yoo& Lee, 2010)。该传感器具有多层结构,包括参比电极、工作电极以及用于检测分析物的酶涂层,其中反应产物将被工作电极捕获。电流在参比电极和工作电极之间进行测量。采用安培法测量的血糖仪可以是三电极型或两电极型。

双电极组件由参比电极和工作电极组成。三电极组件包括一个工作电极(即铂(Pt))、辅助电极以及对电极或参比电极。

(包含固定的生物识别或生物受体元件),例如银‐氯化银(Ag/AgCl)。对电极连接到直流电源和电解质溶液。当葡萄糖样品与酶(葡萄糖氧化酶)接触时,生成葡萄糖酸和过氧化氢。葡萄糖浓度的测定取决于产生的过氧化氢量,过氧化氢将在铂电极表面发生反应并释放出两个氢原子,即质子或空穴,同时产生相应的电子,从而实现电流的测量(图9.8)。安培式葡萄糖生物传感器中发生的典型反应如下:

$$ \text{C} 6\text{H} {12}\text{O} 6 + \text{O}_2 \xrightarrow{\text{Glucose oxidase}} \text{C}_6\text{H} {12}\text{O}_7 + \text{H}_2\text{O}_2 \quad (9.1) $$

$$ \text{H}_2\text{O}_2 \xrightarrow{\text{Pt anode}} \text{O}_2 + 2\text{H}^+ + 2e^- \quad (9.2) $$

$$ \text{AgCl} + e^- \xrightarrow{\text{Ag reference}} \text{Ag}^0 + \text{Cl}^- \quad (9.3) $$

$$ 4\text{H}^+ + \text{O}_2 \xrightarrow{\text{Auxiliary}} 2\text{H}_2\text{O} + 4e^- \quad (9.4) $$

使用安培生物传感器的优点是避免了与电位型生物传感器相关的盐屏蔽问题。安培生物传感器基于电子亲和性工作,而非电位,且葡萄糖氧化酶提供了分析目标分子的特异性。广泛的可以开发出一系列床旁检测或芯片实验室设备。在使用安培生物传感器时存在一些限制,因为它受到稳定时间限制的约束。因此,扩散限制仍然存在,并且在工作电极上对电位的控制能力有限。为了解决这一问题,引入了第三根电极,即辅助电极,使电压施加于工作电极和参比电极之间。新增电极的插入由于多个电极的存在而限制了微型化。基于酶的安培生物传感器的检测部分存在信号衰减的缺点,这是由污染剂以及样品基质中存在的化学物质干扰所引起的(Koyun, Ahlatçıoğlu,& ˙Ipek, 2012)。然而,这类生物传感器因其特异性和快速识别能力而被广泛使用。总之,与响应反应物呈对数关系并对施加电压呈指数关系的电位型生物传感器相比,本质上对被测反应物呈线性响应的基于酶的安培生物传感器具有优点。正向反应速率Kf和逆向反应速率Kr也依赖于施加到电极上的电压。三电极构型是理想的,但可能不实用,因为需要三电极组件以从每个电极获得特定电压,但在许多情况下,设计如此复杂的结构可能并不现实。

示意图7

光学生物传感器

光学生物传感器基于光子而非其他生物传感器中的电子进行工作,其中光子利用紫外光、可见光和近红外(NIR)辐射经历吸附、反射率或荧光过程。光学生物传感器还参与非放射性的荧光共振能量转移(FRET)过程。能量通过长程偶极‐偶极相互作用从激发态供体转移到附近的受体(Sapsford, Berti,& Medintz,2006)。FRET是一种灵敏的信号转导工具,通常涉及两个荧光团(Medintz, Mattoussi,& Clapp, 2008)。许多研究报告采用底物两侧分别连接供体和受体的FRET方法来监测蛋白酶活性(Chang 等,2006)。强度、衰减时间、猝灭效率、辐射能量传递、各向异性等是该传感器测量的关键参数。此类生物传感器在诊断分析、生物研究和药理学的临床应用中具有潜力。酶是细胞生物学中的关键因素,在健康和病变细胞中发挥重要功能,作为代谢通路中的生物催化剂(Patel,Gores,& Kaufmann, 1996)。酶与嵌入聚合物基质中的分析物敏感荧光团和参考荧光团也常被用于开发用于临床诊断的荧光生物传感器(Chaudhari,Joshi,& Srivastava, 2017; Chaudhari, Joshi, Pandya,& Srivastava, 2016)。目前越来越关注提高各种酶水平和活性检测技术的灵敏度,以用于临床诊断以及人类疾病中药物靶点激动剂或拮抗剂的开发(Klos-Witkowska,2015)。一些光学生物传感器还基于倏逝波原理工作。全内反射现象是由于玻璃板与周围环境折射率的变化引起的,尽管有少量波会扩散穿过玻璃板,称为倏逝波(图9.9)。

这些波用于浅层组织的成像。在光纤生物传感器中,采用激光光源激发位于亚细胞水平的分子。这类传感器的集成组件利用倏逝波进行成像,并通过测量分析物流来记录输出信号。

示意图8

电化学发光生物传感器

电化学发光(ECL)是由于电化学反应而产生的光发射(通常在可见光和近红外光谱范围内)。它包括通过电化学生成反应性中间体,从而形成电子激发发光物质。ECL依赖于用于生成这些中间体的工作电极和前体。

$$ A + B + C \xrightarrow{\text{Catalyst}} P^* \rightarrow P + h\nu: \text{Direct chemiluminescence} \quad (9.5) $$

$$ P^ \rightarrow P + F^ : \text{sensitized or energy transfer chemiluminescence} \quad (9.6) $$

$$ F^* \rightarrow F + h\nu \quad (9.7) $$

化学发光产物(A)和氧化剂(B)与辅因子(C)反应生成中间产物(P ),在直接化学发光中进一步产生光子(hν)。在间接化学发光中,最终产物(P)首先转化为敏化化学发光产物(F ),然后再转化为发射光子的最终产物。电化学发光主要分为两类。

第一种是湮灭方案,其中两种反应性中间体均通过电子方式产生进一步的氧化还原步骤,即二者均为电化学生成。湮灭方案又进一步分为简单湮灭方案和交叉湮灭方案。在简单湮灭方案中,两种中间体由同一前体形成,该前体在特定电位下被氧化酶氧化生成还原剂,在另一电位下被还原生成氧化剂。在交叉湮灭中,中间体由两种不同的稳定前体形成。以下氧化还原反应描述了湮灭过程:

$$ A - e^- \rightarrow \text{Oxidation } A^+ \quad (9.8) $$

$$ A + e^- \rightarrow \text{Reduction } A^- \quad (9.9) $$

$$ A^+ + A^- \rightarrow \text{Redox } A^* + A \quad (9.10) $$

$$ A^* \rightarrow \text{Photons } A + h\nu \quad (9.11) $$

电致化学发光是由于电化学反应而产生的光发射。一些因素会影响化学发光(CL)的发射,包括CL前体的化学结构及其侧链,以及同一通路中其他底物的性质。催化剂的选择以及溶液中金属离子的存在也将在CL发射中起到关键作用。样品的温度和离子强度也会导致CL发射的变化,同时需考虑溶液的pH值。由于CL发射指的是光发射,且可与FRET现象相关联,因此在CL中使用的不同类型的染料包括:9,10‐二苯基蒽(蓝色);9,10‐双(苯乙炔基)蒽(绿色);红荧烯(黄色);9,10‐双(苯乙炔基)并四苯(橙色);以及罗丹明B(红色)。CL在制药行业中的质量控制和分析、临床科学、通过过氧化氢浓度检测水的光活性、哮喘患者呼吸中硝酸的检测等方面具有多种应用。(乔杜里、乔希和斯里瓦斯塔瓦,2012)。

体内生物传感器

体内生物传感器已成为生物医学应用、医学研究和诊断医学中的强大工具。体内生物传感器用于在真实生物系统中对目标分析物进行连续和长期监测。选择性测定目标分析物对于避免干扰至关重要。线性、可逆性、生物相容性和生物降解性是开发体内生物传感器的重要标准(威尔逊和吉福德,2005)。体内生物传感有潜力通过定性和定量医学的个性化和微型化。将体内传感器简单植入患者体内,即可持续传输临床相关健康信息。生物传感器可带有内置电源,也可由外部供电。带有内置电源的传感器具有电池寿命长的优点。作为识别元件使用的生物组分可能影响可植入生物传感器的使用寿命(Rong, Corrie,& Clark, 2017)。因此,体内生物传感器需要产生稳定的实时信号,且应避免随时间产生的噪声或漂移,并尽量减少重新校准的需求(Wilson& Hu,2000)。一种酶基碳纤维微型生物传感器用于体内多巴胺的检测。通过将酪氨酸酶固定在生物相容性基质中来实现传感器的制备。通过壳聚糖、生物聚合物和基于二氧化铈的金属氧化物的沉积,形成直径为100‐μm的碳纤维微电极。通过由酪氨酸催化的多巴胺转化生成多巴醌,进而实现对o‐多巴醌的电化学检测(Njagi, Chernov, Leiter,&Andreescu, 2010)。

压电石英晶体生物传感器

压电生物传感器也被称为声学生物传感器,因为它们与声波振动有关。压电生物传感器工作的基本原理是机电能量转换,即将力转化为电能,因此换能器实现了压电效应。压电效应是指由于固体材料变形而产生电荷的现象,反之亦然。压电传感器的工作依赖于压电晶体的特性,即当对压电晶体表面施加力时,会产生相应的电压,反之亦然。石英是一种晶体介电体,是一种由居里兄弟于1880年发现并使用的压电材料。当沿x轴施加力时,表面会感应出相应的电荷,这称为纵向效应。类似地,当沿y轴施加力时,会在相对表面产生电荷,该现象称为横向效应。

表现出压电效应的材料可分为三大类:天然的(石英、酒石酸钾钠);合成的(硫酸锂、磷酸二氢铵);极化的铁电晶体(钛酸钡、锆钛酸铅)。除铁电晶体外,其他压电材料由于其不对称结构,在无需任何后处理的情况下即可表现出压电效应。然而,铁电晶体需要通过强电场进行人工极化处理,即将材料加热至居里点以上,然后在施加电场的情况下冷却。当撤去电场后,材料即表现出压电效应(图9.10)。

压电晶体免疫传感器用于检测水溶液中的沙门氏菌。将抗原固定在合适的换能器上利用高度特异性的抗原‐抗体反应。压电生物传感器使用石英晶体作为换能器,用于食品工业中微生物和生物物质的检测、临床诊断以及环境污染物的监测(冯与黄,2001)。通过检测唾液中的抗原来对高危人群进行筛查通过非侵入性方法是一种压电生物传感器的应用实例。此外,基于液体中微生物抗原的检测来诊断结核病也可由压电生物传感器完成(库马尔,2000年)。

示意图9

热敏电阻/量热式生物传感器

量热型生物传感器基于对放热或吸热反应过程中温度变化的测量。这类反应会产生热量,并可与分析物浓度相关联。通过建立恒温环境室,利用热敏电阻在反应室的入口和出口处测量反应引起的温度变化。在所谓的封闭可控室中,80%的热量能够响应分析物浓度的变化而被测量。此类生物传感器也可用于测量焓变(图9.11)。

典型的量热型生物传感器由一个绝缘外盒组成。样品流经入口进入热交换器,热交换器置于铝块中。样品先经过参考热敏电阻,然后进入填充床生物反应器。该生物反应器具有1毫升的固定体积,内含发生反应的生物催化剂。温度变化由参考热敏电阻和补偿热敏电阻进行测量。废料通过废液管排出。温度差值通过外部电子电路测得的电阻变化来确定。

生物反应本质上或多或少具有放热或吸热性质,利用适当的生物催化剂与温度传感器结合,便形成了量热型生物传感器的概念。它可用于检测复杂混合物中的特异性化合物,而不论样品的光学性质如何。ThermoMetric 是一种来自瑞典耶夫勒的酶热敏电阻,已用于从复杂样品中检测尿素、乙醇、乳酸、蔗糖等(丹尼尔森,1991年)。

示意图10

基于酶的生物传感器开发中的挑战

开发基于酶的生物传感系统面临的不同挑战包括酶在固定化过程、催化反应过程中以及储存期间的稳定性和可重复使用性问题。酶固定化过程可能涉及苛刻的物理和化学条件,导致酶活性降低。由于暴露于这些条件下,酶的构象及其活性位点可能发生改变,从而使其活性下降。酶固定化基质也可能不适合包封,因其功能基团可能与酶发生反应并使酶失活。通常,生物传感器需要在复杂的生物或环境样品中进行分析。此类复杂样品可能含有可氧化的酸、含药物和代谢物的生物流体、蛋白质以及水溶性和疏水化合物,这些都会导致酶失活。在电化学测量中,脂质和蛋白质的存在可能导致钝化,影响传感器性能。生物或环境样品中可能含有抑制酶性能的化合物。此类抑制可通过样品对样品进行分馏和稀释,以尽量减少这些材料的暴露。生物传感器中的转导组件面临另一组挑战。可通过评估生物传感器的多种性能特性(如灵敏度、选择性、准确性、分辨率、重现性、检测限等)来测试其转导活性。将不同类型的生物传感器、检测能力和换能器集成到一个全自动平台中仍然具有挑战性。此类集成系统应能够处理大量分析物样品。生物传感器各个组件的成本、稳定性以及制造便利性也是开发基于酶的生物传感器时的主要关注点。所开发的生物传感器相关的危害和伦理问题也可能抑制其商业化利用潜力。

Appl基于酶的生物传感器在各个领域的应用

人们正在不断努力提高固定化酶的稳定性、活性、效率和可重复性,以及其在日常生活中的各种应用。基于酶的生物传感器在患者或医疗中心的医学诊断、环境、生物加工工业、食品和水质分析、安全和生物恐怖主义方面具有广阔的应用前景。图9.12展示了目前使用生物传感器或具有潜在应用的研究领域。来自不同领域的样品分析需要快速、可靠且经济的方法。生物传感器成为多种应用领域中的一项技术福音。它具有临床和非临床应用,在临床应用中又分为体内和体外使用,其中体内使用进一步分为长期植入式设备(例如人工器官)和短期侵入式设备(即短期葡萄糖监测)。对于体内和体外使用,它包括单次分析(例如家庭血糖监测、妊娠检测等)或多分析(病理实验室葡萄糖监测)。谈及生物传感器的非临床应用时,包括单项研究(例如水果成熟)、反应性追踪(例如污染监测、发酵过程等)以及环境生物制剂检测(例如炭疽、鼠疫和霍乱)(莫汉蒂和库吉亚诺斯,2006)。

健康与生物应用

基于酶的生物传感器在通过疾病早期检测实现健康应用方面发挥着至关重要的作用(斯里瓦斯塔瓦和乔希,2012)。已开发出多种生物传感器应用,例如妊娠检测试剂盒,可在尿液中检测人绒毛膜促性腺激素(hCG)蛋白质。在商业上,基于葡萄糖的生物传感器占据了全球市场约80%。糖尿病患者使用商用生物传感器进行血糖水平监测已得到广泛应用,如雅培、欧姆龙、血糖仪 Glucocard、自由风格等(赫勒和费尔德曼,2008)。用于心血管疾病检测的先进方法,如酶联免疫吸附测定、荧光测定法和免疫亲和柱测定,已经得到发展。生物传感器还基于对特定目标生物标志物具有相应选择性的生物分子识别而被使用(王、加拉托维奇、托勒、莱特曼和卡尔德,2006;莫尔等人,2010)。例如,在癌症生物标志物、DNA、过氧化物等的检测中,已有不同的生物传感器可用于基于肿瘤相关抗原及其对应抗体检测的癌症早期诊断。一种生物芯片可用于多种癌症标志物的快速准确检测。在血小板中的细菌检测中,实时生物传感器用于检测血小板浓缩物中的细菌(大肠杆菌、蜡样芽孢杆菌、铜绿假单胞菌等)。通过将酪氨酸固定在可植入微电极表面,利用酶基碳纤维微型生物传感器实现多巴胺的实时体内检测(恩贾吉等人,2010)。

环境与农业应用

环境污染检测,例如杀虫剂的检测,是基于酶的生物传感器的一个有趣应用。杀虫剂的检测采用光学多组分生物传感器,河水污染物如重金属(铅)则采用 DNA酶基光学生物传感器(Rodriguez-Mozaz, Marco,DeAlda,& Barceló,2004)。利用导电聚合酶结合生物传感器检测生物修复前后环境污染与毒性,以及控制多酚、亚硫酸盐、过氧化物、甲醛等有害化学品的方法也有描述(Gerard, Chaubey,& Malhotra, 2002)。微生物生物传感器已开发用于测量污水中的生化需氧量(Alferov 等,2011)。其他一些应用包括检测植物、土壤、水等中的病毒、真菌、细菌(戈什等人,2013)。

生物加工行业应用

基于酶的生物传感器还可用于监测发酵过程中产物、生物量、抗体、副产物、酶、代谢物等的存在。它们被有效用于控制工业过程,因为这些传感器具有可重复性、仪器简单、选择性强且易于操作。例如,使用基于醇氧化酶的电化学生物传感器测定低浓度酒精,以控制果汁、啤酒、葡萄酒和酒精饮料的发酵过程和储存(Alferov 等,2011)。通过实施基于酪氨酸酶和酞菁作为电子媒介体的酶生物传感器,可以监测啤酒陈化过程中发生的变化(Ghasemi‐Varnamkhasti 等,2012)。

食品加工和饮料分析应用

食品和饮料行业需要一种快速且更便宜的表征方法,以保持产品和工艺的质量。基于酶的生物传感器在食品和饮料行业中具有广阔的应用前景,可用于准确、快速和实时分析。过去几年中,生物传感器已广泛用于检测食品中的病原体或其引起的腐败。E. coli的存在表明食品和蔬菜中存在粪便污染。可通过电位型生物传感器检测由脲酶产生的氨所引起的pH值变化来检测 E. coli偶联物。通过与电位型或电导型换能器或光纤相关的水解酶来测定食品样品的pH值或电导率的变化。可通过检测蔬菜中的E. coli来分析食品中的粪便污染(Mehrotra,2016)。生物传感器在乳制品行业中也具有很高的价值,例如开发基于自动流动的生物传感器用于定量牛奶中的有机磷酸酯(Mishra,Dominguez, Bhand,Muñoz,& Marty,2012)。一种有效的方法是测定甜味剂,因为这些物质会对人群产生不良影响,并引发牙齿问题、心血管问题、肥胖和2型糖尿病等疾病。这些可通过多通道生物传感器分析味觉上皮的电生理活动进行检测。测量得到的信号分别代表天然糖类如蔗糖和葡萄糖,以及人工添加的甜味剂环己基氨基磺酸盐和糖精,使用MATLAB分析,因为两者的信号响应是离散的。酶促生物传感器可用于利用钴酞菁监测啤酒的老化过程。这些生物传感器可在储存期间监测啤酒的老化情况(Ghasemi-Varnamkhastiet al., 2012)。大多数生物传感行业依赖于基于酶的安培式生物传感器,因为果糖分析物可在柑橘类水果食品基质中通过果糖脱氢酶进行测定。此外,苹果、马铃薯和番茄中的苹果酸可通过苹果酸脱氢酶进行检测(Terry、White 和 Tigwell,2005)。

安全与生物恐怖主义

安全与生物恐怖主义检测是基于酶的生物传感器应用中最先进且最重要的领域。安全与保障是成功社会的重要路线图。快速、准确且便于现场检测毒素、杀虫剂、细菌、病毒、神经毒气和爆炸物等有害化合物是首要关注的问题(Marín& Merkoçi, 2012)。生物战剂可根据其效应分类学、传播方式(如食物、水源或注射)以及所产生的临床综合征(例如肺炎病原体和全身性疾病病原体)进行分类(Shah& Wilkins, 2003)。对生物战剂的检测取决于其与有机基质的相互作用。基于酶的生物传感器在检测生物恐怖主义制剂方面有多种应用,以下将讨论其中一些。通过基于磁性的电化学生物传感器结合磁珠(MBs)实现对生物恐怖主义或生物危害制剂的检测与定量。这些磁珠的尺寸从纳米到几微米不等,与自然界中的分子大小相似。磁珠具有高比表面积、低毒性和高生物相容性。由于这些特性,与颗粒连接的分子可迅速聚集并从基质中分离。利用酶促生物传感器结合换能器,可在存在和不存在酶抑制剂的情况下定量酶活性。某些药物的酶活性取决于对生物通路的抑制,因此也可通过酶抑制技术检测有毒化合物(Amine, Arduini, Moscone,& Palleschi, 2016)。

结论

酶固定化是医学诊断、转化、制药、生物修复、农业和环境监测、食品和发酵工业、洗涤剂工业、纺织工业等领域中应用最广泛且极具前景的技术,未来还将拓展至更多领域。目前对具有特异性、快速、高灵敏度、低成本、便捷且适合家庭使用的可靠、高效和系统化方法的传感器存在巨大需求。在各种大规模工艺中,已有多种方法被用于酶固定化。同时,也已开发出基于亲和力的生物传感器,用于检测不同的代谢物、核酸和蛋白质。例如,基于电化学技术的血糖仪现已得到广泛应用。芯片实验室、微流控装置和纳米传感器等新技术正在推动新一代生物传感器的发展。如今,该技术正处于成熟阶段,未来通过不断改进并克服当前面临的稳定性或选择性等挑战,将降低酶固定化过程的成本,并提高其操作稳定性。此外,纳米技术和微流控装置技术/微机电系统(MEMS)也在持续被应用于相关研究中。用于开发无标记、高灵敏度、实时且全自动方式的检测方法。该方法还具有技术与经济优势。在酶技术时代,一些酶已经可用,它们所催化的多种反应将为尚未解释的问题提供新的视角。因此,需要努力研制经过充分验证的新一代高技术生物‐传感器,以获得市场接受度。

【复现】基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于改进秃鹰算法的微电网群经济优化调度研究”展开,重点介绍了利用改进秃鹰算法(Bald Eagle Search Algorithm, BES)对微电网群进行经济优化调度的Matlab代码实现方法。该研究旨在解决微电网系统中多能源协调、运行成本最小化供电可靠性之间的平衡问题,通过引入算法改进策略提升寻优能力收敛速度,有效应对微电网中可再生能源出力波动性和负荷不确定性带来的调度挑战。文中详细阐述了微电网群的系统架构、目标函数构建、约束条件设定以及改进算法的应用流程,并通过仿真实验验证了其在降低运行成本、提高能源利用效率方面的优越性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化调度相关工作的工程技术人员,尤其适合正在开展能源优化、智能算法应用研究的研究者。; 使用场景及目标:①用于微电网群多目标经济调度模型的构建求解;②作为智能优化算法(如秃鹰算法)改进应用的学习案例;③支撑科研论文复现、算法对比实验及实际项目中的能源管理系统开发。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行同步调试仿真,重点关注目标函数设计、约束处理方式算法改进机制,同时可将其其他智能算法(如粒子群、遗传算法)进行对比分析,深化对优化调度问题求解路径的理解。
基于分布式模型预测控制的多智能体点对点轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多智能体点对点轨迹生成研究”展开,重点介绍利用分布式模型预测控制(DMPC)方法实现多智能体系统(如无人机、无人车等)在点对点转移过程中的协同轨迹规划。文中结合Matlab代码实现,展示了该方法在固定翼无人机一致性控制、异构车辆编队、多无人机协同路径规划等场景中的应用,强调系统间的通信拓扑、状态约束、避障机制优化求解过程。同时,文档还列举了大量相关科研方向代码资源,涵盖智能优化算法、路径规划、电力系统、信号处理等多个领域,旨在为科研人员提供全面的技术支持复现基础。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或计算机编程基础,从事多智能体系统、路径规划、模型预测控制等相关方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹生成避障控制;②深入理解分布式模型预测控制(DMPC)的数学建模优化求解过程;③借助提供的Matlab代码实现算法复现、仿真验证二次开发,推动科研项目进展。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码案例,按照目录顺序系统学习,并重点关注DMPC的构建流程、约束处理多智能体通信机制,同时可拓展至其他智能优化控制算法的应用实践中。
06-22
### 得物技术栈及开发者文档分析 得物作为一家专注于潮流商品的电商平台,其技术栈和开发者文档主要围绕电商平台的核心需求展开。以下是对得物技术栈及相关开发资源的详细解析: #### 1. 技术栈概述 得物的技术栈通常会涵盖前端、后端、移动应用开发以及大数据处理等多个领域。以下是可能涉及的主要技术栈[^3]: - **前端开发**: 前端技术栈可能包括现代框架如 React 或 Vue.js,用于构建高效、响应式的用户界面。此外,还会使用 Webpack 等工具进行模块化打包和优化。 - **后端开发**: 后端技术栈可能采用 Java Spring Boot 或 Node.js,以支持高并发和分布式架构。数据库方面,MySQL 和 Redis 是常见的选择,分别用于关系型数据存储和缓存管理。 - **移动应用开发**: 得物的移动应用开发可能基于原生技术(如 Swift/Kotlin)或跨平台框架(如 Flutter)。这有助于确保移动端应用的性能和用户体验一致性。 - **大数据云计算**: 在大数据处理方面,得物可能会使用 Hadoop 或 Spark 进行数据挖掘和分析。同时,依托云服务提供商(如阿里云或腾讯云),实现弹性扩展和资源优化。 #### 2. 开发者文档分析 类似于引用中提到的 Adobe 开发者文档模板[^2],得物也可能提供一套完整的开发者文档体系,以支持内部团队协作和外部开发者接入。以下是开发者文档可能包含的内容: - **API 文档**: 提供 RESTful API 或 GraphQL 的详细说明,帮助开发者快速集成得物的功能模块,例如商品搜索、订单管理等。 - **SDK 集成指南**: 针对不同平台(如 iOS、Android 或 Web)提供 SDK 下载和集成教程,简化第三方应用的开发流程。 - **技术博客**: 分享得物在技术实践中的经验成果,例如如何优化图片加载速度、提升应用性能等。 - **开源项目**: 得物可能将部分技术成果开源,供社区开发者学习和贡献。这不仅有助于提升品牌形象,还能吸引更多优秀人才加入。 #### 3. 示例代码 以下是一个简单的示例代码,展示如何通过 RESTful API 调用得物的商品搜索功能(假设接口已存在): ```python import requests def search_items(keyword, page=1): url = "https://api.dewu.com/v1/items/search" headers = { "Authorization": "Bearer YOUR_ACCESS_TOKEN", "Content-Type": "application/json" } params = { "keyword": keyword, "page": page, "size": 10 } response = requests.get(url, headers=headers, params=params) if response.status_code == 200: return response.json() else: return {"error": "Failed to fetch data"} # 调用示例 result = search_items("Air Jordan", page=1) print(result) ``` 此代码片段展示了如何通过 Python 请求得物的 API,并获取指定关键词的商品列表。 --- ###
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