Biopolym. Cell. 2001; 17(1):70-77.
Структура та функції біополімерів
Концепція мультибіосенсора для визначення різних токсичних
речовин на основі ферментного інгібіторного аналізу
- Інститут молекулярної біології і генетики НАН України
Вул. Академіка Заболотного, 150, Київ, Україна, 03680 - Ecole Centrale
Ліон, BP 163, 69131 Cedex Екуллі, Франція
Abstract
Запропоновано та описано концепцію мультибіосенсора для визначення різних токсичних речовин на основі інгібіторного ферментного аналізу та показано принципову можливість його створення, Для розробки такої системи було використано два типи перетворювачів, а саме – потенціометричні рН-чутливі польові транзистори та кондуктометричні тонкоплівчасті гребінчасті електроди, а також три ферменти: уреаза, ацетил-холінестераза та бутирилхолінестераза. Отримані в ході вимірювань дані було оброблено за допомогою математичного
апарату: дискримінантного функціонального аналізу та методу
штучних нейронних сіток. Запропоновано повну процедуру
визначення токсичних речовин та описано її переваги.
Повний текст: (PDF, російською)
References
[1]
Verscheuren K Handbook of environmental data on organic chemicals, 2nd ed. New York: Van Norstrand Reinhold, 1983. 673 p.
[2]
Verordnung uber Trinkwasser und uber Wasser fur Lebensmittelbetriebe (Trinkwasserverordnung-TrinkwV). Bundesgesetzblatt, Jahrganag. 1986. Teil 1:760.
[4]
Durand P, Nicaud JM, Mallevialle J. Detection of organophosphorous pesticides with an immobilized cholinesterase electrode. J Anal Toxicol. 1984;8(3):112-7.
[5]
Tran-Minh C, Pandey PC, Kumaran S. Studies on acetylcholine sensor and its analytical application based on the inhibition of cholinesterase. Biosens Bioelectron. 1990;5(6):461-71.
[6]
Soldatkin AP, Volotovsky V, El’skaya AV, Jaffrezic-Renault N, Martelet C. Improvement of urease based biosensor characteristics using additional layers of charged polymers. Analytica Chimica Acta. 2000;403(1-2):25-9.
[7]
Zhylyak GA, Dzyadevich SV, Korpan YI, Soldatkin AP, El’skaya AV. Application of urease conductometric biosensor for heavy-metal ion determination. Sensors and Actuators B. 1995;24(1-3):145–8.
[8]
Miyahara Y, Moriizumi T, Ichimura K. Integrated enzyme fets for simultaneous detections of urea and glucose. Sensors and Actuators. 1985;7(1):1–10.
[9]
Hanazato Y, Nakako M, Shiono S. Multi-enzyme electrode using hydrogen-ion-sensitive field-effect transistors. IEEE Transactions on Electron Devices. 1986;33(1):47–51.
[10]
Cullen DC, Sethi RS, Lowe CR. Multi-analyte miniature conductance biosensor. Analytica Chimica Acta. 1990;231:33–40.
[11]
Winquist F, Holmin S, Krantz-R?lcker C, Wide P, Lundstr?m I. A hybrid electronic tongue. Anal Chim Acta. 2000;406(2):147–57.
[12]
Dzyadevich SV, Soldatkin AP. Conductometric method of measurements in enzyme analysis. Ukr Biokhim Zh. 1994; 66(4):30-42.
[13]
Shul’ga AA, Strikha VI. The current state of development of biosensors based on semiconductor structures. Bioengineering - a new direction of computerization. M.: Nauka, 1990:63-82.
[14]
Dzydevich SV, Shu?ga AA, Soldatkin AP, Hendji AMN, Jaffrezic-Renault N, Martelet C. Conductometric biosensors based on cholinesterases for sensitive detection of pesticides. Electroanalysis. 1994;6(9):752–8.
[15]
Shul’ga AA, Netchiporouk LI, Sandrovsky AK, Abalov AA, Frolov OS, Kononenko YG, et al. Operation of an ISFET with non-insulated substrate directly exposed to the solution. Sensors and Actuators B. 1996;30(2):101–5.
[16]
Patskovsky SV, Volotovsky VV. A device with thin-film planar electrodes for conductometric measurements. Pribory i tekhnika experimenta. 1996;(4):168.
[17]
Patskovsky SV, Volotovsky VV. A device for measuring the gate potential of ion sensitive field effect transistor. Pribory i tekhnika experimenta. 1996; (3):168.
[18]
Shulga AA, Dzyadevich SV, Soldatkin AP, Patskovsky SV, Strikha VI. Conductometric biosensors for glucose and urea based on microfabricated thin-film interdigitated arrayelectrodes. Biol Ital. 1993; 23(6):40-5.
[19]
Gardner JW, Hines EL. Pattern analysis techniques. Handbook of biosensors and electronic noses. Boca Raton: CRC press, 1997: 633-52.
[20]
S?nchez MS, Sarabia LA. Efficiency of multi-layered feed-forward neural networks on classification in relation to linear discriminant analysis, quadratic discriminant analysis and regularized discriminant analysis. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems.1995;28(2):287–303.