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一种新型的鉴别氨基酸的阵列传感器

摘要:构建了一种快速鉴别氨基酸的液体阵列传感器,该阵列传感器有7种燃料和一种卟啉化合物构成。利用该传感阵列对9种氨基酸进行鉴别,结合聚类分析和判别分析方法,对实验数据进行处理。聚类分析结果表明:该传感方法可以将9种氨基酸区分开来,同时聚类图也体现了氨基酸之间的相似性。判别分析结果表明,该阵列对9种氨基酸的识别准确率为100%。该方法简单丶高效,可在氨基酸的快速检测和鉴别中发挥更大的作用。

0   引言

       氨基酸是生物代谢过程中的重要物质,是构建细胞、修复组织的基本材料。氨基酸的快速识别对细胞代谢分析具有重要意义。目前,氨基酸检测分析方法有气相色谱,液相色谱和毛细管电泳等各种色谱法。这些方法虽然具有准确度高和检出限低的优点。但这些检测方法均需要借助大型仪器,同时样品前处理时间长,不利于样本的快速检测。受到哺乳动物味觉系统的启发,一种新型的检测分析技术近年来受到重视,基于交叉响应原理的阵列传感器,目前对于此类传感器的研究已经有相关报道,识别对象包括金属离子,有机小分子,肽类等。该传感器有多个,传感点过程,每个村的领队分析对象呈现不同的响应度,综合所有传感点的信息构成了分析对象的识别图谱,从而区分和检测分析对象,传感点不必具有特异性,只需对不同的分析对象有不同作用力,从而产生了针对分析物的识别模式,该研究构建了鉴别氨基酸的液体阵列传感器,对9种常见的氨基酸进行了识别,对氨基酸类化合物的快速识别进行了探索研究。

1   试验部分。

1.1  试剂与仪器。

      9种氨基酸:谷氨酰胺、谷氨酸、甘氨酸、组氨酸、赖氨酸、脯氨酸、丝氨酸、缬氨酸、甲硫氨酸。
7种燃料:溴甲酚紫,溴酚红、亮黄、甲基紫、吖啶橙、间胺黄和孔雀绿。四喷酸基,四苯基卟啉。

1.2   实验过程


1.2.1  实验样品的准备


       以9种氨基酸为检测对象,包括谷氨酰胺、谷氨酸,甘氨酸、组氨酸、赖氨酸、脯氨酸、丝氨酸、缬氨酸以及甲硫氨酸。9种氨基酸分别用超纯水定容至50mL备用。

1.2.2   阵列构建与检测方法

       液体战略构建时选用的传感物质必须进行特异性设计,但为了保证其教他响应的特性和光谱信号的实现传感物质的选择,需要考虑以下2个方面:

    (1)传感物质具有多个作用位点,与分析物发生相互作用

   (2)具有生色基团,当传感物质与分析物进行结合时,会引起光谱变化
该传感器构建全区进行了大量光谱学研究,经过实验筛选出7种材料与一种普卟啉合物。

2   结果与讨论

2.1  聚类分析

       聚类分析是一种常用的统计分析方法,利用积累分析有机类图可以直接的判断所采用的液体阵列传感器方法对9种氨基酸的区分能力,同时积累图还表示了不同类别氨基酸的相似程度,用欧氏距离定义样品之间的相似度,用组件连接来定义集群,利用spss,软件对27次实验所获得的数据进行HCA分析。在h7a图上,9种氨基酸被完全分开,由此可见所构建的液体传感阵列对氨基酸具有强大的识别能力。当欧式距离为25 时,9种氨基酸可以分成两大簇,其中赖氨酸和组氨酸形成一簇。从理化性质上分析,但氨酸与组氨酸均为碱性氨基酸,确定为极性带正电氨基酸,而谷氨酸与这两种氨基酸的欧式距离最远,是因为谷氨酸为酸性氨基酸,却为极性带负电氨基酸。


2.2   LDA判别分析

       判别分析是在分类确定的条件下,根据某一研究对象的各各种特征值,判别其类型归属问题的一种,多变量统计分析方法。它按照一定的判别准则建立一个或多个判别函数,用研究对象的大量资料确定,判别函数中的待定系数,并计算判别指标。根据建立的判别函数,判断未知样本的类型归属,利用判别分析,可以从液体战略上的反应指纹信息中,提取2个或3个包含综合信息的函数,将这几个函数作为坐标,就可以将指纹信息可视化为一张散点图。每个判别分析散点图上的点,都代表了一个分析样品与阵列反应的识别结果:聚在一起表明这些点所代表的分析样品与阵列的识别反应模式相近,反之,点之间的距离越远,则表明这一个这些点所代表的,分析样品与阵列的识别反应模式差别大。

       为了进一步评估模型的预测能力,对氨基酸检测的27个样本进行逐一判别分析,随机取出一个样本,以剩余的26个样本,为训练样本建立特别函数,然后对开始提出的一个样本进行判别,确定其类别并以样本实际类别比对。

3    结束语

       构建了新型的液体阵列传感器,对9种氨基酸进行了检测,并采用不同的数据分析方法对实验数据进行分析,结果表明,该方法简单高效,对氨基酸的识别准确率高,在氨基酸的快速鉴别方面有很大的潜在应用价值。

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