Label-free detection of biomolecules on microarrays using surface-colloid interaction.
Label-free detection of biomolecules on microarrays using surface-colloid interaction.
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利用表面胶体相互作用对微阵列上的生物分子进行无标记检测。
DOI：
10.1016/j.ab.2006.11.002
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发表时间：
2007
影响因子：
2.9
通讯作者：
Golovlev,Val
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Sun,Ye;Jacobson,KBruce;Golovlev,Val
荷电纳米粒子与微阵列上未经修饰的DNA和RNA目标分子结合，可以通过将结合的纳米粒子定位在微阵列表面来检测这些核酸。发展了两个计算模型来研究胶体粒子和生物聚合物分子在微阵列表面的离子相互作用。一个模型代表了一种基于质量作用定律的基本方法，用于模拟电荷效应与相互作用的阵列表面和纳米颗粒的化学成分之间的关系。第二个模型是描述液-固界面效应的改进的Gouy-Chapman-Stern-Graham模型的实现。我们发现，这两个模型都预测胶体粒子选择性地结合到表面的大目标分子上，而不与较小的捕获分子结合。这种结合机制被认为非常有利于将带电纳米颗粒应用于微阵列上检测未经修饰的DNA和RNA目标分子。在氨基修饰的微阵列底物上检测大的靶DNA和长50个碱基的合成寡核苷酸，理论分析与实验结果是定性一致的。这项研究的实验和理论结果为进一步发展先前证明的用于基因表达分析的无标记微阵列技术奠定了基础，该技术不需要反转录和染料标记。
Binding of charged nanoparticles to nonmodified DNA and RNA target molecules on microarrays allows detection of these nucleic acids by locating bound nanoparticles on microarray surface. Two computational models have been developed to study the ionic interaction of colloidal particles and biopolymer molecules on a microarray surface. One model represents a basic approach based on mass action law for simulation charge effects versus the chemical composition of the interacting array surface and nanoparticle. The second model is implementation of the advanced Gouy–Chapman–Stern–Graham model for describing effects on liquid–solid interface. We found that both models predict selective binding of colloidal particles to large target molecules on the surface with no binding to smaller capture molecules. This binding regime is considered to be very beneficial for application of charged nanoparticles for detection of nonmodified DNA and RNA target molecules on microarrays. The theoretical considerations are in qualitative agreement with the experimental results for detecting large target DNA and a 50-base long synthetic oligonucleotide on the amino-modified microarray substrate. The experimental and theoretical results of this study allow further development of the label-free microarray technology demonstrated previously for gene expression analysis that is free of reverse transcription and dye labeling.
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影响因子：
11
作者：
DENNYBROWN, D
通讯作者：
DENNYBROWN, D
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