Holographic Decoding of Biochemical Libraries

生化文库的全息解码

基本信息

  • 批准号:
    6642628
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.13万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
  • 财政年份:
    2003
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2003-05-01 至 2004-04-30
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

DESCRIPTION (provided by applicant): Nanohmics has developed a platform for decoding signatures of biochemical library compounds from randomly ordered arrays. The approach uses a novel holographic imaging technique to identify positive reactions with any compounds during a single image acquisition of the entire immobilized library. The premise for the method is three-dimensional contouring of micro/nanoparticle-labeled complements, or analyzes within the boundaries of a templated signature pattern. Signature patterns are generated on millions of copies of the same library compound using microlithographic processes to define the pattern. A single copy of each signature is liberated from the template surface into freestanding support structures able to diffuse into solution. Batch fabrication of the support structures can occur in parallel for different signature compounds in the library. The support structures for different compounds can be mixed to form libraries without the need for rebuilding the array or synthesizing new sequences each time a library is constructed. The method of holographic imaging has recently been demonstrated for defect detection in the semiconductor industry. Nanohmics plans to apply the method of digital holographic imaging for the analysis of bound biochemical species for the first time. This technique will enable ultra high throughput screening as the ability to simultaneous decode all the compounds in the library for a randomly ordered array offers superior advantage to serial microarraying processes.
描述(由申请人提供):Nanohydrate开发了一个平台,用于从随机有序阵列中解码生物化学库化合物的签名。该方法使用一种新的全息成像技术,以确定在整个固定库的单一图像采集过程中与任何化合物的阳性反应。该方法的前提是三维轮廓的微米/纳米颗粒标记的互补物,或分析内的模板签名模式的边界。使用微光刻工艺在相同库化合物的数百万份拷贝上生成签名图案以限定图案。每个签名的单个副本从模板表面释放到能够扩散到溶液中的独立支撑结构中。对于库中的不同特征化合物,支持结构的批量制造可以并行发生。不同化合物的支持结构可以混合以形成文库,而不需要在每次构建文库时重建阵列或合成新序列。全息成像的方法最近已被证明用于半导体工业中的缺陷检测。Nanohistorian计划首次将数字全息成像方法应用于结合生物化学物种的分析。该技术将实现超高通量筛选,因为对于随机排序的阵列同时解码文库中的所有化合物的能力提供了连续微阵列方法的上级优势。

项目成果

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专著数量(0)
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