基于衰减全反射表面增强红外光谱技术的原位无标记蛋白质分析新方法

基本信息
批准号:21275070
项目类别:面上项目
资助金额:80.00
负责人:夏兴华
学科分类:
依托单位:南京大学
批准年份:2012
结题年份:2016
起止时间:2013-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:庞洁,徐建云,张显波,王桂霞,包文晶
关键词:
蛋白质纳米结构分子识别衰减全反射表面增强红外光谱生命分析新方法
结项摘要

Label-free analysis of protein-biomolecules interaction is the focus of today's life science in the field of analytical chemistry. Surface plasmon resonance technology is considered as the gold standard method in this research area, but it suffers from interferences of non-specific binding and environmental variations, and cannot provide structural information of target proteins. Here, we propose a versatile attenuated total reflection surface-enhanced infrared absorption spectroscopy (ATR-SEIRAS) technique that can be used for in-situ and label-free monitoring the protein-biomolecular interactions. Most importantly, interferences from environmental molecules can be eliminated to neglectable level, so the dynamic and sensitive structural information of target proteins can be achieved. The present project intends to study the relationship between the substrate's nanostructure and the enhancement of infrared signature, and then a research platform based on surface-enhanced infrared spectroscopy will be established for in-situ and label-free investigation of the kinetics and mechanism of protein-biomolecules interaction. On this basis, its application is expanded to real sample analysis.

无标记蛋白质与生物分子的相互作用研究是当今生命分析化学领域的研究重点。表面等离子共振技术被认为是该研究领域的金标准方法,但它易受非特异性结合和环境变化的干扰,且不能提供靶蛋白结构信息。为此,本项目拟利用衰减全反射表面增强红外光谱技术构建原位、无标记的蛋白质-生物分子相互作用分析新方法。该方法既能原位、动态、高灵敏检测生物分子相互作用,同时能给出生物分子的结构信息,还能避免环境信号干扰。项目从研究红外增强界面纳米结构与红外信号增强的相互关系着手,构建蛋白质-生物分子无标记表面增强红外光谱分析方法;研究蛋白质-生物分子识别过程动力学与机理,在此基础上拓展其在实际样品分析中的应用。

项目摘要

根据项目的研究计划,我们在近四年的努力探索下, 圆满完成了研究计划,实现了预计的各项科学目标。在红外增强界面的构筑、增强红外机制以及表面增强红外光谱技术在生化分析中的应用等方面取得了具有自主知识产权的系列研究成果,从理论和实验上阐述了表面增强红外信号随距离的指数衰减特征、阐明了界面分子构效关系等成果,这些成果为丰富和发展了分析化学基本原理,为认识生命过程、构建高灵敏生物分析方法奠定了基础。项目执行期间已发表SCI论文23篇,包括JACS 1篇,Adv Funct Mater 1篇,Small 1篇,Anal Chem 5篇,Chem Commun 4篇;申请并获得授权专利3项。在国内外学术会议和学术机构做邀请报告62次。培养博士6人,硕士生8人。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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