Using Cell Membranes as Recognition Layers to Construct Ultrasensitive and Selective Bioelectronic Affinity Sensors

化学 生物传感器 分析物 分子识别 细胞膜 细胞 转导(生物物理学) 纳米技术 生物物理学 色谱法 生物化学 分子 材料科学 生物 有机化学
作者
Eva Vargas,Fangyu Zhang,Amira Ben Hassine,Víctor Ruiz‐Valdepeñas Montiel,Rodolfo Mundaca‐Uribe,Ponnusamy Nandhakumar,Putian He,Zhongyuan Guo,Zhidong Zhou,Ronnie H. Fang,Weiwei Gao,Liangfang Zhang,Joseph Wang
出处
期刊:Journal of the American Chemical Society [American Chemical Society]
卷期号:144 (38): 17700-17708 被引量:12
标识
DOI:10.1021/jacs.2c07956
摘要

Conventional sandwich immunosensors rely on antibody recognition layers to selectively capture and detect target antigen analytes. However, the fabrication of these traditional affinity sensors is typically associated with lengthy and multistep surface modifications of electrodes and faces the challenge of nonspecific adsorption from complex sample matrices. Here, we report on a unique design of bioelectronic affinity sensors by using natural cell membranes as recognition layers for protein detection and prevention of biofouling. Specifically, we employ the human macrophage (MΦ) membrane together with the human red blood cell (RBC) membrane to coat electrochemical transducers through a one-step process. The natural protein receptors on the MΦ membrane are used to capture target antigens, while the RBC membrane effectively prevents nonspecific surface binding. In an attempt to detect tumor necrosis factor alpha (TNF-α) cytokine using the bioelectronic affinity sensor, it demonstrates a remarkable limit of detection of 150 pM. This new sensor design integrates natural cell membranes and electronic transduction, which offers synergistic functionalities toward a broad range of biosensing applications.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
alan完成签到 ,获得积分10
1秒前
慕雅青发布了新的文献求助10
1秒前
Xee发布了新的文献求助10
3秒前
脑洞疼应助疯狂的月亮采纳,获得10
3秒前
无限的老四完成签到,获得积分10
4秒前
4秒前
研友_8QxMdZ完成签到,获得积分20
4秒前
4秒前
kinkrit完成签到 ,获得积分20
6秒前
6秒前
6秒前
WXF完成签到,获得积分10
7秒前
wssamuel完成签到 ,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
西瓜太郎君完成签到,获得积分10
7秒前
奶昔源完成签到,获得积分20
7秒前
7秒前
用户123完成签到,获得积分10
8秒前
牛奶开水完成签到 ,获得积分10
8秒前
慕雅青完成签到,获得积分10
8秒前
神揽星辰入梦完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
9秒前
yy发布了新的文献求助10
10秒前
漂亮小鸽子完成签到,获得积分10
10秒前
笑点低霸发布了新的文献求助10
10秒前
wzxxx完成签到,获得积分10
11秒前
奶昔源发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
12秒前
小赵完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
13秒前
yanhuazi发布了新的文献求助10
13秒前
李健应助纯情的寒松采纳,获得10
15秒前
NeuroWhite完成签到,获得积分10
16秒前
木木酱完成签到,获得积分10
17秒前
选择性哑巴完成签到 ,获得积分10
17秒前
慕豁发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
The three stars each : the Astrolabes and related texts 1070
Manual of Clinical Microbiology, 4 Volume Set (ASM Books) 13th Edition 1000
Sport in der Antike 800
De arte gymnastica. The art of gymnastics 600
少脉山油柑叶的化学成分研究 530
Sport in der Antike Hardcover – March 1, 2015 500
Boris Pesce - Gli impiegati della Fiat dal 1955 al 1999 un percorso nella memoria 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 有机化学 工程类 生物化学 纳米技术 物理 内科学 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 电极 光电子学 量子力学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2407759
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2104395
关于积分的说明 5312031
捐赠科研通 1831924
什么是DOI,文献DOI怎么找? 912802
版权声明 560691
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 488063