КОМП’ЮТЕРНЕ МОДЕЛЮВАННЯ БІОЛОГІЧНИХ ЗАБРУДНЕНЬ У ТРЕКОВОМУ БІОСЕНСОРІ
DOI:
https://doi.org/10.32782/2450-8640.2022.1.1Ключові слова:
біологічні забруднення, нанопори, іонні потоки, біосенсориАнотація
Багато твердих речовин у біології, медицині та техніці є пористими, через пори різного діаметру можуть проникати розчини домішок. Стосовно класифікації пор, слід розрізняти, з одного боку, відкриті та закриті пори, а з іншого боку – макроскопічні та наноскопічні пори. Відкриті пори доступні з поверхні за допомогою недифузійних процесів капілярної перколяції або мікрокапілярної дифузії; закриті пори, які не мають прямого зв'язку із зовнішнім світом, доступні ззовні лише шляхом дифузії. Перехід від макроскопічних (де зберігається динаміка рідини та капілярність) до наноскопічних (де зберігається нанофлюїдика) пор відбувається, коли радіус пори має подібну величину до довжини Дебая. Створення сенсорних систем для виявлення надзвичайно низьких концентрацій біологічних забруднень у рідких середовищах є найважливішим завданням біонанотехнологій. Оскільки такі системи користуються великим попитом, необхідно знайти способи зробити такі пристрої максимально дешевими і простими, забезпечуючи при цьому їх високу чутливість. У даній роботі за допомогою комп’ютерного моделювання продемонстровано можливість створення біосенсорів на основі використання вимірювань найпростіших фізичних характеристик. Показано, що розміри частинок, які забруднюють навколишнє середовище, та їх заряд можуть бути дискримінаційними параметрами, які дозволяють виявити наявність таких частинок. Для проведення комп’ютерного експерименту була розроблена модель трекового біосенсора.
Посилання
Bondaruk Yu., Fink D., Kiv A., Donchev I. Simulation of the passage of ion flows through nanotracks, International Journal of Advanced Computer Technology (IJACT), 2020, 9: 1-4.
Algov D.I., Feiertag A., Shikler R., Alfonta L. Sensitive enzymatic determination of neurotransmitters in artificial sweat. Biosens. Bioelectron. 2022, 210: 114264.
Three approaches towards ion track-based biosensors appear to be feasible. The development of the first one began a decade ago / Strategies towards advanced ion track based biosensors: (a) Siwy Z., Trofin L., Kohli P., Baker L.A., Trautmann C., Martin C.R. Protein biosensors based on functionalized conical gold nanotubes. J. Am. Chem. Soc. 2005, 127: 5000-5001; (b) Martin C.R., Siwy Z.S. Chemistry: Learning nature's way: Biosensing with synthetic nanopores. Science 2007, 317: 331-332.
Fink D., Klinkovich I., Bukelman O., Marks R.S., Kiv A., Fuks D., Fahrner W.R., Alfonta L. Glucose determination using a re-usable enzyme-modified membrane sensor. Biosens. Bioelectron. 2009, 24: 2702-2706.
Fink D., Vacik J., Alfonta L., Kiv A., Mandabi Y., Muñoz G. H. Optimization of transport processes in etched track-based biosensors. Funnel-type etched ion tracks in polymers. Radiat. Eff. Def. Solids, 2012, 167: 548-568.
García-Arellano H., Muñoz G.H., Fink D., Vacik J., Hnatowicz V., Alfonta L., Kiv A. Dependence of yield of nuclear track-biosensors on track radius and analyte concentration. Nucl. Instr. Meth. Phys. Res. B 2018, 420: 69-75.
Donchev I., Kavetskyy T., Mushynska O., Zubrytska O., Briukhovetska I., Pryima A., Kovalchuk H., Hoivanovych N., Kropyvnytska L., Pavlyshak Y., Skrobach T., Kossak G., Stakhiv V., Monastyrska S., Kiv A. Computer model of track biosensor. Semicond. Phys. Quant. Electron. Optoelectron. 2022, 25(4): 441-445.
Mykytenko N., Fink D., Kiv A. Computer modeling of ion current pulsations in trackcontaining foils. J. Comput. Sci. 2015, 6: 34-39.
Pan J, Ren D. Quorum sensing inhibitors: a patent overview. Therapeutic Patents. 2009, 19(11): 1581-1601.
Fink D., Muñoz G.H., García H.A., Vacik J., Hnatowicz V., Kiv A., Alfonta L. Ion track etching revisited: I. Correlations between track parameters in aged polymers. Nucl. Instr. Meth. Phys. Res. B 2018, 420: 57-68.
Schiedt B. Characterization and application of ion track-etched nanopores. PhD Thesis at the Ruperto-Carola University of Heidelberg, Germany, 2007, 124.
