基于功能化金纳米柱的深层学习辅助 SERS 检测谷氨酰胺和羟基谷氨酰胺
生物大分子
2024-12-12 v1
摘要
谷氨酰胺（Pro）是一种蛋白质氨基酸，作为代谢过程中重要的信号分子。羟基谷氨酰胺（Hyp）是 Pro 氧化感受性后翻译后修饰（PTM）的产物，这一修饰高效调控肿瘤细胞的血管生成。区分 Pro 和 Hyp 对诊断结缔组织疾病至关重要，因为 Hyp 的升高水平可提示异常的胶原代谢，常与骨骼发育不良综合征或纤维化相关疾病相关。然而，Pro 和 Hyp 之间的分子结构差异极小，这是当前检测技术难以区分的大挑战。对于表面增强拉曼散射（SERS）传感器而言，类似的分子结构导致相似的拉曼光谱，难以区分。此外，另一个问题是氨基酸样品与 SERS 活性基质之间的亲和力较弱，物理吸附方式导致在混合氨基酸中选择性捕获 Pro 和 Hyp 困难。本文我们设计了一种新方法，通过将金纳米柱作为 SERS 基质并将硝基乙酰甲烷（NTA）与镍（Ni）结合形成 NTA-Ni 结构作为特异性亲和试剂，以实现对 Pro 和 Hyp 的特异性检测和识别。NTA-Ni 一端通过硫醇键固定在金纳米柱上，另一端通过 Ni 与氨基酸之间的可逆结合作用捕获氨基酸。由于 NTA-Ni 与氨基酸的结合时间不同，传感器能够从氨基酸混合物中识别 Pro 和 Hyp。随后我们使用自动峰赋值程序进行数据分析和机器学习模型来区分 Pro 和 Hyp。无标签 SERS 检测利用金纳米柱进行氨基酸 PTM检测，为进一步的生物大分子检测和特异性捕获提供了潜在方法。
引用
@article{arxiv.2412.08239,
title = {Deep learning assisted SERS detection of prolines and hydroxylated prolines using nitrilotriacetic acid functionalized gold nanopillars},
author = {Yuan Zhang and Kuo Zhan and Peilin Xin and Yingqi Zhao and Shubo Wang and Aliaksandr Hubarevich and Xuejin Zhang and Jianan Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.08239},
year = {2024}
}