项目名称: 微型化CE-AD/C4D系统在常见代谢病诊断中的方法研究

项目编号: No.20875032

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2009

项目学科: 化学工业

项目作者: 叶建农

作者单位: 华东师范大学

项目金额: 32万元

中文摘要: 将毛细管电泳(CE)的高分离能力,与安培检测器(AD)的高灵敏度、高选择性,以及电容耦合非接触电导检测器(C4D)的响应通用性相结合,研制了新型、高性能的毛细管电泳-双电化学检测分析系统(μ-AD/C4D);以苯丙酮尿症(PKU)为代表的先天性氨基酸代谢病(inborn errors of amino acid metabolism)和DNA氧化损伤为研究示例,着重研究了其相关疾病标志化合物(mark compounds)检测的优化条件及抗干扰能力,以及标志化合物在血液、尿液、唾液等不同体液中的分布规律,探索了通过无创痛临床样品(如尿液)检测进行常见疾病诊疗的可行性,为常见代谢病苯丙酮尿症的临床诊疗及新生儿代谢病的发生率和疾病谱的建立提供一种新方法、新技术。

中文关键词: 毛细管电泳-双电化学检测;安培检测;电容耦合非接触电导检测;代谢病;标志化合物

英文摘要: To combine the high separation efficiency of Capillary Electrophoresis (CE) with the high sensitivity and good selectivity of Amperometric Detection (AD) and the universal of Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection (C4D), to develop a high-powered CE with double electrochemical detectors (CE-AD/C4D), to explore the rapid diagnoses of Phenylketonuria (PKU) representing inborn errors of amino acid metabolism and DNA oxidation damage, and the new methods for neonatal metabolic disease screening; to study the optimal conditions and anti-jamming capability for the analyses of the correlate mark compounds, and the distribution of mark compounds in the blood, urine, saliva and other body fluids, to explore the feasibility of diagnosis and treatment of common metabolic disease PKU by detecting no pain clinical samples (such as urine), to provide a new approach for the clinical diagnoses of common metabolic disease PKU and the establishment of neonatal metabolic disease incidence and diseases spectrum.

英文关键词: CE-AD/C4D; Amperometric Detection (AD); Capacitively Coupled Contactless Conductivity Detection (C4D); Metabolic diseases; Mark compounds

成为VIP会员查看完整内容
0

相关内容

医学图像关键点检测深度学习方法研究与挑战
专知会员服务
49+阅读 · 2022年4月10日
《工业互联网平台白皮书 2021》,69页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2022年1月16日
一图掌握《可解释人工智能XAI》操作指南
专知会员服务
58+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年1月29日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年7月16日
最新《医学图像深度语义分割》综述论文
专知会员服务
94+阅读 · 2020年6月7日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
23+阅读 · 2020年2月23日
Nature 一周论文导读 | 2019 年 5 月 30 日
科研圈
15+阅读 · 2019年6月9日
深度学习与医学图像分析
人工智能前沿讲习班
39+阅读 · 2019年6月8日
Science:脂肪细胞外泌体对巨噬细胞发挥调节功能
外泌体之家
18+阅读 · 2019年3月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月18日
Arxiv
0+阅读 · 2022年4月14日
Arxiv
10+阅读 · 2020年11月26日
小贴士
相关VIP内容
医学图像关键点检测深度学习方法研究与挑战
专知会员服务
49+阅读 · 2022年4月10日
《工业互联网平台白皮书 2021》,69页pdf
专知会员服务
42+阅读 · 2022年1月16日
一图掌握《可解释人工智能XAI》操作指南
专知会员服务
58+阅读 · 2021年5月3日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
26+阅读 · 2021年1月29日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年7月16日
最新《医学图像深度语义分割》综述论文
专知会员服务
94+阅读 · 2020年6月7日
【学科交叉】抗生素发现的深度学习方法
专知会员服务
23+阅读 · 2020年2月23日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
微信扫码咨询专知VIP会员