Recognition of Model Analyte Mixtures in the Presence of Blood Plasma Using a Mixture of Fluorophores (“Fluorescent Tongue”)


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

The paper is devoted to the development of a version of the fingerprint method based on the effect of analytes on the shape of the fluorescence spectrum of a fluorophore mixture. The model analytes were medicinal substances (amikacin, sulfamethoxazole, pyracetam, and chloramphenicol) and binary to quaternary mixtures of these substances in equal concentrations. The mixtures were recognized using a fluorophore whose fluorescence was quenched to different extent by different model analytes (CdSe/CdS/ZnS quantum dots, Schiff base prepared from o-phthalic dialdehyde and polyethyleneimine, and also rhodamine B and fluorescein immobilized on silica nanoparticles to increase the degree of quenching – Rhod/SiO2 and Fluor/SiO2). The fluorophores were used as mixtures (“fluorescent reagents”) containing from one to four fluorophores. The classes of analytes were distinguished by calculating Mahalanobis distances on score plots of the principal component analysis method. It was found that it was more difficult to distinguish analyte mixtures in the presence of blood plasma than in a buffer solution and that the best fluorescent reagent was the mixture of all four fluorophores, which ensured the subdivision of 15 mixtures of 2–4 model analytes into seven classes. An alternative fingerprint method based on the use of UV absorption spectra allowed distinguishing of only five classes.

Об авторах

N. Divyanin

Department of Chemistry, Moscow State University

Email: mkb@analyt.chem.msu.ru
Россия, Moscow, 119991

E. Rukosueva

Department of Chemistry, Moscow State University

Email: mkb@analyt.chem.msu.ru
Россия, Moscow, 119991

A. Garmash

Department of Chemistry, Moscow State University

Email: mkb@analyt.chem.msu.ru
Россия, Moscow, 119991

M. Beklemishev

Department of Chemistry, Moscow State University

Автор, ответственный за переписку.
Email: mkb@analyt.chem.msu.ru
Россия, Moscow, 119991

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Inc., 2018

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».