Features of photo-stimulated adsorption of enzymes on semiconductor substrate

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background and Objectives: Features of photostimulated adsorption of enzymes on a semiconductor substrate, leading to different changes in the sensitivity to glucose and hydrogen peroxide, were studied using the enzymes glucose oxidase and horseradish peroxidase as an example. Materials and Methods: Enzyme molecules were deposited on n-Si and p-Si substrates by photostimulated layer-by-layer adsorption from solution. Glucose oxidase and horseradish peroxidase were used as enzymes. The resulting structures were mounted in an electrochemical cell to measure the capacitance-voltage characteristics of the electrolyte-insulator-semiconductor contact, which were then used to determine the sensitivity of the sensor structures to glucose and hydrogen peroxide. Results: The results were analyzed taking into account photoelectronic processes in n-Si and p-Si semiconductor substrates. An increase in the sensitivity to the analyte from the use of photostimulated adsorption has been found for the structures obtained on the basis of n-Si, regardless of the type of immobilized enzyme. But for glucose oxidase molecules, the effect of photostimulation reaches 200%, and for horseradish peroxidase molecules it does not exceed 30%. The effect of photostimulated adsorption is explained by the charge exchange of surface electronic states at the Si/SiO2 interface upon illumination and the formation of induced dipoles that combine the charge of the enzyme molecule and the opposite charge of the Si/SiO2 interface after the illumination is turned off. Conclusion: The conducted studies can be applied in the development of a capacitive biosensor operating on the field effect, since taking into account the change in the charge state of the immobilized enzyme and the surface of the semiconductor signal converter makes it possible in some cases to significantly increase the sensitivity of the biosensor.

About the authors

Alexander V. Kozlowski

Saratov State University

410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

Svetlana Viktorovna Stetsyura

Saratov State University

410012, Russia, Saratov, Astrakhanskaya street, 83

References

  1. Malyar I. V., Gorin D. A., Santer S., Stetsyura S. V. Photocontrolled Adsorption of Polyelectrolyte Molecules on a Silicon Substrate // Langmuir. 2013. Vol. 29, iss. 52. P. 16058–16065. https://doi.org/10.1021/la403838n
  2. Маляр И. В., Santer S., Стецюра С. В. Влияние освещения на параметры полимерного покрытия, осаждаемого из раствора на полупроводниковую подложку // Письма в ЖТФ. 2013. Т. 39, вып. 14. С. 69–76. https://journals.ioffe.ru/articles/viewPDF/14567
  3. Стецюра С. В., Козловский А. В., Маляр И. В. Влияние типа проводимости кремниевой подложки на эффективность метода фотостимулированной адсорбции полиэлектролитов // Письма в ЖТФ. 2017. Т. 43, вып. 8. С. 26–33. https://doi.org/10.21883/PJTF.2017.08.44531.16545
  4. Козловский A. В., Стецюра С. В. Особенности формирования органического полиэлектролитного слоя на освещаемой полупроводниковой подложке // Известия Саратовского университета. Новая серия. Серия : Физика. 2022. Т. 22, вып. 3. С. 254–265. https://doi.org/10.18500/1817-3020-2022-22-3-254-265
  5. Dobrynin A. V., Deshkovski A., Rubinstein M. Adsorption of Polyelectrolytes at an Oppositely Charged Surface // Phys. Rev. Lett. 2000. Vol. 84, iss. 14. P. 3101–3104. https://doi.org/10.1103/PhysRevLett.84.3101
  6. Dobrynin A. V., Rubinstein M. Theory of polyelectrolytes in solutions and at surfaces // Prog. Polym. Sci. 2005. Vol. 30, iss. 11. P. 1049–1118. https://doi.org/10.1016/j.progpolymsci.2005.07.006
  7. Стецюра С. В., Козловский А. В. Влияние фотоэлектронных процессов в полупроводниковой подложке на адсорбцию поликатионных и полианионных молекул // Письма в ЖТФ. 2017. Т. 43, вып. 6. С. 15–22. https://doi.org/10.21883/PJTF.2017.06.44399.16510
  8. Kozlowski A. V., Stetsyura S. V. Kinetics of photostimulated adsorption of enzyme molecules onto nand p-type silicon // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. Vol. 699. Article number 012022 (4 p.). https://doi.org/10.1088/1757-899X/699/1/012022
  9. Григоренко В. Г., Андреева И. П., Рубцова М. Ю., Егоров А. М. Рекомбинантная пероксидаза хрена: получение и использование в аналитических целях // Биохимия. 2015. Т. 80, № 4. С. 480–488.
  10. Portaccio M., Lepore M. Determination of Different Saccharides Concentration by Means of a Multienzymes Amperometric Biosensor // Journal of Sensors. 2017. Vol. 2017. Article number 7498945 (8 p.). https://doi.org/10.1155/2017/7498945
  11. Кайгородов К. Л., Смирнова М. А, Тарабанько В. Е. Синтез диванилина в присутствии водной вытяжки и сока корня хрена // Журн. Сиб. федер. университета. Химия. 2020. Т. 13, № 4. С. 525–533. https://doi.org/10.17516/1998-2836-0195
  12. Harris J. M., Reyes C., Lopez G. P. Common Causes of Glucose Oxidase Instability in Vivo Biosensing: A Brief Review // Journal of Diabetes Science and Technology. 2013. Vol. 7, № 4. Article number 1030 (8 р.). https://doi.org/10.1177/193229681300700428
  13. Hecht H. J., Kalisz H. M., Hendle J., Schmid R. D., Schomburg D. Crystal structure of glucose oxidase from Aspergillus niger refined at 2.3 A resolution // J. Mol. Biol. 1993. Vol. 229, iss. 1. P. 153–172. https://doi.org/10.1006/jmbi.1993.1015
  14. Xie Y., Li Z., Zhou J. Hamiltonian replica exchange simulations of glucose oxidase adsorption on charged surfaces // Physical Chemistry Chemical Physics. 2018. Vol. 20, iss. 21. P. 14587–14596. https://doi.org/C8CP00530C
  15. Maslennikova A. A., Kozlowski A. V., Santer S., Stetsyura S. V. The influence of illumination and ionic strength of a solution on the formation of biosensor structure based on a silicon substrate and glucose oxidase molecules // Journal of Physics: Conference Series. 2019. Vol. 1400. Article number 077052 (6 p.) https://doi.org/10.1088/1742-6596/1400/7/077052
  16. Tan S., Gu D., Liu H., Liu Q. Detection of a single enzyme molecule based on a solid-state nanopore sensor // Nanotechnology. 2016. Vol. 27. № 15. Article number 1555021 (11 р.). https://doi.org/10.1088/0957-4484/27/15/155502
  17. Ahirwal G. K., Mitra C. K. Direct Electrochemistry of Horseradish Peroxidase-Gold Nanoparticles Conjugate // Sensors. 2009. Vol. 9, iss. 2. P. 881–894. https://doi.org/10.3390/s90200881
  18. Nandini S., Nalini S., Manjunatha R., Shanmugam S., Melo J. S., Suresh G. S. Electrochemical biosensor for the selective determination of hydrogen peroxide based on the co-deposition of palladium, horseradish peroxidase on functionalized-graphene modified graphite electrode as composite // Journal of Electroanalytical Chemistry. 2013. Vol. 689. P. 233–242. https://doi.org/10.1016/j.jelechem.2012.11.004
  19. Krainer F. W., Glieder A. An updated view on horseradish peroxidases: Recombinant production and biotechnological applications // Applied Microbiology and Biotechnology. 2015. Vol. 99. P. 1611–1625. https://doi.org/10.1007/s00253-014-6346-7
  20. Ferapontova E., Domínguez E. Adsorption of differently charged forms of horseradish peroxidase on metal electrodes of different nature: Effect of surface charges // Bioelectrochemistry. 2002. Vol. 55, iss. 1–2. P. 127–130. https://doi.org/10.1016/S1567-5394(01)00155-4
  21. Rennke H. G., Venkatachalam M. A. Chemical modification of horseradish peroxidase. Preparation and characterization of tracer enzymes with different isoelectric points // Journal of Histochemistry & Cytochemistry. 1979. Vol. 27, iss. 10. P. 1352–1353. https://doi.org/10.1177/27.10.41873
  22. Cloarec J. P., Chevalier C., Genest J., Beauvais J., Chamas H., Chevolot Y., Baron T., Souifi A. pH driven addressing of silicon nanowires onto Si3N4/SiO2 micropatterned surfaces // Nanotechnology. 2016. Vol. 27. Article number 295602 (10 р.). https://doi.org/10.1088/0957-4484/27/29/295602
  23. Movillia J., Huskens J. Functionalized Polyelectrolytes for Bioengineered Interfaces and Biosensing Applications // Organic Materials. 2020. Vol. 2, iss. 2. P. 78–107. https://doi.org/10.1055/s-0040-1708494
  24. Poghossian A., Abouzar M. H., Amberger F., Mayer D., Han Y., Ingebrandt S., Offenhausser A., Schoning M. J. Field-effect sensors with charged macromolecules: Characterisation by // Biosensors and Bioelectronics. 2007. Vol. 22, iss. 9–10. P. 2100–2107. https://doi.org/10.1016/j.bios.2006.09.014
  25. Garyfallou G. Z., de Smet L. C. P. M., Sudhölter E. J. R. The effect of the Type of doping on the electrical characteristics of electrolyte–oxide–silicon sensors: pH sensing and polyelectrolyte adsorption // Sensors and Actuators B: Chemical. 2012. Vol. 168. P. 207–213. https://doi.org/10.1016/j.snb.2012.04.010
  26. Aué J., de Hosson J. T. Influence of atomic force microscope tip-sample interaction on the study of scaling behavior // Appl. Phys. Lett. 1997. Vol. 71, iss. 10. P. 1347–1349. https://doi.org/10.1063/1.120415
  27. Makky A., Viel P., Chen S. W., Berthelot T., Pellequer J., Polesel-Maris J. Piezoelectric tuning fork probe for atomic force microscopy imaging and specific recognition force spectroscopy of an enzyme and its ligand // J. Mol. Recognit. 2013. Vol. 26, iss. 11. P. 521–531. https://doi.org/10.1002/jmr.2294

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».