基于滑移芯片的双浓度梯度反应阵列.pdf

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1、第43卷分析化学(FENXIHUAXUE)特约来稿第10期2015年10月ChineseJournalofAnalyticalChemistry1520—1525DOI：10．11895／j．issn．0253-3820．15~35基于滑移芯片的双浓度梯度反应阵列鄢兴华胡亮李颖冯晓均刘笔锋(华中科技大学生命科学与技术学院，武汉430074)摘要建立了一种基于微流控滑移芯片的反应微阵列体系，并应用于双浓度梯度研究。在此反应微阵列芯片中，两种试剂分别通过芯片进样形成多级浓度梯度，进一步在正交方向上形成双浓度梯度

2、的微反应阵列，经过滑动、接触和混合，简便实现多路反应。采用不同色素和荧光染料对系统进行了表征，确认了方法的可靠性，在此基础上，考察了半乳糖苷酶(卢一ga1)的反应条件。将45nmo~L卢一gal和45moL／L底物荧光素二半乳糖苷(FDG)分别注入芯片上下层，在芯片通道中各自形成浓度梯度，滑移后进行不同酶浓度和不同底物浓度的反应测定。结果表明，随着底物浓度的提高，反应产物逐渐增多；一定底物浓度下，产物随酶浓度升高而逐渐增多，但很快到达平台期。芯片上酶与底物的浓度对反应的影响与芯片外基本一致。此芯片具有结构简

3、单、操作简便和消耗低等特点，适用于多因素和多水平的复杂反应分析。关键词微流控；滑移芯片；双浓度梯度；口一半乳糖苷酶1引言生命科学的飞速发展对高通量分析技术提出了更迫切的要求。阵列技术以其规模化有序集成的操作方式成为当前高通量技术代表。微流控芯片是近年发展起来的新概念分析技术，以其微型化、集成化和自动化等优点备受瞩目。将微流控芯片技术与阵列技术结合，即阵列微流控芯片或微流控阵列芯片已成为芯片分析的最重要方向之一，广泛应用于生物医学分析。阵列式的微反应器越来越被研究人员重视，各种阵列形成方式得到广泛尝试与验证，

4、如液滴阵列¨卫J、微孔阵列]、电极阵列J、磁珠阵列等，并实际应用于基因组学、蛋白质组学，甚至细胞、组织等分析，如RTPCR8～1oJ、DNA甲基化分析川、单分子酶的测定]、细胞培养”引、胚胎研究，"]、单细胞研究擂锄]、病毒检测与基因分型等。滑移芯片是Ismagilov研究组提出的一种新微反应阵列平台。这种组合芯片通过两块芯片之间的相对滑动实现指定通道和孔的接通与断开，从而实现样品和反应物的进样、混合、洗脱及反应等功能。该研究组采用滑移芯片实现了单种样品和多种试剂的多路同时反应2，在此基础上进一步实现了蛋白

5、质结晶条件筛选∞]、PCR[，圳、免疫测定]、细菌培养等高通量分析。浓度梯度是实现多路高通量反应的方式之一，可以减少多浓度试剂需求实验中的样品准备时间，并且更加精确和易于调整。微流控芯片可以形成精确的浓度梯度，且通过改变网络通道的构型设计及初始液流的浓度和组合顺序，可获得一系列复杂的浓度梯度。在芯片上形成双浓度梯度的难点在于每种浓度梯度的形成需要一个独立不受干扰的区域或平面，而两种试剂的混合可能会造成流体的互相干扰和通道的互相影响。Hung等在垂直交叉的芯片通道交叉处用阀的开关控制流体方向，可使两个方向的试

6、剂分别形成浓度梯度，但同时形成两种浓度梯度仍有困难。滑移芯片为解决同一平面的两种浓度梯度互相干扰的情况提供了全新思路，即通过两块不同平面的芯片分别形成浓度梯度，再通过芯片滑移操作将两种浓度梯度的试剂进行接触混合反应。两种浓度梯度同时形成，且互不影响，形成后也能使不同浓度的两种试剂以正交的形式交叉反应。本研究发展了一种基于滑移芯片的双浓度梯度反应阵列平台，可通过简单的样品注入，同时形成两种试剂的多水平的浓度梯度，并将其以正交的方式相互接触与混合，形成正交浓度的微反应阵列，从而2015-05-25收稿；2015

7、-06-26接受本文系国家自然科学基金资助项目(No．21475049，31471257，21275060)}E—mail：bfliu@mail．hust．edu．cn∞第10期鄢兴华等：基于滑移芯片的双浓度梯度反应阵列1525l8LiYW，FengXJ，DuW，LiY，LiuBF．Ana1．Chem．，2013，85(8)：4066—407319WangY，TangXL，FengXJ，“uC，ChenP，ChenDJ，LiuBF．Ana1．Bioana1．Chem．，2015，407(4)：1139—11

8、4820KumarPT，VriensK，CornagliaM，GijsM，KokaljT，ThevissenK，GeeraerdA，CammueBPA，PuersR，LammertynJ．LabChip，2015，15(8)：1852—186021ZhangH，XuT，LiCW，YangMS．Biosens．Bioelectron．，2010，25(11)：2402-240722AhlfordA，Kjeldsen