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J-GLOBAL ID：201702233195656461   整理番号：17A0448604

呼気のパターン認識のためのバイオインスパイアード蛋白質ケージを用いた触媒担持ZnOナノファイバ複合センサアレイの容易な合成法【Powered by NICT】

Facile synthetic method of catalyst-loaded ZnO nanofibers composite sensor arrays using bio-inspired protein cages for pattern recognition of exhaled breath

著者 (6件)： Cho Hee-Jin (Department of Materials Science and Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 305-701, Republic of Korea) ,  Kim Sang-Joon (Department of Materials Science and Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 305-701, Republic of Korea) ,  Choi Seon-Jin (Department of Materials Science and Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 305-701, Republic of Korea) ,  Choi Seon-Jin (Applied Science Research Institute, Korea Advanced Institute of Science and Technology, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 305-701, Republic of Korea) ,  Jang Ji-Soo (Department of Materials Science and Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 305-701, Republic of Korea) ,  Kim Il-Doo (Department of Materials Science and Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology, 291 Daehak-ro, Yuseong-gu, Daejeon 305-701, Republic of Korea)
資料名： Sensors and Actuators. B. Chemical  (Sensors and Actuators. B. Chemical)
巻： 243  ページ： 166-175  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0967A  ISSN： 0925-4005  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 半導体金属酸化物(SMO)感知層上の触媒ナノ粒子(NP)の官能化は,高性能化学センサのための改良された感度と選択性を得るために不可欠なプロセスである。SMOベースセンシング層のガス感知特性は触媒のサイズと分布によって著しく影響されることを考慮したSMO上のナノスケール触媒の均一な分布を達成するために重要な課題である。蛋白質ケージテンプレートを用いた一次元(1D)SMOナノファイバ(NF)上によく分散した触媒ナノ粒子を達成するための非常に有効な官能化方法を提案した:apoferrtin。アポフェリチン支援法における前駆体を置換するだけで,Ptのような貴金属触媒だけでなくLaおよびCuのような非貴金属触媒がナノスケール(すなわち,3~5nm)の合成に成功した。アポフェリチンカプセル封じ触媒は蛋白質シェル間の反発力に起因して,高い分散性を示した。この理由のために,触媒NPsをエレクトロスピニング,続いてか焼後ZnO NF上に修飾した。触媒Pt NPとCu NP官能化ZnO NFsは,元のZnO NFsの応答(R_air/R_gas=2.05)と比較して約,6.38倍(R_air/R_gas=13.07)とpH2.95倍(R_air/R_gas=6.04)改良アセトン応答を示した。La NP官能化ZnO NFsの場合,10.07,8.66,9.31倍に改善した一酸化窒素応答(R_air/R_gas=10.06)は純粋なZnO NFsの応答と比較して達成された。四触媒ZnO複合材NFsは主成分分析(PCA)により良く分類されたパターンとアセトン,トルエン,一酸化窒素,一酸化炭素,アンモニアなどの模擬呼気成分を区別することに成功した。本研究では,エレクトロスピニング技術と組み合わせたバイオインスパイアード蛋白質テンプレートを用いた合成と官能化法のロバスト性と疾患の診断のための呼気パターン認識に適用できる多様なセンシング材料ライブラリーを確立するために非貴金属触媒を用いての有望な可能性を示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： エレクトロスピニング ,  ナノ粒子 ,  銅 ,  アンモニア ,  白金 ,  官能化 ,  一酸化窒素 ,  化学センサ ,  *酸化亜鉛 ,  分散度 ,  *ナノファイバ ,  一酸化炭素 ,  アルキルベンゼン ,  脂肪族ケトン
準シソーラス用語： 貴金属触媒 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 化学センサ ,  呼気分析 ,  蛋白質ケージ ,  エレクトロスピニング ,  半導体金属酸化物 ,  パターン認識

分類 (1件)： 分析機器  (CC02020S)

物質索引 (2件)： トルエン ,  アセトン

タイトルに関連する用語 (10件)： 呼気 ,  パターン認識 ,  蛋白質 ,  ケージ ,  触媒 ,  担持 ,  ZnO ,  ナノファイバ ,  センサアレイ ,  合成法