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J-GLOBAL ID:202202252663851823   整理番号:22A0329194

銀ナノ粒子基板上の微生物識別のための表面増強赤外吸収分光法【JST・京大機械翻訳】

Surface-enhanced infrared absorption spectroscopy for microorganisms discrimination on silver nanoparticle substrates
著者 (6件):
資料名:
巻: 268  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: E0128B  ISSN: 1386-1425  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)
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疾患診断および微生物同定および識別を含む一連の目的のための複雑な生物学的プロセスからの分子レベルの無標識情報の抽出は,常に困難な課題である。これは,主に,高い空間および時間分解能特性を有する豊富な分子情報を提供する技術の欠如による。2つの表面増強振動分光法(SEVS)技術,表面増強Raman散乱(SERS)および表面増強赤外吸収分光法(SEIRAS)は,ナノ構造貴金属表面の近接性における分子および分子系からの豊富な固有分子情報を提供することにより,これらの要求をある程度満たすことができるので,最近,界面での生体系を研究するためにかなりの注目を浴びている。本研究では,これらの2つの表面増強振動分光法を,観察されたスペクトルパターンの起源に注意を払って,Candida albicans(C.albicans),大腸菌(E.coli)およびStaphylococcus aureus(S.aureus)の識別および同定のために比較評価した。クエン酸塩還元コロイド銀ナノ粒子(AgNPs)を基板として用いた。結果は,SEIRASがSERSの場合と同様にAgNPs上に吸着した生体分子種について非常に豊富な分子情報を提供することを示した。SEIRASの識別力はPCA分析で示されたFTIRと比較して大幅に改善された。本研究は,SEIRASが微生物分析の可能性のある技術であることを示唆する。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
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有機化合物の赤外スペクトル及びRaman散乱,Ramanスペクトル  ,  固-気界面一般 
タイトルに関連する用語 (4件):
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