文章摘要
沈梦飞,武卫杰,刘心怡,李 丹,李万万.基于新型发光材料的荧光免疫吸附检测技术研究进展[J].,2021,(11):2190-2194
基于新型发光材料的荧光免疫吸附检测技术研究进展
Research Progress in Novel Luminescent Materials Based Fluorescence-Linked Immunosorbent Assay
投稿时间:2020-08-05  修订日期:2020-08-28
DOI:10.13241/j.cnki.pmb.2021.11.041
中文关键词: 荧光免疫吸附检测  新型发光材料  纳米粒子  生物医学诊断
英文关键词: Fluorescence-linked immunosorbent assay  Novel luminescent materials  Nanoparticles  Biomedical diagnosis
基金项目:国家自然科学基金项目(81671782)
作者单位E-mail
沈梦飞 上海交通大学材料科学与工程学院金属基复合材料国家重点实验室 上海 200240 shenmengfei147@163.com 
武卫杰 上海交通大学材料科学与工程学院金属基复合材料国家重点实验室 上海 200240  
刘心怡 上海交通大学材料科学与工程学院金属基复合材料国家重点实验室 上海 200240  
李 丹 上海交通大学材料科学与工程学院金属基复合材料国家重点实验室 上海 200240  
李万万 上海交通大学材料科学与工程学院金属基复合材料国家重点实验室 上海 200240  
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中文摘要:
      摘要:荧光免疫吸附检测技术利用荧光物质标记识别分子,基于待测物与识别分子的特异性结合对待测物进行定性定量分析,具有操作简单、耗时少、成本低、稳定性好等优点。随着纳米材料的飞速发展及其在荧光免疫吸附检测技术中的广泛应用,该技术在生物检测的领域具有更加广阔的应用前景。本文介绍了量子点、碳点、稀土上转换纳米粒子、聚集诱导发光材料等新型发光材料的光学性能特点以及将其构建新型荧光免疫吸附检测平台,综述了近年来基于这些新型发光材料构建荧光免疫吸附检测平台对蛋白、核酸、病毒、细菌和小分子霉菌毒素等物质检测的研究进展,并讨论了该技术在未来的发展过程中需要解决的问题,包括进一步提高自动化水平争取实现实时检测,以及加快检测技术在诊断领域的临床转化等,希望本文的系统介绍可以助力高性能荧光免疫吸附检测技术的发展。
英文摘要:
      ABSTRACT: Fluorescence-linked immunosorbent assay (FLISA), which is based on fluorescent substance labeling to identify molecules, can be used in qualitative and quantitative analysis of the object through the specific combination of the analytes and the recognition molecules. With the development of the nanotechnology, functional luminescent materials were widely applied in FLISA platform, showing the promising application potential in biodetection. In this paper, the typical performance characteristics of novel luminescent materials such as quantum dots, carbon dots, rare earth upconversion nanoparticles and aggregation-inducing emission luminescent materials are introduced. And the research progress of using these fluorescent materials in detecting proteins, nucleic acids, viruses, bacteria and small molecule mycotoxins in the past few years is reviewed. Moreover, the problems that need to be solved in the future development are also discussed in this paper, including further improving the automation level for real-time detection, and speeding up the clinical transformation of detection technology in the field of diagnosis.
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