Biohybrid Technology for the Detection of Ultralow Concentrations of Trinitrotoluene in Air

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

The technology is based on recording the focal activity (FA) of the olfactory bulb (OB) of rats upon the exposure rats to trinitrotoluene (TNT) vapors in the concentration 4.7 × 10–15 g/cm3, separately and in a mixture with saturated vapors of a complex interference composed of spices. The focal activity of the rat olfactory bulb was recorded using an array of 16 special electrodes implanted in the dorsal part of the rat olfactory bulb. The setup contained a box with a rat, sources of vapors (odorants), a multichannel digital system for recording electrical signals from an electrode array, and software performing algorithms for recognizing and classifying odorants presented to the rat. One source of TNT vapors was a device for batch volumetric preparation with a concentration of about 10–15 g/cm3, and another source was a source with a concentration of 4.7 × 10–15 g/cm3 in an air flow presented to rats. Data from 25 tests showed a 100% probability of detecting TNT vapors of the specified concentrations in pure air and also in the presence of a complex odor interference in the form of vapors from a mixture of red pepper, coriander, tobacco, etc., which, as a rule, mask the smell of TNT for animals.The technology is based on recording the focal activity (FA) of the olfactory bulb (OB) of rats upon the exposure rats to trinitrotoluene (TNT) vapors in the concentration 4.7 × 10–15 g/cm3, separately and in a mixture with saturated vapors of a complex interference composed of spices. The focal activity of the rat olfactory bulb was recorded using an array of 16 special electrodes implanted in the dorsal part of the rat olfactory bulb. The setup contained a box with a rat, sources of vapors (odorants), a multichannel digital system for recording electrical signals from an electrode array, and software performing algorithms for recognizing and classifying odorants presented to the rat. One source of TNT vapors was a device for batch volumetric preparation with a concentration of about 10–15 g/cm3, and another source was a source with a concentration of 4.7 × 10–15 g/cm3 in an air flow presented to rats. Data from 25 tests showed a 100% probability of detecting TNT vapors of the specified concentrations in pure air and also in the presence of a complex odor interference in the form of vapors from a mixture of red pepper, coriander, tobacco, etc., which, as a rule, mask the smell of TNT for animals.

作者简介

V. Kiroy

Southern Federal University

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
344006, Rostov-on-Don, Russia

P. Kosenko

Southern Federal University

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
344006, Rostov-on-Don, Russia

I. Shepelev

Southern Federal University

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
344006, Rostov-on-Don, Russia

I. Shcherban

Southern Federal University

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
344006, Rostov-on-Don, Russia

A. Smolikov

Southern Federal University

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
344006, Rostov-on-Don, Russia

F. Arsenyev

Foundation for Advanced Research

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
121059, Moscow, Russia

A. Zaborovsky

Scientific and Production Association “Special Equipment and Communications,” Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
111024, Moscow, Russia

V. Aksenov

Scientific and Production Association “Special Equipment and Communications,” Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
111024, Moscow, Russia

M. Tivileva

Scientific and Production Association “Special Equipment and Communications,” Ministry of Internal Affairs of the Russian Federation

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
111024, Moscow, Russia

V. Gruznov

Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences; Novosibirsk State Technical University

Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
630090, Novosibirsk, Russia; 630073, Novosibirsk, Russia

I. Zasypkina

Trofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics, Siberian Branch, Russian Academy of SciencesTrofimuk Institute of Petroleum Geology and Geophysics, Siberian Branch, Russian Academy of Sciences

编辑信件的主要联系方式.
Email: GruznovVM@ipgg.sbras.ru
630090, Novosibirsk, Russia630090, Novosibirsk, Russia

参考

  1. Saravanan N.P., Venugopalan S., Senthilkumar N., Santhosh P., Kavita B., Gurumallesh Prabu H. Voltammetric determination of nitroaromatic and nitramine explosives contamination in soil // Talanta. 2006. V. 69. № 3. P. 656.
  2. Salinas Y., Martínez-Máñez R., D Marcos M., Sancenón F., M Costero A., Parra M., Gil S. Optical chemosensors and reagents to detect explosives // Chem. Soc. Rev. 2012. V. 41. № 3. P. 1261.
  3. Детектор паров взрывчатых веществ “Шельф-ПКЛ” [Электронный ресурс]. http://www.bnti.ru/des.asp?itm=5591&tbl=04.01.01 (дата обращения: сентябрь 2022 г.).
  4. Грузнов В.М., Балдин М.Н., Аксёнов В.А. Роль высокой чувствительности газоаналитических обнаружителей и их современные характеристики // Научно-технический портал МВД России. 2019. № 4. С. 61.
  5. Грузнов В.М., Балдин М.Н., Прямов М.В., Максимов Е.М. Определение концентрации паров взрывчатых веществ с дистанционным автоматизированным отбором проб при контроле объектов // Журн. аналит. химии. 2017. Т. 72. № 11. С. 1000.
  6. Homma R., Nagayama S. A prism method for optical glomerular mapping of the medial olfactory bulb in mice // Front Neural Circuits. 2019. V. 13. P. 79.
  7. Olofsson J.K., Freiherr J. Neuroimaging of smell and taste // Handb Clin. Neurol. 2019. V. 164. P. 263.
  8. Murthy V.N. Olfactory maps in the brain // Annu. Rev. Neurosci. 2011. V. 34. P. 233.
  9. Baker K.L., Vasan G., Gumaste A., Pieribone V.A., Verhagen J.V. Spatiotemporal dynamics of odor responses in the lateral and dorsal olfactory bulb // PLoS Biology. 2019. V. 17. № 9. Article e3000409.
  10. Vizcay M.A., Duarte-Mermoud M.A., de la Luz Aylwin M. Odorant recognition using biological responses recorded in olfactory bulb of rats // Comput. Biol. Med. 2015. V. 56. P. 192.
  11. Shepelev I.E., Kiroy V.N., Scherban I.V., Kosenko P.O., Smolikov A.B., Saevskiy A.L. Tracking of informative gamma frequency range in local field potentials of anesthetized rat olfactory bulb for odor discrimination // Biomed. Signal Process. Control. 2022. V. 71. Article 103139.
  12. Kosenko P.O., Smolikov A.B., Voynov V.B., Shaposhnikov P.D., Saevskiy A.I., Kiroy V.N. Effect of xylazine-tiletamine-zolazepam on the local field potential of the rat olfactory bulb // Comp. Med. 2020. V. 70. № 6. P. 492.
  13. ГОСТ Р ИСО 6144-2008. Анализ газов. Приготовление градуировочных газовых смесей. Статический объемный метод. Москва: Стандартинформ, 2009. 24 с.
  14. Надолинный В.А., Коломиец Ю.Н., Мардежова Г.А., Даниленко А.М., Пронин В.Г. Способ приготовления стандартных газовых смесей и устройство для его осуществления. Патент № 2410678 РФ. Заявка 2009137173/28 от 07.10.2009, опубл. 27.01.2011.
  15. Грузнов В.М., Филоненко В.Г., Балдин М.Н., Шишмарёв А.Т. Портативные экспрессные газоаналитические приборы для определения следовых количеств веществ // Рос. хим. журн. 2002. Т. 46. № 4. С. 100.
  16. Koles J.Z., Lazar M.S., Zhou Z. Spatial patterns underlying population differences in the background EEG // Brain Topography. 1990. V. 2. № 4. P. 275.
  17. Hastie T., Tibshirani R., Friedman J.H. The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction. New York: Springer, 2009. P. 745.
  18. Gao K., Zhuang L., Qin Z., Zhang B., Huang L., Wang P. In vivo bioelectronic nose using transgenic mice for specific odor detection // Biosens. Bioelectron. 2018. V. 102. P. 150.
  19. You K.J., Ham H.G., Lee H.J., Lang Y., Im Ch., Koh Ch. S., Kim M.-Y., Shin Hung-Cheul, Shin Hyun-Chool Odor discrimination using neural decoding of the main olfactory bulb in rats // IEEE Trans. Biomed. Eng. 2010. V. 58. № 5. P. 1208.
  20. Zhuang L., Guo T., Zhang B. In Vivo Bioelectronic Nose. Bioinspired Smell and Taste Sensors. Dordrecht: Springer, 2015. P. 167.
  21. Walker D.B., Walker J.C., Cavnar P.J., Taylor J.L., Pickel D., Hall S., Suarez J. Naturalistic quantification of canine olfactory sensitivity // Appl. Anim. Behav. Sci. 2006. V. 97. № 2–4. P. 241.
  22. Patterson M.A., Lagier S., Carleton A. Odor representations in the olfactory bulb evolve after the first breath and persist as an odor afterimage // Proc. Natl. Acad. Sci. 2013. V. 110. № 35. P. E3340.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2.

下载 (307KB)
3.

下载 (376KB)
4.

下载 (244KB)
5.

下载 (1MB)

版权所有 © В.Н. Кирой, П.О. Косенко, И.Е. Шепелев, И.В. Щербань, А.Б. Смоликов, Ф.В. Арсеньев, А.В. Заборовский, В.А. Аксёнов, М.И. Тивилёва, В.М. Грузнов, И.И. Засыпкина, 2023

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».