Mixed systems based on aminated and sulfonated silica nanoparticles: synthesis, self-assembly, and selective adsorption of certain biopolymers


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Hybrid aminated and sulfonated nanoparticles were synthesized by surface modification of silica nanopowder with 3-aminopropyltriethoxysilane and 1,3-propanesultone, respectively. The developed protocols for the synthesis of three types of "buffer" mixed submicron particles with corresponding ζ-potentials (–21.4±1.3, 4.7±0.4, 12.4±0.8) were based on various methods of nanoprecipitation of synthesized silica nanoparticles modified by amino- and sulfonate groups, and on various conditions of these precepitation (solvent, temperature). Hybrid SiO2 particles, as well as self-assembling associates based on sulfonated and aminated particles, were examined in extraction of biologically important macromolecules. It was established that the efficiency of adsorption of calf thymus DNA increased with increasing zeta potentials of the modified silica particles studied. The interaction of the studied model proteins (bovine serum albumin and lysozyme) with the synthesized silica nanoparticles modified by sulfonate groups increased as the pH of the medium decreased.

Об авторах

L. Yakimova

Kazan Federal University, A. M. Butlerov Chemical Institute

Email: ivan.stoikov@mail.ru
Россия, 18 ul. Kremlevskaya, Kazan, 420008

A. Nugmanova

Kazan Federal University, A. M. Butlerov Chemical Institute

Email: ivan.stoikov@mail.ru
Россия, 18 ul. Kremlevskaya, Kazan, 420008

V. Evtugyn

Kazan Federal University, Interdisciplinary Center Analytical Microscopy

Email: ivan.stoikov@mail.ru
Россия, 18 ul. Kremlevskaya, Kazan, 420008

Yu. Osin

Kazan Federal University, Interdisciplinary Center Analytical Microscopy

Email: ivan.stoikov@mail.ru
Россия, 18 ul. Kremlevskaya, Kazan, 420008

I. Stoikov

Kazan Federal University, A. M. Butlerov Chemical Institute

Автор, ответственный за переписку.
Email: ivan.stoikov@mail.ru
Россия, 18 ul. Kremlevskaya, Kazan, 420008

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature, 2019

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».