Возможности и перспективы биосенсорных технологий в анализе продуктов питания

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассмотрены существующие разработки в области биосенсорных технологий с возможностью практического применения для установления показателей безопасности продуктов питания. Приведена классификация биосенсоров в зависимости от физических явлений, лежащих в основе его работы, суть и примеры конкретных разработок для определения микроорганизмов, тяжелых металлов и антибиотиков в пищевой продукции. Оценены перспективы биосенсорных технологий в пищевой промышленности.

Об авторах

Леонид Алексеевич Бутусов

Российский университет дружбы народов; Институт общей физики им. А.М. Прохорова РАН

Автор, ответственный за переписку.
Email: leonid.butusov@ya.ru

ассистент агроинженерного департамента Аграрно-технологического института Российского университета дружбы народов

ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198; ул. Вавилова, 38, Москва, Россия, 119991

Галина Константиновна Чудинова

Институт общей физики им. А.М. Прохорова РАН; Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Email: mvkochneva@mail.ru

доктор физико-математических наук, профессор, ведущий научный сотрудник Центра естественнонаучных исследований Института общей физики им. А.М. Прохорова РАН, профессор кафедры лазерных микро- и нанотехнологий Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»

ул. Вавилова, 38, Москва, Россия, 119991; Каширское ш., 31, Москва, Россия, 115409

Екатерина Алексеевна Борулева

Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ»

Email: mvkochneva@mail.ru

аспирант Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»

Каширское ш., 31, Москва, Россия, 115409

Маргарита Васильевна Кочнева

Российский университет дружбы народов

Email: mvkochneva@mail.ru

кандидат технических наук, доцент агроинженерного департамента Аграрно-технологического института Российского университета дружбы народов

ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Виктория Игоревна Омельченко

Российский университет дружбы народов

Email: omelchenko.viky@yandex.ru

студент 4 курса Российского университета дружбы народов

ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Анастасия Владимировна Шорыгина

Российский университет дружбы народов

Email: avshorygina@gmail.com

студент 2 курса магистратуры Российского университета дружбы народов

ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Татьяна Александровна Аликберова

Российский университет дружбы народов

Email: tanya.vinogra2014@yandex.ru

студентка 2 курса магистратуры Российского университета дружбы народов

ул. Миклухо-Маклая, 6, Москва, Россия, 117198

Список литературы

  1. Velusamy V., Arshak K., Korostynska O., Oliwa K., Adley C. An overview of foodborne pathogen detection: In the prespective of biosensors. Biotechnology advances. 2010; Vol. 28(2): 232—254.
  2. Arugula M.A., Simonian A. Novel trends in affinity biosensors: current challenges and perspectives. Measurement Science and Technology. 2014; Vol. 25(3):032001—032022.
  3. Mass-Sensitive Biosensor Systems to Determine the Membrane Interaction of Analytes. National Center for Biotechnology Information, U.S. National Library of Medicine 2017; 1520:145—157.
  4. Nowak B., Müffling T., Chaunchom S., Hartung J. Salmonella contamination in pigs at slaughter and on the farm: A field studyusing an antibody ELISA test and a PCR technique. International Journal of Food Microbiology. 2007; Vol. 115(3):259—267.
  5. Wang Z.P., Xu H., Wu J., Ye J., Yang Z. Sensitive detection of Salmonella with fluorescent bioconjugated nanoparticles probe. Food Chemistry. 2011; Vol. 125(2):779—784.
  6. CDC. 2015 Food Safety Report. Centers for Disease Control and Prevention; USA, IL: 2016.
  7. Bokken G.C.M.B., Corbee R.J., Knapen F., Bergwerff A.A. Immunochemical detection of Salmonella group B, D and E using an optical surface plasmon resonance biosensor. FEMS Microbiology Letters. 2003; Vol. 222(1):75—82.
  8. Mazumdar S.D., Hartmann M., Kampfer P., Keusgen M. Rapid method for detection of Salmonella in milk by surface plasmon resonance (SPR). Biosensors and Bioelectronics. 2007; Vol. 22(9—10):2040—2046.
  9. Singh A., Verma H.N., Arora K. Surface Plasmon Resonance Based Label-Free Detection of Salmonella using DNA Self Assembly. Applied Biochemistry and Biotechnology. 2015; Vol. 175(3):1330–1343.
  10. Vaisocherová-Lísalová H., Víšová I., Ermini M.L., Špringer T., Song X.C. Mrázek J., Lamačová J., Lynn N. S Šedivák P. Homol J. Low-fouling surface plasmon resonance biosensor for multi-step detection of foodborne bacterial pathogens in complex food samples. Biosensors and Bioelectronics. 2016; Vol. 80:84—90.
  11. Romanov V., Galelyuka I., Glushkov V., Starodub N., Son‘ko R. P7 — Optical Immune Biosensor Based on SPR for the Detection of Salmonella Typhimurium. In: Proceedings OPTO 2011. In: AMA Conferences; 2011; Nurnberg. 139—144.
  12. Rahn K., De Grandis S.A., Clarke R.C., McEwen S.A., Galán J.E., Ginocchio C., Curtiss R., Gyles C.L. Amplification of an invA gene sequence of Salmonella typhimurium by polymerase chain reaction as a specific method of detection of Salmonella. Molecular and Cellular Probes. 1992; Vol. 6(4):271—279.
  13. Chai Y., Li S., Horikawa S., Mi-Kyung Park, Vodyanoy V., Bryan A. Rapid and Sensitive Detection of Salmonella Typhimurium on Eggshells by Using Wireless Biosensors. Journal of Food Protection. 2012; Vol. 75(4):631—636.
  14. Zhang L., Zhang A., Du D., Lin Y. Biosensor based on Prussian blue nanocubes/reduced graphene oxide nanocomposite for detection of organophosphorus pesticides. Nanoscale. 2012; Vol. 4(15):4674—4679.
  15. Arduini F., Amine A. Biosensors based on enzyme inhibition. In: Biosensors Based on Aptamers and Enzymes. Berlin: p. 299—326. ISSN: 0724-6145.
  16. Gammoudi I., Tarbague H., Othmane A., Moynet D., Rebiere D., Kalfat R., Dejous C. Love-wave bacteria-based sensor for the detection of heavy metal toxicity in liquid medium. Biosensor & Bioelectronics. 2010; Vol. 26(4):1723—1726.
  17. Long F., Zhu A., Shi H., Wang H., Liu J. Rapid on-site/in-situ detection of heavy metal ions in environmental water using a structure-switching DNA optical biosensor. Scientific Reports. 2013; Vol. 3: Article number: 2308.
  18. Fluorescent optical DNA-biosensor: pat. 2668787 RF IPK51 C1 / Butusov L.A., Nagovitsyn I.A., Kurilkin V.V., Chudinova G.K.; the applicant and the patent holder — Russian University of Peoples Friendship. — No. 2016107983; claimed. 03/04/2016; publ. 18.04.2017, Bul. № 11. http://www1.fips.ru/wps/PA_FipsPub/res/Doc.
  19. Pautke C., Vogt S., Kreutzer K., Haczek C., Wexel G., Kolk A., Imhoff A.B., Zitzelsberger H., Milz S., Tischer T. Characterization of eight different tetracyclines: advances in fluorescence bone labeling. Journal of Anatomy 2010; Vol. 217(1): 76—82.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

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».