Opportunities and prospects biosensor technologies for food analysis

封面

如何引用文章

全文:

详细

Existing developments in the field of biosensor technologies with the possibility of practical application for establishing food safety indicators were considered. The classification of biosensors is described depending on the physical phenomena underlying its work, the essence and examples of specific developments for the determination of microorganisms, heavy metals and antibiotics in food products are presented. Prospects of biosensor technologies in the food industry are estimated.

作者简介

L Butusov

Рeoples’ Friendship University of Russia (RUDN University); Institute of General Physics A. Prokhorov RAS

编辑信件的主要联系方式.
Email: leonid.butusov@ya.ru

ассистент агроинженерного департамента Аграрно-технологического института Российского университета дружбы народов

Miklukho-Maklaya st., 6, Moscow, Russia, 117198; Vavilov st. 38, Moscow, Russia, 119991

G Chudinova

Institute of General Physics A. Prokhorov RAS; National Research Nuclear University “MEPhI”

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»

Vavilov st. 38, Moscow, Russia, 119991; Kashirskoye sh., 31, Moscow, Russia, 115409

E Boruleva

National Research Nuclear University “MEPhI”

Email: mvkochneva@mail.ru

аспирант Национального исследовательского ядерного университета «МИФИ»

Kashirskoye sh., 31, Moscow, Russia, 115409

M Kochneva

Рeoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: mvkochneva@mail.ru

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

Miklukho-Maklaya st., 6, Moscow, Russia, 117198

V Omelchenko

Рeoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: omelchenko.viky@yandex.ru

студент 4 курса Российского университета дружбы народов

Miklukho-Maklaya st., 6, Moscow, Russia, 117198

A Shorygina

Рeoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: avshorygina@gmail.com

студент 2 курса магистратуры Российского университета дружбы народов

Miklukho-Maklaya st., 6, Moscow, Russia, 117198

T Alikberova

Рeoples’ Friendship University of Russia (RUDN University)

Email: tanya.vinogra2014@yandex.ru

студентка 2 курса магистратуры Российского университета дружбы народов

Miklukho-Maklaya st., 6, Moscow, Russia, 117198

参考

  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.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

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».