Противообрастающие покрытия для электрохимических сенсоров

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Электрохимические сенсоры весьма перспективны для анализа целого ряда органических и неорганических соединений как в биологических жидкостях, так и природных водах в ходе экологического мониторинга благодаря простоте эксплуатации, легкости миниатюризации, дешевизне, низким пределам определения аналита и возможностью модификации электродов широким спектром органических и неорганических соединений и наноматериалов. Однако обрастание электродов ограничивает применение электрохимических сенсоров. Основным способом решения данной проблемы является модификация электрода противообрастающими покрытиями. При этом, в зависимости от области применения, к противообрастающим покрытиям предъявляются различные дополнительные требования, такие как, например, биосовместимость или механическая прочность. В данном обзоре рассмотрены различные типы противообрастающих покрытий для сенсоров, указаны основные области применения тех или иных покрытий. Акцент сделан на безбиоцидные покрытия как наиболее перспективные.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

Н. В. Павлова

Всероссийский институт научной и технической информации Российской академии наук

Автор, ответственный за переписку.
Email: crx-pavlova@rambler.ru
Россия, 125315, Москва

Р. Г. Марданов

Всероссийский институт научной и технической информации Российской академии наук

Email: crx-pavlova@rambler.ru
Россия, 125315, Москва

О. Н. Бубело

Всероссийский институт научной и технической информации Российской академии наук

Email: crx-pavlova@rambler.ru
Россия, 125315, Москва

Список литературы

  1. Будников Г.К., Майстренко В.Н., Вяселев М.Р. Основы современного электрохимического анализа. М.: Мир: Бином Л3, 2003. 592 с.
  2. Baranwal J., Barse B., Gatto G., Broncova G., Kumar A. // Chemosensors. 2022. V. 10. № 9. P. 363. https://doi.org/10.3390/chemosensors10090363
  3. Zhou L., Li X., Zhu B., Su B. // Electroanalysis. 2022. V. 34. № 6. P. 966–975. https://doi.org/10.1002/elan.202100406
  4. Figueroa-Miranda G., Wu C., Zhang Y., Nörbelet L., Lo Y., Tanner J.A., Elling L., Offenhäusser A., Mayer D. // Bioelectrochemistry. 2020. V. 136. 107589. https://doi.org/10.1016/j.bioelechem.2020.107589
  5. Lu H., He B., Gao B. // Eng. Regeneration. 2021. V. 2. P. 175–181. https://doi.org/10.1016/j.engreg.2021.12.002
  6. Han R., Wang G., Xu Z., Zhang L., Li Q., Han Y., Luo X. // Biosen. Bioelectron. 2020. V. 164. 112317. https://doi.org/10.1016/j.bios.2020.112317
  7. Caratelli V., Ciampaglia A., Guiducci J., Guiducci J., Sancesario G., Moscone D., Arduini F. // Biosens. Bioelectron. 2020. V. 165. 112411. https://doi.org/10.1016/j.bios.2020.112411
  8. Lakard S., Pavel I.-A., Lakard B. // Biosensors. 2021. V. 11. № 6. 179. https://doi.org/10.3390/bios11060179
  9. Puthongkham P., Venton B.J. // ACS Sensors. 2019. V. 4. № 9. P. 2403–2411. https://doi.org/10.1021/acssensors.9b00994
  10. Vadgama P. // Sensors. 2020. V. 20. № 11. 3149. https://doi.org/10.3390/s20113149
  11. Campuzano S., Pedrero M., Yáñez-Sedeño P., Pingarrón J.M. // Int. J. Mol. Sci. 2019. V. 20. № 2. 423. https://doi.org/10.3390/ijms20020423
  12. Qui H., Feng K., Gapeeva A., Meurisch K., Kaps S., Li X., Yu L., Mishra Y.K., Adelung R., Baum M. // Prog. Polym. Sci. 2022. V. 127. 101516. https://doi.org/10.1016/j.progpolymsci.2022.101516
  13. Bauer M., Duerkop A., Baeumner A.J. // Anal. Bioanal. Chem. 2023. V. 415. P. 83–95. https://doi.org/10.1007/s00216-022-04363-2
  14. Jin H., Tian L., Bing W., Zhao J., Ren L. // Prog. Mater. Sci., 2022, V. 124, 100889. https://doi.org/10.1016/j.pmatsci.2021.100889
  15. Piehler J., Brecht A., Valiokas R., Liedberg B., Gauglitz G. // Biosens. Bioelectron. 2000. V. 15. № 9–10. P. 473–481. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c03756
  16. M. Li, Jiang Sh., Simon J., Paßlick D., Frey M.-L., Wagner M., Mailänder V., Crespy D., Landfester K. // Nano Lett. 2021. V. 21. № 4. P. 1591–1598. https://doi.org/10.1021/acs.nanolett.0c03756
  17. Yang W., Zhou F. // Biosurface and Biotribology. 2017. V. 3. № 3. P. 97–114. https://doi.org/10.1016/j.bsbt.2017.10.001
  18. Choi Y., Tran H.-V., Lee T.R. // Coatings. 2022. V. 12. № 10. 1462. https://doi.org/10.3390/coatings12101462
  19. Jiménez-Pardo I., Van der Ven L.G.J., Van Benthem R.A.T.M., De With G., Esteves A.C.C. // Coatings. 2018. V. 8. № 5. 184. https://doi.org/10.3390/coatings8050184
  20. Wu J.-G., Chen J.-H., Liu K.-T., Luo S.-C. // Appl. Mater. Interfaces. 2019. V. 11. № 24. P. 21294–21307. https://doi.org/10.1021/acsami.9b04924
  21. Delgado A., Briciu-Burghina C., Regan F. // Sensors, 2021. V. 21. № 2. 389. https://doi.org/10.3390/s21020389
  22. Nien P.-C., Tung T.-S., Ho K.-C. // Electroanalysis. 2006. V. 18. № 13–14. P. 1408–1415. https://doi.org/10.1002/elan.200603552
  23. Gao N., Yu J., Tian Q., Shi J., Zhang M., Chen Sh., Zang L. // Chemosensors. 2021. V. 9. № 4. 79. https://doi.org/10.3390/chemosensors9040079
  24. Hsu C.-C., Liu T.-Y., Peng X.-Y., Cheng Y.-W., Lin Y.-R., Yang M.-C., Huang L.-Y., Liu K.-H., Yung M.-C. // Surf. Coat. Technol. 2020. V. 397. № 15. 125963. https://doi.org/10.1016/j.surfcoat.2020.125963
  25. Benoudjit A., Bader M.M., Salim W.W.A.W. // Sens. Bio-Sens. Res. 2018. V. 17. P. 18–24. https://doi.org/10.1016/j.sbsr.2018.01.001
  26. Yang X., Chen P., Zhang Xi, Zhou H., Song Z., Yang W., Luo X. // Anal. Chim. Acta. 2023. V. 1252. 341075. https://doi.org/10.1016/j.aca.2023.341075
  27. Singha P., Locklin J., Handa H. // Acta Biomater. 2017. V. 50. P. 20–40. https://doi.org/10.1016/j.actbio.2016.11.070
  28. Lin C.-H., Luo S.-C. // Langmuir. 2022. V. 38. № 24. P. 7383–7399. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.2c00448
  29. Chen X., Noy A. // APL Mater. 2021. V. 9. № 2. 020701. https://doi.org/10.1063/5.0029994
  30. Chen S., Li L., Zheng J. // Polymer. 2010. V. 51. V. 23. P. 5283–5293. https://doi.org/10.1016/j.polymer.2010.08.022
  31. Regev C., Jiang Z., Kasher R., Miller Y. // Molecules, 2022. V. 27. № 21. 7394. https://doi.org/10.3390/molecules27217394
  32. Jayakumar K., Lielpetere A. Domingo-Lopez D.A., Levey R.E., Duffy G.P., Schuhmann W., Leech D. // Biosens. Bioelectron. 2023. V. 219. 114815. https://doi.org/10.1016/j.bios.2022.114815
  33. Klukova L., Bertok T., Petrikova M., Sediva A., Mislovicova D., Katrlik J., Vikartovska A., Filip J., Kasak P., Andicsová-Eckstein A., Mosnáček J., Lukáč J., Rovenský J., Imrich R., Tkac J. // Anal. Chim. Acta. 2015. V. 853. P. 555–562. https://doi.org/10.1016/j.aca.2014.10.029
  34. Bertok T., Klukova L., Sediva A., Kasák P., Semak V., Micusik M., Omastova M., Chovanová L., Vlček M., Imrich R., Vikartovska A., Tkac J. // Anal. Chem. 2013. V. 85. № 15. P. 7324–7332. https://doi.org/10.1021/ac401281t
  35. Bertok T., Dosekova E., Belicky S., Holazova A., Lorencova L., Mislovicova D., Paprckova D., Vikartovska A., Plicka R., Krejci J., Ilcikova M., Kasak P., Tkac J. // Langmuir. 2016. V. 32. № 28. P. 7070–7078. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.6b01456
  36. Tan D., Li F., Zhou B. Int. J. // Electrochem. Sci. 2020. V. 15. № 9. P. 9446–9458. https://doi.org/10.20964/2020.09.56
  37. Li Y., Zhao S., Xu Z., Qiao X., Li M., Li Y., Luo X. // Biosens. Bioelectron. 2023. V. 225. 115101. https://doi.org/10.1016/j.bios.2023.115101
  38. Chungprempree J., Preechawong J., Nithitanakul M. // Polymers. 2022. V. 14. № 20. 4252. https://doi.org/10.3390/polym14204252
  39. Janczarek M., Hupka J., Kisch H. // Physicochem. Probl. Miner. Process. 2006. V. 40. P. 287–292.
  40. Chen Y., Liu B., Chen Z., Zuo X. // Anal. Chem. 2021. V. 93. № 30. P. 10635–10643. https://doi.org/10.1021/acs.analchem.1c01973
  41. Patel J., Zhao B., Uppalapati B., Daniels R.C., Ward K.R., Collinson M.M. // Anal. Chem. 2013. V. 85. № 23. P. 11610–11618. https://doi.org/10.1021/ac403013r
  42. Matharu Z., Daggumati P., Wang L., Dorofeeva T.S., Li Z., Seker E. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2017. V. 9. № 15. P. 12959–12966. https://doi.org/10.1021/acsami.6b15212
  43. Summerlot D., Kumar A., Das S., Goldstein L., Seal S., Diaz D., Cho H.J. // Procedia Engineering. 2011. V. 25. P. 1457–1460. https://doi.org/10.1016/j.proeng.2011.12.360
  44. Chu Y., Zhou H., Wang X., Zhang H., Zhao L., Xu T., Yan H., Zhao F. // Microchem. J. 2023. V. 186. 108259. https://doi.org/10.1016/j.microc.2022.108259
  45. Guo J., Liu X., Wang A., Yu X., Ding L. // Microchem. J. 2022. V. 183. 107964. https://doi.org/10.1016/j.microc.2022.107964
  46. Goux A., Etienne M., Aubert E., Lecomte C., Ghanbaja J., Walcariusn A. // Chem. Mater. 2009. V. 21. № 4. P. 731–741. https://doi.org/10.1021/cm8029664
  47. Walcariu A., Sibottier E., Etienne M., Ghanbaja J. // Nat. Mater. 2007. V. 6. № 8. P. 602–608. https://doi.org/10.1038/nmat1951
  48. Huang J., Zhang T., Dong G., Zhu S., Yan F., Liu J. // Front. Chem. 2022. V. 10. 900282. https://doi.org/10.3389%2Ffchem.2022.900282
  49. Huang J., Zhang T., Dong G., Zhu S., Yan F., Liu J. // Front. Chem., Sec. Analytical Chemistry. –2022. – Volume 10, 900282. https://doi.org/10.3389%2Ffchem.2022.900282
  50. Verger L., Xu C., Natu V., Cheng H.-M., Ren W., Barsoum M.W. // Curr. Opin. Solid State Mater. Sci. 2019. V. 23. № 3. P. 149–163.
  51. Babar Z.U.D., Ventura B.D., Velotta R., Iannotti V. // RSC Adv. 2022. V. 12. P. 19590–19610. https://doi.org/10.1039/D2RA02985E
  52. Сметкин А.В., Майорова Ю.К. Вестник ПНИПУ. Машиностроение, материаловедение. 2015. Т. 17. № 4. С. 120–138. https://doi.org/10.15593/2224–9877/2015.4.09
  53. Singh C., Höfs S., Konthur Z., Hodoroaba V.-D., Radnik J., Schenk J.A., Schneider R.J. // ACS Appl. Eng. Mater. 2023. V. 1. P. 495–507. https://doi.org/10.1021/acsaenm.2c00118
  54. Lorencova L., Sadasivuni K.K., Kasak P., Tkac J. Ti3C2 MXene-Based Nanobiosensors for Detection of Cancer Biomarkers. In: Novel Nanomaterials. Krishnamoorthy K. (ed.). IntechOpen, 2021. https://doi.org/10.5772/intechopen.94309
  55. Yu R., Xue J., Wang Y., Qiu J., Huang X., Chen A., Xue J.J. // Nanobiotechnol. 2022. V. 20. 119. https://doi.org/10.1186%2Fs12951-022-01317-9
  56. Krishnamoorthy R., Muthumalai K., Nagaraja T., Rajendrakumar R.T., Das S.R. // ACS Omega. 2022. V. 10. V. 7. № 46. P. 42644–42654. https://doi.org/10.1021/acsomega.2c06505
  57. Wu L., Lu X., Dhanjai, Wu Z.-S., Dong Y., Wan X., Zheng S., Chene J. // Biosens. Bioelectron. 2018. V. 107. P. 69–75. https://doi.org/10.1016/j.bios.2018.02.021
  58. Rhouati A., Berkani M., Vasseghian Y., Golzadeh N. // Chemosphere. 2022. V. 291. 132921. https://doi.org/10.1016/j.chemosphere.2021.132921
  59. Cheng H., Yang J. // Int. J. Electrochem. Sci. 2020. V. 15. V. 3. P. 2295–2306. https://doi.org/10.20964/2020.03.24
  60. Yang M., Wang L., Lu H., Dong Q. // Micromachines, 2023. V. 14. № 5. 1088. https://doi.org/10.3390/mi14051088
  61. Mehmandoust M., Li. G., Erk N. // Ind. Eng. Chem. Res. 2023. V. 62. V. 11. P. 4628–4635. https://doi.org/10.1021/acs.iecr.2c03058
  62. Kanoun O., Lazarević-Pašti T., Pašti I., Nasraoui S., Talbi M., Brahem A., Adiraju A., Sheremet E., Rodriguez R.D., Ali M.B., Al-Hamry A. // Sensors. 2021. V. 21. № 12. 4131. https://doi.org/10.3390/s21124131
  63. Peltola E., Sainio S., Holt K.B., Palomäki T., Koskinen J., Laurila T. // Anal. Chem. 2018. V. 90. № 2. P. 1408–1416. http://dx.doi.org/10.1021/acs.analchem.7b04793
  64. Medyantseva E.P., Gazizullina E.R., Brusnitsyn D.V., Ziganshin M.A., Mustafina A.R., Elistratova J.G., Brylev K.A., Budnikov H.C. // Anal. Lett. 2022. V. 55. № 11. P. 1757–1770. https://doi.org/10.1080/00032719.2021.2025384
  65. Zahran M., Khalifa Z., Zahrana M.A.-H., Azzema M.A. // Mater. Adv. 2021. V. 2. P. 7350–7365. https://doi.org/10.1039/D1MA00769F
  66. Ren J., Han P., Wei H., Jia L. // ACS Appl. Mater. Interfaces. 2014. V. 6. № 6. P. 3829–3838. https://doi.org/10.1021/am500292y
  67. Ensafi A.A., Zandi-Atashbar N., Rezaei B., Ghiaci M., Chermahinia M.E., Moshiri P. // RSC Adv. 2016. V. 6. P. 60926–60932. https://doi.org/10.1039/C6RA10698F
  68. Lotfi Z., Gholivand M.B., Shamsipur M., Mahin mirzaei // J. Alloys Compd. 2022. V. 903. 163912. https://doi.org/10.1016/j.jallcom.2022.163912
  69. Bek F., Loessl M., Baeumner A.J. // Microchim. Acta. 2023. V. 190. 91. https://doi.org/10.1007/s00604–023–05666–6
  70. Yu T., Glennon L., Fenelon O., Breslin C.B. // Talanta. 2023. V. 251. 123758. https://doi.org/10.1016/j.talanta.2022.123758

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Схема образования гидратационного слоя на гидрофильных полимерах (а), полимерах с цвиттер-ионами (b) и самособирающихся слоях (с) [29].

Скачать (173KB)
Метаданные
3. Рис. 2. Схема модификации электрода мезопористым кремнеземом. GCE – стеклоуглеродный электрод (glassy carbon electrode), GO – оксид графена (graphene oxide), MSF – пленка мезопористого кремнезема (mesoporous silica film), SM – мицеллы поверхностно-активного вещества (surfactant micelles). Авторский рисунок на основании данных работы [45].

Скачать (211KB)
Метаданные

© Российская академия наук, 2024

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».