智能手机数字图像色度测量用于量化血清蛋白质
Victor Markus1, Ozlem Dalmizrak1, Oğuz Han Edebal1
1Department of Medical Biochemistry, Faculty of Medicine, Near East University, Nicosia, 99138, Nicosia, TRNC Mersin 10, Turkey. victor.markus@neu.edu.tr.
Analytical methods : advancing methods and applications
|September 23, 2023
概括
这项研究引入了基于智能手机的测色方法来测定血清中的蛋白质,为传统的UV-Vis光谱学提供了负担得起的替代方案. 开发的方法证明了对量化总蛋白质,白蛋白和球蛋白的高准确性和精度.
科学领域:
- 生物化学 生物化学
- 分析化学 分析化学
- 生物医学工程 生物医学工程
背景情况:
- 精确量化血清蛋白质对于诊断各种疾病至关重要.
- 传统的方法,如UV-Vis光谱测量可能是昂贵的,需要专门的设备.
- 需要可访问且具有成本效益的蛋白质分析技术.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的智能手机数字图像色度测量 (SDIC) 方法来确定血清蛋白质.
- 调整已建立的biuret方法,用于基于智能手机的色度检测.
- 与传统UV-Vis光谱相比,评估SDIC方法的性能和准确性.
主要方法:
- 在血清样本中的蛋白质反应中使用了酸盐方法.
- 用智能手机的数字图像色度计 (SDIC) 方法取代了UV-Vis检测.
- 优化了SDIC参数,包括波长 (555 nm),感兴趣的区域 (1600 px2) 和摄像机-样本距离 (9.0 cm).
主要成果:
- 在0.022至0.35gdL-1.1的线性动态范围内获得了高的确定系数 (0.9982).
- 证明了极好的精度,百分比相对标准偏差低于5%.
- 获得了低检测极限 (0.007 g dL-1) 和定量 (0.022 g dL-1),适用于血清蛋白质分析.
结论:
- 拟议的SDIC方法提供了一种简单,负担得起和准确的方法,用于测定血清中的色度蛋白质.
- 该方法与UV-Vis光谱学进行了验证,显示出良好的统计一致性.
- 在临床和研究环境中,SDIC为常规蛋白质分析提供了一个有希望的替代方案,特别是在资源有限的地方.
