CN107229975A - 基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法 - Google Patents

基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,包括:取菁染料溶液为模板,以不同pH的Tris‑HCl缓冲溶液和金属离子溶液作为平行的两路输入信号,以菁染料H‑聚集体在510nm‑520nm之间的吸光度或J‑聚集体在650nm‑665nm之间的吸光度的归一化结果为输出信号,设定阈值为0.03‑0.3,当归一化结果大于阈值时输出为1,当归一化结果小于阈值时,输出为0。以此构建了“或”门、“或非”门、“禁止”门等基本布尔逻辑门。本方案构建的分子逻辑门电路性能好,灵敏度高,开关比大,较容易区分,阈值能达到0.3以下,输出信号易检测,并且检测仪器依赖性小,用吸收光谱仪就可以实现。

Description

基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法
技术领域
本发明属于分子计算机技术领域,具体涉及一种基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法。
背景技术
逻辑门是构建计算机的基础,也是数字逻辑电路的基本元件。简单的逻辑门可由晶体管组成,这些晶体管的组合可以使代表两种信号的高低电平在通过它们之后产生高电平或者低电平的信号。高、低电平可以分别代表二进制当中的1和0,从而实现逻辑运算。逻辑操作遵循二进制布尔逻辑规则的逻辑门被称为布尔逻辑门。常见的逻辑门大体上可分为两类。一种是单输入逻辑门(如“是”门和“非”门),另一种是多输入逻辑门(如“与”门、“或”门、“异或”门等)。
基于分子水平的逻辑操作构建的“门”被称为分子逻辑门。与数字电路中的逻辑门类似,像利用电子运动的硅处理器一样,去创造可以利用分子的内在多样性完成计算功能的微型系统,用分子来分别描述逻辑门的输入和输出信号,进而实现分子水平上的逻辑操作。分子逻辑门中的分子能对外界刺激有所响应,并且分子逻辑门也遵循布尔逻辑规则。
电子计算机的硅导体集成电路密集到一定程度,就会出现过热和交叉干扰等问题。分子逻辑门有可能克服传统数字电路的过热和交叉干扰问题,从而缩小电子传导线宽,缩小计算机体积,降低成本和功耗并提高运算速度,并且分子逻辑门利用分子,如DNA、金属离子、蛋白质等进行逻辑操作,不仅缩小了逻辑器件的体积,还有可能用于生物医疗诊断中。其次,分子逻辑门输入型号可选类型多,可以是能与染料有作用的各种金属阳离子,如Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Tb3+等,也可以是H+和OH+,还可以是一些DNA、蛋白质。最后,分子逻辑门的输出信号易检测,开关比大,仪器依耐性小,只需要荧光检测器和紫外检测器就可以检测输出信号。
菁染料是一大类荧光染料分子,具有高摩尔消光系数、高荧光量子产率等优点,是一类主要的荧光标识化合物。菁染料有共轭结构,具有一定聚集能力,柔性多甲川链可调节其聚集能力,所以具有多种聚集状态。以非共价键结合的聚集体分子之间作用力弱,对外界刺激敏感,通过改变外界条件可以改变其聚集态,且各状态下,光谱性质差别明显。一般在pH大于8.0时以单体或二倍体形式存在,pH小于8.0时,以J-聚集体形式存在,在pH很低时,以H-聚集体形式存在。菁染料与Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Tb3+等金属离子作用时,当金属离子浓度较大时,以H-聚集体形式存在,当金属离子浓度较小时,以J-聚集体形式存在。因此基于菁染料与金属离子之间的联系,可以构建不同的分子逻辑门。
目前为止,未见有菁染料与金属离子相互作用,以各反应产物在510nm-520nm之间的最大吸收值以及在650nm-665nm之间的最大吸收值分别与所在波长范围内最大吸收值中最高值的比为输出信号的报道。
发明内容
本发明提供了一种基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,可有效克服传统数字电路的过热和交叉干扰问题,同时还为分子诊断试剂和离子检测等技术奠定了基础。
为实现上述目的,本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:
基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,包括:取菁染料溶液为模板,以不同pH的Tris-HCl缓冲溶液和金属离子溶液作为平行的两路输入信号,在Tris-HCl缓冲溶液中,菁染料受pH和/或金属离子的调控而产生聚集状态的变化,以菁染料H-聚集体在510nm-520nm之间的吸光度峰值或J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果(某条件下菁染料H/J-聚集体的吸光度与特定条件下菁染料H/J-聚集体可能出现的最大吸光度之比)为输出信号,设定阈值为0.03-0.3,当归一化结果大于阈值时输出为1,当比值小于阈值时,输出为0。
进一步地,染料为菁染料,结构如下:
其中,R1为C1-C6的烷基、苯基、烷基取代的苯基;R2、R3、R4和R5独立地选自H或C1-C6的烷基,或者R2和R3与它们所连接的碳原子一起形成五元环至七元环结构,或者R4和R5与它们所连接的碳原子一起形成五元环至七元环结构;R6和R7独立地选自C1-C6的烷基;Y为卤素;X1,X2独立选自C、O、S、Se、Te。
进一步地,金属离子为K+、Na+、Tb3+、Mg2+或Ca2+
进一步地,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和K+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,K+终浓度为5×10-3mol/L-50×10-3mol/L,阈值为0.05。
进一步地,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Na+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Na+终浓度为10×10-3mol/L-50×10-3mol/L,阈值为0.03。
进一步地,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Tb3+为两路平行输入信号,以菁染料H-聚集体在510nm-520nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或非”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Tb3+终浓度为10×10-6mol/L-40×10- 6mol/L,阈值为0.22。
进一步地,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Mg2+为两路平行输入信号,以菁染料H-聚集体在510nm-520nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或非”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Mg2+终浓度为2×10-3mol/L-10×10- 3mol/L,阈值为0.25。
进一步地,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和K+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“禁止”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,K+终浓度为60×10-3mol/L-100×10-3mol/L,阈值为0.17。
进一步地,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Ca2+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“禁止”门,其中,波长为650nm-665nm,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Ca2+终浓度为1×10-6mol/L-10×10-6mol/L,阈值为0.07。
本发明提供的基于染料和离子相互作用的分子逻辑门构建方法,具有以下有益效果:
(1)不同染料结构对离子的响应信号强弱不同,波长范围不同,不同浓度的离子也会使染料产生不同的信号,本方案构建的分子逻辑门,可高效灵敏、简单快速地检测出溶液中的离子浓度。
(2)本方案构建的分子逻辑门电路性能好,灵敏度高,开关比大,较容易区分,阈值能达到0.3以下,输出信号易检测,并且检测仪器依赖性小,用吸收光谱仪就可以实现。
(3)本发明与电子计算机的传统半导体逻辑电路相比,能够克服传统数字电路的过热和交叉干扰问题,从而缩小电子传导线宽,缩小计算机体积,降低成本和功耗并提高运算速度。
附图说明
图1为实施例1中pH和K+为平行输入信号,构建的“或”门柱状图。
图2为实施例2中pH和Na+为平行输入信号,构建的“或”门柱状图。
图3为实施例3中pH和Tb3+为平行输入信号,构建的“或非”门柱状图。
图4为实施例4中pH和Mg2+为平行输入信号,构建的“或非”门柱状图。
图5为实施例5中pH和K+为平行输入信号,构建的“禁止”门柱状图。
图6为实施例6中pH和Ca2+为平行输入信号,构建的“禁止”门柱状图。
具体实施方式
实施例1
取四只EP管,编号1、2、3和4,分别做以下处理:
向1号管中加入20μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅰ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液1;
向2号管中加入10μL浓度为1mol/L的KCl溶液,再加入20μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅰ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液2;
向3号管中加入20μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅰ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液3;
向4号管中加入10μL浓度为1mol/L的KCl溶液,再加入20μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅰ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液4。
菁染料Ⅰ结构式如下:
将上述4种溶液分别混匀,分别置于25℃恒温孵育箱中孵育1h,分别测定每种溶液中菁染料Ⅰ的J-聚集体的吸光度(650-665nm之间的吸光度峰值),记为AJ1、AJ2、AJ3、AJ4,根据上述测定结果,对其进行归一化处理,即分别除以AJ4(四种条件下,菁染料Ⅰ的J-聚集体出现的最大吸光度),计算公式如下所示:
Normalized AJN1=AJ1/AJ4
Normalized AJN2=AJ2/AJ4
Normalized AJN3=AJ3/AJ4
Normalized AJN4=AJ4/AJ4
将归一化处理后的数据进行统计分析,做柱状图,结果见图1。将阈值定为0.05,如图1所示,只有AJN1低于0.05,记为0,AJN2、AJN3和AJN4均高于0.05,记为1。以10×10-3mol/L的KCl和不同pH的Tris-HCl为平行的两路输入信号,以菁染料Ⅰ的J-聚集体吸光度归一化结果为输出信号,构成一个“或”门。
实施例2
取四只EP管,编号1、2、3和4,分别做以下处理:
向1号管中加入40μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅱ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液1;
向2号管中加入40μL浓度为1mol/L的NaCl溶液,再加入40μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅱ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液2;
向3号管中加入40μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅱ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液3;
向4号管中加入40μL浓度为1mol/L的NaCl溶液,再加入40μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅱ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液4。
菁染料Ⅱ的结构式为:
将上述4种溶液分别混匀,分别置于25℃恒温孵育箱中孵育1h,分别测定每种溶液中菁染料Ⅱ的J-聚集体的吸光度(650-665nm之间的吸光度峰值),记为AJ1、AJ2、AJ3、AJ4,根据上述测定结果,对其进行归一化处理,即分别除以AJ4(四种条件下,菁染料Ⅱ的J-聚集体出现的最大吸光度),计算公式如下所示:
Normalized AJN1=AJ1/AJ4
Normalized AJN2=AJ2/AJ4
Normalized AJN3=AJ3/AJ4
Normalized AJN4=AJ4/AJ4
将归一化处理后的数据进行统计分析,做柱状图,结果见图2。将阈值定为0.03,如图2所示,只有AJN1低于0.03,记为0,AJN2、AJN3和AJN4均高于0.03,记为1。以40×10-3mol/L的NaCl和不同pH的Tris-HCl为平行的两路输入信号,以菁染料Ⅱ的J-聚集体吸光度归一化结果为输出信号,构成一个“或”门。
实施例3
取四只EP管,编号1、2、3和4,分别做以下处理:
向1号管中加入50μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅲ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液1;
向2号管中加入40μL浓度为1×10-3mol/L的TbCl3溶液,再加入50μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅲ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液2;
向3号管中加入50μL浓度为200×10-6mmol/L的菁染料Ⅲ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液3;
向4号管中加入40μL浓度为1×10-3mol/L的TbCl3溶液,再加入50μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅲ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液4。
菁染料Ⅲ的结构式为:
将上述4种溶液分别混匀,分别置于25℃恒温孵育箱中孵育1h,分别测定每种溶液中菁染料Ⅲ的H-聚集体的吸光度(510-520nm之间的吸光度峰值),记为AH1、AH2、AH3、AH4,根据上述测定结果,对其进行归一化处理,即分别除以AH1(四种条件下,菁染料Ⅲ的H-聚集体出现的最大吸光度),,计算公式如下所示:
Normalized AHN1=AH1/AH1
Normalized AHN2=AH2/AH1
Normalized AHN3=AH3/AH1
Normalized AHN4=AH4/AH1
将归一化处理后的数据进行统计分析,做柱状图,结果见图3。将阈值定为0.22,如图3所示,只有AHN1高于0.22,记为1,AHN2、AHN3和AHN4均低于0.22,记为0。以40×10-6mol/L的TbCl3和不同pH的Tris-HCl为平行的两路输入信号,以菁染料Ⅲ的H-聚集体吸光度归一化结果为输出信号,构成一个“或非”门。
实施例4
取四只EP管,编号1、2、3和4,分别做以下处理:
向1号管中加入60μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅳ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液1;
向2号管中加入2μL浓度为1mol/L的MgCl2溶液,再加入60μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅳ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液2;
向3号管中加入60μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅳ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液3;
向4号管中加入2μL浓度为1mol/L的MgCl2溶液,再加入60μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅳ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液4。
菁染料Ⅳ结构式:
将上述4种溶液分别混匀,分别置于25℃恒温孵育箱中孵育1h,分别测定每种溶液中菁染料Ⅳ的H-聚集体的吸光度(510-520nm之间的吸光度峰值),记为AH1、AH2、AH3、AH4,根据上述测定结果,对其进行归一化处理,即分别除以AH1(四种条件下,菁染料Ⅳ的H-聚集体出现的最大吸光度),,计算公式如下所示:
Normalized AHN1=AH1/AH1
Normalized AHN2=AH2/AH1
Normalized AHN3=AH3/AH1
Normalized AHN4=AH4/AH1
将归一化处理后的数据进行统计分析,做柱状图,结果见图4。将阈值定为0.25,如图4所示,只有AHN1高于0.25,记为1,AHN2、AHN3和AHN4均低于0.25,记为0。以2×10-3mol/L的MgCl2和不同pH的Tris-HCl为平行的两路输入信号,以菁染料Ⅳ的H-聚集体吸光度归一化结果为输出信号,构成一个“或非”门。
实施例5
取四只EP管,编号1、2、3和4,分别做以下处理:
向1号管中加入30μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅴ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液1;
向2号管中加入60μL浓度为1mol/L的KCl溶液,再加入30μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅴ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液2;
向3号管中加入30μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅴ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液3;
向4号管中加入60μL浓度为1mol/L的KCl溶液,再加入30μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料V溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液4。
菁染料Ⅴ结构式:
将上述4种溶液分别混匀,分别置于25℃恒温孵育箱中孵育1h,分别测定每种溶液中菁染料V的J-聚集体的吸光度(650-665nm之间的吸光度峰值),记为AJ1、AJ2、AJ3、AJ4,根据上述测定结果,对其进行归一化处理,即分别除以AJ3(四种条件下,菁染料V的J-聚集体出现的最大吸光度),计算公式如下所示:
Normalized AJN1=AJ1/AJ3
Normalized AJN2=AJ2/AJ3
Normalized AJN3=AJ3/AJ3
Normalized AJN4=AJ4/AJ3
将归一化处理后的数据进行统计分析,做柱状图,结果见图5。将阈值定为0.17,如图5所示,只有AJN3高于0.17,记为1,AJN1、AJN2和AJN4均低于0.17,记为0。以60×10-3mol/L的KCl和不同pH的Tris-HCl为平行的两路输入信号,以菁染料Ⅴ的J-聚集体吸光度归一化结果为输出信号,构成一个“禁止”门。
实施例6
取四只EP管,编号1、2、3和4,分别做以下处理:
向1号管中加入10μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅵ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液1;
向2号管中加入10μL浓度为100×10-6mol/L的CaCl2溶液,再加入10μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅵ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=8.5的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液2;
向3号管中加入10μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅵ溶液,然后加入10×10- 3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液3;
向4号管中加入10μL浓度为100×10-6mol/L的CaCl2溶液,再加入10μL浓度为200×10-6mol/L的菁染料Ⅵ溶液,最后加入10×10-3mol/L,pH=4.0的Tris-HCl缓冲溶液,使溶液体积为1mL,得溶液4。
菁染料Ⅵ结构式:
将上述4种溶液分别混匀,分别置于25℃恒温孵育箱中孵育1h,分别测定每种溶液中菁染料Ⅵ的J-聚集体的吸光度(650-665nm之间的吸光度峰值),记为AJ1、AJ2、AJ3、AJ4,根据上述测定结果,对其进行归一化处理,即分别除以AJ3(四种条件下,菁染料Ⅵ的J-聚集体出现的最大吸光度),计算公式如下所示:
Normalized AJN1=AJ1/AJ3
Normalized AJN2=AJ2/AJ3
Normalized AJN3=AJ3/AJ3
Normalized AJN4=AJ4/AJ3
将归一化处理后的数据进行统计分析,做柱状图,结果见图6。将阈值定为0.07,如图6所示,只有AJN3高于0.07,记为1,AJN1、AJN2和AJN4均低于0.07,记为0。以1×10-6mol/L的CaCl2和不同pH的Tris-HCl为平行的两路输入信号,以菁染料Ⅵ的J-聚集体吸光度归一化结果为输出信号,构成一个“禁止”门。

Claims (9)

1.基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,包括:取菁染料溶液为模板,以不同pH的Tris-HCl缓冲溶液和金属离子溶液作为平行的两路输入信号,在Tris-HCl缓冲溶液中,菁染料受pH和/或金属离子的调控而产生聚集状态的变化,以菁染料H-聚集体在510nm-520nm之间的吸光度峰值或J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,设定阈值为0.03-0.3,当归一化结果大于阈值时输出为1,当归一化结果小于阈值时,输出为0。
2.根据权利要求1所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,菁染料结构如下:
其中,R1为C1-C6的烷基、苯基、烷基取代的苯基;R2、R3、R4和R5独立地选自H或C1-C6的烷基,或者R2和R3与它们所连接的碳原子一起形成五元环至七元环结构,或者R4和R5与它们所连接的碳原子一起形成五元环至七元环结构;R6和R7独立地选自C1-C6的烷基;Y为卤素;X1,X2独立选自C、O、S、Se、Te。
3.根据权利要求1所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,金属离子为K+、Na+、Tb3+、Mg2+或Ca2+
4.根据权利要求3所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和K+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,K+终浓度为5×10-3mol/L-50×10-3mol/L,阈值为0.05。
5.根据权利要求3所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Na+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Na+终浓度为10×10-3mol/L-50×10-3mol/L,阈值为0.03。
6.根据权利要求3所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Tb3+为两路平行输入信号,以菁染料H-聚集体在510nm-520nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或非”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Tb3+终浓度为10×10-6mol/L-40×10-6mol/L,阈值为0.22。
7.根据权利要求3所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Mg2+为两路平行输入信号,以菁染料H-聚集体在510nm-520nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“或非”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Mg2+终浓度为2×10-3mol/L-10×10-3mol/L,阈值为0.25。
8.根据权利要求3所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和K+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“禁止”门,其中,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,K+终浓度为60×10-3mol/L-100×10-3mol/L,阈值为0.17。
9.根据权利要求3所述的基于菁染料和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法,其特征在于,以pH值为4.0-8.5的Tris-HCl缓冲溶液和Ca2+为两路平行输入信号,以菁染料J-聚集体在650nm-665nm之间的吸光度峰值的归一化结果为输出信号,构建“禁止”门,其中,波长为650nm-665nm,菁染料终浓度为2×10-6-12×10-6mol/L,Ca2+终浓度为1×10-6mol/L-10×10-6mol/L,阈值为0.07。
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107345906A (zh) * 2017-07-31 2017-11-14 四川大学 一种编码器和解码器的构建方法
CN108809300A (zh) * 2018-04-12 2018-11-13 四川大学 一种新型计数器的构建方法
CN109100339A (zh) * 2018-07-30 2018-12-28 四川大学 一种用于选择性检测Pb离子和Ag离子浓度的试剂盒及检测方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102735664A (zh) * 2012-06-18 2012-10-17 中国科学院化学研究所 钾离子浓度检测方法
CN102866148A (zh) * 2012-06-18 2013-01-09 中国科学院化学研究所 钾离子浓度检测方法
CN105866079A (zh) * 2016-03-31 2016-08-17 同济大学 基于荧光染料nmm、g-四链体dna、冠醚和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102735664A (zh) * 2012-06-18 2012-10-17 中国科学院化学研究所 钾离子浓度检测方法
CN102866148A (zh) * 2012-06-18 2013-01-09 中国科学院化学研究所 钾离子浓度检测方法
CN105866079A (zh) * 2016-03-31 2016-08-17 同济大学 基于荧光染料nmm、g-四链体dna、冠醚和金属离子相互作用的分子逻辑门构建方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XIU-FENG ZHANG 等: "Spectroscopic Investigation on the Binding of a Cyanine Dye with Transferrin", 《JOURNAL OF PHYSICAL ORGANIC CHEMISTRY》 *
郭志前: "基于吡喃腈和菁染料衍生物的分子逻辑门和荧光探针", 《中国博士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107345906A (zh) * 2017-07-31 2017-11-14 四川大学 一种编码器和解码器的构建方法
CN107345906B (zh) * 2017-07-31 2019-07-23 四川大学 一种编码器和解码器的构建方法
CN108809300A (zh) * 2018-04-12 2018-11-13 四川大学 一种新型计数器的构建方法
CN109100339A (zh) * 2018-07-30 2018-12-28 四川大学 一种用于选择性检测Pb离子和Ag离子浓度的试剂盒及检测方法
CN109100339B (zh) * 2018-07-30 2020-03-10 四川大学 用于选择性检测Pb离子和Ag离子浓度的试剂盒及检测方法

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