이 기사에서는 두 개의 전체 세포 바이오센서(Mer-Blue 및 Mer-RFP)를 사용하여 이온 수은을 검출하기 위한 프로토콜을 제시합니다. 운영 및 산출 분석에 대한 자세한 절차를 제공함으로써 이 연구는 특정 오염 물질을 모니터링하기 위해 이러한 기술의 광범위한 채택 및 추가 개발을 촉진하는 것을 목표로 합니다.
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이 논문에서
요약
초록
전체 세포 바이오센서(WCB)는 조절 요소를 발견 및 특성화하고 생명 공학을 발전시키기 위한 도구 플랫폼입니다. 또한 환경 및 식품 모니터링에 대한 엄청난 가능성을 가지고 있습니다. 민감성과 휴대성을 향상시키기 위해 상당한 노력을 기울였지만 처리 및 데이터 분석의 표준화는 상대적으로 덜 개발된 상태로 남아 있습니다. 이 기사는 세계보건기구(WHO)의 음용수 한도 미만 수준에서 이온 수은을 검출할 수 있는 것으로 입증된 최근에 개발된 두 가지 WCB인 Mer-Blue 및 Mer-RFP를 활용하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 여기에 자세히 설명된 프로토콜에는 미생물 배양 준비, 센서 보정, 데이터 수집 및 분석이 포함됩니다. 형광 측정 Mer-RFP 바이오센서의 경우, 신뢰할 수 있고 정확한 용량-반응 측정을 위한 시간 간격을 식별하기 위해 새로운 생합성 할당 정리가 사용됩니다. 비색 Mer-Blue 바이오센서의 경우 저가의 카메라 설정을 통해 값비싼 분광 광도계와 형광계가 없는 환경에서 엄격한 측정이 가능하여 분산형 오염 모니터링이 용이합니다. 담수 샘플을 테스트하는 데 사용되는 절차를 설명하고 샘플 유형과 관련된 이러한 바이오 센서의 한계에 대해 설명합니다. 이러한 취급 및 분석 기술을 공유함으로써 더 광범위한 연구 그룹이 효과적인 환경 모니터링 솔루션을 개발하기 위해 이러한 생물학적 장치를 채택하고 개선하도록 권장합니다. 궁극적으로 이 연구는 환경 과학 커뮤니티 내에서 바이오센서 기술의 광범위한 채택을 촉진하여 다양한 생태계에서 미량 원소 오염을 보다 효과적이고 효율적으로 모니터링하는 데 기여하는 것을 목표로 합니다.
서론
환경 오염과 물 및 식품 공급의 안전에 대한 우려가 커짐에 따라 바이오센서는 기존 분석 화학 방법에 대한 매력적이고 저렴한 대안으로 부상했습니다. 중금속은 독성이 강한 오염 물질로 인간 활동으로 인해 점점 더 널리 퍼지고 있습니다 1,2,3,4. 그러나, 종래의 검출 방법5은 종종 비용이 많이 들고 접근하기 어렵다.
수은에 민감한 WCB는 MerR 전사 인자 6,7,8의 놀라운 특이성과 민감도를 활용합니다. MerR은 본래 기능하는 효과기 단백질의 발현을 조절하며, 이들의 해독 작용은 수은 저항성을 부여합니다9. 수은 의존성 방식으로 유전자 발현을 조절하는 MerR의 능력은 수은 검출 시스템 10,11,12,13,14,15,16에서 리포터 단백질의 조절을 위해 용도가 변경되었습니다. 유망한 연구에도 불구하고 이러한 WCB는 아직 실제 모니터링에 채택되지 않았습니다. 생물학적 취약성, 특수 취급 요건, 표준화된 프로토콜 및 인증된 참조 물질의 부재와 같은 요인으로 인해 실제 적용이 저해되고 있습니다 17,18,19,20.
이온 수은 검출을 위한 WCB 시스템은 두 개의 서로 다른 리포터 단백질에 결합된 MerR을 사용하여 개발되었습니다. Mer-Blue는 발색 단백질을 발현하고 비색 바이오 센서 역할을 하여 시각적 또는 카메라 기반 감지를 가능하게 합니다. 형광 바이오센서인 Mer-RFP를 사용하면 신호 축적을 지속적으로 모니터링할 수 있습니다. 성장 단계 동안 시료 노출 타이밍을 신중하게 제어함으로써 두 시스템 모두에서 강력한 재현성을 달성했습니다15.
이 기사에서는 Mer-Blue 및 Mer-RFP를 모두 작동하기 위한 자세한 프로토콜과 신호 출력에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. Mer-RFP의 경우, 분석은 최근에 도입된 단백질 생합성 할당정리 21를 기반으로 합니다. Mer-Blue의 경우 ImageJ와 같은 이미지 처리 소프트웨어를 사용하여 비색 분석을 디지털화할 수 있습니다. 일관된 이미지 획득 설정을 보장하기 위해 PelletCam이라는 저렴한 DIY 카메라 설정이 제공됩니다. 두 경우 모두 작업을 용이하게 하기 위해 자동화된 소프트웨어가 제공됩니다. 접근 가능하고 표준화된 실험 방법론 및 데이터 분석 기술을 공유함으로써 신뢰할 수 있고 비용 효율적인 바이오센서 기반 모니터링 솔루션의 개발을 위해 WCB의 광범위한 채택이 권장됩니다.
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프로토콜
이 연구에 사용된 시약과 장비는 재료 표에 나열되어 있습니다.
1. 이온 수은 용액 준비
- 흡입 및 피부 노출을 방지하기 위해 적절한 보호 장갑과 마스크를 사용하여 소량의 HgBr2 분말(일반적으로 0.1 - 0.2g)의 무게를 잰다.
- 다음 공식을 사용하여 측정된 고체 분말의 질량을 ddH2O에 용해하여 4mM 용액을 얻는 데 필요한 물의 양을 계산합니다.
참고: 예상 부피는 100mL에 가깝습니다. 단순화 된 공식을 사용할 수 있습니다.
- 또는 HgCl2를 사용할 때 다음 공식을 적용합니다.
- 또는 HgCl2를 사용할 때 다음 공식을 적용합니다.
- 증발을 방지하기 위해 원액을 밀폐된 용기에 담아 냉장 환경(4°C)에 보관하십시오.
- 표 1과 같이 각 적정 분석 전에 2mM Hg2+ 1mL에서 시작하여 40nM까지 희석하여 연속 희석을 준비합니다.
알림: 이온 수은의 농도는 저장 중에 변할 수 있으며, 이는 원소 수은(Hg°)의 자발적 환원 및 증발로 인해 발생할 수 있습니다. 냉장 및 고품질의 밀폐 용기를 사용하면 이러한 영향을 줄일 수 있지만 특히 250nM의 Hg2+ 이하 농도의 경우 6주 이상 보관된 용액의 사용을 피하십시오.
2. M9 매체 준비
- 초순수를 사용하여 별도의 플라스크에 시약 분말을 용해시켜 M9 5×, 1M MgSO4, 1M CaCl2, 20%(w/v) 포도당 및 20%(w/v) 카사미노산을 준비합니다.
- 500mL 또는 1L 유리병에 M9 50× 2.5mL의 20%(w/v) 카사미노산을 혼합하고 초순수를 첨가하여 총 246.475mL의 부피에 도달합니다.
- 혼합물과 위에 나열된 원액을 121°C에서 20분 동안 오토클레이브합니다.
- CaCl2 의 침전을 피하기 위해 모든 용액을 완전히 냉각시킵니다.
- 냉각된 혼합물에 1M CaCl2 25μL, 1M MgSO4 500μL 및 20%(w/v) 포도당 3mL를 추가합니다.
참고: 그 결과 최종 농도가 0.24%(w/v) 포도당, 0.2%(w/v) 카사미노산, 2mM MgSO4, 1mM CaCl2, 3g/L KH2PO4, 0.5 g/L NaCl, 6.78 g/L Na2HPO4, 1 g/L NH4Cl과 같이 풍부하게 보충된 M9 배지가 생성됩니다.
3. Mer-Blue / Mer-RFP 바이오센서 활성화
- pUC-Mer-RFP 또는 pUC-Mer-Blue 플라스미드로 형질전환된 대장균 DH5α 세포를 사용합니다( 재료 표 참조).
- 100μg/mL 암피실린이 함유된 LB-한천 페트리 접시를 준비합니다.
- 동결 보존된 글리세롤 스톡의 종자 세포를 줄무늬 방법을 사용하여 LB-한천 플레이트에 넣습니다.
- 플레이트를 37 ° C에서 밤새 배양합니다.
- 다음 날, LB-한천 플레이트에서 단일 콜로니를 선택하여 M9 배지를 사용하여 10mL 배양액을 접종합니다(그림 1A).
- 37°C에서 배양물을 220rpm으로 하룻밤(~16시간) 동안 지속적으로 흔들면서 배양합니다(그림 1B).
4. Mer-RFP를 이용한 적정 실험
- 600nm(OD600)에서 야간 박테리아 배양의 광학 밀도를 측정합니다.
- 다음 공식을 사용하여 총 10mL의 신선한 M9 배지에서 0.05의 OD600 에 도달하는 데 필요한 야간 배양의 부피를 계산합니다.
여기서 C1 은 하룻밤 배양의 OD600 이고 V1 은 여기에서 취해야 할 부피입니다. - 3500 × g에서 5분 동안 사전 접종 전 접종 V1mL를 원심분리기 V. 기존 M9 배지를 폐기하고 박테리아 펠릿을 10mL의 새 M9 배지에 재현탁시킵니다(그림 1C).
- 195μL의 재현탁 배양액을 96웰 마이크로플레이트의 각 웰에 추가합니다. 정확한 측정을 위해 각 미량 배양이 3회에 걸쳐 준비되었는지 확인하십시오.
- 1단계에서 설명한 대로 5μL의 40nM에서 40μM 이온 수은 용액을 각 웰에 추가하여 1nM에서 1μM 범위의 최종 농도를 달성합니다(그림 1D).
- 온도 제어 기능이 있는 다중 모드 마이크로플레이트 리더에 마이크로플레이트를 놓고 다음 매개변수로 설정합니다(그림 1E) - 온도: 37°C, 쉐이킹: 60rpm에서 지속적인 쉐이킹, 시간 간격: 16시간 동안 15분마다 판독, 광학 밀도 측정: 600nm에서 판독, 형광 측정: 570nm에서 여기 및 615nm에서 방출.
- 16시간의 배양 기간을 완료한 후 마이크로플레이트 리더에서 데이터를 수집합니다(그림 1F).
5. Mer-RFP 결과를 위한 데이터 분석
- 선호하는 스프레드시트 소프트웨어 또는 데이터 관리 도구를 사용하여 모든 개별 배양에 대해 시간 경과에 따른 원시 OD600 값을 시각화합니다(그림 1G). 지연 단계의 종료와 정지 단계의 시작이 각 수은 농도 조건 내의 모든 반복에서 거의 동시에 발생하는지 확인합니다. 평균 타이밍에서 1시간 이상 벗어난 모든 배양권을 제외합니다.
- 각 수은 농도 조건 내의 모든 반복에서 각 시점에 대한 평균 OD600 을 계산합니다. 각 삼중 배양 조건에 대해 단일 평균 OD600 성장 곡선과 3개의 형광 강도 출력을 서로 다른 시점에서 사용할 수 있습니다.
- 평균 OD600 대 를 플롯합니다. 수은이 없는 문화를 위한 시간. 성장률이 양수인 시간 간격을 시각적으로 식별하고 선택합니다( 그림 2 참조). 모든 문화권에서 나머지 데이터 요소를 제외합니다.
- 각 배양에 대해 이전 시점과 OD600 의 변화를 찾고 다음 공식을 사용하여 해당 시점의 OD600 값으로 나누어 각 시점의 특정 성장률을 계산합니다.
- 마찬가지로, 이전 시점의 형광 강도 변화를 찾고 해당 변화를 다음 공식을 사용하여 해당 시점의 OD600 값으로 나누어 각 배양에 대한 특정 형광 생산 속도를 계산합니다.
- 각 배양에 대해 형광 생산 속도에 대한 특정 성장률을 표시합니다( 그림 3 참조). 늦은 시점 내에서 선형 범위를 식별합니다. 최소 12개의 점(약 3시간)을 기준으로 가장 높은 R2의 선형 회귀가 달성될 때까지 초기 시점을 제외합니다.
참고: 이 선형 회귀의 기울기는 발현 분획, 즉 리포터 단백질21에 할당된 총 단백질 합성의 비율을 나타냅니다. - 모든 문화권에 대해 거의 동일한 시간 간격에서 선형 추세를 추출하고 각 조건에 대한 기울기 값을 기록합니다.
참고: 동일한 시간 간격을 사용하여 모든 문화권에서 가능한 가장 높은 R2 값을 달성하려면 여러 번 시도해야 할 수 있습니다. 자동화된 분석을 위해 https://github.com/frank-britto/Mer_RFP 에서 다음 Jupyter Notebook(Google Colab 프레임워크)을 사용할 수 있습니다. 이 노트북은 선형 추세 추출과 추가 용량-반응 프로파일링을 최적화하기 위한 템플릿 역할을 합니다. - 각 수은 농도에 대한 반복실험의 평균 기울기를 취합니다.
- 수은 농도에 대한 평균 기울기 값을 표시합니다( 그림 4A 참조). Hill 함수를 데이터에 피팅합니다.
여기서: fRFP 는 적색 형광 단백질에 대한 발현 분획, H는 회로에 대한 가능한 최대 발현을 나타내고, [Hg2+]는 이온 수은 농도, kHg 는 이온 수은에 대한 친화력과 관련이 있으며, n은 Hg2+에 대한 반응의 협력성을 나타내는 Hill 계수입니다.
6. Mer-Blue 바이오센서를 이용한 적정 실험
- 단계 3에서 설명한 바와 같이 얻은 하룻밤 동안의 조밀한 배양을 3,500 × g 에서 10분 동안 원심분리한다.
- 사용한 M9 배지를 버리고 박테리아 펠릿을 새 M9 배지에 1.0의 OD600 으로 재현탁시킵니다. 이 밀도에서 최소 5mL의 배양액이 얻어지는지 확인합니다(그림 1C).
참고: 분광 광도계를 사용할 수 없는 경우, 고밀도 배양물의 원래 부피의 두 배에 해당하는 새로운 M9 배지 부피에 박테리아 펠릿을 재현탁하여 초기 조건을 근사화합니다. - 9.5mL의 M9 배지와 100mg/mL 암피실린 원액 10μL를 멸균된 유리 배양 튜브에 추가합니다(그림 1H).
- 보충된 M9 배지에 6.2단계에서 제조한 바이오센서 배양 500μL를 접종합니다(OD600 = 1.0).
- 준비된 이온 수은 용액 10μL를 첨가하여(단계 1 참조) 0nM, 1nM, 2nM, 5nM, 10nM, 25nM, 50nM, 100nM, 125nM 및 250nM의 최종 농도에 도달합니다.
- 220rpm에서 격렬하게 흔들면서 37°C에서 16시간 동안 배양물을 배양합니다(그림 1I).
7. Mer-Blue 결과를 위한 데이터 수집 및 분석
- 각 배양액을 약 1.3mL를 1.5mL 마이크로튜브로 옮깁니다(그림 1J).
- 단단한 펠릿을 얻기 위해 3분 동안 최고 속도로 마이크로튜브를 원심분리합니다. 상등액을 버리십시오.
- (선택 사항) 더 큰 펠릿을 얻으려면 원심분리와 상층액 제거를 최대 6회까지 반복합니다.
- 펠릿에 초점을 맞춰 각 마이크로튜브의 바닥을 촬영합니다(그림 1K). 마이크로튜브 홀더와 삼각대 또는 PelletCam(8단계 참조)을 사용하여 모든 이미지에서 일관되고 재현 가능한 방향, 조명 및 색상 설정을 보장합니다( 그림 5 참조).
- 빨강, 초록, 파랑(RGB) 채널에서 각 펠릿 이미지의 색 강도 값을 결정합니다.
- ImageJ를 사용하는 경우: 이미지를 로드하고 이미지 > 유형 > RGB 스택 으로 이동하여 세 슬라이스 스택(빨간색, 녹색 및 파란색 채널)을 만듭니다. 선택 도구를 사용하여 펠릿 영역 주위에 관심 영역(ROI)을 그립니다. Analyze > Measure (분석 측정)로 이동하여 각 채널에서 선택한 영역에 대한 평균 강도 값을 구합니다.
- PelletCam을 사용하는 경우: 펠릿 이미지의 대표적인 9픽셀 영역에 대한 평균 색상 강도 값이 포함된 .csv 파일을 엽니다.
- 앞에서설명한 바와 같이 흰색 참조 펠릿 이미지(비변형 E. coli)에 대한 RGB 공간의 유클리드 거리를 계산하여 각 샘플에 대한 바이오센서의 응답을 계산합니다.
여기서, R샘플, G샘플 및 B샘플은 바이오센서의 샘플로부터 펠릿 이미지의 선택된 영역에 있는 각 RGB 채널의 평균 색 강도를 나타내고, Rref, Gref 및 Bref는 비형질전환된 E. coli의 참조 펠릿에 대한 해당 값을 나타냅니다. - 계산된 유클리드 거리를 해당 이온 수은 농도에 대해 표시합니다( 그림 6 참조). 다음 방정식을 사용하여 Hill 함수를 데이터에 맞춥니다( 그림 4B 참조).
여기서 E는 유클리드 거리, H는 회로에 대해 가능한 최대 착색을 나타내고, [Hg2+]는 이온 수은 농도, kHg 는 이온 수은에 대한 친화력과 관련이 있으며, n은 Hg2+에 대한 반응의 협력성을 나타내는 Hill 계수입니다.
8. PelletCam 구축
- 웹 사이트(https://github.com/EhbAIGit/PelletCam-OPENBIOLAB-AI)에서 박테리아 펠릿의 색상 측정을 위한 폐쇄형 마이크로컨트롤러 시스템을 구축하기 위한 파일을 다운로드하십시오.
참고: 레이저 절단, 3D 프린팅, ESP32 및 Arduino에 대한 기본 지식이 도움이 됩니다. ESP32-CAM에 대한 입문 가이드는 (https://lastminuteengineers.com/getting-started-with-esp32-cam/?utm_content=cmp-true)에서 확인할 수 있습니다. 더 쉬운 프로그래밍을 위해 MB 어댑터와 함께 ESP32-CAM을 구입하는 것이 좋습니다. ESP32에 익숙하지 않은 사용자의 경우 먼저 튜토리얼을 https://lastminuteengineers.com/esp32-arduino-ide-tutorial/ 따르는 것이 좋습니다. - LasercutterBox.ai 파일을 사용하여 레이저 절단기로 3mm 멀티플렉스를 절단하고 조각합니다.
- 3D 프린터를 사용하여 ESP32SET.stl 파일에서 부품을 빌드합니다. 이 .stl 파일은 거의 모든 3D 프린터 소프트웨어에서 직접 가져올 수 있습니다. 예를 들어 Bambu studio (https://bambulab.com/en/download/studio)입니다.
- .cpp와 .h 및 .ino를 단일 폴더에 배치하여 ESP32(ESP32-CAM-MB 2640 WiFi Bluetooth 카메라 모듈)를 설치합니다. 그런 다음 Arduino IDE 소프트웨어로 .ino 파일을 열고 >업로드를 클릭합니다. 업로드가 완료되면 ESP32가 자동으로 시작됩니다.
- 이 시점에서 사용자는 ESP32의 .ino 파일에 지정된 대로 >PELLET이라는 WiFi 액세스 포인트와 암호 >PELLETCAM에 연결할 수 있어야 합니다. PelletCam의 IP 주소는 Arduino IDE의 직렬 모니터에 표시됩니다. 웹 브라우저를 열고 http://192.168.4.1 주소로 이동합니다.
알림: 이렇게 하면 view 이미지를 가져오거나 새 이미지를 촬영하거나(>CAPTURE PHOTO>이미지를 회전하거나, LED 스트립의 휘도를 설정하거나(>LEDS). - 파일 InstallationManual.pptx의 구성표에 따라 ESP32 Arduino를 LED 스트립(NeoPixel Stick - 8 x 5050 RGB LED with Integrated Drivers)과 5V USB 케이블에 연결합니다.
- 글루건을 사용하여 ESP32 및 LED 스트립을 3D 프린팅 지지대에 붙입니다.
- 3D 프린팅된 PelletCam의 전면에 바닥(또는 박테리아 펠릿)이 있는 착색된 마이크로튜브를 삽입합니다. ESP32-LED 지지대를 약 5cm 더 멀리 배치하고 웹페이지를 통해 사진을 찍습니다. 선명하고 적절하게 조명된 이미지를 얻으면 나무 상자 바닥에 ESP32-LED 지지대를 붙입니다. 그렇지 않은 경우 전면과 ESP32-LED 지지대 사이의 거리를 조정하고 만족스러운 거리를 얻을 때까지 절차를 반복하십시오.
- 마스킹 테이프를 사용하여 상자를 조립하고 모든 부품을 나무 접착제로 붙입니다.
- USB 케이블을 통해 PelletCam을 최소 1A를 공급할 수 있는 USB 전원 공급 장치에 연결합니다.
참고: Python 3.9 이상 버전이 설치되어 있는지 확인합니다. - 명령 프롬프트 또는 터미널 창을 엽니다. pellet.py 파일이 포함된 디렉터리로 이동합니다. >python pellet.py 명령을 사용하여 스크립트를 실행합니다.
- pellet.py 스크립트를 실행할 수 없는 경우 Python 라이브러리가 누락되었기 때문일 수 있습니다. >pip install pillow tkinter pathlib statistics 명령을 사용하여 필요한 라이브러리를 설치합니다. 자체 시스템 설정에 대한 추가 지침은 PelletCam Example.docx 문서를 참조하십시오.
9. 환경 용수 샘플 측정
- 강이나 연못과 같은 환경적 공급원에서 샘플을 수집하고 증발을 최소화하기 위해 저온의 밀폐 용기에 보관하십시오. 자세한 내용은 토론 섹션을 참조하십시오.
- 3,500 × g 에서 10분 동안 시료를 원심분리하여 모래와 유기 파편을 침전시키고 수성 분획을 분리합니다.
- 0.22μm 주사기 필터를 사용하여 정화된 샘플을 멸균합니다.
알림: 수은은 휘발성이며 공정 중에 증발할 수 있으므로 열 살균을 피하십시오. - (선택 사항) 표준 분석 화학 기법을 사용하여 독립적인 측정을 위해 5% HCl을 첨가하여 별도의 산성화된 부분 표본을 준비합니다. 바이오센서 분석을 위해 산성화되지 않은 샘플만 사용하십시오.
- 멸균 여과된 환경 시료 5mL를 2× M9 배지 4.5mL와 혼합하여 시료를 1:2로 희석합니다.
- 희석된 샘플-배지 혼합물에 0.5mL의 하룻밤 배양액을 접종합니다(단계 5.4에 설명된 대로 준비). 이 접종은 배양액의 20배 희석에 해당하며, 분석을 시작하기 위해 0.05의 OD600 을 산출합니다.
- Mer-RFPransfer를 사용하는 경우, 샘플-매체 혼합물 200μL를 마이크로플레이트 웰에 넣고 3.6단계에 설명된 대로 마이크로플레이트 리더를 사용하여 측정을 시작합니다.
- Mer-Blue를 사용하는 경우: 5.6단계에 설명된 대로 10mL 샘플-매체 혼합물을 37°C에서 16시간 동안 220rpm으로 격렬하게 흔들어 배양합니다.
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결과
두 바이오센서 모두 수은이 없는 조건에서 각각의 리포터 단백질의 검출 가능한 기준선 발현을 나타내지 않습니다. Mer-Blue 배양물은 일반적으로 25nM 이상의 HgBr2 농도에서 접종 후 6-8시간 사이에 육안으로 가시적인 착색을 나타내기 시작합니다. 적절하게 수행된 경우, Mer-RFP 또는 Mer-Blue를 사용한 적정 실험은 Hill 계수가 1에 가까운 Hill 함수에 맞는 반응을 산출하며, 이는 비협조적 결합 거동23을 나타냅니다.
Mer-RFP는 1nM에서 1μM HgBr2의 안정적인 검출 범위를 표시했습니다. 2μM에서 성장과 리포터 신호가 모두 심각하게 감소했습니다. 대조적으로, Mer-Blue는 2 nM에서 125 nM HgBr2 사이의 검출 가능한 반응으로 더 좁은 작동 범위를 보여주었습니다. 더 높은 농도(≥250nM)에서는 가시적 착색의 현저한 감소가 관찰...
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토론
여기에 사용된 바이오센서 회로는 동일하며 리포터 단백질만 다릅니다. 둘 다 high-copy plasmids에 완전히 암호화되어 다양한 균주의 Escherichia coli 세포에 배치할 수 있습니다. E. coli B 균주 세포에서 기능하는 동안, Mer-Blue의 더 강한 색깔 신호가 K-12 균주, 특히 DH5α 및 화학적으로 유능한 E. coli 세포15에서 관찰되었습니다.
우리는 신뢰할 수 있는 출력을 달성하려면 이온 수은 노출 시 상당한 세포 밀도가 필요하다는 것을 관찰했습니다. 이는 본 명세서에 기재된 바와 같이, 0.05 또는 0.1의 OD600 에서 배양을 개시하거나, 또는 하룻밤 배양으로부터 1/20 희석액을 사용함으로써 달성될 수 있다. 또는 배양을 매우 낮은 밀도에서 시작하여 0.05-0.1의 OD600 에 도달할 때까지 1-2시...
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감사의 글
본 연구는 프로그램 EF-041-2024-01 "Proyectos de Investigación aplicada", 보조금 계약 PE501086520-2024-PROCIENCIA 등을 통해 Programa Nacional de Investigación Científica y Estudios Avanzados PROCIENCIA의 지원으로 발표되었습니다. 수은 바이오센서의 개발은 South Initiative 보조금 코드 PE2020SIN292B122를 통해 VLIR-UOS의 자금 지원을 받았습니다. M.D.는 BE2017GMHVLHC106 Global Minds 프로젝트에 따른 XREI 보조금에 대해 VLIRUOS, DGD 및 플랑드르 응용 과학 및 예술 대학 위원회에 감사드립니다.
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재료
| 이름 | 회사 | 카탈로그 번호 | 댓글 |
|---|---|---|---|
| 3mm 두께 멀티플렉스 목재 | 많은 유통 업체 | ||
| 5V USB 케이블 | 많은 유통 업체 | ||
| 96 웰 투명 평평한 바닥 폴리스티렌 TC 처리 마이크로 플레이트 | 코닝 | 3599 | |
| 한천 분말 | HiMedia | GRM026 | |
| 암피실린 | 골드 바이오 테크놀로지, Inc. | A-301-100 | |
| CaCl2 | Millipore | 208290 | |
| 카사미노산 | Calbiochem | 2040OP | |
| D-(+)-Glucose | Central Drug House (P) Ltd. | 506250 | |
| ESP32-CAM-MB 2640 블루투스 WiFi 카메라 모듈 USB-직렬 포트 개발 보드 자동 다운로드(유형 C) | 많은 유통업체 | ||
| 유리 배양관 | Corning | 9825 | |
| HgBr2, 브롬화수은(II) | Merck | 200085 | |
| HgCl2, 염화수은(II) | Merck | 21465 | |
| 루리아 국물(밀러) | 시그마-알드리치 | L3522 | |
| M9 최소 염 | 시그마-알드리치 | M6030 | |
| MgSO4 | HiMedia | GRM684 | |
| 네오픽셀 스틱 - 8 x 5050 RGB LED(통합 드라이버 포함) | Adafruit | 1426 | |
| 플라스미드: pUC-Mer-Blue | 우리 그룹 | - | 에서 사용할 수 있는 전체 시퀀 |
| : pUC-Mer-RFP | 우리 그룹 | - | 전체 시퀀 |
| 사기 필터, 친수성, 기공 크기 0.22미크론 | 밀리포어 | SLGV004SL | 환경 샘플 멸균용. |
참고문헌
- Cooke, C. A., Balcom, P. H., Biester, H., Wolfe, A. P. Over three millennia of mercury pollution in the Peruvian Andes. Proc Natl Acad Sci U S A. 106 (22), 8830-8834 (2009).
- Gautam, R. K., Sharma, S. K., Mahiya, S., Chattopadhyaya, M. C. Contamination of heavy metals in aquatic media: transport, toxicity and technologies for remediation. Heavy Metals in Water: Presence, Removal and Safety. Sharma, S. K. , Royal Society of Chemistry. Cambridge. 1-24 (2014).
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