[go: up one dir, main page]

CN114364982A - 允许对气味进行物理化学分类的用于电子鼻的检测系统和包括这样的系统的电子鼻 - Google Patents

允许对气味进行物理化学分类的用于电子鼻的检测系统和包括这样的系统的电子鼻 Download PDF

Info

Publication number
CN114364982A
CN114364982A CN202080063180.1A CN202080063180A CN114364982A CN 114364982 A CN114364982 A CN 114364982A CN 202080063180 A CN202080063180 A CN 202080063180A CN 114364982 A CN114364982 A CN 114364982A
Authority
CN
China
Prior art keywords
sensor
alpha
detection system
sensors
series
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202080063180.1A
Other languages
English (en)
Inventor
艳霞·侯-布鲁汀
索菲·布伦内特
A·布霍特
蒂埃里·利瓦什
西里尔·赫里埃
特里斯坦·鲁塞尔
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Ayabao Co
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Original Assignee
Ayabao Co
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ayabao Co, Centre National de la Recherche Scientifique CNRS, Commissariat a lEnergie Atomique et aux Energies Alternatives CEA filed Critical Ayabao Co
Publication of CN114364982A publication Critical patent/CN114364982A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0027—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector
    • G01N33/0031—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment concerning the detector comprising two or more sensors, e.g. a sensor array
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/0004—Gaseous mixtures, e.g. polluted air
    • G01N33/0009—General constructional details of gas analysers, e.g. portable test equipment
    • G01N33/0073—Control unit therefor
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N33/00—Investigating or analysing materials by specific methods not covered by groups G01N1/00 - G01N31/00
    • G01N33/48—Biological material, e.g. blood, urine; Haemocytometers
    • G01N33/50—Chemical analysis of biological material, e.g. blood, urine; Testing involving biospecific ligand binding methods; Immunological testing
    • G01N33/53—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor
    • G01N33/543—Immunoassay; Biospecific binding assay; Materials therefor with an insoluble carrier for immobilising immunochemicals
    • G01N33/54366—Apparatus specially adapted for solid-phase testing
    • G01N33/54373—Apparatus specially adapted for solid-phase testing involving physiochemical end-point determination, e.g. wave-guides, FETS, gratings
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2610/00—Assays involving self-assembled monolayers [SAMs]

Landscapes

  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Medicinal Chemistry (AREA)
  • Food Science & Technology (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Combustion & Propulsion (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Urology & Nephrology (AREA)
  • Biotechnology (AREA)
  • Cell Biology (AREA)
  • Microbiology (AREA)
  • Peptides Or Proteins (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Fluid Adsorption Or Reactions (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By The Use Of Chemical Reactions (AREA)
  • Fire-Detection Mechanisms (AREA)
  • Other Investigation Or Analysis Of Materials By Electrical Means (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Non-Biological Materials By The Use Of Chemical Means (AREA)
  • Investigating Or Analysing Biological Materials (AREA)
  • Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Ultrasonic Waves (AREA)
  • Investigating Or Analysing Materials By Optical Means (AREA)

Abstract

本发明涉及一种用于电子鼻的检测系统，所述检测系统允许对气味进行物理化学分类，也就是说，根据组成这些气味的挥发性化合物或气味分子的物理化学性质进行分类。这种检测系统包括对挥发性化合物具有交叉反应性的传感器，每个传感器包括由受体官能化的敏感部分，该受体包括由α‑氨基酸的重复形成的序列。第一系列传感器的一个传感器的受体的α‑氨基酸是亲水性的，而所述第一系列的另一个传感器的受体的α‑氨基酸是疏水性的，并且第二系列传感器的两个传感器的受体的α‑氨基酸具有彼此相差至少一个pH单位的等电点。

Description

允许对气味进行物理化学分类的用于电子鼻的检测系统和包 括这样的系统的电子鼻
技术领域
本发明涉及电子鼻领域。
更具体地说，本发明涉及一种用于电子鼻的检测系统，该检测系统允许对气味进行物理化学分类，也就是说，取决于构成这些气味的挥发性化合物或气味分子的物理化学性质。
本发明还涉及包括这样的检测系统的电子鼻。
本发明有许多应用，特别是在以下领域/行业中：
-健康领域，例如用于为患有嗅觉丧失(部分嗅觉丧失(嗅觉减退)或完全嗅觉丧失(嗅觉缺失))的人提供嗅觉的替代，或者用于诊断或跟踪伴随着生物液体中或呼吸中挥发性气味化合物的存在的疾病的演变，疾病诸如糖尿病、某些癌症(前列腺癌、肺癌、卵巢癌等)和某些微生物感染；
-食品、化妆品和制药行业，例如用于检测制造和/或分销链中可能的污染，或用于对原材料或成品进行质量控制；
-香精和香料领域；
-财产和人员安全领域，例如用于监测制造、储存、处理和/或可能被潜在危险挥发性材料污染的场所，用于检测危险物质(诸如爆炸物或有毒物质)或非法物质(诸如麻醉品)的存在，或用于搜寻埋在瓦砾或碎片下方的人；和
-环境领域，例如用于监测空气质量或者或多或少的密闭环境，或用于监测并分析工业或农业来源的嗅觉污染。
背景技术
嗅觉或闻味道是哺乳动物特别是人类所具有的感觉，它使它(他)们能够检测并分析存在于气体介质特别是环境空气中的挥发性化合物。
当今，对能够模仿嗅觉的便携式仪器的需求很大。这些仪器被称为电子鼻。
除了电子鼻对挥发性化合物的检测必须快速可靠之外，它还必须是通用的，也就是说覆盖尽可能多的挥发性化合物。目的不是通过挥发性化合物对气体介质挥发性化合物进行分析，而是对存在于这个介质中的挥发性化合物进行区分，该区分足够精细，以足以允许区分非常相似的化学成分的气味。
当今，能够模仿嗅觉仍然是一项科技挑战，因为嗅觉是结合生物学、物理化学和认知的非常复杂的感觉。这种感觉很长时间以来很少被研究，并且其机能也鲜为人知。
1991年，L.Buck和R.Axel首次成功地对嗅觉受体(或OR)的基因进行了鉴定以及测序。他们的工作确定了嗅觉的机能的一般机制。
与生物学中通常遇到的相互作用模型不同，OR对挥发性化合物的检测以及鉴定不仅依赖于锁钥模型(即其中生物活性分子被对其特异的配体(例如抗体，如果生物活性分子是抗原的话)识别的模型)，而且还基于交叉反应性原理，其中：
-每个“OR”可以识别具有不同亲和性的几种挥发性化合物；
-每种挥发性化合物都可以与几种OR发生物理化学相互作用；以及
-不同的挥发性化合物被所有OR的不同组合识别。
因此，电子鼻的设计灵感取自嗅觉的生物机制。
电子鼻像其生物类似物一样，主要由三个系统组成，即：
(1)用于在电子鼻外侧与该鼻内侧之间传输气体介质样品的流体系统，这个系统充当呼吸系统；
(2)检测系统，该检测系统包括相对于气体样品中存在的挥发性化合物具有交叉反应性的传感器阵列(即单位检测元件)，这些传感器充当人鼻的OR；和
(3)用于处理并分析由传感器以信号形式发出的响应的计算机系统，这个系统相当于人的大脑。
在过去的三十年中，电子鼻的发展取得了长足的进步，其使用各种材料来构成传感器的敏感部分(也就是说，传感器中与挥发性化合物发生物理化学相互作用的部分)和各种换能方法(也就是说，允许将传感器的敏感部分与挥发性化合物之间发生的物理化学相互作用转换成可用信号)。
然而，这些电子鼻的性能仍然比人鼻低得多，特别是在区分类似化学成分的气味的能力方面。
在大多数现有的电子鼻中，传感器的敏感部分，也就是说，与挥发性化合物相互作用的部分，由非生物材料(诸如半导体金属氧化物(或MOS)和半导体聚合物)组成。这些材料通常具有高灵敏度，但是由于这些材料的物理化学性质的低可变性，这些材料与挥发性化合物相互作用的机制(其在MOS的情况下主要是物理吸附类型的，而在半导体聚合物的情况下是范德瓦尔斯相互作用和物理吸附类型的)太有限，以致于不能进行气味辨别。此外，MOS的缺点是工作温度高(在200℃到300℃的范围内)，而半导体聚合物对空气湿度敏感，这会影响检测的再现性。
为了使电子鼻更加有效，已经提出用有机分子制造传感器的敏感部分，这些有机分子是低分子量的生物或非生物的，具有各种物理化学性质，这些有机分子易于合成，并且如果可能的话，这些有机分子可以通过表面工程化自组装，从而获得纳米厚度的薄膜，具有可再现的官能化。
以下是提出的使用的方式：
-由各种化学基团(芳香基团、羧酸、酯等)封端的烷烃分子，这些分子沉积在碳纳米管、硅纳米线或金纳米颗粒上；
-附着到碳纳米管、石墨烯和石墨烯纳米晶体的寡核苷酸；和
-肽。
关于肽，可提及L.A.Beardslee等人的作品(Proceedings of the IEEEInternational Conference on the Micro Electro Mechanical Systems(MEMS)，2011，964-967，下文称为参考文献[1])，这些作品在共振悬臂传感器中使用了三种肽，每种肽由23个α-氨基酸形成，其中一部分用于将这些肽固定在碳纳米管上，而另一部分旨在与挥发性化合物相互作用。后者包括重复7次的α-氨基酸，该α-氨基酸在第一种肽中是精氨酸，在第二种肽中是组氨酸，并且在第三种肽中是苏氨酸。这三个α-氨基酸是极性的，并且传感器暴露于乙醇和甲苯，这些作者表明肽，特别是包括8个苏氨酸残基的肽，对本身是极性的乙醇比对非极性的甲苯的亲和性大。他们由此得出结论，通过使用合适的肽官能化，应该可以根据这些化合物的极性调节传感器相对于挥发性化合物的亲和性。然而，他们没有具体说明这种适应的官能化可能是什么。
还可以提及D.Compagnone等人的作品(Biosensors and Bioelectronics，2013，42，618-625，下文称为参考文献[2])，他们基于由巯基乙酸、谷胱甘肽、半胱氨酸和三种肽(三种肽包括两种二肽(γ-谷氨酰半胱氨酸和半胱氨酸甘氨酸)和六肽)官能化的金纳米颗粒构建传感器阵列。虽然长度不同，但这三种肽具有相似的物理化学性质，因为它们在结构上与谷胱甘肽相关。
最后，应该提及S.Brenet等人的作品(Analytical Chemistry 2018，90，9879-9887，下文称为参考文献[3])，这些作品表明，其敏感部分由具有不同物理化学性质的仿生肽和巯基化分子组成的受体官能化的传感器阵列可以区别地识别属于不同化学类别(醇、酯、羧酸、酮、烃、醛和胺)的挥发性化合物，从而使得可能在没有物理化学标度的情况下对这些化合物进行区分。
然而，事实证明，这个参考文献完全没有提及形成受体的仿生肽和巯基化分子的化学组成，因此，这不允许知道基于哪种物理化学基础获得挥发性化合物的区别获得的。
发明内容
本发明旨在通过提出一种用于电子鼻的检测系统来克服现有技术的缺点，所述检测系统能够检测并识别可能存在于气体样品中的挥发性化合物的集合E，并允许根据这些挥发性化合物的物理化学性质对其进行物理化学分类。
这种检测系统包括相对于所述集合E的所述挥发性化合物具有交叉反应性的多个传感器，每个传感器包括设置在基底上并由受体官能化的敏感部分，所述敏感部分与所述集合E的所述挥发性化合物中的至少一者的物理化学相互作用产生可检测信号，并且这种检测系统的特征在于：
-它包括n个传感器，n是大于或等于3的整数，所述敏感部分由通式(I)的受体官能化：
X-(Esp)m-Z (I)
其中：
X代表确保所述受体固定在所述基底的表面上上的功能基团或包括这样的基团的化合物的残基，
m等于0或1，
Esp代表间隔臂，以及
Z代表由α-氨基酸的重复形成的序列；
-第一系列传感器的一个传感器的受体的α-氨基酸是亲水性的，而所述第一系列的另一个传感器的受体的α-氨基酸是疏水性的；
-第二系列传感器的两个传感器的受体的α-氨基酸具有等电点，分别为pI1和pI2，它们彼此相差至少一个pH单位，这两个传感器中的至少一者不属于所述第一系列。
因此，根据本发明，所述挥发性化合物的物理化学分类是根据所述挥发性化合物的至少两种物理化学性质获得的，所述至少两种物理化学性质即：一方面，所述挥发性化合物的亲水性或疏水性，另一方面，所述挥发性化合物的酸性、中性或碱性，并且通过提供具有至少三个传感器的电子鼻检测系统，所述传感器的敏感部分各自都被受体官能化，所述受体包括由α-氨基酸的重复形成的序列；并且通过选择每个序列的α-氨基酸，使得：
-第一传感器(其在下文中将被称为C1传感器)的受体的α-氨基酸是亲水性的，而第二传感器(其在下文中将被称为C2传感器)的受体的α-氨基酸是疏水性的；并且
-两个传感器的受体的α-氨基酸具有彼此相差至少一个pH单位的等电点，这两个传感器中的一者可以是所述C1传感器或所述C2传感器，但是这些传感器中的另一者是不同于所述C1传感器和所述C2传感器的传感器。
换句话说，所述电子鼻检测系统至少包括：
-三个传感器(分别是传感器C1、传感器C2和传感器C3)，它们对所述挥发性化合物进行分类的能力基于两种物理化学性质标度：所述传感器C1和所述传感器C2参与的亲水性/疏水性标度，以及所述传感器C1和所述传感器C2中的一者和所述传感器C3参与的酸性/碱性标度；
-或者四个传感器，分别是传感器C1、传感器C2、传感器C3和传感器C4，它们对所述挥发性化合物进行分类的能力也基于前面提到的两种物理化学性质标度，所述传感器C1和所述传感器C2参与第一(亲水性/疏水性)标度，并且所述传感器C3和所述传感器C4参与第二(酸性/碱性)标度。
根据本发明，当序列Z由α-氨基酸的重复形成时，则这个α-氨基酸优选选自通常称为“标准”的20个α-氨基酸，即丙氨酸、精氨酸、天冬酰胺、天冬氨酸、半胱氨酸、谷氨酸、谷氨酰胺、甘氨酸、组氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、脯氨酸、丝氨酸、苏氨酸、色氨酸、酪氨酸和缬氨酸；然而，应当理解，也可以使用其他α-氨基酸，诸如N2-乙酰赖氨酸、N6-乙酰赖氨酸、N6-甲基赖氨酸、5-羟基赖氨酸、4-羟基脯氨酸、吡咯赖氨酸、硒代半胱氨酸、O-磷酸丝氨酸、O-磷酸苏氨酸、O-磷酸酪氨酸、正亮氨酸或瓜氨酸。
此外，这个α-氨基酸可以是无差异地为L构型或D构型的，并且只要它以同肽的形式存在于受体中，它就可以在L构型和D构型二者的这种肽中找到。
有利的是，所述α-氨基酸在所述序列Z中重复1至19次，使得所述序列Z包括2至20次相同的α-氨基酸。
优选地，所述α-氨基酸在所述序列Z中重复3至15次，使得所述序列Z包括4至16次相同的α-氨基酸。
更优选地，所述α-氨基酸在所述序列Z中重复5至9次，使得所述序列Z包括6至10次相同的α-氨基酸。
根据本发明，所述受体在所述基底上的固定可以通过本领域技术人员已知的表面官能化技术中的任何一种技术(诸如物理吸附、化学吸附、共价接枝、在基底上的合成、薄层沉积、分子自组装等)进行；应当理解，这个技术的选择将取决于所述基底的表面的化学性质。
因此，X可以是允许通过这些技术中的一者将所述受体固定在所述基底上的任何功能基团或任何化学官能(这两个表达被认为是同义词)，或者是包括一个或多个允许通过这些技术中的一者将所述受体固定在所述基底上的功能基团的化合物的残基。因此，X可以包括一种或多种化学结合功能。
在这方面，规定了术语化合物的“残基”或“残基部分”是指所述化合物在其与Esp基团或序列Z共价键合后保留在所述Esp基团(如果m等于1)或所述序列Z(如果m等于0)上的部分。
因此，X可以特别地是硫醇、胺、羟基、羧基、腈、硒醇、磷酸根、磺酸根、硅烷醇、环氧基、乙烯基、炔基或三叠氮基，或包括至少一个这样的基团的化合物的残基。
在上述官能化技术中，在本发明的范围内，优选分子自组装，特别是因为其可再现性，在这种情况下，X可以特别是：
-硫醇基或化合物的残基，所述化合物一方面包括至少一个硫醇基，另一方面包括允许其共价键合到所述基团Esp或所述序列Z的基团，如果所述基底的表面由金、铂、银、钯或铜制成；所述化合物可以特别地是半胱氨酸或N-硫代甲基甘氨酸；或者
-胺基或化合物的残基，所述化合物一方面包括至少一个胺基，另一方面包括允许其与所述Esp基团或所述序列Z共价键合的基团，如果所述基底的表面由金、铂、银、钯或铜制成；所述化合物可以特别地是氨基酸，特别是20个标准α-氨基酸中的一者；或者
-硅烷醇基或化合物的残基，所述化合物一方面包括至少一个硅烷醇基，另一方面包括允许其与所述基团Esp或所述序列Z共价键合的基团，如果所述基底的表面由玻璃、石英、硅或二氧化硅制成。
根据本发明，m优选等于1，这意味着存在所述Esp基团，在这种情况下，这个基团尤其可以是包括1至20个碳原子和任选一个或多个杂原子的直链或支链、饱和或不饱和烃基，这个(这些)杂原子通常选自氧、氮、硫和硅。
因此，所述基团Esp可以是例如包括1至20个碳原子优选1至12个碳原子更优选1至6个碳原子的二价亚烷基、α-氨基酸的残基、或一个或多个α-氨基酸的残基链(最多不超过20个碳原子)。
根据本发明的特别优选的布置：
-X是α-氨基酸(优选为半胱氨酸，由于其巯基)的残基，
-m等于1，并且所述基团Esp是氨基酸的残基，例如甘氨酸的残基，或α-氨基酸的残基链，例如甘氨酸残基链，而
-所述序列Z是α肽序列，优选六肽。
因此，所述受体是α肽。
如前所述，所述传感器C1的受体的α-氨基酸是亲水性的，而所述传感器C2的受体的α-氨基酸是疏水性的。
在前面内容和后面内容中，根据R.M.Sweet和D.Eisenberg(J.Mol.Biol.，1983，171，479-488，下文称为参考文献[4]))的疏水性标度，当α-氨基酸的疏水性指数小于或等于0.26时，认为它是亲水的，而根据这个相同的疏水性标度，当α-氨基酸的疏水性指数高于或等于0.29时，则认为它是疏水性的。由R.M.Sweet和D.Eisenberg为标准α-氨基酸确定的疏水性指数见附录中所附的图1。
因此，如这个附图所示，在本发明的范围内，酪氨酸、脯氨酸、苏氨酸、丝氨酸、组氨酸、天冬酰胺、谷氨酸、谷氨酰胺、天冬氨酸、赖氨酸和精氨酸被认为是亲水性α-氨基酸，而异亮氨酸、苯丙氨酸、缬氨酸、亮氨酸、色氨酸、蛋氨酸、丙氨酸、甘氨酸和半胱氨酸被认为是疏水性α-氨基酸。
根据本发明，优选所述传感器C1和所述传感器C2的受体的α-氨基酸具有相对相差很大的疏水性指数。术语“相对相差很大的疏水性指数”是指由R.M.Sweet和D.Eisenberg确定的这些指数的绝对值之和至少等于1。
因此，例如：
-对于亲水性α-氨基酸，如果所述C1传感器的受体具有根据R.M.Sweet和D.Eisenberg的标度疏水性指数为0.12的脯氨酸，则所述C2传感器的受体的α-氨基酸将优选选自根据R.M.Sweet和D.Eisenberg的标度疏水性指数至少等于1.06的α-氨基酸(即亮氨酸、缬氨酸、苯丙氨酸和异亮氨酸的情况)，而
-对于亲水性α-氨基酸，如果所述传感器C1的受体具有根据R.M.Sweet和D.Eisenberg的标度疏水性指数为-0.74的天冬酰胺，则所述传感器C2的受体的α-氨基酸可以选自根据R.M.Sweet和D.Eisenberg的标度疏水性指数至少等于0.29的所有α-氨基酸。
同样如前所述，所述传感器C3的受体的α-氨基酸和所述C4传感器的受体的α-氨基酸具有等电点，所述等电点彼此相差至少一个pH单位，优选相差至少两个pH单位，从而根据它们的酸性或碱性扩大了所述检测系统可能识别的挥发性化合物的数量。
在许多生物化学书籍中都指出了α-氨基酸的等电点，并且，可替换地，α-氨基酸的等电点可以通过等电聚焦(IEF)来测定。
举例来说，附录中所附图1具有取自“Lehninger Principles of Biochemistry”一书(第3章，第4版，2004年，以下称为参考文献[5])的标准α-氨基酸的等电点(其表示为pI)。
有利的是，第三系列传感器的一个传感器的受体的α-氨基酸是芳香族的，而所述第三系列的另一个传感器的受体的α-氨基酸是脂肪族的，这些传感器既不属于所述第一系列也不属于所述第二系列。
可替换地或另外地，第四系列传感器的两个传感器的受体的α-氨基酸具有相对分子量，分别为Mr1和Mr2，它们彼此相差至少25g/mol，优选至少50g/mol，这些传感器既不属于所述第一系列也不属于所述第二系列。
因此，所述电子鼻检测系统对挥发性化合物的物理化学分类可以根据所述挥发性化合物的一种或甚至两种另外物理化学性质来获得。
术语“芳香族α-氨基酸”是指侧链包括芳香族基团的任何α-氨基酸；应当理解，术语“芳香族基团”是指符合胡克尔规则并且因此具有等于4n+2的离域π电子数的基团，而术语“脂肪族α-氨基酸”是指其侧链不含刚刚定义的芳香族基团的任何α-氨基酸。
因此，例如，组氨酸、苯丙氨酸、酪氨酸和色氨酸是芳香族α-氨基酸，而丙氨酸、精氨酸、天冬酰胺、天冬氨酸、半胱氨酸、谷氨酸、谷氨酰胺、甘氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、蛋氨酸、脯氨酸、丝氨酸、苏氨酸和缬氨酸是脂肪族α-氨基酸。
像等电点一样，所述α-氨基酸的相对分子量在许多生物化学书籍中都有，并且，可替换地，可以从这些α-氨基酸的化学式中容易地确定。
举例来说，附录中所附图1示出了取自参考文献[5]的标准α-氨基酸的相对分子量(其表示为Mr)。
如果所述电子鼻检测系统包括第三系列传感器但不包括第四系列，则以下可以属于第三系列：或者是两个传感器，分别是传感器C5和传感器C6，两者都不同于所述传感器C1、所述传感器C2、所述传感器C3和所述传感器C4；或者是所述传感器C5和所述传感器C6中的一者以及所述传感器C1、所述传感器C2、所述传感器C3和所述传感器C4中的一者。
类似地，如果所述电子鼻检测系统包括第四系列传感器，但是没有第三系列，则以下可以属于第四系列：或者是两个传感器，分别是传感器C7和传感器C8，两者都不同于所述传感器C1、所述传感器C2、所述传感器C3和所述传感器C4；或者是所述传感器C7和所述传感器C8中的一者以及所述传感器C1、所述传感器C2、所述传感器C3和所述传感器C4中的一者。
最后，如果所述电子鼻检测系统包括所述第三系列传感器和所述第四系列传感器两者，则：
-或者是两个传感器C5和C6，或者是所述传感器C5和所述传感器C6中的一者以及所述传感器C1、所述传感器C2、所述传感器C3、所述传感器C4、所述传感器C7或所述传感器C8中的一者，可属于所述第三系列；而
-或者是两个传感器C7和C8，或者是所述传感器C7和所述传感器C8中的一者以及所述传感器C1、所述传感器C2、所述传感器C3、所述传感器C4、所述传感器C5或所述传感器C6中的一者，可以属于所述第四系列。
下表I示出了不同的可能配置。
表I
Figure BDA0003538633960000101
Figure BDA0003538633960000111
Figure BDA0003538633960000121
根据本发明，包括在所述检测系统中的所述传感器中的每一者可以包括其自己的测量系统或换能器，或者与其他传感器共享其共有的测量系统。在这两种情况下，所述测量系统可以是允许在气体化合物与传感器的敏感部分之间的物理化学相互作用期间产生可用信号的任何测量系统，并且都可以特别地是电阻型、压电型、机械型、声学型或光学型的。换句话说，所述传感器可以是电阻传感器、压电传感器、机械传感器、声学传感器和/或光学传感器。
优选地，所述传感器是表面等离子体激元共振光学传感器、干涉传感器或微机械超声换能器传感器，特别是电容性微机械超声换能器(或CMUT)或压电微机械超声换能器(或PMUT)传感器。
此外，优选的是，所述传感器是表面等离子体激元共振光学传感器。这种类型的换能本身是已知的，通常结合光源，例如LED类型的光源，以便引起等离子体激元激发和CCD照相机来记录由等离子体激元共振产生的信号。因此，最特别优选的是，在成像模式下跟踪由传感器发射的信号，其包括跟踪构成所使用的CCD照相机的图像的所有像素的信号变化。
所述基底由适合所述测量系统的材料组成。因此，如果通过表面等离子体激元共振进行测量，则所述基底优选包括玻璃棱镜，其一个面覆盖有金属层，优选金或银，典型地厚度为10nm至100nm。
本发明还涉及一种电子鼻，所述电子鼻能够检测并识别可能存在于气体样品中的化合物的集合E，所述电子鼻的特征在于其包括如前所述的检测系统。
根据本发明，所述电子鼻优选专用于检测并识别挥发性有机化合物、硫化氢(H2S)和氨(NH3)，这些化合物可能单独存在或混合在所述气体样品中。
在前面内容和后面内容中，“挥发性有机化合物”是按照1999年3月11日欧洲理事会第1999/13/EC号指令定义的，其中：
-挥发性有机化合物是“在293.15K(即20℃)的温度下，蒸汽压为0.01kPa(即9.87.10-5atm)或更高，或在特定使用条件下具有相应挥发性的任何有机化合物”(参见指令第2条第17款)；
-有机化合物是“至少包括元素碳和一种或多种下列元素的任何化合物：氢、卤素、氧、硫、磷、硅或氮，但碳氧化物和无机碳酸盐和碳酸氢盐除外”(参见指令第2条第16款)。
因此，特别考虑挥发性有机化合物、某些饱和或不饱和的无环烃(诸如乙烷、丙烷、正丁烷、正己烷、乙烯、丙烯、1,3-丁二烯和乙炔)、某些非芳香族饱和或不饱和环烃(诸如环丙烷、环戊烷和环己烷)、某些芳香族烃(诸如苯、甲苯、二甲苯和乙苯)、某些卤代烃(诸如二氯甲烷、三氯甲烷、氯乙烷、三氯乙烯和四氯乙烯)、某些醇(诸如甲醇、乙醇、1-丙醇、2-丙醇、乙二醇和丙二醇)、某些醛(诸如甲醛、乙醛、丙醛和2-丙烯醛(或丙烯醛))、某些酮(诸如丙酮、甲基乙基酮、2-丁烷和甲基乙烯基酮)、某些酯(诸如乙酸甲酯、乙酸乙酯、乙酸异丙酯和丁酸异戊酯)、某些醚(诸如二乙醚、正乙二醇丁醚(EGBE)和1,4-二噁烷)、某些酸(诸如乙酸和丙酸)、某些胺(诸如乙胺、二甲胺、三甲胺、二乙胺和戊基胺)、某些酰胺(诸如二甲基甲酰胺)、硫化合物(诸如甲硫醇和乙硫醇)、以及某些腈(诸如乙腈和丙烯腈)。
本发明的其他特征和优点将从下面的附加描述中显现出来，所述附加描述涉及允许验证本发明的实验并参考附图给出。
然而，不言而喻，所述附加描述仅作为本发明主题的举例说明给出，并且在任何情况下都不应被解释为对该主题的限制。
附图说明
已经评论过的图1是一个表格，其示出了标准α-氨基酸的疏水性指数(根据R.M.Sweet和D.Eisenberg的标度)、等电点(其表示为pI)和相对分子量(其表示为Mr)以及它们的1个字母的代码。
图2是通过表面等离子体激元共振成像(或SPRi)获得的差分图像，其示出了传感器阵列的敏感部分，这些敏感部分用于通过实验验证本发明，并且其中这些敏感部分被布置在共有基底的表面上并且以每个敏感部分一种肽的速率被19种不同的肽官能化。
图3一方面示例了通过对数据库进行分层聚类分析而获得的系统树图，该数据库由图2的传感器阵列在测试期间提供的响应构成，该测试旨在将这个传感器阵列暴露于气体样品，每个气体样品包括挥发性化合物；图3另一方面示例了该系统树图的图例，该图例将形成传感器敏感部分的肽与形成这些肽的序列Z的α-氨基酸的亲水特性或疏水特性对应起来。
图4是示例根据两种物理化学性质对6种挥发性化合物进行分类的图，这两种物理化学性质是从数据库中获得的，该数据库由图2的传感器阵列在测试期间提供的响应构成，该测试旨在将该传感器阵列暴露于气体样品，每个气体样品包括这些挥发性化合物中的一者；在这个图上，横坐标轴对应于标准α-氨基酸的等电点(其表示pI)，而纵坐标轴对应于这些相同α-氨基酸的疏水性指数。
图5是通过数据库的主成分分析1和主成分分析2(其表示为PC 1和PC 2)获得的映射图，该数据库由图2的传感器阵列在测试期间提供的响应构成，该测试旨在将该传感器阵列暴露于气体样品，每个气体样品包括挥发性化合物；在这个附图中，在轴线上指示出与PC1和PC 2中的每一者相关联的可变性的百分比。
图6是通过数据库的主成分分析1和主成分分析2(其表示为PC 1和PC 2)获得的第一相关性圆以及用这些主要成分测试的挥发性化合物的物理化学性质的相关性，该数据库由图2的传感器阵列在测试期间提供的响应构成，该测试旨在将该传感器阵列暴露于气体样品，每个气体样品包括挥发性化合物。
图7是通过数据库的主成分分析1和主成分分析3(其表示为PC 1和PC 3)获得的第二相关性圆以及用这些主要成分测试的挥发性化合物的物理化学性质的相关性，该数据库由图2的传感器阵列在测试期间提供的响应构成，该测试旨在将该传感器阵列暴露于气体样品，每个气体样品包括挥发性化合物。
具体实施方式
本发明已经通过下述实验进行了验证。
这些实验是使用装备有检测系统的电子鼻进行的，检测系统：
-一方面包括76个传感器的阵列，其敏感部分布置在共有基底上并通过肽受体官能化；和
-另一方面包括所有传感器共有的表面等离子体激元共振(或SPR)光学换能器。
在其一个面上覆盖有金层(≈50nm厚)的玻璃棱镜被用作基底，而式C-G-Z的19种不同肽被用作肽受体，其中：
-C代表α-氨基酸半胱氨酸，
-G代表α-氨基酸甘氨酸，并且
-Z代表由下列α-氨基酸中的一者组成的六肽序列：丙氨酸、天冬氨酸、谷氨酸、苯丙氨酸、甘氨酸、组氨酸、异亮氨酸、赖氨酸、亮氨酸、蛋氨酸、天冬酰胺、脯氨酸、谷氨酰胺、精氨酸、丝氨酸、苏氨酸、缬氨酸、色氨酸和酪氨酸。
这些肽在下文以及图3中由形成序列Z的α-氨基酸的1个字母的代码命名，这种代码在图1的表中指示出。
因此，例如，肽A对应于式C-G-A-A-A-A-A-A的肽，而肽T对应于式C-G-T-T-T-T-T-T的肽
进入肽构成的所有α-氨基酸都是L构型的。
传感器的敏感部分中的每一者都由一个相同肽的几个分子的自组装层组成。
1°)传感器阵列的制备：
将肽以0.1mmol/L的浓度溶解在二甲基亚砜(DMSO)中，然后使用非接触式微型机器人(Scienion AG，德国)以每个敏感部分几nL的速率将如此获得的肽溶液沉积在基底的金层上。
将每种肽溶液沉积在基底的金层的4个不同区域，使得每个传感器以一式四份地表示，以减少检测的统计不确定性。
此外，通过在DMSO中沉积几nL的包括1H,1H,2H,2H-全氟癸硫醇的溶液，也通过微型机器人在基底的金层上产生了几个阴性对照区。
然后将基底放置在封闭的室中18小时，使肽分子由于硫醇-金化学作用(硫醇由肽的α-氨基酸半胱氨酸提供)通过自组装固定在这个基底的金层上。然后，冲洗基底以除去未固定的肽分子，最后，在氩气流下干燥。
因此获得了包括可能与挥发性化合物相互作用的76个敏感部分以及几个阴性对照部分的基底。
在这些传感器任意暴露于挥发性化合物之前，由传感器阵列的敏感部分的SPRi获得的差分图像如图2所示。
2°)检查传感器阵列的功能性：
将传感器阵列暴露于一系列气体样品，每个样品包括属于以下化学族中的一者的挥发性化合物：醇、羧酸、胺、酰胺、酯、烷烃、醛、硫化物和芳烃。
每次暴露持续10分钟，并且在两次连续暴露之间系统地对用于向传感器供应气体样品的流体系统进行净化。
传感器敏感部分与挥发性化合物之间的相互作用通过SPRi实时监控。将由SPRi图像收集的数据转换成反射率变化值(表示为Δ％R)，将反射率变化值针对每组4个相同的传感器进行平均，然后进行归一化，以减少气体样品中有机化合物的浓度对收集的数据的影响。
根据这样标准化的Δ％R创建数据库。
通过层次聚类分析这个数据库。
层次聚类是一种数据分析方法，该数据分析方法包括将最相似的数据一起分组到类中，并且相反地，将不相似的数据分成不同的类，而这取决于“相似性标准”。在这种情况下，相似性标准对应于传感器的响应，或者换句话说，对应于传感器的敏感部分与这些传感器所暴露的挥发性化合物之间发生的相互作用。
从这种分析中得到的系统树图或分类树如图3所示；在横坐标轴上，指示形成传感器阵列的敏感部分的肽(Y、P、A、T、D、E、N、Q、R、K、H、V、L、I、F、W、M和G)，而在纵坐标轴上，指示不同类的肽之间存在的欧几里德距离。同样出现在横坐标轴上的字母“RO”和“Au”分别对应于阴性对照以及基底的非钝化区域。
从这个系统树图的顶部开始，每个分支将肽分成不同的类，树越往下越相似。因此，最后形成的类将导致最近传感器响应的肽分组在一起。
如系统树图以及这个系统树图的图例(也如图3所示)所示，除了丙氨酸之外，亲水性α-氨基酸肽和疏水性α-氨基酸肽彼此很好地分开，同时化学性质相同的肽被很好地分组。
这些结果表明，在传感器阵列的制造期间，肽的物理化学性质没有改变。
这些结果证明了相同化学性质的肽与属于不同化学家族的挥发性化合物具有相似的相互作用，并且证明了相反地，不同化学性质的肽与这些化合物具有不同的相互作用。因此，肽的各种物理化学性质在传感器阵列上得到了很好地体现，并且这种多样性能够根据几种物理化学标度对挥发性化合物进行绝对分类。
3°)根据两种物理化学性质对挥发性化合物进行分类：
通过将以上第2°)点中获得的数据记录在图上，所述图的横坐标轴和纵坐标轴具有对于两种不同物理化学性质由α-氨基酸表示的的值，有可能根据这些化合物本身具有的物理化学性质在这些图上获得有机化合物的排序。
因此，例如，图4在横坐标轴对应于α-氨基酸的等电点且纵坐标轴对应于α-氨基酸的疏水性指数的图表上示出了针对6种挥发性化合物(即乙酸、戊酸、丁醇、氨、二甲基硫化物和辛烷)获得的排序。
如图4所示，挥发性化合物中的每一者在图上排列有序，并且一方面根据其酸性或碱性(对应于横坐标轴)和另一方面根据其或多或少的疏水性(对应于纵坐标轴)进行区分。
因此，根据两种物理化学性质获得了对挥发性化合物的绝对分类。
4°)根据两种以上的物理化学性质对挥发性化合物进行分类：
为了验证根据本发明的检测系统根据各种物理化学性质对气味进行绝对分类的能力，将传感器阵列暴露于一系列气体样品，每个气体样品包括以下9种挥发性化合物中的一者：
-乙酸(CH3-COOH)，以下称为AcOH，
-丁酸(CH3(CH2)2COOH)，以下称为BTA，
-三乙胺(N(CH2CH3)3)，以下称为TEA，
-三甲胺(N(CH3)3)，以下称为TMA，
-正戊胺(CH3(CH2)4NH2)，以下称为n-PA，
-1,4-二氨基丁烷(NH2(CH2)4NH2)，以下称为DAB，
-1,5-二氨基戊烷(NH2(CH2)5NH2)，以下称为DAP，
-二甲基硫化物(S(CH3)2)，以下称为二甲基硫，和
-二丙基硫化物(S(CH2CH2CH3)2)，以下称为DPS。
在此处再次，每次暴露持续10分钟，并且在两次连续暴露之间系统地进行用于向传感器供应气体样品的流体系统的净化。通过SPRi实时跟踪传感器敏感部分与挥发性化合物之间的相互作用，并且由SPRi图像收集的数据如以上第2°)点所述进行处理。
在对每种挥发性化合物进行了10次传感器阵列暴露之后，获得构成数据库的每种挥发性化合物的10个分布图。
对这个数据库进行了主成分分析(或PCA)。
PCA是电子鼻领域中常用的一种数据析因分析方法，特别是用于降维(参见例如A.Loufti等人，Journal of Food Engineering2015，14，103-111，下文称为参考文献[5])。它允许根据多个因素轴来表示大量的定量数据，这些因素轴是初始变量的线性组合并且被称为“主成分”，并对于主成分1表示为PC 1，对于主成分2表示为PC 2，对于主成分3表示为PC 3，等等，并且这样，同时保留尽可能多的信息。
应用于由传感器阵列暴露于其中的挥发性化合物的分布图构成的数据库，PCA已经允许获得图5的映射图，该映射图表示沿着轴线PC 1和PC 2的分布图，并且示出了对最接近分布图的分组，特别是对于每种挥发性化合物获得的10个分布图的分组，以及将远处的分布图分成不同的组。
因此，例如，这个映射图示出，如果二胺(DAB和DAP)的分布图被很好分组，并且如果二烷基硫化物(DMS和DPS)的分布图也被很好分组，然而后者与二胺的分布图相差甚远。
挥发性化合物的物理化学性质与图5中映射图的成分PC 1和PC 2相关。对于这些相关性，考虑了：
-正辛醇/水分配系数，正辛醇/水分配系数表示为logP并且对应于化合物在这两种溶剂中的溶解度之比；它给出了对组分的亲水性或疏水性的指示，该组分实际上更加疏水且更加不亲水，因为其logP高；
-摩尔质量，表示为M并以g/mol表达；
-偶极矩的范数，表示为μ并以用德拜(D)表达；偶极矩是表征原子键或分子极化状态的矢量；这个矢量的范数越大，分子的极性越强；
-氢键供体位点的数量，表示为LHD；这些是与比碳原子电负性更强的原子键合的氢原子，可能被给出以形成氢键；
-氢键受体位点的数量，表示为LHA；它们是携带非结合电子对的电负性原子，很可能接收氢键；
-极性表面，表示为SP并以
Figure BDA0003538633960000202
表达；它被定义为极性原子(诸如氧、氮或硫)以及键合的氢原子的表面积之和；
-饱和蒸汽压，表示为Psat并以kPa表达；
-纯化合物的折射率，表示为n；
-化合物所包括的碳原子数，表示为NC；和
-化合物所包括的杂原子的电负性之和，表示为Σχ(对于O，χ＝3.5，对于N，χ＝3；对于S，χ＝2.5)。
下表II列出了挥发性化合物中的每一者的这些物理化学性质的值。
表II
Figure BDA0003538633960000201
这样就获得了图6所示的相关性圆。
在这点上，需要指出的是，相关性圆是半径为1的圆，其两个垂直直径代表两个主成分：在图6的情况下是PC 1和PC 2。在这个圆中放置描述符(也就是说在图6的情况下挥发性化合物的物理化学参数)，并且描述符在主成分上的投影给出了它们与这些成分的相关系数。
因此，logP在PC 2上的投影约为0.8，这表明这个物理化学参数与PC 2呈正相关。由于相关性为正，则挥发性化合物的logP越高，这个化合物在PC2上的坐标就越高。因此，最疏水的挥发性化合物位于图5映射图的顶部，而最亲水的化合物位于这个映射图的底部。因此，传感器阵列能够根据挥发性化合物的亲水性或疏水性来区分它们，并且能够在亲水性/疏水性标度上对它们进行分类。
类似地，图6示出氢键供体位点的LHD数也与PC 2相关。因此，传感器阵列还能够根据挥发性化合物形成氢键的能力对其进行区分，并根据pH标度其进行分类。
图7示例出了通过将挥发性化合物的物理化学参数与图5的映射图的成分PC 1和组分PC 3相关联而获得的另一个相关性圆，其也通过PCA获得，但未在该映射图上表示。这个附图示出偶极矩的范数μ以及极性表面SP与PC 3有很好的相关性，这意味着传感器阵列能够根据挥发性化合物的极性对其进行区分，并能够凭借极性标度对其进行分类。
参考文献
[1]L.A.Beardslee等人，Proceedings of the IEEE International Conferenceon the Micro Electro Mechanical Systems(MEMS)2011，964-967
[2]D.Compagnone等人，Biosensors and Bioelectronics 2013，42，618-625
[3]S.Brenet等人，Analytical Chemistry 2018，90，9879-9887
[4]R.R.M.Sweet和D.Eisenberg，J.Mol.Biol.1983，171，479-488
[5]Lehninger Principles of Biochemistry，第3章，第4版，2004
[6]A.Loufti等，Journal of Food Engineering，2015，14，103-111

Claims (16)

1.一种用于电子鼻的检测系统，所述检测系统能够检测并识别可能存在于气体样品中的挥发性化合物的集合E，所述检测系统包括相对于所述集合E的所述挥发性化合物具有交叉反应性的n个传感器，n是大于或等于3的整数，每个传感器包括设置在基底上并由受体官能化的敏感部分，所述敏感部分与所述集合E的所述挥发性化合物中的至少一者的物理化学相互作用产生可检测信号，并且所述检测系统的特征在于：
-所述传感器的所述敏感部分由通式(I)的受体官能化：
X-(Esp)m-Z (I)
其中：
X代表确保所述受体固定在所述基底的表面上的功能基团或包括至少一个这样的基团的化合物的残基，
m等于0或1，
Esp代表间隔臂，并且
Z代表由α-氨基酸的重复形成的序列；
-第一系列传感器的一个传感器的受体的α-氨基酸是亲水性的，而所述第一系列的另一个传感器的受体的α-氨基酸是疏水性的；
-第二系列传感器的两个传感器的受体的α-氨基酸具有等电点，分别为pI1和pI2，它们彼此相差至少一个pH单位，这两个传感器中的至少一者不属于所述第一系列。
2.根据权利要求1所述的检测系统，其中pI1和pI2彼此相差至少两个pH单位。
3.根据权利要求1或权利要求2所述的检测系统，其中序列Z由选自丙氨酸、精氨酸、天冬酰胺、天冬氨酸、半胱氨酸、谷氨酸、谷氨酰胺、甘氨酸、组氨酸、异亮氨酸、亮氨酸、赖氨酸、蛋氨酸、苯丙氨酸、脯氨酸、丝氨酸、苏氨酸、色氨酸、酪氨酸或缬氨酸的α-氨基酸的重复形成。
4.根据权利要求1至3中任一项所述的检测系统，其中所述α-氨基酸在Z中重复1至19次，优选3至15次，更优选5至9次。
5.根据权利要求4所述的检测系统，其中X是硫醇、胺基、羟基、羧基、腈基、硒醇基、磷酸根、磺酸根、硅烷醇、环氧基、乙烯基、炔基或三叠氮基，或包括至少一个硫醇、胺基、羟基、羧基、腈基、硒醇基、磷酸根、磺酸根、硅烷醇、环氧基、乙烯基、炔基或三叠氮基的化合物的残基。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的检测系统，其中m是1，并且Esp是包括1至20个碳原子和任选的一个或多个杂原子的直链或支链、饱和或不饱和烃基。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的检测系统，其中X是α-氨基酸的残基，m等于1，Esp包括α-氨基酸的残基或α-氨基酸的残基链，并且Z是α-肽序列。
8.根据权利要求7的检测系统，其中X是半胱氨酸的残基，并且Z是六肽序列。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的检测系统，其中所述亲水性α-氨基酸和所述疏水性α-氨基酸具有根据R.M.Sweet和D.Eisenberg的疏水性标度的疏水性指数，所述疏水性指数的绝对值之和至少等于1。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的检测系统，其中第三系列传感器的一个传感器的受体的α-氨基酸是芳香族的，而所述第三系列的另一个传感器的受体的α-氨基酸是脂肪族的，这些传感器既不属于第一系列也不属于第二系列。
11.根据权利要求1至9中任一项所述的检测系统，其中第四系列传感器的两个传感器的受体的α-氨基酸具有彼此相差至少25g/mol优选至少50g/mol的相对分子量，这些传感器既不属于第一系列也不属于第二系列。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的检测系统，其中所述传感器是电阻传感器、压电传感器、机械传感器、声学传感器和/或光学传感器。
13.根据权利要求12所述的检测系统，其中所述传感器是表面等离子体激元共振传感器或干涉光学传感器。
14.根据权利要求13所述的检测系统，其中所述传感器是微机械超声波换能器传感器。
15.一种电子鼻，所述电子鼻能够检测并识别可能存在于气体样品中的化合物的集合E，所述电子鼻的特征在于它包括根据权利要求1至14中任一项所述的检测系统。
16.根据权利要求15所述的电子鼻，其中所述集合E的所述化合物是挥发性有机化合物、硫化氢和氨。
CN202080063180.1A 2019-07-12 2020-07-08 允许对气味进行物理化学分类的用于电子鼻的检测系统和包括这样的系统的电子鼻 Pending CN114364982A (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
FRFR1907884 2019-07-12
FR1907884A FR3098596B1 (fr) 2019-07-12 2019-07-12 Système de détection pour nez électronique permettant une classification physico-chimique des odeurs et nez électronique comprenant un tel système
PCT/FR2020/051212 WO2021009440A1 (fr) 2019-07-12 2020-07-08 Système de détection pour nez électronique permettant une classification physico-chimique des odeurs et nez électronique comprenant un tel système

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114364982A true CN114364982A (zh) 2022-04-15

Family

ID=68806905

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202080063180.1A Pending CN114364982A (zh) 2019-07-12 2020-07-08 允许对气味进行物理化学分类的用于电子鼻的检测系统和包括这样的系统的电子鼻

Country Status (8)

Country Link
US (1) US20220252564A1 (zh)
EP (1) EP3997457B1 (zh)
JP (1) JP7544804B2 (zh)
KR (1) KR20220032602A (zh)
CN (1) CN114364982A (zh)
ES (1) ES2950236T3 (zh)
FR (1) FR3098596B1 (zh)
WO (1) WO2021009440A1 (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
FR3129103B1 (fr) 2021-11-16 2023-10-20 Michelin & Cie Procédé et Système de Contrôle de Fabrication de Produits Caoutchouteux en Réponse aux Propriétés Physico-Chimiques d’un Mélange Caoutchouteux
CN115062656B (zh) * 2022-06-10 2023-08-11 安徽农业大学 一种基于电子鼻信号空间域的茶多酚含量预测方法和装置
US11788998B1 (en) 2023-01-20 2023-10-17 King Faisal University Ethylene sensor and method of making same
FR3146521B1 (fr) 2023-03-10 2025-02-14 Michelin & Cie Procédé et système de contrôle de fabrication de produits caoutchouteux en réponse aux propriétés physico-chimiques d’un mélange caoutchouteux
WO2025069964A1 (ja) * 2023-09-26 2025-04-03 国立大学法人大阪大学 コンピュータプログラム、情報処理装置及び情報処理方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6350369B1 (en) * 1998-04-14 2002-02-26 California Institute Of Technology Method and system for determining analyte activity
CN1402000A (zh) * 2001-07-19 2003-03-12 索尼国际(欧洲)股份有限公司 由纳米颗粒/枝晶复合材料制成的化学传感器
US20060099715A1 (en) * 1999-12-30 2006-05-11 Munoz Beth C Sensors with improved properties
US20090156427A1 (en) * 2007-07-31 2009-06-18 Shuguang Zhang Bio-Sensing Nanodevice
TW201008955A (en) * 2001-12-26 2010-03-01 Ind Tech Res Inst Peptide compounnds, and method of measuring sulfur compound and ammonia therewith
CN104169720A (zh) * 2012-02-21 2014-11-26 原子能与替代能源署 电子鼻或电子舌传感器

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20020064817A1 (en) 1992-04-06 2002-05-30 Buck Linda B. Odorant receptors and uses thereof
JP2017153444A (ja) 2016-03-04 2017-09-07 国立研究開発法人産業技術総合研究所 匂いの評価方法
FR3063543B1 (fr) 2017-03-03 2022-01-28 Commissariat Energie Atomique Procede de calibration d'un nez electronique.
FR3071061B1 (fr) 2017-09-14 2019-09-13 Aryballe Technologies Systeme de detection perfectionne pour nez electronique et nez electronique comprenant un tel systeme

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6350369B1 (en) * 1998-04-14 2002-02-26 California Institute Of Technology Method and system for determining analyte activity
US20020081232A1 (en) * 1998-04-14 2002-06-27 California Institute Of Technology Method and system for determining analyte activity
US20060099715A1 (en) * 1999-12-30 2006-05-11 Munoz Beth C Sensors with improved properties
CN1402000A (zh) * 2001-07-19 2003-03-12 索尼国际(欧洲)股份有限公司 由纳米颗粒/枝晶复合材料制成的化学传感器
TW201008955A (en) * 2001-12-26 2010-03-01 Ind Tech Res Inst Peptide compounnds, and method of measuring sulfur compound and ammonia therewith
US20090156427A1 (en) * 2007-07-31 2009-06-18 Shuguang Zhang Bio-Sensing Nanodevice
CN104169720A (zh) * 2012-02-21 2014-11-26 原子能与替代能源署 电子鼻或电子舌传感器

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
JONG HYUN LIM等: "A peptidereceptor-basedbioelectronicnoseforthereal-timedetermination of seafoodquality", BIOSENSORSANDBIOELECTRONICS, vol. 39, pages 244 - 249 *
M. DEL CARLO等: "Novel oligopeptides based e-nose for food quality control: application to extra-virgin olive samples", QUALITY ASSURANCE AND SAFETY OF CROPS & FOODS, vol. 6, no. 3, pages 309 - 317, XP055686062, DOI: 10.3920/QAS2013.0377 *

Also Published As

Publication number Publication date
ES2950236T3 (es) 2023-10-06
EP3997457C0 (fr) 2023-06-07
EP3997457B1 (fr) 2023-06-07
JP7544804B2 (ja) 2024-09-03
FR3098596B1 (fr) 2021-07-23
FR3098596A1 (fr) 2021-01-15
WO2021009440A1 (fr) 2021-01-21
US20220252564A1 (en) 2022-08-11
JP2022540647A (ja) 2022-09-16
KR20220032602A (ko) 2022-03-15
EP3997457A1 (fr) 2022-05-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114364982A (zh) 允许对气味进行物理化学分类的用于电子鼻的检测系统和包括这样的系统的电子鼻
JP7370511B2 (ja) 電子嗅覚用の改善された検出システム及びこのようなシステムを備える電子嗅覚
Ahmad et al. Electrochemical immunosensor modified with self-assembled monolayer of 11-mercaptoundecanoic acid on gold electrodes for detection of benzo [a] pyrene in water
Lang et al. Nanomechanical cantilever array sensors
Veiseh et al. Highly selective protein patterning on gold− silicon substrates for biosensor applications
Suri et al. Label-free ultra-sensitive detection of atrazine based on nanomechanics
Friedsam et al. Adsorption of polyacrylic acid on self-assembled monolayers investigated by single-molecule force spectroscopy
Song et al. Film bulk acoustic formaldehyde sensor with polyethyleneimine-modified single-wall carbon nanotubes as sensitive layer
CN101836107A (zh) 电子舌传感器
Cao et al. Investigation of spacer length effect on immobilized Escherichia coli pili‐antibody molecular recognition by AFM
Long et al. Recent advances in gas phase microcantilever-based sensing
Yamazaki et al. Enantioselective Detection of Gaseous Odorants with Peptide–Graphene Sensors Operating in Humid Environments
US20090011946A1 (en) Use of Sequence Specific Polymers in Chemical Detection
Huang et al. Microcantilevers modified by specific peptide for selective detection of trimethylamine
US8680233B2 (en) Heteropeptides useful for reducing nonspecific adsorption
Brightbill et al. Preblocking procedure to mitigate nonselective protein adsorption for Carboxyl-SAMs used in biosensing
Hurot Development of new sensing materials to improve the sensitivity and selectivity of an optoelectronic nose
Liu et al. Self-assembled monolayer of lipoic acid on gold and its application to rapid determination of 2, 3, 7, 8-tetrachlorodibenzo-p-dioxin
CN110709701A (zh) 用于表面等离子体共振测定的传感器表面
Sin et al. Sensitivity Enhancement of a Miniaturized Surface Plasmon Resonance Sensor Using Combination of Self-Assembled Monolayer and Protein G
Gorelkin et al. Use of biospecific reactions for the design of high-sensitivity biosensors based on nanomechanical cantilever systems
Yuan‐Yuan et al. QCM Coated with Self‐assembled Cystine‐bearing 1, 3‐Bridged Calix [4] arenes for Recognizing Gas‐phase Butylamines
Brothers et al. Mechanistic Analysis of Peptide Affinity to Single-Walled Carbon Nanotubes and Volatile Organic Compounds Using Chemiresistors
TW490562B (en) Preparation of hydrophilic piezoelectric sensing probe by self-assembled monolayer
Isu Peptoid and Antibody-based GFP Sensors

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20220415