【摘要】：本文以分子信標(biāo)自組裝為核心,生物傳感器的設(shè)計為主要研究對象,以提高生物傳感器的性能為目標(biāo),對分子信標(biāo)自組裝模型在組合優(yōu)化的NP問題中的應(yīng)用及其復(fù)雜度進行了研究,并對其在生物傳感器探針設(shè)計中的應(yīng)用進行探索研究,分析其對傳感器靈敏度和響應(yīng)時間方面的改善和提高。文中圍繞著飲用水源的監(jiān)測問題結(jié)合納米金和磁性粒子的優(yōu)點設(shè)計出用于檢測水體中病原體和病毒的生物傳感器。DNA生物傳感器的檢測原理主要是利用DNA分子的自組裝技術(shù)。因此在論文中首先介紹了DNA分子的自組裝技術(shù),并且給出了DNA白組裝在組合優(yōu)化中NP問題的計算模型,充分展示了DNA計算的巨大的并行性。本文主要內(nèi)容如下：首先,充分挖掘分子信標(biāo)這一獨特的“發(fā)夾”結(jié)構(gòu)所表達(dá)的信息,利用分子信標(biāo)靈敏度高,特異結(jié)合性強、反應(yīng)迅速及可熒光標(biāo)記等優(yōu)點給出最大匹配問題的DNA計算模型。利用分子信標(biāo)莖干端的熒光標(biāo)記還可以直觀的觀測到生化反應(yīng)的完全性,當(dāng)有發(fā)夾打開時,熒光背景增強,當(dāng)所有發(fā)夾都打開時,熒光背景最強且不再變化,說明此時已經(jīng)反應(yīng)完全了,可以繼續(xù)下一步的操作。另外,此模型的復(fù)雜度與頂點的度有關(guān)。理論分析表明,作為有m個頂點和n條邊的無向圖,利用分子信標(biāo)計算它的最大匹配,根據(jù)模型分析其算法的復(fù)雜度,編碼及生物操作的復(fù)雜度僅隨頂點與邊的增加而增加,且復(fù)雜度為(?)(n2)。其次,分析了目前所采用的DNA tile,其結(jié)構(gòu)復(fù)雜,且不易熒光標(biāo)記等不足,利用分子信標(biāo)的優(yōu)點設(shè)計了分子信標(biāo)tile,其結(jié)構(gòu)簡單,可熒光標(biāo)記,在讀解時可借助于熒光光譜儀等幫助分析,在計算過程中減少了生化操作,而且其具有特異結(jié)合性強和反應(yīng)迅速等優(yōu)點,一定程度上降低了計算的錯解率。利用分子信標(biāo)給出圖G的最大匹配的計算模型,計算前先將圖G的邊集映射為二進制組合,假設(shè)一個n位二進制數(shù)的第i位取值為1,則它代表對應(yīng)的第i條邊在集合M中,而不在集合E-M中。假設(shè)在一個n位二進制數(shù)的第i位取值為0,則它代表相應(yīng)的第i條邊不在集合M中,而在集合E-M中,其中M為一邊集。這里利用自組裝算法從對應(yīng)的所有組合2n中找出圖G的所有匹配,再找出最大匹配。相對分子信標(biāo)計算模型,此算法將復(fù)雜度從(?)(n2)降低到(?)(n)。利用自組裝模型解決組合優(yōu)化中的全錯位排列問題,采用將其所有排列給出,再利用生化反應(yīng)的并行性同時驗證所有排列是否是全錯位排列,利用熒光光譜儀進行解的讀取。之后又給出整數(shù)線性規(guī)劃問題的自組裝模型,構(gòu)建乘法、加法和比較子系統(tǒng)進行求解,解的讀取結(jié)合者熒光標(biāo)記和其他分子生物技術(shù)操作。最后此自組裝模型也解決了3-可滿足性問題,用熒光標(biāo)記的方法,利用自組裝模塊對每一個字句同時進行判定,最后使每個字句都為真的即是問題的解,說明此式為可滿足的。對分子信標(biāo)自組裝模型的復(fù)雜度從計算和空間復(fù)雜度分別進行分析,得到計算復(fù)雜度和空間復(fù)雜度為常數(shù)或者是問題規(guī)模n的線性函數(shù)。從此模型中可充分體現(xiàn)分子信標(biāo)瓦片的優(yōu)點。下一步的研究工作是研究此模型的通用性,并且進行實驗論證。最后,基于這種獨特的結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢,結(jié)合納米金和磁性粒子的優(yōu)點設(shè)計出用于檢測病原體(如大腸桿菌)的DNA生物傳感器。利用鎖核酸(LNA)、肽核酸(PNA)、DNA納米結(jié)構(gòu)探針的特點結(jié)合納米金和磁性粒子的優(yōu)點分別設(shè)計出用于檢測水源中病毒的DNA生物傳感器。這幾款DNA生物傳感器在理論上縮短了響應(yīng)時間,提高了靈敏度,為實現(xiàn)環(huán)境的實時監(jiān)測又邁進了一步。
【學(xué)位授予單位】：安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP212.3;X830

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2701601