Jeong-Yeol Yoon:基于毛细管流速的纸质微流控芯片上 PCR 和 RPA 产物长度鉴定

文摘   2024-12-04 18:32   北京  

在核酸检测领域,传统的荧光检测和比色法已广泛应用,但这些方法通常依赖于复杂的光学设备和昂贵的试剂,难以满足资源有限地区快速、便携、低成本的需求。

Jeong-Yeol Yoon教授团队的一篇关于纸质微流控芯片的研究为我们提供了一种全新的思路。该研究利用纸质芯片的毛细管流速特性,结合氨基化微球的电荷中和作用,成功开发出一种无需光学检测的核酸扩增产物长度区分方法。这种创新性方法不仅降低了成本,还显著提高了检测的便携性和易操作性。通过简单的智能手机记录流速,研究人员实现了对不同长度PCRRPA扩增产物的精确区分,为未来资源有限地区的分子诊断提供了重要启示。

这一方法的核心机制在于:DNA扩增产物带有负电荷,可与氨基化微球表面的正电荷结合,产生电荷中和效应,进而改变液体的表面张力。扩增产物越长,结合效率越高,液体的界面张力恢复越多,从而加速毛细管流速。研究发现,在优化条件下,毛细管流速与扩增产物长度的平方根呈线性关系,这为区分不同长度的核酸产物提供了理论依据。

文章首先设计了一系列实验,验证了该方法的可行性和稳定性。使用硝酸纤维素膜作为检测平台,通过蜡打印技术制作微流控通道,并在通道中预加载氨基化微球。利用PCR(图1-3)和RPA扩增技术(图4-6)生成不同长度的核酸片段(142 bp416 bp682 bp1121 bp),并测试其在纸质芯片上的毛细管流速表现。对比了0.5 μm1.0 μm氨基化微球的效果,发现1.0 μm微球对长扩增产物的结合效率更高,从而显著改善了检测的灵敏度和准确性(图1、图4)。实验进一步分析了PCR循环数、初始模板浓度和环境条件对检测结果的影响,表明方法在常规实验条件下具有较高的鲁棒性。

作者首先展示了纸质微流控芯片的整体设计和实验流程,包括微球预装位置、样品加载区,以及智能手机用于记录毛细管流速的装置布置。实验还比较了不同微球直径(0.5 μm1.0 μm)对流速曲线的影响,结果显示1.0 μm微球在长扩增产物检测中表现更优(图1)。

1 PCR 样品的代表性结果


其次,探讨了不同长度PCR扩增产物(142 bp416 bp682 bp1121 bp)对毛细管流速的影响。实验发现,使用0.5 μm微球时,长扩增产物的流速曲线波动较大,而1.0 μm微球能更准确地反映长度差异,说明微球尺寸是影响检测灵敏度的关键参数(图2)。

2 PCR 样品的时间优化


最后,验证了毛细管流速的初始斜率与扩增产物长度平方根之间的线性关系。通过选取最佳帧数(300帧),实验得到了高R²值(0.993)的线性拟合曲线,说明该方法能够稳定区分不同长度的核酸扩增产物(图3)。

3 标准曲线的线性度和斜率随时间的波动


作者将毛细管流速检测方法扩展至RPA扩增产物,结果显示RPA产物的流速随长度增加而增加,与PCR产物类似。对比分析表明,1.0 μm微球在检测复杂扩增混合物时依然具有较高的灵敏度和稳定性(图4)。

4 RPA 样本的代表性结果


探讨了RPA扩增产物的流速初始斜率随检测帧数(20100200300帧)的变化趋势,以及不同产物长度(142 bp416 bp682 bp)在不同微球直径(0.5 μm1.0 μm)条件下的检测表现。结果表明,使用0.5 μm微球时,较长产物(682 bp)的结合效率较低,流速曲线偏离趋势;而使用1.0 μm微球时,300帧条件下的线性关系得到优化,所有产物均显示递增趋势。

5 使用 RPA 样本进行时间优化


最后,作者展示了毛细管流速初始斜率与扩增产物长度平方根的标准曲线(R²值)、流速斜率波动分析(随时间变化),以及通过悬滴法测量界面张力(γLV)随产物长度变化的结果表明,300帧条件下,流速初始斜率与扩增产物长度平方根呈高度线性关系(R²=0.993);界面张力实验表明,扩增产物长度越长,γLV越高,支持了产物与微球结合改变液体表面张力的假设。

6 标准曲线的线性度和斜率随时间的波动


点 评:

1.通过转化检测模式,该方法使核酸扩增产物长度检测摆脱了昂贵的光学设备,为资源有限地区的快速核酸检测提供了重要支持。这一创新具有广泛的实际应用潜力。

2.通过建立扩增产物长度与毛细管流速的定量关系,该研究为无光学核酸检测方法提供了理论依据,也为后续相关研究奠定了方法学基础。


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Buchanan, B. C., Loeffler, R. S., Liang, R. & Yoon, J.-Y. Capillary flow velocity-based length identification of PCR and RPA products on paper microfluidic chips. Biosens. Bioelectron. 267, 116861 (2025).

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