Fabrication and Optimization of a Molecularly Imprinted Carbon Fiber Microelectrode for Selective Detection of Met-enkephalin Using Fast-Scan Cyclic Voltammetry
Source abstract
Abstract
Methionine-enkephalin (Met-Enk) is an endogenous opioid peptide that is involved in various physiological processes including memory. A technological gap in the understanding of Met-Enk’s role in memory is the lack of rapid measurement tools to selectively quantify Met-Enk concentrations in situ . Here, we integrate molecularly imprinted polymers (MIPs) with carbon fiber microelectrodes (CFMs) to selectively detect Met-Enk by using fast-scan cyclic voltammetry (FSCV). We report two MIP conditions that yield 2-fold and 5-fold higher selectivity toward Met-Enk than the tyrosine-containing hexapeptide fragment angiotensin II (3–8). We demonstrate that MIP technology can be combined with FSCV at CFMs to create rapid and selective sensors for Met-Enk. This technology is a promising platform for creating selective sensors for other peptides and biomarkers.
Source: openalex_inverted_index · Quality: baseline
Research context
OpenAlex topics: Pharmacological Effects and Assays · Analytical Chemistry and Chromatography · Electrochemical sensors and biosensors
SciVX discovery tags are terminology-based. OpenAlex topics are source-provided classifications.
Affiliations
Department of Chemistry, University of Vermont, 82 University Place, Burlington, Vermont 05405, United States
Funding
University of Vermont
References (72)
Show source-provided references
1. 10.1124/pr.112.00713810.1124/pr.112.007138 ↗
2. 10.1016/j.jneuroim.2004.08.00410.1016/j.jneuroim.2004.08.004 ↗
3. Murrin L. C. · 2007 · 1
4. 10.1016/0028-3908(93)90025-X10.1016/0028-3908(93)90025-X ↗
5. 10.1523/JNEUROSCI.1902-05.200510.1523/JNEUROSCI.1902-05.2005 ↗
6. 10.1016/j.bbr.2008.09.03810.1016/j.bbr.2008.09.038 ↗
7. 10.1016/S0031-9384(02)00751-510.1016/S0031-9384(02)00751-5 ↗
8. 10.1016/S0166-4328(99)00022-410.1016/S0166-4328(99)00022-4 ↗
9. 10.1016/j.neuroscience.2022.02.01410.1016/j.neuroscience.2022.02.014 ↗
10. 10.1016/0306-4530(86)90005-310.1016/0306-4530(86)90005-3 ↗
11. 10.1016/0166-4328(80)90001-710.1016/0166-4328(80)90001-7 ↗
12. 10.1523/JNEUROSCI.0590-08.200810.1523/JNEUROSCI.0590-08.2008 ↗
13. 10.1038/s41380-021-01124-y10.1038/s41380-021-01124-y ↗
14. 10.3389/fnbeh.2022.80823210.3389/fnbeh.2022.808232 ↗
15. 10.1016/S0163-1047(88)90517-110.1016/S0163-1047(88)90517-1 ↗
16. 10.1007/s00213-014-3811-z10.1007/s00213-014-3811-z ↗
17. 10.1038/258577a010.1038/258577a0 ↗
18. 10.1007/s10571-006-9100-610.1007/s10571-006-9100-6 ↗
19. 10.1016/0306-4522(89)90407-710.1016/0306-4522(89)90407-7 ↗
20. 10.1210/endo-119-4-152710.1210/endo-119-4-1527 ↗
21. 10.1073/pnas.74.6.258410.1073/pnas.74.6.2584 ↗
22. 10.1021/ac010774d10.1021/ac010774d ↗
23. 10.1016/S0378-4347(97)00436-210.1016/S0378-4347(97)00436-2 ↗
24. 10.1021/acs.analchem.5b0208610.1021/acs.analchem.5b02086 ↗
25. 10.1208/s12248-017-0114-410.1208/s12248-017-0114-4 ↗
26. 10.1016/j.jchromb.2020.12228210.1016/j.jchromb.2020.122282 ↗
27. 10.1016/j.jneumeth.2006.06.02010.1016/j.jneumeth.2006.06.020 ↗
28. 10.1016/0165-5728(91)90110-S10.1016/0165-5728(91)90110-S ↗
29. 10.1021/cn500256e10.1021/cn500256e ↗
30. 10.1016/j.biomaterials.2016.02.01310.1016/j.biomaterials.2016.02.013 ↗
31. 10.1016/j.jneumeth.2009.06.02310.1016/j.jneumeth.2009.06.023 ↗
32. 10.1002/jms.73310.1002/jms.733 ↗
33. 10.1016/0165-0270(90)90040-M10.1016/0165-0270(90)90040-M ↗
34. 10.1007/s13361-013-0605-110.1007/s13361-013-0605-1 ↗
35. 10.1016/j.jneumeth.2005.06.00110.1016/j.jneumeth.2005.06.001 ↗
36. 10.1016/j.addicn.2022.10001610.1016/j.addicn.2022.100016 ↗
37. 10.1021/ac00155a00610.1021/ac00155a006 ↗
38. 10.1021/acschemneuro.6b0039310.1021/acschemneuro.6b00393 ↗
39. 10.1149/1945-7111/ac006410.1149/1945-7111/ac0064 ↗
40. 10.3389/fnins.2021.65870310.3389/fnins.2021.658703 ↗
41. 10.1039/C4AN02065K10.1039/C4AN02065K ↗
42. 10.1021/acs.langmuir.9b0394110.1021/acs.langmuir.9b03941 ↗
43. 10.1021/acs.analchem.7b0473210.1021/acs.analchem.7b04732 ↗
44. 10.1039/D3RA04551J10.1039/D3RA04551J ↗
45. 10.1039/D3RA05119F10.1039/D3RA05119F ↗
46. 10.1039/C9AY00055K10.1039/C9AY00055K ↗
47. 10.1021/acs.analchem.5b0063310.1021/acs.analchem.5b00633 ↗
48. 10.1016/j.jneumeth.2004.03.02510.1016/j.jneumeth.2004.03.025 ↗
49. 10.1021/ac501725u10.1021/ac501725u ↗
50. 10.1021/jm00223a00810.1021/jm00223a008 ↗
51. 10.1016/S0022-0728(03)00220-110.1016/S0022-0728(03)00220-1 ↗
52. 10.1021/acschemneuro.8b0035110.1021/acschemneuro.8b00351 ↗
53. 10.1016/j.eurpolymj.2020.11023110.1016/j.eurpolymj.2020.110231 ↗
54. 10.1016/j.mset.2019.10.01210.1016/j.mset.2019.10.012 ↗
55. 10.1016/j.talo.2021.10007210.1016/j.talo.2021.100072 ↗
56. 10.1016/j.snb.2011.01.04810.1016/j.snb.2011.01.048 ↗
57. 10.1021/ac980674g10.1021/ac980674g ↗
58. 10.1021/acs.chemrev.8b0017110.1021/acs.chemrev.8b00171 ↗
59. 10.1002/elan.20090061610.1002/elan.200900616 ↗
60. 10.1021/ac901884610.1021/ac9018846 ↗
61. 10.1039/b502827b10.1039/b502827b ↗
62. 10.1016/j.porgcoat.2014.06.00310.1016/j.porgcoat.2014.06.003 ↗
63. 10.1080/1023666050034539810.1080/10236660500345398 ↗
64. 10.1016/j.synthmet.2006.01.01010.1016/j.synthmet.2006.01.010 ↗
65. 10.1021/acs.jpcb.5b0120710.1021/acs.jpcb.5b01207 ↗
66. 10.1016/S0013-4686(96)00285-X10.1016/S0013-4686(96)00285-X ↗
67. 10.1016/j.febslet.2011.12.01410.1016/j.febslet.2011.12.014 ↗
68. 10.1016/j.bbabio.2003.10.01710.1016/j.bbabio.2003.10.017 ↗
69. 10.1149/2.0071812jes10.1149/2.0071812jes ↗
70. 10.1016/j.jchromb.2004.01.06410.1016/j.jchromb.2004.01.064 ↗
71. 10.3390/ijms2024630410.3390/ijms20246304 ↗
72. 10.1016/j.trac.2022.11683010.1016/j.trac.2022.116830 ↗