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研究者は電気化学を使用して、分子に保存されているデータを読み取ります

シーケンス定義の重合における最近の進歩により、これまで以上に容易にメッセージを非生物学的分子に書き込むことができました。しかし、これらのメッセージを読むことは通常、質量分析に依存しています。これは、実行するのに費用がかかり、解釈するために専門のノウハウが必要です。だからこそ、テキサス大学オースティン校の研究者は 電気化学を使用して、分子配列から情報を抽出します （化学 2025、doi：10.1016/j.chempr.2025.102571）。 「それははるかに安く、はるかに小さな楽器で行うことができます」と化学者は言います エリック・アンシリン、電気エンジニアと一緒に作業を率いた Praveen Pasupathhy。 256の可能な「4文字の単語」のそれぞれは、核酸配列の3文字のコドンと同様に、タンパク質の指示の特定のアミノ酸に対応するように、異なる文字、数、または記号を表すことができます、とAnslynは言います。 分子からデータを抽出するために、研究者は塩基を使用してオリゴマーをトリガーし、一度に1つのモノマーをバラバラにします。次に、微分パルスボルタンメトリー（DPV）を使用します。これは、電圧パルスを使用して分子の電気化学的特徴を測定して、どのモノマーが放出され、どの順序でどの順序であるかを決定します。信号が時間の経過とともにどのように変化するかを追うことにより、研究者はシーケンスを把握できます。 Anslynは、シーケンス3321に配置されたモノマー1、2、および3で作られた文字列について、モノマー3がDPVデータの読み取りに最初に表示される信号になる方法について説明します。その信号は、2番目のモノマーが外れると成長し続けます。最終的には成長を停止し、モノマー2からの信号が表示され、その後モノマー1からの信号が表示されます。 研究者は、電気化学データを分析および解釈し、各シーケンスを対応するシンボルに一致させるコンピューターモデルを開発しました。彼らは、11の異なる分子に書き込まれた11文字のパスワードをエンコードし、それをデコードし、それを使用してコンピューターのロックを解除することにより、手法を実証しました。 彼のエレマンAnslynとPasupathyの電気化学的方法は、分子からのデータを解読するための「まったく新しいアプローチ」であるとAnslynとPasupathyの電気化学的方法は、ラドバウド大学の化学者であると述べています。それはまだ実践的なサンプルの準備と分子あたり数時間のデコード時間を必要としますが、それはよりユーザーフレンドリーなシーケンスに向けて確実な進歩であると彼は言います。 Pasupathy氏によると、チームは、アプローチをチップベースのマイクロ流体システムに翻訳して、分析を合理化し、ハンズオン化学を減らすことに取り組んでいます。 #研究者は電気化学を使用して分子に保存されているデータを読み取ります