Çoklu enzim esaslı biyosensör geliştirilmesi
Development of a multi enzyme based biosensor
Yazar: ALP YÜCEL
Danışman: PROF. DR. AYTEN SAĞIROĞLU
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kimya Bölümü / Biyokimya Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Biyokimya = Biochemistry

Özet:
Günümüzde trigliseridlerin tayininde titrimetrik, kromatografik ve enzimatik birçok yöntem kullanılmaktadır. Ancak bunlar özel ekipmanlar, uzman personel gerektiren zaman alıcı sistemlerdir. Biyosensörler, analitik ölçüm sistemlerinin, enzimler gibi biyolojik malzemelerle birleşmesinden oluşan biyoanalitik cihazlardır. Biyosensörler, tayin edilebilecek maddeler açısından ekonomik, pratik, hassas ve spesifik ölçümlere imkan vermelerinden dolayı trigliseridlerin analizlerinde diğer yöntemlere göre daha avantajlıdırlar.
Bu çalışma kapsamında, transferazlardan Gliserol kinaz, oksidoreduktazlardan Gliserol-3-fosfat oksidaz ve hidrolazlardan Lipaz enzimleri kullanılarak, seçilen immobilizasyon materyalleri ile hazırlanan üç enzimli biyosensörün optimizasyon,  karakterizasyon çalışmaları gerçekleştirildi  ve uygulanabilirliği incelendi.
Üç enzimin ön denemelerle belirlenen miktarlarını kapsayan fosfat tamponundaki karışıma Adenozin Trifosfat (ATP) eklenerek camsı karbon elektrot yüzeyine jelatin, sığır serum albumini (BSA) matriksleri ve glutaraldehit çapraz bağlayıcısı yardımıyla tutuklandı. Böylece elektrot yüzeyinde biyoaktif tabaka elde edildi. Hazırlanan çoklu enzim biyosensörü (ÇEB) için substrat olarak 100 mM, pH 7.0 fosfat tamponu içinde gum arabik ve triton X-100 varlığında triolein çözeltisi hazırlandı.
Hazırlanan ÇEB?in biyoaktif tabaka bileşenlerinin optimizasyon çalışmalarında; jelatin ve BSA miktarları ve glutaraldehit yüzdesi optimum değerleri sırasıyla 1.5 mg/cm2, 1 mg/cm2 ve % 2.5 olarak belirlendi. ÇEB?in reaksiyon koşullarının optimum pH ve sıcaklık değerleri sırasıyla 7.0 ve 40 oC olarak tayin edildi. Hazırlanan ÇEB?in  triolein substratı kullanılarak, lineer tayin aralığı, değişen substrat derişimine karşı belirlenen akım şiddeti (??) farkı ile hazırlanan kalibrasyon grafiğinden bulundu. Optimizasyon ve karakterizasyonu tamamlanan ÇEB?in trigliserid  tayininde kullanılabilirliği test edildi.

Abstract:
Nowadays, there are several titrimetric, chromatographic and enzyme based methods used for the determination of triglycerides. However these systems require special equipments, experienced personel and takes much time.
Biosensors are bioanalytical devices which are the combination of analytical instruments  and biological materials like enzymes. Biosensors are more advantageous than other methods because of their capability of economical, practical and specific determination of triglycerides.
In this master thesis, charachterization, optimization and operationability of the three-enzyme biosensor which is prepared with glycerol kinase from transferases, glycerol-3-phosphate oxidase from oxidoreductases and lipase from hydrolases with the help of chosen immobilization materials, are studied.
Adenosine triphosphate (ATP) was added to the mixture of three enzymes in phosphate buffer which were pre-studied for their amounts and then immobilized on to the surface of glassy carbon electrode with the help of gelatin, bovine serum albumin (BSA) and glutaraldeyde crosslinker. Bioactive layer was created in the end of this process. Triolein solution was prepared in 100 mM pH 7.0 phosphate buffer in the presence of gum arabic and triton X-100 as a substrate for the multi enzyme biosensor (MEB).
In the optimization studies for the bioactive layer components of the prepared MEB, the optimum amounts of gelatin, BSA and glutaraldehyde was calculated as 1.5 mg/cm2, 1 mg/cm2 and % 2.5 respectively. Optimum pH and temperature of the reaction of MEB was determined as 7.0 and 40 oC, respectively. Lineer range of triolein for the prepared MEB was found from the calibration graphic between several substrate concentration and ? Current. After optimization and charachterization of the MEB, its operationability in triglycerides was also tested.