Bio- und Nanostrukturen, Biosensoren

Präsentation zum Thema: "Bio- und Nanostrukturen, Biosensoren"—  Präsentation transkript:

1 Bio- und Nanostrukturen, Biosensoren
Tanja Steiner & Helmut Dier

2 Inhalt 1.) Einleitung (warum Bio-nanostrukturen)
2.) Biologische Systeme (Nervenzellen) 3.) S-Layers als Grundstrukturen für a) Bio-Materialien b) strukturierte Nanotechnologie c) Bildverarbeitung der beobachteten Strukturen 4.) Ausblick auf die Evolution der „Nanowelt“

3 Nervensignal Entstehung im Zellkern
Signalverlauf entlang der Nervenfaser (Axon) Länge der Nervenfaser: cm - 1m

4 Zellkern Mitochondrien Energiegewinnung
Enthält u. a. für den Stoffwechsel wichtige Organellen Mitochondrien Energiegewinnung Endoplasmatisches Retikulum: Synthese der von der Zelle benötigten Eiweißstoffe (Proteine)

5 Nervenfaser Isolierend durch die Myelinhülle umgeben
Fortpflanzung des Nervensignals über die Ranvierschen Schnürlinge

6 Synapsen Ende der Nervenfaser im synaptischen Endknöpfchen.
Kontakt zwischen Zellkörper und den von ihm ausgehenden Dentriten mit anderen Nervenfasern.

7 Neuronenarten Das menschliche Kleinhirn besteht aus über 1010 Zellen, die in 5 verschiedenen neuronalen Typen vorliegen Purkinje-Zellen, Granule-Zellen, Golgi-Zellen , Korb-Zellen, sternförmige Zellen

8 Zellmembran Für Säugetiere:
Zwei Schichten vier verschiedener Phosphatmolekülschichten mit Unterschieden in den dipolaren Enden N und O.

9 Strommessung Messung des Ionenstromes eines einzelnen Übertragungskanals Pipettenlösung verursacht Durchlassmechanismus.

10 Messschema

11 S-Layers (Surface Layers)
Kristalline Schichten auf äußerer Zellmembran Aufbau durch Selbstorganisation Bildung wegen Umweltbedingungen ök. Bedingungen Picture by: Margit Sára and Uwe Sleytr

12 Auftreten und Struktur der S-Layers
U.B.Sleytr et al. Angew.Chem.Int.Ed. 1999, 38, 1034 Wichtig: Genaue Beschreibung und Charakterisierung solcher Strukturen (Bilderkennung)

13 Anwendung und Eigenschaften
Rekristallisation als Monolayers auf Festen Trägern Wasser/Luft Grenzfläche Lipidfilmen Liposomen Poren: Gleich groß Gleiche Morphologie

14 3-D Modell der Proteinmassenverteilung
U.B.Sleytr et al. Angew.Chem.Int.Ed. 1999, 38, 1034 a) Bacillus sterothermphilus b) Bacillus sphaericus c) Bacillus Coagluans Einheit: 10nm

15 Rekristallisation isolierter S-Layer In-vitro Selbstorganisation
a) Kristalline Felder b) Anlagerung an Zellwand c) Wasser-Luft Grenzfläche d) an festen Flächen e) Lipidfilme U.B.Sleytr et al. Angew.Chem.Int.Ed. 1999, 38, 1034

16 Biotechnische Anwendungen Filteraufbau
U.B.Sleytr et al. Angew.Chem.Int.Ed. 1999, 38, 1034 Ultrafiltermembran Anbinden funktionaler Moleküle

17 Biotechnische Anwendungen Stützstrukturen für z.B. Filter
S-Layer als Stützstruktur für funktionelle Lipidmembranen Zur Stabilisierung von Lipidmembranen U.B.Sleytr et al. Angew.Chem.Int.Ed. 1999, 38, 1034

18 Nanotechnische Anwendungen Patternherstellung
a) Pattern durch Bestrahlung mittels lithographischer Maske und Laser aufbringen b) S-Layer von bestrahlten Teilen entfernen c) Metallisierung oder d) Anbindung biologischer Moleküle an die S-Layer e) Raserkraftmikroskopie eines S-Layerpattern auf Siliziumwafer U.B.Sleytr et al. Angew.Chem.Int.Ed. 1999, 38, 1034

19 Nanotechnische Anwendungen Patternherstellung
a) Gold „Verbund“ (lattice); Partikelgröße etwa 4-5 nm. b) Schematischer Querschnitt U.B.Sleytr et al. Angew.Chem.Int.Ed. 1999, 38, 1034

20 Analyse von nano-Strukturen, S-Layers, Bilderkennung, 3d Oberflächen
Allgemeine Oberflächen werden durch eine Menge von Oberflächen (Patches) beschrieben, die durch 4 Kurven begrenzt werden. Parameter u, v P(u,v)=[x(u,v)y(u,v)z(u,v)], wobei 0<=u,v<=1

21 Erkennungsprobleme Kontrast Gestaltung Geometrische Anordnung
Überlappungen Vorgabe gezielter Such- Strategien Objekttrennung und Be- wertung z. B. durch Einsatz von Filtern

22 Template Matching Einfachste Methode: Bildsubtraktion
Vergleichsbild: ideales Muster Prüfbild: muss idealem Muster entsprechen Ergebnis:mögliche Defekte

23 Feature Matching Vergleich findet nicht auf Grund
von Pixelwerten statt sondern ist merkmalsorientiert. Verringerung der Datenmenge Zeitersparnis Effiziente Fehlererkennung kein Positionierungsproblem Problem: Merkmalsdefinition

24 Gaussbilder Orientierbare Fläche: ausge-
zeichnet durch die Möglichkeit der Angabe einer gerichteten Einheitsoberflächennormalen- richtung zu jeden Punkt Jede Oberfläche deren 2. Seite nicht erreichbar ist ohne die Grenzfläche zu passieren Jede geschlossene Oberfläche ist orientierbar Jedes Oberflächenpatch ist orientierbar .

25 Bildrekonstruktion Erstellung des 3d Bildes durch Modellierung aus
Schichtbildern. Problem: keine Information zwischen den Teilschritten, die Form wird approximiert, Rekonstruktion nach Modellwissen.

26 Ausblick auf die „Nanowelt“
Lernende Selbstorganisation in Anlehnung an die Evolution H.Lipson in Nano-Physics & Bio-Electronics, Elsevier 2002