Advances in Aptamer-Based Biosensors for Food Safety
Notice bibliographique
Résumé
The presence of unsafe levels of chemical compounds, toxins, and pathogens in food constitutes a growing public health problem that necessitates new technology for the detection of these contaminants along the food continuum from production to consumption. While traditional techniques that are highly selective and sensitive exist, there is still a need for simpler, more rapid and cost-effective approaches to food safety testing. Within this context, the field of food safety biosensors has emerged. Biosensors consist of a specific molecular recognition probe targeting an analyte of interest and a means of converting that recognition event into a measurable signal. As molecular recognition is the foundation of biosensing, there has been increased focus on the development of new molecular recognition probes for food-safety related molecular targets. Antibodies have been the gold standard in molecular recognition for several decades and have been incorporated widely into biosensors and assays relating to food (Ricci et al., 2007). Despite their applicability to food monitoring, they are not without their disadvantages, which are primarily linked to the requirement that antibody generation is an in vivo process. For example, highly toxic substances are not conducive to antibody generation. Furthermore, the batch to batch reproducibility of antibody generation can be less than satisfactory. Compounding these limitations is the fact that antibodies have short shelf-lives and can be challenging to chemically modify for incorporation into a biosensor platform. Nevertheless, the affinity and specificity of antibodies for their molecular targets make them convenient receptors for biosensing strategies. Many of the disadvantages described above could be avoided with a molecular recognition probe of synthetic origin that would still maintain the required specificity and affinity. Because of their in vitro selection and production, the relatively new technology of aptamers has emerged as a viable alternative for use in biosensor platforms (Mascini, 2009). This chapter will focus on the recent literature in aptamers for food safety related targets, as well as the biosensor platforms in which these probes have been incorporated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».