A smartphone-readable barcode assay for the detection and quantitation of pesticide residues
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we present a smartphone-readable barcode assay for the qualitative detection of methyl parathion residues, a toxic organophosphorus pesticide that is popularly used in agriculture worldwide. The detection principle is based on the irreversible inhibition of the enzymatic activity of acetylcholinesterase (AchE) by methyl parathion; AchE catalytically hydrolyzes acetylthiocholine iodine to thiocholine that in turn dissociates dithiobis-nitrobenzoate to produce a yellow product (deprotonated thio-nitrobenzoate). The yellow intensity of the product was confirmed to be inversely dependent on the concentration of the pesticide. We have designed a barcode-formatted assay chip by using a PDMS (polydimethylsiloxane) channel plate (as the reaction reservoir), situated under a printed partial barcode, to complete the whole barcode such that it can be directly read by a barcode scanning app installed on a smartphone. The app is able to qualitatively present the result of the pesticide test; the absence or a low concentration of methyl parathion results in the barcode reading as "-", identifying the test as negative for pesticides. Upon obtaining a positive result (the app reads a "+" character), the captured image can be further analyzed to quantitate the methyl parathion concentration in the sample. Besides the portability and simplicity, this mobile-app based colorimetric barcode assay compares favorably with the standard spectrophotometric method.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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 découle