Molecularly imprinted polymers integrated with surface enhanced Raman spectroscopy: Innovative chemosensors in food science
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
Determination of trace levels of compounds in agri‐foods are challenging due to the complexity of the agricultural and food matrices. A specific and complete separation and enrichment of the target compound is sometimes more important than the development of detection tools. Raman spectroscopy and its derivative, surface enhanced Raman spectroscopy (SERS), have been widely used for the detection of specific food components due to their unique ability to record “fingerprinting” features of each molecule. However, Raman spectroscopy/SERS records the spectral signatures of all the food components, demonstrating that a pre‐separation of the target compound is critical. Molecularly imprinted polymers (MIPs), defined as “artificial antibodies”, have been constructed and integrated with Raman spectroscopy/SERS for an accurate and reliable separation and detection of target compounds in agri‐foods with minimum interference from food matrices. Compared to other separation elements (e.g., antibody, aptamer etc.) that can be integrated with Raman spectroscopy/SERS for sensing, MIPs do not contribute to spectral signature, can be reused multiple times and are more resistant to environmental factors, demonstrating the potential to be used for in‐field and on‐line screening of food safety and quality.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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