Molecularly imprinted polymers integrated with surface enhanced Raman spectroscopy: Innovative chemosensors in food science
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».