Detection of Clenbuterol Hydrochloride Residuals in Pork Liver Using a Customized Surface Plasmon Resonance Bioanalyzer
Notice bibliographique
Résumé
A surface plasmon resonance (SPR) immunoassay with an immobilization of self-assembled molecular identification membrane for the detection of residual Clenbuterol Hydrochloride (CLB) in pork liver was systematically investigated and experimentally validated for its high performance. SPR immunoassay with a regular competitive inhibition assay cannot be directly verified to detect CLB residuals. In this study, the binding of Au film with mercaptopropionic acid was investigated using the known form of the strong S-Au covalent bonds formed by the chemical radical of the mercaptopropionic acid and the Au film. After that, the immunoglobulin IgG of swine (SwIgG-CLB) was bonded with the mercaptopropionic acid by covalent -CO-NH- amide bonding. The modified comprehensive analysis of how the membrane structure works was introduced together with the customized SPR bioanalyzer. In order to evaluate the performance of this biomembrane structure, the concentrations of CLB-contained solutions of 0 ng · mL(-1), 10 ng · mL(-1), 20 ng · mL(-1), 33.3 ng · mL(-1), and 40 ng · mL(-1) were prepared by adding CLB reagents into the solutions of CLB antibody (Clenbuterol Hydrochloride Antibody, CLB-Ab), successively and then the response unit (RU) was measured individually. Using the data collected from the linear CCD array, the fitting curve was established with the R-Square value of 0.9929. Correspondingly, the recovery rate ranged from 88.48% to 103.21% was experimented and the limit of detection of CLB in 1.26 ng · mL(-1) was obtained efficiently. It was concluded that the detection method associated with biomembrane properties is expected to contribute much to the determination of residual CLB in pork liver quantitatively by using the customized SPR bioanalyzer.
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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 | 0,001 | 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 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 ».