Molecularly imprinted polymers-based colorimetric-SERS dual biosensor for the detection of atrazine in apple juice
Notice bibliographique
Résumé
Atrazine is a harmful herbicide that can disrupt the hormonal system in humans and animals. Contamination of atrazine in various agri-food products occurs due to illegal uses. Detection of atrazine in foods is time consuming and expensive when the official methods such as gas chromatography-mass spectrometry are applied. In this thesis project, we developed a dual biosensor integrating molecularly imprinted polymers (MIPs) with gold nanoparticles (AuNPs)-based colorimetric assay and surface enhanced Raman spectroscopy (SERS), which can be applied for rapid, high-throughput and sensitive determination of trace levels of atrazine in agri-food products (e.g., apple juice). This biosensor includes three functions: separation, screening, and quantification. For separation, MIPs were synthesized using molecular imprinting technology by employing atrazine as the template molecule. MIPs-based solid phase extraction (MIPs-SPE) could selectively separate atrazine from apple juice with high recoveries (~93%). AuNPs-based colorimetric assays were able to rapidly detect atrazine due to ligands between atrazine molecules and the surface of AuNPs. High-throughput screening of a large number of samples could be achieved with simple color variation with the limit of detection (LOD) as low as 0.01 mg L-¹. For quantification, SERS tests were conducted using AuNPs for Raman spectral collection. Raman spectra of apple juice samples with different concentrations of atrazine were rapidly collected and analyzed by chemometrics. The calculated LOD equals to 0.0012 mg L-¹ and limit of quantification (LOQ) was 0.0040 mg L-¹, both of which meet the guidelines set up by Health Canada (i.e., 0.005 mg L-¹). Three types of AuNPs with different diameters (i.e., 43 nm, 27 nm, 11 nm) were synthesized and compared for the use of this biosensor. The largest AuNPs worked best for colorimetric assays while the medium-size AuNPs were the most suitable candidate for SERS tests. The extremely low LOD and LOQ strongly validate the potential application of this innovative dual biosensor for accurate and high-throughput determination of atrazine in foods.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».