Nanomaterial based electrochemical sensors for the safety and quality control of food and beverages
Notice bibliographique
Résumé
The issue of foodborne related illnesses due to additives and contaminants poses a significant challenge to food processing industries. The efficient, economical and rapid analysis of food additives and contaminants is therefore necessary in order to minimize the risk of public health issues. Electrochemistry offers facile and robust analytical methods, which are desirable for food safety and quality assessment over conventional analytical techniques. The development of a wide array of nanomaterials has paved the way for their applicability in the design of high-performance electrochemical sensing devices for medical diagnostics and environment and food safety. The design of nanomaterial based electrochemical sensors has garnered enormous attention due to their high sensitivity and selectivity, real-time monitoring and ease of use. This review article focuses predominantly on the synthesis and applications of different nanomaterials for the electrochemical determination of some common additives and contaminants, including hydrazine (N2H4), malachite green (MG), bisphenol A (BPA), ascorbic acid (AA), caffeine, caffeic acid (CA), sulfite (SO32-) and nitrite (NO2-), which are widely found in food and beverages. Important aspects, such as the design, fabrication and characterization of graphene-based materials, gold nanoparticles, mono- and bimetallic nanoparticles and metal nanocomposites, sensitivity and selectivity for electrochemical sensor development are addressed. High-performance nanomaterial based electrochemical sensors have and will continue to have myriad prospects in the research and development of advanced analytical devices for the safety and quality control of food and beverages.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».