Paper-Based Microfluidic Device (DON-Chip) for Rapid and Low-Cost Deoxynivalenol Quantification in Food, Feed, and Feed Ingredients
Notice bibliographique
Résumé
Mycotoxin contamination causes over $5 billion of economic loss per year in the North American food and feed industry. A rapid, low-cost, portable, and reliable method for on-site detection of deoxynivalenol (DON), a representative mycotoxin predominantly occurring in grains, would be helpful to control mycotoxin contamination. In this study, a paper-based microfluidic chip capable of measuring DON (DON-Chip) in food, feed, and feed ingredients was developed. The DON-Chip incorporated a colorimetric competitive immunoassay into a paper microfluidic device and used gold nanoparticles as a signal indicator. Furthermore, a novel ratiometric analysis method was proposed to improve detection resolvability. Detection of DON in the aqueous extracts from solid food, feed, or feed ingredients was successfully validated with a detection range of 0.01–20 ppm (using dilution factors from 10 to 10 4 ). Compared with conventional methods, the DON-Chip method could greatly reduce the cost and time of mycotoxin detection in the food and feed industry.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».