Determination of norfloxacin residues in foods by exploiting the coffee‐ring effect and paper‐based microfluidics device coupling with smartphone‐based detection
Notice bibliographique
Résumé
By utilizing the coffee-ring effect and microfluidic paper-based analytical devices (µPADs), this study improved the sensitivity of the determination of norfloxacin in four different food matrices. Micro-PADs in this study were fabricated by designing and embedding wax channels onto cellulose-based filter paper through printing and subjecting the paper to heat to allow the wax to penetrate the paper. Determination of norfloxacin concentration in food samples was achieved by monitoring the colorimetric reaction that occurred between norfloxacin and the added iron (III) nitrate nonahydrate in 5 mM ammonia in each reaction chamber. A transition metal hydroxide was formed through this reaction that resulted in the formation of a solid precipitate to enable the antibiotic to bind to the iron molecule via coordination chemistry. This metal ion-antibiotic complex generated a visible color change. Following the colorimetric reaction, images were taken and subsequently analyzed via ImageJ to determine the relative pixel intensity that was used to infer norfloxacin concentration. The analytical sensitivity of this device was determined to be as low as 50 ppm when analyzing the inner-ring reaction, and as low as 5 ppm when analyzing the outer coffee ring thereby allowing for an alternative cheaper, faster, and more user-friendly method to detect norfloxacin than the conventional methods. PRACTICAL APPLICATION: This novel paper-based microfluidic device can achieve the detection of antibiotic residues in agrifoods in a faster, cheaper, and more user-friendly manner.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 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 ».