Effectual Gold Nanoprobe Sensor for Screening Cow Milk Adulteration in Goat Milk—Comparison With Conventional PCR
Notice bibliographique
Résumé
Different methods have been used to detect milk adulteration, but in recent years the use of nanomaterials has been introduced as an interesting tool, due to their optical properties. A gold nanoparticle (AuNP) probe application was developed in order to evaluate milk adulteration. The methodology relies on the colorimetric differentiation and the participation profiles of the hybridization DNA sequence with the AuNPs. Various concentrations, from 0.01 (traces) to 50%, of cows’ milk in goats’ milk samples were prepared for DNA extraction, further identification with the AuNPs and comparison with a conventional PCR. Also, a total of 40 dairy products from goat milk, commonly consumed in Greece, were tested. Negative and goat reaction mixtures showed a purplish coloured solution with a peak at > 570 nm, while samples containing bovine DNA had an absorbance closer to the characteristic peak of the AuNPs at 520-525 nm. Presence of bovine milk was detected even at traces level, achieving a detection level comparable to those achieved by conventional PCR. The use of AuNPs in milk products, provides a low-cost and easy-to-perform method and offers the possibility to detect fraudulent practices in various food matrices.
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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 | 0,000 | 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 ».