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Enregistrement W3199461186 · doi:10.14288/1.0402151

Development of novel molecularly imprinting chemosensors for the detection of chemical hazards in foods

2021· article· en· W3199461186 sur OpenAlexaff
Shaolong Feng

Notice bibliographique

RevuecIRcle (University of British Columbia) · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImprinting (psychology)Molecular imprintingRisk analysis (engineering)BusinessChemistryBiologyGeneticsGeneBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Food chemical contamination remains one of the burdens to public health and may cause significant economic loss to agri-food industry and healthcare. Rapid, selective and sensitive determination of chemical contaminants in foods is of great importance to control food quality and ensure food safety. Traditional sample pretreatment methods have limited selectivity to the analytes and detection techniques (e.g., liquid chromatography-based methods) are usually labor-intensive, time-consuming, and even lack the specificity and/or sensitivity. Therefore, the overall objective of my Ph.D. thesis project was to investigate different chemosensors combining selective molecularly imprinted polymers (MIPs) with either surface enhanced Raman spectroscopy (SERS) or fluorescent quantum dots (QDs) to determine chemical hazards in different food matrices. Firstly, a MIPs-SERS/colorimetric dual sensor was developed using MIPs-packed solid phase extraction cartridge to isolate chlorpyrifos from apple juice. Silver nanoparticle (AgNPs) was applied for both colorimetric reaction for rapidly screening and semi-quantification of chlorpyrifos with concentrations ≥5 µg/mL by naked eye and SERS analysis for sensitive determination with a limit of detection (LOD) of 0.01 µg/mL based on aggregated AgNPs induced by chlorpyrifos. To further simplify SERS measurement, MIPs was wrapped on the surface of gold nanoparticles (AuNPs) as a dual functional nanomaterial (i.e., AuNPs@MIPs). A representative herbicide 2,4-dichlorophenoxyacetic acid (2,4-D) was selectively separated from milk by AuNPs@MIPs. Without analyte elution step, SERS measurement was directly conducted on AuNPs@MIPs and a LOD of 0.011 µg/mL was achieved for sensing 2,4-D. Furthermore, a quantum dots (QDs) based fluorescence sensor was developed to determinate enrofloxacin in swine muscle. Taking advantage of fluorescence quenching effect of QDs, enrofloxacin was sensitively detected with a LOD of 0.059 µg/mL. An inertial separation microfluidic chip was designed and fabricated to integrate sample pretreatment, analyte separation and detection on the chip. The separation efficiency of the developed microfluidic chip for QDs@MIPs microparticles was as high as 97.7±1.6%. Taken together, MIPs were validated to be robust materials for selective separation and analysis of food chemical hazards. Combining MIPs with different detection tools has great potential for determination of chemical hazards in complex agri-food products.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,287
Score d'incertitude au seuil0,404

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,168 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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