Development of novel molecularly imprinting chemosensors for the detection of chemical hazards in foods
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».