Sensing and Characterization of Agricultural Mycotoxins Using Electrochemistry
Notice bibliographique
Résumé
Mycotoxins are highly toxic and can be found as contaminants in products derived from cereals and grains.1 According to the Canadian Food Inspection Agency (CFIA), at least 25% of the grain produced each year worldwide present mycotoxin contamination.2 Among the mycotoxins of major concern in Canada is ochratoxin A (OTA),2 which is produced mainly by Aspergillus fungi species.3 Because of its severely negative health effects, the detection of this compound in grain and food samples is highly relevant and regulated by the legislation.2 OTA has been detected in food products and commodities through costly and time-consuming methods, such as chromatography.4 Existing electrochemical sensors are still based on systems that are too complex and expensive for industrial applications.5,6 Herein, we propose a rapid, reliable and cost-efficient sensing strategy for OTA detection, which is based on glassy carbon electrodes (GCE) modified with PtNPs.7 OTA is characterized for oxidation and reduction potentials, diffusion behaviour, and limits of detection and quantification. To this end, we aim to develop a practical and highly sensitive electroanalytical methodology that will enable us to detect OTA in grain samples in the future. References B. Scafuri et al., Scientific Reports, 7, 1–11 (2017). L. L. Charmley and H. L. Trenholm, RG-8 Regulatory Guidance: Contaminants in Feed (2017) https://inspection.canada.ca/animal-health/livestock-feeds/regulatory-guidance/rg-8/eng/1347383943203/1347384015909?chap=1. T. R. Bui-Klimke and F. Wu, Critical Reviews in Food Science and Nutrition, 55, 1860–1869 (2015). R. Chauhan, J. Singh, T. Sachdev, T. Basu, and B. D. Malhotra, Biosensors and Bioelectronics, 81, 532–545 (2016). A. Suea-Ngam, P. D. Howes, C. E. Stanley, and A. J. Demello, ACS Sensors, 4, 1560–1568 (2019). K. Kunene et al., Sensors and Actuators, B: Chemical, 305 (2020). E. Mazzotta et al., ACS Applied Nano Materials, 4, 7650–7662 (2021).
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 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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».