Advancing In Situ Food Monitoring through a Smart Lab‐in‐a‐Package System Demonstrated by the Detection of <i>Salmonella</i> in Whole Chicken
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With food production shifting away from traditional farm‐to‐table approaches to efficient multistep supply chains, the incidence of food contamination has increased. Consequently, pathogen testing via inefficient culture‐based methods has increased, despite its lack of real‐time capabilities and need for centralized facilities. While in situ pathogen detection would address these limitations and enable individual product monitoring, accurate detection within unprocessed, packaged food products without user manipulation has proven elusive. Herein, “Lab‐in‐a‐Package” is presented, a platform capable of sampling, concentrating, and detecting target pathogens within closed food packaging, without intervention. This system consists of a newly designed packaging tray and reagent‐infused membrane that can be paired universally with diverse pathogen sensors. The inclined food packaging tray maximizes fluid localization onto the sensing interface, while the membrane acts as a reagent‐immobilizing matrix and an antifouling barrier for the sensor. The platform is substantiated using a newly discovered Salmonella ‐responsive nucleic acid probe, which enables hands‐free detection of 10 3 colony forming units (CFU) g −1 target pathogen in a packaged whole chicken. The platform remains effective when contamination is introduced with toolsand surfaces, ensuring widespread efficacy. Its real‐world use for in situ detection is simulated using a handheld fluorescence scanner with smartphone connectivity.
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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 | 0,001 |
| 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 ».