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Enregistrement W4400399449 · doi:10.1016/j.mtcomm.2024.109783

Novel fluorescent sensor with 2,5-furandicarboxylic acid as the ligand for histamine detection

2024· article· en· W4400399449 sur OpenAlexaff
Surabhi Pandey, Valérie Orsat, Marie‐Josée Dumont

Notice bibliographique

RevueMaterials Today Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueLuminescence and Fluorescent Materials
Établissements canadiensUniversité LavalMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFluorescenceLigand (biochemistry)HistamineBiochemistryBiologyOpticsReceptorPharmacology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using effective and sustainable technologies for food quality evaluation has become imperative due to the growing concerns regarding food safety and security. Fluorescent-based sensing is a rapid monitoring technique for food spoilage detection; however, the technique employs fossil-based compounds for sensor development. Here, a fluorescent sensor for histamine (biogenic amine) as an indicator for the detection of spoilage in the fish matrix was fabricated using 2,5-furandicarboxylic acid (FDCA) as the organic ligand. FDCA is a biobased molecule and serves as a replacement for petroleum-derived terephthalic acid, which is widely used in the synthesis of fluorescent metal-organic frameworks (MOF). Herein we report a MOF that was synthesized using two organic ligands: FDCA and adenine with Fe as the metal center, denoted as Fe-AD-FDCA. The fluorescent sensor was created by covalently bonding methyl red (MR) with an NH2-rich Fe-AD-FDCA framework by post-synthetic modification. When exposed to histamine, the sensor showed a fluorescent emissive response that increased MR emission and produced a distinctly visible color shift from dull pink to blue. By spreading and solidifying MR@Fe-AD-FDCA in the water-phase sodium salt of carboxy methyl cellulose (CMC-Na), portable sensory hydrogels were produced. This fluorescence sensor's ability could be utilized for real-time monitoring of the freshness of raw fish samples.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,248 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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