Novel fluorescent sensor with 2,5-furandicarboxylic acid as the ligand for histamine detection
Notice bibliographique
Résumé
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 NH 2 -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. • A fluorescent sensor for the detection of spoilage in fish matrices was fabricated. • Fluorescent MOF was synthesized with FDCA and adenine with Fe as metal center. • The MOF sensor showed a fluorescent emissive response when exposed to histamine. • This MOF sensor could be used for real-time monitoring of the freshness of raw fish.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».