Surface-enhanced Raman scattering based on noble metal nanoassemblies for detecting harmful substances in food
Notice bibliographique
Résumé
Residues of harmful substances in food can severely damage human health. The content of these substances in food is generally low, making detection difficult. Surface-enhanced Raman scattering (SERS), based on noble metal nanomaterials, mainly gold (Au) and silver (Ag), has exhibited excellent capabilities for trace detection of various substances. Noble metal nanoassemblies, in particular, have extraordinary flexibility and tunable optical properties, which cannot be offered by single nanoparticles (NPs). These nanoassemblies, with their various morphologies synthesized using NPs through artificially induced self-assembly or template-driven preparation, can significantly enhance the local electric field and create "hot spots" due to the gaps between adjacent NPs. Consequently, the SERS properties of NPs become more prominent, leading to improved performance in the trace detection of various substances and detection limits that are considerably lower than the current relevant standards. Noble metal nanoassemblies show promising potential in ensuring food safety. This review discusses the synthesis methods and SERS properties of noble metal nanoassemblies and then concentrates on their application in detecting biotoxins, drug residues, illegal additives, and heavy metals. The study provides valuable references for further research into the application of nanoassemblies in food safety detection.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».