Portable sensor devices based on multifunctional framework materials: Recent advances for food safety assurance by on-site detection
Notice bibliographique
Résumé
: Food contamination has emerged as a critical issue in the realm of global public health. Although traditional detection techniques provide high sensitivity for identifying contaminants in food, their complexity, time-consuming, and reliance on specialized personnel restrict the practical application. Consequently, there is an urgent need to develop rapid, smart, and portable on-site detection techniques to safeguard food safety. Framework material-mediated sensing platforms have gained significant prominence in the analysis of food contaminants. By integrating them with portable devices, on-site detection of food safety becomes possible. In this review, we for the first time thoroughly summarized the recent advances in framework materials sensor platforms integrating with portable analytical devices for the on-site detection of food contaminants. To start with, the common functions of structurally diverse framework materials in sensors were introduced and discussed. Subsequently, attention was focused on the research progress on integrating multifunctional framework materials with portable sensing devices (e.g., test strips, hydrogels, non-invasive smart labels, and microfluidic chips) for point-of-care testing (POCT) detection. Ultimately, the applications of portable sensing devices based on framework materials in monitoring various food contaminants were summarized in detail, pointing to the direction for on-site POCT detection in food safety. More importantly, the challenges and opportunities of framework materials in food safety monitoring were also considered. Emerging analysis technology based on framework materials provides a highly sensitive, cost-effective, and fast detection platform for food contaminants. Notably, the integration of portable devices with framework materials can address the demand for on-site detection of food safety. We anticipate that the ongoing design and optimization of tunable framework materials will create expanded opportunities for POCT portable detection in food safety. • Multifunctionality of framework materials in sensors was systematically presented. • On-site portable detection devices based on framework materials were discussed. • Applications of portable devices for food safety on-site detection were outlined. • Portable sensors based on framework materials will be smarter and more digital.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 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 ».