Emerging MOF-based antibiotic detection methods in water environments: Recent advances, challenges, and prospects
Notice bibliographique
Résumé
The misuse and improper disposal of antibiotics lead to the emergence and dissemination of antibiotic-resistant bacteria and antibiotic resistance genes, posing serious threats to water environmental safety and human health. Thus, developing efficient detection methods for residual antibiotics in water environments is crucial for pollution control and public health safety. Traditional methods for detecting antibiotics including chromatographic methods, microbiological methods, and immunoassays, suffering from issues such as complex procedures, the requirement for skilled operators, and high costs, greatly limiting their applicability in in-situ monitoring. Recently, rapid detection methods, including colorimetric, fluorescence, biosensors, and paper-based detection, have received widespread attention, overcoming the aforementioned limitations and being widely adopted. Metal-organic frameworks (MOFs) possess distinct advantages, such as enrichment adsorption, catalytic degradation, and self-generated fluorescence, making them highly promising in the field of rapid antibiotic detection. Herein, the detection principles and recent advances in rapid antibiotic detection methods based on MOFs are summarized, and the unique strengths and potential of MOFs in the field of rapid antibiotic detection are highlighted. Notably, recent progress and challenges in high-throughput computing (HTC) and machine learning (ML) for screening MOFs for specific applications is discussed, and strategies for their use in MOF-based rapid antibiotic detection methods are proposed. This comprehensive review may further guide the development and optimization of antibiotic detection methods utilizing MOFs and promote their practical applications for sensing environmental antibiotics. • Recent advances of current antibiotic detection methods are listed. • The application potential of MOFs in rapid antibiotic detection are clarified. • Challenges and future trends for MOF-based antibiotic detection are highlighted. • The potential of machine learning for MOF-based antibiotic detection is emphasized.
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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 | 0,000 |
| 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 ».