A highly selective electrochemical sensor by using bimetallic metal organic framework for the detection of 3-Monochloropropane-1,2-diol esters (3-MCPDEs)
Notice bibliographique
Résumé
3-Monochloropropane-1,2-diol esters (3-MCPDEs) are hazardous contaminants in heat-processed foods, raising serious food safety concerns. In this study, a high-performance Fe-Mn-MOF/NIF sensor was developed via a simple hydrothermal method for rapid and precise 3-MCPDEs detection. Structural and morphological analyses confirmed the sensor stability, with FTIR revealing strong interactions between (-CH) and (O-H) stretching vibrations, while XRD indicated slight crystal distortion upon detection. FESEM and TEM confirmed minimal aggregation, ensuring homogeneous iron (Fe) and manganese (Mn) distribution. The sensor exhibited a large surface area, significantly enhancing its detection capability. Using square wave voltammetry (SWV) method, it achieved a broad linear range (0.05–255 µM), low detection limit (0.002 µM), and exceptional sensitivity (43.71 µA µM −1 cm −2 ). Comparative analysis with GC-MS demonstrated comparable accuracy, while real-sample testing in soy sauce confirmed high recovery rates. Unlike conventional methods, this sensor enables cost-effective, rapid, and on-site detection, offering a transformative approach for food safety monitoring. With its superior performance, the Fe-Mn-MOF/NIF sensor presents a breakthrough in electrochemical detection, paving the way for enhanced food quality control and public health protection. • Fe-Mn-MOF/NIF sensor was synthesized for rapid and precise 3-MCPDE detection. • Sensor demonstrated a wide detection range of 0.05–255 µM for 3-MCPDE detection. • LOD and sensitivity were 0.002 µM and 43.71 µA µM⁻¹ cm⁻² respectively. • The recovery rate was 94.43 % in soy sauce, confirming the practical applicability.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».