Electrochemical Sensors for Chloramphenicol: Advances in Food Safety and Environmental Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Excessive use of antibiotics can lead to antibiotic resistance, posing a significant threat to human health and the environment. Chloramphenicol (CAP), once widely used, has been banned in many regions for over 20 years due to its toxicity. Detecting CAP residues in food products is crucial for regulating safe use and preventing unnecessary antibiotic exposure. Electrochemical sensors are low-cost, sensitive, and easily detect CAP. This paper reviews recent research on electrochemical sensors for CAP detection, with a focus on the materials and fabrication techniques employed. The sensors are evaluated based on key performance parameters, including limit of detection, sensitivity, linear range, selectivity, and the ability to perform simultaneous detection. Specifically, we highlight the use of metal and carbon-based electrode modifications, including gold nanoparticles (AuNPs), nickel–cobalt (Ni-Co) hollow nano boxes, platinum–palladium (Pt-Pd), graphene (Gr), and covalent organic frameworks (COFs), as well as molecularly imprinted polymers (MIPs) such as polyaniline (PANI) and poly(o-phenylenediamine) (P(o-PD)). The mechanisms by which these modifications enhance CAP detection are discussed, including improved conductivity, increased surface-to-volume ratio, and enhanced binding site availability. The reviewed sensors demonstrated promising results, with some exhibiting high selectivity and sensitivity, and the effective detection of CAP in complex sample matrices. This review aims to support the development of next-generation sensors for antibiotic monitoring and contribute to global efforts to combat antibiotic resistance.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».