Development of microfluidic “lab-on-a-chip” devices to detect mycotoxin in agri-foods
Notice bibliographique
Résumé
Mycotoxins, secondary metabolites of certain fungi, are highly prevalent contaminants in agri-food systems and pose various health risks to humans and animals.Monitoring the residue level of these compounds is critical for ensuring food safety.While liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS) remains the standard detection method due to its sensitivity and specificity, it faces limitations such as high operational costs, complex sample preparation, and the requirement of specialized equipment and expertise.These challenges emphasize the growing demand for innovative analytical tools that offer greater accessibility, efficiency, and affordability.Therefore, this PhD thesis focuses on developing microfluidic "lab-on-a-chip" devices as novel solutions to improving the monitoring of mycotoxins in agri-foods.This is a manuscript-based thesis.Chapter 1 reviews the background information related to mycotoxins and thesis-related techniques that are not fully covered in the manuscripts, wrapped up with the research hypothesis and objectives.Then, three published/submitted individual manuscripts are included in Chapters 2 to 4, corresponding to the projects proposed in the objectives.Chapter 2 reports the development of a microfluidic device to enrich and detect zearalenone using quantum dot-embedded molecularly imprinted polymers (QD@MIPs).Chapter 3 introduces repackable microfluidic molecularly imprinted solid-phase extraction coupled with mass spectrometry (μMISPE-MS) for rapid mycotoxin analysis.Chapter 4 presents a microfluidic optical aptasensor for small molecules based on analyte-tuned growth of gold nanoseeds and machine-learning-enhanced spectrum analysis, demonstrated by rapid mycotoxin detection.Chapter 5 provides more information on the three projects with additional discussion on the thesis topic.Chapter 6 summarizes the accomplishments and original contributions, vii proposes potential future work, and concludes the thesis with a full list of publications contributed during the doctoral program.The presented research covers pattern design, integration with automation, and assay innovation in the development of microfluidic devices.This thesis not only contributes to the knowledge of sensor design and prototyping but also offers promising analytical tools for practical applications in mycotoxin detection to improve food safety.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».