Electrochemical quantification of Ochratoxin A in canadian grain
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this thesis is to quantitatively detect ochratoxin A (OTA) in Canadian grain by electrochemistry. To this end, two distinct sensing approaches were developed. In the first approach, a simple label-free sensor was designed to detect OTA. The oxidation mechanism of OTA was investigated using cyclic voltammetry (CV), and the impact of pH on the sensor's response to OTA was explored. Experimental design techniques were employed to optimize the analytical signal. OTA was successfully detected in wheat extracts using differential pulse voltammetry (DPV). The calculated analytical limit of detection (LOD) and limit of quantification (LOQ) were 57.2 nM and 190.6 nM, respectively. For the second approach, a gold electrode (GE) was modified with an OTA-specific aptamer to create a selective aptasensor. Methylene blue (MB) was linked to the aptamer, and the cathodic peak resulting from the reduction of MB at the aptasensor's surface was recorded as the analytical signal using square wave voltammetry (SWV). The surface packing density of the sensor was calculated to optimize the OTA aptamer concentration during sensor modification. The proposed aptasensor detected OTA in phosphate-buffered saline (PBS) media with a lowest measurable concentration (LMC) of 3.44 µM and a lowest quantifiable concentration (LQC) of 10.42 µM. The aptasensor demonstrated its capability to detect OTA in spiked wheat extracts with acceptable accuracy. The thesis concludes by comparing the two developed methods and discussing future research opportunities to enhance the performance of the aptasensor.
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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 | 0,001 | 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 ».