Green Synthesis of Fluorescent Carbon Dots for Selective Detection of Tartrazine in Food Samples
Notice bibliographique
Résumé
A simple, economical, and green method for the preparation of water-soluble, high-fluorescent carbon quantum dots (C-dots) has been developed via hydrothermal process using aloe as a carbon source. The synthesized C-dots were characterized by atomic force microscope (AFM), transmission electron microscopy (TEM), fluorescence spectrophotometer, UV-vis absorption spectra as well as Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR). The results reveal that the as-prepared C-dots were spherical shape with an average diameter of 5 nm and emit bright yellow photoluminescence (PL) with a quantum yield of approximately 10.37%. The surface of the C-dots was rich in hydroxyl groups and presented various merits including high fluorescent quantum yield, excellent photostability, low toxicity and satisfactory solubility. Additionally, we found that one of the widely used synthetic food colorants, tartrazine, could result in a strong fluorescence quenching of the C-dots through a static quenching process. The decrease of fluorescence intensity made it possible to determine tartrazine in the linear range extending from 0.25 to 32.50 μM, This observation was further successfully applied for the determination of tartrazine in food samples collected from local markets, suggesting its great potential toward food routine analysis. Results from our study may shed light on the production of fluorescent and biocompatible nanocarbons due to our simple and environmental benign strategy to synthesize C-dots in which aloe was used as a carbon source.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».