基于滴滴的发光传感器支在疏水性纤维素基板上,用于在智能手机读取结果后评估鱼的新鲜度
Nerea Villarino1, Isela Lavilla1, Francisco Pena-Pereira1
1Centro de Investigación Mariña, Universidade de Vigo, Departamento de Química Analítica e alimentaria, Grupo QA2, Edificio CC Experimentais, Campus de Vigo, As Lagoas, Marcosende, 36310 Vigo, Spain.
Food chemistry
|June 3, 2023
概括
本研究提出了使用智能手机技术检测三甲基胺 (TMA-N) 和总挥发性基本 (TVB-N) 的新型发光试验. 这些敏感的测定方法可以快速准确地分析食品样本中的化合物.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 准确确定易挥发性化合物,如三甲基胺 (TMA-N) 和总易挥发性基本 (TVB-N),对于食品质量评估至关重要.
- 现有的TVB-N和TMA-N分析方法可能耗时,需要专门的实验室设备.
- 需要开发快速,灵敏和便携式分析工具,以便在现场监测食品安全.
研究的目的:
- 开发和验证用于确定TMA-N和TVB-N的敏感滴状发光试验.
- 利用智能手机读取可访问和数字化分析挥发性基.
- 评估疏水性纤维素基质在滴滴中挥发性丰富和测试数字化中的性能.
主要方法:
- 基于由挥发性基对铜纳米集群 (CuNCs) 的发光灭的发光试验的开发.
- 整合疏水性纤维素基板,以有效地进行滴入式挥发性丰富和样品处理.
- 使用基于智能手机的成像来数字化和量化发光信号.
- 测试条件的优化,以最大限度地提高丰富系数并最大限度地降低检测极限.
主要成果:
- 实现了TMA-N的181和TVB-N的153的高丰富系数.
- 已建立的低方法检测极限 (LODs) 为TMA-N的0.11 mg/100 g和TVB-N的0.27 mg/100 g.
- 证明了良好的重复性,TMA-N的相对标准偏差为5.2%,TVB-N的相对标准偏差为5.6%.
- 成功地应用了测试来分析鱼样,产生了与参考方法相似的结果.
结论:
- 开发的基于滴滴的发光测试提供了一种灵敏,快速和便携式的方法来确定TMA-N和TVB-N.
- 智能手机集成可实现具有成本效益和可访问性的分析,适合现场应用.
- 使用疏水性纤维素基材提高了对挥发性化合物丰富和检测的测试效率.
- 这些测试是食品质量和安全评估的有希望的工具,特别是在资源有限的环境中.
