深度学习使微型质谱仪能够快速进行植物表面农药的定性和定量分析
Yuanhao Zhou1, Jiawen Ai2, Lingli Cai3
1School of Biomedical Engineering, Shenzhen Campus of Sun Yat-sen University, Shenzhen 518107, People's Republic of China; Key Laboratory of Sensing Technology and Biomedical Instruments of Guangdong Province, School of Biomedical Engineering, Sun Yat-sen University, Guangzhou 510275, People's Republic of China.
这项研究介绍了一种快速的现场方法,使用微型质谱仪和深度学习来检测蔬菜上的农药残留物. 该系统提供准确的定性和定量分析,以提高食品安全.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 频谱测量是一种光谱测量.
背景情况:
- 蔬菜上的农药残留物构成了严重的食品安全风险.
- 需要快速的现场检测方法,因为产品易腐烂和分布.
研究的目的:
- 开发一种快速的现场选方法,以检测蔬菜表面上的多杀虫剂残留物.
- 集成一个深度学习算法用于自主检测结果歧视.
主要方法:
- 使用微型质谱仪进行分析.
- 开发了一种直接预处理方法,使用柔性拉链袋进行样品制备 (2分钟).
- 采用一维卷积神经网络与功能数据库进行数据分析.
主要成果:
- 通过结合全扫描MS和并行MS,实现了99.62%的定性识别准确度.
- 现场量化分析证明,牛中carbendazim的检测极限为10μg/kg.
- 该方法在实时食品安全应用中显示出高可行性.
结论:
- 开发的分析系统和策略对于快速,现场检测农药残留物是有效的.
- 深度学习的整合增强了检测结果的自主歧视.
- 这种方法为确保蔬菜食品安全提供了一个有希望的解决方案.
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