人工智能驱动的抗生素耐药性细菌在食品中的量化通过彩色编码的多重水凝数字LAMP数字LAMP
Tao Yang1, Xinyang Zhang2, Yuhua Yan3
1College of Biosystems Engineering and Food Science, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China.
Food chemistry
|December 12, 2024
概括
人工智能使用一种新的彩色编码数字循环介导同热放大 (LAMP) 系统量化食品中的抗生素耐药细菌. 这种方法成功地检测出产品中的耐药细菌,增强食品安全监督.
科学领域:
- 微生物学 微生物学
- 生物技术是生物技术.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 食物链中的抗生素耐药细菌 (ARB) 是全球健康的重大威胁.
- 准确和快速检测ARB对于食品安全和公共卫生至关重要.
研究的目的:
- 开发一个人工智能驱动的系统来量化食品中的ARB.
- 为ARB检测实现一个彩色编码的多重水凝数字循环介导同热放大 (LAMP) 系统.
主要方法:
- 首次使用了多重数字LAMP,并将未集成的放大信号报告器 (QUASR) 灭.
- 整合光标记的原料到片中,在水凝中产生特定颜色的光斑点.
- 使用深度学习模型自动识别和定量光斑 (红色,绿色,蓝色).
主要成果:
- 成功开发并验证了一种人工智能驱动的彩色编码的多重液凝数字LAMP系统.
- 在实物水果和蔬菜样本中检测出耐甲基西林的金黄色葡萄球菌和耐卡巴胺的大肠杆菌.
- 通过自动化光点分析实现了ARB的精确数字定量.
结论:
- 由人工智能驱动的彩色编码的多重水凝LAMP系统显示了对ARB的数字定量化的重大承诺.
- 这项技术为食品行业的ARB监控提供了潜在的进步.
- 开发的系统通过快速准确地检测耐药细菌来提高食品安全.
