超快速的放射测量光探测器和深度学习辅助的现场检测平台,用于基于分子工程的BA和肉类新鲜度
Xin Miao1, Yilin Jiang1, Wenjing Liu1
1State Key Laboratory of Supramolecular Structure and Materials, College of Chemistry, Jilin University, Changchun 130012, P. R. China.
ACS sensors
|April 25, 2025
概括
研究人员开发了一种使用光探针和智能手机应用程序检测食品中的生物氨基 (BA) 的新方法. 该系统准确地预测肉类的新鲜度,为食品质量评估提供了实用解决方案.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 食品科学 食品科学 食品科学
- 材料科学 材料科学 材料科学
背景情况:
- 生物氨基 (BAs) 是食品腐败的关键指标,但对于食品质量评估而言,它们的检测具有挑战性.
- 快速而准确的BA监测对于确保食品安全和质量至关重要.
研究的目的:
- 开发一种用于敏感和选择性检测生物原胺的新策略.
- 创建一个智能,便携式平台,用于现场评估食品的新鲜度.
主要方法:
- 具有可调节的分子内电荷转移 (ICT) 特性的四个比例测量光探针的分子工程.
- 制造基于智能手机的检测平台,与深度卷积神经网络 (DCNN) 集成.
主要成果:
- 该CNCz探测器表现出卓越的传感性能,其检测极限低 (11ppb),响应快 (<5秒),以及显著的人色变化 (110nm).
- 综合平台在预测肉类新鲜度方面取得了98.5%的准确性.
- 该系统能够快速,视觉和现场对BA进行定量评估.
结论:
- 该研究提出了一种有效的分子工程策略,用于开发高性能比度光探针.
- 成功开发了一种具有高度实用性的BA和肉类新鲜度智能检测平台.
