基于MOF的光检测在食品安全中的图书统计分析:开发,多策略优化和未来的AI集成
Mao Zhang1, Yufang He1, Zili Tang1
1Chongqing Key Laboratory of Conservation and Utilization of Freshwater Fishes, Animal Biology Key Laboratory of Chongqing Education Commission of China, College of Life Sciences, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, PR China.
Food chemistry: X
|December 24, 2025
概括
金属有机框架 (MOF) 为食品安全提供敏感的光检测. 整合人工智能 (AI) 提高了MOF的性能,并使智能食品监控系统成为可能.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 分析化学 分析化学
- 食品科学 食品科学 食品科学
背景情况:
- 食物传播疾病对全球公共健康构成重大威胁.
- 金属有机框架 (MOFs) 在食品安全方面显示出对灵敏,快速和简单的光检测的前景.
- 尽管有约800个出版物,但缺乏基于MOF的食品安全检测的文献分析.
研究的目的:
- 进行基于MOF的光检测对食品安全进行文献计量分析.
- 评估技术进步,并确定该领域的未来趋势.
- 探索MOF和AI的协同集成,以实现智能食品安全监测.
主要方法:
- 使用CiteSpace软件进行了参考资料分析.
- 进行了出版数据的定量分析和可视化.
- 确定了文学趋势和研究热点.
主要成果:
- 该研究确定了基于MOF的光检测对食品安全的关键发展和研究轨迹.
- 调节MOF结构和整合AI显著提高了检测灵敏度,选择性和效率.
- 正在开发定制,稳定和环保的MOF.
结论:
- 基于MOF的光检测,增强了人工智能,代表了一种强大的食品安全保证方法.
- MOFs和AI的协同集成为智能,高性能食品安全监测系统铺平了道路.
- 未来的研究应该专注于开发先进的MOF和AI驱动的分析策略.
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