m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Journal of agricultural and food chemistry · 2026

AI-Decoded Multicatalytic Activities Nanozyme Platform: Integrated Identification and Quantification of Multiplexed Pesticide Residues.

СтатьяОценочное исследованиеНазвание и аннотация: Перевод пока не подготовлен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Li Si, Liu Xu, Luo Linpin, Guo Kai, He Fengjiao, Zheng Zhi, Wu Yongning, Shen Yizhong

Аннотация

Analytical array detection holds great promise for multipesticide residue analysis, yet faces key challenges such as cross-channel material interference and error accumulation. Herein, we report a multifunctional "all-in-one" Cu@Zr-MOF nanozyme with intrinsic fluorescence (FL), phosphatase-like (OPH), laccase-like (LAC), and peroxidase-like (POD) activities, which are integrated into a response array for the distinguishing six pesticides ranging from 1.0 to 225.0 ppm via machine learning (ML) technology. This array enables high-throughput discrimination of six pesticides via unsupervised methods. Furtherore, an intelligent stepwise machine-learning approach integrating support vector machine classification and support vector regression achieves both qualitative and quantitative analysis. The entire multichannel analysis is efficient, requiring just 40.0 min to operate (15.0 min for sample-nanozyme preincubation and 25.0 min for signal output). Crucially, the proposed response array enables pesticide detection in six foods with satisfactory recoveries and dynamic monitoring on tomatoes with good accuracy, advancing single-material arrays for food safety monitoring.

Предметные рубрики MeSH

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты