亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整的填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

Machine learning-assisted visual sensor array for identifying the origin of Lilium bulbs

百合 荧光 传感器阵列 氨基酸 猝灭(荧光) 化学 材料科学 计算机科学 生物化学 生物 植物 物理 机器学习 光学
作者
Wanjun Long,Yuting Guan,Guanghua Lei,Zikang Hu,Hengye Chen,Yuanbin She,Haiyan Fu
出处
期刊:Sensors and Actuators B-chemical [Elsevier]
卷期号:399: 134812-134812 被引量:3
标识
DOI:10.1016/j.snb.2023.134812
摘要

In this work, we constructed a machine learning-assisted dual-channel visual sensor array for identifying the origin of Lilium bulbs (BH). Nanogold clusters (AuNCs) and quantum dots (QDs) were selected and combined into sensor arrays. The amino acids existed in lilium bulbs could induce aggregation-induced fluorescence enhancement effect (AIEE) of AuNCs through hydrogen bonding. The hydrogen protons released from the amino acids and phenolic acids could interact with the COO- group of QDs, resulting in aggregation-caused quenching (ACQ) of QDs. Due to the different contents of amino acids and phenolic acids in BH from different origins, the sensor array can produce distinct and different fluorescent colors, such as red, blue, green and purple. In conjunction with pattern recognition by the RF model, the sensor array clearly identifies the origin of BH with 94.4% prediction accuracy. The visual sensor array constructed in this work exhibited the advantages of simplicity, speed, accuracy and portability, showing potential application prospects in identifying the origin of food and traditional Chinese medicine.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
2秒前
leme完成签到,获得积分20
3秒前
rerekey发布了新的文献求助10
8秒前
leme发布了新的文献求助10
8秒前
科研通AI2S应助Captain采纳,获得10
9秒前
11秒前
打打应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
爱静静应助科研通管家采纳,获得30
14秒前
爱静静应助科研通管家采纳,获得30
14秒前
爱静静应助科研通管家采纳,获得30
14秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
酷波er应助lonely采纳,获得10
18秒前
asdfqaz完成签到,获得积分10
35秒前
Nn完成签到,获得积分20
38秒前
Nn发布了新的文献求助10
43秒前
47秒前
50秒前
51秒前
狂野的冰棍完成签到,获得积分10
52秒前
二三发布了新的文献求助10
55秒前
黄安琪发布了新的文献求助30
56秒前
鲤鱼天晴发布了新的文献求助10
1分钟前
共享精神应助李大椰采纳,获得10
1分钟前
jfuU给jfuU的求助进行了留言
1分钟前
孟寐以求完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
李大椰完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
李大椰发布了新的文献求助10
1分钟前
小胡爱科研完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
阿鹿462完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
2分钟前
年轻千愁完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
斯文败类应助LULU采纳,获得10
2分钟前
金钰贝儿应助科研通管家采纳,获得10
2分钟前
高分求助中
Sustainability in Tides Chemistry 2000
Bayesian Models of Cognition:Reverse Engineering the Mind 888
Essentials of thematic analysis 700
A Dissection Guide & Atlas to the Rabbit 600
Very-high-order BVD Schemes Using β-variable THINC Method 568
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 500
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3126059
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2776271
关于积分的说明 7729679
捐赠科研通 2431643
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1292218
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 622582
版权声明 600392