Smartphone application-based colorimetric fish freshness monitoring using an indicator prepared by rub-coating of red cabbage on paper substrates

食物腐败 pH指示剂 红卷心菜 RGB颜色模型 肉眼 涂层 计算机科学 化学 食品科学 环境科学 材料科学 色谱法 纳米技术 渔业 生物 人工智能 有机化学 遗传学 检出限 细菌
作者
K. P. Chaithra,T. P. Vinod,Prasiddha Nagarajan
出处
期刊:Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects [Elsevier BV]
卷期号:679: 132553-132553 被引量:19
标识
DOI:10.1016/j.colsurfa.2023.132553
摘要

This work developed a simple, easy-to-prepare, and inexpensive indicator (R-Paper) based on rub-coating of red cabbage on readily available paper substrates to detect the freshness of fish in out-of-lab settings. A single-step rub-coating method was used to incorporate anthocyanins on paper substrates, without the extraction of the compound from red cabbage. The preparation of the indicator and its usage is quick and does not require additional chemicals, personnel expertise, or laboratory facilities. The functional colorimetric interface created by directly rubbing red cabbage on paper was used for fish quality monitoring, which displayed a naked-eye detectable color change from purple (for fresh fish) to blue (for spoiling fish) and then to blue-green (for spoiled fish), corresponding to total volatile basic nitrogen (TVB-N) and pH changes. To provide a user-friendly quantitative analysis of this color change, we used the free Android software Color Grab to quantify the color using L* , a* , b* , and RGB indices. To the best of our knowledge, this work is the first report on an indicator prepared by rub-coating red cabbage onto paper-based substrates for fish spoilage monitoring through smartphone-based analysis. To verify that the R-Paper indicator performs on a par with the indicators using extracted anthocyanins, its performance was compared with indicators prepared using anthocyanins extracted from red cabbage (AR-Paper). Naked-eye analysis, simple preparation, ease of use, low cost, and free smartphone-based analysis make the R-Paper indicator an appropriate food quality indicator in resource-limited areas.
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
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
2秒前
星辰大海应助王智采纳,获得10
2秒前
二悬铃木完成签到,获得积分10
2秒前
甜蜜的松思完成签到,获得积分10
2秒前
开放道天完成签到,获得积分10
2秒前
3秒前
xingmoumou应助称心的新之采纳,获得20
4秒前
4秒前
5秒前
明亮冷珍发布了新的文献求助10
5秒前
6秒前
6秒前
江南逢李龟年完成签到,获得积分10
7秒前
明灯三千完成签到,获得积分10
7秒前
liugm发布了新的文献求助10
7秒前
yitonghan完成签到,获得积分10
7秒前
所所应助低调灬人品采纳,获得10
9秒前
10秒前
飘逸飞绿发布了新的文献求助20
10秒前
闪闪沧海完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
当里个当发布了新的文献求助10
11秒前
饱满乐萱发布了新的文献求助50
12秒前
12秒前
13秒前
14秒前
超兽发布了新的文献求助10
14秒前
我不到啊发布了新的文献求助20
15秒前
15秒前
ban发布了新的文献求助10
15秒前
敏尔发布了新的文献求助10
16秒前
王智发布了新的文献求助10
17秒前
li发布了新的文献求助30
17秒前
LiSiyi完成签到 ,获得积分10
17秒前
May完成签到 ,获得积分10
18秒前
李健应助孤独的根号3采纳,获得10
18秒前
优美的SCI发布了新的文献求助10
18秒前
好哥哥完成签到,获得积分0
18秒前
19秒前
大知闲闲应助炙热的从丹采纳,获得10
20秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Römisch-Germanische Forschungen 1000
APA handbook of comparative psychology: Basic concepts, methods, neural substrate, and behavior 1000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The fast track to determining transfer functions of linear circuits: The student guide 500
Electric machines: theory, operating applications, and controls 500
The Analytical and Numerical Solution of Electric and Magnetic Fields 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7604045
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9179807
关于积分的说明 19660229
捐赠科研通 7179217
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3269251
关于科研通互助平台的介绍 2433341
邀请新用户注册赠送积分活动 2263280