ハイライト

二重QD蛍光データアレイセンサは最初にLCNCに取り組むために開発された。

新しい検出モードはLCNCのための従来の蛍光法と単一蛍光プローブQD法より優れている。

新しい二重QD検出モードは、LCNCシステムにおいて満足のいく100%の認識率を与える。
抽象
二重量子ドット(QD)に基づく蛍光「ターンオフ」センサは、蛍光「ターンオフ」センサと比較してより有用な情報、より高い蛍光効率および安定性などのそれらの特性のために多くの材料の検出においてますます注目を集めている。
単一QDに基づいています。
この研究では、水溶性のZnCdSe-CdTeダブルQDを用いた蛍光「ターンオフ」モデルに基づいて、53種類の有名な緑茶の高感度で特異的な認識方法を開発しました。
2つのQDの蛍光は、さまざまな度合いの異なる茶によって消光することができ、その結果、2つのピークの位置と強度に差が生じます。
古典的な部分最小二乗判別分析の組み合わせによる(PLSDA)、すべての緑茶は、高感度、特異性、および訓練セットについては100%、予測セットについては100%の満足できる認識率でそれぞれ識別することができる。
PLSDAと組み合わせた単一のQD(ZnCdSe QDまたはCdTe QDのいずれか)に基づく蛍光「ターンオフ」センサーもまた、満足のいく結果で53の有名な緑茶を認識するために採用された。
したがって、二重QDに基づく蛍光「ターンオフ」センサーは、緑茶の大分類番号分類(LCNC)に適しています。
ここでは、ケモメトリックスと組み合わせたダブルQDの「ターンオフ」モデルによって、非常に多くの種類の有名なグリーンティーを区別できることを初めて実証しました。
これは、従来の蛍光およびケモメトリックスの機能を大幅に拡張しただけでなく、他の実用的な用途でLCNCを実行する大きな可能性を示しています。
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0003267018300175