ハイライト
•LCNCは伝統的な分類方法に新たな挑戦をもたらすでしょう。
•優れた蛍光プローブQDは、さまざまな緑茶を検知するために設計されています。
•蛍光データアレイセンサーは、LCNCに取り組むために最初に開発されました。
•新しい検出モードは、LCNCの従来の蛍光法より優れています。
要旨
水溶性量子ドット(QD)に基づく蛍光「ターンオフ」センサーは、高い蛍光量子収率、化学的安定性および低い毒性などの独特の特性のために、ますます注目を集めています。
本研究では、29の異なる有名な緑茶の識別のための蛍光プローブとして水溶性CdTe QDを用いた蛍光ターンオフモデルに基づく新しい方法を確立した。
緑色茶についての蛍光ピークの位置および強度に照らして、QDの蛍光を様々な程度で消光することができます。
続いて、古典的な部分最小二乗判別分析(PLSDA)の助けを借りて、すべての緑茶を高感度、特異性および訓練セットに対して100%そして予測セットに対して98.3%の満足できる認識率でそれぞれ識別できます。
特に、最小複雑度(LVs = 3)を有する2次導関数(2次微分)に基づく「ターンオフ」蛍光PLSDAモデルは、モデリングにとって最も有効なものであった。
最も重要なことに、我々はさらに、確立された「ターンオフ」蛍光センサーモードが、緑茶の大分類番号分類(LCNC)のための従来の蛍光法を超えるいくつかの重要な利点および魅力的な特性を有することを実証した。
この研究は、私たちの知る限りでは、非常に多くの種類の有名な緑茶の迅速かつ効果的な識別に関する最初の報告で、 ケモメトリックスと組み合わせたQDの「ターンオフ」モデルに基づいて、弱い蛍光を伴う、または蛍光を伴わない複雑なLCNC分類システムへの他の潜在的な応用を意味します。https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S000326701730123X