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Deep Learning-Assisted Visualized Fluorometric Sensor Array for Biogenic amines Detection

Chinese Journal of Chemistry 2022年第5期40卷 609-616页

作者： Xiaoqing Tan Yingying Ye Hong Liu Jianxin Meng Lin-Lin Yang Fengyu Li College of Chemistry and Materials Science Guangdong Provincial Key Laboratory of Functional Supramolecular Coordination Materials and ApplicationsJinan UniversityGuangzhouGuangdong510632 China Department of Pediatrics Guangdong Women and Children HospitalGuangzhouGuangdong510000 China

Biogenic amines(BAs)are important biomarkers for monitoring food quality and assisting in the diagnosis of ***,portable,accurate and high-throughput BAs detection is still challenging by the specific sensor compounds development or the complicated instrument *** learning(DL)algorithms are blooming for their superiority on the nonlinear and multidimensional data analysis,which endow the great advantage for the artificial intelligence assisted large sample analysis of the environmental or daily health *** this work,we developed a deep learning-assisted visualized fluorometric array-based sensing *** commercial fluorescent dyes were selected and combined into sensor *** in the alkalinity of BAs causes significant and distinct fluorescence changes of the *** conjunction with pattern recognition by the pretrained CNN models,the sensor array clearly differentiates seven BAs with 99.29%prediction accuracy and allows rapid single and multi-component quantification with a volume fraction range from 200 cm^(3)/m^(3)to 2500 cm^(3)/m^(3).This method also provides a new way for meat freshness *** envision that this novel analytical method for BAs can be used as an alternative and promising tool for the detection of a wider variety of analytes.

关键词： Deeplearning Convolutional neural network Sensors fluorescencel amines

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