Ин таҳқиқот фарқ кардани Aflatoksin M1 ва атразинро дар матритсаҳои ғизоӣ бо сенсори электрохимиявии бо антитело функсионализатсияшуда ва таҳлили сигнал бо дастгирии зеҳни сунъӣ меомӯзад. Дар сенсори дар лаборатория тарҳрезишудаи бар пояи PCB электроди кории тиллоӣ, электроди муқобили карбон ва электроди истинодии Ag/AgCl истифода шуд. Антителоҳои махсуси Aflatoksin M1 ё атразин бо crosslinker-и DTSSP дар сатҳи электрод immobilize шуданд; пайвастшавии аналитҳое, ки ба матритсаҳои ҷуворимакка, орди ҷуворимакка ва протеин ба миқдори назоратшаванда илова шуда буданд, бо вольтамметрияи даврӣ, кулометрия ва махсусан спектроскопияи импеданси электрохимиявӣ (EIS) пайгирӣ гардид. Дар калибркуниҳое, ки аз маълумоти EIS дар тақрибан 198 Hz сохта шуданд, барои Aflatoksin M1 R² = 0,968 ва барои атразин R² = 0,909 гузориш шуд.

Қабати зеҳни сунъии таҳқиқот ба ҷойи истифодаи як арзиши импеданс аз тамоми спектри басомад хусусиятҳои бузургии импеданс |Z|, импеданси воқеӣ Z′, импеданси хаёлӣ Z″ ва кунҷи фазаро истифода бурд. Модели Random Forest дар фарқ кардани Aflatoksin M1 ва атразин ба дақиқии %97,4 ва арзиши ROC-AUC-и 0,994 расид. Вақте консентратсияҳо ба се синфи паст, миёна ва баланд тақсим шуданд, аз рӯи 195 ченкунӣ дақиқии умумӣ %93,33 ва AUC-и умумӣ 0,985 гузориш шуд. Бо вуҷуди ин, вақте модель ба матритсаи ғизоии комилан надида интиқол дода шуд, натиҷа ба таври назаррас коҳиш ёфт: F1-и вазндор дар ҷуворимакка 0,667, дар орди ҷуворимакка 0,471 ва дар матритсаи протеин 0,716 буд. Аз ин рӯ, таҳқиқот дар баробари дастгирии муваффақияти баланди таснифоти дохилилабораторӣ нишон медиҳад, ки умумисозӣ ба матритсаҳои гуногуни ғизоӣ ҳанӯз масъалаи муҳими ҳалталаб мебошад.

Ин таҳқиқот скрининги контаминатсияи табиӣ дар намунаҳои воқеии бозорӣ нест. Намунаҳои санҷидашуда матритсаҳои ғизоӣ мебошанд, ки ба онҳо аналит илова шудааст. Азбаски дар таҳқиқот арзиши формалии LOD ё LOQ дода нашудааст, аз ин манбаъ муайян кардан мумкин нест, ки сенсор дар поёнтар аз ҳудудҳои танзимӣ кадом ҳадди дақиқи муайянкуниро дорад.

Масъалаи асосии таҳқиқот чист?

Дар сенсорҳои амнияти ғизоӣ танҳо муайян кардани молекулаи ҳадаф кофӣ нест. Ҷуворимакка, орд ё маҳсулоти аз протеин бой метавонанд протеинҳо, карбогидратҳо, намакҳо, зарраҳо ва дигар компонентҳои аз ҷиҳати электрохимиявӣ фаъолро дар бар гиранд. Ин компонентҳо метавонанд дар сатҳи электрод адсорбсияи ғайриспецификӣ, ифлосшавӣ, тағйири гузаронандагӣ ва фарқиятҳои қабати дугонаи электрикиро ба вуҷуд оварда, сигнали аналити ҳадафро тағйир диҳанд.

Таҳқиқот ин масъаларо дар чаҳорчӯбаи таъсири матритса баррасӣ мекунад. Азбаски ҳангоми мавҷуд будани як аналит дар муҳитҳои гуногуни ғизоӣ хатти асосии электрохимиявӣ метавонад тағйир ёбад, муҳаққиқон ба ҷойи сохтани танҳо як каҷи калибркунӣ барои ҳар матритса нормализатсияи blank истифода бурданд ва тамоми спектри EIS-ро бо зеҳни сунъӣ тафсир карданд.

Чаро Aflatoksin M1 ва атразин якҷоя омӯхта шуданд?

Aflatoksin M1 ва атразин ду ҳадафи аз ҷиҳати химиявӣ гуногуни амнияти ғизоиро намояндагӣ мекунанд. Таҳқиқот кӯшиш намекунад, ки ин ду аналитро бо як антитело муайян кунад. Барои ҳар як аналит минтақаҳои алоҳидаи сенсор, ки бо антителои моноклоналии махсуси ҳамон аналит функсионализатсия шудаанд, омода мешаванд.

Аз ин рӯ, “тасниф кардани ду аналит” аз ҷониби система маънои онро надорад, ки як электроди универсалии холӣ шахсияти молекулаи номаълумро мустақим муайян мекунад. Fingerprint-и ченшудаи EIS метавонад ҳам аз пайвастшавии ҳадаф ва ҳам аз интерфейси электроде, ки бо антителои махсуси ҳадаф сохта шудааст, таъсир гирад. Манбаъ таҷрибае пешниҳод намекунад, ки ин ду саҳмро аз ҳам мустақилона ҷудо кунад.

Сохтори физикии сенсор чӣ гуна аст?

Сенсор дар болои тахтаи чопии электронии (PCB) дар лаборатория тарҳрезишуда ҳамчун сохтори электрохимиявии сеэлектродӣ сохта шуд:

• Электроди корӣ: тилло.
• Электроди муқобил: карбон.
• Электроди истинодӣ: Ag/AgCl.
• Пояи PCB: FR4.
• Қабати сатҳ: electroless nickel immersion gold (ENIG) дар тахтаи миспӯш.

Электроди кории тиллоӣ тавассути DTSSP сатҳи мувофиқ барои пайвастшавии антитело фароҳам овард. Минтақаҳои алоҳида бо антителоҳои anti-Aflatoksin M1 ва anti-atrazin функсионализатсия шуданд.

Антитело чӣ гуна ба электрод пайваст карда шуд?

Электрод аввал бо маҳлули шӯрии буферии фосфатӣ (PBS) тоза карда шуд. Сипас омехтаи 10 mM DTSSP ва антителои махсуси аналит ба сатҳи сенсор дода шуда, дар 4 °C барои 30 дақиқа инкубатсия шуд. Crosslinker-и пайвастнашуда ва антителои зиёдатӣ бо PBS дур карда шуданд.

Ҳангоми таҳлил аз намунаи матритсаи ғизоии омодашуда 5 µL ба сатҳи сенсор гузошта шуд ва барои пайвастшавии антитело-ҳадаф 5 дақиқа интизор шуданд. Сипас ченкуниҳои EIS, вольтамметрияи даврӣ ва кулометрия анҷом дода шуданд.

Паёми асосии Шакли 1 чист?

Шакли 1-и таҳқиқот тамоми системаро дар як ҷараён ҷамъбаст мекунад. Намунаҳои аз ҷуворимакка, орди ҷуворимакка ва матритсаи протеин гирифташуда ба сатҳи электрохимиявие мерасанд, ки бо антителоҳои махсуси аналит пӯшонида шудааст. Тағйироти электрикие, ки таъсири мутақобилаи антиген-антитело дар интерфейси электрод ба вуҷуд меорад, бо potentiostat чен мешаванд. Махсусан спектри EIS баъдан ба марҳилаи истихроҷи хусусиятҳо ва таҳлили ҳисоббарорӣ дода мешавад; дар марҳилаи охир шахсияти аналит, синфи доза ва намунаҳои вобаста ба матритса арзёбӣ мешаванд.

Паёми муҳими илмии шакл ин аст, ки сенсор ва зеҳни сунъӣ ду вазифаи ҷудогона иҷро мекунанд: сенсор пайвастшавии физикиро ба fingerprint-и электрикӣ табдил медиҳад, machine learning бошад ин fingerprint-и бисёртағйирёбандаи дар саросари басомад паҳншударо тасниф мекунад.

Вольтамметрияи даврӣ чӣ нишон дод?

Таҷрибаҳои вольтамметрияи даврӣ (CV) аз 0 V то +0,4 V, сипас то −0,6 V ва боз то 0 V скан карда шуданд. Суръати скан 50 mV/s ва қадами потенсиал 2 mV буд. Ҳам барои Aflatoksin M1 ва ҳам барои атразин бо афзоиши консентратсия ҷудошавӣ дар профилҳои ҷараён мушоҳида шуд.

Азбаски дар таҳқиқот зондҳои берунии редокс истифода нашуданд, муаллифон каҷҳои CV-ро ҳамчун оксидшавӣ/редуксияи мустақими электрохимиявии Aflatoksin M1 ё атразин тафсир намекунанд. Сигнал бо поляризатсияи сатҳ, боргирии капаситивӣ, дастрасии ионҳо ва дигар тағйироти интерфейси электрод пас аз пайвастшавии антитело-ҳадаф алоқаманд карда мешавад.

Пики дар потенсиалҳои манфӣ мушоҳидашуда ба ҷуфти муайяни редокс нисбат дода намешавад. Муаллифон равшан мегӯянд, ки компонентҳои изии электролит ё матритса низ метавонанд ба ин хусусият саҳм гузоранд.

Кулометрия чӣ илова кард?

Дар таҷрибаҳои кулометрӣ пас аз қадами пешакии 10-сонияӣ дар 0 V қадамҳои потенсиалии −0,3 V ва +0,3 V, ҳар кадом ба давомнокии 0,5 сония, татбиқ шуданд. Фосилаи намунагирӣ 0,01 сония буд.

CV тағйири фаврии ҷараёнро дар ҷараёни скани потенсиал нишон медиҳад, дар ҳоле ки кулометрия заряди дар тӯли вақт ҷамъшударо арзёбӣ мекунад. Дар Шакли 2 дида мешавад, ки барои ҳар ду аналит бо афзоиши доза каҷҳои заряд аз ҳам ҷудо мешаванд. Муаллифон ин натиҷаро низ на ҳамчун реаксияи мустақими редокси молекулаи ҳадаф, балки ҳамчун нишондиҳандаи аз рӯи вақт интегралшудаи тағйири электрикии аз пайвастшавӣ дар интерфейси бо антитело функсионализатсияшуда ба вуҷудомада тафсир мекунанд.

Чаро EIS дар маркази таҳқиқот аст?

Спектроскопияи импеданси электрохимиявӣ ба ҷойи як арзиши ҷараён ё потенсиал дар тамоми басомад ҷавоби электрикӣ тавлид мекунад. Дар таҳқиқот EIS аз 100 kHz то 10 Hz бо 10 нуқта дар ҳар декада чен карда шуд. Потенсиали DC 0 V, perturbation-и AC 10 mV rms буд ва зондҳои берунии редокс истифода нашуданд.

Аз ин рӯ, таҳқиқот на импеданси классикии Faradaik redox-probe, балки интерфейси non-Faradaik электрод/электролит-ро арзёбӣ мекунад. Азбаски пайвастшавии ҳадаф метавонад қабати дугонаи электрикӣ, поляризатсияи сатҳ, тақсимоти ионҳо ва хусусиятҳои диэлектрикии интерфейсро тағйир диҳад, махсусан дар басомадҳои паст ва миёна фарқи байни консентратсияҳои аналит зиёд мешавад.

Шакли 3 чӣ нишон медиҳад?

Дар каҷҳои Bode-и Шакли 3 импеданс дар басомади паст баландтар буда, бо афзоиши басомад кам мешавад. Барои ҳам Aflatoksin M1 ва ҳам атразин байни дозаҳои D0–D5, махсусан дар минтақаи басомади паст, ҷудошавӣ дида мешавад.

Барои калибркунӣ арзиши |Z| дар нуқтаи тақрибан 198 Hz-и спектр интихоб шудааст. Барои Aflatoksin M1 робитаи консентратсия-импеданс R² = 0,968, барои атразин R² = 0,909 гузориш шудааст. Парокандагии бештар дар калибркунии атразин аз ҷониби муаллифон ба тағйирёбии вобаста ба матритса ва аналит нисбат дода мешавад.

Ин диапазонҳои консентратсия диапазонҳои санҷишии таҳқиқотанд; онҳоро ҳамчун LOD ё LOQ-и формалӣ тафсир кардан мумкин нест. Дар манбаъ инчунин ҳисобкунии алоҳидаи LOD/LOQ пешниҳод нашудааст.

Чӣ гуна кӯшиш шуд таъсири матритса кам карда шавад?

Ҳар намуна нисбат ба ҷавоби blank-и матритсаи худ нормализатсия шуд. Бо ин роҳ ҳадаф коҳиш додани фарқиятҳои импеданси ибтидоӣ байни ҷуворимакка, орди ҷуворимакка ё матритсаи протеин ва тағйирёбии baseline байни чипҳо буд.

Тағйири фоизии импеданс дар манбаъ чунин ҳисоб карда шудааст:

\[ \%\Delta |Z| = \frac{|Z|_{blank}-|Z|_{sample}} {|Z|_{blank}}\times100 \]

Пеш аз калибркунӣ барои он ки такрорҳои техникӣ шумораи сенсорҳоро ба таври сунъӣ вазндор накунанд, аввал миёнаҳои сатҳи чип ҳисоб шуданд. Графикҳои ниҳоӣ бо миёнаи чипҳои гуногун ва хатои стандартии миёна (SEM) пешниҳод шуданд. Аммо азбаски манбаъ шумораи чипҳои мустақили истифодашударо бо арзиши равшани n намедиҳад, сохтори такрори таҷрибавиро пурра барқарор кардан мумкин нест.

Натиҷаҳои spike-recovery чӣ нишон медиҳанд?

Дар Шакли 4 таҷрибаҳои recovery барои Aflatoksin M1 дар сатҳҳои 0,01; 0,055; 0,303; 1,664 ва 9,151 ng/mL ва барои атразин дар 0,1; 0,4; 1,6; 6,4 ва 25,6 ng/mL нишон дода шудаанд. Муаллифон гузориш медиҳанд, ки аксари арзишҳо дар равзанаи қабули %80–120 ва наздик ба %100 ҳастанд.

Бо вуҷуди ин, азбаски манбаъ тамоми арзишҳои recovery-ро дар шакли ҷадвали рақамӣ намедиҳад, аз сутунҳои график фоизҳои дақиқ баровардан набояд. Илова бар ин, график натиҷаҳои recovery-ро барои ҷуворимакка, орди ҷуворимакка ва матритсаи протеин дар ҷадвалҳои рақамии ҷудогона пешниҳод намекунад. Аз ин рӯ, натиҷа гирифтан мумкин нест, ки “дар ҳар се матритса дар ҳар консентратсия recovery-и якхела ба даст омад”.

Интихобпазирӣ то чӣ андоза санҷида шуд?

Сенсори Aflatoksin M1 аз ҷиҳати cross-reactivity бо Aflatoksin B1 ва сенсори атразин бо глифосат муқоиса шуд.

Ҷавобҳои ҳадафии Aflatoksin M1 дар гурӯҳҳои паст, миёна ва баланд тақрибан %97, %101 ва %100 буданд, дар ҳоле ки ҷавобҳои Aflatoksin B1 тақрибан %8, %4 ва %5 гузориш шуданд. Ҷавоби ҳадафии атразин тақрибан дар %97–101 монд, дар ҳоле ки глифосат тақрибан %4–8 ҷавоб ба вуҷуд овард.

Ин натиҷаҳо интихобпазирии қавиро нисбат ба ду интерференти санҷидашуда дастгирӣ мекунанд. Бо вуҷуди ин, панели интерферент танҳо бо Aflatoksin B1 ва глифосат маҳдуд аст; таҳқиқоти васеи интихобпазирӣ, ки микотоксинҳо, пестисидҳо ё компонентҳои сершумори ғизоиро фаро гирад, гузаронида нашудааст.

Зеҳни сунъӣ кадом маълумотро истифода мебарад?

Machine learning на аз як басомади интихобшуда, балки аз хусусиятҳои тамоми спектри EIS истифода мебарад. Воридоти модель:

• Бузургии импеданс |Z|
• Импеданси воқеӣ Z′
• Импеданси хаёлӣ Z″
• Кунҷи фаза

мебошанд. Дар графики муқоисаи моделҳои манбаъ Random Forest баландтарин арзиши weighted F1-ро нишон медиҳад. Дар график Random Forest тақрибан 0,974; Gradient Boosting 0,938; SVM-RBF 0,923 ва Logistic Regression 0,764 нишонагузорӣ шудаанд.

Aflatoksin M1 ва атразин то чӣ андоза хуб ҷудо шуданд?

Модели Random Forest аз 105 намунаи Aflatoksin M1 102-то ва аз 90 намунаи атразин 88-тоашро дуруст тасниф кард. Аз 195 сабт панҷтоаш нодуруст тасниф шуд; манбаъ дақиқии умумиро %97,4 гузориш кард.

Масоҳати зери каҷи ROC байни ду аналит 0,994 гузориш шуд. Ин арзиш дар дохили сохтори маълумоти худи таҳқиқот қобилияти қавии ҷудокуниро нишон медиҳад; худ аз худ исбот намекунад, ки ҳамин муваффақият дар хатти истеҳсолӣ ё маҳсулоти ғизоии қаблан надида нигоҳ дошта мешавад.

Таснифоти консентратсия чӣ гуна анҷом дода шуд?

Шаш сатҳи доза ба се категория муттаҳид карда шуданд:

• Паст: D0–D1
• Миёна: D2–D3
• Баланд: D4–D5

D0 шарти blank/control мебошад. Аз ин рӯ, синфи “консентратсияи паст” ҳам намунаҳои blank-и бе аналит ва ҳам пасттарин дозаҳои мусбатро дар бар мегирад. Ҳангоми тафсири натиҷаи модель ин таърифи синф бояд ба назар гирифта шавад.

Санҷиши муҳимтарини зеҳни сунъӣ: гузариш ба матритсаи надида

Яке аз санҷишҳои муҳимтарини воқеигароии таҳқиқот валидасияи leave-one-matrix-out аст. Як матритсаи ғизоӣ аз маълумоти омӯзишӣ пурра хориҷ карда шуд ва модель танҳо дар ҳамин матритсаи қаблан надида санҷида шуд.

Коҳиши F1 то 0,471 барои орди ҷуворимакка равшан нишон медиҳад, ки дақиқии умумии %97,4 дар таснифи аналитҳо дар матритсаҳои нав ба таври автоматӣ нигоҳ дошта намешавад. Мувофиқи тафсири худи таҳқиқот, хусусиятҳое чун миқдори зарраҳо, часпакӣ, адсорбсияи ғайриспецификӣ ё муҳити ионӣ метавонанд дар ин фарқ нақш дошта бошанд.

Номувофиқатии дохилии манбаъ дар Шакли 5

Тавсифи матнии мақола бо тартиби воқеии панелҳои Шакли 5 мувофиқат намекунад. Матн Шакли 5A-ро confusion matrix-и Random Forest меномад, дар ҳоле ки Шакли воқеии 5A муқоисаи моделҳоро нишон медиҳад. Confusion matrix-и воқеӣ дар 5B аст. Матн каҷи ROC-ро ҳамчун 5B тавсиф мекунад, дар ҳоле ки графики воқеии ROC дар 5C ҷойгир аст.

Матни асосӣ инчунин аз “feature importance analysis дар Шакли 5C” ёд мекунад; аммо панелҳои намоёни Шакли нашршудаи 5 инҳоянд: A муқоисаи модел, B confusion matrix, C каҷи ROC ва D санҷиши leave-one-matrix-out. Графики ҷудогонаи feature importance нишон дода нашудааст. Ин номувофиқати таҳрирӣ дар матни Verianla хомӯшона ислоҳ нашудааст.

Оё machine learning бозтавлидшаванда аст?

Манбаъ номҳои моделҳо ва натиҷаҳои иҷроишро гузориш мекунад, аммо баъзе ҷузъиёти муҳими барои бозсозии таҷрибаи machine learning зарурро ҳамчун протоколи равшани методӣ намедиҳад. Дар PDF гиперпараметрҳои модель, random seed, тақсимоти стандартии train/validation/test, усули оптимизатсияи гиперпараметр ва протоколи валидасияи мустақил аз рӯи identity-и чип ба таври равшан зикр нашудаанд.

Аз ин рӯ таҳқиқот натиҷаи қавии ибтидоии таснифотро пешниҳод мекунад; аммо барои он ки гурӯҳи мустақили таҳқиқотӣ модельро бо ҳамон нишондиҳанда бозтавлид карда тавонад, гузоришдиҳии муфассалтари методҳои ML лозим аст.

Ҷиҳатҳои қавии таҳқиқот кадоманд?

• Дар як платформа се навъи хониши электрохимиявӣ — CV, кулометрия ва EIS — муқоиса шудааст.
• EIS на бо як басомад, балки бо хусусиятҳои тамоми спектр арзёбӣ шудааст.
• Барои ҳар матритса нормализатсияи blank татбиқ шудааст.
• Се муҳити гуногуни ғизоӣ — ҷуворимакка, орди ҷуворимакка ва протеин — истифода шудааст.
• Санҷишҳои spike-recovery ва cross-reactivity гузаронида шудаанд.
• Арзёбии зеҳни сунъӣ танҳо бо дақиқии умумӣ маҳдуд нашуда, интиқол ба матритсаи надида алоҳида санҷида шудааст.
• Таҳқиқот натиҷаи заифтари интиқолро пинҳон накарда, F1 = 0,471-ро барои орди ҷуворимакка ошкоро гузориш кардааст.

Маҳдудиятҳои таҳқиқот кадоманд?

• Дар намунаҳои воқеии тиҷоратии ғизоӣ, ки ба таври табиӣ контаминация шудаанд, валидасияи мустақили саҳроӣ анҷом дода нашудааст.
• Арзишҳои формалии LOD ва LOQ гузориш нашудаанд.
• Ҳамаи натиҷаҳои recovery барои ҳар матритса дар ҷадвали рақамӣ пешниҳод нашудаанд.
• Cross-reactivity танҳо бо Aflatoksin B1 ва глифосат санҷида шудааст.
• Таркиби маҳсулот ва шахсияти дақиқи “матритсаи протеин” дода нашудааст.
• Шумораи чипҳои мустақил ва меъмории такрорҳои таҷрибавӣ пурра шарҳ дода нашудааст.
• Гиперпараметрҳои machine learning ва ҷузъиёти асосии протоколи омӯзиш/валидасия нокифояанд.
• Дар матритсаи орди ҷуворимаккаи қаблан надида weighted F1 то 0,471 паст шудааст.
• Азбаски ченкунии ду аналит ба сатҳҳои бо антителоҳои гуногун функсионализатсияшуда такя мекунад, натиҷаи таснифи аналитро набояд чунин тафсир кард, ки як сатҳи универсалии сенсор аналитҳои номаълумро фарқ мекунад.
• Дар истинодҳои панелҳои Шакли 5 дар дохили матн истинодҳое мавҷуданд, ки ба Шакли нашршуда мувофиқат намекунанд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Сатҳҳои электрохимиявии бо антитело функсионализатсияшуда дар консентратсияҳои санҷидашудаи Aflatoksin M1 ва атразин тағйироти вобаста ба доза дар CV, кулометрия ва EIS ба вуҷуд овардаанд.
• Калибркунии импеданс дар тақрибан 198 Hz барои Aflatoksin M1 R² = 0,968 ва барои атразин R² = 0,909 додааст.
• Дар шароити spike-recovery-и санҷидашуда аксари натиҷаҳо дар равзанаи қабули %80–120, ки таҳқиқот истифода кардааст, боқӣ мондаанд.
• Сенсори Aflatoksin M1 нисбат ба Aflatoksin B1 ва сенсори атразин нисбат ба глифосат ҷавоби ҳадафии ба таври назаррас баландтар тавлид кардааст.
• Ҳангоми истифодаи маълумоти full-spectrum EIS модели Random Forest ду аналитро дар маҷмӯи маълумоти таҳқиқот бо %97,4 дақиқӣ ва 0,994 AUC фарқ кардааст.
• Дар таснифи консентратсияи паст/миёна/баланд дақиқии умумии %93,33 гузориш шудааст.
• Санҷиши leave-one-matrix-out нишон додааст, ки тағйири матритса метавонад ба нишондиҳандаи модель таъсири назаррас расонад.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ ё исбот намекунад

• Исбот намекунад, ки сенсор дар бозори воқеии ғизоӣ бо %97,4 дақиқӣ кор мекунад.
• Нишон намедиҳад, ки платформа дар намунаҳои номаълуми табиатан контаминацияшуда метавонад усулҳои истинодии танзимиро иваз кунад.
• Азбаски ҳадди формалии муайянкунӣ дода нашудааст, барои муайянкунии боэътимод дар поёнтар аз лимити қонунии мушаххас кафолат намедиҳад.
• Азбаски танҳо ду интерферент санҷида шудаанд, интихобпазирӣ нисбат ба ҳамаи микотоксинҳо ва пестисидҳо исбот нашудааст.
• ROC-AUC-и баланд исбот намекунад, ки ҳамин нишондиҳанда дар навъҳои нави ғизоӣ нигоҳ дошта мешавад.
• Таҳқиқот мониторинги муттасил дар хатти истеҳсол, устувории сенсор дар давоми shelf life ё санҷиши дарозмуддати устувории саҳроӣ нест.
• Модели зеҳни сунъӣ дар маҷмӯи маълумоти берунии тиҷоратан мустақил валидасия нашудааст.

Барои Туркия чӣ гуна хонда шавад?

Дар таҳқиқот намунаи ғизоӣ, корхонаи истеҳсолӣ, лимити қонунӣ ё маълумоти саҳроии махсуси Туркия вуҷуд надорад. Аз ин рӯ, натиҷаҳоро ҳамчун натиҷаи бевосита тасдиқшуда дар инфрасохтори назорати ғизоии Туркия нишон додан мумкин нест.

Бо вуҷуди ин, азбаски таҳқиқот равшан нишон медиҳад, ки матритсаҳои гуногуни ғизоӣ метавонанд заминаи электрикии ҳамон сенсорро тағйир диҳанд, он чаҳорчӯбаи умумии муҳандисӣ медиҳад, ки агар платформаи монанд дар маҳсулоти ғизоии Туркия арзёбӣ шавад, калибркунии вобаста ба маҳсулот ва матритса лозим хоҳад буд.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Намунаҳо ва реагентҳо

Антителоҳои моноклоналии махсуси Aflatoksin M1 ва атразин ҳамчун унсури биошиносоӣ истифода шуданд. Барои immobilization-и антитело 3,3′-dithiobis(sulfosuccinimidyl propionate), яъне DTSSP истифода шуд. Матритсаҳои ғизоӣ аз ҷуворимакка, орди ҷуворимакка ва маҳсулоте, ки дар манбаъ танҳо “protein” номида шудааст ва аз супермаркети маҳаллӣ гирифта шудааст, тайёр шуданд.

Намунаҳо ва реагентҳо ба аликвотҳои хурд тақсим шуда, дар −20 °C нигоҳ дошта шуданд. Пеш аз таҷриба ба ҳарорати хона оварда шуданд ва дар ҳолати зарурӣ барои дур кардани зарраҳои овезон центрифуга карда шуданд.

Дастгоҳи электрохимиявӣ ва параметрҳои ченкунӣ

Сатҳҳои доза

Коркарди маълумоти EIS

Аз ҳар спектри EIS басомад, |Z|, Z′, Z″ ва кунҷи фаза истихроҷ шуданд. Муҳаққиқон ба ҷойи кам кардани маълумот ба модели equivalent circuit онро ҳамчун fingerprint-и электрохимиявии full-spectrum истифода бурданд.

Сабаби истифода нашудани equivalent circuit modeling ҳамчун таҳлили аввалия чунин шарҳ дода шудааст: таҷрибаҳо дар шароити non-Faradaik гузаронида шуданд ва спектрҳо ҷавобҳои мураккаби интерфейсро намояндагӣ мекарданд.

Барои он ки шумораи такрорҳои техникӣ ба натиҷаҳо ба таври номутаносиб таъсир нарасонад, аввал миёнаҳо дар сатҳи чипи сенсор ҳисоб шуданд. Натиҷаҳо ҳамчун миёна ва SEM дар байни чипҳои гуногун пешниҳод шуданд.

Натиҷаҳои калибркунӣ

Натиҷаҳои зеҳни сунъӣ

Мувофиқи шакли муқоисаи моделҳо Random Forest баландтарин иҷроиши weighted F1-ро нишон додааст. Дар таснифи ду аналит бо Random Forest 102/105 сабти Aflatoksin M1 ва 88/90 сабти атразин дуруст пешгӯӣ шуданд.

Ҳудуди усулӣ дар гузориши machine learning

Гарчанде манбаъ натиҷаҳои Random Forest, Gradient Boosting, SVM-RBF ва Logistic Regression-ро нишон медиҳад, гиперпараметрҳои модель, random seed, нисбати муфассали омӯзиш/test, тартиби интихоби гиперпараметр ва сохтори валидасияи комилан мустақил аз identity-и чипи сенсор ба таври равшан гузориш нашудаанд.

Ин камбудӣ арзишҳои иҷроишро беэътибор намекунад; аммо барои бозтавлидкунии мустақили натиҷаҳо ва фаҳмидани он ки онҳо то чӣ андоза ба сенарияҳои воқеии татбиқ интиқол меёбанд, номуайянии муҳими методӣ ба вуҷуд меорад.

Ҳудуди валидасияи ҷаҳони воқеӣ

Намунаҳои ғизоии истифодашуда дар таҷрибаҳо матритсаҳои назоратшавандаи spike мебошанд. Дар намунаҳои табиатан контаминацияшуда, манбаашон номаълум ё аз бозор blind ҷамъоваришуда валидасияи муқоисавӣ бо усули истинодӣ гузориш нашудааст.

Аз ин рӯ, қавитарин натиҷаи таҳқиқот “системаи тиҷоратии санҷиши ғизоӣ омода аст” нест; балки он аст, ки EIS-и non-Faradaik бар пояи антитело ва таҳлили зеҳни сунъӣ метавонанд дар матритсаҳои мураккаби ғизоӣ платформаи қобили истифода барои таҳқиқот созанд ва масъалаи интиқоли матритсаро ба таври миқдорӣ намоён гардонанд.

Ёддошти Манбаъ ва Усул

Номи пурраи кори аслӣ: AI-Assisted Electrochemical Immunosensing for Matrix-Aware Detection of Aflatoxin M1 and Atrazine in Food Matrices

Муаллифон: Kundan Kumar Mishra; Shanmathi Venkatesan; Sriram Muthukumar; Shalini Prasad.

Тартиби муаллифон: Дар манбаъ бо тартиби боло дода шудаанд. Нишонаи ҳаммуаллифи аввал/саҳми баробар вуҷуд надорад.

Муаллифи масъул: Shalini Prasad.

Муассисаҳо: Department of Bioengineering, University of Texas at Dallas, Richardson, Texas, ИМА; EnLiSense LLC, Allen, Texas, ИМА.

Навъи манбаъ: Мақолаи аслии таҷрибавии рецензияшуда.

Маҷалла: Biosensors.

Ношир: MDPI, Basel, Switzerland.

Ҷилд / шумора / мақола: 16 / 7 / 352.

DOI: 10.3390/bios16070352.

Пайванди расмии нашр:https://doi.org/10.3390/bios16070352

Санаҳо: Қабул шуд 31 май 2026; бозбинӣ шуд 19 июн 2026; пазируфта шуд 21 июн 2026; нашр шуд 23 июн 2026.

Вазъи рецензия: Таҳқиқот мақолаи аслии таҳқиқотии дар маҷаллаи рецензияшудаи Biosensors нашршуда аст. Preprint нест.

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY); дастрасии кушода.

Маблағгузорӣ: Муаллифон гузориш медиҳанд, ки таҳқиқот маблағгузории беруна нагирифтааст.

Кумитаи ахлоқ: Татбиқ намешавад.

Ризоияти огоҳона: Татбиқ намешавад.

Дастрасии маълумот: Гуфта мешавад, ки маълумоти дастгиркунандаи натиҷаҳо бо дархост аз муаллифи масъул дастрас аст. Мақола мегӯяд, ки маълумот бо сабаби “privacy or ethical restrictions” оммавӣ нест. Бо вуҷуди ин, таҳқиқот бо матритсаҳои ғизоӣ гузаронида шудааст ва кумитаи ахлоқ/ризоият ҳамчун татбиқнашаванда нишон дода шудаанд; асоси муфассали ин маҳдудият дар манбаъ шарҳ дода намешавад.

Бархӯрди манфиатҳо: Гузориш шудааст, ки Shalini Prasad ва Sriram Muthukumar дар EnLiSense LLC манфиати молиявии назаррас доранд. Ишора мешавад, ки ширкат метавонад ба натиҷаҳо ва технологияҳои таҳқиқот манфиати тиҷоратӣ дошта бошад. Манбаъ мегӯяд, ки бархӯрди эҳтимолии манфиатҳо аз ҷониби University of Texas at Dallas баррасӣ ва идора шудааст ва дар тарҳи таҳқиқот, ҷамъоварӣ/таҳлили маълумот, навиштани гузориш ё қарори нашр нақш надоштааст. Инчунин алоҳида қайд шудааст, ки дастгоҳи портативӣ ва платформаи технологӣ технологияи хусусии EnLiSense LLC мебошад.

Изҳороти истифодаи зеҳни сунъӣ: Муаллифон гузориш медиҳанд, ки ҳангоми омода кардани мақола Microsoft Copilot version 148.0.3967.70-ро барои ислоҳи грамматика, сохтори ҷумла, беҳтар кардани возеҳӣ ва таҳрири забон истифода кардаанд; ҳамаи натиҷаҳои бо зеҳни сунъӣ дастгиришударо худ бозбинӣ ва таҳрир кардаанд.

Саҳми муаллифон: Консептуализатсия K.K.M., S.M. ва S.P.; методология K.K.M. ва S.V.; software K.K.M., S.V. ва S.M.; валидасия K.K.M. ва S.M.; таҳлили формалӣ K.K.M. ва S.V.; таҳқиқот S.M. ва S.P.; data curation K.K.M. ва S.V.; draft-и аввал K.K.M. ва S.V.; бозбинӣ/таҳрир K.K.M., S.M. ва S.P.; supervision S.M. ва S.P.; project administration K.K.M., S.M. ва S.P.; funding acquisition S.M. ва S.P. гузориш шудааст.

Номувофиқатии дохилии Шакли 5: Истинодҳои A/B/C-и матни натиҷаҳо ба тартиби воқеии панелҳои Шакли 5 ва caption-и нашршуда мувофиқат намекунанд. Дар шакл A муқоисаи модел, B confusion matrix, C каҷи ROC ва D leave-one-matrix-out validation мебошад. Матн инчунин feature importance analysis-ро ба Шакли 5C нисбат медиҳад, аммо чунин график дар шакли чорпанелаи нашршуда дида намешавад.

Ёддошти усули machine learning: Манбаъ иҷроиши моделҳо ва leave-one-matrix-out validation-ро гузориш медиҳад; аммо ҷузъиёти бозтавлидшавӣ, аз ҷумла гиперпараметрҳо, random seed, тақсимоти муфассали train/validation/test ва протоколи validation-и мустақил аз чипи сенсор нокифояанд. Аз ин рӯ метрикаҳои модель ҳамчун натиҷаҳои таҷрибавии гузоришшуда интиқол дода шудаанд, на ҳамчун кафолати умумисозӣ дар ҷаҳони воқеӣ.

Ҳудуди усули аналитикӣ: Манбаъ LOD ё LOQ-и формалиро гузориш намедиҳад. Диапазонҳои таҷрибавии консентратсия ҳамчун ҳадди муайянкунӣ аз нав номгузорӣ нашудаанд.

Ҳудуди валидасияи саҳроӣ: Таҳқиқот ба таҷрибаҳои назоратшавандаи spike дар матритсаҳои ҷуворимакка, орди ҷуворимакка ва протеин такя мекунад; дар намунаҳои тиҷоратии ғизоии табиатан контаминацияшуда валидасияи blind ва мустақили саҳроӣ пешниҳод намекунад.

Ёддошти манбаи Verianla: Усул, механизм, консентратсияҳо, параметрҳои EIS, натиҷаҳои калибркунӣ, recovery, cross-reactivity, таснифи зеҳни сунъӣ ва маҳдудиятҳои ин мундариҷа аз таҳқиқоти манбаи боршуда гирифта шудаанд. Истифодаи манбаъҳои беруна танҳо бо тасдиқи шахсияти библиографӣ, версияи нашр ва вазъи рецензияи маҷалла маҳдуд шудааст; натиҷаи нави илмӣ аз берун илова нашудааст.