基于机器学习算法的牛奶中抗生素电化学传感器研制
化学物理
2022-12-09 v1
摘要
本研究致力于牛奶等多组分混合物的电化学分析问题。循环伏安仪与机器学习技术的结合使得建立脱脂牛奶中抗生素残留的模式识别系统成为可能。制作了包含铜、镍和碳纤维的多电极传感器用于采集电化学数据。讨论了电极表面发生的化学过程，并借助分子对接与密度泛函理论建模进行了模拟。假定抗生素指纹表现为电极的电位漂移，这是由于抗生素分子的氧化还原降解引起 pH 变化或与牛奶中存在的离子络合所致。梯度提升算法在训练机器学习模型方面表现出最佳效率。对牛奶中抗生素的识别实现了高准确度。所研制方法可集成至奶牛场的现有挤奶系统中，用于监测抗生素残留浓度。
引用
@article{arxiv.2212.04422,
title = {The development of an electrochemical sensor for antibiotics in milk based on machine learning algorithms},
author = {Timur A. Aliev and Vadim E. Belyaev and Anastasiya V. Pomytkina and Pavel V. Nesterov and Sergei V. Shityakov and Roman V. Sadovnychiy and Alexander S. Novikov and Olga Yu. Orlova and Maria S. Masalovich and Ekaterina V. Skorb},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.04422},
year = {2022}
}
备注
38 pages