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申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：一种基于荧光碳量子点和机器学习算法快速检测肉类中细菌的方法，包括：制作多粘菌素B、氨苄西林以及庆大霉素分别修饰的三种荧光碳量子点；三种荧光碳量子点分别与五种细菌进行孵育会出现荧光强度的差别；三种荧光碳量子点构建传感器阵列；利用基于机器学习算法的传感器阵列识别食源性微生物；利用常见肉类培养五种细菌；利用算法识别细菌；利用快速检测肉类中细菌的算法可为判别肉类是否可食用提供依据，也可为开发多种生物活性样品检测方法提供解决方案。
主权项：1.一种荧光碳量子点的制备方法，其特征在于：柠檬酸二氢铵分别与多粘菌素B、氨苄西林和庆大霉素混合均匀，然后将混合物磨成粉末，在170-190℃条件下进行反应；随后，将所得的固体溶解在超纯水中，然后离心取上清液；最后，用透析膜对上清液进行透析去除未反应的物质；冷冻干燥即可得到多粘菌素CQDs、氨苄西林CQDs和庆大霉素CQDs三种碳量子点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于荧光碳量子点和机器学习算法快速检测肉类中细菌的方法
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