3D-Papier

Oct 18, 2023

Wissenschaftliche Berichte Band 12, Artikelnummer: 13657 (2022) Diesen Artikel zitieren

5241 Zugriffe

4 Zitate

118 Altmetrisch

Details zu den Metriken

Milchverfälschungen sind in Entwicklungsländern ein häufiges Problem und können beim Menschen zu tödlichen Krankheiten führen. Trotz mehrerer Studien zur Identifizierung verschiedener Verfälschungsmittel in Milchproben sind die Auswirkungen mehrerer Verfälschungsmittel noch immer unerforscht. In dieser Arbeit wird ein dreidimensionales (3D) papierbasiertes Mikrofluidikgerät entworfen und hergestellt, um gleichzeitig mehrere chemische Verfälschungen in Milch zu erkennen. Dieses Gerät besteht aus einer oberen Abdeckung, einer unteren Abdeckung und einer mittleren Schicht, die aus einer Transport- und einer Erkennungszone besteht. Durch Einschnitte in den Träger der Mittelschicht wird der Strömungsweg des Geräts durch eine optimale und gleichmäßige Geschwindigkeit gekennzeichnet. Zum ersten Mal werden in der Milchprobe sieben Verfälschungsmittel (Harnstoff, Reinigungsmittel, Seife, Stärke, Wasserstoffperoxid, Natriumhydrogencarbonat und Salz) gleichzeitig mit Spezifitätsbewertung und detaillierter Farbinterferenzanalyse nachgewiesen. Für den gleichzeitigen Nachweis von 7 Verfälschungsmitteln sind nur 1–2 ml Probenvolumen erforderlich. Wir haben nur 10 \(\upmu\)L des Reagenzvolumens für die kolorimetrische Reaktion verwendet und die Ergebnisse innerhalb weniger Sekunden gefunden. Die Beobachtung zeigt, dass die Nachweisgrenze (LOD) der Verfälschungsmittel im Bereich zwischen \(0,05\%\) (Vol./Vol.) und \(0,2\%\) (Vol./Vol.) unter Verwendung der Kolorimetrie liegt Erkennungstechnik. Die unbekannte Menge der zugesetzten Verfälschungsmittel wird anhand der aus den Versuchsergebnissen erhaltenen Kalibrierungskurven gemessen. Die Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit des Prozesses, die Empfindlichkeit und der lineare Erfassungsbereich der Kalibrierungskurven sowie die statistische Untersuchung der Farbintensitätsdaten werden hier ausführlich analysiert. In allen ressourcenbeschränkten Umgebungen soll dieses einfache, tragbare und benutzerfreundliche 3D-Mikrofluidikgerät zum Testen flüssiger Lebensmittel vor dem Verzehr eingesetzt werden.

Lebensmittelverfälschung ist weltweit ein ernstes Problem und wird von den Lebensmittelsicherheitsbehörden stark beachtet, da sie eine Gefahr für die Gesundheit der Menschen darstellt. Milch ist eines der am stärksten verfälschten Lebensmittel in Entwicklungsländern, die etwa die Hälfte der gesamten Milchproduktion weltweit ausmachen, darunter Indien, Pakistan, China und Brasilien. Die Verfügbarkeit von Milch pro Kopf steigt von Jahr zu Jahr, es besteht jedoch eine erhebliche Lücke zwischen der aktuellen Wachstumsrate und der erforderlichen Wachstumsrate der Milchproduktion. Der Milchverbrauch ist hoch, da es sich um ein kostengünstiges, nahrhaftes Lebensmittel handelt, das mit Eiweiß, Fett, Kohlenhydraten, Vitaminen, Mineralien usw. angereichert ist. Durch die Zugabe von Verfälschungsmitteln wird das Milchgeschäft profitabel, indem die Lücke zwischen Angebot und Nachfrage geschlossen wird. Die Kontamination scheint eines der zugänglichen Mittel zu sein, um den Bedürfnissen der Milchkonsumenten durch die Produktion von mehr synthetischer Milch gerecht zu werden1.

Milch ist verunreinigt mit Harnstoff2,3,4, Melamin5,6, Reinigungsmitteln7, Borsäure8, Formalin9, Ammoniumsulfat, Seifen, Salz, Neutralisatoren10, Maltodextrin11, Stärke, Zucker12, Clenbuterol13, Tetracyclin14, Wasserstoffperoxid15, Karamell, Wasser16,17 und viele andere Schadstoffe18. Diese Chemikalien sind kostengünstig und weit verbreitet. Das Fehlen strenger Durchsetzungsgesetze und das Fehlen schneller und einfacher Erkennungstechniken sind große Hindernisse bei der Beherrschung dieses Problems. Die Milchqualität wird typischerweise durch den Fettanteil, den SNF-Wert (Solid Not Fat), den Proteingehalt und andere Faktoren bestimmt19. Um diese Parameter zu verbessern, werden der Milch üblicherweise Verfälschungsmittel zugesetzt1. Um das Volumen zu erhöhen, wird der Milch Wasser zugesetzt. Im Gegensatz dazu erhöhen Harnstoff und Melamin den Nicht-Protein-Stickstoffgehalt in der Milch. Waschmittel und Seifen erhöhen den Weißgrad der Milch und emulgieren das zugesetzte Öl. Zur Konservierung von Milch werden Wasserstoffperoxid, Salz und Formalin verwendet. Zucker und Stärke werden verwendet, um die Dichte verdünnter Milch zu erhöhen, während Natriumhydrogencarbonat und Natriumcarbonat verwendet werden, um den Säuregehalt der Milch zu neutralisieren. Die Richtlinien der Weltgesundheitsorganisation (WHO) und anderer Lebensmittelsicherheitsbehörden legen die sichere Verzehrgrenze für diese Chemikalien fest20. Der Sicherheitsgrenzwert für Harnstoff in Milch liegt bei 70 mg/100 ml21. Für Wasserstoffperoxid und Stärke beträgt der maximale Rückstandsgrenzwert (MRL) \(0,05\%\) v/v bzw. \(0,15\%\) v/v22. Für Waschmittel und Seife liegt der Sicherheitsgrenzwert unter 0,002 mg/kg23. Nach Angaben der Food Safety and Standard Authority of India (FSSAI) darf Milch keine zugesetzten Mengen an Salz und Karbonaten enthalten24. Der Verzehr dieser Schadstoffe über dem sicheren Grenzwert kann zu schädlichen Krankheiten wie Nierenversagen, Kindstod, Magen-Darm-Komplikationen, Durchfall, Nierenversagen und sogar Krebs beim Menschen führen21.

Verschiedene laborbasierte Techniken wie der Laktometer-Dichtetest, der Gefrierpunkttest, der Kjeldahl-Proteintest25, der Gerber-Fetttest und andere26 werden seit langem zur Charakterisierung verschiedener Eigenschaften von Milch eingesetzt. Allerdings sind diese Verfahren nicht in der Lage, die meisten chemischen Verfälschungen nachzuweisen. Forscher haben verschiedene Nachweistechniken für verschiedene Verfälschungsmittel entwickelt, wie z. B. Hochleistungsflüssigkeitschromatographie (HPLC), Infrarotspektroskopie, Massenspektrometrie, elektrochemische Signalanalyse, Fluoreszenz, Admittanz und kolorimetrische Detektion mit Nanopartikeln27,28,29,30,31 ,32,33, unter anderem. Andererseits sind diese instrumentellen Labortests kostspielig und in vielen Fällen zeitaufwändig. Darüber hinaus weisen diese Methoden Nachteile auf, darunter Gewicht, Verfügbarkeit, Energieverbrauch und Qualifikationsanforderungen. Daher besteht die Motivation für diese Arbeit darin, ein kostengünstiges, zugängliches Gerät34 zu entwerfen und herzustellen, das in einer Vielzahl von Umgebungen, einschließlich Haushaltsszenarien, verwendet werden kann.

Papierbasierte Mikrofluidtechniken könnten die potenzielle Alternative zur Behebung der oben genannten Nachteile im Zusammenhang mit der Erkennung von Verfälschungen in Milch sein35,36,37,38. Es wird berichtet, dass die papierbasierten Mikrofluidik-Ansätze zum Nachweis von Schwermetallen39,40, Antikörpern41, Schwefeldioxid42, Benzoesäure43, D-Glucose44, Formaldehyd9 und anderen Verbindungen in verschiedenen flüssigen Lebensmittelproben auf der Grundlage kolorimetrischer Detektion eingesetzt wurden. Whitesides et al.45 entwickelten ein papierbasiertes Gerät zum Nachweis von Glukose und Protein in Urinproben. Um dem Fluss die richtige Richtung zu geben, beschichteten die Autoren die Chromatographiepapiere mit hydrophoben Mitteln (SU-8 2010) und setzten sie anschließend UV-Licht aus, um die Kanäle hydrophil zu machen. Allerdings ist die in ihrer Studie verwendete Fotolithographietechnik kostspielig und kompliziert. Daher haben Forscher einfachere Methoden zur Schaffung hydrophober Barrieren46 entwickelt, wie Wachsdruck47, Tonertintendruck mit Laserdrucker48, Plasmabehandlung von hydrophobem Papier49, 3D-Druck50, Benetzbarkeitsmusterung mit \(TiO_2\)51,52, mit hydrophobem Stift53, und sogar mit einem Korrekturstift54. Eine Papiertestkarte wird hergestellt, um Harnstoff, Stärke, Glukose und andere Verfälschungen in Milch mithilfe der Spot-Test-Analyse nachzuweisen, indem hydrophile Erkennungspunkte erzeugt werden12,55. Mittels Wachsdrucktechnik56,57,58, PDMS-Beschichtung59,60 usw. werden hydrophobe Barrieren hergestellt, um die chemischen Reagenzien auf der hydrophilen kreisförmigen Zone zu speichern. Nach einigen Minuten werden die kolorimetrischen Reaktionen auf Mobiltelefonen erfasst und mithilfe einer Bildanalyse die Menge der zugesetzten Verfälschungsmittel bestimmt39,43,44,61,62. Diese Methoden haben Nachteile wie eine geringe Auflösung, hohe Kosten, die Nichtverfügbarkeit des Wachsdruckers, die Stärke der hydrophoben Barriere, das Fehlen einer gleichzeitigen Erkennung usw. Andererseits ist das Tintenstrahldruckverfahren63 einfach, schnell und kostengünstig, aber die Barrierestärke reicht nicht aus, um den Reagenzfluss innerhalb der Nachweiszone für verschiedene Flüssigkeitsproben einzuschränken. Diese verschiedenen Methoden zur Herstellung hydrophober Barrieren zeigen, wie wichtig die Forschung zur Entwicklung einer einfachen Herstellungstechnik ist. Trotz mehrerer zuvor erwähnter Vorteile weisen papierbasierte Geräte mehrere Probleme auf. Die poröse Struktur des Papiers verringert häufig den Flüssigkeitstransport zum gewünschten Ort, da sich die Flüssigkeit in alle Richtungen verteilt. Weitere Nachteile im Zusammenhang mit papierbasierten Mikrofluidikgeräten sind Probenverlust durch Verdunstung, Probenvorbehandlungsschritt, geringe Empfindlichkeit, hoher LOD, kürzere Haltbarkeitsdauer der gelagerten Reagenzien und vor allem mangelnde Kommerzialisierung64.

Hier haben wir ein neuartiges Design für ein tragbares, kostengünstiges 3D-Mikrofluidikgerät auf Papierbasis entwickelt, das mit einem kleinen Volumen flüssiger Probe (1–2 ml) mehrere Verfälschungen gleichzeitig in einer flüssigen Probe erkennen kann. Der Flüssigkeitsfluss wird in den porösen Papiersubstraten aufgrund der inhärenten Kapillarwirkung verursacht. Da keine (super)hydrophoben Beschichtungen verwendet werden, ist das Gerät langlebig und kann zur Erkennung von Verfälschungen in vielen flüssigen Lebensmitteln verwendet werden. Das patentierte (App.-Nr. 345721-001) Design des 3D-Geräts sorgt dafür, dass die Flüssigkeitsdurchflussrate mit der des reinen Papiersubstrats übereinstimmt. In der mittleren Stützschicht werden einige Einschnitte gemacht, um den Widerstand des Flüssigkeitsflusses auf dem Papiersubstrat zu verringern, und die Geschwindigkeit des Flüssigkeitsflusses bleibt die gleiche wie im reinen Papierfall. Die kolorimetrische Detektionstechnik identifiziert die Verfälschungen in den Detektionszonen und die quantitative Analyse wurde mithilfe eines Farbintensitätstests durchgeführt. Zum ersten Mal haben wir gezeigt, dass das Gerät Harnstoff, Reinigungsmittel, Seife, Stärke, Wasserstoffperoxid, Natriumhydrogencarbonat und Salz gleichzeitig in Milchproben nachweisen kann. Die patentierte (App.-Nr. 202141024502) Technik zur gleichzeitigen Detektion von Verfälschungsmitteln für Milchproben ist besser als die herkömmliche Detektion auf Einzelstreifenbasis, bei der mehrere Experimente erforderlich sind, um ein Verfälschungsmittel zu identifizieren. Die Menge an zugesetzten Verfälschungsmitteln in der Milch wird mithilfe des Farbintensitätstests quantifiziert, wobei die Nachweisgrenzen für verschiedene Verfälschungsmittel zwischen \(0,05\%\) (Vol./Vol.) und \(0,2\%\) (Vol./Vol.) liegen Gerät. Eine schnelle und unkomplizierte Herstellungstechnik macht das Gerät für den Einsatz in ressourcenbeschränkten Umgebungen geeignet. Das Design des Geräts ist skalierbar, sodass die Anzahl der Erkennungspunkte einfach geändert werden kann. Darüber hinaus haben wir mithilfe des aktuellen Designs des Geräts festgestellt, dass die Nachweisgrenze nahe an den bestehenden instrumentenbasierten Nachweistechniken liegt. Daher erfüllt dieses Gerät die ASSURED-Kriterien (Erschwinglich, empfindlich, spezifisch, benutzerfreundlich, schnell und robust, ohne Ausrüstung, wird an diejenigen geliefert, die sie benötigen), indem es sowohl die technischen (ASSR) als auch die Benutzerakzeptanz (UED) berücksichtigt zusammen.

Mithilfe eines papierbasierten Mikrofluidiksystems werden mithilfe kolorimetrischer Techniken verschiedene Verfälschungen nachgewiesen. Tabelle S1 zeigt die Farbvariationen der Nachweiszonen in Gegenwart verschiedener Verfälschungsmittel. Abbildung 1 zeigt die Farbverschiebung, wenn die Konzentration der zugesetzten Verfälschungsmittel erhöht wird. Die Abbildung zeigt, dass mit steigender Konzentration an Verfälschungsmitteln auch die Intensität der jeweiligen Farbe zunimmt. Das Auftreten ungleichmäßiger Farbmuster in der Erkennungszone ist auf die Ablagerung chemischer Reagenzien nach der Verdunstung des Lösungsmittels zurückzuführen. Die Steuerung des Verdunstungsflusses und des internen Marangoni-/Auftriebsflusses zur Schaffung eines einheitlichen Farbmusters in der Erkennungszone liegt außerhalb des Rahmens dieser Forschung. Die Variation der Farbintensität entlang des Radius der kreisförmigen Flecken ist jedoch in Abb. S1 dargestellt. Es ist leicht zu erkennen, dass es bei der niedrigsten Konzentration keine große Variation gibt, während bei der höheren Konzentration die Farbvariation größer ist. Wir haben festgestellt, dass die Farbintensität bei einigen Verfälschungsmitteln vom Zentrum zur radialen Richtung abnimmt. Allerdings nimmt die Intensität von der Mitte zur radialen Richtung für Wasserstoffperoxid und Harnstoff zu. Zur Quantifizierung der Menge zusätzlicher Verfälschungsmittel werden Farbintensitätstests eingesetzt. Auf dem Papier werden kleine kreisförmige hydrophile Flecken erzeugt, um die Chemikalien in der Spot-Testplattform zu halten. Die reine Milch wird dann mit unterschiedlichen Mengen an Verfälschungsmitteln (\(\rho\)) vermischt und mit einer Spritze in die kreisförmige Stelle gegossen. Alle Spots verfügen über 10 \(\upmu\)L Reagenzien und 20 \(\upmu\)L Proben. Harnstoff, Reinigungsmittel, Stärke, Salz, \(H_2O_2\), \(NaHCO_3\) und Seifen werden alle bei Raumtemperatur getestet. Die Detektionspunkte veränderten ihre Farbe, sobald die Probe mit den Reagenzien in Kontakt kam. Es gibt keine Zeitverzögerung, bis sich die Farbe der Nachweispunkte in Gegenwart der Verfälschungsmittel ändert. Um die Wiederholbarkeit der Farbintensität bei gleicher Konzentration zu überprüfen, haben wir den Anova-Test an den Intensitätswerten durchgeführt. In Tabelle S2 haben wir eine Zusammenfassung des Einweg-Anova-Tests gezeigt, bei dem die Nullhypothese akzeptiert wird, dass alle Mittelwerte der Farbintensitätswerte gleich sind.

Die Farbänderung nach der kolorimetrischen Reaktion für unterschiedliche Konzentrationen von Verfälschungsmitteln wurde für alle Verfälschungsmittel gezeigt.

Es werden Farbintensitätskurven für acht verschiedene Verfälschungsmittel mit unterschiedlichen Konzentrationen von \(0,05\%\) bis \(1\%\) (v/v) gezeigt, die der Milch für (a) Harnstoff, (b) Stärke, (c) zugesetzt wurden. Salz, (d) Reinigungsmittel, (e) Wasserstoffperoxid, (f) Seife und (g) Natriumhydrogencarbonat. Aus der Abbildung wird deutlich, dass mit zunehmender Konzentration auch die Farbintensität zunimmt.

Mittels Bildverarbeitungstechniken werden die durchschnittlichen Farbintensitäten (I) der Detektionszonen ermittelt. Mithilfe der ImageJ-Anwendung werden die Intensitätswerte für Rot (R), Grün (G) und Blau (B) ermittelt48. Die normalisierten Grauintensitätswerte werden für alle Verfälschungsmittel außer Salz unter Verwendung von Gl. berechnet. (1) und für Salz unter Verwendung von Gl. (2).

Die Farbintensitätskurven für alle verschiedenen Verfälschungsmittel mit unterschiedlichen Konzentrationen (\(\rho\)) sind in Abb. 2 dargestellt. In den meisten Situationen (außer Salz, wo der Farbwechsel von niedriger (braun) zu hoher (weißer) Intensität erfolgt ) haben wir umgekehrte Intensitätswerte (\(I '=255-I\)) verwendet, um die spezifische Farbe in aufsteigender Reihenfolge darzustellen, während sie von einer Farbe hoher Intensität zu einer Farbe niedriger Intensität übergeht. Mithilfe dieser Farbintensitätskurven haben wir eine quantitative Untersuchung einer unbekannten Menge an zugesetzten Verfälschungsmitteln in der Milch durchgeführt. Tabelle S3 enthält die Kalibrierungskurven, die durch Kurvenanpassung \((R^2>0,95)\) aus den Farbintensitätsdiagrammen ermittelt wurden. Um die quantitative Analyse durchzuführen, haben wir jedoch die klassischen linearen Regressionsanpassungskurven verwendet, die in Abb. 2 dargestellt sind. Mit fünf wiederholten Experimenten bei jeweils unterschiedlichen Konzentrationen werden die Farbintensitätskurven gebildet und die Fehlerbalken werden als Standardabweichung der dargestellt mehrere Experimente. Weitere Einzelheiten zur Farbintensitätsanalyse finden Sie im Unterabschnitt Fehleranalyse.

Die Linearität im vorhergesagten Arbeitsbereich sollte für alle Kalibrierungskurven validiert werden. In den meisten Fällen unserer Studie ist der lineare Bereich derselbe wie der dynamische Bereich, sodass dieser Prozess genauere und präzisere Daten liefert65. In den meisten Fällen sind die Kurven linear, da die Regressionswerte mehr als 0,9 im Bereich von \(0,05\% (v/v)\) bis \(1\% (v/v)\) erreichen. Die detaillierte Untersuchung der linearen Bereichsstudie ist in Abb. 2 dargestellt. Hier haben wir die sichtbare Nachweisgrenze (LOD) qualitativ aus der kolorimetrischen Reaktion erwähnt. Die Intensität der Farbänderungen wird mithilfe von ImageJ identifiziert, das in Abb. 2 dargestellt ist. Die minimal wahrnehmbare Änderung der Farbintensität in jedem Fall wird als LOD des Geräts betrachtet66. Wir haben herausgefunden, dass der LOD dieser Verfälschungsmittel bei Verwendung der kolorimetrischen Nachweismethode nahezu identisch mit dem der herkömmlichen Methoden ist. Die Empfindlichkeit der linearen Reaktionen und der Vergleich der LODs bestehender Prozesse mit der aktuellen Arbeit sind in Tabelle 1 zusammengefasst. Es besteht jedoch Bedarf an einer weiteren Verbesserung des LOD, um das Gerät maximal für feldbasierte Tests zu verwenden Der Rückstandsgrenzwert (MRL) liegt unter dem LOD des papierbasierten Geräts. Dieses Gerät ist nicht empfindlich genug, um die sehr geringe Menge an Verfälschungsmitteln in Milchproben zu erkennen. Um die Empfindlichkeit des Geräts weiter zu verbessern, kann es in die elektrochemische und kolorimetrische Erkennung integriert werden, was der zukünftige Gegenstand dieser Studie ist.

Auch die Farbintensität wird auf Stabilität im Laufe der Zeit getestet. Die Farbintensitätsunterschiede für alle Detektionszonen sind in Abb. 3 zu Beginn und am Ende von 30 Minuten dargestellt. Im 30-Minuten-Zeitintervall haben wir beobachtet, dass der maximale Unterschied zwischen den Farbintensitäten am Anfang und am Ende bei 4,8 % für das Verfälschungsmittel Wasserstoffperoxid liegt. Aus diesen Ergebnissen geht klar hervor, dass Benutzer nach einiger Zeit für die Durchführung des Tests Bilder aufnehmen können und daher das Fehlen einer sofortigen Bildgebung keinen Einfluss auf die Ergebnisse hat.

Hier werden die Farbintensitätswerte der Detektionszonen für 1 Min. und 30 Min. angezeigt.

Die schematische Darstellung von (a) des kompakten Geräts. Zu Testzwecken wird die Probe durch das Loch in der oberen Abdeckung in das Gerät gegeben. (b) Detailansicht des Geräts. Hier wurden drei Schichten als obere Abdeckung \((L_1)\), papierbasiertes 3D-Mikrofluidikgerät und untere Abdeckung \((L_2)\) gezeigt. (c) Das doppelschichtige 3D-Mikrofluidikgerät auf Papierbasis wird hier gezeigt. Dabei handelt es sich um eine Sandwichstruktur, bei der ein fester Träger zwischen zwei Lagen Filterpapier liegt. \(L_3\) repräsentiert die Transportzone, \(L_4\) repräsentiert die feste Kunststoffschicht und \(L_5\) repräsentiert die Erkennungszone. (d) Design auf der Rückseite der unteren Abdeckung. Zur qualitativen und quantitativen Identifizierung werden der Name des Verfälschungsmittels und ein Farbband angegeben. (e) Es wird ein Bild der gleichzeitigen Erkennung der sieben Verfälschungsmittel mithilfe des papierbasierten 3D-Mikrofluidikgeräts gezeigt (nur die mittlere Schicht).

Es wird ein 3D-Design erstellt und das Gerät hergestellt, um gleichzeitig den Mehrfachverfälschungstest durchzuführen. Das Schema des 3D-Geräts ist in Abb. 4 dargestellt. Abbildung 4a zeigt das Schema des kompakten Geräts, während Abb. 4b, c die Detailansicht des Geräts bzw. die mittlere Schicht der Sandwichstruktur zeigen. Abbildung 4d zeigt das Design der unteren Abdeckung. In Abb. 4e ist das experimentelle Bild dargestellt, bei dem der gleichzeitige Nachweis von sieben Verfälschungsmitteln in der mittleren Schicht durchgeführt wird. Die Untersuchung der Spezifität der Reagenzien und der Interferenzwirkung auf die Farbintensität verschiedener Verfälschungsmittel ist für die gleichzeitige Erkennung von Verfälschungsmitteln im 3D-Gerät von entscheidender Bedeutung. Zur Spezifitätsanalyse haben wir jeder Reaktionszone ein spezifisches Verfälschungsmittel hinzugefügt. Zusätzlich zu den Nachweiszonen haben wir eine Kontrollzone geschaffen, in der keine Reagenzien gelagert werden. Wir haben eine nahezu vernachlässigbare Änderung der Farbintensität in der Kontrollzone für reine und verfälschte Proben festgestellt. Daher gingen wir davon aus, dass der Farbintensitätswert der Milchproben in der Kontrollzone 255 beträgt, da sie rein weiß erscheinen. Es wurde festgestellt, dass es nur bei dem spezifischen Verfälschungsmittel zu einer Farbveränderung an einer bestimmten Stelle kommt. Abbildung 5 zeigt eine detaillierte Spezifitätsstudie aller Verfälschungsmittel. Alle Experimente werden bei einer Temperatur von \(25 \pm 2\) \(^\circ\)C durchgeführt. Wir bereiten die verfälschten Proben in destilliertem Wasser vor, wobei wir jedes der Verfälschungsmittel einzeln verwenden, und geben sie dann zu allen Nachweispunkten auf dem Gerät. Basierend auf diesen Ergebnissen können wir schließen, dass die Reagenzien spezifisch für ein einzelnes Verfälschungsmittel oder eine Gruppe von Verfälschungsmitteln sind, da sie in Gegenwart anderer Chemikalien ihre Farbe nicht ändern. Wir haben auch reine Milch verwendet, um zu sehen, ob es zu Farbveränderungen an den Erkennungspunkten kam. Die Reagenzien haben jedoch keinen Einfluss auf die Farbe reiner Milch. Diese Reagenzien reagieren nicht mit reinen Milchzutaten und reagieren nur, wenn die Verfälschungsmittel vorhanden sind, gefolgt von einer Farbänderung. Daher wird der Farbinterferenztest durchgeführt, indem nur diese wenigen Verfälschungen berücksichtigt werden. Wir haben anhand des Interferenztests festgestellt, dass sich die Farbintensität bei gleichzeitiger Erkennung aufgrund des Interferenzeffekts mehrerer Verfälschungsmittel kaum ändert. Für den Interferenztest werden zwei verschiedene Milchproben gleichen Volumens mit der gleichen Menge an zugesetzten Verfälschungsmitteln hergestellt. In einer Probe werden alle Verfälschungsmittel gemischt, während in einer anderen nur ein Verfälschungsmittel zugesetzt wird. Anschließend wird der kolorimetrische Nachweis der Mischung und des einzelnen Verfälschungsmittels durchgeführt, um die Änderung der Farbintensität zu bestimmen. Abbildung S2 zeigt den kolorimetrischen Nachweis von Verfälschungsmitteln sowohl für eine Mischung von Verfälschungsmitteln als auch für ein einzelnes Verfälschungsmittel. Abbildung 6 zeigt den Unterschied in den Farbintensitätswerten des einzelnen Verfälschungsmittels und der Mischung der Verfälschungsmittel. Farbinterferenz ist definiert als der Unterschied in der Farbintensität zwischen der Intensität des einzelnen Analyten und der Mischung von Verfälschungsmitteln. Der Vergleich der Farbintensitäten zeigt, dass die störende Wirkung von Verfälschungsmitteln auf die Farbintensität deutlich geringer ist. Aufgrund der angemessenen Spezifität und der geringfügigen Änderung der Farbintensität aufgrund von Interferenzen ist der gleichzeitige Nachweis von Verfälschungen auf der papierbasierten Mikrofluidikplattform durchaus möglich.

Experimentelle Ergebnisse des Spezifitätstests. (a) In den verschiedenen Erkennungszonen werden nur die Reagenzien angezeigt, wobei die Zahl die Erkennungszonen für Harnstoff (2), \(H_2O_2\) (3), Seife (4), Salz (5), \(NaHCO_3\) darstellt. (6), Waschmittel (7), Stärke (8) und Kontrolle (1). Die Spezifität der Reagenzien wurde für (b) Stärke, (c) Harnstoff, (d) \(NaHCO_3\), (e) \(H_2O_2\), (f) Detergens, (g) Seife und (h) gezeigt. Salz.

Hier wird der Unterschied in der Farbintensität der Verfälschungsmittelmischung und des einzelnen Verfälschungsmittels angezeigt. Die maximale Störung liegt bei etwa \(30\%\) für Wasserstoffperoxid, in allen anderen Fällen liegt sie jedoch unter \(10\%\).

Experimente werden mit dem 3D \(\mu\)PAD zum gleichzeitigen Nachweis mehrerer Verfälschungen in einem Schritt durchgeführt. Abbildung 4e zeigt die kolorimetrische Erkennung mehrerer Verfälschungsmittel in einem einzigen Gerät. Für die Probenabgabe im Submikrometerbereich ist ein spezieller Aufbau erforderlich, was die Kosten des Geräts erhöhen kann. Außerdem erhöht es die Betriebskosten und kann für sachkundige Benutzer hilfreich sein. Andererseits erfordert der kolorimetrische Nachweis ein bestimmtes Volumen an Reagenzien. Der erwartete deutliche Farbumschlag wird bei einem geringen Proben- oder Reagenzvolumen nicht spürbar sein. Daher haben wir nach mehreren Versuchen in dieser Studie 10 \(\upmu\)L-Reagenzien an allen Nachweispunkten verwendet. Für den gleichzeitigen Nachweis von Verfälschungen in der Milchprobe wird in verschiedenen Experimenten ein durchschnittliches Volumen von 1,5 ml Milch verwendet. Zukünftige Studien sind jedoch erforderlich, um das Proben-/Reagenzienvolumen zu optimieren, und wir müssen die entsprechenden Designänderungen implementieren, um die exakte Probenmenge einfach messen und dosieren zu können. Es zeigt sich, dass der Farbwechsel typischerweise auftritt, sobald die Probe in die Nachweiszone eintritt. Mithilfe der zuvor erwähnten Kalibrierungskurven in Abb. 2 haben wir die zugesetzte Menge an Verfälschungsmitteln in Milchproben für die quantitative Analyse bestimmt. Vor der Milchabgabe am Gerät werden der Milchprobe unterschiedliche Mengen an Verfälschungsmitteln zugesetzt. Nach der kolorimetrischen Reaktion werden Bilder mit einer Kamera aufgenommen. Aus diesen Bildern werden Farbintensitäten extrahiert und in Kalibrierungsgleichungen eingegeben, um die hinzugefügte Menge zu berechnen. In den in Abb. 2 erwähnten Kalibrierungskurven stellt X die Prozentsätze (v/v) der in der Milch nachgewiesenen Verfälschungsmittel dar und Y die Farbintensitätswerte der Nachweispunkte nach den kolorimetrischen Reaktionen. Tabelle 2 zeigt einen Vergleich der tatsächlichen Menge an zugesetzten Verfälschungsmitteln, der Ergebnisse der Kalibrierungskurven und der Genauigkeit des Geräts. Wir haben die Wiederherstellungsrate (RT) des Papiergeräts mithilfe der Beziehung14,40,71,72, \(RT = \frac{\text {Wiederherstellungsmenge}}{\text {Zugefügte Menge}}\times 100\% erhalten \). Mit dem Gerät wurde festgestellt, dass die Wiederfindungsraten der zugesetzten Verfälschungsmittel nach mehreren Experimenten im Bereich von 85–107 % liegen, mit einer guten Reproduzierbarkeit von 0,50–3,51 % (RSD = Relative Standardabweichung). Mit der Farbintensitätserkennungsmethode haben wir eine Erkennungsgenauigkeit von mehr als \(80\%\) erreicht. Das Zusatzdokument zeigt in Abb. S3 das reale Bild eines gebrauchten Kompaktgerätes. Wir haben im Zusatzvideo S1 auch ein Video zur gleichzeitigen Erkennung der Verfälschungen in Milchproben mithilfe des papierbasierten 3D-Mikrofluidikgeräts hinzugefügt.

Abschließend wird eine Kostenschätzung für die Herstellung des papierbasierten 3D-Mikrofluidikgeräts durchgeführt. Die Preise der Chemikalien, Papiere und Lösungsmittel für eine bestimmte Menge sind bekannt. Daher haben wir die Gesamtkosten des spezifischen Betrags geteilt, um die Kosten des verwendeten Betrags zu ermitteln. Der Preis für eine Schachtel mit 100 Whatman-Filterpapier (Klasse 4) beträgt Rs. 1300 (\(16,39\$\)), und wir haben ein Papier verwendet, um ein Gerät herzustellen. Infolgedessen wird es Rs kosten. 13 (\(0,16\$\)). Ebenso wird eine gewisse Menge der Reagenzien zur Herstellung einer 10-ml-Lösung mit verschiedenen Lösungsmitteln verwendet, und nur 10 \(\upmu\)L dieser Lösung werden zur Herstellung des Geräts verwendet. Die Preise für die Erstellung eines Geräts sind in Tabelle S4 aufgeführt. Der Lösungsmittelpreis ist im Reagenzienpreis enthalten. Laut Kostenanalyse beträgt der ungefähre Preis für ein Gerät Rs. 17,70 (\(0,23\$\)). Ein detaillierter Vergleich von Kosten, LOD und Testzeit mit den traditionellen Methoden ist im Zusatzdokument in Abschnitt 1.1 beschrieben. S8.

In der vorliegenden Arbeit wird ein papierbasiertes Gerät (Whatman-Filterpapier der Güteklasse 4) hergestellt und zum gleichzeitigen Nachweis mehrerer (sieben) Verfälschungsmittel in Milchproben auf der Grundlage der kolorimetrischen Technik verwendet. Die Beobachtung zeigt, dass für jeden Test nur 1–2 ml Probenvolumen erforderlich sind und die Testzeit weniger als 30 s beträgt. Unter Verwendung der entwickelten Kalibrierungskurven werden qualitative und quantitative Analysen mit einem Wiederfindungsbereich von 85–107 % und einem RSD-Bereich von 0,50–3,51 % durchgeführt. Der lineare Bereich, die Empfindlichkeit und die LOD der Verfälschungsmittel liegen nahe an den vorhandenen Methoden. Die Kosten für die Prüfung auf sieben Verfälschungsmittel betragen nur ca. 0,23 $. Mit der Methode lassen sich Verfälschungen in Milch zuverlässig direkt vor Ort erkennen. Darüber hinaus eignet sich dieses Gerät aufgrund der leichten, kostengünstigen, benutzerfreundlichen und umweltfreundlichen Methode für die Inspektion vieler flüssiger Lebensmittel. Aus der Untersuchung geht hervor, dass das Reagenz bei dieser Methode nur mit dem spezifischen Verfälschungsmittel und nicht mit irgendwelchen Milchbestandteilen reagiert. Daher kann dieses Analysetool dazu beitragen, die Sicherheit flüssiger Lebensmittel zu überwachen und dadurch die Rückverfolgbarkeit verunreinigter Milch in abgelegenen Gebieten von Entwicklungsländern zu verbessern.

Es ist zu beachten, dass das aktuelle Gerät durch entsprechende Modifikation der chemischen Reagenzien nicht nur für Milch, sondern auch für Wasser, Proteinshakes, Fruchtsäfte usw. verwendet werden kann. Darüber hinaus besteht das zukünftige Ziel darin, eine mobile Anwendung zur Durchführung quantitativer Analysen zu verwenden um die Konzentration der Verfälschungsmittel zu bestimmen. Der Schwerpunkt wird auch auf die Behebung möglicher Einschränkungen des entwickelten Geräts gelegt, z. B. der Effekt der Reagenzverdunstung, eine gemeinsame Plattform zum Ermitteln der Farbintensität in verschiedenen Helligkeiten, das Erkennen unbekannter Verfälschungen mithilfe künstlicher Intelligenz usw.

Chemikalien wie para-Dimethylaminobenzaldehyd (p-DMAB), Phenolphthalein, Bromkresolpurpur, Jodlösung, Kaliumdichromat, Silbernitrat, Kaliumiodid, Rosolsäure, Salzsäure und Ethanol werden von Sigma Aldrich bereitgestellt, ebenso wie verschiedene Verfälschungsmittel wie z Harnstoff, Wasserstoffperoxid, Natriumhydrogencarbonat und Whatman-Filterpapier der Güteklasse 1 und 4 (rechteckige und runde Form). Seife, Reinigungsmittel, Stärkepulver, Salze, verschiedene Milchproben (im Handel erhältliche getönte Milchproben mit einem Fettgehalt von 3 %), Fotopapier, PVC-Folien und andere Artikel werden in örtlichen Geschäften beschafft. Alle Chemikalien werden ohne weitere Reinigung verwendet.

Alle Reagenzien werden je nach Löslichkeit entweder in destilliertem Wasser oder in Ethanol gelöst. Mithilfe kolorimetrischer Nachweistechniken werden alle Verfälschungen in verschiedenen Flüssigkeitsproben nachgewiesen. Zum Nachweis von Harnstoff wird eine p-DMAB-Lösung mit 1,6 % (Gew./Vol.) durch Auflösen in einer konzentrierten Salzsäurelösung mit 10 % (V/V) in Ethanol hergestellt. Zum Nachweis von Seife und Reinigungsmitteln werden \(1\%\) (w/v) in Ethanol gelöste Phenolphthalein-Reagenzlösung bzw. \(0,5\%\) (w/v) in Wasser gelöste Bromkresolpurpurlösung verwendet. Zum Nachweis von Stärke wird \(1\%\) (w/v) Jod zu einer \(10\%\) (w/v) in Wasser gelösten Kaliumiodidlösung hinzugefügt. Zum Nachweis von Salz haben wir einen Niederschlag verwendet, der durch Mischen eines Tropfens einer 0,1 N Kaliumdichromatlösung und einer 1 N Silbernitratlösung, gelöst in Wasser, hergestellt wurde. Zum Nachweis von \(H_2O_2\) wird eine gesättigte Kaliumiodidlösung, gelöst in einer Wasser-Ethanol-Lösung (3:1 v/v), verwendet. Neutralisatoren wie Natriumhydrogencarbonat wurden mit \(1\%\) (w/v) in Ethanol gelöster Rosolsäurelösung nachgewiesen. Wir haben einen Tropfen kontaminierter Milch in die Erkennungszonen gegeben, nachdem wir sie mit verschiedenen Chemikalien verfälscht hatten, um die kolorimetrischen Reaktionen zu überprüfen. Harnstoff interagiert mit p-DMAB in einem sauren Medium und erzeugt eine gelbe Chemikalie (Abb. 7a). Abbildung 7 zeigt eine schematische Darstellung chemischer Reaktionen. Wir haben diesen Test mit verschiedenen Harnstoffkonzentrationen durchgeführt, um zu sehen, ob es Unterschiede in der Farbintensität gibt, und wir haben festgestellt, dass eine Erhöhung der Harnstoffkonzentration zu einer Zunahme der gelben Farbintensität führt. Außerdem werden der Milch verschiedene Verfälschungsmittel zugesetzt und eine kolorimetrische Bestimmung durchgeführt. Die Jodlösung verbindet sich mit Stärke zu einer blauen Verbindung (Abb. 7b). In Gegenwart von Detergens ergibt der Bromkresol-Indikator in einem weniger sauren Medium einen Indigo-Farbton (Abb. 7d), und Salz reagiert mit der Silberdichromat-Ausfällung zu einer weißen Silberchlorid-Ausfällung (Abb. 7c). Eine braun gefärbte Jodverbindung entsteht, wenn sich Wasserstoffperoxid mit einer gesättigten Kaliumiodidlösung verbindet (Abb. 7e). In Gegenwart von Seife nimmt Phenolphthalein im weniger sauren Medium eine rosa Farbe an und Natriumhydrogencarbonat verbindet sich mit der alkoholischen Rosolsäurelösung zu einem rosaroten Molekül (Abb. 7g). Alle Messungen werden mit einer Waage (Pioneer, Ohaus) mit einer Genauigkeit von 1 mg, einem Messgefäß und einer Pipette durchgeführt. Zum Testen flüssiger Lebensmittelproben haben wir destilliertes Wasser und getönte Milch verwendet. Für die Stichprobenanalyse werden 10 ml flüssiger Proben unterschiedliche Konzentrationen eines Verfälschungsmittels zugesetzt. Zum gleichzeitigen Nachweis mehrerer Verfälschungsmittel haben wir einer 10-ml-Milchprobe verschiedene Verfälschungsmittel zugesetzt. Durch die Zugabe von festeren Bestandteilen in der Milch erhöht sich deren Dichte und daher ergibt sich im Vergleich zur reinen Milch ein viel höherer Wert im Laktometer. Deshalb haben wir der Probe destilliertes Wasser zugesetzt, um sie zu verdünnen, sodass der Messwert des Laktometers mit dem der reinen Milch vergleichbar bleibt. Die Einzelheiten der Probenvorbereitung sind im Zusatzdokument in Abb. S4 beschrieben.

Schematische Darstellung der kolorimetrischen Reaktionen von (a) Harnstoff73, (b) Stärke74, (c) Salz75, (d) Detergens76, (e) \(H_2O_2\)77, (f) Seife78 und (g) \(NaHCO_3\ )79.

Wir verwendeten eine Spottest-Analyse, um den Farbintensitätstest durchzuführen und die Nachweisgrenze (LOD) der Messungen zu bestimmen. Die kleinen kreisförmigen Muster mit 16 mm Durchmesser werden mit der Zeichensoftware AutoCAD 2021 erstellt und auf einem handelsüblichen HP-Laserdrucker (Laser Jet Pro MFP M227fdn) gedruckt. Der Durchmesser der kreisförmigen Zone wird berechnet, indem das dispergierte Volumen der Flüssigkeit (40 \(\upmu\)L) mit der Höhe und Fläche der kreisförmigen Zone gleichgesetzt wird. Um das bedruckte Papier hydrophob zu machen, sollten die Poren auf beiden Seiten des Papiers verschlossen werden. Dazu wird das Papier auf einer Heizplatte (Spinot) 20 Minuten lang auf \(170 \pm 1\) \(^\circ\)C erhitzt, um die Poren auf der anderen Seite zu verstopfen48. Durch die Erwärmung schmolz die Tinte und breitete sich durch die Poren auf die andere Seite des Papiers aus. Um die Beschichtung zu stabilisieren, wird das Papierblatt 5 Minuten lang bei Raumtemperatur belassen. Wir haben den Kontaktwinkel der hydrophoben Barriere mit einem Goniometer (Holmarc) gemessen, der \(120\pm 2^\circ\) beträgt.

Wir haben ein universelles \(CO_2\)-Lasersystem (10,6 \(\upmu\)m \(CO_2\)-Laser, 60 W Leistung) verwendet (verwendet \(3\%\) der maximalen Geschwindigkeit, \(3\%) \) der maximalen Leistung für Papier und \(11\%\) der maximalen Leistung und \(2\%\) der maximalen Geschwindigkeit für Kunststoff), um das Papier in die gewünschten Formen zu schneiden. Das papierbasierte 3D-Mikrofluidikgerät besteht aus einer oberen und unteren Abdeckung (\(100 \times 100\) mm\(^2\)) und einer Mittelschicht mit Sandwichstruktur. Zur Zugabe der Probe dient ein kleines Loch von 10 mm Durchmesser in der oberen Abdeckung. Die untere Abdeckung verfügt über mehrere Löcher (16 mm Durchmesser) zur Überprüfung der Ergebnisse nach den Versuchen. Das Papiergerät mit Sandwichstruktur verfügt über eine Kunststoffschicht, die zwischen den beiden Papierschichten liegt, um die Festigkeit des Geräts zu verbessern. Auf der oberen Papierschicht befinden sich ein Probeneinlasspunkt (10 mm Durchmesser), Primärspuren (\(10 \times 6\) mm\(^2\)), Ringspur (5 mm Breite) und Sekundärspuren (\(5 \times 4\) mm\(^2\)) und eine vertikale Transportzone (16 mm Durchmesser). Die Kunststoffschicht stützt das Papier und weist mehrere Einschnitte (\(10 \times 2\) mm\(^2\)) und Löcher (12 mm Durchmesser) auf, um die Geschwindigkeit zu verbessern und die Probe auf die zweite Schicht des Papiers zu übertragen (Abb . S5). Die Detektionszone (16 mm Durchmesser) auf der unteren Papierschicht ist der Ort, an dem die Detektionsmittel geladen werden. Zur Verbindung der Transport- und Erkennungszonen mit der Kunststoffschicht werden doppelseitiges Klebeband und Kleber verwendet. Dieses 3D-Design eignet sich gut für den Transport dichterer Flüssigkeiten mit konstanter Geschwindigkeit. Durch Veränderung der Ringbahngröße kann die Anzahl der Tests erhöht werden. Während der Tests werden Substanzen in die kleine Öffnung auf der oberen Abdeckung geschüttet (1–2 ml) und durch die Kapillarwirkung über die Papierbahnen in die Detektionszone bewegt. An der Außenseite des Geräts befindet sich eine transparente Abdeckung, um die Verdunstung der Reagenzien zu verringern. Das Papier wird mit Reagenzien behandelt und trocknen gelassen. Beide Papierlagen werden nach dem Trocknen beidseitig auf den Träger geklebt, die Abdeckungen werden mit doppelseitigem Klebeband verklebt. Auf der einen Seite bewahren wir die Reagenzien und auf der anderen Seite die Proben auf. Aufgrund der vertikalen Beweglichkeit der Flüssigkeit kommt die Probe durch die Stützlöcher mit einer anderen Schicht in Kontakt. Die Bilder der Erkennungszonen werden von einer DSLR-Kamera (Nikon D750) mit einem Objektiv mit 105 mm Brennweite aufgenommen, wobei eine konstante Objektivblende von f/4,5, ISO 1000 und eine Auflösung von \(2624 \times 3936\) beibehalten werden. Pixel jedes Mal. Aufgrund seiner hohen Porosität (durchschnittliche Porengröße von 25 \(\upmu\)m) und Dicke (210 \(\upmu\)m) wird in diesem Design Whatman-Filterpapier der Güteklasse 4 verwendet, was den Flüssigkeitsfluss unterstützt und ermöglicht zur Aufbewahrung weiterer Reagenzien. Wir haben die Qualitäten von Papier der Güteklasse 4 mit denen von Filterpapier der Güteklasse 1 (hauptsächlich in der Forschung verwendet, Porengröße 11 µm, Dicke 180 µm) verglichen, indem wir mehrere Flüssigkeitsströmungsexperimente durch beide durchgeführt haben Papiersorten. Die Ergebnisse zeigen, dass der Fluss auf Whatman-Filterpapier der Güteklasse 4 schneller ist als auf Filterpapier der Güteklasse 1 (Abb. S6).

Mit diesem Design konnten wir bestimmte Nachteile der bisherigen Studien überwinden. Mit dem vorgeschlagenen 3D-Gerät wird die gleichzeitige Erkennung mehrerer Verfälschungen durchgeführt. Wir haben kein hydrophobes Material verwendet, um den hydrophilen Pfad und die verschiedenen kreisförmigen Punkte im aktuellen Gerätedesign herzustellen. Daher besteht aufgrund der schwachen hydrophoben Barrierefestigkeit kein Problem des Austretens von Reagenzien aus dem Gerät. Unsere vorgeschlagene Methode ist einfach und skalierbar, da der hydrophobe Beschichtungsschritt entfällt. Durch den Einsatz zweier Papierschichten für Transport und Nachweis haben wir die Kreuzkontamination der Reagenzien gelöst. Ein weiterer Vorteil der Herstellung einer 3D-Struktur mit zwei Papierschichten besteht darin, dass der Flüssigkeitsfluss nicht durch die Verstopfung der Papierporen unterbrochen wird. Wenn zur Durchführung der Experimente eine Lage Papier verwendet wird, kommt es zu einem Rückfluss der Reagenzien durch die Papierkanäle, wodurch schließlich die Poren verstopft werden. Deshalb haben wir ein 3D-Design erstellt, bei dem der Fluss flüssiger Proben und die Lagerung der Reagenzien in zwei separaten Schichten erfolgten und die Probe die Nachweiszonen von der Oberseite erreichte.

Bei der 3D-Konstruktion (Abb. 4c) ist die obere Papierschicht unten auf einem Kunststoffträger befestigt, dessen Dicke der Papierdicke ähnelt. Daher muss der Flüssigkeitsfluss aufgrund der Widerstandskraft an der Unterseite des Papiers unterbrochen werden. Wir haben den Flüssigkeitsfluss von drei verschiedenen Fällen verglichen und den optimalen Fall hinsichtlich Stärke und Geschwindigkeit betrachtet. Es werden Papierstreifen (\(30 \times 6\) mm\(^2\)) entnommen und mehrere Experimente mit einem Papierhalteaufbau durchgeführt. Da die Flüssigkeit innerhalb von 30 s durch den gesamten horizontalen Papierabschnitt fließt, ist im Falle von nur Papier das herkömmliche Lucas-Washburn-Analysemodell (ohne Schwerkraft) anwendbar16,80. In diesem Modell wird das Kräftegleichgewicht zwischen der Kapillarkraft und der viskosen Widerstandskraft berücksichtigt, wobei die Kapillarhöhe (L) mit der Zeit (t) zusammenhängt als \(L \propto t^{0,5}\). Wir haben diesen einzigen Papierkoffer Typ 1 genannt und festgestellt, dass er die herkömmliche Beziehung erfüllt.

Typ 1 ist besser als die anderen möglichen Fälle, da auf der Rückseite des Papiers keine Widerstandskraft wirkt. Anschließend haben wir uns zwei weitere Fälle angesehen, in denen Papier mit Kunststoffträger auf der Rückseite als Typ 2 und Papier mit Kunststoffträger mit einem Kanalschnitt in der Rückseite als Typ 3 bezeichnet wird. Die schematische Darstellung aller drei Fälle ist in Abb. dargestellt . 8a. In jedem der drei Beispiele werden zahlreiche Flüssigkeitsströmungstests durchgeführt. Die Ergebnisse der Experimente werden in Abb. 8b verglichen. Wir haben festgestellt, dass die Strömungsgeschwindigkeit bei Typ 1 und Typ 3 ungefähr identisch ist, bei Typ 2 jedoch aufgrund des hohen Widerstands etwas niedriger ist. Daher haben wir Typ 3 als bestes Szenario gewählt, da er aufgrund der Kunststoffschicht Festigkeit bietet und aufgrund der durch die Schnitte verursachten geringeren Widerstandskraft eine ähnliche Fließgeschwindigkeit wie Typ 1 aufweist.

Die schematische Darstellung der Trägerschicht ist hier dargestellt, (a) für die drei Fälle Typ 1, Typ 2, Typ 3. (b) Vergleich der Experimente zur Entfernungsreise der Flüssigkeit in allen drei verschiedenen Fällen.

Das grafische Schema der statistischen Analyse ist hier dargestellt. (a) Der \(\pm \sigma\)-Bereich unter der Gaußschen Verteilungskurve ist hier dargestellt. (b) Hier wird das Q-Q-Diagramm einer bestimmten Reihe von Experimenten gezeigt, um den Normalverteilungstrend der Farbintensitätswerte zu überprüfen.

Eine detaillierte Fehleranalyse wird durchgeführt und in Tabelle 3 aufgeführt. Hier haben wir die Instrumentierung und den systematischen Fehler für die Messung von Volumen, Gewicht, Länge und Farbintensität gezeigt. Das Volumen wird mit einem Messgefäß und einer Pipette gemessen, die instrumentelle Unsicherheiten aufweisen. Das Gewicht wird mit einer Waage gemessen, die auch instrumentelle Unsicherheiten aufweist. Wir haben die instrumentelle Unsicherheit bei der Längenmessung mit einem Laserschneider berücksichtigt. Bei wiederholten Experimenten wird die systematische Unsicherheit zur Messung der Farbintensität berücksichtigt. Wir haben aus allen Datenpunkten den Punkt mit dem maximalen Fehlerbalken ausgewählt und die prozentuale Unsicherheit dafür ermittelt.

Darüber hinaus werden die Farbintensitäten der Nachweiszonen für alle Verfälschungsmittel statistisch analysiert. Alle Farbintensitätsdaten zeigen den Normalverteilungstrend. Um den Durchschnittswert der Farbintensitäten aus den wiederholten Experimenten zu erhalten, haben wir die Daten im Bereich \(67\%\) der Gaußschen Verteilungskurve berücksichtigt. Die schematische Darstellung der Gaußkurve ist in Abb. 9a dargestellt. Wir haben auch die Quantil-Quantil-Diagrammanalyse (Q–Q) durchgeführt, um den Gaußschen Trend zu überprüfen. Eine Darstellung des Q-Q-Diagramms für Natriumhydrogencarbonat ist in Abb. 9b dargestellt, wobei der Schwanz nicht mit der geraden Linie übereinstimmt. Wir haben festgestellt, dass die Gaußsche Verteilung der Farbintensität rechts- und linksschief ist, der Hauptkörper jedoch mit der Gaußschen Verteilung übereinstimmt. Die verstreute Datendarstellung einiger Verfälschungsmittel für alle unterschiedlichen Konzentrationen ist in Abb. S7 dargestellt. Wir haben auch die Bayes'sche Regressionsanalyse mit allen Datenpunkten durchgeführt. Eine detaillierte Beschreibung der Bayes'schen Regressionsanalyse für einige Verfälschungsmittel finden Sie in den Zusatzdokumenten S1. Die Bayes'sche Regressionstabelle für die Verfälschungsmittel ist in Tabelle S6 dargestellt.

Alle während dieser Studie generierten oder analysierten Daten sind in diesem veröffentlichten Artikel [und seinen ergänzenden Informationsdateien] enthalten. Die während der aktuellen Studie verwendeten und/oder analysierten Datensätze sind auf begründete Anfrage auch beim entsprechenden Autor erhältlich.

Handford, CE, Campbell, K. & Elliott, CT Auswirkungen von Milchbetrug auf Lebensmittelsicherheit und Ernährung mit besonderem Schwerpunkt auf Entwicklungsländern. Umfassende Rev. Food Sci. Lebensmittelecht. 15, 130–142 (2016).

Artikel Google Scholar

Jha, SN, Jaiswal, P., Borah, A., Gautam, AK & Srivastava, N. Nachweis und Quantifizierung von Harnstoff in Milch mittels abgeschwächter Totalreflexions-Fourier-Transformations-Infrarotspektroskopie. Lebensmittelbioprozesstechnik. 8, 926–933 (2015).

Artikel CAS Google Scholar

Trivedi, U. et al. Potentiometrischer Biosensor zur Harnstoffbestimmung in Milch. Sens. Aktoren B Chem. 140, 260–266 (2009).

Artikel CAS Google Scholar

Kumar, V. & Dash, S. Verdunstungsbasierte, kostengünstige Methode zum Nachweis von Verfälschungsmitteln in Milch. ACS Omega 6, 27200–27207 (2021).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lu, Y. et al. Eine Übersicht über Methoden zum Nachweis von Melamin in Lebensmittelproben. Krit. Rev. Anal. Chem. 47, 51–66 (2017).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Qiu, Y., Tang, Y., Li, B., Gu, C. & He, M. Aptamer-basierter Nachweis von Melamin in Milch mithilfe eines evaneszenten Wellenfasersensors. Anal. Methoden 10, 4871–4878 (2018).

Artikel CAS Google Scholar

Kumar, P., Kumar, P., Manhas, S. & Navani, NK Eine einfache Methode zum Nachweis anionischer Detergenzien in Milch unter Verwendung unmodifizierter Goldnanopartikel. Sens. Aktoren, B Chem. 233, 157–161 (2016).

Artikel CAS Google Scholar

Boonkanon, C., Phatthanawiwat, K., Wongniramaikul, W. & Choodum, A. Mit Curcumin-Nanopartikeln dotierter dünner Stärkefilm als grüner kolorimetrischer Sensor zum Nachweis von Bor. Spektrochem. Acta Teil A Mol. Biomol. Spectrosc. 224, 117351 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Silva, AFS, Gonçalves, IC & Rocha, FR Smartphone-basierte digitale Bilder als neuartiger Ansatz zur Bestimmung von Formaldehyd als Milchverfälschungsmittel. Lebensmittelkontrolle 125, 107956 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Chakraborty, M. & Biswas, K. Nachweisgrenze für fünf häufige Verfälschungen in Milch: Eine Studie mit unterschiedlichen Fettanteilen. IEEE Sens. J. 18, 2395–2403 (2018).

Artikel ADS CAS Google Scholar

Moraes, FS et al. Entwicklung der HPLC-ELSD-Methode zur Bestimmung von Maltodextrin in Rohmilch. Lebensmittelchem. 217, 346–351 (2017).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Luther, JL, de Frahan, VH & Lieberman, M. Papiertestkarte zum Nachweis von verfälschter Milch. Anal. Methoden 9, 5674–5683 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Ma, L., Nilghaz, A., Choi, JR, Liu, X. & Lu, X. Schneller Nachweis von Clenbuterol in Milch mithilfe mikrofluidischer Elisa auf Papierbasis. Lebensmittelchem. 246, 437–441 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Lu, H. et al. Papierbasiertes Analysegerät zur Hochdurchsatzüberwachung von Tetracyclinrückständen in Milch. Lebensmittelchem. 354, 129548 (2021).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Martin, NH et al. Peroxid-Teststreifen erkennen zugesetztes Wasserstoffperoxid in Rohmilch in Mengen, die sich auf die Bakterienbelastung auswirken. J. Lebensmittelschutz. 77, 1809–1813 (2014).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Patari, S. & Mahapatra, PS Flüssigkeitsdochtwirkung in einem Papierstreifen: Eine experimentelle und numerische Studie. ACS Omega 5, 22931–22939 (2020).

Artikel CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Mabrook, M. & Petty, M. Eine neuartige Technik zur Erkennung von zugesetztem Wasser in Vollmilch mithilfe von Einzelfrequenz-Admittanzmessungen. Sens. Aktoren, B Chem. 96, 215–218 (2003).

Artikel CAS Google Scholar

Singh, P. & Gandhi, N. Milchkonservierungsmittel und Verfälschungsmittel: Verarbeitungs-, Regulierungs- und Sicherheitsfragen. Food Rev. Intl. 31, 236–261 (2015).

Artikel CAS Google Scholar

Nascimento, CF, Santos, PM, Pereira-Filho, ER & Rocha, FR Jüngste Fortschritte bei der Bestimmung von Milchverfälschungsmitteln. FoodChem. 221, 1232–1244 (2017).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Cotruvo, JA 2017 WHO-Richtlinien für Trinkwasserqualität: erster Nachtrag zur vierten Auflage. Marmelade. Wasserwerksvereinigung 109, 44–51 (2017).

Azad, T. & Ahmed, S. Häufige Milchverfälschungen und ihre Erkennungstechniken. Int. J. Lebensmittelkontamination. 3, 22 (2016).

Artikel Google Scholar

FDA. Cfr-Code der Bundesvorschriften Titel 21 (2017).

Van Asselt, E. et al. Chemische und physikalische Gefahren in der Milchkette (Nr. 2016.003). Technik. Rep., RIKILT Wageningen UR (2016).

Dhara, D., Biswas, S., Das, S. & Biswas, O. Status der Lebensmittelsicherheit und Ernährungssicherheit in Indien aus der Sicht von FSSAI. Indian J Anim Health 60, 167–173 (2021).

Google Scholar

Devani, MB, Shishoo, CJ, Shah, SA & Suhagia, BN Spektrophotometrische Methode zur Mikrobestimmung von Stickstoff im Kjeldahl-Aufschluss. J. Assoc. Aus. Anal. Chem. 72, 953–956 (1989).

CAS Google Scholar

DeVries, JW et al. Bestimmung von Nicht-Protein-Stickstoff: Ein Screening-Tool für die Verfälschung von Milchpulver durch stickstoffhaltige Verbindungen. Int. Dairy J. 68, 46–51 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Ezhilan, M. et al. Design und Entwicklung eines elektrochemischen Biosensors zum gleichzeitigen Nachweis von Melamin und Harnstoff in verfälschten Milchproben. Sens. Aktoren, B Chem. 238, 1283–1292 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Veríssimo, MI, Gamelas, JA, Fernandes, AJ, Evtuguin, DV & Gomes, MTS Ein neuer optischer Formaldehydsensor: Erkennung von Milchverfälschungen. Lebensmittelchem. 318, 126461 (2020).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Lima, MJ et al. Stichprobentest zur schnellen Bestimmung von Wasserstoffperoxid als Milchverfälschungsmittel mittels Smartphone-basierter digitaler Bildkolorimetrie. Mikrochem. J. 157, 105042 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Costa, RA et al. Quantifizierung von Milchverfälschungsmitteln (Stärke, H2O2 und Naclo) mithilfe kolorimetrischer Tests in Verbindung mit Smartphone-Bildanalyse. Mikrochem. J. 156, 104968 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Vantasin, S., Pienpinijtham, P., Wongravee, K., Thammacharoen, C. & Ekgasit, S. Kolorimetrische Quantifizierung des Proteingehalts in Milch mit bloßem Auge unter Verwendung von stärkestabilisierten Goldnanopartikeln. Sens. Aktoren, B Chem. 177, 131–137 (2013).

Artikel CAS Google Scholar

Paixão, TR & Bertotti, M. Herstellung wegwerfbarer voltammetrischer elektronischer Zungen unter Verwendung von Preußisch-Blau-Filmen, die elektrolytisch auf CD-R-Goldoberflächen abgeschieden werden, und Erkennung von Milchverfälschungen. Sens. Aktoren, B Chem. 137, 266–273 (2009).

Artikel CAS Google Scholar

Kanagasubbulakshmi, S. & Kadirvelu, K. Basierend auf einem vereinfachten visuellen Nachweis des Cry2ab-Insektizids aus transgenen Baumwollsamenproben unter Verwendung integrierter Quantenpunkte-igy-Antikörper. J. Agrar. Lebensmittelchem. 69, 4074–4080 (2021).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Li, B. et al. Integrierte handbetriebene Zentrifugation und papierbasierte Diagnose mit Blut-in-/Antwort-out-Funktionen. Biosens. Bioelektron. 165, 112282 (2020).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Yetisen, AK, Akram, MS & Lowe, CR Papierbasierte mikrofluidische Point-of-Care-Diagnosegeräte. Lab Chip 13, 2210–2251 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Yamada, K., Shibata, H., Suzuki, K. & Citterio, D. Auf dem Weg zur praktischen Anwendung papierbasierter Mikrofluidik für die medizinische Diagnostik: Stand der Technik und Herausforderungen. Lab Chip 17, 1206–1249 (2017).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Gao, B., Li, X., Yang, Y., Chu, J. & He, B. Neue mikrofluidische Geräte aus Papier. Analyst 144, 6497–6511 (2019).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Nilghaz, A. et al. Papierbasierte Mikrofluidik für die Lebensmittelsicherheit und Qualitätsanalyse. Trends Lebensmittelwissenschaft. Technol. 118, 273–284 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Devadhasan, JP & Kim, J. Eine chemisch funktionalisierte papierbasierte Mikrofluidikplattform für die Multiplex-Schwermetalldetektion. Sens. Aktoren, B Chem. 273, 18–24 (2018).

Artikel CAS Google Scholar

Apilux, A., Siangproh, W., Praphairaksit, N. & Chailapakul, O. Einfacher und schneller kolorimetrischer Nachweis von Hg(ii) durch ein papierbasiertes Gerät unter Verwendung von Silbernanoplättchen. Talent 97, 388–394 (2012).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Sousa, ACR, Makara, CN, Brazaca, LC & Carrilho, E. Ein kolorimetrisches, mikrofluidisches, papierbasiertes Analysegerät für Sulfonamide in Kuhmilch unter Verwendung enzymatischer Hemmung. Lebensmittelchem. 356, 129692 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Liu, C.-C., Wang, Y.-N., Fu, L.-M. & Yang, D.-Y. Schnelles integriertes mikrofluidisches System auf Papierbasis zur Schwefeldioxiddetektion. Chem. Ing. J. 316, 790–796 (2017).

Artikel CAS Google Scholar

Liu, C.-C., Wang, Y.-N., Fu, L.-M. & Chen, K.-L. Mikrofluidische Chip-Plattform auf Papierbasis zum Nachweis von Benzoesäure in Lebensmitteln. Lebensmittelchem. 249, 162–167 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Ouyang, J. et al. Eine praktische und schnelle Methode zum Nachweis von D-Glucose in Honig mithilfe eines Smartphones. Lebensmittelchem. 331, 127348 (2020).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Martinez, AW, Phillips, ST, Butte, MJ & Whitesides, GM Gemustertes Papier als Plattform für kostengünstige, tragbare Bioassays mit geringem Volumen. Angew. Chem. Int. Ed. 46, 1318–1320 (2007).

Artikel CAS Google Scholar

Lin, D. et al. Kostengünstige Herstellung von mikrofluidischen Analysegeräten auf Papierbasis mit wasserbasiertem Polyurethanacrylat und deren Anwendung zum Nachweis von Bakterien. Sens. Aktoren, B Chem. 303, 127213 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Parween, S. et al. Eine kostengünstige und schnelle Bestimmung des Gesamtlipidprofils mithilfe eines papierbasierten Mikrofluidikgeräts. Sens. Aktoren, B Chem. 285, 405–412 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Ghosh, R., Gopalakrishnan, S., Savitha, R., Renganathan, T. & Pushpavanam, S. Herstellung von lasergedruckten mikrofluidischen Analysegeräten auf Papierbasis (LP-\(\mu\)pads) für Point-of- Pflegeanwendungen. Wissenschaft. Rep. 9, 7896 (2019).

Artikel ADS PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Hu, J. Agrar. Lebensmittelchem. 63, 9863–9868 (2015).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Fu, E. & Wentland, L. Eine Übersicht über die 3D-Drucktechnologie, die auf die Papiermikrofluidik angewendet wird. Lab Chip 22, 9–25 (2022).

Artikel CAS Google Scholar

Chatterjee, S. et al. Präziser Flüssigkeitstransport auf und durch dünne poröse Materialien. Langmuir 34, 2865–2875 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Sen, U. et al. Strukturierung der Oberflächenbenetzbarkeit zur Verteilung von Wasserstrahlen mit hohem Impuls auf porösen Polymersubstraten. ACS-Appl. Mater. Schnittstellen. 10, 5038–5049 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Rayaprolu, A. et al. Herstellung eines kostengünstigen und effizienten papierbasierten Geräts zur Viskositätsmessung. Anal. Chim. Acta 1044, 86–92 (2018).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Mani, NK, Prabhu, A., Biswas, SK & Chakraborty, S. Herstellung papierbasierter Geräte mit Korrekturstiften. Wissenschaft. Rep. 9, 1752 (2019).

Artikel ADS PubMed PubMed Central CAS Google Scholar

Patari, S. & Mahapatra, PS Ein Point-of-Care-Sensor zur Erkennung von Milchverfälschungen. In Proceedings of IEEE Sensors (1-4, 2021).

Ota, R., Yamada, K., Suzuki, K. & Citterio, D. Quantitative Bewertung des Analyttransports auf mikrofluidischen Analysegeräten auf Papierbasis (\(\mu\)pads). Analyst 143, 643–653 (2018).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Zhang, Y., Liu, J., Wang, H. & Fan, Y. Laserinduziertes selektives Wachs-Reflow für papierbasierte Mikrofluidik. RSC Adv. 9, 11460–11464 (2019).

Artikel ADS CAS PubMed PubMed Central Google Scholar

Lima, LS, Rossini, EL, Pezza, L. & Pezza, HR Bioaktive Papierplattform zum Nachweis von Wasserstoffperoxid in Milch. Spektrochem. Acta Teil A Mol. Biomol. Spectrosc. 227, 117774 (2020).

Artikel CAS Google Scholar

Salve, M., Wadafale, A., Dindorkar, G. & Kalambe, J. Quantifizierung kolorimetrischer Tests im \(\mu\)pad zur Erkennung von Milchverfälschungen mithilfe einer kolorimetrischen Android-Anwendung. Micro Nano Lett. 13, 1520–1524 (2018).

Artikel CAS Google Scholar

Islam, MN, Yost, JW & Gagnon, ZR Mikrofluidischer Druck in Papier (\(\mu\)pip): Rapid Prototyping und kostengünstiges Liquid Handling für die On-Chip-Diagnose. Analyst 147, 587–596 (2022).

Artikel ADS CAS PubMed Google Scholar

Govindarajalu, AK, Ponnuchamy, M., Sivasamy, B., Prabhu, MV & Kapoor, A. Ein Sensor auf Zellulosepapierbasis zur Erkennung von Stärkeverunreinigungen in Milch. Stier. Mater. Wissenschaft. 42, 255 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Soga, T., Jimbo, Y., Suzuki, K. & Citterio, D. Tintenstrahlbedrucktes kolorimetrisches Sensorarray auf Papierbasis zur Unterscheidung flüchtiger primärer Amine. Anal. Chem. 85, 8973–8978 (2013).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Abe, K., Suzuki, K. & Citterio, D. Tintenstrahlbedrucktes mikrofluidisches Multianalyt-Chemiesensorpapier. Anal. Chem. 80, 6928–6934 (2008).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Auf Nishat, S., Jafry, AT, Martinez, AW und Awan, FR basierende Mikrofluidik: Vereinfachte Herstellungs- und Testmethoden. Sens. Aktoren, B Chem. 336, 129681 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Magnusson, B. Die Eignung analytischer Methoden: ein Laborleitfaden zur Methodenvalidierung und verwandten Themen. Eurachem (2014).

O'Connor, EF, Paterson, S. & De La Rica, R. Detektion mit bloßem Auge als universeller Ansatz zur Senkung der Nachweisgrenze enzymgebundener Immunoassays. Anal. Bioanal. Chem. 408, 3389–3393 (2016).

Artikel PubMed CAS Google Scholar

Hussain, A., Sun, D.-W. & Pu, H. SERS-Nachweis von Harnstoff- und Ammoniumsulfat-Verfälschungsmitteln in Milch mit Kaffeeringeffekt. Lebensmittelzusatz. Kontam. Teil A 36, 851–862 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

De Toledo, PR, Toci, AT, Pezza, HR & Pezza, L. Schnelle und einfache Methode zur Identifizierung der Verfälschung von Kuhmilch mit Harnstoff mittels diffuser Reflexionsspektroskopie. Anal. Methoden 9, 6357–6364 (2017).

Artikel Google Scholar

Lutter, P. et al. Screening- und Bestätigungsmethoden zur Bestimmung von Melamin in Kuhmilch und milchbasierter Säuglingsnahrung in Pulverform: Validierung und Eignungstests von ELISA, HPLC-UV. GC-MS und LC-MS/MS. Lebensmittelkontrolle 22, 903–913 (2011).

Artikel CAS Google Scholar

Aparnathi, KD et al. Anwendung qualitativer Tests zum Nachweis von Verfälschungen in sterilisierter Milch und bei deren anschließender Lagerung. J. Lebensmittelprozess. Konserv. 43, 13963 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Sharifi, H., Tashkhourian, J. & Hemmateenejad, B. Ein 3D-Analysegerät auf Origami-Papierbasis in Kombination mit einer PVC-Membran für die kolorimetrische Bestimmung von Schwermetallionen: Anwendung zur Bestimmung von Cu (ii) in Wasserproben. Anal. Chim. Acta 1126, 114–123 (2020).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Lewińska, I., Speichert, M., Granica, M. & Tymecki, Ł. Kolorimetrische Point-of-Care-Sensoren auf Papierbasis für Kreatinin im Urin mit Smartphone-Anzeige. Sens. Aktoren, B Chem. 340, 129915 (2021).

Artikel CAS Google Scholar

Cline, RE & Fink, RM Untersuchung der Farbreaktion zwischen p-Dimethylaminobenzaldehyd und Harnstoff oder Ureidosäuren. Anal. Chem. 28, 47–52 (1956).

Artikel CAS Google Scholar

Cochran, B., Lunday, D. & Miskevich, F. Kinetische Analyse von Amylase unter Verwendung quantitativer Benedict- und Jodstärkereagenzien. J. Chem. Educ. 85, 401 (2008).

Artikel CAS Google Scholar

Shen, J., Lu, Y., Liu, J.-K. & Yang, X.-H. Photokatalytische Aktivität von Silberchromatmaterialien durch verschiedene Synthesemethoden. J. Exp. Nanowissenschaften. 11, 650–659 (2016).

Artikel CAS Google Scholar

Suzuki, Y. Proteinfehler von pH-Indikatoren in Gegenwart von Reinigungsmitteln. Anal. Wissenschaft. 23, 733–738 (2007).

Artikel CAS PubMed Google Scholar

Stanisavljev, D., Bubanja, IN & Stevanović, K. Bestimmung von Jodationen in Gegenwart von Wasserstoffperoxid mit der Stopped-Flow-Technik. Reagieren. Kinet. Mech. Katal. 118, 143–151 (2016).

Artikel CAS Google Scholar

Rathod, BB, Murthy, S. & Bandyopadhyay, S. Ist diese Lösung rosa genug? ein Smartphone-Tutor zur Lösung der ewigen Frage der Phenolphthalein-basierten Titration. J. Chem. Educ. 96, 486–494 (2019).

Artikel CAS Google Scholar

Caro, H. & Wanklyn, JA Über die Beziehung von Rosanilin zu Rosolsäure. Proz. R. Soc. London. 209–213 (1867).

Patari, S. & Sinha Mahapatra, P. Aufnahme von Flüssigkeiten durch ein Papiersubstrat in einer kontrollierten Umgebung. Langmuir38, 4736–4746 (2022).

Referenzen herunterladen

Diese Forschung wird vom Indian Institute of Technology Madras an die Micro Nano Bio Fluidics Group im Rahmen der Finanzierung des Institutions of Eminence-Programms des Bildungsministeriums der indischen Regierung unterstützt [Sanction. Nr.: \(11/9/2019-U.3(A)\)]. SP dankt Siddhant Mohapatra für seine Hilfe bei der Analyse der Daten. PSM dankt den fruchtbaren Gesprächen mit Dr. Puja Dudeja und Dr. Subarna Sinha Mahapatra für das Verständnis der Schwere des Milchverfälschungsproblems in Indien.

Micro Nano Bio-Fluids Group, Abteilung für Maschinenbau, Indian Institute of Technology Madras, Chennai, 600036, Indien

Subhashis Patari, Priyankan Datta und Pallab Sinha Mahapatra

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

Sie können diesen Autor auch in PubMed Google Scholar suchen

SP entwarf die Experimente, charakterisierte die Leistungen und analysierte die Daten. PSM betreute diese Studie. Alle Autoren haben das Manuskript verfasst, überprüft und die Ergebnisse diskutiert.

Korrespondenz mit Pallab Sinha Mahapatra.

Die Autoren geben an, dass keine Interessenkonflikte bestehen.

Springer Nature bleibt neutral hinsichtlich der Zuständigkeitsansprüche in veröffentlichten Karten und institutionellen Zugehörigkeiten.

Ergänzende Informationen 2.

Open Access Dieser Artikel ist unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International License lizenziert, die die Nutzung, Weitergabe, Anpassung, Verbreitung und Reproduktion in jedem Medium oder Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle angemessen angeben. Geben Sie einen Link zur Creative Commons-Lizenz an und geben Sie an, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die Bilder oder anderes Material Dritter in diesem Artikel sind in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten, sofern in der Quellenangabe für das Material nichts anderes angegeben ist. Wenn Material nicht in der Creative-Commons-Lizenz des Artikels enthalten ist und Ihre beabsichtigte Nutzung nicht durch gesetzliche Vorschriften zulässig ist oder über die zulässige Nutzung hinausgeht, müssen Sie die Genehmigung direkt vom Urheberrechtsinhaber einholen. Um eine Kopie dieser Lizenz anzuzeigen, besuchen Sie http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Nachdrucke und Genehmigungen

Patari, S., Datta, P. & Mahapatra, PS 3D-Gerät zur Erkennung von Milchverfälschungen auf Papierbasis. Sci Rep 12, 13657 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-17851-3

Zitat herunterladen

Eingegangen: 28. April 2022

Angenommen: 02. August 2022

Veröffentlicht: 11. August 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17851-3

Jeder, mit dem Sie den folgenden Link teilen, kann diesen Inhalt lesen:

Leider ist für diesen Artikel derzeit kein Link zum Teilen verfügbar.

Bereitgestellt von der Content-Sharing-Initiative Springer Nature SharedIt

Durch das Absenden eines Kommentars erklären Sie sich damit einverstanden, unsere Nutzungsbedingungen und Community-Richtlinien einzuhalten. Wenn Sie etwas als missbräuchlich empfinden oder etwas nicht unseren Bedingungen oder Richtlinien entspricht, kennzeichnen Sie es bitte als unangemessen.