AC.具有机器学习驱动优化的双模比色/SERS侧向流动免疫测定法用于超灵敏霉菌毒素检测

本文介绍了一种新型的双模比色/SERS侧向流动免疫测定法，用于超灵敏检测霉菌毒素，特别是脱氧雪腐镰刀菌烯醇（DON）。该方法结合了铑纳米核心和银纳米粒子的特性，通过有限元建模优化电磁场强度，显著提高了检测的灵敏度和准确性。研究还引入了机器学习算法，如人工神经网络和KNN，用于精确分类和量化污染物，分类准确率达到98.8%。结果显示，该方法的检测极限为4.21 pg/mL，比传统方法低37倍，展示了其在复杂基质中检测有害物质的潜力。