Optical and electrochemical sensing methods for the detection of food contaminants

par Diana Bueno Hernandez

Thèse de doctorat en Sciences de l'ingénieur

Sous la direction de Jean-Louis Marty et de Roberto Muñoz Guerrero.

Soutenue le 13-05-2016

à Perpignan en cotutelle avec Centro de Investigación y de Estudios Avanzados del Instituto Politécnico Nacional (Mexico) , dans le cadre de École doctorale Énergie environnement (Perpignan) , en partenariat avec Biocapteurs-Analyse-Environnement (Perpignan) (équipe de recherche) et de Laboratoire de Biodiversité et Biotechnologies Microbiennes / LBBM (laboratoire) .

  • Titre traduit

    Méthodes de détection optique et électrochimique pour la détection des contaminants alimentaires


  • Résumé

    Un appareil de mesure de la fluorescence, à faible coût et portable a été développé pour quantifier les concentrations d’Ochratoxine A (OTA) dans des échantillons réels. Le système est basé sur l’excitation par une UV-LED à 365 nm et un photo détecteur contrôlé par une interface dans LabVIEW. Aussi, une image capteur, CMOS, contrôlée par une interface conçue dans MATLAB. L’OTA est une molécule naturellement fluorescente. Après excitation par une UV-, l’image de la fluorescence émise est captée par une caméra et traitée en vue de la mesure de la concentration de l’OTA. Le système d’analyse a été basé sur les 3 composants rouge, vert et bleu (RGB, selon l'acronyme anglais). La gamme est linéaire entre de 2-40 µg/L. L’extraction de l’OTA est réalisée par des colonnes d'immuno affinité (IAC, selon l'acronymeanglais) et les colonnes à empreinte moléculaire (MIP, selon l'acronyme anglais) pour les échantillons de cacao, de la bière et du vin. Les résultats obtenus ont été validés par la méthode chromatographique (HPLC). L'appareil conçu est facile à utiliser, économique et portable. En outre, l'utilisation des nouvelles technologies a été inclus tels que l'emploi du smartphone pour détecter l'OTA et la création d'un APP. Des données d'image de fluorescence provenant de la caméra du smartphone et sont analysées par un ordinateur personnel et présentés dans les composantes RGB, où l'image est envoyée à l'ordinateur par WIFI et le téléphone intelligent est utilisé comme source d'énergie trop. Enfin, une APP pour le système Android a été créé pour capturer l'image et fournit les valeurs RGB. Enfin l'utilisation du traitement de l'image a été utilisée pour quantifier l'OTA dans les échantillons réels sans colonnes IAC ou MIP, employée pour extraire la mycotoxine. L’analyse a été réalisée par des techniques colorimétriques et d’analyse de la couleur.


  • Résumé

    A portable and low cost fluorescence set-up to quantify the concentrations of Ochratoxin A(OTA) in real samples was developed. The detection through the device consist of anultraviolet light at 365 nm and an photo detector or a CMOS sensor controlled by anexecutable interface designed in LabVIEW or MATLAB. It has been reported that OTA is naturally fluorescent, so it allows the user to get a UV LED to excite the sample, get a value involtage when a photodetector is employed or a photograph of the OTA under excitationconditions, and process that image in order to predict the concentrations of the sample. Tocapture and process the image, in an automatically manner, the system was completely basedon the Red, Green and Blue (RGB) components. The linearity for OTA obtained in the rangeof concentrations corresponds to 2-40 µg/L. Immunoaffinity columns (IAC) and molecularimprinted polymer columns (MIP) were used with cocoa, beer and wine samples. Theobtained results were cross-validated using chromatographic method such as HPLC and theFluoroskan equipment. The developed setup is easy to use, economical and portable. Besides,the use of new tendencies was included such as employ the smartphone to detect OTA and thecreation of an APP. Fluorescence image data from the smartphone camera are analyzed by apersonal computer and presented in RGB components, where the image is sent to thecomputer by WIFI and the smartphone is used as a power source too. Finally, an APP forandroid system was created to capture the image and provides the RGB values. At the end, theuse of image processing to quantify the OTA in real samples without incorporated IAC or MIPcolumns to extract the mycotoxin from a complex solution, employing colorimetric techniquesand color analysis.


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