已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

CRISPR-Cas systems mediated biosensing and applications in food safety detection

清脆的 食品安全 生化工程 生物技术 风险分析(工程) 粮食安全 纳米技术 计算机科学 环介导等温扩增 计算生物学 生物 业务 工程类 农业 食品科学 材料科学 遗传学 基因 生态学 DNA
作者
Jianghua Liu,Di Wu,Jiahui Chen,Shijie Jia,Jian Chen,Yongning Wu,Guoliang Li
出处
期刊:Critical Reviews in Food Science and Nutrition [Informa]
卷期号:64 (10): 2960-2985 被引量:33
标识
DOI:10.1080/10408398.2022.2128300
摘要

Food safety, closely related to economic development of food industry and public health, has become a global concern and gained increasing attention worldwide. Effective detection technology is of great importance to guarantee food safety. Although several classical detection methods have been developed, they have some limitations in portability, selectivity, and sensitivity. The emerging CRISPR-Cas systems, uniquely integrating target recognition specificity, signal transduction, and efficient signal amplification abilities, possess superior specificity and sensitivity, showing huge potential to address aforementioned challenges and develop next-generation techniques for food safety detection. In this review, we focus on recent progress of CRISPR-Cas mediated biosensing and their applications in food safety monitoring. The properties and principles of commonly used CRISPR-Cas systems are highlighted. Notably, the frequently coupled nucleic acid amplification strategies to enhance their selectivity and sensitivity, especially isothermal amplification methods, as well as various signal output modes are also systematically summarized. Meanwhile, the application of CRISPR-Cas systems-based biosensors in food safety detection including foodborne virus, foodborne bacteria, food fraud, genetically modified organisms (GMOs), toxins, heavy metal ions, antibiotic residues, and pesticide residues is comprehensively described. Furthermore, the current challenges and future prospects in this field are tentatively discussed.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
大牛完成签到 ,获得积分10
刚刚
Quin完成签到 ,获得积分10
1秒前
酷炫的幻丝完成签到 ,获得积分10
2秒前
O已w时o完成签到 ,获得积分10
2秒前
bmhs2017应助开心初阳采纳,获得10
2秒前
领导范儿应助失眠问晴采纳,获得30
3秒前
4秒前
4秒前
英姑应助无畏山海采纳,获得10
5秒前
学渣本渣发布了新的文献求助10
8秒前
9秒前
9秒前
9秒前
10秒前
xiaozhu完成签到,获得积分10
10秒前
嘿嘿应助顺心致远采纳,获得10
10秒前
11秒前
万能图书馆应助Watsun采纳,获得50
13秒前
瓜皮来的发布了新的文献求助10
14秒前
子焱发布了新的文献求助10
15秒前
胖胖糖发布了新的文献求助10
15秒前
青苹果发布了新的文献求助10
15秒前
16秒前
Sylvia完成签到 ,获得积分10
16秒前
小小旭呀完成签到,获得积分10
17秒前
水木年华ge完成签到,获得积分10
17秒前
叙余完成签到 ,获得积分10
17秒前
18秒前
19秒前
饱满的一德完成签到 ,获得积分10
19秒前
19秒前
曾哥帅完成签到 ,获得积分10
21秒前
笨笨的诗槐完成签到 ,获得积分10
22秒前
22秒前
24秒前
无畏山海发布了新的文献求助10
24秒前
25秒前
吞吞完成签到,获得积分10
25秒前
27秒前
Watsun发布了新的文献求助50
28秒前
高分求助中
晶体学对称群—如何读懂和应用国际晶体学表 1500
Constitutional and Administrative Law 1000
Microbially Influenced Corrosion of Materials 500
Die Fliegen der Palaearktischen Region. Familie 64 g: Larvaevorinae (Tachininae). 1975 500
Numerical controlled progressive forming as dieless forming 400
Rural Geographies People, Place and the Countryside 400
Machine Learning for Polymer Informatics 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 纳米技术 计算机科学 内科学 化学工程 复合材料 物理化学 基因 遗传学 催化作用 冶金 量子力学 光电子学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5385100
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 4507800
关于积分的说明 14028997
捐赠科研通 4417585
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2426609
邀请新用户注册赠送积分活动 1419298
关于科研通互助平台的介绍 1397675