Прогресс и перспективы технологий визуализации, идентификации и количественного анализа микро/нанопластиков внутри растений

CHI Mei-ting ,  

YANG Jie ,  

TU Chen ,  

WANG Yi ,  

LIU Ying ,  

LI Rui-jie ,  

WU Chun-fa ,  

LIU Zi-jian ,  

LUO Yong-ming ,  

摘要

Микро/нанопластики (MNPs) представляют собой важный класс новых загрязнителей, которые, как доказано, могут поглощаться корнями растений и передаваться по пищевой цепи, что создает потенциальные риски для функционирования экосистем и безопасности сельскохозяйственной продукции. Однако точное обнаружение MNPs внутри растений всегда является методологическим препятствием для глубокого оценки этих рисков. В данной статье, опирающейся на последние отечественные и зарубежные исследования, в качестве рамок для технологий обнаружения используется "визуализация — идентификация — количественный анализ". Систематически подведены итоги по принципам технологий, процессам подготовки образцов, применениям и вызовам современных методов обнаружения и анализа MNPs в растениях с трех аспектов: визуализация пространственного распределения, химическая идентификация и количественные методы. На этом основании предлагается создать многоуровневую систему постредства визуализации in situ от макро- до наномасштаба, обеспечивающую всестороннюю визуализацию MNPs в растениях — от миллиметровой органной структуры до наномасштабного субклеточного расположения. Оптимизировать методы извлечения MNPs из растений и интеллектуальные спектральные методы идентификации с помощью алгоритмов глубокого обучения для точного разделения характерных пиков MNPs и сигналов растительного матрикса. Создать точные методы количественного анализа MNPs в растениях в реальной среде для поддержки исследований MNPs в растениях и оценки рисков безопасности сельскохозяйственной продукции.

关键词

микропластик;нанопластик;растения;пространственное распределение;химическая идентификация;количественный анализ;технологии обнаружения

阅读全文

以上内容由讯飞翻译自动生成,翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果,本网站不承担任何商业和法律责任。

The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website