Rapid Detection of Micro/Nanoplastics Via Integration of Luminescent Metal Phenolic Networks Labeling and Quantitative Fluorescence Imaging in A Portable Device
Notice bibliographique
Résumé
The fact that there is an accumulation of micro-and nano-plastics (MNPs) in ecosystems which poses tremendous environmental risks for terrestrial and aquatic organisms is undeniable. Thus, designing improved rapid, field-deployable, and sensitive analytical devices that can assess the potential risks of MNPs pollution is critical. Since current techniques for MNPs detection have limited effectiveness, we sought to design a wireless portable device that will allow rapid, sensitive, and on-site detection of MNPs. Coupling this capacity with remote data processing via machine learning algorithms in a mobile device APP will further enable quantitative fluorescence imaging of MNPs. To achieve this goal, we utilized a developed supramolecular labeling strategy, employing luminescent metal-phenolic networks (L-MPNs) composed of zirconium ions, tannic acid, and rhodamine B, to label a wide range of MNP sizes (i.e.,10 μm, 1 μm, 500 nm, and 50 nm). Results showed that our device can quantify MNPs and detect particle quantities as low as 330 micro-plastic particles and 3.08×106 nano-plastic particles in less than 20 min; while also successfully facilitating quantitative analysis of real-world MNPs samples. The determination of diverse types of MNPs released from commercial plastic cups revealed that the quantity of released plastic particles reached ranges of hundred-million after exposure to boiling water and subsequent 30 min cooling. The device was shown to be user-friendly and operative on a mobile APP by untrained personnel to conduct data processing remotely and effectively. The analytical platform integrating quantitative fluorescence imaging, customized data processing, decision tree model and low-cost analysis ($0.015 per assay) has great potential for high-throughput screening of various types of MNPs in agri-food and environmental systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».