Selective on-site detection and quantification of polystyrene microplastics in water using fluorescence-tagged peptides and electrochemical impedance spectroscopy
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we developed a method for the on-site selective detection and quantification of microplastics in various water matrices using fluorescence-tagged peptides combined with electrochemical impedance spectroscopy (EIS). Among the types of plastics found in seawater, polystyrene (PS) microplastics were selected. Fluorometry, scanning electron microscopy (SEM), and Raman spectroscopy were used to verify the specific interaction of these peptides with PS spherical particles of different sizes (ranging from 0.1 to 250 µm). Principal component analysis (PCA) was employed to determine the effects of temperature (25–65 °C), incubation time (5 and 10 min), and particle size on plastic-peptide bonding efficiency, based on fluorescence intensity. For each water type (pure, tap, NaCl (0.5 M), and seawater), EIS plots (Nyquist and Bode) were generated. Significant factors affecting the EIS response, including particle size, shape, and material, were analyzed by measuring electrical parameters for different microplastic concentrations (50 ppb to 20 ppm). The EIS parameters changed with increasing plastic concentration, determining a limit of detection (LOD) of 50 ppb (ng/mL) for pure and tap water and 400 ppb for saline water, as the lowest concentration producing a significant change in EIS parameters compared to the baseline. The sensor proved highly effective for detecting microplastics in low ionic strength environments such as pure and tap water. However, in high ionic strength environments like saline and seawater, the detection capability diminished, likely due to the masking effect of ions on the EIS response. • Developed a method for on-site detection of microplastics using EIS and peptide sensors. • Verified peptide-microplastic interactions using fluorometry, SEM, and Raman spectroscopy. • PCA analyzed the effect of temperature, incubation time, and particle size on bonding efficiency. • Determined detection limits: 50 ppb for pure/tap water, 400 ppb for salty water. • Sensor effective for various microplastics in different water types, despite ionic strength variations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».