迅速かつ感度の高いマイクロ/ナノプラスチックの定量のためのコスト効果が高くワイヤレスのポータブルデバイス

生態系におけるマイクロ/ナノプラスチック（MNPs）の蓄積は、陸生および水生生物に対して甚大な環境リスクをもたらします。MNPsの汚染リスクを評価するための迅速で現場に展開可能で感度の高いデバイスの設計が重要です。しかし、現在のMNPs検出技術は効果に限界があります。本研究では、MNPsの迅速、感度高く、現場での検出を可能にするワイヤレスポータブルデバイスを設計し、定量的な蛍光イメージングのための機械学習アルゴリズムによる遠隔データ処理を行います。ジルコニウムイオン、タンニン酸、ローダミンBから構成される蛍光金属-フェノールネットワークを用いた超分子ラベル戦略を活用し、さまざまなサイズのMNPs（例：50 nm-10 μm）を効率的にラベル付けしました。結果は、私たちのデバイスが330マイクロプラスチックおよび3.08 × 10まで定量できることを示しました。