浙大开发的荧光纳米传感器，超96.67%的准确率识别植物信号
计算材料学
2025-06-14 08:00
文章摘要
本文介绍了浙江大学团队开发的一种机器学习驱动的近红外二区（NIR-II）荧光纳米传感器，用于非侵入式监测植物体内的H₂O₂动态变化，以识别不同类型的应激反应。该传感器具有超高灵敏度和快速响应时间，能检测单个叶肉细胞内的H₂O₂波动。通过XGBoost机器学习模型，实现了对干旱、高温、机械损伤和病原菌感染等应激类型的识别，准确率超过96.67%。该技术展示了跨学科创新的力量，为精准农业和植物医疗提供了新的工具。
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