文献分享|机器学习驱动的荧光传感器阵列用于复杂环境中重金属和农药的快速检测

本文介绍了一种基于机器学习的荧光传感器阵列，用于快速检测复杂环境中的重金属和农药。背景方面，多种污染物的共同污染对生态系统和公共健康构成重大威胁，需要先进的检测方法。研究目的是开发一种能同时识别和区分九种重金属和五种农药的传感器阵列。该系统利用三种铜纳米团簇生成特征性荧光“指纹”，并结合机器学习算法，在10分钟内实现100%的识别准确率，具有高灵敏度和抗干扰能力。结论表明，该方法在血清、土壤、尿液、自来水、蔬菜和水果等真实样品中验证了其高选择性和实际应用潜力，为食品安全和环境监测提供了变革性解决方案。