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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。

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

查看文献： Machine learning-powered activatable NIR-II fluorescent nanosensor for in vivo monitoring of plant stress responses
查看期刊：Nature Communications

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