基于LIBS的土壤-农作物重金属快速检测与迁移机理研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    61605173
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    21.0万
  • 负责人：
    赵芸
  • 依托单位：
    浙江科技学院
  • 学科分类：
    F0507.光谱信息学
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2016
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2017-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Crop heavy metal pollution has serious harm to people's health. Real-time monitoring of soil-crop heavy metal content and exploring the law of migration and accumulation of heavy metals in soil and crops is an effective way of prevention and repair of heavy metal pollution. Based on the characteristics of effectively reflect the heavy metal element content of LIBS, the project focus on the soil-crop system which is stressed by heavy metal. Research on the regularity of spectral characteristics response to heavy metal content of soil, root and stem, establishing the heavy metal rapid detection method aiming at soil, root and stem under the crops growth cycle time series based on LIBS. Explore the regulation of heavy metal elements migration and accumulation in soil, root and stem, and establishing heavy metal elements migration and accumulation model. Study on the interference of the external environment factors on the LIBS spectrum of soil, root and stem, and establishing the method to eliminate external interference. The research of the study will offer data support for exploring the influence regulation and mechanism of heavy metal on crops growth, and provide decision support for crop adversity control, repair and precise management.
农作物重金属污染已严重危害人类健康。早期监测土壤-农作物系统重金属元素，探究重金属在土壤-根系-茎叶中的迁移与累积机理，能够更好地从种植源头控制农作物的重金属污染。本项目基于LIBS光谱能有效反映物质内重金属元素含量的特性，以重金属胁迫下的土壤-农作物系统为研究对象，研究LIBS光谱特征对土壤、根系、茎叶重金属含量变化的响应规律，建立农作物全生长周期中土壤、根系、茎叶重金属元素的时间序列和空间结构的快速检测方法；探究重金属元素在“土壤—根系—茎叶”过程中的迁移路径与分布规律，揭示土壤—农作物系统一体化的重金属迁移与累积机理；研究外部环境因素对土壤、根系、茎叶LIBS光谱测定准确度的干扰，建立消除外部环境干扰的方法。本项目的研究将为探明重金属对农作物生长的影响规律和机理提供数据支撑，为早期农作物重金属污染防治、修复和精准化管理提供决策支持。

结项摘要

项目组以时空序列中的土壤-农作物重金属胁迫检测为主线，从理论上研究基于机器学习和人工智能的激光诱导击穿光谱数据抽象特征提取、迁移元素实时监测建模方法。主要从三方面开展研究：（1）构建农作物-土壤重金属元素快速监测系统，研究水分效应去除方法，研究水分对信号强度、信号稳定性和等离子体参数（电子密度和等离子体温度）的影响，确定了水分效应影响关键因素，并提出补偿方案减少水分对样本的影响和点与点之间的波动；（2）结合化学计量学方法和多元分析方法，研究元素标志谱线与全谱段信息的特征提取和压缩算法，确定适合土壤特定重金属元素标志谱线，建立基于LIBS光谱的土壤重金属元素定量反演模型；（3）研究农作物茎叶重金属元素快速测定方法，研究不同参数配置下LIBS光谱数据对茎叶重金属元素含量变化的敏感度，确定适合茎叶特定重金属元素的标志谱线，建立茎叶LIBS光谱特征指数与重金属元素含量间的动态反演模型。

项目成果

期刊论文数量（6）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（5）
Detection and imaging of lipids of Scenedesmus obliquus based on confocal Raman microspectroscopy.
基于共焦拉曼显微光谱的斜生栅藻脂质检测与成像
  • DOI：
    10.1186/s13068-017-0977-8
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    Biotechnology for biofuels
  • 影响因子：
    6.3
  • 作者：
    Shao Y;Fang H;Zhou H;Wang Q;Zhu Y;He Y
  • 通讯作者：
    He Y
Deep Learning Associated with Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) for the Prediction of Lead in Soil
深度学习与激光诱导击穿光谱 (LIBS) 结合用于预测土壤中的铅
  • DOI：
    10.1177/0003702819826283
  • 发表时间：
    2019-02
  • 期刊：
    Applied Spectroscopy
  • 影响因子：
    3.5
  • 作者：
    Zhao Yun
  • 通讯作者：
    Zhao Yun
Moisture Inflfluence Reducing Method for Heavy Metals Detection in Plant Materials Using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy: A Case Study for Chromium Content Detection in Rice Leaves
激光诱导击穿光谱法检测植物材料中重金属的水分影响减少方法：以稻叶中铬含量检测为例
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    analytical chemistry
  • 影响因子：
    7.4
  • 作者：
    彭继宇;赵芸
  • 通讯作者：
    赵芸
基于产品生命周期时间维的冷链工位碳足迹模型与计算
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    计算机集成制造系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    徐兴;李仁旺;吴新丽;赵芸;王修梓;鲍森;Timo Nyberg
  • 通讯作者：
    Timo Nyberg
Demand Forecasting of Transportation Service Network of Food Cold Chain based on a Combined Model of Trend Double Exponential Smoothing and Improved Grey Methods
基于趋势双指数平滑与改进灰色方法组合模型的食品冷链运输服务网络需求预测
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Wireless and Mobile Computing
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Xing Xu;Renwang Li;Yun Zhao;Xinli Wu;Timo Nyberg
  • 通讯作者：
    Timo Nyberg

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其他文献

沙埋对干旱沙区真藓结皮层细菌群落结构和多样性的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
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  • 作者：
    滕嘉玲;贾荣亮;赵芸
  • 通讯作者：
    赵芸
降糖孜亚比提片降血糖作用的实验
  • DOI：
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    时珍国医国药 2005,16(9):843-844；
  • 影响因子：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    阿吉艾克拜尔 廖
纳米LDH对环氧树脂燃烧的抑烟作用
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W波段单E面耦合宽带波导滤波器
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  • 发表时间：
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养殖大黄鱼和野生大黄鱼特征滋味物质的分析及比较研究
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  • 发表时间：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
    王宏海

其他文献

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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