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라벨을 위한 미세유체적 접근 방식

Jul 23, 2023

Scientific Reports 13권, 기사 번호: 11011(2023) 이 기사 인용

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측정항목 세부정보

해양 미세플라스틱은 해양 생물군에 잠재적인 해를 끼칠 수 있기 때문에 환경 문제가 커지고 있습니다. 물리적, 화학적 특성의 상당한 변화는 작은 크기의 미세 플라스틱을 샘플링하고 특성화하는 데 있어 상당한 어려움을 야기합니다. 본 연구에서는 표층 해수에 있는 미세 플라스틱의 포획 및 식별 과정을 단순화하여 라벨링이 필요 없는 새로운 미세 유체 접근 방식을 소개합니다. 우리는 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 랜덤 포레스트(Random Forest), CNN(Convolutional Neural Network), ResNet34(Residual Neural Network) 등 다양한 모델을 조사하여 11가지 일반 플라스틱을 식별하는 성능을 평가합니다. 우리의 연구 결과에 따르면 CNN 방법은 93%의 인상적인 정확도와 98 ± 0.02%의 곡선 아래 평균 면적을 달성하여 다른 모델보다 성능이 뛰어납니다. 또한, 우리는 소형화된 장치가 50μm보다 작은 미세 플라스틱을 효과적으로 포착하고 식별할 수 있음을 보여줍니다. 전반적으로, 이 제안된 접근 방식은 소형 미세 플라스틱의 효율적인 샘플링 및 식별을 촉진하여 잠재적으로 중요한 장기 모니터링 및 치료 노력에 기여합니다.

미세플라스틱 오염은 세계적인 관심사가 되었으며, 상층 해양에는 약 24.4조 개의 미세플라스틱 조각이 있는 것으로 추정됩니다. 이는 해양 환경에 이 오염물질이 광범위하게 존재한다는 점을 강조합니다1. 시간이 지남에 따라 해양 생물군에 대한 미세플라스틱 오염의 누적 영향은 심각한 건강 위협을 초래하여 전체 생태계에 심각한 위험을 초래했습니다2. 미세플라스틱의 효율적인 샘플링, 정확한 식별, 신뢰할 수 있는 화학적 특성 분석은 환경 및 생물학적 영향을 이해하는 데 매우 중요합니다. 그럼에도 불구하고 다양한 크기, 모양, 분해 단계, 응집 및 관련 생물막의 존재와 같은 요인을 포괄하는 환경 미세플라스틱의 복잡한 특성으로 인해 체계적인 프로세스가 부족합니다. 현재 해양 미세플라스틱 연구에서는 샘플링, 오염 제어를 통한 샘플 처리, 미세플라스틱 식별이라는 세 가지 주요 영역에 중점을 두고 있습니다3. 이상적인 샘플링을 통해 원치 않는 교차 오염 없이 자연적으로 획득한 모든 필수 정보를 유지하는 충실도 높은 미세 플라스틱 수집이 가능합니다. 그러나 밀도 분리, 시각적 분리, 수동 부유 등 기존의 샘플링 및 분리 방법은 실제로 바다 미세플라스틱의 대부분을 차지하는 서브미크론 규모4의 작은 입자를 효과적으로 분리하는 능력에 한계가 있습니다. 산성 소화 및 효소 소화와 같은 다른 방법은 비용이 많이 드는 프로세스이며 잠재적으로 샘플의 무결성을 손상시킬 수 있는 독성이 강한 화학 물질을 사용하게 될 수 있습니다5. 또 다른 우려 사항은 샘플링 장치와 대기 입자의 교차 오염 가능성으로, 이는 미세플라스틱 오염을 정확하게 평가하고 정량화하는 데 추가적인 어려움을 초래할 수 있습니다6. 빈 샘플 측정과 같은 완화 전략은 실험 오류를 최소화하는 데 도움이 될 수 있지만 이러한 방법은 중앙 실험실7에서만 오염을 제거합니다. 해양 미세플라스틱에 대한 68개 연구에서 전통적인 방법론을 요약한 Hidalgo-Ruz et al.8의 리뷰에서 강조된 바와 같이, 더 많은 크기 부분을 구별하고, 오염을 방지하며, 효과적인 식별 및 특성화를 가능하게 하는 효과적인 방법론을 개발하는 것은 해양 미세 플라스틱 분야에서 여전히 중요한 작업입니다. 필드.

미세유체 기술은 많은 응용 분야에서 비용 절감, 신속한 반응, 높은 처리량 및 적응성과 같은 장점으로 인해 오늘날 입자 분류 및 분리를 위한 강력한 도구임이 입증되었습니다9,10. 최근 연구에 따르면 그 역량이 미세플라스틱 연구까지 확장된 것으로 나타났습니다11,12,13,14,15. 예를 들어, Elsayed et al.16은 수돗물에서 미세 플라스틱 입자를 분류하기 위한 미세 광유체 분석 플랫폼을 보고했습니다. 분류된 미세 플라스틱(1~100μm)은 라만 및 푸리에 변환 적외선 분광법(FTIR) 화학적 특성 분석을 위해 마이크로 필터에 갇혀 있었습니다. 그러나 바람직하지 않은 입자 축적으로 인해 혼합 라만 피크가 발생하여 샘플 특성화의 어려움이 불필요하게 증가했습니다.

 10 µm) have limited its applications17,18 On the other hand, Raman spectroscopy presents several advantages, including higher resolution and easy sample preparation, enabling the identification of particles with sizes near 1 µm. More importantly, this method is also applicable to liquid samples, even at the microscale19,20./p>

3.0.CO;2-3" data-track-action="article reference" href="https://doi.org/10.1002%2F1097-0142%281950%293%3A1%3C32%3A%3AAID-CNCR2820030106%3E3.0.CO%3B2-3" aria-label="Article reference 74" data-doi="10.1002/1097-0142(1950)3:13.0.CO;2-3"Article CAS PubMed Google Scholar /p>