麻省理工学院工程师已经开发了一种方法，可以使用碳纳米管制成的传感器来跟踪植物如何应对损伤，感染和轻伤等压力的方法。这些传感器可以嵌入
麻省理工学院工程师已经开发了一种方法，可以使用碳纳米管制成的传感器来跟踪植物如何应对损伤，感染和轻伤等压力的方法。
这些传感器可以嵌入植物叶中，在那里它们报告过氧化氢信号传导波。
植物使用过氧化氢在其叶片中进行交流，发出遇险信号，刺激叶片细胞产生化合物，以帮助它们修复损害或抵御诸如昆虫之类的捕食者。新传感器可以使用这些过氧化氢信号来区分不同类型的应激以及不同种类的植物。
“植物具有非常复杂的内部交流形式，我们现在可以第一次观察到。这意味着，我们可以实时看到活着的植物的反应，传达其经历的特定压力类型。”
这种传感器可用于研究植物如何应对不同类型的压力，有可能帮助农业科学家制定新的策略来提高作物产量。研究人员在包括菠菜，草莓植物和芝麻菜等八种不同的植物物种中证明了他们的方法，他们认为它可以在更多方面起作用。
斯特拉诺（Strano）是该研究的高级作者，今天出现在自然工厂中。麻省理工学院研究生Tedrick Thomas Salim Lew是该论文的主要作者。
嵌入式传感器
在过去的几年中，斯特拉诺（Strano）的实验室一直在探索工程“纳米动植物”的潜力，这些植物融合了纳米材料，这些纳米材料为植物提供新功能，例如发光或检测水短缺。在新的研究中，他着手合并传感器，这些传感器可以报告植物的健康状况。Strano以前开发了碳纳米管传感器，这些传感器可以检测到包括过氧化氢在内的各种分子。大约三年前，Lew开始尝试将这些传感器纳入植物叶子。经常用于植物分子研究的拟南芥的研究表明，植物可能使用过氧化氢作为信号分子，但其确切作用尚不清楚。
Lew使用了一种称为脂质交换包膜穿透（LEEP）的方法，将传感器掺入植物叶中。 Strano的实验室几年前开发的Leep允许设计可以穿透植物细胞膜的纳米颗粒。当Lew致力于嵌入碳纳米管传感器时，他进行了偶然的发现。
“我正在训练自己熟悉该技术，在训练过程中，我不小心造成了植物的伤口。然后我看到了过氧化氢信号的这种演变。”他说。
他看到叶子受伤后，从伤口部位释放了过氧化氢，并产生了沿着叶子传播的波，类似于神经元在大脑中传播电脉冲的方式。作为植物细胞释放过氧化氢，它会触发相邻细胞内的钙释放，从而刺激这些细胞释放更多的过氧化氢。
斯特拉诺说：“就像多米诺骨牌连续下降一样，这使波浪能够比单独的过氧化氢吹气更远。” “波本身是由接收并传播它的细胞动力的。”这种过氧化氢刺激植物细胞产生称为二级代谢物的分子，例如类黄酮或类胡萝卜素，这有助于他们修复损害。一些植物还产生了其他可以分泌以抵御捕食者的次生代谢产物。这些代谢产物通常是我们在食用植物中想要的食物风味的来源，它们仅在压力下产生。
新感测技术的一个关键优势是它可以用于许多不同的植物物种中。传统上，植物生物学家在某些可容纳遗传操作的植物中进行了大部分分子生物学研究，包括拟南芥和烟草植物。但是，新的MIT方法适用于潜在的任何工厂。
斯特拉诺说：“在这项研究中，我们能够快速比较八种植物物种，而您将无法使用旧工具来做到这一点。”
研究人员测试了草莓植物，菠菜，芝麻菜，生菜，豆瓣和栗色，发现不同的物种似乎会产生不同的波形 – 随着时间的推移，绘制过氧化氢的浓度而产生的独特形状。他们假设每种植物的反应与抵消损害的能力有关。每个物种似乎对不同类型的压力的反应也有所不同，包括机械损伤，感染以及热或轻损伤。
斯特拉诺说：“该波形为每个物种提供了很多信息，更令人兴奋的是，在此波形中编码给定植物的压力类型。” “您可以查看植物在几乎任何新环境中都会经历的实时反应。”
传感器产生的近红外荧光可以使用连接到Raspberry Pi的小型红外摄像头来成像，Raspberry Pi是一款与智能手机内部的计算机类似的信用卡大小的计算机35美元。斯特拉诺说：“非常便宜的仪器可用于捕获信号。”
Strano说，该技术的应用包括筛查不同种类的植物，以抵抗机械损伤，光，热和其他形式的压力。它也可以用来研究不同的物种对病原体的反应，例如引起柑橘绿化的细菌和导致咖啡锈的真菌。
他说：“我感兴趣的一件事是了解为什么某些类型的植物对这些病原体表现出一定的免疫力，而其他植物则没有。”
Strano及其同事在新加坡MIT研究与技术联盟（SMART）的农业精确技术跨学科研究小组（MIT在新加坡的新加坡研究企业）也对研究的兴趣是植物如何应对植物如何应对植物对植物对不同生长条件的反应，这也是城市农场。
他们希望解决的一个问题是避免阴影，这在许多植物以高密度生长时可以看到。这样的植物会产生压力反应，使他们的资源转移到更高的高度，而不是将能量投入到农作物中。这降低了整体农作物的产量，因此农业研究人员对工程植物感兴趣，因此不要打开这种反应。在引起避免阴影的植物中，”斯特拉诺说。
该研究由新加坡国家研究基金会，新加坡科学，技术和研究机构（A*Star）和美国能源计算科学系研究生奖学金计划资助。
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