Технология: растения сигнализируют о стрессе

Новое устройство, разработанное исследователями Американского химического общества, позволяет выявлять стрессовые состояния у растений на раннем этапе, измеряя небольшие количества перекиси водорода, вырабатываемой ими при неблагоприятных условиях.
Технология: растения сигнализируют о стрессе
Изображение носит иллюстративный характер

Поддержание жизнеспособности растений в домашних садах и на приусадебных участках становится особенно сложной задачей из-за резких сезонных изменений. Внезапные холодные периоды, длительные засухи, высокая соленость и атаки патогенов или вредителей вызывают стресс, который проявляется только спустя время в виде увядания и потемнения листьев, что мешает своевременному уходу.

Устройство представляет собой электромагнитный сенсор, крепящийся непосредственно к листьям растений. Его конструкция включает гибкую подложку с массивом микроскопических пластиковых микроножей, покрытых тонким слоем золота, а основа обработана гидрогелем на основе хитозана с ферментами пероксидазы хрена. Такая комбинация позволяет преобразовывать присутствие перекиси водорода в электрический сигнал.

Принцип работы основан на естественной реакции растений: в условиях стресса они вырабатывают перекись водорода, активируя защитные механизмы. Эксперименты, проведенные на листьях сои и табака, показали, что сенсор точно регистрирует появление этого маркера, фиксируя изменения тока, пропорциональные концентрации перекиси, даже при инфицировании бактериальным патогеном Pseudomonas syringae pv. tomato DC3000.

Экономичность и практичность нового решения подтверждаются возможностью повторного использования сенсорных патчей до девяти раз до начала износа микроножей. Быстрое определение состояния растения менее чем за минуту и стоимость теста менее одного доллара открывают широкие возможности для массового применения.

Ранняя диагностика стресса и заболеваний с помощью данного устройства позволит фермерам оперативно реагировать на угрозы урожаю. В условиях, когда Национальный институт продовольствия и сельского хозяйства оценивает ежегодные потери мирового производства на уровне 20–30% (суммарно свыше 220 миллиардов долларов), такая технология приобретает критическую значимость.

Перспективы развития включают интеграцию технологии с автономными роботами и системами искусственного интеллекта, что обеспечит постоянный мониторинг состояния культур и оптимизацию управленческих решений, способствуя снижению экономических потерь и экологической нагрузке.

Как отметил соавтор исследования Лян Дон: «Мы можем достичь прямых измерений за менее чем минуту при затратах менее доллара за тест. Этот прорыв значительно упростит анализ, делая его практичным для фермеров по всему миру». Результаты опубликованы в журнале ACS Sensors 2025 (DOI: 10.1021/acssensors.4c02645).


Новое на сайте

19165Можно ли построить мировую сверхдержаву на чашках чая и фунтах сахара? 19164Уязвимые обучающие приложения открывают доступ к облакам Fortune 500 для криптомайнинга 19163Почему ботнет SSHStalker успешно атакует Linux уязвимостями десятилетней давности? 19162Microsoft устранила шесть уязвимостей нулевого дня и анонсировала радикальные изменения в... 19161Эскалация цифровой угрозы: как IT-специалисты КНДР используют реальные личности для... 19160Скрытые потребности клиентов и преимущество наблюдения над опросами 19159Академическое фиаско Дороти Паркер в Лос-Анджелесе 19158Китайский шпионский фреймворк DKnife захватывает роутеры с 2019 года 19157Каким образом корейские детские хоры 1950-х годов превратили геополитику в музыку и... 19156Научная революция цвета в женской моде викторианской эпохи 19155Как новый сканер Microsoft обнаруживает «спящих агентов» в открытых моделях ИИ? 19154Как новая кампания DEADVAX использует файлы VHD для скрытой доставки трояна AsyncRAT? 19153Как новые китайские киберкампании взламывают госструктуры Юго-Восточной Азии? 19152Культ священного манго и закат эпохи хунвейбинов в маоистском Китае 19151Готовы ли вы к эре коэффициента адаптивности, когда IQ и EQ больше не гарантируют успех?
Ссылка