Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
В СФУ предложили программу для быстрого распознавания загрязнителей почвы
Ученые СФУ создали программное обеспечение, позволяющее ускорить и оптимизировать тестирование почвы, загрязненной различными вредными веществами, включая нитраты, пестициды и тяжелые металлы.
«Анализируя почвы, мы сталкиваемся с отсутствием образцов, которые можно считать эталонами чистой почвы, также бывает сложно сравнить полученные результаты и понять, какая из проб сильнее загрязнена неорганическими веществами. Мы включили в нашу базу данных более пятидесяти почвенных образцов и создали программу, которая позволяет сопоставлять анализируемые пробы почв с этими «идеальными» образцами.
Также эта программа помогает наглядно визуализировать, как различные загрязнения действуют на системы ферментов. Для разработки использовали моноферментную, двух- и трехферментную системы», – рассказала младший научный сотрудник лаборатории биолюминесцентных биотехнологий СФУ Елизавета Колосова.
Ученые пояснили, что основное достоинство этих систем в том, что все живые организмы, включая животных и человека, содержат базовые группы ферментов, а значит, понимание того, как загрязняющие вещества действуют на лабораторные ферментные системы, дает нам точное представление, как обнаруженные загрязнители повлияют на здоровье человека, если попадут к нему с овощами, фруктами или зерновыми, выращенными на загрязненных землях.
В настоящее время программа находится в открытом доступе. Исследователи уверяют, что использовать ее может любой желающий. Особенно востребованной разработка может стать для экологических исследований. Соавтор исследования и разработчик программного обеспечения, магистрант Сибирского федерального университета Матвей Байгин отметил, что стремился сделать программный продукт максимально простым в использовании.
«Есть база данных – образцы разных почв в таком их виде, который можно считать идеальным. Это и лесные почвы, и песчаные, и чернозем. Пользователь вводит свои численные значения, предварительно посчитанные на лабораторном оборудовании, в программу. Та ищет наиболее близкий образец и сравнивает «идеальные» показатели с «реальными» – пользователь видит сравнительный график и понимает, где и насколько введенные им данные отклоняются от образцовых, насколько почва, которую он изучает, отклоняется от нормы», – сообщил исследователь.
Отклонения, о которых говорят ученые, могут косвенно указать на источник загрязнения. Например, если «потревоженной» оказалась моноферментная система, содержащая бутирилхолинэстеразу – фермент, присутствующий, в том числе, в организме человека, то это указывает на повышенное содержание в почве пестицидов. Так разработанная программа помогает «вычислять» загрязнителей-«преступников», используя косвенные «улики».
Разработанная в СФУ программа достаточно универсальна. Внеся в базу «идеальных» образцов пробы воды можно, например, анализировать уровень загрязнения водных источников и питьевых скважин, а в будущем ученые не исключают возможности приспособить свою систему для оценки проб воздуха. «Такая программа удобна, у нее простой интерфейс, ее могут использовать как в профессиональных лабораториях центров метрологии или экологической экспертизы, так и в популярных образовательных проектах – например, для обучения школьников экологической грамотности.
Наши молодые ученые первыми в мире свели воедино две методологические системы. Во-первых, ввели не один условный эталон чистой почвы, а множество, потому что сравнивать песчаную почву и чернозем с одним эталоном по меньшей мере странно.
Во-вторых, показали, как удобно использовать ферментные системы для составления «фоторобота» опасных загрязнителей. Пользуясь этой программой, мы понимаем, что почва загрязнена, узнаем, чем она может быть загрязнена и даже на сколько отклоняются ее показатели от «индивидуального» (для каждого вида почвы он свой) образца», – подвела итог научный руководитель исследования, профессор, заведующая кафедрой биофизики СФУ Валентина Кратасюк.
Эсминец, «который сражался, словно линкор» и затонул во время боя между американцами и японцами осенью 1944 года, покоится на глубине 6895 метров в Тихом океане.
Авторы нового исследования решили ретроспективно измерить неравенство в отношении здоровья, сравнив смертность политиков со смертностью населения, которое они представляют.
Вспышка сверхновой была видна и в Европе, и в Азии, но вот христианские наблюдатели о ней почему-то промолчали.
Новое видео из зоны боевых действий показывает работу систем HIMARS — колесных пусковых установок реактивной артиллерии американского производства. Впрочем, по ряду причин они не смогут оказать заметное влияние на боевые действия. Несмотря на это, их применение может привести к серьезной эскалации конфликта в ином плане.
Эсминец, «который сражался, словно линкор» и затонул во время боя между американцами и японцами осенью 1944 года, покоится на глубине 6895 метров в Тихом океане.
Авторы нового исследования решили ретроспективно измерить неравенство в отношении здоровья, сравнив смертность политиков со смертностью населения, которое они представляют.
Новое видео из зоны боевых действий показывает работу систем HIMARS — колесных пусковых установок реактивной артиллерии американского производства. Впрочем, по ряду причин они не смогут оказать заметное влияние на боевые действия. Несмотря на это, их применение может привести к серьезной эскалации конфликта в ином плане.
Значительная часть научного сообщества отрицает само существование культуры Ацтатлан.
Флот продемонстрировал возможность наносить неперехватываемые ракетные удары на расстоянии, делающим его опасным для авианосных групп противника.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии