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- Détection et analyse des microplastiques (MP)s dans des moules achetées au supermarché.
- Une approche combinée de la micro-IRTF et de la microspectroscopie Raman appliquée pour l'analyse.
- Une approche de digestion enzymatique adaptée pour le traitement des échantillons de moules.
- Une large gamme de tailles de 3 à 5 000 μm de Mps a été identifiée dans les moules commerciales.
- Une approche d'apprentissage par des forêts d'arbres décisionnels a été utilisée pour la caractérisation automatisée des données des MPs.
Résumé
Des études ont montré que les particules de MPs sont présentes dans les espèces de produits de la mer commerciales et locales, ce qui entraîne une éventuelle ingestion humaine de ces particules. Cependant, en raison du manque de méthodes harmonisées pour identifier les microplastiques (Mps), les résultats des différentes études et emplacements peuvent difficilement être comparés. Par conséquent, cette étude visait à détecter, quantifier et estimer la contamination de MPs dans les moules commercialement importantes provenant de 12 pays différents répartis dans le monde. Toutes les moules provenaient de supermarchés et étaient destinées à la consommation humaine.
L'utilisation d'une approche combinée de la microspectroscopie infrarouge à-transformée de Fourier (IFRT) et de la spectroscopie micro-Raman a permis la détection et la caractérisation de MPs jusqu'à une taille de 3 μm dans les moules étudiées. De plus, une méthode de purification douce des échantillons basée sur des enzymes a été modifiée afin d'optimiser la digestion des matières organiques dans les moules.
Une approche d'apprentissage par les forêts d'arbres décisionnels, qui permet une discrimination rapide entre les différents types de polymères et donc la génération rapide de données sur l'abondance des MPs et les distributions de taille avec une grande précision, a été mise en œuvre dans le pipeline analytique pour les spectres infrarouge. De plus, pour la première fois, nous avons également appliqué une approche des forêts d'arbres décisionnels pour la caractérisation automatisée des spectres Raman des MPs.
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