植物来源的绿色纳米材料:从生物合成到可持续农业中的生物相容性应用

《Resources, Conservation and Recycling》:Plant-derived green nanomaterials: From biosynthesis to biocompatible applications in sustainable agriculture

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年09月24日 来源:Resources, Conservation and Recycling 10.4

编辑推荐:

   # 摘要 传统纳米技术依赖化学试剂、会产生生态残留物,且与植物生理的兼容性有限,难以满足绿色可持续农业的需求。因此,植物来源的绿色纳米材料作为一种环境友好的替代方案应运而生。本综述系统总结了其在合成方面的最新进展,聚焦于三种策略:植物提取物介导的还原法、农业废弃物模板合成法

  

# 摘要

传统纳米技术依赖化学试剂、会产生生态残留物,且与植物生理的兼容性有限,难以满足绿色可持续农业的需求。因此,植物来源的绿色纳米材料作为一种环境友好的替代方案应运而生。本综述系统总结了其在合成方面的最新进展,聚焦于三种策略:植物提取物介导的还原法、农业废弃物模板合成法以及植物代谢引导的原位合成法。植物种类、组织和代谢组分的差异可以影响纳米材料的形成与调控,而植物来源的组分参与还原、成核、生长和稳定化过程,有助于形成具有植物来源特征的界面结构。本文提出了一套适配植物系统的多维表征框架,整合了结构评估和生物安全评价的指标与方法。系统分类并讨论了其在种子萌发调控、精准营养输送和增强植物抗逆性中的作用机制,同时探讨了其在环境转化、持久性和生物相容性方面的生态意义。未来方向聚焦于人工智能、农业废弃物增值利用以及全生命周期绩效评价。总体而言,本综述为推动植物来源绿色纳米技术向可持续农业、粮食安全和生态安全方向发展提供了理论与实践指导。

## 引言

全球粮食系统和农业目前面临前所未有的可持续性挑战(White and Gardea-Torresdey, 2018)。降水模式异常、极端温度波动以及干旱和洪水等自然灾害频繁发生,严重扰乱了作物生长周期并降低了农业生产力(Yang等, 2024)。包括淡水和耕地在内的关键资源匮乏,加之化学肥料和农药的过度使用,进一步增加了农业生态系统的脆弱性(Power, 2010)。这些问题威胁着全球粮食安全,并对环境和人类健康构成重大风险(Singh等, 2023)。

纳米技术已成为推动农业实践转型的潜在关键驱动力(Ghosh等, 2023; Wang等, 2022)。纳米材料通常尺寸为1至100纳米,具有高比表面积,展现出独特的物理、化学和生物学特性,为提高作物产量、增强养分利用效率以及缓解生物和非生物胁迫提供了前所未有的机遇(Schwab等, 2016)。纳米肥料可实现养分的可控和靶向释放,最大限度减少损失并降低环境污染,而纳米农药则以更低的应用剂量达到更高的防治效果(Chhipa, 2017)。尽管其有效性已得到证实,但关于纳米材料在农业生态系统中释放和积累的潜在环境风险引起了关注。此类风险包括对非靶标生物(如有益昆虫、土壤微生物和水生生物)的毒性、沿食物链的生物累积以及对土壤肥力和生态系统功能的长期影响(Werlin等, 2011; Wu等, 2023)。

绿色纳米技术的概念作为对这些担忧的回应应运而生,为在可持续农业中应用纳米材料提供了途径(Pokrajac等, 2021)。该方法强调环境友好的合成和使用方式,主要依赖生物途径,其中植物来源系统在降低生态影响和促进长期可持续性方面发挥着核心作用(Ying等, 2022; Li等, 2025)。与传统化学合成(通常涉及有毒试剂、产生危险副产物且需要高能量投入)相比,植物介导的绿色合成利用了植物中天然存在的代谢物,包括多酚、类黄酮和蛋白质(Dheyab, M.A.等, 2024; Dheyab等, 2025; Zhang等, 2021)。这些生物分子作为还原和稳定组分,实现了更清洁、更经济且可再生的纳米材料生产方法(Jadoun等, 2021; Subramani等, 2024)。然而,植物来源绿色纳米材料的优势不仅仅在于用天然组分替代化学还原剂或稳定剂。其形成过程本身深受植物特定特征的调控。植物种类、组织来源和代谢组分的差异可以改变纳米材料形成过程中所涉及的活性组分及其相互作用,从而驱动前驱体还原、成核、晶体生长和表面稳定化,最终塑造保留其植物来源化学特征的界面特性。这种"来源-机制-界面-功能"级联关系提供了机制框架,用于理解植物特定特征如何转化为可控的纳米材料合成,并最终实现农业功能。近期的综述已涉及该领域的重要但较为窄的片段。Hanna等总结了植物介导的纳米颗粒合成、合成变量和广泛的生物活性(Hanna等, 2025);Ghosh等调研了植物来源纳米材料在靶向生物和智能农业领域的应用(Ghosh等, 2023);Dheyab等则主要关注绿色金纳米颗粒(AuNP)的合成以及多酚或类黄酮介导的农业废弃物转化(Dheyab, M.等, 2024; Dheyab等, 2025)。然而,合成化学、界面性质、农业功能、环境归宿和转化考量通常被作为平行主题处理。本综述则沿"来源-机制-界面-功能-风险"连续谱组织证据,明确将植物特定特征与纳米材料形成、植物相容性、田间表现、生态后果、规模放大和监管需求联系起来。

从可持续农业和生态发展的角度,本综述通过整合对底层机制、技术方法和农业应用的研究,系统综合了植物来源绿色纳米技术的最新进展。其旨在弥合绿色合成基本原理与农业实际应用之间的鸿沟,从而为推进植物来源绿色纳米技术向可持续农业发展应用提供系统框架。本综述首先阐述植物如何参与纳米材料合成,详述主要代谢物的作用、合成参数的影响以及植物介导制备中的主要策略,包括提取物驱动的还原法、基于农业废弃物的模板法和活体植物中代谢引导的合成法。此外,通过考虑植物种类、组织和代谢组分的差异,本综述阐明了植物特定特征如何影响还原、成核、生长和稳定化过程,以及这些因素最终如何塑造所得纳米材料的界面特性。随后介绍了专为植物来源纳米材料设计的表征方法,将结构分析与生物安全评估结合在一起。本综述还探讨了这些材料如何与农业系统相互作用,重点关注其吸收、转运和潜在的未来应用。进一步评估了其在植物和土壤中的吸收、转运和转化,以及潜在的农业应用。从实验室和温室研究到田间规模应用的转化,在材料功效、环境迁移与转化、生态残留和生物安全方面进行了进一步评估。工业可行性和商业化潜力在规模化生产、原料可获得性、生产成本和成本效益方面进行了考察,特别关注目前限制大规模应用的障碍。最后,展望未来,植物来源绿色纳米材料的发展将日益整合人工智能、数字化建模和生命周期评估等新兴技术。机器学习和数据驱动方法可以辅助生物质原料的智能筛选、合成参数优化以及纳米材料在不同农业条件下性能的预测。同时,全面的生命周期评估体系对于量化从生物质采集到田间应用全过程的环境效益、资源利用效率和生态风险至关重要。通过将基本机制、技术进步和农业应用整合为统一框架,本综述解决了当前研究的碎片化问题,弥合了机制理解与实践实施之间的鸿沟,为植物来源绿色纳米技术的产业化和大规模农业应用提供了理论与实践基础。

### 章节摘要

**植物来源绿色纳米材料的合成途径**

纳米颗粒合成通常遵循四个阶段:还原、成核、生长和稳定化。传统化学合成与植物来源绿色合成在反应驱动力和调控机制方面存在显著差异。传统方法通常依赖强还原剂(如硼氢化钠、柠檬酸钠)和有机溶剂,在高温或碱性条件下将金属离子快速还原为原子,随后进行物理

**植物来源绿色纳米材料的多维表征框架**

现有研究通常从物理化学性质、生物效应和环境安全角度对植物来源绿色纳米材料进行表征和评价,分析方法根据具体研究目标和应用场景选择。这些技术已广泛应用于材料结构表征、生物相容性评估以及潜在生态影响评价,为理解提供了基础性依据。

**植物来源绿色纳米材料的农业应用与机制**

植物来源绿色纳米材料利用植物组织和农业废弃物等可再生植物资源,通过环境友好过程生产。凭借固有的环境友好性、生物相容性和生物活性,这些纳米材料可以解决传统纳米技术在农业关键领域(包括植物生长调控、精准营养管理和抗逆抗病性增强)中长期存在的局限性。这些

**平衡绿色合成与风险管理**

尽管取得了重大进展,植物来源绿色纳米材料仍受限于生产成本高、缺乏标准化以及长期田间验证不足等问题(Osman等, 2024)。近期研究已开始探讨植物来源绿色纳米材料的田间规模应用。AuNP种子处理在连续两年的温室和田间试验中使洋葱平均产量提高了23.9%(Acharya等, 2019)。类似地,基于锌的纳米颗粒合成

**新范式:人工智能与功效评估框架下的植物来源绿色纳米材料在农业资源循环利用中的应用**

植物来源绿色纳米材料的未来发展取决于人工智能(AI)、功效评估体系和农业资源循环利用的深度整合,从而建立涵盖原料选择、智能合成、精准施用和循环再生的完全集成框架(Aniza等, 2023)。目前,机器学习已开始应用于植物来源绿色纳米材料的实际合成优化,

**结论**

植物代谢组成、组织微环境和金属稳态共同参与纳米颗粒的成核、晶体生长和界面组装,表明植物生物学特征不仅影响合成效率,还可影响纳米材料性能和生物学行为。因此,植物来源绿色纳米技术超越了简单用植物相关生物过程替代传统化学路线制备纳米颗粒的做法。它将植物相关生物过程与

**资助**

本研究得到国家自然科学基金(批准号:32672411)支持。

**CRediT作者贡献声明**

Jing-wan Zhang:写作-审阅与编辑、写作-初稿、概念化。Mo-Xian Chen:监督、概念化。Abazar Ghorbani:可视化。Wen-Xun Su:数据整理。Fu-Yuan Zhu:经费获取。

**利益冲突声明**

作者声明不存在已知的可能影响本文所报告工作的竞争性经济利益或个人关系。

Jing-wan Zhang | Mo-Xian Chen | Abazar Ghorbani | Wen-Xun Su | Fu-Yuan Zhu
相关新闻
生物通微信公众号
微信
新浪微博
  • 搜索
  • 国际
  • 国内
  • 人物
  • 产业
  • 热点
  • 科普

热点排行

    今日动态 | 人才市场 | 新技术专栏 | 中国科学人 | 云展台 | BioHot | 云讲堂直播 | 会展中心 | 特价专栏 | 技术快讯 | 免费试用

    版权所有 生物通

    Copyright© eBiotrade.com, All Rights Reserved

    联系信箱:

    粤ICP备09063491号