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FluorTron?多功能高光譜成像分析技術(shù)—解碼生物熒光

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詳細(xì)介紹

生物熒光現(xiàn)象蘊(yùn)含豐富的生命信息,如葉綠素?zé)晒饪梢苑从持参锏墓夂献饔蒙頎顟B(tài)、植物次級(jí)代謝產(chǎn)物熒光可以反映生物活性成分含量分布及其環(huán)境響應(yīng)等等,但由于極其微弱,往往很難被發(fā)現(xiàn)和定性定量研究。易科泰生態(tài)技術(shù)公司長(zhǎng)期致力于農(nóng)業(yè)-生態(tài)-健康領(lǐng)域先進(jìn)儀器技術(shù)引進(jìn)推廣、研發(fā)集成及應(yīng)用創(chuàng)新服務(wù),基于近二十年葉綠素?zé)晒鉁y(cè)量與成像技術(shù)、紫外光激發(fā)多光譜熒光成像技術(shù)服務(wù)與實(shí)驗(yàn)研究,及近幾年來(lái)高光譜成像技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用研究實(shí)驗(yàn)(SpectrAPP?項(xiàng)目),推出FluorTron?多功能高光譜成像分析系統(tǒng),為生物樣品實(shí)驗(yàn)室高光譜成像分析、熒光成像分析及光譜分析提供非接觸、非損傷、高通量、數(shù)字化、可視化研究檢測(cè)解決方案。image.png

左圖:FluorTron?多功能高光譜成像分析系統(tǒng);右圖:番茄葉片葉綠素?zé)晒獬上?/p>

主要功能特點(diǎn):

1) 多激發(fā)光葉綠素?zé)晒飧吖庾V成像分析,葉綠素?zé)晒獬上穹治雠c熒光光譜分析,全面解析植物(包括藻類)光合生理生化信息

2) UV-MCF紫外光激發(fā)生物熒光高光譜成像分析,同步成像分析葉綠素?zé)晒?、藍(lán)綠熒光空間異質(zhì)性分布及生物熒光光譜特征。其中藍(lán)綠熒光通常有藍(lán)色和綠色兩個(gè)峰值,由表皮、葉肉細(xì)胞壁和葉脈發(fā)出(指示次級(jí)代謝產(chǎn)物等);葉綠素?zé)晒庥蠪690紅色和F740遠(yuǎn)紅兩個(gè)顯著的峰值,反映植物光合生理狀態(tài)。UV-MCF可以用來(lái)靈敏、特異性地評(píng)估植物生理狀態(tài)包括受脅迫狀態(tài)如干旱、病蟲害、環(huán)境污染、氮脅迫等

3)(反射光)高光譜成像分析

4)可選配GFP、熒光素酶等生物活體熒光成像,用于轉(zhuǎn)基因標(biāo)記等

5)可選配成像室溫控系統(tǒng)及溫控載物臺(tái)

6) FluorVision專業(yè)熒光成像分析軟件

應(yīng)用領(lǐng)域:

? 植物表型成像分析,特別適合葉片、種苗、根系等表型成像分析

? 種質(zhì)資源研究檢測(cè)鑒定,包括種子活力、萌發(fā)檢測(cè)、種子分撿模型構(gòu)建、種質(zhì)資源數(shù)字化等,可同時(shí)采集構(gòu)建種子反射光光譜指紋和熒光光譜指紋

? 作物遺傳育種,如作物脅迫檢測(cè)與生理生態(tài)研究分析、抗性篩選、高光效優(yōu)良品種篩選等

? 智慧農(nóng)業(yè)、光生物學(xué)研究,采后生物學(xué)研究

? 食品、中藥材品質(zhì)檢測(cè)鑒定,珍貴中藥材光譜指紋(包括反射光光譜指紋和熒光光譜指紋),劣質(zhì)或摻假檢測(cè)等

? 環(huán)境科學(xué)研究,如污染生態(tài)學(xué)、環(huán)境毒理學(xué)研究檢測(cè)分析等

產(chǎn)品特點(diǎn):

a) 集多激發(fā)光葉綠素?zé)晒獬上?、UV-MCF生物熒光成像技術(shù),圖譜合一解碼生物熒光現(xiàn)象

b) 可同時(shí)進(jìn)行(反射光)高光譜成像,在空間維度(形影圖像)和光譜維度上對(duì)物體表面反射光信息和生物熒光信息成像,全面可視化分析其理化性質(zhì)、生化組分、生理狀態(tài)(如作物光合效率、病蟲害脅迫、抗性等),變不可見為可見

c) 基于高光譜成像技術(shù)的紫外光激發(fā)生物熒光光譜成像分析,可同時(shí)獲得藍(lán)色、綠色、紅色及遠(yuǎn)紅波段的熒光成像,不僅可對(duì)生物熒光如次級(jí)代謝產(chǎn)物(如多酚、黃酮類、阿魏酸等)熒光和葉綠素?zé)晒庠诙S尺度上進(jìn)行成像分析,還可以獲得熒光光譜特征(光譜指紋)并在高光譜維度上(多達(dá)幾百個(gè))進(jìn)行熒光光譜分析

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上圖為銀杏葉高光譜熒光成像

(自左至右依次為:彩色成像、綠色熒光F533成像、UV-MCF熒光光譜。易科泰光譜成像實(shí)驗(yàn)室提供)

d)可對(duì)綠色熒光蛋白(GFP)、紅色熒光蛋白(RFP)、熒光素酶等進(jìn)行成像檢測(cè)(選配)

e)可進(jìn)行多激發(fā)光(藍(lán)色、綠色及紅色激發(fā)光)植物熒光光譜成像分析,并進(jìn)一步成像分析花青素指數(shù)、葉綠素指數(shù)、黃酮指數(shù)等及氮素指數(shù),分析反映植物光合作用、生理生化狀況及脅迫等現(xiàn)象

f)高光譜反射光譜成像分析,標(biāo)配 400-1000nm,選配900-1700nm,可成像分析植物生理生化指標(biāo)、光利用效率、健康指數(shù)、覆蓋度、脅迫、水分等近百種參數(shù)

g)SpectrAPP高光譜成像分析軟件及FluorVision高光譜熒光成像分析軟件,可進(jìn)行光譜融合、ROI選區(qū)分析、光譜分析、頻率直方圖、自動(dòng)識(shí)別不同波段峰值并分析其比值等

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h)物聯(lián)網(wǎng)+5G通信技術(shù),星型組網(wǎng),具備強(qiáng)大的擴(kuò)展功能,可實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程控制

i)嵌入式操作系統(tǒng),觸摸屏+電腦端軟件雙重控制,無(wú)線操控,支持自定義程序,自動(dòng)運(yùn)行

j)基于機(jī)器視覺技術(shù)、深度學(xué)習(xí)算法及人工智能馴化模型,實(shí)現(xiàn)在線分析、實(shí)時(shí)輸出結(jié)果

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分析參數(shù):

1)藍(lán)綠熒光Fb(或F440)和Fg(或F520)等

2)葉綠素?zé)晒釬r(或F690)和Ffr(或F740)等

3) 熒光比值,如Fb/Fg、Fb/Fr、Fb/Ffr、Fr/Ffr等,及F730-740/F680-690(反應(yīng)葉綠素含量及植物長(zhǎng)期脅迫等)、F735/F700(可精確反映葉綠素含量)

4) 通過(guò)PLSR等算法建立基于生物熒光光譜的檢測(cè)模型,用于早期診斷植物生物脅迫(如病蟲害)與非生物脅迫(如干旱脅迫等)、抗性篩選

5)花青素指數(shù)(log(Ffr_R/Ffr_G))、黃酮指數(shù)(log(Ffr_R/Ffr_UV)及氮素平衡指數(shù)NBI

6)高光譜成像分析,可自動(dòng)分析計(jì)算NDVI、NDVI705紅邊歸一化植被指數(shù)(對(duì)衰老敏感)、VOG1紅邊指數(shù)(對(duì)葉綠素濃度、物候變化等敏感)、PRI光化學(xué)植被指數(shù)、PSRI 植被衰減指數(shù)(用于指示冠層脅迫、植物衰老、果實(shí)成熟等)、SIPI結(jié)構(gòu)不敏感色素指數(shù)(反映冠層脅迫程度、生理脅迫檢測(cè)等)、CRI1 類胡蘿卜素反射指數(shù)、ARI1/ ARI2 花青素反射指數(shù)、CI 葉綠素指數(shù)(紅邊指數(shù))、WBIR水波段指數(shù)(反映水分含量分布)、HI健康指數(shù)等植物色素指數(shù)和脅迫敏感指數(shù)、NPQI歸一化脫鎂指數(shù)(用于早期脅迫檢測(cè))、PSSRa(R800/R680)指數(shù)等

應(yīng)用案例:

1)植物對(duì)敵草隆的熒光響應(yīng)

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敵草隆處理烏蘞莓實(shí)驗(yàn):左圖左上角和右下角為實(shí)驗(yàn)組(葉柄浸藥)、右上角和左下角為對(duì)照組,可以看出實(shí)驗(yàn)組的葉柄和葉脈最 大光量子產(chǎn)量QY_max明顯降低(藍(lán)色);右圖為其葉綠素?zé)晒夤庾V,實(shí)驗(yàn)組葉綠素?zé)晒饷黠@高于對(duì)照組(易科泰SpectrAPP光譜成像實(shí)驗(yàn)室提供)

2)中藥材檢測(cè)鑒定

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不同品種及產(chǎn)地的西洋參、甘草、黃芪檢測(cè)分析,兩種西洋參表現(xiàn)出最 強(qiáng)的生物熒光,反映其所含的活性次級(jí)代謝產(chǎn)物成分含量最 高(易科泰SpectrAPP光譜成像實(shí)驗(yàn)室提供)

(3)人參熱脅迫早期診斷

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上左圖:熱敏感型和熱抗性(熱不敏感)人參品種RGB圖;上右圖不同處理人參品種熒光光譜。下圖:熒光光譜分析結(jié)果,通過(guò)PLSR模型構(gòu)建,可以明確區(qū)分熱敏感型人參熱脅迫前后的變化(a、b為熱脅迫前,c、f為熱脅迫處理后);c、d和g、h分別為熱抗性人參品種熱脅迫處理前后(引自:M.A.Faqeerzada etc. Fluorescence hyperspectral imaging for early diagnosis of heat-stressed Ginseng Plant, Applied Sciences, 2023)

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