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            易科泰推出新品UV-MCF生物熒光高光譜成像系統(tǒng)

            閱讀:2853      發(fā)布時間:2022-5-13
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            長波段UV紫外光(320nm-400nm)對植物葉片激發(fā),可以產(chǎn)生具有4個特征性波峰的熒光光譜(Multi-color Fluorescence,MCF),4個波峰的波長為蘭光440nm(F440)、綠光520nm(F520)、紅光690nm(F690)和遠(yuǎn)紅外740nm(F740)(C.Buschmann等,1998),其中F440和F520統(tǒng)稱為BGF(藍(lán)綠熒光),由表皮及葉肉細(xì)胞壁和葉脈發(fā)出(指示次級代謝產(chǎn)物等),F(xiàn)690和F740為葉綠素?zé)晒釩hl-F。紫外光激發(fā)多光譜熒光(UV-MCF)可以用來靈敏、特異性地評估植物生理狀態(tài)包括受脅迫狀態(tài)如干旱、病蟲害、環(huán)境污染、氮脅迫等(H.K.Lichtenthaler, 2021)。

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            歐洲PSI公司采用光學(xué)濾波器技術(shù),通過紫外線激發(fā)并僅使特定波長的激發(fā)熒光到達(dá)檢測器,研制生產(chǎn)了FluorCam多光譜葉綠素?zé)晒獬上裣盗袃x器設(shè)備,可以對F440、F520、F690、F740四個波長熒光(多光譜熒光)進(jìn)行二維成像分析,成為目前廣泛應(yīng)用于植物表型分析、植物脅迫檢測等領(lǐng)域的重要儀器技術(shù)。

            基于近二十年葉綠素?zé)晒鉁y量與成像技術(shù)、UV-MCF多光譜熒光成像分析技術(shù)服務(wù)與實驗研究,值此公司成立二十周年之際,易科泰生態(tài)技術(shù)公司隆重推出UV-MCF生物熒光高光譜成像系統(tǒng),其主要技術(shù)和功能特點為:

            1.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,可同時獲得藍(lán)色、綠色、紅色及遠(yuǎn)紅波段的熒光光譜成像,不僅可對生物熒光在二維尺度上進(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)進(jìn)行熒光光譜分析。下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Ecolab室提供)

             

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            2.不僅可進(jìn)行葉綠素?zé)晒饧?/span>BGF成像分析,還可以得到其高光譜數(shù)據(jù)立方并進(jìn)而分析其光譜特性,使生物熒光二維成像分析提升到高光譜成像分析(達(dá)幾百個光譜緯度)水平

            3.可對GFP(綠色熒光蛋白)等進(jìn)行成像分析

            4.可選配多激發(fā)光(綠色及紅色激發(fā)光)植物熒光光譜成像分析,并進(jìn)一步測量分析花青素、葉綠素、多酚等指數(shù)及氮素指數(shù)

            5.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、樣品剖面熒光分析、頻率直方圖、自動識別不同波段峰值并分析其比值等

             

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            6.可同時獲取反射光光譜和熒光光譜,并進(jìn)行高光譜成像分析和高光譜熒光成像分析(下圖為花椰菜高光譜成像分析——光譜反射指數(shù),和熒光成像分析)

             

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            7.可對植物葉片或整株植物)、根系、果實、種子等不同組織部位進(jìn)行熒光成像分析和反射光高光譜成像分析

             

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            8.應(yīng)用于植物表型成像分析、遺傳育種、植物脅迫與抗性分析檢測、種質(zhì)資源分析檢測、中草藥檢測鑒定、采后生物學(xué)研究、光生物學(xué)研究等。UV-MCF不僅適于活體植物成像分析,也適應(yīng)于干燥后的莖葉、根系等熒光成像分析,如茶葉及中草藥品質(zhì)檢測等

            分析參數(shù):

            1.BGF藍(lán)綠熒光Fb(或F440)和Fg(或F520

            2.葉綠素?zé)晒?/span>Fr(或F690)和Ffr(或F740

            3.熒光比值,如Fb/Fg、Fb/FrFb/Ffr、Fr/Ffr等,及F730-740/F680-690(反應(yīng)葉綠素含量及植物長期脅迫等)、F735/F700(可精確反映葉綠素含量)。下表為UV-MCF部分比值參數(shù)與植物表型關(guān)系(參考H.K.Lichtenthaler, 2021。++指顯著提高,+指提高,--指顯著降低,-指降低,0為無明顯變化)

            植物表型

            Fb/Fr

            Fb/Ffr

            Fr/Ffr

            Fb/Fg

            F735/F700

            雜色葉片/綠色葉片

            ++

            ++

            ++

            0


            背面/正面葉片

            ++

            ++

            +

            0

            -

            黃綠/綠色葉片

            +

            ++

            ++

            +

            --

            第二片/第一片冒芽葉片

            --

            --

            ++

            -

            +

            干旱脅迫

            ++

            ++

            0

            0


            N脅迫

            ++

            ++

            +

            0

            --

            暴曬

            ++

            ++

            +

            --


            蟲害

            ++

            ++

            0

            +

            -

            敵草隆處理

            --

            --

            +

            0


            光抑制

            ++

            ++

            --

            0


            野外/大棚植物

            ++

            ++

            -

            0


            4.花青素指數(shù)(log(Ffr_R/Ffr_R))、黃酮指數(shù)(log(Ffr_R/Ffr_UV)及氮素平衡指數(shù)NBI——需選配紅綠多激發(fā)光模塊

            5.高光譜成像分析,可自動分析計算NDVI、NDVI705紅邊歸一化植被指數(shù)(對衰老敏感)、VOG1紅邊指數(shù)(對葉綠素濃度、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)、PSSRa(R800/R680)指數(shù)等

            應(yīng)用案例植物對敵草隆的熒光響應(yīng)

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            參考文獻(xiàn):

            Claus Buschmann and Hartmut K. Lichtenthaler. Principles and characteristics of multi-colour fluorescence imaging of plants. Journal of Plant Physiology, 1998.

            H.K.Lichtenthaler. Multi-colour fluorescence imaging of photosynthetic activity and plant stress. Photosynthetica, 2021.


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