FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)

紅外熱成像技術(shù)

高光譜成像技術(shù)

PlantScreen植物高通量表型成像分析技術(shù)

FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)方案

作物產(chǎn)量的提高需要同步化綜合評估作物形態(tài)性狀和生理性狀，高通量定量化作物生理狀態(tài)測量分析技術(shù)尤為重要，而葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)是監(jiān)測作物生理性狀表型的最適合的技術(shù)

——引自IPK Henning Tschiersch、Thomas Altmann等：Establishment of integrated protocols for automated high throughput kinetic chlorophyll fluorescence analyses. Plant Methods, 2017.

PSI公司首席科學(xué)家Nedbal教授與公司總裁Trtilek博士等首次將PAM葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)與CCD技術(shù)結(jié)合在一起，研制成功了FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)（Nedbal等，2000），并于1997年為美國華盛頓大學(xué)提供了第一臺商業(yè)FluorCam系統(tǒng)。FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)成為上世紀(jì)90年代葉綠素?zé)晒饧夹g(shù)的重要突破，使科學(xué)家們對光合作用與葉綠素?zé)晒獾难芯恳幌伦舆M(jìn)入二維世界和顯微世界（Kupper等，2000；Sumava，2000），并成為高通量測量分析植物生理性狀表型的有力工具。目前FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)已成為世界上最權(quán)威、使用最廣、種類最全面、發(fā)表論文最多的植物生理生態(tài)與表型分析研究儀器。易科泰生態(tài)技術(shù)公司從2007年代理PSI公司中國市場以來，先后安裝調(diào)試了FluorCam便攜式葉綠素?zé)晒獬上駜x、FluorCam便攜式Chl/GFP熒光成像儀、FluorCam封閉式葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)、FluorCam Chl/GFP封閉式熒光成像系統(tǒng)、FluorCam標(biāo)準(zhǔn)版開放式葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)、FluorCam開放式大型版葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)、FluorCam開放式多光譜熒光成像系統(tǒng)、FKM多光譜熒光動態(tài)顯微成像系統(tǒng)、FluorCam移動式大型版葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)等，并在Ecolab實(shí)驗(yàn)室裝備了2臺便攜式葉綠素?zé)晒獬上駜x、1臺封閉式熒光成像系統(tǒng)、1臺開放式葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)及其它PAM調(diào)制葉綠素?zé)晒鈨x。   

       FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)主要優(yōu)勢特點(diǎn)：

1)應(yīng)用最廣、發(fā)表論文最多、最權(quán)威，是植物表型分析、生物技術(shù)、遺傳育種等領(lǐng)域的最先進(jìn)、最重要的研究工具

2)種類最全面：

  a)成像面積有31.5x41.5mm、13x13cm、20x20cm、35x35cm乃至超大型70x70cm不同規(guī)格

  b)有便攜式、封閉式、開放式、大型臺式、樣帶掃描式、XYZ三維掃描式、光合連用式、FKM熒光顯微成像與光譜分析等不同類型

  c)可應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)室、溫室及野外（有專用于野外的便攜式、移動式等）

3)功能最全：

  a)最全面的葉綠素?zé)晒獬上馪rotocols，包括Fv/Fm、Kautsky誘導(dǎo)效應(yīng)、熒光淬滅、光響應(yīng)曲線、QA再氧化（適于封閉式）、OJIP快速熒光動力學(xué)（適于封閉式）等Protocols

  b)可擴(kuò)展GFP、YFP等穩(wěn)態(tài)熒光成像

  c)可擴(kuò)展UV-MCF多光譜熒光成像

  d)可擴(kuò)展PAR吸收與NDVI成像

  e)可選擇Protocols自動運(yùn)行模式（用于無人值守監(jiān)測等）

  f)可選配不同智能LED光源及相應(yīng)濾波器等

4)在同等解析度條件下，靈敏度最高，可達(dá)50fps@720x560pixels，是分辨率和靈敏度最優(yōu)的專業(yè)葉綠素?zé)晒忡R頭；可選配其它高分辨率或超高靈敏度鏡頭

5)智能LED、熒光成像鏡頭等全部有PSI公司自主生產(chǎn)，兼容性、穩(wěn)定性強(qiáng)，維護(hù)成本低（幾乎是免維護(hù)），性價比最高

6)橙紅色測量光源比藍(lán)色更深入進(jìn)到葉肉細(xì)胞并被葉綠素吸收，從而測量葉綠素?zé)晒鈪��?shù)更準(zhǔn)確穩(wěn)定（Red photons reach the deeper mesophyll layers than blue ones which are more readily absorbed by chlorophylls closer to the surface——引自Zuzana Benediktyova and Ladislav Nedbal: Imaging of multi-color fluorescence emission from leaf tissues, Photosynth Res, 2009）

7)標(biāo)配為紅、蘭或紅、白雙色光化學(xué)光，白色可以模擬自然光照，紅、蘭組合可以實(shí)驗(yàn)不同光質(zhì)組合的光合效率實(shí)驗(yàn)研究（參見Hogewoning等，2010，Blue light dose-responses of leaf photosynthesis, morphology, and chemical composition of Cucumis sativus grown under different combinations of red and blue light, Journal of Experimental Botany, 2010），比其它單一激發(fā)光源產(chǎn)品有更大的優(yōu)勢

8)FluorCam葉綠素?zé)晒鈱�業(yè)分析軟件（參見《FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)及其應(yīng)用》專輯）

紅外熱成像技術(shù)方案

 

    植物必須在吸收更多CO2以進(jìn)行光合作用及降低因蒸騰作用而導(dǎo)致的水分消耗之間保持平衡，而氣孔則是這個過程的關(guān)鍵所在，以至于植物氣孔及其行為深刻影響著全球CO2和水分通量。鑒于氣孔在植物水分利用效率（WUE）乃至水循環(huán)、及植物光合作用乃至生產(chǎn)力（農(nóng)業(yè)中表現(xiàn)為作物產(chǎn)量）中扮演的重要角色，植物氣孔成為生物技術(shù)、遺傳育種、基因組學(xué)與表型組學(xué)、及生態(tài)學(xué)研究的重要目標(biāo)。植物對各種環(huán)境脅迫因素的響應(yīng)特別是干旱脅迫、熱脅迫等都會引起氣孔導(dǎo)度等行為變化，而氣孔行為比如關(guān)閉或開放程度（氣孔導(dǎo)度）的任何變化，都會表現(xiàn)為植物溫度的變化，因此，植物葉片、冠層溫度的時空變化成為科學(xué)家觀測研究“診斷”植物生理生態(tài)、光合作用、遺傳育種、WUE、植物脅迫與抗逆性等的最重要的數(shù)據(jù)源之一，紅外熱成像技術(shù)則成為最重要的研究工具。

    易科泰生態(tài)技術(shù)公司提供全球最先進(jìn)的植     物紅外熱成像技術(shù)方案：

1) From Ground-based to UAV-based, from a leave to plant canopy to a landscape

2) 高空間分辨率：640x512比特

3) 高溫度分辨率：0.03°C

4) 傳感器經(jīng)過校準(zhǔn)并具校準(zhǔn)證書

5) 每個像素點(diǎn)都具備多維數(shù)據(jù)：位置信息、時間信息和溫度信息，可將每個像素的數(shù)據(jù)信息下載到excel表中

6) 點(diǎn)、線、面可自由選擇并顯示最高溫度、最低溫度、平均溫度、溫度分布

7) 具備實(shí)驗(yàn)室、野外大田地面觀測及無人機(jī)紅外熱成像遙感全面解決方案

8) 可與FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)組成集成技術(shù)方案，以全面成像測量分析植物光合效 率與氣孔導(dǎo)度及WUE的關(guān)系，并分析計算植物內(nèi)源性水分利用效率。

高光譜成像技術(shù)方案

    太陽光輻射照射到植物上，一部分被反射回大氣中，一部分被吸收進(jìn)行光合作用，一部分產(chǎn)生熱散失。通過FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)可以成像測量分析植物吸收太陽能的光合利用效率等，通過紅外熱成像技術(shù)可以成像測量植物熱時空分布進(jìn)而分析氣孔導(dǎo)度及水分利用效率等，而利用高光譜技術(shù)對植物反射光譜進(jìn)行成像測量分析，可以得到植物特征光譜反射曲線，分析得出各種植物光譜反射指數(shù)如NDVI植被歸一化指數(shù)（與葉綠素含量相關(guān)）、光化學(xué)反射指數(shù)PRI（可反應(yīng)光利用效率）、SIPI（用于植物健康監(jiān)測）、歸一化氮指數(shù)NDNI、歸一化木質(zhì)素指數(shù)NDLI、植被衰減指數(shù)PSRI、類胡蘿卜素指數(shù)CRI、花青素反射指數(shù)ARI等等。

 

易科泰生態(tài)技術(shù)公司積多年植物科學(xué)、農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)研究服務(wù)經(jīng)驗(yàn)，與國際合作伙伴合作，提供植物高光譜技術(shù)應(yīng)用全面解決方案：

1)  基于地面機(jī)器人技術(shù)與空中無人機(jī)遙感技術(shù)平臺，可以對葉片、冠層、樣方或大面積景觀高光譜遙感影像分析

2)  手持式、便攜式、樣帶掃描式、無人機(jī)遙感等不同技術(shù)方案

3)  從多光譜到高光譜，不同光譜范圍、不同波段數(shù)量、不同分辨率、各種價位方案供選配

型號	成像	光譜范圍	波段數(shù)	分辨率	UAV	地面
ET-F	推掃式	400-1000nm	60,120,240	800x掃描長度	?	?
ET-SWIR	推掃式	900-1700nm	80	250x掃描長度	?	?
ET-1000	推掃式	600-1000nm	100	2048x掃描長度	?	?
ET-2000	框幅式	600-1000nm	25	256x256／400x200	手持式或UAV
ET-D2000	框幅式	450-970nm	40	500x270	?	?
ET-B150	推掃式	450-1000nm	150	2000x掃描長度	?	?

4)  可與FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)、紅外熱成像技術(shù)等組成技術(shù)集成方案，全面進(jìn)行植物表型成像測量分析

 

 

PlantScreen高通量植物表型成像分析技術(shù)

 

    PlantScreen高通量植物表型成像分析平臺由國際知名公司PSI公司研制生產(chǎn)，整合了LED植物智能培養(yǎng)、自動化控制系統(tǒng)與機(jī)器人技術(shù)、葉綠素?zé)晒獬上駵y量分析、植物熱成像分析、植物近紅外成像分析、植物高光譜分析、自動條碼識別管理、RGB真彩3D成像、激光掃描分析、自動稱重與澆灌系統(tǒng)等多項先進(jìn)技術(shù)，以最優(yōu)化的方式實(shí)現(xiàn)大量植物樣品——從擬南芥、玉米到各種其它植物的全方位生理功能與形態(tài)結(jié)構(gòu)成像分析，用于高通量植物表型成像分析測量、植物脅迫響應(yīng)成像分析測量、植物生長分析測量、生態(tài)毒理學(xué)研究、性狀識別、作物抗性篩選、作物遺傳育種及植物生理生態(tài)分析研究等。作為全球第一家研制生產(chǎn)植物葉綠素?zé)晒獬上裣到y(tǒng)的廠家，PSI公司在植物表型成像分析領(lǐng)域處于全球的技術(shù)前列，大面積葉綠素?zé)晒獬上穹治龉δ苁筆lantScreen成為植物表型分析與功能成像分析的最為先進(jìn)的儀器設(shè)備。

主要技術(shù)特點(diǎn)：

1) From FluorCam to PlantScreen，多樣化選配方案滿足不同實(shí)驗(yàn)研究需求、不同預(yù)算要求

2) 臺式、樣帶式、XYZ三維掃描式、傳送帶式，實(shí)驗(yàn)室、溫室、野外移動式各種安裝使用條件

 

3)模塊式結(jié)構(gòu)，靈活配置，可擴(kuò)展：

a) 智能LED光源及生長箱、溫室

b) 智能LED光源光適應(yīng)室，保障不同光輻射強(qiáng)度的均一光適應(yīng)或暗適應(yīng)

c) 不同容量大小、不同安裝設(shè)計規(guī)格的植物自動傳送系統(tǒng)

d) 基于機(jī)器人技術(shù)、不同規(guī)格大小的XYZ三維自動掃描系統(tǒng)

e) FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)，35x35cm成像面積或80x80cm成像面積，滿足不同大小植物葉綠素?zé)晒獬上穹治?/P>

f) 3D RGB彩色成像分析技術(shù)

g) VNIR或NIR高光譜成像分析，0.8nm光譜分辨率，全面分析植物各種光譜反射指數(shù)

h) NIR近紅外成像分析技術(shù)，三維成像分析植物水分時空分布

i) 紅外熱成像分析技術(shù)

j) 激光掃描成像分析技術(shù)

k) 自動稱重與澆灌技術(shù)

4) 無與倫比的FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)，是植物生理功能表型組學(xué)研究、生物技術(shù)、脅迫敏感性與抗性檢測分析、光合效率高通量表型分析等最先進(jìn)也是唯一的選擇。在表型分析領(lǐng)域，這一技術(shù)在國際上仍然沒有其它產(chǎn)品可以替代。其它商業(yè)化表型分析系統(tǒng)盡管列出可以有葉綠素?zé)晒獬上瘢�但根�?jù)非常有限的資料介紹看，勉強(qiáng)可做的是Kautsky誘導(dǎo)效應(yīng)，然后給出一個近似的參數(shù)ΔF/Fm，由于技術(shù)不夠成熟，至今仍難以找到有影響力的參考文獻(xiàn)（用于表型分析）

 

5) PlantScreen采用的是校準(zhǔn)的紅外熱成像傳感器，得到的不僅是影像，還有大量數(shù)據(jù)——實(shí)際溫度；而且PlantScreen紅外熱成像有專門的智能LED可控光源（氣孔動態(tài)與光照關(guān)系密切），沒有可控光源，成像室內(nèi)的溫度變動噪音會大于植物生理生態(tài)變化造成的溫度差異；另外，還可以通過RGB“面具”技術(shù)，得到邊境清晰精準(zhǔn)的紅外熱成像。這些性能特點(diǎn)是其它同類產(chǎn)品所不具備的

6) PlantScreen NIR成像采用多濾波器技術(shù)，不僅測量水分吸收峰值1450nm，還可進(jìn)行reference測量如植物對1000nm反射，從而得到高反差水分分布信息。而其它產(chǎn)品近紅外成像只有一個濾波器得到1400nm的反射影像，沒有reference測量（對照參考測量），得到的數(shù)據(jù)很大程度上缺乏量化、信噪比非常低

7) PSI不僅是FluorCam葉綠素?zé)晒獬上窦夹g(shù)的研發(fā)生產(chǎn)者，應(yīng)用于PlantScreen的傳感器（包括高光譜、近紅外、紅外熱成像等）、智能LED光控技術(shù)、FytoScope生長室等都由自己生產(chǎn)，從而保障了產(chǎn)品技術(shù)的穩(wěn)定性、可靠性、兼容性及性能指標(biāo)和價格的實(shí)在性，有效避免了維護(hù)費(fèi)用高、兼容性差、容易出問題、性價比低等缺陷

8) PlantScreen所測量的所有數(shù)據(jù)都是透明的、可以追溯的，而不像其它同類產(chǎn)品只是一個“黑箱”，缺乏原數(shù)據(jù)的透明性等

9) PSI的表型大數(shù)據(jù)軟件功能全面先進(jìn)，具備強(qiáng)大的分析能力、可視化、數(shù)據(jù)庫等，如對葉片跟蹤監(jiān)測功能（leaf tracking），可以持續(xù)跟蹤監(jiān)測葉片的生長、變化等等，這是其它同類產(chǎn)品所不具備的

10) PlantScreen不僅可以通過高分辨率RGB鏡頭 或激光掃描構(gòu)建3D模型，而且還可以通過投射技術(shù)，將與其它傳感器所得數(shù)據(jù)如葉綠素?zé)晒�、紅外熱成像溫度數(shù)據(jù)、近紅外數(shù)據(jù)、高光譜數(shù)據(jù)等投射在3D模型上一起進(jìn)行對比分析等，其它同類產(chǎn)品完全不具備，甚至不能創(chuàng)建真正的3D模型

11) PSI公司建有植物表型分析研究中心，中心有首席科學(xué)家?guī)ш牭募夹g(shù)團(tuán)隊，并發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文，與中國易科泰生態(tài)技術(shù)公司有著長達(dá)10年的合作，設(shè)有技術(shù)支持中心和EcoLab實(shí)驗(yàn)室，售后服務(wù)和技術(shù)支持有著充分的保障

 

 

上圖為RGB二維形態(tài)成像分析；下圖為不同表型成像分析技術(shù)（2D RGB成像、FluorCam葉綠素?zé)晒獬上瘛⒏吖庾V成像）同步分析，結(jié)果表明，Rfd最為敏感，實(shí)驗(yàn)一小時后就可以檢測到實(shí)驗(yàn)組（干旱脅迫）與對照組的明顯差別（左圖為RGB彩色成像分析（葉面積），中圖為FluorCam葉綠素?zé)晒獬上穹治觯�熒光衰減指數(shù)），右圖為高光譜成像分析（植被歸一化指數(shù)））

 根窗技術(shù)高通量根系表型分析

近期部分參考文獻(xiàn)：

1)          Celine Rousseau etc. High throughput quantitative phenotyping of plant resistance using chlorophyll fluorescence image analysis. Plant Methods 2013

2)          Anna Rusaczonek etc. Role of phytochromes A and B in the regulation of cell death and acclamatory responses to UV stress in Arabidopsis thaliana. Journal of Experimental Botany 2015

3)          Celine Rousseau etc. Phenoplant: a web resource for the exploration of large chlorophyll fluorescence image datasets. Plant Methods 2015

4)          Fildas Bourdais etc. Large-scale Phenomics identifies primary and fine-tuning roles for CRKs in responses related to oxidative stress. PLOS Genetics 2015

5)          Katarzyna Mozdzen etc. Effect of drought stress induced by mannitol on physiological parameters of Maize(Zea mays L.) seedlings and plants. Journal of Microbiology, Biotechnology and Food Sciences 2015

6)          Jan F Humplik etc. Automated integrative high-throughput phenotyping of plant shoots: a case study of the cold-tolerance of pea. Plant Methods 2015

7)          Jan F Humplik etc. Automated phenotyping of plant shoots using imaging methods for analysis of plant stress responses – a review. Plant Methods 2015

8)          Maria L. Perez-bueno etc. Multicolor fluorescence imaging as a candidate for disease detection in plant phenotyping. Frontiers in Plant Science 2016.

9)          Mariam Awlia etc. High-throughput non-destructive phenotyping of traits that contribute to salinity tolerance in Arabidopsis thaliana. Frontiers in Plant Science 2016

10)      Tepsuda Rungrat etc. Using phenomic analysis of photosynthetic function for abiotic stress response of gene discovery. BioOne 2016

11)      Matthew Jacobs etc. Photonic multilayer structure of Begonia chloroplasts enhances photosynthetic efficiency. Nature Plants 2016

12)      Carmen M. Ortiz-Bustos etc. Fluorescence imaging in the red and far-red region during growth of Sunflower Plantlets diagnosis of the early infection by the parasite Orobanche Cumana. Frontiers in Plant Science 2016

13)      Henning Tschiersch etc. Establishment of integrated protocols for automated high throughput kinetic chlorophyll fluorescence analyses. Plant Methods 2017.

14)      Joao Serodio etc. A chlorophyll fluorescence-based method for the integrated characterization of the photophysiological response to light stress. Journal of Experimental Botany 2017

15)      Monica Pineda etc. Use of multicolour fluorescence imaging for diagnosis of bacterial and fungal infection on zucchini by implementing machine learning. Functional Plant Biology 2017