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實驗室多傳感器表型平臺——PhenoCenter
日期:2017-04-25 15:35:08

第二代實驗室(shi)型(xing)高通量植物表型(xing)平臺

集成了功能(neng)強(qiang)大、操作(zuo)簡便、發表(biao)了大量文獻的葉綠素熒(ying)光成像(xiang)系統

突(tu)變株快速(su)篩選的強大工(gong)具(ju)

PhenoCenter 是實(shi)驗室(shi)型(xing)(xing)高通量(liang)植(zhi)物表(biao)型(xing)(xing)平(ping)臺HTS Lab Scanalyzer的(de)升級版。PhenoCenter是一(yi)套集(ji)(ji)培養植(zhi)物材料(liao)功能(neng)和高通量(liang)采集(ji)(ji)小(xiao)(xiao)型(xing)(xing)植(zhi)物及其(qi)他樣品材料(liao)表(biao)型(xing)(xing)數(shu)據(ju)功能(neng)于一(yi)身(shen)的(de)多功能(neng)表(biao)型(xing)(xing)系統,可以(yi)對不(bu)(bu)同品種、不(bu)(bu)同生命(ming)時期(qi)的(de)小(xiao)(xiao)型(xing)(xing)植(zhi)物或(huo)者其(qi)他樣品材料(liao)進行深入的(de)表(biao)型(xing)(xing)數(shu)據(ju)采集(ji)(ji)。此系統可根(gen)據(ju)測量(liang)樣品數(shu)目(mu)選擇不(bu)(bu)同配置版本(ben),有多種傳(chuan)感器以(yi)及光源可以(yi)選擇,滿足(zu)不(bu)(bu)同領(ling)域的(de)表(biao)型(xing)(xing)研究。

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主要(yao)功(gong)能

?  

?   l  定(ding)制化地進行植物等(deng)小型樣品培養(yang),如根據植物生長特定(ding)LED燈光的光照強度、白天(tian)對黑夜時(shi)長比(bi)例(li)、以及光照強度的波動間隔時(shi)間等(deng)。

?   l  全自動、高通量對植物(wu)等小型樣品進行可見光(guang)、近紅(hong)外(wai)、紅(hong)外(wai)、PSII調(diao)制(zhi)熒光(guang)成(cheng)像(PAM)或激光(guang)3D掃描。

?   l  自(zi)動的將擴(kuo)展區(qu)的植株運送到成像(xiang)臺(tai),進行后續的表型成像(xiang)分析。

?   l  通過可(ke)見(jian)光成像(xiang)可(ke)以測量植物的結構、寬度(du)(du)、密(mi)度(du)(du)、對稱性、葉(xie)(xie)長、葉(xie)(xie)寬、葉(xie)(xie)面積(ji)、葉(xie)(xie)角度(du)(du)、葉(xie)(xie)顏色(se)(se)、葉(xie)(xie)病斑(ban)、種(zhong)子顏色(se)(se)、種(zhong)子顏色(se)(se)面積(ji)等等50多個(ge)參(can)數(shu)。

?   l  通過近(jin)紅外成像可以分析植物的水分分布狀態、水力學研(yan)究、脅迫生理(li)學研(yan)究等。

?   l  通過熒光成像可以(yi)分(fen)析植物(wu)的(de)生理狀態。

?   l  樣(yang)品可以(yi)是(shi)培養在多(duo)孔板中(如6、12、24、48、96、384孔板),也(ye)可以(yi)是(shi)長在小花盆(pen)中。

?   l  高通量(liang)測量(liang)大量(liang)樣品,標準配置可(ke)選擇裝4、24、48或72多孔板的版本

?   l  可(ke)選(xuan)擇成像分(fen)辨(bian)率,特別適用于96孔板(ban)高精度測量(liang)

  l  進行動物/昆蟲的游動/運動測試時,可自動獲取圖像

?   l  通過專(zhuan)業的表型分析軟件(jian)對植物(wu)等小(xiao)型樣品采集到的表型數(shu)據(ju)進(jin)行(xing)批量(liang)處理(li)。

         l  通過自動獲取(qu)圖像,進行(xing)動物/昆蟲的游動/運動測試(shi)。


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PhenoCenter總覽圖













主(zhu)要(yao)配置:

1. 控制臺(tai)(WxLxH):1200mm×700mm×1600mm

2. 基(ji)本模塊(WxLxH):1800mm×800mm×1900mm

3. 擴(kuo)展(zhan)(可選(xuan))(WxLxH):1400mm×800mm×1900mm

    電(dian)源(yuan)要求(qiu): 400V AC,16A,50Hz

 微孔板(ban)的處理(MTP)

 小植物可以(yi)在MTP上運(yun)輸(shu),見下圖(tu);

 總重(zhong)量(liang)最(zui)大300g

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應用領域(yu)






?   突變株篩選

?   植物形(xing)態建模(mo)

?   遺傳育種(zhong)

?   植物病理(li)學

?   植(zhi)物脅迫生理學(xue)

?   種(zhong)子病(bing)理學

?   種子生(sheng)理(li)學(xue)

?   植物水力學

?   毒理學

?   動物(wu)/昆蟲運動軌跡












4. 相(xiang)機臺(tai)

4.1 VIS相機

4.2 PAM相機

4.3 3D激光掃描儀

* PhenoCenter目前能至多安裝(zhuang)(zhuang)三個成(cheng)像模(mo)塊(kuai),如(ru)果已經安裝(zhuang)(zhuang)RGB和激光(guang)雷達3D(或PAM模(mo)塊(kuai)),替換(huan)掉RGB模(mo)塊(kuai)后,需要手(shou)動安裝(zhuang)(zhuang)NIR成(cheng)像模(mo)塊(kuai)。

5. 處理相機和MTP的系統基本模塊

5.1 MTP的(de)z軸

5.2相機的z軸

5.3相機夾具

5.4MTP夾具

6. 18個MTP的托盤

6.1發射LED燈

6.2手持式(shi)條(tiao)形碼閱讀器的(de)USB端口(kou)

7. 轉運站



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系(xi)統優勢

?l  定制化植物培養(yang)

l  定制化設計

l  全自動高通量表型(xing)數據采集

?l  穩(wen)固可靠

l  強大的LemnaTec公司表型分析軟件

















PhenoCenter成像模塊的具(ju)體規格

NIR:焦距50mm,1450nm帶通濾(lv)波器;視野18°x 14°,工作(zuo)距離540 mm  - 一個MTP的(de)圖像

VIS:50mm焦(jiao)距(ju);視(shi)野(ye)20°x 15°,工作距(ju)離(li)485 mm  - 一個MTP的圖像

PAM相(xiang):成像(xiang)面(mian)積(ji)100x130 mm;工(gong)作距離(li)185 mm

3D激光(guang):(新發展中)











PAM成像模塊配置

整合高通量PSII調制式葉綠素熒光成像探頭

PhenoCenter引入(ru)德國(guo)WALZ技(ji)術(shu),將國(guo)際上廣(guang)受贊譽的葉綠(lv)(lv)素(su)熒光(guang)成(cheng)像系統(tong)Maxi-Imaging-PAM整合(he)其中,將其強大精準的光(guang)合(he)生理測量(liang)(liang)功(gong)能發(fa)揮(hui)到極致,從(cong)此植(zhi)物表型系統(tong)也可高精度、高通量(liang)(liang)獲(huo)取全系葉綠(lv)(lv)素(su)熒光(guang)成(cheng)像參數,為植(zhi)物表型研究注入(ru)強大動力。

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成像(xiang)功能(neng)(neng):對 Ft、Fo、Fm、Fv/Fm、F、Fm’、Y(II)、Y(NO)、Y(NPQ)、NPQ、qN、qP、qL、ETR、Abs.、NIR、Red 等至少 17 種(zhong)參數進行成像(xiang)分析,全面(mian)獲取植物(wu)光(guang)(guang)合生理表型(xing)數據(ju)。測(ce)(ce)定調(diao)節性能(neng)(neng)量耗散 Y(NPQ),反(fan)映植物(wu)光(guang)(guang)保護能(neng)(neng)力(li),測(ce)(ce)定非調(diao)節性能(neng)(neng)量耗散Y(NO),反(fan)映植物(wu)光(guang)(guang)損傷(shang)程度。

l 程序(xu)測量功(gong)能:可程序(xu)測量熒(ying)光誘導曲(qu)線、快速光曲(qu)線和暗弛豫(yu),也可手動測量;在測量過(guo)程中(zhong)能自動分析所有熒(ying)光參數的變化趨(qu)勢

l AOI功能:可在測量前或(huo)測量后任(ren)意選(xuan)擇(ze)感興(xing)趣的(de)區(qu)域(AOI),程序將自動對選(xuan)擇(ze)的(de)AOI的(de)數(shu)據進行變化趨勢(shi)分析,并(bing)在報告(gao)文(wen)件中(zhong)顯(xian)示(shi)相關(guan)AOI的(de)數(shu)據。所(suo)有報告(gao)文(wen)件中(zhong)顯(xian)示(shi)的(de)數(shu)據都可導(dao)出到EXCEL文(wen)件中(zhong)。

l 成像(xiang)異質性(xing)分析功能:對任意參數任意時間的(de)成像(xiang),可在圖像(xiang)上(shang)任意選取兩點(dian),軟(ruan)件自動(dong)對兩點(dian)間的(de)數據進行橫向異質性(xing)分析,并可導出(chu)到EXCEL文(wen)件中。

l 成像數據范圍分析(xi)功能:對任(ren)意參(can)數任(ren)意時間(jian)的成像,可分析(xi)任(ren)意兩個熒光數值(zhi)之間(jian)有多少個像素(su)點,多少面積(ji)(cm2)。

l 突(tu)變株篩(shai)選功能(neng):可跟據(ju)成像結果快(kuai)速篩(shai)選光(guang)合、產氫/油、抗逆(抗鹽、抗旱、抗病等)等突(tu)變株。

l 微藻毒理研究功能:可同時測(ce)量96個(ge)微藻樣品(pin)(對照和處理組)的(de)光合(he)活性(xing),軟件自動給出處理組樣品(pin)相對于對照組的(de)光合(he)抑(yi)制百分比。

光(guang)(guang)系(xi)數(shu)測量(liang)功(gong)能(neng):快速測量(liang)葉片的吸光(guang)(guang)系(xi)數(shu)。吸光(guang)(guang)系(xi)數(shu)測量(liang)光(guang)(guang)源: 16個紅光(guang)(guang)(660 nm)和(he)16個近紅外(780 nm)LED,用(yong)于測量(liang)植物葉片或藻類樣品PAR吸光(guang)(guang)系(xi)數(shu)。











配置選擇:

Maxi探(tan)頭(藍(lan)光版(ban))

l  熒光測量光源: 44個藍色LED,450 nm,測量光強度0.5 μmol m-2 s-1PAR,最大光化光強度2300 μmol m-2 s-1PAR,飽和脈沖強度5000 μmol m-2 s-1PAR

l  吸光系數測(ce)量光源:16個紅光(660 nm)和16個近紅外(780 nm)LED,用于測(ce)量樣品PAR吸光系數。

l  光(guang)強異質(zhi)性:測量區(qu)域光(guang)強異質(zhi)性小于±7%。

l  測(ce)量參數(shu):Ft、Fo、Fm、Fv/Fm、F、Fm’、Y(II)、Y(NO)、Y(NPQ)、NPQ、qN、qP、qL、ETR、Abs.、NIR、Red等。

 

Maxi探(tan)頭(紅光版)

l  熒光測量光源: 44個紅色LED,650 nm,測量光強度0.5 μmol m-2 s-1PAR,最大光化光強度1900 μmol m-2 s-1PAR,飽和脈沖強度3700 μmol m-2 s-1PAR

l  吸(xi)光系(xi)數測量光源:16個紅光(660 nm)和(he)16個近紅外(780 nm)LED,用于測量樣(yang)品吸(xi)光系(xi)數。

l  光強異質性:測量區域光強異質性小于±7%。

l  測量參數(shu):Ft、Fo、Fm、Fv/Fm、F、Fm’、Y(II)、Y(NO)、Y(NPQ)、NPQ、qN、qP、qL、ETR、Abs.、NIR、Red等。











應(ying)用案(an)例:

1.     熒光成像模塊應用

?MAXI-IMAGING-PAM成像模塊(kuai)特別適合對(dui)幼(you)苗、愈傷組(zu)織、微藻等(deng)(deng)進行(xing)突變株(zhu)的快速篩(shai)選,適合于與光合突變株(zhu)、抗逆(抗旱、抗鹽(yan)、抗病等(deng)(deng))突變株(zhu)、產油/氫突變株(zhu)等(deng)(deng)的快速篩(shai)選。國(guo)(guo)外利用MAXI-IMAGING-PAM篩(shai)選突變株(zhu)的典(dian)型(xing)客戶如(ru)拜耳、BASF、孟山都(dou)、先(xian)正達等(deng)(deng)大型(xing)跨(kua)國(guo)(guo)農業巨頭,以及各大農業育(yu)種、植物(wu)(wu)分子(zi)生物(wu)(wu)學等(deng)(deng)科研單位,例如(ru)澳大利亞植物(wu)(wu)功能基(ji)因(yin)組(zu)中心(阿德(de)雷德(de)大學)、德(de)國(guo)(guo)尤里希(xi)表型(xing)植物(wu)(wu)表型(xing)研究中心(Julich Plant Phenotyping Centre)等(deng)(deng)等(deng)(deng)。

?國內約一半的MAXI-IMAGING-PAM客戶在(zai)進行突變株快速篩選工作,主要分布于中國科(ke)學院(yuan)、中國農科(ke)院(yuan)和各大高(gao)校。

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突變株篩選實例一(yi):國內某客(ke)戶篩選的擬南芥突變株


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突變株(zhu)篩選實例二:產油(you)突變株(zhu)的篩選。Ajjawi et al, 2010, Plant Physiol., 152: 529-540.


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突(tu)變株篩選實例三:光合突(tu)變株的篩選。Armbruster et al., 2010, Plant Cell, 22: 3439-3460.











調制葉綠素熒光成像(xiang)實(shi)例




葉片成像異質性


水果的成像

1)葡萄葉片


1)草莓的(de)成(cheng)像

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2)荷花葉片(pian)


2)獼猴桃的(de)成像(xiang)

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突變(bian)株篩選


植物病(bing)理(li)研究

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RGB成像應用案例

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擬南芥的連(lian)續(xu)成像分(fen)析與圖像處理(Nan An et al., Computers and Electronics in Agriculture,2017)


高通量PhenoCenter系統特(te)別(bie)適合于研(yan)究植物的形態學指(zhi)(zhi)標和在生(sheng)長過程中這些指(zhi)(zhi)標隨時(shi)間的動力(li)學變化。

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利用系統(tong)的RGB模塊(kuai)研究的擬南芥植株面積隨(sui)時(shi)間(jian)的動力學變化。


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利用(yong)系(xi)統的核(he)心成像(xiang)平臺,分(fen)析(xi)對照和突(tu)變體葉片面積的差異(Shao et al. BMC Plant Biology ,2017)












通(tong)過PhenoCenter系(xi)統(tong)可(ke)以(yi)(yi)獲(huo)得大量的(de)植(zhi)物表(biao)型(xing)參數(shu),利用(yong)這些表(biao)型(xing)參數(shu)繪制的(de)雷(lei)達圖,可(ke)作(zuo)為(wei)反映(ying)植(zhi)株形態的(de)“指(zhi)紋(wen)圖譜(pu)”。根(gen)(gen)據這種“指(zhi)紋(wen)圖譜(pu)”可(ke)以(yi)(yi)對(dui)植(zhi)株根(gen)(gen)據表(biao)型(xing)進行分類,特別適合于數(shu)量性(xing)狀基因座(QTL)研究。下面(mian)兩個圖根(gen)(gen)據擬南芥(jie)的(de)表(biao)型(xing)雷(lei)達圖進行的(de)植(zhi)物分類,對(dui)于其(qi)它大型(xing)的(de)農作(zuo)物用(yong)Scanalyzer 3D系(xi)統(tong)測量后,也(ye)可(ke)以(yi)(yi)獲(huo)得類似的(de)結果。

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可(ke)見光應用(yong)實例一:擬南芥表型參(can)數(shu)的靜態雷達圖(tu)(“指紋圖(tu)譜”)

利(li)用5種(zhong)參數做的(de)雷達(da)圖,分(fen)類(lei)結果(guo)用顏色顯示。數據為擬(ni)南芥生長(chang)到第13天時的(de)結果(guo)。










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可(ke)見光應用實例二: 擬南芥表型參(can)數的動態雷(lei)達圖(“指紋圖譜”)

利用5種(zhong)參數(shu)做的雷達圖,但增加了時間(jian)序列的數(shu)據(ju)。分類結果用顏色顯示。數(shu)據(ju)為擬南芥(jie)生長到第0、4、8、13天時的結果。










利用多種成(cheng)像(xiang)模(mo)塊包括激光3D在內的(de)(de)成(cheng)像(xiang)模(mo)塊,除了獲取植物(wu)(wu)的(de)(de)2D信息,可以(yi)進一步更(geng)準(zhun)確的(de)(de)獲取植物(wu)(wu)的(de)(de)3D表型信息,如下圖(tu)。

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對擬南芥的3D表型信息提取與分析(Nan An et al., Computers and Electronics in Agriculture,2017)



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