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FluorCam-Pro植物多光譜熒光成像系統
產品時間：2022-02-21
FluorCam-Pro植物多光譜熒光成像系統是FluorCam葉綠素熒光成像技術的最新高級擴展產品。此系統既可用于PAM脈沖調制式葉綠素熒光動態成像分析，又可用于UV紫外光對植物葉片激發產生的多光譜熒光成像測量分析，還可選配濾波器組對GFP、RFP、YFP、SYBR Green等熒光蛋白和熒光染料進行穩態熒光成像測量。測量對象包括葉片、果實、花朵、整株擬南芥或其他小型植株、苔蘚、微藻、大型藻類
FluorCam-Pro植物多光譜熒光成像系統是FluorCam葉綠素熒光成像技術的最新高級擴展產品。此系統既可用于PAM脈沖調制式葉綠素熒光動態成像分析，又可用于UV紫外光對植物葉片激發產生的多光譜熒光成像測量分析，還可選配濾波器組對GFP、RFP、YFP、SYBR Green等熒光蛋白和熒光染料進行穩態熒光成像測量。測量對象包括葉片、果實、花朵、整株擬南芥或其他小型植株、苔蘚、微藻、大型藻類乃至特定的動物樣品。
應用領域：
植物光合生理生態
植物逆境脅迫生理與易感性
植物初級代謝與次級代謝
植物表型組學成像分析（Phenotyping）
作物遺傳育種與抗性篩選
種子萌發與活力監測
轉基因植株篩選
功能特點：
1.多激發光-多光譜熒光成像技術：通過兩種以上不同波長的光源激發植物樣品中不同的發色團發出熒光并進行成像檢測，即為多激發光多光譜熒光成像技術。植物的多光譜熒光主要包括葉綠素熒光、UV紫外光激發多光譜熒光和熒光蛋白熒光
2.FluorCam-Pro無需更換任何配件即可同步實現多激發光-多光譜熒光成像功能：
PAM脈沖調制式葉綠素熒光成像
紫外激發F440、F520、F690、F740多光譜熒光成像
GFP、RFP、YFP等常用熒光蛋白成像
3.可根據用戶需要定制熒光蛋白或熒光染料成像，如BFP、CFP、SYBR Green、DAPI等
4.可對黃酮、花青素含量進行定量測量
5.可進行自動重復成像測量和無人值守監測，可設置實驗程序（Protocols）自動循環成像測量，成像測量數據自動按時間日期存入計算機（帶時間戳）
6.測量樣品為各種活體植物樣品，包括葉片、花卉、果實、整株擬南芥或其他小型植物、微藻（包括液滴、多孔板、固體培養基）及大型藻類等
技術指標：
1.一體式設計，自帶暗適應箱體
2.成像面積：20×20cm
3.測量參數：Fo, Fo’, Fs, Fm, Fm’, Fp, FtDn, FtLn, Fv, Fv'/ Fm', Fv/ Fm ,Fv',Ft,ΦPSII, NPQ_Dn, NPQ_Ln, Qp_Dn, Qp_Ln, qN, qL, QY, QY_Ln, Rfd, ETR等50多個葉綠素熒光參數；紫外激發多光譜熒光成像參數：F440、F520、F690、F740；熒光蛋白熒光強度參數Ft；黃酮醇指數Flavonol Index,、花青素指數Anthocyanin Index。每項參數均可顯示對應二維熒光彩色圖像
4.具備完備的自動測量程序（protocol），可自由對自動測量程序進行編輯
5.熒光激發光源組：630nm紅光、5700K冷白光、735nm遠紅光、365nm紫外光，445nm品藍光，470nm藍光，505nm青光，530nm綠光，590nm琥珀色光
6.高分辨率CCD相機
圖像分辨率：1360×1024像素
時間分辨率：在最高圖像分辨率下可達每秒20幀
7.具備7位濾波輪，根據用戶需要可定制各種熒光專用濾波器
8.FluorCam葉綠素熒光成像分析軟件功能：具Live（實況測試）、Protocols（實驗程序選擇定制）、Pre–processing（成像預處理）、Result（成像分析結果）等功能菜單
9.客戶定制實驗程序協議（protocols）：可設定時間（如測量光持續時間、光化學光持續時間、測量時間等）、光強（如不同光質光化學光強度、飽和光閃強度、調制測量光等），具備專用實驗程序語言和腳本，用戶也可利用Protocol菜單中的向導程序模版自由創建新的實驗程序
10.自動測量分析功能：可設置一個實驗程序（Protocol）自動無人值守循環成像測量，重復次數及間隔時間客戶自定義，成像測量數據自動按時間日期存入計算機（帶時間戳）
11.快照（snapshot）模式：通過快照成像模式，可以自由調節光強、快門時間及靈敏度得到清晰突出的植物樣本穩態熒光和瞬時熒光圖片
12.成像預處理：程序軟件可自動識別多個植物樣品或多個區域，也可手動選擇區域（Region of interest，ROI）。手動選區的形狀可以是方形、圓形、任意多邊形或扇形。軟件可自動測量分析每個樣品和選定區域的熒光動力學曲線及相應參數，樣品或區域數量不受限制（>1000）
13.數據分析模式：具備“信號計算再平均"模式（算數平均值）和“信號平均再計算"模式，在高信噪比的情況下選用“信號計算再平均"模式，在低信噪比的情況下選擇“信號平均再計算"模式以過濾掉噪音帶來的誤差
14.輸出結果：高時間解析度熒光動態圖、熒光動態變化視頻、熒光參數Excel文件、直方圖、不同參數成像圖、不同ROI的熒光參數列表等
應用案例：
1.抗病毒基因研究
法國國家農業科學研究院一直致力于馬鈴薯y病毒組的抗病基因研究，通過不同基因編輯處理方法，驗證抗病毒分子機制。相關研究中，研究人員利用FluorCam多光譜熒光成像系統的GFP熒光蛋白成像功能，定量分析感染面積與病毒積累量，從而直觀地反映了不同基因功能對擬南芥病毒抗性的影響。同時，葉綠素熒光成像則反映病毒對光合系統的損傷，同步提供植物的光合表型信息。
參考文獻：
1.Zafirov D, et al. 2021. When a knockout is an Achilles' heel: Resistance to one potyvirus species triggers hypersusceptibility to another one in Arabidopsis thaliana. Mol Plant Pathol. 22: 334–347
2.Bastet A, et al. 2019. Mimicking natural polymorphism in eIF4E by CRISPR‐Cas9 base editing is associated with resistance to potyviruses. Plant Biotechnology Journal 17: 1736–1750
3.Bastet A, et al. 2018. Trans-species synthetic gene design allows resistance pyramiding and broad-spectrum engineering of virus resistance in plants. Plant Biotechnology Journal: 1–13
2.蔬菜病害早期檢測與病理表型組學研究
德國萊布尼茨蔬菜和觀賞植物研究所IGZ、西班牙國家研究委員會CSIC等使用FluorCam多光譜熒光成像系統對多種蔬菜的病毒、細菌、真菌病害進行了大量研究。光合作用作為植物初級代謝產品的主要合成過程，對病害非常敏感。葉綠素熒光成像可以直接定量反映光合系統在各種脅迫因素下的受損程度與作用機理。紫外激發多光譜熒光成像則主要反映病害發展過程中次生代謝產品的總體水平變化與分布，同時與植物病害防御機制密切相關。這兩方面數據再加上紅外熱成像、高光譜成像獲取的溫度、反射光譜信息，即可獲得全面的植物病理表型組學數據。
參考文獻：
1.Sandmann M, et al. 2017. The use of features from fluorescence, thermography and NDVI imaging to detect biotic stress in lettuce. Plant Disease, doi: 10.1094/PDIS-10-17-1536-RE
2.Pineda M, et al. 2018. Detection of bacterial infection in melon plants by classification methods based on imaging data. Front. Plant Sci. 9(164), doi: 10.3389/fpls.2018.00164
3.Pineda M, et al. 2017. Use of multicolour fluorescence imaging for diagnosis of bacterial and fungal infection on zucchini by implementing machine learning. Functional Plant Biology
產地：歐洲
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