藻類高通量(liang)光(guang)合作(zuo)用(yong)測(ce)量(liang)系統具(ju)備(bei)葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)成像和光(guang)合放(fang)氧(yang)測量(liang)的功(gong)能，通過(guo)測(ce)定(ding)微(wei)藻的(de)葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)參數(shu)和(he)氣體(ti)交(jiao)換(huan)參數(shu)，評(ping)價(jia)其(qi)光(guang)化(hua)學轉(zhuan)化(hua)效率和光(guang)合速率(lv)，全面(mian)評估微(wei)藻光(guang)合作(zuo)用(yong)物(wu)質(zhi)和(he)能(neng)量(liang)的轉(zhuan)化(hua)。系統具(ju)備(bei)快速、高通量(liang)的特(te)點(dian)，可(ke)同(tong)時(shi)對96個樣品(pin)進(jin)行(xing)測量(liang)。系統廣(guang)泛用(yong)於(yu)藻類光(guang)合生理(li)研(yan)究(jiu)、藻類突變(bian)體(ti)篩(shai)選(xuan)、藻類遺傳(chuan)改良、藻類養(yang)殖、汙(wu)水(shui)處理(li)、生物(wu)燃料(liao)和生物(wu)肥(fei)料(liao)的(de)制(zhi)造等(deng)研究(jiu)和應(ying)用(yong)領(ling)域(yu)。

功(gong)能特(te)點(dian)

l 高通量(liang)：近(jin)百(bai)個(ge)樣(yang)品(pin)同(tong)時(shi)測(ce)量(liang)

l 全面(mian)評價(jia)光(guang)合作(zuo)用(yong)：藻類葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)參數(shu)和(he)光(guang)合速率(lv)均可(ke)測(ce)定

l 非侵(qin)入(ru)性和非破壞(huai)性測量(liang)

l 系統簡單(dan)易用(yong)

l 氧氣測(ce)量(liang)高精(jing)度(du)、高可(ke)靠(kao)性、低(di)功(gong)耗、低(di)交(jiao)叉(cha)敏感性、快速響應(ying)時(shi)間

技術參數(shu)

1. 測量(liang)參數(shu)：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(deng)50多個(ge)葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)參數(shu)以(yi)及(ji)光(guang)合速率(lv)、呼吸速率(lv)

2. 可(ke)同(tong)時(shi)對近(jin)百(bai)個(ge)藻類樣品(pin)進(jin)行(xing)測量(liang)

3. 葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)成像單元具(ju)備(bei)完(wan)備(bei)的(de)自(zi)動(dong)測量(liang)程序（protocol），可(ke)自(zi)由(you)對自動(dong)測量(liang)程序進(jin)行(xing)編輯(ji)，包括Fv/Fm、Kautsky誘導效(xiao)應(ying)、熒(ying)光(guang)淬滅(mie)分析(xi)、光(guang)響應(ying)曲(qu)線LC。

4. 葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)數據分(fen)析(xi)模(mo)式(shi)：具(ju)備(bei)在(zai)低(di)信噪(zao)比(bi)的情(qing)況下使用(yong)的(de)“信號平均再計算"模(mo)式(shi)，以過(guo)濾掉(diao)噪(zao)音(yin)帶(dai)來的誤(wu)差(cha)，適用(yong)於(yu)低(di)濃度(du)的藻類樣品(pin)。

5. 葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)成像分析(xi)軟件功(gong)能：具(ju)Live（實況測試(shi)）、Protocols（實驗程序選(xuan)擇定(ding)制(zhi)）、Pre–processing（成像預(yu)處理(li)）、Result（成像分析(xi)結(jie)果(guo)）等(deng)功(gong)能菜單(dan)

6. 葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)成像預(yu)處理(li)：程(cheng)序軟件可(ke)自(zi)動(dong)識(shi)別多個(ge)植(zhi)物(wu)樣(yang)品(pin)或多個(ge)區(qu)域(yu)，也可(ke)手動(dong)選(xuan)擇區(qu)域(yu)（Region of interest，ROI）。手動(dong)選(xuan)區(qu)的形狀(zhuang)可(ke)以(yi)是方形、圓(yuan)形、任意(yi)多邊(bian)形或(huo)扇形。軟(ruan)件可(ke)自(zi)動(dong)測量(liang)分析(xi)每個(ge)樣品(pin)和選(xuan)定區(qu)域(yu)的(de)熒(ying)光(guang)動(dong)力(li)學曲(qu)線及(ji)相應(ying)參數(shu)，樣(yang)品(pin)或區(qu)域(yu)數(shu)量(liang)不(bu)受(shou)限(xian)制(zhi)（>1000）

7. 氧氣檢(jian)測技術：光(guang)纖(xian)氧(yang)傳(chuan)感器技術。

8. 測量(liang)呼吸室：透(tou)明(ming)聚苯乙(yi)烯(xi)材質(zhi)，支(zhi)持(chi)預(yu)消毒處理(li)，可(ke)重(zhong)復(fu)使用(yong)。

9. 氧氣測(ce)量(liang)主機(ji)：單(dan)個重(zhong)670 g，162 x 102 x 32 mm

10. 氧氣主機(ji)內(nei)置溫度傳(chuan)感器：0-50°C，分辨率0.012°C，精度±0.5°C

11. 氧氣主機(ji)內置壓強傳(chuan)感器：300-1100mbar，分辨率0.11mbar，精度±6mbar

12. 氧氣最大采(cai)樣(yang)頻(pin)率(lv)：單通道激活(huo)時(shi)可(ke)達(da)10-20次每秒(miao)

13. 氧氣測(ce)量(liang)精度：±0.1% O2@1% O2或±0.05 mg/L@0.44 mg/L

14. 氧氣測(ce)量(liang)分辨率：0.01% O2@1% O2或0.005 mg/L@0.44 mg/L

15. 測量(liang)通道數：96

應(ying)用(yong)案(an)例(li)

1. Perin等(deng)人采(cai)用(yong)藻類高通量(liang)光(guang)合作(zuo)用(yong)測(ce)量(liang)系統初步(bu)篩(shai)選(xuan)微(wei)擬球藻（Nannochloropsis gaditana）的高光(guang)效突(tu)變(bian)體(ti)。研究小組使用(yong)化(hua)學引變(bian)劑(ji)乙(yi)基甲烷(wan)磺(huang)酸(suan)鹽(EMS)誘導突(tu)變(bian)和(he)插(cha)入(ru)突變(bian)兩種(zhong)方(fang)式(shi)生成突(tu)變(bian)體(ti)庫(ku)，使用(yong)葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)成像技術檢(jian)測其(qi)光(guang)合活(huo)性(xing)的可(ke)能(neng)變(bian)化(hua)，使用(yong)的(de)葉(ye)綠素(su)熒(ying)光(guang)參數(shu)包括最小熒(ying)光(guang)F0、最大光(guang)化(hua)學效率Fv/Fm、有(you)效(xiao)光(guang)化(hua)學效率ΦPSII、光(guang)系統調節(jie)能力(li)NPQ（Perin et al., 2015）。

2. 不(bu)列(lie)顛(dian)哥倫(lun)比(bi)亞(ya)大學生物(wu)多樣(yang)性(xing)研(yan)究(jiu)中心(xin)使用(yong)了藻類高通量(liang)光(guang)合作(zuo)用(yong)測(ce)量(liang)系統評估了全球(qiu)變(bian)暖(nuan)對斜(xie)生柵藻(Scenedesmus obliquus)光(guang)合速率(lv)和呼吸速率(lv)的影響，發現(xian)兩者(zhe)均(jun)對測試(shi)溫度表(biao)現出壹定的可(ke)塑(su)性(xing)。不(bu)同(tong)選(xuan)擇溫度（12℃、18℃）的柵藻光(guang)合速率(lv)無(wu)差(cha)異(yi)；而高溫選(xuan)擇（18℃）的柵藻相(xiang)對低(di)溫選(xuan)擇（12℃）的柵藻，具(ju)有(you)更(geng)高的(de)呼(hu)吸速率(lv)（Tseng et al., 2019）。

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