AlgaTech® 高通量表型平台助力条斑紫菜氮含量精准预测

 
      中国海洋大学研究团队基于易科泰 Ecotech AlgaTech® 高通量藻类表型成像分析平台，利用高光谱成像（HSI）技术结合机器学习模型，成功实现条斑紫菜叶状体氮含量快速、无损、精准预测，为大型经济海藻营养品质评估与育种研究提供关键技术支撑，易科泰光谱成像与遥感实验室协助数据分析。       条斑紫菜是我国重要经济海藻，氮含量直接决定其蛋白质水平、营养品质与商品价值。传统检测方法耗时、有损、通量低，难以满足规模化育种需求。该研究依托 AlgaTech® 平台的可见光 - 近红外高光谱成像模块，获取 400–1700 nm 全波段光谱信息，经 S-G 平滑预处理后，采用 PLSR 与 SVR 建模，氮含量预测精度R²可达0.93至0.94，检测效率较传统化学方法提升 10 倍以上。       AlgaTech® 平台集高光谱成像、叶绿素荧光成像、多光谱荧光及 RGB 成像于一体，采用 PTS 自动传送与高精度扫描，可一站式完成藻类表型多维度数据采集。此前的研究证实，该平台能有效识别藻红蛋白、藻蓝蛋白、叶绿素等特征光谱峰，为藻体营养元素反演提供稳定可靠的数据基础（Che, S. et al. 2023）。       此项成果进一步验证了 AlgaTech® 在大型海藻表型组学研究中的通用性与实用性，为经济海藻高通量表型获取、品质监测及遗传育种提供高效解决方案，推动我国海洋农业种质创新与精准育种技术升级。
 
相关参考文献：

• Che, S., Du, G., Zhong, X. et al. Quantification of photosynthetic pigments in Neopyropia yezoensis using hyperspectral imagery. Plant Phenomics 5, 0012 (2023).
• Che, S. et al. Nondestructive estimation of specific macroelement contents in thalli of the red macroalga Pyropia yezoensis using hyperspectral imaging. J Appl Phycol 36, 3033–3045 (2024).

 
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