生物熒光現(xiàn)象蘊含豐富的生命信息，如葉綠素熒光可以反映植物的光合作用生理狀態(tài)、植物次級代謝產(chǎn)物熒光可以反映生物活性成分含量分布及其環(huán)境響應等等，但由于極其微弱，往往很難被發(fā)現(xiàn)和定性定量研究。易科泰生態(tài)技術公司長期致力于農(nóng)業(yè)-生態(tài)-健康領域*儀器技術引進推廣、研發(fā)集成及應用創(chuàng)新服務，基于近二十年葉綠素熒光測量與成像技術、紫外光激發(fā)多光譜熒光成像技術服務與實驗研究，及近幾年來高光譜成像技術創(chuàng)新應用研究實驗（SpectrAPP®項目），推出FluorTron®多功能高光譜成像分析系統(tǒng)，為生物樣品實驗室高光譜成像分析、熒光成像分析及光譜分析提供非接觸、非損傷、高通量、數(shù)字化、可視化研究檢測解決方案。

左圖：FluorTron®多功能高光譜成像分析系統(tǒng)；右圖：番茄葉片葉綠素熒光成像

主要功能特點：

1) 多激發(fā)光葉綠素熒光高光譜成像分析，葉綠素熒光成像分析與熒光光譜分析，全面解析植物（包括藻類）光合生理生化信息

2) UV-MCF紫外光激發(fā)生物熒光高光譜成像分析，同步成像分析葉綠素熒光、藍綠熒光空間異質(zhì)性分布及生物熒光光譜特征。其中藍綠熒光通常有藍色和綠色兩個峰值，由表皮、葉肉細胞壁和葉脈發(fā)出（指示次級代謝產(chǎn)物等）；葉綠素熒光有F690紅色和F740遠紅兩個顯著的峰值，反映植物光合生理狀態(tài)。UV-MCF可以用來靈敏、特異性地評估植物生理狀態(tài)包括受脅迫狀態(tài)如干旱、病蟲害、環(huán)境污染、氮脅迫等

3) （反射光）高光譜成像分析

4) 可選配GFP、熒光素酶等生物活體熒光成像，用于轉(zhuǎn)基因標記等

5) 可選配成像室溫控系統(tǒng)及溫控載物臺

6) FluorVision專業(yè)熒光成像分析軟件

應用領域：

? 植物表型成像分析，特別適合葉片、種苗、根系等表型成像分析

? 種質(zhì)資源研究檢測鑒定，包括種子活力、萌發(fā)檢測、種子分撿模型構建、種質(zhì)資源數(shù)字化等，可同時采集構建種子反射光光譜指紋和熒光光譜指紋

? 作物遺傳育種，如作物脅迫檢測與生理生態(tài)研究分析、抗性篩選、高光效優(yōu)良品種篩選等

? 智慧農(nóng)業(yè)、光生物學研究，采后生物學研究

? 食品、中藥材品質(zhì)檢測鑒定，珍貴中藥材光譜指紋（包括反射光光譜指紋和熒光光譜指紋），劣質(zhì)或摻假檢測等

? 環(huán)境科學研究，如污染生態(tài)學、環(huán)境毒理學研究檢測分析等

產(chǎn)品特點：

a) 集多激發(fā)光葉綠素熒光成像、UV-MCF生物熒光成像技術，圖譜合一解碼生物熒光現(xiàn)象

b) 可同時進行（反射光）高光譜成像，在空間維度（形影圖像）和光譜維度上對物體表面反射光信息和生物熒光信息成像，全面可視化分析其理化性質(zhì)、生化組分、生理狀態(tài)（如作物光合效率、病蟲害脅迫、抗性等），變不可見為可見

c) 基于高光譜成像技術的紫外光激發(fā)生物熒光光譜成像分析，可同時獲得藍色、綠色、紅色及遠紅波段的熒光成像，不僅可對生物熒光如次級代謝產(chǎn)物（如多酚、黃酮類、阿魏酸等）熒光和葉綠素熒光在二維尺度上進行成像分析，還可以獲得熒光光譜特征（光譜指紋）并在高光譜維度上（多達幾百個）進行熒光光譜分析

上圖為銀杏葉高光譜熒光成像（自左至右依次為：彩色成像、綠色熒光F533成像、UV-MCF熒光光譜。易科泰光譜成像實驗室提供）

d) 可對綠色熒光蛋白（GFP）、紅色熒光蛋白（RFP）、熒光素酶等進行成像檢測（選配）

e) 可進行多激發(fā)光（藍色、綠色及紅色激發(fā)光）植物熒光光譜成像分析，并進一步成像分析花青素指數(shù)、葉綠素指數(shù)、黃酮指數(shù)等及氮素指數(shù)，分析反映植物光合作用、生理生化狀況及脅迫等現(xiàn)象

f) 高光譜反射光譜成像分析，標配 400-1000nm，選配900-1700nm，可成像分析植物生理生化指標、光利用效率、健康指數(shù)、覆蓋度、脅迫、水分等近百種參數(shù)

g) SpectrAPP高光譜成像分析軟件及FluorVision高光譜熒光成像分析軟件，可進行光譜融合、ROI選區(qū)分析、光譜分析、頻率直方圖、自動識別不同波段峰值并分析其比值等

h) 物聯(lián)網(wǎng)+5G通信技術，星型組網(wǎng)，具備強大的擴展功能，可實現(xiàn)遠程控制

i) 嵌入式操作系統(tǒng)，觸摸屏+電腦端軟件雙重控制，無線操控，支持自定義程序，自動運行

j) 基于機器視覺技術、深度學習算法及人工智能馴化模型，實現(xiàn)在線分析、實時輸出結果

分析參數(shù)：

1) 藍綠熒光Fb（或F440）和Fg（或F520）等

2) 葉綠素熒光Fr（或F690）和Ffr（或F740）等

3) 熒光比值，如Fb/Fg、Fb/Fr、Fb/Ffr、Fr/Ffr等，及F_730-740/F_680-690（反應葉綠素含量及植物長期脅迫等）、F₇₃₅/F₇₀₀（可精確反映葉綠素含量）

4) 通過PLSR等算法建立基于生物熒光光譜的檢測模型，用于早期診斷植物生物脅迫（如病蟲害）與非生物脅迫（如干旱脅迫等）、抗性篩選

5) 花青素指數(shù)（log(Ffr_R/Ffr_G)）、黃酮指數(shù)（log(Ffr_R/Ffr_UV）及氮素平衡指數(shù)NBI

6) 高光譜成像分析，可自動分析計算NDVI、NDVI705紅邊歸一化植被指數(shù)（對衰老敏感）、VOG1紅邊指數(shù)（對葉綠素濃度、物候變化等敏感）、PRI光化學植被指數(shù)、PSRI 植被衰減指數(shù)（用于指示冠層脅迫、植物衰老、果實成熟等）、SIPI結構不敏感色素指數(shù)（反映冠層脅迫程度、生理脅迫檢測等）、CRI1 類胡蘿卜素反射指數(shù)、ARI1/ ARI2 花青素反射指數(shù)、CI 葉綠素指數(shù)（紅邊指數(shù)）、WBIR水波段指數(shù)（反映水分含量分布）、HI健康指數(shù)等植物色素指數(shù)和脅迫敏感指數(shù)、NPQI歸一化脫鎂指數(shù)（用于早期脅迫檢測）、PSSRa（R800/R680）指數(shù)等

應用案例：

（1）植物對敵草隆的熒光響應

敵草隆處理烏蘞莓實驗：左圖左上角和右下角為實驗組（葉柄浸藥）、右上角和左下角為對照組，可以看出實驗組的葉柄和葉脈光量子產(chǎn)量QY_max明顯降低（藍色）；右圖為其葉綠素熒光光譜，實驗組葉綠素熒光明顯高于對照組（易科泰SpectrAPP光譜成像實驗室提供）

（2）中藥材檢測鑒定

不同品種及產(chǎn)地的西洋參、甘草、黃芪檢測分析，兩種西洋參表現(xiàn)出的生物熒光，反映其所含的活性次級代謝產(chǎn)物成分含量（易科泰SpectrAPP光譜成像實驗室提供）

（3）人參熱脅迫早期診斷

上左圖：熱敏感型和熱抗性（熱不敏感）人參品種RGB圖；上右圖不同處理人參品種熒光光譜。下圖：熒光光譜分析結果，通過PLSR模型構建，可以明確區(qū)分熱敏感型人參熱脅迫前后的變化（a、b為熱脅迫前，c、f為熱脅迫處理后）；c、d和g、h分別為熱抗性人參品種熱脅迫處理前后（引自：M.A.Faqeerzada etc. Fluorescence hyperspectral imaging for early diagnosis of heat-stressed Ginseng Plant, Applied Sciences, 2023）