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        藻类表型分析技术应用案例二

        藻类表型分析技术应用案例二

        藻类表型分析技术应用案例二

        表型(Phenotype)是基因组(Genome)和环境(Environment)共同作用的结果,近年来,随着高通量测序技术的快速发展,基因组的研究更加简单快速,然而由于植物表型本身的复杂性以及动态变化的特性,表型研究滞后于基因组研究[1]。目前表型研究主要集中在植物/作物领域,在藻类领域,表型组学研究刚刚起步,但发展速度极为迅猛。

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        藻类表型组学需要全面分析藻类的表型特征,尤其是光合生理、形态、颜色、色素组成与分布、不同色素的光合贡献、胁迫生理等方面的测量与分析,使藻类表型数字化、生理生态及功能可视化,这就需要针对藻类表型专门设计的技术解决方案。

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        易科泰为中国海洋大学设计的??槭皆謇啾硇头治鱿低?/span>

        表型易受外界环境(Environment)影响,相同细胞、组织和个体在不同环境下均存在着差异[2]。衣藻常见的培养方式是液体培养基和光照培养,然而在琼脂板和黑暗环境下衣藻也可以生长[3],科学家们为了研究不同培养环境下衣藻的基因表达,根据培养基状态和光照条件设计了正交实验,MC 1000多通道藻类培养与在线监测系统具备同时单独控制8组实验的环境条件,成为了此研究的不二选择,其研究成果发表于《PLOS ONE》。

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        Bogaert,2018

        光合作用是光合生理研究的热点,叶绿素荧光测量技术作为植物光合作用研究的探针[4],目前已涵盖细胞亚细胞水平、个体乃至群落水平,是表型研究的有力工具。烟台大学的研究者,在《Environmental Science and Pollution Research》发表了“氮源和N/P对入侵强壮硬毛藻(Chaetomorpha valida)生长和光合作用的影响 [5] ”,研究人员使用AquaPen手持式叶绿素荧光测量仪测量了FV/FM,为防治强壮硬毛藻入侵提供可行性方法。

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        Chen,2020

        生物和非生物胁迫可导致产量和品质下降,是表型研究的重要方向[6],中国海洋大学研究者使用FluorCam多光谱荧光成像系统研究条斑紫菜(Pyropia yezoensis)感染赤腐病后的次生代谢响应,为揭示藻类抗逆适应机理、培育高质量藻种提供理论依据[7]。

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        Tang L,2019

        易科泰提供藻类表型分析全面技术方案:

        l?FMT150/MC1000/ET-PSI藻类培养与在线监测

        l?AquaPen/FL6000藻类叶绿素荧光测量仪

        l?Fluorcam叶绿素荧光/多光谱荧光成像

        l?FKM多光谱荧光动态显微成像系统

        l?SpectraPen/PolyPen、Specim高光谱测量技术

        参考文献:

        [1] 杨有新, et al. "植物表型组学研究进展."?江西农业大学学报?v.37;No.194.06(2015):164-171.

        [2] Kliebenstein, D. J. . "Secondary metabolites and plant/environment interactions: a view through Arabidopsis thaliana tinged glasses."?Plant Cell & Environment?27.6(2010):675-684.

        [3] Bogaert, Kenny A. , et al. "Surprisal analysis of genome-wide transcript profiling identifies differentially expressed genes and pathways associated with four growth conditions in the microalga Chlamydomonas." Plos One 13.4(2018):e0195142.

        [4] Hai-Yan, Cen, et al. "叶绿素荧光技术在植物表型分析的研究进展."?光谱学与光谱分析?38.012(2018):3773-3779.

        [5] Li-Hong, Chen , et al. "Effects of nitrogen source and N/P on growth and photosynthesis in the invasive marine macroalga Chaetomorpha valida." Environmental Science and Pollution Research 4(2020).

        [6] Tardieu F, Simonneau T, Muller B. The Physiological Basis of Drought Tolerance in Crop Plants: A Scenario-Dependent Probabilistic Approach[J]. Annu Rev Plant Biol, 2018, 69(1), 733-759.

        [7] Tang, Lei , et al. "Transcriptomic Insights into Innate Immunity Responding to Red Rot Disease in Red Alga Pyropia yezoensis."?International Journal of Molecular ences?20.5970(2019).

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