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藻類表型分析技術應用案例二
發布時間： 2020-10-13 點擊次數： 2350次表型（Phenotype）是基因組（Genome）和環境(Environment)共同作用的結果，近年來，隨著高通量測序技術的快速發展，基因組的研究更加簡單快速，然而由于植物表型本身的復雜性以及動態變化的特性，表型研究滯后于基因組研究[1]。目前表型研究主要集中在植物/作物領域，在藻類領域，表型組學研究剛剛起步，但發展速度極為迅猛。
藻類表型組學需要全面分析藻類的表型特征，尤其是光合生理、形態、顏色、色素組成與分布、不同色素的光合貢獻、脅迫生理等方面的測量與分析，使藻類表型數字化、生理生態及功能可視化，這就需要針對藻類表型專門設計的技術解決方案。
易科泰為中國海洋大學設計的模塊式藻類表型分析系統
表型易受外界環境(Environment)影響，相同細胞、組織和個體在不同環境下均存在著差異[2]。衣藻常見的培養方式是液體培養基和光照培養，然而在瓊脂板和黑暗環境下衣藻也可以生長[3]，科學家們為了研究不同培養環境下衣藻的基因表達，根據培養基狀態和光照條件設計了正交實驗，MC 1000多通道藻類培養與在線監測系統具備同時單獨控制8組實驗的環境條件，成為了此研究的*，其研究成果發表于《PLOS ONE》。
Bogaert，2018
光合作用是光合生理研究的熱點，葉綠素熒光測量技術作為植物光合作用研究的探針[4]，目前已涵蓋細胞亞細胞水平、個體乃至群落水平，是表型研究的有力工具。煙臺大學的研究者，在《Environmental Science and Pollution Research》發表了“氮源和N/P對入侵強壯硬毛藻（Chaetomorpha valida）生長和光合作用的影響 [5] ”，研究人員使用AquaPen手持式葉綠素熒光測量儀測量了FV/FM，為防治強壯硬毛藻入侵提供可行性方法。
Chen，2020
生物和非生物脅迫可導致產量和品質下降，是表型研究的重要方向[6]，中國海洋大學研究者使用FluorCam多光譜熒光成像系統研究條斑紫菜（Pyropia yezoensis）感染赤腐病后的次生代謝響應，為揭示藻類抗逆適應機理、培育高質量藻種提供理論依據[7]。
Tang L，2019
易科泰提供藻類表型分析全面技術方案:
l FMT150/MC1000/ET-PSI藻類培養與在線監測
l AquaPen/FL6000藻類葉綠素熒光測量儀
l Fluorcam葉綠素熒光/多光譜熒光成像
l FKM多光譜熒光動態顯微成像系統
l SpectraPen/PolyPen、Specim高光譜測量技術
參考文獻：
[1] 楊有新, et al. "植物表型組學研究進展." 江西農業大學學報 v.37;94.06(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. "葉綠素熒光技術在植物表型分析的研究進展." 光譜學與光譜分析 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).