AlgaTech® 高通量表型平臺助力條斑紫菜氮含量精準預測

AlgaTech® 高通量表型平臺助力條斑紫菜氮含量精準預測，

賦能大型經濟海藻遺傳育種

中國海洋大學研究團隊基于易科泰 Ecotech AlgaTech® 高通量藻類表型成像分析平臺，利用高光譜成像（HSI）技術結合機器學習模型，成功實現條斑紫菜葉狀體氮含量快速、無損、精準預測，為大型經濟海藻營養品質評估與育種研究提供關鍵技術支撐，易科泰光譜成像與遙感實驗室協助數據分析。

條斑紫菜是我國重要經濟海藻，氮含量直接決定其蛋白質水平、營養品質與商品價值。傳統檢測方法耗時、有損、通量低，難以滿足規模化育種需求。該研究依托 AlgaTech® 平臺的可見光 - 近紅外高光譜成像模塊，獲取 400–1700 nm 全波段光譜信息，經 S-G 平滑預處理后，采用 PLSR 與 SVR 建模，氮含量預測精度R2可達0.93至0.94，檢測效率較傳統化學方法提升 10 倍以上。

AlgaTech® 平臺集高光譜成像、葉綠素熒光成像、多光譜熒光及 RGB 成像于一體，采用 PTS 自動傳送與高精度掃描，可一站式完成藻類表型多維度數據采集。此前的研究證實，該平臺能有效識別藻紅蛋白、藻藍蛋白、葉綠素等特征光譜峰，為藻體營養元素反演提供穩定可靠的數據基礎（Che, S. et al. 2023）。

此項成果進一步驗證了 AlgaTech® 在大型海藻表型組學研究中的通用性與實用性，為經濟海藻高通量表型獲取、品質監測及遺傳育種提供高效解決方案，推動我國海洋農業種質創新與精準育種技術升級。

相關參考文獻：

1) Che, S., Du, G., Zhong, X. et al. Quantification of photosynthetic pigments in Neopyropia yezoensis using hyperspectral imagery. Plant Phenomics 5, 0012 (2023).

2) 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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