AlgaTech® 高通量表型平台助力条斑紫菜氮含量精准预测

AlgaTech® 高通量表型平台助力条斑紫菜氮含量精准预测，

赋能大型经济海藻遗传育种

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：

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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