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黍峰生物成立于2017年,專注于植物光合表型研究,致力于研發(fā)前沿的科研儀器,以支持基礎(chǔ)科學(xué)研究及作物栽培和育種。公司自主開(kāi)發(fā)的儀器涵蓋多個(gè)領(lǐng)域,包括植物群體光合測(cè)量、溫室氣體通量測(cè)量、植物三維表型及冠層模型計(jì)算、田間高通量作物光合表型檢測(cè)等。通過(guò)這些創(chuàng)新的科研儀器,黍峰生物為科學(xué)家和育種家提供了新技術(shù)和新方法,推動(dòng)了植物光合表型研究的發(fā)展。 通過(guò)不斷的技術(shù)創(chuàng)新,黍峰生物希望在植物科學(xué)領(lǐng)域發(fā)揮重要作用,推動(dòng)農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

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黍峰生物高校用植物表型平臺(tái)采購(gòu) 上海黍峰生物科技供應(yīng)

2025-09-10 04:21:42

隨著人工智能技術(shù)的深度融入,植物表型平臺(tái)成為生物大數(shù)據(jù)的重要生產(chǎn)基地。其產(chǎn)出的結(jié)構(gòu)化表型數(shù)據(jù),為深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練提供了豐富素材。在生物大分子預(yù)測(cè)領(lǐng)域,將表型數(shù)據(jù)與蛋白質(zhì)序列信息相結(jié)合,利用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可預(yù)測(cè)蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)及其與環(huán)境互作機(jī)制。在作物育種場(chǎng)景中,基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的表型預(yù)測(cè)模型,能夠根據(jù)現(xiàn)有種質(zhì)資源的表型數(shù)據(jù),模擬出具有目標(biāo)性狀的虛擬植株,為育種方案設(shè)計(jì)提供參考。此外,通過(guò)遷移學(xué)習(xí)技術(shù),可將在模式植物上訓(xùn)練的表型識(shí)別模型快速應(yīng)用于作物品種,解決了數(shù)據(jù)標(biāo)注難題。平臺(tái)與AI技術(shù)的融合,不僅提升了表型分析的智能化水平,更為生命科學(xué)研究提供了新的范式和方法。標(biāo)準(zhǔn)化植物表型平臺(tái)為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的可持續(xù)發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。黍峰生物高校用植物表型平臺(tái)采購(gòu)

龍門(mén)式植物表型平臺(tái)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)使其能適配露地種植、盆栽種植、立體種植等多種種植模式,具有較強(qiáng)的場(chǎng)景適應(yīng)性。針對(duì)露地種植的高大作物,其可通過(guò)升高立柱調(diào)整測(cè)量高度;面對(duì)溫室內(nèi)的盆栽植物,能降低橫梁貼近植株獲取細(xì)節(jié)表型;對(duì)于多層立體種植架,可通過(guò)精確控制移動(dòng)路徑,逐層對(duì)每層植物進(jìn)行測(cè)量。這種靈活性讓平臺(tái)無(wú)需大幅改造即可應(yīng)用于不同研究場(chǎng)景,無(wú)論是研究玉米、小麥等大田作物,還是番茄、黃瓜等設(shè)施蔬菜,都能提供穩(wěn)定的表型測(cè)量支持。黍峰生物高校用植物表型平臺(tái)采購(gòu)移動(dòng)式植物表型平臺(tái)為精確農(nóng)業(yè)提供動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)支撐,推動(dòng)變量管理技術(shù)的落地應(yīng)用。

移動(dòng)式植物表型平臺(tái)在作物表型組學(xué)研究中發(fā)揮關(guān)鍵作用,加速基因型-表型關(guān)聯(lián)分析。平臺(tái)通過(guò)動(dòng)態(tài)掃描獲取作物全生育期的形態(tài)與生理表型數(shù)據(jù),結(jié)合基因組測(cè)序信息,利用全基因組關(guān)聯(lián)分析(GWAS)快速定位控制重要性狀的基因位點(diǎn)。在玉米育種中,平臺(tái)可在灌漿期快速測(cè)量果穗長(zhǎng)度、穗行數(shù)等產(chǎn)量相關(guān)性狀,配合近紅外光譜預(yù)測(cè)籽粒含水量,為早代材料篩選提供數(shù)據(jù)支撐。在小麥抗逆研究中,平臺(tái)通過(guò)連續(xù)監(jiān)測(cè)干旱脅迫下的冠層溫度、光譜指數(shù)等表型變化,解析抗旱性的遺傳基礎(chǔ),加速抗逆品種選育進(jìn)程。

傳送式植物表型平臺(tái)在作物育種篩選中發(fā)揮高效支撐作用,加速優(yōu)良品種的鑒定進(jìn)程。在雜交育種后代篩選中,平臺(tái)可對(duì)F2分離群體進(jìn)行高通量表型分析,通過(guò)傳送式測(cè)量快速獲取株高、分蘗數(shù)、穗型等農(nóng)藝性狀數(shù)據(jù),結(jié)合分子標(biāo)記信息實(shí)現(xiàn)目標(biāo)單株的精確篩選。針對(duì)抗逆育種,平臺(tái)可聯(lián)動(dòng)環(huán)境控制艙模擬干旱、高溫等脅迫條件,在傳送過(guò)程中監(jiān)測(cè)植株脅迫響應(yīng)表型,如干旱處理下的葉片萎蔫指數(shù)、高溫環(huán)境中的光合穩(wěn)定性等,將傳統(tǒng)篩選效率提升5-8倍。標(biāo)準(zhǔn)化植物表型平臺(tái)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的技術(shù)應(yīng)用,為可持續(xù)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供有力支撐。

天車式植物表型平臺(tái)明顯提升了植物科學(xué)研究的效率和質(zhì)量。傳統(tǒng)人工測(cè)量方式不僅耗時(shí)耗力,而且難以保證數(shù)據(jù)的一致性和連續(xù)性,而天車式平臺(tái)通過(guò)自動(dòng)化采集與智能分析,極大地縮短了實(shí)驗(yàn)周期,提升了數(shù)據(jù)精度。平臺(tái)支持全天候運(yùn)行,能夠在植物生長(zhǎng)的關(guān)鍵階段進(jìn)行高頻次監(jiān)測(cè),捕捉細(xì)微的表型變化。其標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)采集流程也便于不同實(shí)驗(yàn)之間的數(shù)據(jù)對(duì)比與整合,推動(dòng)科研成果的可重復(fù)性與可驗(yàn)證性。此外,平臺(tái)生成的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可直接用于建模分析,加速科研發(fā)現(xiàn)與技術(shù)創(chuàng)新。在育種、生態(tài)、生理等多個(gè)研究方向上,天車式平臺(tái)都展現(xiàn)出強(qiáng)大的支撐能力,成為提升科研效率、推動(dòng)農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步的重要工具。野外植物表型平臺(tái)針對(duì)復(fù)雜自然環(huán)境研發(fā)了專業(yè)適應(yīng)技術(shù),確保野外場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)采集穩(wěn)定性。黍峰生物高校用植物表型平臺(tái)采購(gòu)

天車式植物表型平臺(tái)能夠在溫室或?qū)嶒?yàn)室內(nèi)沿預(yù)設(shè)軌道自由移動(dòng),實(shí)現(xiàn)對(duì)植物樣本的多方面、多角度監(jiān)測(cè)。黍峰生物高校用植物表型平臺(tái)采購(gòu)

植物表型平臺(tái)集成了多學(xué)科交叉的前沿技術(shù)體系,構(gòu)建起從宏觀到微觀的立體觀測(cè)網(wǎng)絡(luò)。在成像技術(shù)層面,可見(jiàn)光成像通過(guò)高分辨率鏡頭,以RGB三通道捕捉植物形態(tài)的細(xì)節(jié)紋理,無(wú)論是葉片的卷曲褶皺,還是花朵的細(xì)微色澤差異都能完整記錄;高光譜成像則突破人眼局限,在400-2500nm波段內(nèi)獲取數(shù)百個(gè)光譜通道數(shù)據(jù),通過(guò)物質(zhì)分子的特征吸收峰,實(shí)現(xiàn)對(duì)植物體內(nèi)葉綠素、蛋白質(zhì)、碳水化合物等成分的非破壞性分析。激光雷達(dá)采用脈沖測(cè)距原理,可穿透冠層構(gòu)建三維點(diǎn)云模型,精確還原植物拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。紅外熱成像基于普朗克輻射定律,將植物表面溫度分布轉(zhuǎn)化為可視化圖像,為研究蒸騰作用和逆境響應(yīng)提供直觀依據(jù)。葉綠素?zé)晒獬上窭谜{(diào)制式脈沖技術(shù),通過(guò)測(cè)量PSII光系統(tǒng)的量子效率,揭示光合作用的光反應(yīng)機(jī)制。這些技術(shù)與自動(dòng)化軌道、機(jī)械臂等硬件系統(tǒng)深度耦合,配合環(huán)境感知傳感器陣列,形成了多模態(tài)數(shù)據(jù)協(xié)同采集的智能系統(tǒng)。黍峰生物高校用植物表型平臺(tái)采購(gòu)

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