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便携式紫外-可见光荧光仪——MULTIPLEX RESEARCH

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2023-08-02上海
型号
上海泽泉科技股份有限公司

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植物分析仪
产品简介
便携式紫外-可见光荧光仪——MULTIPLEX RESEARCH
详细信息

主要功能

实时非破坏测量植物多酚和叶绿素含量。


测量参数

12 种荧光信号

NBI:氮平衡指数

SFR_R and SFR_G:叶绿素指数

Flav:类黄酮指数

Anth:花青素指数


应用领域

植物逆境生理研究

病虫害早期预测

施肥管理、蛋白含量预测

蔬菜品质及收获期判断

观赏植物如花卉、观叶植物等优良品种选育

遥感,精准农业    

次生代谢物质研究

葡萄酒、茶多酚、苹果多酚原料

其他水果等香气物质测量及收获期判断

中药有效成分分析及品种选育

芳香植物有效成分分析及品种选育


主要技术参数

测量样品:叶片、果实、种子、花等任何植物样本

测量方法:非接触式测量,可在不直接接触材料的情况下测量

测量面积:50 cm2(8 cm 直径),28 cm2(6 cm 直径),or 12.5 cm2(4 cm 直径)

测量时间:1 次测量 < 1 s

数据分类:4 层(文件,组,测量和测量编号)

温度范围:5 ~ 45 ℃

测量光源:LED(脉冲);4 个激发通道:UV、蓝、绿和红

检测器:硅光二极管;3个检测通道:黄(蓝)、红和近红外

位置参数:内置 GPS;位置精度:< 2.5 m,数据可直接导出制图


选购指南

仪器配置:

主机一整套,包含外接电池和内置 GPS。



主机.jpg


仪器组成部件


应用案例

1.NBI氮平衡指数

叶绿素与类黄酮的比值:当未发生氮肥胁迫时,植物生长健康,合成叶绿素较多,产生的多酚(类黄酮)较少;当发生氮肥胁迫时,植物营养不平衡,产生的多酚(类黄酮)较多,生成叶绿素较少。传统方法中只用叶绿素判断氮肥状况,当叶片叶绿素含量下降时(叶片变黄), 说明植物缺失氮肥,事实上,这种方法有一定的延迟效应,叶绿素下降是几天甚至十几天前氮肥缺失的表现,即使此时施肥,也会影响作物的最终产量。而通过测量 NBI 值来评估氮肥状况时,避免传统方法中的延迟效应,叶绿素和多酚(类黄酮)稍有变化,即可检测出植物的氮肥状况,及时快速进行氮肥管理。

应用案例1.png

Multiplex Research 在果蔬种植领域的应用


2.不同品种苹果的花青素含量测量

Pink 是一个晚熟的苹果品种,当成熟时会变为粉色;相比之下,Jazz 是早熟的苹果品种,成熟时变为红色。如下图所示,两个苹果品种在颜色变化上存在不同,Jazz 中的花青素含量高于 Pink;并且变色比较迅速,Jazz 在 9 月中旬成熟,而 Pink 在 10 月中旬成熟。      

应用案例2.png

               不同品种苹果花青素含量


产地:法国 Force-A


参考文献

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Müller V, Lankes C, Schmitz–Eiberger M, Noga G, Hunsche M(2013). Estimation of flavonoid and centelloside accumulation in leaves of Centella asiatica L. Urban by multiparametric fluorescence measurements. Environmental and Experimental Botany, 93, 27–34. (Mx)

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Müller V, Albert A, Barbro Winkler J, Lankes C, Noga G, Hunsche M(2013). Ecologically relevant UV–B dose combined with high PAR intensity distinctly affect plant growth and accumulation of secondary metabolites in leaves of Centella asiatica L. Urban. Journal of Photochemistry Photobiology B: Biology, 127, 161–9. (Mx)

Cerovic ZG, Moise N, Agati G, Latouche G, Ben Ghozlen N, Meyer S(2008). New portable optical sensors for the assessment of winegrape phenolic maturity based on berry fluorescence. J. Food Comp. Anal., 21(8), 650–654. (Dx & Mx)

Quemada M, Gabriel JL, Zarco–Tejada P(2014). Airborne hyperspectral images and ground–level optical sensors as assessment tools for maize nitrogen fertilization. Remote Sensing, 6(4), 2940–2962. (Dx & Mx)

Tremblay NA, Fallon E and Ziadi N(2011). Sensing of crop nitrogen status: Opportunities, tools, limitations, and supporting information requirements. Horttechnology, 21: 274–281. (Dx)

Jean-Pierre Goffart1, Marguerite Olivier, Marc Frankinet(2011). Crop nitrogen status assessment tools in a decision support system for nitrogen fertilization management of potato crops. Horttechnology, 21(3), 282–286. (Dx)


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