Pflanzenkrankheiten stellen eine große Bedrohung für die landwirtschaftliche Produktion dar und können zu Ernteerträgen, Qualitätsverlusten und erheblichen wirtschaftlichen Verlusten in der Landwirtschaft führen. Eine genaue Krankheitsdiagnose ist die Voraussetzung für eine wirksame Prävention und Kontrolle. Es erfordert die Kombination mehrdimensionaler Informationen – einschließlich phänotypischer Pflanzenmerkmale und Wachstumsumgebungen –, um die Ursache schnell zu ermitteln und Reaktionsstrategien zu formulieren.

Wir integrieren die gesamte technische Kette von„Phänotyperkennung – molekulare Detektion – Fernidentifizierung – Datenunterstützung“eine umfassende Lösung zur Erkennung von Pflanzenkrankheiten zu entwickeln. Die Lösung deckt alle Szenarien vom Feldscreening bis hin zur präzisen Laboridentifizierung ab und erleichtert die frühzeitige Entdeckung, Frühdiagnose und frühzeitige Kontrolle von Krankheiten. Sie unterstützt landwirtschaftliche Forschungseinrichtungen, Pflanzbetriebe und Pflanzenschutzabteilungen bei der Verbesserung ihrer Fähigkeiten zur Katastrophenvorbeugung/-minderung und intelligenten Managementstandards.

Wir bieten spezielle Fluoreszenz-quantitative PCR (qPCR)-Nachweiskits für Pflanzenkrankheiten an. Diese Kits können häufig auftretende Krankheiten in landwirtschaftlichen Produkten wie Zitrusfrüchten, Reis und Kartoffeln erkennen. Sie erfordern keine komplexe Vorbehandlung, verkürzen den Erkennungszyklus drastisch und sorgen für präzise, ​​zuverlässige Diagnoseergebnisse.

Um die Stabilität des Detektionsablaufs und die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zu gewährleisten, bieten wir zwei Kategorien von Kernqualitätskontrollen an, die die Qualitätskontrolle über die gesamte Versuchskette hinweg abdecken:

• Qualitätskontrollen/Referenzstandards für virale Nukleinsäuren:Wird verwendet, um die Effizienz der Nukleinsäureextraktion und die Gültigkeit der PCR-Amplifikation zu überprüfen und die Kompatibilität zwischen Reagenzien und Instrumenten während des Nachweisprozesses sicherzustellen.

• Qualitätskontrollen der metagenomischen Sequenzierung:Stellen Sie genaue Qualitätsreferenzen für metagenomische Sequenzierungsexperimente bereit, um Sequenzierungsfehler zu vermeiden.

Dieses System integriert KI-Bildanalysetechnologie und ist speziell für die Ertragsschätzung von Feldfrüchten und die Phänotypisierung von Saatgut in der Landwirtschaft konzipiert. Es erfasst Bilder über hochauflösende Kameraausrüstung und nutzt intelligente Algorithmen, um automatisch Daten wie Samenanzahl, Fläche, Umfang, Länge, Breite, Seitenverhältnis und Tausendkorngewicht zu berechnen. Es ist weit verbreitet für die präzise Saatgutphänotypisierung und Analyse der Insektenpopulationszählung für Nutzpflanzen wie Reis, Weizen, Raps, Sojabohnen und Mais. Es ist auch mit der Zählung von Insekten und Insekteneiern mit glatter Oberfläche kompatibel und ermöglicht so die landwirtschaftliche Forschung und das Produktionsmanagement.

Dieses System unterstützt die Zusammenarbeit zwischen Hafenpersonal an vorderster Front und Remote-Experten. Es ermöglicht Benutzern die Fernsteuerung von Bilderfassungsgeräten, um wichtige charakteristische Details von Proben präzise zu erfassen, und unterstützt die gleichzeitige Online-Identifizierung und Beweisbestätigung durch mehrere Benutzer. Das System nutzt verschlüsselten Cloud-Speicher, um die Datensicherheit zu gewährleisten, bietet eine stabile Netzwerkleistung sowie eine saubere Benutzeroberfläche und ist mit Multi-Terminal-Geräten kompatibel, was die schnelle, effiziente und präzise Identifizierung von Schädlingen und Krankheitserregern effektiv erleichtert.

Ausgestattet mit mehreren hochpräzisen Temperatursensoren und Dual-PID-Technologie, die branchenführende Heiz-/Kühlraten, Temperaturgleichmäßigkeit und Genauigkeit liefern.

Verfügt über eine ausgewogene LED-Lichtquelle mit breitem Spektrum, um eine effiziente Anregung über alle Kanäle hinweg zu gewährleisten, sowie über einen hochempfindlichen sCMOS-Detektor, der extrem schwache Fluoreszenzsignale schnell lesen kann; unterstützt die Erweiterung des Fluoreszenzkanals.

Verfügt über ein leistungsstarkes Softwaresystem mit integriertem Modul zur Genexpressionsanalyse und MIQE-Protokollierungsfunktion, das integrierte Datenanalyse-, Statistik- und Veröffentlichungstools bietet.

Unterstützt Touchscreen/Fernbedienung, sendet automatisch Datenberichte per E-Mail und schaltet sich auf Befehl ab, was die Bedienung intelligent und bequem macht.

Vorteile der absoluten dPCR-Quantifizierung und ihre Anwendungen beim Nachweis von Krankheitserregern:

• Genauigkeit unabhängig von Referenzstandards:Ideal für die Wertzuweisung von Qualitätskontrollen und Referenzmaterialien für Krankheitserreger.
• Ziel und Quantifizierte Grenzwerte für quantitative Ergebnisse:Hervorragend geeignet für die Überprüfung und Verifizierung von Grauzonenergebnissen, die durch qPCR oder andere technische Methoden generiert wurden.
• Höhere Datenpräzision und -empfindlichkeit:Perfekt für die Validierung von Sequenzierungsergebnissen und Mutationsstellen.
• Minimale Auswirkungen durch Amplifikationseffizienz und hohe Toleranz gegenüber PCR-Inhibitoren:Der methodische Vorteil des direkten Nachweises pathogener Mikroorganismen in komplexen Proben kann bestimmte spezielle Testanforderungen lösen.

• Frühzeitige Erkennung und Kontrolle zur Minimierung von Verlusten:Tragbare Instrumente ermöglichen ein Echtzeit-Screening von Krankheiten vor Ort. In Kombination mit der hochempfindlichen PCR-Detektion können sie Krankheitserreger in geringer Häufigkeit frühzeitig erkennen und so großflächige Krankheitsausbrüche verhindern.
• Quantifizierung der Auswirkungen von Krankheiten als Orientierungshilfe für die Entscheidungsfindung:Das automatisierte Saatgut-Phänotypisierungssystem und 3D-Bildgebungssysteme quantifizieren die Auswirkungen von Krankheiten auf Ernteertrag und -qualität und liefern Datenunterstützung für die Anpassung von Pflanzenschutzstrategien.
• Integration von Expertenressourcen zur Stärkung der Basiskompetenzen:Das Fernidentifizierungssystem leitet das Fachwissen von Experten auf nationaler Ebene über das Internet an die Front und löst so das Problem der unzureichenden Identifikationserfahrung des Pflanzenschutzpersonals an der Basis.
• Aufbau von Datenarchiven zur Unterstützung des langfristigen Managements:Die digitale Ressourcendatenbank für Schädlinge und Krankheitserreger kann regionale Trends beim Auftreten von Krankheiten aufzeichnen und so eine langfristige Datenakkumulation für die Formulierung regionaler Pflanzenschutzrichtlinien und die Verbesserung der Nutzpflanzenvielfalt ermöglichen.