Болезни растений представляют собой серьезную угрозу сельскохозяйственному производству, потенциально приводя к снижению урожайности, ухудшению качества и значительным экономическим потерям в сельском хозяйстве. Точная диагностика заболевания является предпосылкой эффективной профилактики и контроля. Это требует объединения многомерной информации, включая фенотипические характеристики растений и условия роста, чтобы быстро определить причину и сформулировать стратегии реагирования.

Мы интегрируем всю техническую цепочку«Распознавание фенотипов – Молекулярное обнаружение – Удаленная идентификация – Поддержка данных»разработать комплексное решение для обнаружения болезней растений. Охватывая все сценарии, от полевого скрининга до точной лабораторной идентификации, решение способствует раннему обнаружению, ранней диагностике и раннему контролю заболеваний, помогая сельскохозяйственным научно-исследовательским учреждениям, предприятиям по выращиванию растений и отделам защиты растений расширить свои возможности по предотвращению/смягчению последствий стихийных бедствий и стандартам интеллектуального управления.

Мы предоставляем специальные наборы для обнаружения флуоресцентной количественной ПЦР (кПЦР) болезней растений. Эти наборы могут обнаруживать часто встречающиеся заболевания в сельскохозяйственных продуктах, таких как цитрусовые, рис и картофель. Не требуя сложной предварительной обработки, они значительно сокращают цикл обнаружения и обеспечивают точные и надежные результаты диагностики.

Чтобы гарантировать стабильность рабочего процесса обнаружения и надежность результатов, мы предлагаем две категории основного контроля качества, охватывающие контроль качества по всей экспериментальной цепочке:

• Контроль качества вирусных нуклеиновых кислот/эталонные стандарты:Используется для проверки эффективности экстракции нуклеиновых кислот и достоверности ПЦР-амплификации, обеспечивая совместимость реагентов и инструментов в процессе обнаружения.

• Контроль качества метагеномного секвенирования:Предоставляйте точные эталоны качества для экспериментов по метагеномному секвенированию, чтобы исключить ошибки секвенирования.

Эта система, объединяющая технологию анализа изображений AI, специально разработана для оценки урожайности полевых культур и фенотипирования семян в сельском хозяйстве. Он захватывает изображения с помощью камеры высокого разрешения и использует интеллектуальные алгоритмы для автоматического расчета таких данных, как количество семян, площадь, периметр, длина, ширина, соотношение сторон и вес тысячи зерен. Он широко применим для точного фенотипирования семян и анализа популяции насекомых для таких культур, как рис, пшеница, рапс, соя и кукуруза. Он также совместим с подсчетом насекомых с гладкой поверхностью и яиц насекомых, что расширяет возможности сельскохозяйственных исследований и управления производством.

Эта система поддерживает совместную работу персонала порта и удаленных экспертов. Оно позволяет пользователям удаленно управлять оборудованием для захвата изображений, чтобы точно получать ключевые характеристики образцов, а также поддерживает одновременную онлайн-идентификацию и подтверждение доказательств несколькими пользователями. Система использует зашифрованное облачное хранилище для обеспечения безопасности данных, обеспечивает стабильную работу сети наряду с понятным пользовательским интерфейсом и совместима с многотерминальными устройствами, что эффективно способствует быстрой, эффективной и точной идентификации вредителей и патогенов.

Оснащен несколькими сверхточными датчиками температуры и двойной PID-технологией, обеспечивающей лучшие в отрасли скорости нагрева/охлаждения, однородность температуры и точность.

Оснащен сбалансированным светодиодным источником света широкого спектра, обеспечивающим эффективное возбуждение по всем каналам, а также высокочувствительным детектором sCMOS, способным быстро считывать чрезвычайно слабые сигналы флуоресценции; поддерживает расширение каналов флуоресценции.

Имеет мощную программную систему со встроенным модулем анализа экспрессии генов и функцией регистрации MIQE, обеспечивающую интегрированные инструменты анализа данных, статистики и публикации.

Поддерживает сенсорный экран/дистанционное управление, автоматически отправляет отчеты о данных по электронной почте и отключается по команде, что делает работу интеллектуальной и удобной.

Преимущества абсолютного количественного определения дПЦР и его применения при обнаружении патогенов:

• Точность, независимая от эталонных стандартов:Идеально подходит для определения стоимости средств контроля качества патогенов и эталонных материалов.
• Цель и Количественные пороговые значения для количественных результатов:Отлично подходит для просмотра и проверки результатов «серой зоны», полученных с помощью количественной ПЦР или других технических методов.
• Более высокая точность и чувствительность данных:Идеально подходит для проверки результатов секвенирования и сайтов мутаций.
• Минимальное влияние эффективности амплификации и высокой толерантности к ингибиторам ПЦР:Методологическое преимущество прямого обнаружения патогенных микроорганизмов в сложных образцах может решить некоторые специализированные задачи тестирования.

• Раннее обнаружение и контроль для минимизации потерь:Портативные приборы позволяют проводить скрининг заболеваний в полевых условиях в режиме реального времени. В сочетании с высокочувствительным ПЦР-детектированием они позволяют на ранней стадии выявлять малочисленные патогены, предотвращая крупномасштабные вспышки заболеваний.
• Количественная оценка воздействия болезней для принятия решений:Автоматизированная система фенотипирования семян и системы 3D-визуализации позволяют количественно оценить влияние болезней на урожайность и качество сельскохозяйственных культур, предоставляя данные для корректировки стратегий защиты растений.
• Интеграция экспертных ресурсов для расширения возможностей массового населения:Система удаленной идентификации передает знания экспертов национального уровня через Интернет на передовую, решая проблему недостаточного опыта идентификации среди рядовых специалистов по защите растений.
• Создание архивов данных для облегчения долгосрочного управления:База данных цифровых ресурсов по вредителям и патогенам может фиксировать региональные тенденции заболеваемости, обеспечивая долгосрочное накопление данных для формулирования региональной политики защиты растений и улучшения сортов сельскохозяйственных культур.