表型（Phenotype）是基因組（Genome）和環(huán)境(Environment)共同作用的結(jié)果，近年來，隨著高通量測序技術(shù)的快速發(fā)展，基因組的研究更加簡單快速，然而由于植物表型本身的復雜性以及動態(tài)變化的特性，表型研究滯后于基因組研究[1]。目前表型研究主要集中在植物/作物領(lǐng)域，在藻類領(lǐng)域，表型組學研究剛剛起步，但發(fā)展速度極為迅猛。

藻類表型組學需要全面分析藻類的表型特征，尤其是光合生理、形態(tài)、顏色、色素組成與分布、不同色素的光合貢獻、脅迫生理等方面的測量與分析，使藻類表型數(shù)字化、生理生態(tài)及功能可視化，這就需要針對藻類表型專門設計的技術(shù)解決方案。

易科泰為中國海洋大學設計的模塊式藻類表型分析系統(tǒng)

表型易受外界環(huán)境(Environment)影響，相同細胞、組織和個體在不同環(huán)境下均存在著差異[2]。衣藻常見的培養(yǎng)方式是液體培養(yǎng)基和光照培養(yǎng)，然而在瓊脂板和黑暗環(huán)境下衣藻也可以生長[3]，科學家們?yōu)榱搜芯坎煌囵B(yǎng)環(huán)境下衣藻的基因表達，根據(jù)培養(yǎng)基狀態(tài)和光照條件設計了正交實驗，MC 1000多通道藻類培養(yǎng)與在線監(jiān)測系統(tǒng)具備同時單獨控制8組實驗的環(huán)境條件，成為了此研究的*，其研究成果發(fā)表于《PLOS ONE》。

Bogaert，2018

光合作用是光合生理研究的熱點，葉綠素熒光測量技術(shù)作為植物光合作用研究的探針[4]，目前已涵蓋細胞亞細胞水平、個體乃至群落水平，是表型研究的有力工具。煙臺大學的研究者，在《Environmental Science and Pollution Research》發(fā)表了“氮源和N/P對入侵強壯硬毛藻（Chaetomorpha valida）生長和光合作用的影響 [5] ”，研究人員使用AquaPen手持式葉綠素熒光測量儀測量了FV/FM，為防治強壯硬毛藻入侵提供可行性方法。

Chen，2020

生物和非生物脅迫可導致產(chǎn)量和品質(zhì)下降，是表型研究的重要方向[6]，中國海洋大學研究者使用FluorCam多光譜熒光成像系統(tǒng)研究條斑紫菜（Pyropia yezoensis）感染赤腐病后的次生代謝響應，為揭示藻類抗逆適應機理、培育高質(zhì)量藻種提供理論依據(jù)[7]。

Tang L，2019

易科泰提供藻類表型分析全面技術(shù)方案:

l FMT150/MC1000/ET-PSI藻類培養(yǎng)與在線監(jiān)測

l AquaPen/FL6000藻類葉綠素熒光測量儀

l Fluorcam葉綠素熒光/多光譜熒光成像

l FKM多光譜熒光動態(tài)顯微成像系統(tǒng)

l SpectraPen/PolyPen、Specim高光譜測量技術(shù)

參考文獻：

[1] 楊有新, et al. "植物表型組學研究進展." 江西農(nóng)業(yè)大學學報 v.37;94.06(2015):164-171.

[2] Kliebenstein, D. J. . "Secondary metabolites and plant/environment interactions: a view through Arabidopsis thaliana tinged glasses." Plant Cell & Environment 27.6(2010):675-684.

[3] Bogaert, Kenny A. , et al. "Surprisal analysis of genome-wide transcript profiling identifies differentially expressed genes and pathways associated with four growth conditions in the microalga Chlamydomonas." Plos One 13.4(2018):e0195142.

[4] Hai-Yan, Cen, et al. "葉綠素熒光技術(shù)在植物表型分析的研究進展." 光譜學與光譜分析 38.012(2018):3773-3779.

[5] Li-Hong, Chen , et al. "Effects of nitrogen source and N/P on growth and photosynthesis in the invasive marine macroalga Chaetomorpha valida." Environmental Science and Pollution Research 4(2020).

[6] Tardieu F, Simonneau T, Muller B. The Physiological Basis of Drought Tolerance in Crop Plants: A Scenario-Dependent Probabilistic Approach[J]. Annu Rev Plant Biol, 2018, 69(1), 733-759.

[7] Tang, Lei , et al. "Transcriptomic Insights into Innate Immunity Responding to Red Rot Disease in Red Alga Pyropia yezoensis." International Journal of Molecular ences 20.5970(2019).