Dualex是一款源自于法國國家科學院 (CNRS)及巴黎第十一大學技術，由奧地利PESSL公司生產（原法國Force-A公司）開發(fā)的新型多功能葉片測量儀。它可同時準確測量葉片的葉綠素含量、葉片表層的類黃酮和花青素含量，適用于植物生理學和農學（如水稻葉綠素濃度，玉米氮素狀況，葡萄藤等）相關研究。
 

其測量對象可以是單子葉植物，雙子葉植物或多年生植物。這款設備簡單易用，可進行實時和非破壞性測量。由于不需要校準標定和事先的樣品制備，測量工作可在實驗室或現場完成。此外，該設備在各種溫度的和環(huán)境光照條件下均可正常使用。系統采用專利設計，光學傳感器可進行簡單、快速、無損測量葉片中的葉綠素、多酚以及花青素。
 

Dualex便攜式智能氣象-葉綠素-花青素-黃酮醇測量儀

摘要

植物病原體對全球糧食安全構成越來越大的威脅，導致糧食短缺地區(qū)的產量損失超過30%。從社會經濟影響來看，苛食木質部菌（Xylella苛食木質部菌，Xf）是主要的越境植物危害，也是世界上危害性最大的病原體之一。光譜篩查方法對于檢測早期感染的非視覺癥狀和防止傳播至關重要。然而，光譜上可檢測到的由病原體引起的微妙生理變化與非生物脅迫的動力學有關。在這里，我們通過對100多萬棵不同物種、感染和水分脅迫水平的樹木進行航空光譜和熱掃描，揭示了不同病原體和宿主特定光譜路徑的存在，這些路徑可以解開生物誘發(fā)的癥狀。我們證明，將這種生物-非生物光譜動力學解耦可以將不同宿主的Xf檢測不確定性降低到6%以下。通過對另一種產生類似癥狀的有害維管束病原體大麗花黃萎病菌的這些偏離途徑進行評估，不同的途徑仍然具有病原體和宿主特異性，揭示了整個病理系統的檢測準確率超過92%。迫切需要高光譜方法來推進毀滅性病原體的早期檢測，以減少全球數十億作物損失。 
 

Divergent abiotic spectral pathways unravel pathogen stress signals across species
 

Abstract

Plant pathogens pose increasing threats to global food security, causing yield losses that exceed 30% in food-deficit regions. Xylella fastidiosa (Xf) represents the major transboundary plant pest and one of the world’s most damaging pathogens in terms of socioeconomic impact. Spectral screening methods are critical to detect non-visual symptoms of early infection and prevent spread. However, the subtle pathogen-induced physiological alterations that are spectrally detectable are entangled with the dynamics of abiotic stresses. Here, using airborne spectroscopy and thermal scanning of areas covering more than one million trees of different species, infections and water stress levels, we reveal the existence of divergent pathogen- and host-specific spectral pathways that can disentangle biotic-induced symptoms. We demonstrate that uncoupling this biotic–abiotic spectral dynamics diminishes the uncertainty in the Xf detection to below 6% across different hosts. Assessing these deviating pathways against another harmful vascular pathogen that produces analogous symptoms,Verticillium dahliae, the divergent routes remained pathogen- and host-specific, revealing detection accuracies exceeding 92% across pathosystems. These urgently needed hyperspectral methods advance early detection of devastating pathogens to reduce the billions in crop losses worldwide.

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