Портативный прибор для быстрого определения стресса растений разработали в Сингапуре
Исследователи из Междисциплинарной исследовательской группы (IRG) Сингапурско-Массачусетского технологического альянса (SMART), исследовательского предприятия Массачусетского технологического института в Сингапуре и лаборатории наук о жизни Temasek (TLL) разработали портативный оптический датчик, который может контролировать, подвергается ли растение стрессу.
Новый портативный датчик прижима листьев SMART может быть полезным инструментом в точном земледелии, позволяя диагностировать на ранних стадиях дефицит азота в растениях, из-за которого могут быть повреждены листья и растений и урожай может быть потерян.
«Наши результаты показали, что измерения in vivo с использованием портативного рамановского датчика с зажимом для листьев в условиях полной освещенности соответствовали измерениям, полученным с помощью настольного рамановского спектрометра на срезах листьев в лабораторных условиях», — говорит профессор Массачусетского технологического института Раджив Рам, соруководитель, автор статьи и главный исследователь DiSTAP. «Мы продемонстрировали, что ранняя диагностика дефицита азота — важнейшего питательного вещества и наиболее важного компонента удобрений у живых растений возможна с помощью этого портативного датчика».
В то время как исследование в основном было направлено на измерение уровней азота в растениях, устройство также можно использовать для определения уровней других фенотипов стресса растений, таких как засуха, жара и холод, солевой и световой стресс. Широкий спектр факторов, вызывающих стресс у растений, которые могут быть обнаружены с помощью этих рамановских зондов с зажимом листьев, а также их простота и скорость могут сделать их идеальными для полевого использования фермерами и обеспечить здоровье сельскохозяйственных культур.
«Хотя мы конкретно сосредоточились на ранней диагностике дефицита азота с помощью этого датчика, мы смогли измерить пики других метаболитов, которые также четко наблюдаются в популярных овощах, таких как Кайлан, Салат, Чой Сум, Пак Чой, и шпинат», — говорит д-р Чун Хао Хуанг, соавтор статьи и научный сотрудник TLL.
Команда считает, что их выводы могут помочь фермерам максимизировать урожайность, обеспечивая при этом минимальное негативное воздействие на окружающую среду, включая минимизацию загрязнения водных экосистем за счет снижения стока азота и проникновения в грунтовые воды.
Источник: www.futurefarming.com
