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目錄:諾達思(北京)信息技術有限責任公司>>動物行為學研究>>昆蟲高通量行為分析系統>> EntoLab昆蟲高通量行為分析系統

EntoLab昆蟲高通量行為分析系統
  • EntoLab昆蟲高通量行為分析系統
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  • 品牌 諾達思
  • 型號
  • 廠商性質 生產商
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  • 所在地 北京市
屬性

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更新時間:2025-05-07 16:48:33瀏覽次數:3952評價

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產地類別 進口 價格區間 面議
應用領域 食品/農產品,化工,農林牧漁
EntoLab昆蟲高通量行為分析系統(EntoLab)是由諾達思公司和荷蘭瓦赫寧根大學植物研究中心共同開發的昆蟲行為分析系統,最初用于研究植物抗蟲性基因表型分析,然后拓展到殺蟲劑效果評價,昆蟲天敵研究,嗅覺行為分析等領域,觀察區達120多個,在幾天內就可以拿到昆蟲行為數據,是一款高通量分析系統,可以提高科研效率,并具有很強的可拓展性。

EntoLab昆蟲高通量行為分析系統是由諾達思公司和荷蘭瓦赫寧根大學植物研究中心共同開發的昆蟲行為分析系統,最初用于研究植物抗蟲性基因表型分析,然后拓展到殺蟲劑效果評價,昆蟲天敵研究,嗅覺行為分析等領域,觀察區達120多個,在幾天內就可以拿到昆蟲行為數據,是一款高通量分析系統,可以提高科研效率,并具有很強的可拓展性。


為什么要使用該系統?

• 吸吮昆蟲(sucking insects),例如薊馬,蚜蟲和粉虱,由于其會直接造成損害與進行病毒傳播,在農業和園藝中可能會帶來毀滅性影響;

• 傳統的通過重復噴灑殺蟲劑來控制此類害蟲的方法備受關注,涉及到殺蟲劑的總體健康性,以及近年來歐洲和美國對新煙堿類殺蟲劑(神經活性殺蟲劑)的禁令,正促使人們迫切尋求替代品;

• 常規的表型分析方法主要集中在成本高,勞動強度大和耗時的飼喂損害或昆蟲表現(繁殖和死亡率)的終 點測量上。對進食傷害進行評分的視覺評分系統通常無法準確定量,并且結果容易受主觀性和評分過程的不一致影響;

• 近年來,寄主植物對吸吮昆蟲的抗性育種引起了人們的興趣;若農作物本身具有更好的防御機制,以細胞為食的昆蟲所造成的產量損失可以大大減少;

• 育種過程中的關鍵要素是準確估計大批植物材料的抗性水平。這需要強大的表型分析系統,以高通量的方式準確篩選許多不同的植物品系;

EntoLab昆蟲高通量行為分析系統克服了傳統方法的局限性,用于自動篩選植物對吸吮昆蟲的抗性。


EntoLab昆蟲高通量行為分析系統


系統功能及特點

• 根據軟件設計, 實驗區可容納葉片或部分葉片,所有昆蟲同時釋放至各自區域內, 在幾分鐘到幾小時內即可觀察到昆蟲的差異性行為,從而分析植物基因或處理方法的差異。均相分析通常要求每個基因型使用5-15只昆蟲重復實驗, 系統可生產30個以上行為參數的統計分析,作為分析基因或處理方法差異的潛在指標。

• 系統的功能十分強大,可廣泛應用于與昆蟲行為有關的研究過程中,例如昆蟲飲食行為(農藥或植物處理 方法)、嗅覺信號、遺傳學(昆蟲、植物等)以及天 敵覓食行為等相關的研究。軟件會自動分析昆蟲的偏 好,運動以及暫停行為等(持續時間,頻率,速度等 參數)。

• 該軟件可以提取不同類別的行為而不需要人工搜索,例如慢速微動,該類別可能與進食(寄主接受)相 關。這一強大的分析功能可以幫助用戶節省大量的觀察時間。用戶可以更深入地了解昆蟲個體水平上的行 為,從而對生物效應的機制做出更好的假設。



系統構成

• 軟件→EthoVision XT、EthoAnalysis

• 硬件→電腦、攝像機、觀察箱、測試板 (包括標準測試板與個性化定制測試板) 、電源等


EntoLab昆蟲高通量行為分析系統




具體應用

軟件可以輕松適應所研究的特定昆蟲和行為特征的要求( 例如體型)。可在實驗區域內放置葉片和人工飼料。使用昆蟲高通量行為分析系統,可以進行選擇性實驗和非選擇 性實驗,例如:

a.植物育種過程中的品種或基因篩選

• 抗蟲性

• 表面結構偏好

• 兩個或多個選擇的嗅覺偏好

• 處理方法效果

b.嗅覺相關的聯想式學習

c.殺蟲劑的作用

• 進食偏好(反進食)

• 胃部動作

• 接觸毒性

• 熏蒸劑

• 驅蚊劑(兩種或多種選擇)

d.天敵研究

• 掠食

• 寄生

• 棲息地宜居性


EntoLab昆蟲高通量行為分析系統


EntoLab已在辣椒、番茄、西瓜、菊花、白菜、百合、生菜、苦瓜等不同組合的薊馬、 蚜蟲和白粉虱的選擇choice或不選擇no-choice試驗中得到驗證。結果表明,該方法能更準確、更詳細地了解食草昆蟲在不同植物基因型上的行為,并減少90%的實驗時間和 費用。 自動化、高通量的宿主植物對吸蟲病抗性表型分析將有助于抗蟲作物的研究和育種進程。那些常常被忽視的 行為細節的揭示,有助于未來對控制它的環境和遺傳機制進行更深入的了解。





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