通过大规模筛选，鉴定到一个重要的光效调控基因HIGH PHOTOSYNTHETIC EFFICIENCY 1(HPE1)。研究发现HPE1基因编码一个新的叶绿体RNA剪接因子，其缺失改变了细胞核编码的叶绿素相关基因的表达，从而优化了捕光色素，最终增加了光捕获能力和光合作用量子产量，提高了实际光合作用效率。该工作提示了一种光效优化的新策略。

XM-847B植物细胞模型   XM-847B植物细胞模型放大20000倍，显示典型的植物细胞的结构，带有多个部位数字指示标志。 尺寸：放大20000倍，42×30×8cm 材质：PVC材料

植物提取物(Plant extracts)指采用适当的方法，从植物(植物全部或者某一部分)为原料提取或加工而成的物质，按照提取植物的成份不同，形成甙、酸、多酚、多糖、萜类、黄酮、生物碱等;按照性状不同，可分为植物油、浸膏、粉、晶状体等。可用于医药行业、食品行业、美容行业以及其它行业。

海藻多糖药用空心胶囊，学名：羟丙甲纤维素空心胶囊（I），以羟丙甲纤维素和海藻多糖为原料，采用低温成型生产工艺，以我集团与中科院一起研发的专利技术为支撑，（用于制备空心胶囊的植物质胶及其应用，专利号：201410129728.4）。生产的海藻多糖药用空心胶囊外观靓丽、结构精美、各项指标及安全性居优。

近红外二区成像组织穿透深，时空分辨率高，对于成像引导疾病的诊断和治疗具有重要意义。该领域发展的瓶颈化学问题是近红外分子探针发光强度低。本研究致力于发光稀土配合物的设计和合成，利用稀土f-f特征跃迁的特点，将近红外二区探针的研究范围从金属纳米材料、共轭聚合物、有机小分子拓展到金属配合物。设计寿命（τ）探针，避免激光强度、背景荧光、组织形貌、检测器狭缝等因素影响，实现在活体水平的分子事件定量可视化。pH值是维持生命正常活动的重要生理指标。发展活体水平上实时检测pH的技术对相关疾病诊断和治疗具有重要作用。本研究设计pH敏感的镱卟啉化合物，在卟啉外围引入羧基基团。在羧基的质子化和去质子化情况下，调节配体三线态到稀土激发态的能量传递过程，实现在不同pH下近红外发光强度的“开”和“关”，同时将发光寿命与pH值变化关联。

产品详细介绍1、用途：用于植物根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成：成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）。3、技术指标：配光学分辨率9600×4800dpi、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面（35.6 cm×21.6 cm），透扫幅面为30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm。配自动对焦的800万像素彩色成像高拍仪；带移动电源的背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面，具有自动图像校正与标定特性。可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积，并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积，可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、可测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，分析叶片叶色(具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性)、作物冠层分析。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。可分析测量：1)根总长；2)根平均直径；3)根总面积；4)根总体积；5)根尖计数；6)分叉计数；7)交叠计数；8)根直径等级分布参数；9)根尖段长分布，10）可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；11）能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。12）能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。13）能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。14）大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。15）能做根系生物量分布的大批量自动化估算。16）能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。17）能自动测量各种粒的芒长。18）能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。选配电脑推荐：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）

产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（叶分析独立版）1、用途：用于植物叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析等2、系统组成：扫描和拍照成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）。3、主要性能指标：配光学分辨率4800×4800 dpi的EPSON V39彩色扫描仪（加带450*300mm背光板）、自动对焦的大景深800万像素拍摄仪、移动电源辅助背光源板（外框大小400*300mm）可野外背光照明3小时。最大测量面积为A4幅面，有自动标定和自动图像校正特性。可对拍照野外活体叶面积进行一键测量。可同时分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，以及分析作物冠层。叶面积等参数可大批量全自动分析，并标记叶片边缘以便核对正确性。可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒，自动独立标记的各叶片图可保存，分析结果可输出至Excel表。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。选配电脑：笔记本电脑（酷睿i5 CPU/ 8G内存//1G显存/500G硬盘/无线网卡）。

产品详细介绍LA-S植物图像分析仪系统（全能型版）1、用途：用于植物年轮分析、根系分析、叶面积分析、病斑面积分析、虫损叶面积分析、叶片叶色分析、作物冠层分析、瓜果剖切面分析等2、系统组成：成像装置、分析软件和电脑（电脑另配）3、主要技术指标：1）配光学分辨率4800×9600、A4加长的双光源彩色扫描仪。扫描年轮、叶面积、根系的反射稿为A4加长幅面（35.6 cm×21.6 cm），正片为30 cm×20 cm，最小像素尺寸0.0053mm ×0.0026 mm；800万像素拍摄仪、带移动电源的辅助背光源板可野外辅助照明3小时。该野外成像背景板最大测量面积A4幅面，具有自动图像校正与自动测量标定特性，可分析小至1mm2的叶片，分析误差＜0.5%、测量中的分析时间＜2秒。2）植物年轮测量分析：可自动判读年轮数、各年轮平均宽度、早材及晚材宽度、各年轮切向角度和面积。可自动划分出年轮边界、早材边界、晚材边界，以及识别出很窄的树轮，可交互删除伪年轮、插入断年轮，可自动生成分析年表。具有【精细】分析选项，可自动分析出≤0.2mm宽度的年轮，分析获得的测量数据具备进一步做交叉定年、数据分析处理能力。可计算树盘总面积，分析木材的边材面积。3）可一键化拍照测量野外活体叶面积。可全自动地大批量分析计算叶面积，并以叶片目标边缘标记来核对其正确性。可同时分析多张叶片面积，及可分析小至1mm2的叶片，叶面积分析误差＜0.5%、分析测量时间＜2秒。可分析多片叶叶面积、病斑面积、虫损叶面积（含分析2/3以上叶片被严重虫损的虫损叶面积）、测量植物的叶绿素相对含量或“绿色程度”，分析叶片叶色（具有按英国皇家园林协会RHS比色卡的比色特性）、可分析作物冠层。可交互进行植物相关的各种尺寸、角度测量。4）植物根系测量分析：（1）根总长、根平均直径、根总面积、根总体积、根尖计数、分叉计数、交叠计数、根直径等级分布参数、根尖段长分布，（2）可不等间距地自定义分段直径，自动测量各直径段长度、投影面积、表面积、体积 等，及其分布参数；能进行根系的颜色分析，确定出根系存活数量，输出不同颜色根系的直径、长度、投影面积、表面积、体积。（3）能进行根系的拓扑分析，自动确定根的连接数、关系角等，还能单独地自动分析主根或任意一支侧根的长度和分叉数等，可单独显示标记根系的任意直径段相应各参数（分档数、档直径范围任意可改，可不等间距地自定义），并能进行根的分叉裁剪、合并、连接等修正，修正操作能回退，以快速获得100%正确的结果。（4）能用盒维数法自动测根系分形维数。可分析根瘤菌体积在根系中的占比，以客观确定根瘤菌体贡献量。（5）大批量的全自动根系分析，对各分析结果图可编辑修正。还可用A4幅面的灯板来拍照分析根系。（6）能自动测量油菜、大豆等果荚的果柄、果身、果喙部分的粗细、长、弧长、玄高等参数。能自动测量各种粒的芒长。（7）能测各类针叶的叶面积、长度、粗细。（8）能做根系生物量分布的大批量自动化估算。4）瓜果剖面各部位分析：可测西瓜的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、空心面积、瓤色分档分析、外周长；可测哈密瓜等甜瓜的：纵径、横径、果形指数、截面积、肉厚、外周长、瓤色分档分析、种腔（纵径、横径、面积）；可测苹果、梨等的：纵径、横径、果形指数、总面积、核心面积、肉色分档分析、外周长；可测柑橘类水果的：纵径、横径、果形指数、总面积、皮厚、肉色分档分析、外周长。5）各分析图像、分布图、结果数据可保存，分析结果输出至Excel表，可输出分析标记图。选配品牌电脑：品牌电脑（酷睿i5 CPU / 8G内存/ 19.5”彩显/无线网卡，5个以上USB2.0口，运行环境Windows 10完整专业版或旗舰版）

一、项目简介 磁共振成像以其具有多模态成像、高分辨及无辐射伤害等优点，在临床医学影像中具有无可替代的地位。然而较慢的成像速度及易受各种伪影干扰是其主要缺点。另一方面，随着临床上对磁共振成像需求的急剧增长，诊断医生的缺口越来越大，并严重影响病人得到及时、准确的诊断。因此，在磁共振成像中引入以深度学习为代表的智能技术，一方面用于加速成像采集速度及提高成像质量，另一方面用于进行智能诊断，解决临床医生人力不足、误诊率较高的问题。 二、前期研究基础 基于我们在磁共振成像方法设计、超分辨率重建及临床应用等方面的跨学科研究优势，我们利用深度学习技术对磁共振成像的各个方面进行整合优化设计，并取得许多重要的初步成果，具有良好的前期工作基础。 三、应用技术成果 我们在深度学习与超快速磁共振成像方面的结合进行了深度研究，并取得许多重要成像。我们研究了基于深度学习的超快速多参数磁共振成像重建，并取得良好的效果，如图1所示。我们还研究了利用深度学习对磁共振成像进行无参考扫描的扭曲校正，如图2所示。