【儀表網 儀表產業】導讀：近日，新加坡-麻省理工學院研究與技術聯盟(SMART)與淡馬錫生命科學實驗室(TLL)的研究團隊開發了一種基于拉曼光譜的農作物早期細菌感染快速檢測方法，為農業病害防治提供了新的技術支持。
雖然科技的發展極大改善了現代人類的生活水平，但在全球范圍內糧食供應不足依然是不能忽視的問題。根據聯合國糧食及農業組織的報告，2020年全世界有7.2-8.11億人口面臨饑餓，有近23.7億人無法獲得充足的食物。人口增長、氣候變化、生態環境破壞等問題使全球糧食安全面臨著巨大挑戰。提高糧食產量，緩解糧食供應壓力已經成為現代社會發展亟待解決的問題。
提高糧食產量主要可以從兩方面入手：一是通過擴大種植面積、培育高產品種等方式提高作物本身的產量；二是通過病蟲害防治等方式減少生產過程中的農作物損失。病原菌感染正是農作物減產的主要原因之一。而氣候變化加速了植物疾病的傳播，使這一問題更為嚴峻。植物病害防治不僅需要安全有效的治療措施，更需要快速準確的早期檢測方法。在病原菌感染早期發現疾病對于減少病害帶來的損失有重要意義。
研究團隊利用了拉曼光譜生物標志物開發了一種診斷算法，可以很容易地在基于云的計算和預測平臺上準確識別和早期檢測細菌感染。在實驗中，研究人員證實利用這種基于拉曼光譜的診斷算法可以快速檢測和量化感染病原菌的植物的先天免疫反應。目前研究團隊正在開發高通量、定制的便攜式或手持拉曼光譜儀，使這種方法可以更方便地應用在田地中。
與傳統目測檢查方法相比，拉曼光譜檢測法可以在植物還沒有表現出感染癥狀的初期階段就檢測出病原菌感染，可以更早對病害采取措施，減少損失。與分子檢測方法相比，拉曼光譜檢測法成本低、設備簡單，更適合現場快速檢測。新的檢測方法農業病害防治提供了有力的技術支持，通過減少損失將有效提高糧食產量。
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