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长光辰英的P300共聚焦拉曼光谱仪针对微塑料检测应用，具有快速高质量采集、高稳定性光谱、自动化检测及专业的数据库资源等优势。设备适用于不同环境，不同类型的动植物组织的光谱采集，配备专业智能分析软件提高研究效率。而且该产品线可拓展应用至更多的研究场景，如微塑料检测、药物颗粒物分析、单细胞拉曼分选及菌落智能筛选。目前，该产品已服务百余家客户。

浙江大学生命科学学院院长、浙江大学上海高等研究院院长周如鸿教授，浙江大学生命科学学院生物物理研究所所长田兵教授和浙江大学上海高等研究院戴商特聘副研究员应用长光辰英产品—P300共聚焦拉曼光谱仪在《Advanced Science》杂志上联合发表了题为“Evidence and Impacts of Nanoplastic Accumulation on Crop Grains”的论文，团队研究了聚苯乙烯纳米塑料(PS-NPs)在农作物中的转运，包括花生(Arachim subgaea L.)和水稻(Oryza sativa L.)。结果表明，在成熟期PS-NPs从根部转运到籽粒中积累。PS-NPs(250 mg kg-¹)处理使水稻空壳数增加35.45%，结实率降低3.02%，花生平均粒重降低3.45%。此外，PS-NPs还会对营养品质产生不利影响，如降低矿物质元素、氨基酸和不饱和脂肪酸的含量。目前，这是在含有纳米塑料的土壤中种植作物的谷物中存在纳米塑料的第一份研究报告，结果突出了纳米塑料对作物谷物产量和营养质量的影响。

吉林大学张大奕教授团队联合浙江中医药大学刘明英教授团队在《Chemosphere》期刊发表了题为“Polypropylene microplastics triggered mouse kidney lipidome reprogramming combined with ROS stress as revealed by lipidomics and Raman biospectra”的论文。研究通过拉曼光谱结合多变量分析与脂质组学，揭示了PP-MPs暴露引发小鼠肾脏损伤的双重机制。一方面，PP-MPs通过干扰甘油三酯与磷脂代谢导致了小鼠肾脏脂质组重编程；另一方面，PP-MPs破坏了ROS稳定，ROS的失衡加剧了脂质过氧化与细胞膜损伤，最终诱发足突融合等超微结构病变。本研究结果为评估微塑料的肾脏毒性提供了分子证据，并为开发针对性干预策略奠定了理论基础。

概述微塑料的分布情况及其对环境和人体健康的严重性，介绍了微塑料的定义并列举了常见的类型如聚乙烯、聚丙烯和聚苯乙烯等。目前微塑料的影响逐渐引起重视，国内外已设立法律法规和指标限制微塑料，并促进了相关检测技术的发展，包括显微成像、红外拉曼光谱、质谱和动态光散射等。拉曼光谱技术在微塑料检测中具有一些技术上优越性，比如它能够微塑料的数量、形态和成分等多方面的信息，这对科研和环境监测具有重要意义。

围绕RAcolony高通量菌落智能筛选系统的应用案例展开，重点介绍其在微生物“先去重、后挑取”流程中的技术创新。系统通过“菌落去重”策略，结合先进的图像识别与拉曼光谱分析，实现对肠道和环境微生物的高效筛选。应用案例中对比了RAcolony高通量菌落智能筛选系统与人工筛选的效率，RAcolony在提升物种覆盖率、发现未培养菌株和稀有物种捕获上均具有显著优势。无论是常规混合样本还是低浓度微生物，RAcolony均可有效减少重复率、提升筛菌质量，极大满足高通量与规模化微生物筛选需求。

长光辰英推出的RAcolony®高通量菌落智能筛选系统。这套自动化工作站以“先去重、后挑取”为核心理念，旨在革新传统微生物筛选流程。 RAcolony高通量菌落智能筛选系统通过全皿宏观定位，结合高分辨率图像识别与拉曼光谱分析技术，对培养皿中的菌落逐一进行原位的多模态表型分析，实现精准、高效的菌落去重，快速锁定具有高价值的独特菌株。随后，高精度机械臂将根据AI的识别结果，自动完成目标菌落的挑取。RAcolon系统通过AI赋能的自动化流程，显著提升了筛选通量与准确性，大幅降低了人力和时间成本，是进行高效微生物筛选的理想选择。

详细解读长光辰英RAcolony高通量菌落智能筛选系统，如何基于“先去重、后挑取”的核心理念，颠覆传统低效的微生物筛选模式。 该系统通过宏观与微观图像识别，从形态学层面完成初步的菌落去重；进而，利用拉曼光谱获取微生物的代谢指纹信息，进行更深层次、更精准的二次去重，为功能菌筛选提供有力依据。 同时通过冰川微生物、工业酵母等真实案例，直观展示如何仅用10%的挑菌量，实现近100%的物种覆盖率，大幅提升研发效率，降低实验成本。

高通量菌落智能筛选系统RAcolony，直击传统微生物筛选中重复率高、成本高昂的痛点，创新性地提出“先去重、后挑取”的核心策略，实现高效的菌落去重。 系统搭载多模态AI识别模块，融合高分辨率的图像识别技术与拉曼光谱分析技术，能够原位、无损地从菌落形态学和代谢特征两个维度进行深度表征，高效剔除重复菌株。筛选完成后，系统通过机械臂将目标菌落精准挑取至孔板中。 整套设备以超过95%的去重效率，真正做到了省时、省力、更省钱。

传统菌株筛选依赖人工扩培和挑取，面临重复率高、低丰度菌株漏检、主观性强等瓶颈。 长光辰英提出“先去重、后挑取”的创新策略，通过微观“图像识别”菌落形态和“拉曼光谱”分析代谢特征，结合AI驱动的多维数据分析，在培养皿原位即可实现高效的菌落去重，极大减少重复操作和测序成本。 新方案利用菌落原位特征多模态采集，提升新物种与低丰度菌株的发现效率，优化筛选流程与下游工作量。整体流程从宏观图像定位到微观属性筛查，再到光谱信息采集，最终由AI算法筛选，显著提升了微生物研究的效率与准确性。