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深海是地球上最后未被人类全面系统感知和利用的地理空间,其充满着许多科学之谜，也蕴藏着人类社会未来发展所需的各种战略资源和能源，成为国际海洋科技发展的热点和焦点。
近日，中国科学院长春光机所李备研究员团队与长光辰英工程化团队联合研制出深海微生物原位分选仪。该研究成果填补了国内外应对深海极端环境原位检测与分选深海微生物设备的空白。
深海中蕴含着极为丰富、鲜为人知的微生物及其他物质资源，同时因其具有高压、高盐度、低温等特点而被认为是极端环境，研究在这种环境下生存的微生物可以帮助人们理解生命的极限。然而，90%的微生物一旦脱离原位环境等原因就不可培养，深海微生物的研究面临着采集、培养、物种鉴定和数据分析等多重难题。
鉴于此，项目团队基于拉曼、光镊及微流控技术研发了能够原位、实时、快速地检测并分选深海微生物的仪器设备，突破了拉曼检测技术和光镊分选技术在 1500米级深海的应用，实现了对深海微生物的原位拉曼检测与光镊分选，填补了国内外应对深海极端环境原位检测与分选深海微生物设备的空白。
项目团队研制的深海微生物原位分选仪专用的干-湿舱组合舱体，解决了耐高压蓝宝石舷窗与分选仪光学系统结构兼容性等众多深海环境下检测设备所面临的工程问题。
项目研制过程中，团队攻克了多项适用于深海微生物原位识别、检测、分选和分析的关键技术。
模拟1500米海域水体，研制专用型多波段显微物镜，为深海微生物的高分辨率、宽视场成像奠定基础。模拟我国南海1500米海域水体环境数据，结合设备舷窗形变数据，研制出了专用型多波段显微物镜，突破了深海环境下长工作距离、高数值孔径和宽波段的显微成像技术，该物镜的透过率高达86%，工作距离达到8 mm，达到国际同类产品的最高水平，为深海微生物的高分辨率、宽视场成像奠定了基础。
借助深度学习算法，成功应对了深海数据稀缺和信噪比低的挑战，为深海微生物原位检测与分选提供了支持。结合深海微生物原位分选需求，引入了深度学习中的PGGAN(渐进式生成对抗网络)和ResNet(残差神经网络)算法，有效解决了深海极端环境下数据稀缺及信噪比低等问题，为深海微生物的原位检测与分选提供了智能化支持。
据了解，这款深海微生物原位分选仪已于2024年6月搭载“探索二号”TS2-38-1 航次，在我国南海某海域完成了1500米级海试试验。
深海微生物原位分选仪的成功研发是海洋仪器领域的一次重要突破。未来，随着生产工艺的进一步优化，这款仪器有望得到更加广泛的应用，发挥其独特的作用，为人类探索深海奥秘贡献力量。
素材来源：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
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