長光辰英的P300共聚焦拉曼光譜儀針對微塑料檢測應用，具有快速高質量采集、高穩定性光譜、自動化檢測及專業的數據庫資源等優勢。設備適用于不同環境，不同類型的動植物組織的光譜采集，配備專業智能分析軟件提高研究效率。而且該產品線可拓展應用至更多的研究場景，如微塑料檢測、藥物顆粒物分析、單細胞拉曼分選及菌落智能篩選。目前，該產品已服務百余家客戶。

浙江大學生命科學學院院長、浙江大學上海高等研究院院長周如鴻教授，浙江大學生命科學學院生物物理研究所所長田兵教授和浙江大學上海高等研究院戴商特聘副研究員應用長光辰英產品—P300共聚焦拉曼光譜儀在《Advanced Science》雜志上聯合發表了題為“Evidence and Impacts of Nanoplastic Accumulation on Crop Grains”的論文，團隊研究了聚苯乙烯納米塑料(PS-NPs)在農作物中的轉運，包括花生(Arachim subgaea L.)和水稻(Oryza sativa L.)。結果表明，在成熟期PS-NPs從根部轉運到籽粒中積累。PS-NPs(250 mg kg-1)處理使水稻空殼數增加35.45%，結實率降低3.02%，花生平均粒重降低3.45%。此外，PS-NPs還會對營養品質產生不利影響，如降低礦物質元素、氨基酸和不飽和脂肪酸的含量。目前，這是在含有納米塑料的土壤中種植作物的谷物中存在納米塑料的第一份研究報告，結果突出了納米塑料對作物谷物產量和營養質量的影響。

吉林大學張大奕教授團隊聯合浙江中醫藥大學劉明英教授團隊在《Chemosphere》期刊發表了題為“Polypropylene microplastics triggered mouse kidney lipidome reprogramming combined with ROS stress as revealed by lipidomics and Raman biospectra”的論文。研究通過拉曼光譜結合多變量分析與脂質組學，揭示了PP-MPs暴露引發小鼠腎臟損傷的雙重機制。一方面，PP-MPs通過干擾甘油三酯與磷脂代謝導致了小鼠腎臟脂質組重編程；另一方面，PP-MPs破壞了ROS穩定，ROS的失衡加劇了脂質過氧化與細胞膜損傷，最終誘發足突融合等超微結構病變。本研究結果為評估微塑料的腎臟毒性提供了分子證據，并為開發針對性干預策略奠定了理論基礎。

概述微塑料的分布情況及其對環境和人體健康的嚴重性，介紹了微塑料的定義并列舉了常見的類型如聚乙烯、聚丙烯和聚苯乙烯等。目前微塑料的影響逐漸引起重視，國內外已設立法律法規和指標限制微塑料，并促進了相關檢測技術的發展，包括顯微成像、紅外拉曼光譜、質譜和動態光散射等。拉曼光譜技術在微塑料檢測中具有一些技術上優越性，比如它能夠微塑料的數量、形態和成分等多方面的信息，這對科研和環境監測具有重要意義。

長光辰英的激光“甜甜圈”顯微切割技術，切割精度可達5微米，光斑大小在5 - 50微米可調，能實現空間多位置分離，將微區或單細胞分選至不同接收器。可用于冷凍切片、石蠟切片等，通過熒光標記成像精準分離目標組織或細胞，如腎小球、骨骼肌纖維等。其非接觸式分離對生物樣本損傷低，能確保下游轉錄組、基因組等測試。該技術為空間組學研究提供支持，結合Smart - seq2等技術助力單細胞前沿科學研究。

介紹了組織顯微切割與下游組學技術的聯用方案，尤其是通過與轉錄組學聯用，賦能單細胞空間組學研究。通過“甜甜圈”顯微切割技術，目標組織微區能被轉移到接收器中，便于進行基因組、轉錄組或蛋白組檢測，同時記錄原位成像信息，確保空間組學數據還原至原始位置，從而實現對空間組織的深入探索。

長光辰英的激光“甜甜圈”顯微切割技術。該技術在激光誘導向前轉移（LIFT）原理的基礎上，創新性地結合光束整形系統，形成獨特的“甜甜圈”形光斑。 通過該光斑產生的精準推力，可對組織切片上的特定微觀區域實現“所見即所得”式的無接觸分離，完成高精度的顯微組織切割，為下游高分辨率的空間組學研究提供強大的前端樣本獲取工具。

圍繞RAcolony高通量菌落智能篩選系統的應用案例展開，重點介紹其在微生物“先去重、后挑取”流程中的技術創新。系統通過“菌落去重”策略，結合先進的圖像識別與拉曼光譜分析，實現對腸道和環境微生物的高效篩選。應用案例中對比了RAcolony高通量菌落智能篩選系統與人工篩選的效率，RAcolony在提升物種覆蓋率、發現未培養菌株和稀有物種捕獲上均具有顯著優勢。無論是常規混合樣本還是低濃度微生物，RAcolony均可有效減少重復率、提升篩菌質量，極大滿足高通量與規模化微生物篩選需求。

長光辰英推出的RAcolony?高通量菌落智能篩選系統。這套自動化工作站以“先去重、后挑取”為核心理念，旨在革新傳統微生物篩選流程。 RAcolony高通量菌落智能篩選系統通過全皿宏觀定位，結合高分辨率圖像識別與拉曼光譜分析技術，對培養皿中的菌落逐一進行原位的多模態表型分析，實現精準、高效的菌落去重，快速鎖定具有高價值的獨特菌株。隨后，高精度機械臂將根據AI的識別結果，自動完成目標菌落的挑取。RAcolon系統通過AI賦能的自動化流程，顯著提升了篩選通量與準確性，大幅降低了人力和時間成本，是進行高效微生物篩選的理想選擇。