FMS新款便攜式多功能能量代謝測量儀

     FMS能量代謝監(jiān)測系統(tǒng)方案作為SSI家族一款經(jīng)典、堅固耐用、多用途的高精度高分辨率代謝測量主機，受到以各類昆蟲、實驗動物、小型及中大型野生動物、家禽家畜、人體等為研究對象的生理學(xué)、生態(tài)健康、生物醫(yī)學(xué)科學(xué)家的極度青睞。FMS的再度升級改版，以更小體積、更大的數(shù)據(jù)儲存容量、智能化大觸摸屏、更簡化的操作、更合理的價格將再次引爆專注于實驗研究科學(xué)家靈活機動的創(chuàng)新性生物新陳代謝研究熱情。

上圖左為新款FMS便攜代謝儀主機，上圖中為代謝測量理論與技術(shù)手冊，上圖右為人體能量代謝方案

應(yīng)用領(lǐng)域

• 野生動物（含媒介動物）適應(yīng)環(huán)境的行為、生理、進化等研究

• 以實驗動物為模型的肥胖、心血管、糖尿病、衰老等健康研究

• 以家畜家禽等經(jīng)濟動物為研究對象的營養(yǎng)學(xué)、溫室氣體排放等研究

• 以人體為研究對象的運動生理學(xué)、環(huán)境模擬生理學(xué)、特殊人群營養(yǎng)學(xué)等健康研究

技術(shù)特點

• 該儀器將氣流發(fā)生與控制、BaseLine/Chamber雙通道氣路切換器、CO2、O2及H2O測量與顯示、數(shù)據(jù)采集貯存等都集合在一個便攜式手提箱內(nèi)。

• 采用的氣體分析器都是高質(zhì)量、高分辨率的科研級別的分析器，氧氣含量、二氧化碳含量、水汽壓、大氣壓、流速及溫度等都可以精確測定，可滿足各種研究級別的呼吸代謝測

• 

• 量需要，如生物醫(yī)學(xué)研究、動物呼吸代謝研究、運動生理學(xué)研究、植物呼吸及光合研究、土壤呼吸研究、發(fā)酵研究等。

• 全新迷你型主機，堅固的

• 外殼，帶提手，具有大的便攜性，可在各種復(fù)雜野外環(huán)境條件下現(xiàn)場使用

• 溫度、氣壓自動補償，消除環(huán)境溫度、氣壓變化引起的誤差

• 8通道模擬信號輸入，可兼容其它分析儀或傳感器，4通道溫度輸入

• 超大觸摸屏實時顯示儀器各參數(shù)，可同時顯示氧氣、二氧化碳、水汽壓、大氣壓、相對濕度、模擬輸入信號、儲存大小、取樣情況、日期時間序列等數(shù)據(jù)

• 面板具備SD卡卡槽，大支持容量32GB，允許即時存儲數(shù)據(jù)信息，無需單獨的計算機

• 具備功能強大的擴展端口，可以組成多通道或各種因素控制的全面新陳代謝監(jiān)測系統(tǒng)

• 野外實驗可使用鋰離子電池包（4.8 A-H），運行時間至少6小時

上圖左為美國公共電視臺PBS視頻報道野外鳥類代謝監(jiān)測使用10年之久的便攜式設(shè)備，上圖右為久坐生活方式下高分辨率實時能量代謝監(jiān)測方案。

技術(shù)指標(biāo)

1. 傳感器：O2分析儀，燃料電池技術(shù)，使用壽命約2年，燃料電池可更換；CO2分析儀，無色散雙波長紅外氣體分析儀；水汽分析儀，鉑電極電容傳感器

2. 測量范圍：O2，0 - 100%；大氣壓，30-110 kPa；CO2，0 –5%；水汽壓，0-100% RH（無凝結(jié)），溫度0-100°C

3. 精度：O2：2-100%讀數(shù)的0.1%；CO2：0-5%讀數(shù)的1%；H2O：0-95% RH讀數(shù)的1%，95-100%優(yōu)于2%；溫度0.2? C

4. 分辨率：O2: 0.001%；CO2: 0.0001%-0.01%；H2O: 0.001%RH

5. 信號漂移：溫度恒定的情況下O2:<0.02%每小時；CO2:<0.001%每小時；H2O: < 0.01%RH每小時

6. 信號輸入：八個標(biāo)準(zhǔn)電壓雙極模擬輸入，四個溫度輸入

7. 模擬輸出：8個自定義

8. 數(shù)字控制輸出：8TTL邏輯信號

9. 數(shù)字輸出：RS-232轉(zhuǎn)USB，Sablebus快速接口

10. 內(nèi)置存儲器：SD存儲卡，可達(dá)32GB

11. 存儲時間間隔：0.5sec到1hr用戶自定義

12. 氣流流量：10-1500mL/min

13. 流量控制：微電子熱反饋系統(tǒng)，氣流控制通過精密反饋環(huán)系統(tǒng)實際連接氣流泵和流量計（微電腦控制），同時提供高精度針閥；精度：讀數(shù)的2%

14. 流量分辨率：0-99.9mL/min為0.1mL/min；100mL/min 以上為1mL/min

15. 觸摸屏操作，可實時顯示儀器各參數(shù)，可同時顯示氧氣、二氧化碳、水汽壓、大氣壓、相對濕度、模擬輸入信號、儲存大小、取樣情況、日期時間序列等數(shù)據(jù)。配備Windows版本軟件，可在線顯示和分析數(shù)據(jù)

16. 工作溫度：3-50 °C，無冷凝

17. 供電：12-15 VDC，帶220V交流電適配器；可選配鋰電池供電，方便野外操作。

18. 尺寸：35cm×30cm×15cm

19. 重量：4kg

上圖從左到右依次為針對大象、蟋蟀、懸停蜂鳥、媒介昆蟲提供的便攜式代謝儀監(jiān)測配套呼吸室方案

上圖從左到右依次為針對著裝鎧甲士兵、集群鳥類、海洋哺乳動物、植株提供的代謝監(jiān)測配套方案

上圖從左到右依次為針對代謝籠舍、流通式嚙齒類呼吸室、自發(fā)活動或運動誘導(dǎo)體能提供的代謝監(jiān)測配套方案

典型應(yīng)用一

Comparison of the CO2 ventilatory response through development in three rodent species: Effect of fossoriality，Sprenger R J, Kim A B, Dzal Y A, et al. Respiratory physiology & neurobiology, 2019, 264: 19-27.

本文研究了大鼠、倉鼠和松鼠幼體在不同日齡個體的呼吸模式以及對不同濃度二氧化碳?xì)怏w的反應(yīng)敏感性，進而探索嚙齒類不同物種幼體發(fā)育的環(huán)境可塑性。

典型應(yīng)用二

Greater energy demand of exercise during pregnancy does not impact mechanical efficiency，Denize K M, Akbari P, da Silva D F, et al. Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism, 2019.

美國婦產(chǎn)科學(xué)院和加拿大的婦產(chǎn)科醫(yī)生協(xié)會發(fā)表了的孕婦活動指南，建議孕婦進行150分鐘中等強度運動以減少妊娠并發(fā)癥，有利于母體和嬰兒的健康。然而懷孕（嬰兒作為特殊負(fù)重）是如何影響孕婦的能量投入、活動體能和機械效率的卻了解很少。該研究通過FMS便攜式能量代謝儀來定量化不同運動程序的能量消耗和機械效率。

上圖左為對照個體、孕早期、孕中期、孕后期的靜息能量消耗比較，上圖右對照個體、孕早期、孕中期、孕后期個體在21分鐘標(biāo)準(zhǔn)運動任務(wù)后的活動能量消耗情況。*表明結(jié)果有顯著性差異。

本研究創(chuàng)新性發(fā)現(xiàn)，1）孕期運動時間的能量需求與體重增加成正比；2）在低到中等強度的步行過程中機械效率保持不變。

產(chǎn)地：美國

選配技術(shù)方案

1. 可選配WIC紅外熱成像技術(shù)連用組成動物代謝生理表型分析系統(tǒng)

2. 可選配 2D&3D視頻跟蹤和行為分析軟件，進行動物行為3D跟蹤、分析和模型輸出，高通量評估活動狀態(tài)和運動水平，跟蹤多個身體點，用于統(tǒng)計擺尾頻率、身體擺動實驗，可自動計算個體間距離和個體間近鄰近距離用于動物集群行為實驗

3. 可選配植入式溫度（心率、活動度）記錄器，進行實時的動物體溫監(jiān)測，發(fā)熱個體呼吸模式及能量消耗分析

4. 可選配高光譜，進行代謝表型分析過程中的血流信號分析，以及高準(zhǔn)確度腫瘤動物模型或人體的手術(shù)邊界機器視覺診斷，以及Thermo-RGB醫(yī)學(xué)雙光紅外熱成像儀進行人體面部發(fā)熱研究

參考文獻(xiàn)（僅列出部分代表性文獻(xiàn)）

1. Charters J E, Heiniger J, Clemente C J, et al. Multidimensional analyses of physical performance reveal a size‐dependent trade‐off between suites of traits[J]. Functional Ecology, 2018, 32(6): 1541-1553.

2. Cochran J P, Haskins D L, Eady N A, et al. Coal combustion residues and their effects on trace element accumulation and health indices of eastern mud turtles (Kinosternonsubrubrum)[J]. Environmental Pollution, 2018, 243: 346-353.

3. de Melo Costa C C, Maia A S C, Nascimento S T, et al. Thermal balance of Nellore cattle[J]. International journal of biometeorology, 2018, 62(5): 723-731.

4. Denize, Kathryn M., et al. "Greater energy demand of exercise during pregnancy does not impact mechanical efficiency." Applied Physiology, Nutrition, and Metabolism ja (2019).

5. Fernandes M H M R, Lima A R C, Almeida A K, et al. Fasting heat production of S aanen and A nglo N ubian goats measured using open‐circuit facemask respirometry[J]. Journal of animal physiology and animal nutrition, 2017, 101(1): 15-21.

6. Fonseca V C, Saraiva E P, Maia A S C, et al. Models to predict both sensible and latent heat transfer in the respiratory tract of Morada Nova sheep under semiarid tropical environment[J]. International journal of biometeorology, 2017, 61(5): 777-784.

7. Friesen C R, Johansson R, Olsson M. Morph‐specific metabolic rate and the timing of reproductive senescence in a color polymorphic dragon[J]. Journal of Experimental Zoology Part A: Ecological and Integrative Physiology, 2017, 327(7): 433-443.

8. Guigueno M F, Head J A, Letcher R J, et al. Early life exposure to triphenyl phosphate: Effects on thyroid function, growth, and resting metabolic rate of Japanese quail (Coturnix japonica) chicks[J]. Environmental pollution, 2019, 253: 899-908.

9. Haskins D L, Hamilton M T, Stacy N I, et al. Effects of selenium exposure on the hematology, innate immunity, and metabolic rate of yellow-bellied sliders (Trachemys scriptascripta)[J]. Ecotoxicology, 2017, 26(8): 1134-1146.

10. Ivy C M, York J M, Lague S L, et al. Validation of a pulse oximetry system for high-altitude waterfowl by examining the hypoxia responses of the Andean goose (Chloephagamelanoptera)[J]. Physiological and Biochemical Zoology, 2018, 91(3): 859-867.

11. Ladds M A, Slip D J, Harcourt R G. Swimming metabolic rates vary by sex and development stage, but not by species, in three species of Australian otariid seals[J]. Journal of Comparative Physiology B, 2017, 187(3): 503-516.

12. Lenard A, Gifford M E. Mechanisms Influencing Countergradient Variation in Prairie Lizards, Sceloporusconsobrinus[J]. Journal of Herpetology, 2019, 53(3): 196-203.

13. Louppe V, Courant J, Videlier M, et al. Differences in standard metabolic rate at the range edge versus the center of an expanding invasive population of Xenopus laevis in the West of France[J]. Journal of Zoology, 2018, 305(3): 163-172.

14. Maia A S C, Nascimento S T, Carvalho M D, et al. Enteric methane emission of Jersey dairy cows: an investigation on circadian pattern[C]//21ST INTERNATIONAL CONGRESS OF BIOMETEOROLOGY. 2017: 100.

15. Nascimento C C N, de Fran?a Carvalho Fonsêca V, de Melo Costa C C, et al. Respiratory functions and adaptation: an investigation on farm animals bred in tropical environment[J]. 2017.