Ett nytt sätt att upptäcka tidiga tecken på skadliga blågröna alger, som blommar i sjöar, floder och reservoarer runt om i världen, har utvecklats av forskare vid University of Birmingham tillsammans med forskare vid Culture Collection of Algae &Protozoa (CCAP), baserat på Scottish Association of Marine Science.

Blågröna alger, eller cyanobakterier, med stora miljöproblem. Storskaliga utbrott, eller blommar, spridda över vattendrag, tömmer syretillförseln och minskar ljuset, döda fisk och andra vattenlevande djur. Dessutom, vissa alger kan producera toxiner som är skadliga för djur och människor.

Att upptäcka dessa blommor - i ett tillräckligt tidigt skede för att förhindra att de når farliga nivåer - är inte enkelt på grund av de tusentals olika arter av alger som kan finnas. Eftersom alger är en viktig del av många vattensystem, Det är bara de arter som blir skadliga som kan behöva dessa förebyggande åtgärder.

Forskare vid University of Birminghams School of Biosciences har utformat ett nytt tillvägagångssätt som använder masspektrometri - ett sätt att identifiera specifika molekyler efter deras massa - för att identifiera viktiga proteindrag i algerna som är unika för varje art, gör att de snabbt kan identifieras. Med nyligen utvecklade, högupplösta tekniker, teamet fann att de kunde producera högspecifika "fingeravtryck" som var och en motsvarar specifika cyanobakteriella arter.

Tekniken är också framgångsrik för att identifiera kombinationer av olika cyanobakterier vid låga koncentrationer före blomningen. Detta innebär att cyanobakterierna kan identifieras innan betydande mängder blågröna alger har utvecklats.

Huvud författare, Dr Aneika Leney, förklarade:"Detta är ett spännande första steg mot att utveckla användbara verktyg som kan användas för att hålla skadliga blågröna algblomningar i avstånd, samtidigt som de giftfria arterna inte är riktade. "

Framtida arbete för att utveckla denna teknik skulle innebära att man skapar en stor databas med spektrala fingeravtryck för alla de olika cyanobakterier som för närvarande är kända. Således, när en matchning hittas, arten kan identifieras snabbt.

Tekniken kan också användas för att kontrollera cyanobakteriella produkters äkthet, såsom spirulina -extrakt, som konsumeras som hälso- och kosttillskott.