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想让番茄红而甜？教你如何用便携式光谱仪测定果实成熟度！

花匠小妙招
2024-12-29 00:06

番茄果实的发育和成熟是研究与工业化园艺相关的作物生物学的重要过程。番茄果实的多种用途导致其在从早熟到红熟的不同发育点收获，传统上由大小、重量、颜色和内部成分等参数根据定义的视觉“分级”方案表示。

然而，视觉分级方案是主观的，因此“高科技”园艺需要对番茄果实发育和成熟的客观分类。为了表征整个番茄果实的发育和成熟过程，采用了使用紧凑型便携式ATR-FTIR光谱法和化学计量学的生物光谱方法。

全球粮食安全依赖于有效的作物生产，分配和利用的结合。作物生产和分配都变得越来越具有挑战性，而人口增长和气候变化导致全球粮食短缺和营养不良。传统的耕作方式一直在努力增加全球主要作物的产量。由于缺乏可用于粮食生产的土地，预计作物生产的大部分增长将通过更高的产量，集约化种植和减少供应链中的浪费来实现，因为作物损失气候，害虫，病原体以及下游消费者废物。

因此，最大限度地提高作物产量和减少浪费的创新解决方案对于维护粮食安全至关重要。虽然正在开发许多方法来帮助解决这个问题，但基于技术的农业解决方案经常被种植的大量作物物种（和栽培品种）以及作物生产系统内植物与环境相互作用的复杂性所混淆。因此，迫切需要开发新的方法，以提高我们对作物生物学的理解，并开发应用耕作工具，以最大限度地提高产量，最大限度地减少损失，并改善收获前和收获后的生产和利用。

番茄是全球最重要的作物之一，每年价值124亿美元，代表了优质水果市场的最大部分。由于其生成时间短，以及经过充分研究的遗传，生化和生理特性，它被广泛用作植物模型。番茄果实富含有益的植物化学物质，细腻，发育和成熟迅速，在其发育的各个阶段使用，无论是整体还是用于各种加工目的，包括罐头食品、糊状物、酱汁、果汁等。.这些产品中的每一种都需要处于不同发育或成熟阶段的果实，从早未成熟到红色成熟的果实，具体取决于开花后的天数。

番茄果实的发育和成熟都是影响果实质量和保质期的园艺行业的重要参数。因此，准确且无损地监测番茄果实发育和成熟过程中发生的变化的能力是植物生物学家和园艺学家最感兴趣的。

植物表皮层和相关表面结构提供了维持植物完整性，调节果实生长和确定保质期所必需的植物-环境界面。番茄果实表皮由整合的异质多层基质组成，包括角质层（角质层本身和角质层）、细胞壁和表皮细胞。

这些层在果实发育和成熟过程中会发生广泛的变化。然而，迄今为止，所涉及的分子机制以及这些变化如何影响形态、质地、病原体敏感性和货架期等特征尚未完全阐明。此外，由于角质层和细胞壁的顽固性，很难分别研究这些组织。因此，研究植物表面结构的新方法对于确定它们如何有助于园艺产品的健康生长和发育或异常状况的出现至关重要。

此外，这些方法需要转化为实际的田间应用，以便与基础植物生物学研究和应用作物科学相关。尽管实验室中传统上使用的许多分析工具可能适用于现场园艺应用，但可用于非破坏性研究植物表面结构的工具有限。

基于光物质相互作用的光学传感器被认为是基于光谱特征的植物健康和疾病检测无损监测的有效工具。特别是中红外（MIR）振动光谱与化学计量学相结合，已被广泛用作生物分析工具，可对大多数类型的样品进行无损分析。

振动光谱，也称为表面技术，通常将样品的表层探测到微米深度，并且由于数据分析的进步，也可用于分析复杂的异质生物样品，称为生物光谱学。

4000至400厘米之间生物材料的独特光谱− 1（2.5-25μm波长）通过红外辐射和样品之间的光物质相互作用产生，包含对生物应用有用的生化特定变量。

许多生物材料优先在“指纹区域”（1800-900厘米），因此该区域通常是选择用于分析的光谱范围[20]。光谱数据分析可分为探索性和诊断性分析。

探索性数据分析包括数据可视化、模式识别和生物标志物提取。用于这些目的的分析模型示例包括无监督学习，如主成分分析（PCA））和监督方法，如线性判别分析（LDA）。

诊断数据分析旨在评估分类器的性能，以实现自主决策。常用的各种分类器包括LDA，支持向量机（SVM），朴素贝叶斯和人工神经网络（ANN），每种分类器都表现出不同程度的模型复杂性。MIR光谱学与专业数据分析已应用于解决重要的园艺问题，包括植物健康监测，植物 - 环境相互作用，疾病检测，表型和分类关系。然而，开发基于生物光谱学的作物科学生物分析方法，允许在实验室和田间环境中研究植物，对于更广泛地采用其作为园艺工具至关重要。

目前，可以测量完整样品的便携式拉曼光谱仪比具有这种功能的红外光谱仪更容易获得。因此，迄今为止，开发基于生物光谱的生物分析方法以分析完整作物的进展主要限于使用拉曼光谱，尽管该技术最近才用于全样品分析。

MIR范围之外的其他几种技术，如近红外（NIR）、紫外（UV）和可见光，以及高光谱分析已被用于评估番茄的质量参数。然而，这些研究中很少能对发育和成熟过程中体内发生的变化提供详细的生化见解，传统上只关注分类性能或传统质量参数与光谱数据之间的相关性。

此外，潜在的小测量区域，以及NIR、UV、可见光和拉曼仪器的更高能量，增加了光在非常小的区域内穿透样品的深度，使得获得可靠的生物信息可能难以。相比之下，MIR光谱提供了具有非常明确的测量区域和光穿透深度的采样模式，当与所研究的植物组织的已知化学成分相结合时，可以进行生化研究。

衰减全反射傅里叶变换红外（ATR-FTIR）光谱是一种具有非常明确的光穿透深度的方法，可以对较大区域进行宏观测量。在其他领域，ATR-FTIR光谱已被证明在提供生物样品的生化洞察力以及与分类模型相结合提供强大的鉴别力方面表现出色。

这表明需要评估拉曼互补方法的使用，例如反射光谱，包括作物科学中的ATR-FTIR光谱。为了提高基于光谱学的方法提供生化信息和分类性能的能力，必须评估旨在开发多传感器平台的补充方法，这将是复杂系统所必需的。

番茄被广泛用作在果实发育和成熟过程中研究角质层、细胞壁和表皮的模型系统。因此，在本研究中，我们应用了一种结合多变量化学计量学进行生物标志物提取和分类性能评估的新方法。生物标志物提取作为两层方法的一部分，旨在研究发育和成熟对番茄果实光谱特征的影响。

首先，采用PCA-LDA形式的探索性多变量分析，提取与番茄果实4至36 dpa的34个发育阶段差异相关的暂定波数生物标志物，以及随后从成熟的绿色到红色成熟番茄的六个不同成熟阶段。探索被确定为生物标志物的生化实体。

番茄果实的发育和成熟分为两个不同的过程，判别函数1（LD1）可有效分离发育阶段，但未观察到DS02与DS03、DS05与DS06、DS07与DS08的明显分离。这表明这些阶段的光谱特征与其他发育类别（DS01、DS04和DS09）几乎没有差异。虽然DS02/DS03、DS05/DS06和DS07/DS08形成了不同的簇，没有明显的分离，但这些对彼此非常不同，有效地沿着LD1形成了六个可区分的群。

相比之下，判别LD2显示DS02和DS03有明确的分离，但相邻的DS05/DS06或DS07/DS08没有。DS05与DS06的分离是沿着LD3实现的，而DS07和DS08之间没有可观察到的分离。根据光谱数据，DS07和DS08的相关性似乎最密切，如图中完整显示的前三个LD的多元PCA-LDA所示。这可能是由于番茄果实成熟的最后几天发生的变化很小，与成熟绿色阶段之前发生的变化相比。

为了进一步探索在三维判别空间中观察到的群体聚类，提取了三个LD中每个LD的PCA-LDA载荷，以确定与番茄果实发育过程相关的特定光谱变化。这总结了从DS3-DS01在09和4 dpa之间番茄果实发育过程中发生的主要生化变化。

此外，还鉴定了几种与蛋白质相关并指示成熟的独特光谱生物标志物，包括突出的酰胺I，II和III区域。蛋白质是细胞壁的主要组成部分，在较小程度上是植物角质层，这表明这些蛋白质可能基于指纹光谱上观察到的多种蛋白质振动而成熟依赖。蛋白质振动模式在波数1632、1575、1539、1239和1218 cm处特别可见− 1。

这些变化可能与果皮的软化以及成熟过程中果胶和其他天然聚合物的解聚有关，导致嵌入细胞壁-角质层复合物中的蛋白质的可及性和丰度发生变化。1504 cm 处的（C-H）振动− 1可能与成熟过程中类胡萝卜素含量的增加有关，特别是番茄红素.1078厘米处的成熟特异性生物标志物− 1既往与木葡聚糖相关，也可能与表皮中的木葡糖基转移酶/内水解酶（XTH）活性有关，后者在番茄果实软化中起积极作用。

有趣的是，波数 1041 厘米− 1与阿拉伯半乳聚糖有关。植物细胞表面的阿拉伯半乳聚糖糖蛋白与植物生长发育有关，并可能整合成熟过程中细胞壁和角质层中发生的变化。蛋白质振动的检测可能意味着番茄成熟期间蛋白质丰度增加，加强了阿拉伯半乳聚糖作为糖蛋白一部分的身份，并在成熟过程中提供了木葡聚糖和 XTH 酶活性之间的联系。

能够自主和非破坏性地区分番茄果实的九个不同的发育阶段和六个常见的园艺成熟等级，这是一项重要的进步，使专业种植者或工业食品生产/供应链能够更有效地对水果质量进行分级。基于传感器的园艺系统将依赖于来自各种传感器的多个输入。出于这个原因，重要的是要探索和使用不同的传感器，并将它们视为互补而不是竞争。

各种研究表明，番茄成熟度分级和质量参数评估可以使用光谱法来实现，光谱学采用不同波长和紫外线、可见光和红外光之间的电磁光谱范围。为了促进MIR传感器的扩展，结果表明，使用紧凑型光谱仪实现了目前的精度水平，与园艺环境中可用于测试的样品数量相比，数据集相对较小，其中通常分类精度随着数据集的增加而增加。

尽管需要外部验证来巩固这些结果，但这项研究清楚地表明了其潜力，特别是ATR-FTIR用于包括番茄在内的各种园艺产品的自动分类。生物光谱是一种强大的分析工具和潜在的传感器技术，用于将基础植物生物学和应用作物科学联系起来，作为开发精密园艺系统的一部分。包括MIR光谱在内的表面技术的发展，适用于均质和异质物质，为完整组织的分析和体内无损测量打开了大门。

然而，迄今为止，MIR光谱学用于研究完整植物的程度有限，对便携式设备的评估也很有限，这些设备可以很容易地重新装备以用于园艺应用。ATR-FTIR采样模式探测番茄果实表皮表层内的主要生化化合物组，例如角质层的角质，蜡和酚类部分，以及纤维素，果胶，碳水化合物和木质素样化合物作为主要细胞壁成分，因此非常适合研究植物表皮，因为它与园艺参数有关。

基于生物光谱的体内植物器官内多化合物分析为在发育过程中或响应工业加工期间研究角质层和细胞壁结构的传统方法提供了一种替代方法。在这方面，MIR生物光谱学将被证明可用于破译番茄果实发育和成熟过程中表皮结构变化的分子细节。这一点至关重要，因为角质层形成背后的详细机制存在争议，并且对整个番茄果实的角质层结构与采后特征之间的关系知之甚少。