编辑推荐：
为探究丁香假单胞菌猕猴桃致病变种（Psa）对猕猴桃茎的侵染过程，研究人员开展拉曼成像 - 化学计量学分析相关研究。结果显示不同感染阶段细胞壁生物聚合物含量有变化，该研究为植物保护提供新途径。
在水果的世界里，猕猴桃凭借独特风味和高营养价值深受人们喜爱，为种植户带来可观经济效益。然而，一种名为丁香假单胞菌猕猴桃致病变种（Pseudomonas syringae pv. actinidiae，简称 Psa）的病原体，却像潜伏在暗处的 “杀手”，给猕猴桃产业带来沉重打击。Psa 传播能力极强，能借助昆虫、花粉和农业活动在果园迅速扩散。一旦猕猴桃感染 Psa，花朵会枯萎，叶片出现褐斑，茎干和枝条也会腐烂，严重影响果实产量和品质，导致种植户遭受巨大经济损失。
此前，虽然有不少研究致力于探索猕猴桃应对 Psa 感染的机制，但在细胞和微观层面，仍存在诸多未知。例如，植物细胞壁作为抵御病原体的首道防线，其中的生物聚合物如半纤维素、纤维素、木质素和果胶，在 Psa 入侵过程中的动态变化尚不明确。而且，现有的分析技术，像化学分析、光学显微镜和电子显微镜等，在研究植物细胞壁时存在缺陷，不是会破坏植物组织结构，就是难以直观呈现细胞壁化学组成和空间分布情况。新兴技术如免疫定位、荧光成像等也各有局限，无法满足深入研究的需求。因此，开发一种能在细胞微观层面快速、无损、无标记且原位分析的方法迫在眉睫。
为了攻克这些难题，国内研究人员开展了一项重要研究。他们利用共聚焦拉曼显微光谱成像（Confocal Raman microspectral imaging，CRMI）技术结合化学计量学方法，对健康和感染 Psa 的猕猴桃茎细胞壁进行深入研究，成果发表在《Chinese Journal of Analytical Chemistry》。
研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先是 CRMI 技术，通过德国 WITec Alpha 300R 共聚焦拉曼显微镜获取拉曼成像数据；其次是化学计量学方法，包括主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）和支持向量机（Support vector machines，SVM）用于数据分析和构建分类模型，以及多元曲线分辨 - 交替最小二乘法（Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Squares，MCR-ALS）来解析光谱矩阵和浓度分布。实验样本来自贵州修文县贵长猕猴桃生产基地的猕猴桃茎。
下面来看具体的研究结果：
- 拉曼光谱峰归属：研究人员以果胶、纤维素和木质素（针叶树醛是木质素主要成分）等标准物质的拉曼光谱为参照，对猕猴桃茎细胞壁拉曼光谱进行定性分析。发现 800 - 860 cm-1的特征峰对应果胶中 α - 糖苷键振动和 α - 异构体的 C - O - C 骨架振动；1098 cm-1和 1126 cm-1的峰与纤维素中 C - O - C 糖苷键对称振动和 H - C - C、H - C = O、H - O = C 弯曲振动相关；1602 cm-1和 1654 cm-1的峰分别归因于木质素中芳香环的 C - C 对称伸缩振动和针叶树醛的共轭 C = C 伸缩振动。这表明猕猴桃茎细胞壁主要由果胶、纤维素、半纤维素和木质素等生物聚合物组成。
- 拉曼光谱分析：研究人员将样本分为健康（0 天）、感染早期（3 天）和感染晚期（5 天）三组。对比不同阶段猕猴桃茎细胞壁拉曼光谱发现，从健康到感染晚期，光谱强度变化明显。以 1602 cm-1为基线进行归一化处理后，半定量分析显示，与健康状态相比，感染 3 天和 5 天后，纤维素在 1098 cm-1和 1126 cm-1处的拉曼峰强度分别下降 7% 和 14%，木质素在 1654 cm-1处的拉曼峰强度分别下降 11% 和 21%。这说明随着 Psa 感染时间延长，猕猴桃茎细胞壁中纤维素和木质素等主要成分含量显著降低，且后期下降更明显。
- 聚类分析：研究人员对不同疾病阶段的猕猴桃茎光谱进行 PCA 分析，发现前三个主成分能解释 98.2% 的方差，健康、感染 3 天和 5 天的样本在 PCA 图上聚类明显，且感染后期聚类效果更清晰。利用 SVM 构建分类模型，预测准确率高达 97%。这表明基于拉曼光谱结合 PCA 和 SVM，可实现对 Psa 感染猕猴桃茎的早期检测。
- 生物聚合物可视化分布：研究人员运用 MCR-ALS 算法对拉曼成像数据进行处理，成功分解出细胞壁中果胶、纤维素和木质素等生物聚合物的纯光谱和浓度矩阵，得到准确的分子成像图。在健康猕猴桃茎中，高甲基化果胶（High-methylated pectin，HMP）和低甲基化果胶（Low-methylated pectin，LMP）在细胞壁上稀疏分布；纤维素和半纤维素也有各自的分布特征；木质素经 MCR-ALS 算法处理后成功提取其拉曼成像。在不同感染阶段，细胞壁生物聚合物分布和含量变化显著。感染 3 天后，纤维素和 HMP 含量略有增加，LMP、半纤维素和木质素含量略有下降；感染 5 天后，所有检测的生物聚合物含量均显著下降，细胞壁结构被破坏，出现溃疡病症状。
综合上述研究结果，研究人员得出结论：CRMI 结合化学计量学是一种强大的技术手段，能在细胞层面研究 Psa 感染猕猴桃茎过程中细胞壁生物聚合物的时空变化。PCA 和 SVM 算法构建的模型有效，MCR-ALS 算法能准确解析细胞壁生物聚合物。研究发现感染早期细胞壁部分成分增加是植物的防御反应，而后期生物聚合物含量下降导致细胞壁结构破坏。这项研究为理解植物与病原体相互作用机制提供新视角，为植物保护提供新思路，有望推动开发更有效的防治策略，助力猕猴桃产业健康发展。
