基于高光谱表型组学的杨树干旱胁迫代谢谱无损预测研究

为解决杨树等多年生能源作物在干旱胁迫下代谢响应机制不明、传统检测方法破坏性强的问题，研究人员整合可见-近红外(VNIR)和短波红外(SWIR)高光谱成像技术与非靶向代谢组学，通过LASSO回归模型建立了127种代谢物与光谱特征的关联。研究发现73种代谢物对干旱响应显著，其中氨基酸(AA)积累增加而碳水化合物(CHO)和酚苷(PG)减少，并鉴定出1695 nm等关键光谱生物标志物。该研究为能源作物抗旱育种提供了高通量、无损的表型分析新范式。

　　

随着全球气候变化加剧，干旱已成为制约农林生产的主要环境胁迫因素。杨树(Populus)作为速生型木本能源作物，其抗旱性能直接关系到生物质能源的可持续供应。然而，传统代谢分析方法依赖破坏性取样，难以实现大规模育种材料的快速筛选；同时，植物干旱响应涉及复杂的代谢网络重构，现有技术难以捕捉动态变化过程。这些瓶颈严重制约了抗旱品种选育效率。

美国橡树岭国家实验室(Biosciences Division, Oak Ridge National Laboratory)的研究团队在《Environmental and Experimental Botany》发表的研究中，创新性地将可见-近红外(VNIR, 500-900 nm)和短波红外(SWIR, 950-1700 nm)高光谱成像(HSI)与非靶向代谢组学相结合，建立了杨树叶片的代谢谱无损预测体系。研究采用PlantScreen?高通量表型平台对8个商用杨树基因型进行持续11周的干旱处理监测，通过气相色谱-质谱(GC-MS)鉴定127种代谢物，并运用最小绝对收缩选择算子(LASSO)回归模型解析光谱-代谢物关联规律。

生理、光谱和代谢数据概览

干旱处理导致叶片总面积显著减少59-91%，光系统II最大效率(Fv/Fm_Lss)降低证实胁迫成功建立。高光谱分析显示干旱植株在500-1700 nm波段反射率普遍升高，主成分分析(PCA)解释94.5%的变异。代谢组检测到73种显著响应的代谢物，其中46种上调、27种下调，但基因型间差异不显著。

干旱响应的代谢变化

氨基酸(AA)类代谢物呈现最显著积累，其中瓜氨酸(citrulline)和谷氨酸(glutamic acid)分别上调3.09和3.02 log₂倍。碳水化合物(CHO)中棉子糖(raffinose)增加1.15倍，而葡萄糖(glucose)降低0.33倍。酚苷(PG)代谢呈现双向调控，p-香豆酸4-O-葡萄糖苷增加0.93倍，但水杨苷(salicortin)减少1.38倍。这些变化反映了碳氮资源向渗透保护物质的重新分配。

代谢物-光谱相关性

皮尔逊相关性分析揭示78种代谢物与光谱显著相关(FDR<0.05)，阿拉伯糖醇(arabitol)呈现最强正相关(r=0.72)，而莽草酸(shikimic acid)显示最强负相关(r=-0.72)。值得注意的是，13.33 235 glycoside等代谢物在干旱和正常条件下均保持稳定光谱关联，具备作为通用生物标志物的潜力。

LASSO模型预测效能

基于光谱的代谢物预测模型中，1,2-环己二醇葡萄糖苷(adj-R2=0.77)和阿拉伯糖醇(adj-R2=0.70)预测精度最高。VNIR波段(500-700 nm)对AA和酚类(P)预测效果突出，而SWIR波段(1680-1700 nm)对CHO和有机酸(OA)更具特异性。1695 nm波长对多类代谢物的平均检测率达49.5%，成为最具诊断价值的特征波段。

该研究首次系统建立了木本植物光谱特征与代谢网络的映射关系，突破性地实现了：① 通过1695 nm等关键波段无损预测渗透调节物质积累；② 发现环境不敏感的光谱生物标志物13.33 235 glycoside；③ 验证VNIR+SWIR联合分析对复杂代谢响应的解析优势。这些发现为森林作物抗逆育种提供了可规模化的表型组学技术框架，也为发展机载/星载遥感监测植物胁迫状态奠定了理论基础。未来通过扩展遗传多样性材料和整合多组学数据，将进一步优化预测模型在精准林业中的应用效能。