综述：光学生物传感技术驱动植物信号网络解析助力现代农业发展

这篇综述系统阐述了荧光探针（NIR-I/II）、纳米传感器和基因编码生物传感器在实时监测植物激素（如生长素、细胞分裂素）及次级信号分子（H2O2/NO/Ca2+）中的突破性进展，提出了AI驱动的多模态传感平台设计策略，为作物抗逆育种和智能农业提供技术支撑。

　　

植物激素传感技术进展

作为植物生命活动的核心调控者，九大类激素（生长素、赤霉素等）和次级信号分子（H₂O₂/NO/Ca²⁺）构成复杂的信号网络。最新开发的苯硼酸酯类荧光探针实现了生长素在根尖分生组织的单细胞分辨率成像，而基于碳量子点的纳米传感器将茉莉酸检测限提升至0.1 nM。

氢 peroxide（H₂O₂）传感突破

双光子激发探针HySOx首次实现叶片气孔保卫细胞中H₂O₂爆发的毫秒级动态捕捉。值得注意的是，金纳米棒增强的SERS传感器在稻瘟病侵染模型中，成功区分了病原相关（PTI）和效应因子触发（ETI）的H₂O₂信号模式。

钙离子（Ca²⁺）信号解码

基因编码的GCaMP6s传感器揭示：盐胁迫下，小麦根冠细胞Ca²⁺振荡频率与耐盐性呈正相关。新型FRET探针YellowCameleon 3.6首次捕捉到花粉管尖端Ca²⁺梯度引导的极性生长过程。

多模态集成技术

前沿的AI优化框架通过机器学习算法，将探针组织穿透性提升300%。正在测试的智能农业系统整合了ECochG电化学传感器和无人机多光谱成像，可田间实时监测玉米干旱应激状态。

未来挑战与机遇

当前技术仍受限于植物细胞壁穿透性和叶绿素自发荧光干扰。最新提出的"模块化探针工具箱"概念，通过组合式识别单元设计，有望实现油菜素内酯与独脚金内酯的双通道同步成像，为设计气候智能型作物提供全新研究范式。