拉曼光谱技术在农业应用中的生物分子解析与智能诊断方法研究

这篇综述系统阐述了拉曼光谱（RS）在农业研究中的前沿应用，重点解析了离散峰分析（如峰位移/拟合）与全谱分析（如PLS-DA、2D-COS）方法在植物胁迫响应（如砷/镉应激）和动物健康监测（如小鼠衰老）中的互补价值。文章通过番茄斑萎病毒（TSWV）检测、水稻重金属胁迫等案例，揭示了RS结合机器学习（ML）在农业诊断中的生物分子机制挖掘潜力，为数字农业（DA）发展提供了方法学指导。

　　

1 引言

数字农业（DA）的快速发展推动拉曼光谱（RS）成为植物/动物系统生化分析的核心工具。面对2050年全球粮食增产70-100%的需求，RS凭借非破坏性、高精度特性，在作物病害诊断（如番茄斑萎病毒TSWV）、营养监测及动物产品质控（牛奶/蜂蜜）中展现独特优势。相比近红外光谱（NIRS）等技术，RS能捕捉更精细的分子振动信息，但复杂的光谱解析要求研究者掌握离散峰与全谱分析的协同策略。

2 离散峰分析

2.1 拉曼光谱预处理

水稻砷胁迫实验显示，原始光谱需经基线校正（多项式拟合）、1440 cm^-1（CH₂弯曲振动）峰归一化处理，以消除叶绿素流失导致的信号衰减。过度校正会引入人工负峰，而总面积归一化可能扭曲组间差异。

2.2 方差分析

番茄TSWV感染后，1000 cm^-1峰（类胡萝卜素）强度通过ANOVA/Tukey HSD检验显示：Tom-MX和Tom-BL2分离物造成显著降低（p≤0.001），而Tom-BL1与对照组无差异。小鼠衰老模型中，1079 cm^-1峰（脂质）随月龄增长呈现阶梯式上升，前两个月变化最剧烈。

2.3 峰位移与拟合

砷胁迫水稻的1600 cm^-1酚类峰9天内蓝移4 cm^-1，反映羟基肉桂酸亚类（芥子酸→香豆酸）的动态转换。高斯拟合揭示1155 cm^-1类胡萝卜素峰由1117 cm^-1（C-O-C）和1145 cm^-1（C-C）双组分构成，其面积比可量化砷诱导的氧化损伤程度。

2.4 响应表征

3D表面图显示镉胁迫下1155 cm^-1峰强度在第一周骤降，且始终低于自然成熟对照组。砷积累量与1632 cm^-1酚类峰强呈强相关（R2=0.7587），暗示RS可替代ICP-MS进行重金属检测。

3 全谱分析

3.1 二维相关光谱（2D-COS）

砷胁迫水稻的同步谱显示1155 cm^-1与1525 cm^-1类胡萝卜素峰协同减弱，而异步谱揭示1510 cm^-1组分滞后响应，提示多烯链断裂早于环氧化。

3.2 PLS-DA建模

预处理组合"一阶导数+中值中心化"使小鼠年龄分类F1值达0.92。潜伏变量（LV）优化显示：TSWV分类在11 LV时RMSECV最低，其中LV1（78%方差）主要负载1155 cm^-1类胡萝卜素峰。

3.3 模型验证

外部验证发现Tom-CA分类器在70/30数据分割下TPR骤降30%，反映光谱变异导致的过拟合。砷诊断模型敏感性随时间升至95%，但As⁵⁺/As³⁺选择性在后期降至78%，因两者诱发相似苯丙烷代谢通路。

4 局限与展望

当前挑战包括荧光干扰（尤其叶绿素样品）、MLA泛化性不足（如XGBoost-DA在田间验证缺失）等。作者倡议建立RS开源数据库以促进方法标准化，并强调LV解析比单纯预测精度更能揭示生物机制。

5 方法

实验采用Agilent Resolve手持式拉曼仪（830 nm，495 mW），数据通过PLS_toolbox（MATLAB）和corr2d（R语言）处理，峰值拟合使用GRAMS/AI?完成。