跨植物基质的统一LC-MS/MS分析策略揭示植物激素分布规律及其在农业与医学中的应用价值

本综述系统介绍了基于LC-MS/MS技术的植物激素（如ABA、SA、GA、IAA）统一分析方法，突破传统单一基质分析局限，实现了跨物种（小豆蔻、番茄、墨西哥薄荷等）的高灵敏度、高重现性定量分析。研究揭示了物种特异性激素分布与环境适应性间的内在关联，为作物抗逆性调控、功能食品开发及药用植物应用提供了关键理论与技术支撑。

　　

引言

植物激素（Phytohormones）作为调控植物生长、发育及应激响应的重要有机信号分子，其动态分布与功能解析对农业和医学领域具有深远意义。尽管分析技术不断进步，但跨不同植物基质的标准化激素分析仍存在空白。本研究建立了一套统一的LC-MS/MS分析平台，结合基质特异性提取流程，实现了对脱落酸（ABA）、水杨酸（SA）、赤霉酸（GA）和吲哚-3-乙酸（IAA）等关键激素在五种具有重要农业与药用价值的植物基质中的系统性定量分析。

材料与方法

研究采用超高效液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）技术，使用SHIMADZU LC-30AD系统与Triple Quadrupole质谱仪，搭配ZORBAX Eclipse Plus C18色谱柱。流动相为0.01%甲酸水溶液和甲醇，以35:65（v/v）比例等度洗脱，流速0.5 mL/min，运行时间7分钟。质谱检测采用电喷雾离子源（ESI）正负离子模式和多反应监测（MRM），确保高选择性与灵敏度。

样本前处理针对各基质特性进行优化，如小豆蔻和高糖含量的椰枣需采用多步提取与离心纯化，以内标SA-D4进行归一化校正。方法验证严格遵循US FDA指南，考察线性、检测限（LOD）、定量限（LOQ）、准确度、精密度及基质效应，各项参数均符合定量要求（R2>0.99，CV<10%，回收率80–120%）。

结果与讨论

方法验证结果

该方法在五种植物基质中均表现出优异的线性（R2>0.99）、灵敏度（LOD和LOQ达ng/mL级别）和重复性。基质效应低于±20%，通过基质匹配校准有效消除干扰，验证了方法的跨基质适用性。

样本分析

各激素色谱峰分离良好，保留时间稳定，MRM离子对信号明确，为复杂基质中的准确定量提供保障。

小豆蔻激素特征

小豆蔻中SA和ABA浓度显著较高（中位数SA 1189.6 ng/mL，ABA 402.8 ng/mL），凸显其在干旱等逆境条件下的应激调控优势。ANOVA分析显示不同地理来源样本间存在显著差异（p<0.0001，R2=0.87），印证环境与遗传因素共同影响激素分布。

椰枣激素特征

椰枣中SA与IAA含量突出，与其果实发育和抗逆机制密切关联。SA参与系统获得性抗性（SAR），IAA调控细胞伸长与成熟进程。地域间激素浓度变异显著（p<0.0001），再次强调环境因子的调控作用。

番茄激素特征

番茄以ABA（299.6 ng/mL）和SA（224.4 ng/mL）为主导，契合其在果实成熟和应激响应中的核心作用。ABA的高积累与水分胁迫下的气孔调节及成熟诱导密切相关。

墨西哥薄荷激素特征

该基质中SA浓度极高（355.3 ng/mL），而IAA、GA和ABA几乎检测不到，体现其以防御为导向的代谢特性，可能源于其对病原体环境的适应策略。

芦荟激素特征

芦荟整体激素水平较低，其中ABA与IAA相对较高，GA和SA极低，符合其旱生植物特性——资源节约与内稳态维持机制优于快速生长与防御投资。

跨基质激素分布比较

五种基质激素谱呈现明显物种特异性：小豆蔻高SA/ABA，椰枣中高IAA/SA，番茄高ABA/SA，芦荟整体低下，墨西哥薄荷独高SA。相关性热图显示，小豆蔻与墨西哥薄荷高度相关（r=0.97），芦荟则与其他基质关联较弱，突显其生理独特性。

生物学与农业意义

本研究揭示的激素分布模式深化了对植物环境适应与生长发育调控的理解，为作物抗逆品种选育、药用成分优化及功能食品开发提供理论依据。例如，高SA物种可能更具抗病潜力，高ABA物种更适应干旱环境。统一分析方法的应用有望推动植物激素研究从单一物种向跨物种系统性比较拓展。

结论与展望

本研究成功建立并验证了一套跨植物基质的LC-MS/MS激素分析平台，揭示不同物种激素谱的差异与共性。未来研究可聚焦遗传背景对激素调控的影响、环境胁迫（如高温、盐碱）的激素响应机制，以及高通量分析技术的开发，为气候智能型农业和植物资源可持续利用提供科技支撑。