基于挥发性有机化合物（VOCs）的水稻穗瘟病快速识别方法：SPME-GC–MS、PTR-MS和FTIR的比较

《Computers and Electronics in Agriculture》：A rapid identification method for rice panicle blast based on VOCs: Comparison of SPME-GC–MS, PTR-MS, and FTIR

水稻穗颈叶斑病基于VOCs的快速诊断方法研究通过比较SPME-GC–MS、PTR-MS和FTIR三种技术，发现FTIR结合PCA-SVM模型准确率达100%，为田间非破坏性检测提供新方案。

　　

唐启星|刘玉坤|王珂|魏东|焦雷子|刘亚超|王润宇|杨桂燕|董大明

安徽农业大学电子电气工程学院，中国合肥230036

摘要

植物在受到机械损伤、昆虫侵害、食草动物攻击和病原体感染时会释放挥发性有机化合物（VOCs）。值得注意的是，VOCs与植物的内部代谢或病理过程密切相关，因此可以反映其生理状态。因此，本研究旨在开发一种基于VOCs的快速诊断方法来识别稻穗瘟病。本研究采用了三种分析技术：固相微萃取-气相色谱-质谱联用（SPME-GC–MS）、质子转移反应质谱（PTR-MS）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）来检测样品中的VOCs。通过比较和分析这些技术的结果和性能，确定了最有效、快速且无损的诊断方法。实验结果表明，这三种方法都能检测到特定的VOCs，如丙二酸和氨基甲酸铵，为稻穗瘟病的快速诊断提供了有效途径。此外，将PTR-MS数据与支持向量机（SVM）模型结合使用，可以有效地区分健康和患病的稻株，分类准确率达到89%。FTIR数据与主成分分析（PCA）-SVM模型结合使用时，准确率达到100%。PTR-MS和FTIR技术都能快速且无损地检测稻穗瘟病。值得注意的是，FTIR技术为植物疾病的快速现场诊断提供了新的见解和技术支持。

引言

水稻是世界上主要的粮食作物（Singh等人，2024；Li等人，2023）。根据中国国家统计局的数据，2024年中国早稻总产量为2817.4万吨，比2023年减少了0.6%，这是由于降雨量过大等不利因素造成的。大雨和温暖的温度为稻穗瘟病（由Magnaporthe oryzae病原体引起的真菌感染）创造了有利条件（Wilson，2021），从而增加了感染的可能性。作为导致水稻产量减少的主要原因，稻穗瘟病通常会导致10-20%的产量损失，在严重情况下甚至可达40-50%，在某些地区甚至会导致作物完全歉收。因此，检测、预防和控制稻穗瘟病至关重要。

植物组织释放的挥发性有机化合物（VOCs）（Liu等人，2023b；Gan等人，2023；Gong等人，2023）与植物的代谢或病理过程密切相关。它们还可以反映植物的生理状态。植物在受到机械损伤、昆虫侵害、食草动物攻击和病原体感染时会释放VOCs（Grandi等人，2024）。常见的VOCs检测技术（Tang等人，2025；Khatib和Haick，2022；McGinn等人，2020）主要包括电子鼻（Weso?y等人，2023；Makin，2022）和气相色谱-质谱联用（GC–MS）（Mokh等人，2025；Wimonmuang和Lee，2024）。Wang等人使用金属氧化物半导体（MOS）电子鼻结合不同的特征提取方法和GC-SVM来评估茎蛀害害虫的损害持续时间（Wang等人，2020）。Aghili等人使用电子鼻和GC–MS进行芝麻油中的掺假检测（Aghili等人，2023）。He等人使用固相卟啉和硼二吡咯亚甲基传感器来检测水稻中的两种主要隐蔽害虫（He等人，2022）。虽然电子鼻具有速度快、操作简单和成本低等优点，但其灵敏度和分辨率较低，且容易受到环境干扰。GC–MS提供了高灵敏度和高分辨率的分析（Ziani等人，2025），适用于高精度的定性和定量检测。

技术进步引入了新的VOCs检测方法，如质子转移反应质谱（PTR-MS）（Yang等人，2024）和傅里叶变换红外光谱（FTIR）（Kim，2025；Yang等人，2025）。PTR-MS能够实时在线监测微量VOCs，具有快速检测速度、高灵敏度和定量能力。Xu等人使用PTR-MS和FGC-PTR-MS快速识别和定量与呼吸机相关肺炎（VAP）相关的细菌释放的VOCs（Xu等人，2024）。Yang等人使用PTR-MS检测掺假茶中的VOCs，有效识别了掺假情况（Yang等人，2023）。这些研究为识别稻穗瘟病提供了新的见解。FTIR技术具有较低的设备成本、操作简单以及能够同时检测多种气体的优点。Liu等人使用FTIR快速识别人工香味大米（Liu等人，2023a），Giechaskiel等人使用它快速检测汽车尾气中的VOCs（Giechaskiel和Clairotte，2021）。PTR-MS和FTIR在这些不同领域的成功应用表明它们在识别稻穗瘟病方面具有潜力。

本研究旨在开发一种基于VOCs分析的快速诊断方法来识别稻穗瘟病。我们将系统地比较三种技术——固相微萃取与气相色谱-质谱联用（SPME-GC–MS）、PTR-MS和FTIR——在检测稻穗瘟病特征挥发物方面的性能。评估将重点关注它们的灵敏度、及时性和适用性，以建立一种快速、准确且无损的诊断方案。

样本

样本采集自中国安徽省合肥市蜀山区黄桥湾的田地。共收集了24个样本，分为两组：一组6个样本（3个健康样本和3个感染稻穗瘟病的样本）用于GC–MS分析，另一组18个样本（9个健康样本和9个感染稻穗瘟病的样本）同时使用PTR-MS和FTIR进行分析。为了确保样本的均匀性和可比性，所有样本均由专家挑选，确保它们处于相似的生长状态。

通过SPME-GC–MS分析VOCs

对2.2节收集的GC–MS数据进行比较分析，发现健康样本和稻穗瘟病样本之间的VOC谱存在显著差异。差异化合物的主要类别包括烷烃（m/z 114, 86）、酯类（m/z 21, 297）、羧酸（m/z 104）、氨基甲酸酯（m/z 78）、杂环化合物（m/z 82）和TMS衍生物（m/z 356, 412, 458）。

化合物的鉴定采用了双标准方法。首先，将获取的质量谱进行比较

三种技术的比较分析

基于上述结果，本研究比较了SPME-GC–MS、PTR-MS和FTIR技术在检测与稻穗瘟病相关的VOCs方面的优势和劣势（表2），并探讨了它们在疾病诊断中的应用潜力。

SPME-GC–MS被认为是实验室成分分析的“金标准”，因为它具有高分辨率的分离能力和精确的定性能力。然而，其操作复杂，样品预处理要求严格，操作要求较高

未来现场采样方案的讨论

我们设计了一个包含三个关键部分的系统策略：

专用现场采样装置：我们计划开发一种便携式、密封的采样室，配备可调节的接口。该装置设计用于直接在田间包围目标稻穗，实现原位气体采集。这种方法可以有效隔离环境干扰，并直接从作物冠层微环境中捕获目标VOCs。

与便携式分析设备的集成：

结论

本研究证明了植物VOCs与稻穗瘟病感染之间存在强烈相关性。通过系统地比较SPME-GC–MS、PTR-MS和FTIR的性能，建立了一种快速诊断该疾病的新方法。实验结果证实，这三种技术都能有效识别特定的挥发物丙二酸和氨基甲酸铵，从而实现准确的疾病诊断。其中，PTR-MS技术与SVM模型结合使用取得了最佳效果

CRediT作者贡献声明

唐启星：撰写 – 审稿与编辑，撰写 – 原稿，可视化，验证，监督，软件，资源，项目管理，方法学，调查。刘玉坤：撰写 – 原稿，数据管理，概念化。王珂：验证，调查。魏东：正式分析。焦雷子：验证，正式分析。刘亚超：验证。王润宇：软件。杨桂燕：验证，正式分析。董大明：撰写 – 审稿与编辑，监督，

资助

本项目得到了国家重点研发计划（2022YFD20002003）和中国国家自然科学基金（52105539）的支持。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能会影响本文所述工作的竞争性财务利益或个人关系。