不同雄性花粉授粉晚熟软枣猕猴桃资源的贮藏特性评价

《Postharvest Biology and Technology》：Storage characteristics evaluation of late-maturing Actinidia arguta resources pollinated by different male pollens

　　

•不同的雄花花粉为雌株授粉，产生了多样的果实资源。
•全面分析了不同软枣猕猴桃资源的贮藏性能。
•建立了果实资源贮藏评价模型。
•鉴定并选育出具有更好耐贮性的晚熟品种。

1. 引言
软枣猕猴桃（Actinidia arguta）因其丰富的营养成分、独特的风味和健康益处而备受重视 (Zou et al., 2024)。除了直接食用外，软枣猕猴桃还可以加工成果汁、果醋、酒和果干等多种产品 (Yang et al., 2022)。此外，该物种发挥着重要的生态作用：其发达的根系能有效稳定表层土壤并减轻土壤侵蚀，特别是在坡地种植时。

然而，作为一种呼吸跃变型果实，软枣猕猴桃采后成熟和衰老迅速，导致快速软化、失水、微生物腐烂和营养降解 (Twidle et al., 2018)。软枣猕猴桃的采后保鲜方法包括脱水处理 (Zou et al., 2024)、低温贮藏和壳聚糖涂膜 (Stasiak et al., 2019)。低温贮藏是延长果实货架期应用最广泛且最具成本效益的方法之一。随着温度升高，软枣猕猴桃的呼吸强度增加，伴随着营养消耗和细胞降解的加速 (Seal et al., 2013a, Seal et al., 2013b)。在 0 至 4 °C 的温度下贮藏可抑制微生物和酶的生长，同时非酶促活性得以维持和持续，并与微生物增殖相伴发生 (Zhu et al., 2020)。本研究旨在通过不同的授粉处理获得具有增强耐贮性的软枣猕猴桃基因型，从而在品种起源层面改良其耐贮性。

种质资源是果实遗传改良、育种、开发和利用不可或缺的材料 (Seal et al., 2013a, Seal et al., 2013b)。因此，本研究筛选了优质的雌雄株，以获得具有良好耐贮性和品质的软枣猕猴桃果实。授粉显著改善了晚熟软枣猕猴桃的品质。这种改善主要源于由异花授粉效应（xenia effect）介导的完整分子级联反应。父本花粉基因型可能通过异花授粉效应调节采后果实性状和生物活性化合物的积累 (Zhao et al., 2023)。在生理上，相容授粉可能重塑果实内源激素平衡；本试验中检测到的生长促进激素（IAA, GA?）与衰老相关 ABA 比例的改变可能是延缓果实成熟的部分途径 (Seal et al., 2013a, Seal et al., 2013b)，但需要更多的分子验证来确认因果关系。这种激素的上调进一步触发了下游关键功能基因的差异表达。在分子层面，由不同花粉来源触发的激素信号变化可能介导代谢相关结构基因的差异表达，并可能调节与类黄酮合成相关的 MBW 转录复合物 (Stasiak et al., 2021)。这种基因表达的重塑将光合碳流从初级代谢重定向到次级代谢，为酚类、类黄酮和维生素 C 的积累提供充足的碳骨架和还原力。

本研究全面监测了四种晚熟软枣猕猴桃资源在 25 °C 和 2 °C 贮藏期间 15 个感官、营养和生理生化质量指标的变化动态。进一步阐明了这些材料依赖基因型的贮藏特性。目前，缺乏针对晚熟软枣猕猴桃种质的系统化、多指标评价体系。依赖硬度或腐烂率等单一指标无法全面反映整体贮藏性能，且容易导致筛选结果偏差。在本研究中，我们建立了一个结合 PCA 降维和 CRITIC 客观加权的加权灰色关联模型，以定量排名不同授粉组合软枣猕猴桃资源的耐贮性。此外，建立了一个客观数据驱动的综合评价模型，以筛选关键贮藏指标并评估不同资源的贮藏性能，为采后调控和品种选育提供了理论基础。

2. 材料与方法
2.1. 植物材料 & 贮藏设计
实验于 2023 年至 2024 年在沈阳进行。本实验所用的果实和花粉均采集自辽宁省农业农村厅东北野生软枣猕猴桃种质资源圃（中国沈阳）。实验包括四个对照组（SNWS1–SNWS4）和 16 个授粉组合（标记为"SNWS1?×XZ1"）。花粉在药隔开裂前从四个遗传背景不同的雄性基因型（XZ1, XZ2, XZ3 和 XZ4）中采集。人工授粉在雌性软枣猕猴桃植株盛花期进行。为了最大限度地减少个体差异，随机选择三棵雌树用每个雄性基因型进行授粉。所有雌花事先套袋以避免意外的风媒和虫媒授粉。收集花粉后，暂时取下纸袋；用棉签将花粉轻轻涂抹在花柱上，并重新安装袋子以防止二次授粉。基于三个核心性状筛选合适的雄性授粉者：与雌株花期同步、单株花粉产量能力和花粉活力。基于这些标准，选择了田间可观察性状，包括生长旺盛、开花丰富意味着潜在花粉产量高，以及与雌株花期同步以保证有效授粉。实验对照组（CK）为自然授粉。实验组雄性植株的花粉通过人工授粉，程序与实验组合相同。每组重复三次。果实于商业成熟期采收，此时可溶性固形物含量（SSC）达到 8–10%，果皮呈现完全的黄绿色。每个授粉组合约采收 200 个果实。采收后，果实在一小时内立即运回实验室。

通过早期试验的初步筛选（数据见补充材料），选择了四种晚熟软枣猕猴桃资源进行贮藏实验，即 (SNWS1?×XZ1, SNWS2?×XZ1, SNWS3?×XZ2, SNWS4×XZ1)。将均匀、无瑕疵的果实放入泡沫箱中。贮藏实验在 25 °C 常温下和 2 °C 低温下进行。在 25 °C 和 90%-95% 相对湿度条件下，于第 0, 3, 6, 9, 12 和 15 天采集样本，共 15 天。在 2 °C 和 80%-85% 相对湿度条件下，于第 0, 7, 14, 21, 28 和 35 天采集样本，共 35 天。

2.2. 综合质量指标测定
测量了 15 个指标以全面评估贮藏品质。每个生物学指标重复三次。

2.2.1. 感官属性
失重率：每次取 5 个果实。定期称量果实。
果实失重率 (%) = (m1 - m2) / m1 × 100%
其中：m1 为贮藏前果实重量 (kg)，m2 为贮藏后果实重量 (kg)。
腐烂率：每次取 100 个果实。表面腐烂斑点 ≥ 1 cm2 的果实计为腐烂 (Zhao et al., 2023)。腐烂率定义为腐烂果实数量与采样果实总数的比值。
硬度：每次取 3 个果实。选用 P/2 探头，速度为 2.0 mm s?1，穿刺深度为 15 mm，变形量为 40%。探头瞄准果质的赤道部分，在同一果实上测量两点 (Zhao et al., 2025)。结果表示为平均值。单位为 N。
色差：每次取 3 个果实。使用色差仪 (Konica Minolta CM-2003d) 测量。记录 L* (亮度), a* (绿 - 红), b* (蓝 - 黄) 值，并计算总色差 (ΔE) (Zhao et al., 2007)。
ΔE = √(ΔL*)2 + (Δa*)2 + (Δb*)2

2.2.2. 营养指标
可溶性固形物含量：每次取 3 个果实。将每个组合的果实均质化，使用手持数字折射仪 (PAL-1, ATAGO Co., Ltd.) 测量 SSC，计算平均值。结果表示为%。
滴定酸度 (TA)：每次取 3 个果实。使用酚酞指示剂，以 0.1 mol L?1 NaOH 滴定均质物上清液确定，以柠檬酸当量表示 % (Zhang et al., 2019)。
维生素 C 含量：每次取 3 个果实。使用 2,6-二氯酚靛酚染料滴定定量 (Sharma et al., 2013)。
多酚含量：每次取 3 个果实。使用 Folin-Ciocalteu 法，以没食子酸为标准确定 (Ruiz et al., 2023)。
类黄酮含量：每次取 3 个果实。使用 NaNO?-AlCl?-NaOH 比色法，以芦丁为标准确定 (Zhang et al., 2016)。
干物质含量：每次取 5 个果实。根据 Yeh 等人 (2024) 的方法，将切片果实组织在 65 °C 下干燥至恒重。
干物质质量分数 (%) = m1 / m2 × 100%
其中：m1 为恒重前质量 (kg)，m2 为恒重后质量 (kg)。

2.2.3. 生理生化指标
相对电导率 (RC) 测定：每次取 3 个果实。将 2 mm 厚的果片打孔成 1.0 g 圆盘 (Wang et al., 2023)。冲洗后，将样本在去离子水中振荡 1 小时以测定初始电导率。将组织在 100 °C 水浴中加热 15 分钟，冷却至室温，并测定最大电导率 (Zhang et al., 2025)。计算公式如下：
相对电导率 (%) = P0 / P1 × 100%
其中：P? = 高温裂解前果实组织浸出液的电导率；P? = 沸水浴处理完全裂解后组织的最大电导率。
丙二醛含量 (MDA)：每次取 3 个果实。MDA 含量通过硫代巴比妥酸 (TBA) 法测定 (Zanoni et al., 2025)。2.0 g 样品与 10 mL 100 g L?1三氯乙酸 (TCA) 溶液均质。然后，将 2.0 mL 上清液与 2.0 mL 0.67% TBA 溶液混合，在沸水浴中孵育 20 分钟，并离心。分别在 450 nm, 532 nm 和 600 nm 处测量最终上清液的吸光度。
呼吸速率：每次取 3 个果实。随机将 0.5 kg 果实放入 4.4 L 密封塑料容器中平衡 1.5 小时。随后使用气体分析仪监测密封容器内二氧化碳浓度变化，并根据累积 CO? 释放量计算呼吸速率 (Valverde-Miranda et al., 2021)。单位为 μmol kg?1 s?1。
过氧化氢酶活性 (CAT)：每次取 3 个果实。通过监测 240 nm 处 H?O?的分解进行分光光度法测量。在特定反应条件下，每分钟 H?O?吸光度降低 0.01 定义为一个 CAT 活性单位 (Yeh et al., 2024)。
过氧化物酶活性 (POD)：每次取 3 个果实。使用愈创木酚法测量，通过监测愈创木酚氧化导致 470 nm 处吸光度增加 (Yang et al., 2021)。

2.3. 统计分析
每次测量测试包含不少于三个平行重复；统计数据以均值 ± 标准差 (SD) 表示，其中 SD 表示标准差。统计分析使用 SPSS 软件 (版本 26.0; IBM Corp., Armonk, NY, USA) 进行。显著性差异使用双因素方差分析 (ANOVA) 进行分析，随后采用 Duncan's 多重范围检验，显著性水平为 P < 0.05。数据分析图形使用 Origin 2021 软件 (OriginLab Corp, Northampton, MA, USA) 生成。

2.4. 贮藏模型开发
贮藏评价模型开发涉及四个步骤：
(1) 15 个指标之间的相关性分析，以了解它们的关系，使用 Pearson 分析方法。
(2) 对 2 °C 下 21 和 35 天关键贮藏时间点的数据进行主成分分析 (PCA)。使用特征值大于 1 和高因子载荷进行降维和核心指标筛选。
(3) CRITIC 方法为筛选出的核心指标分配客观权重。它通过标准差考虑指标变异性，并基于指标间相关性考虑冲突。
首先，根据公式对数据进行无量纲化处理，其中 Xij 是原始数据，XMin 是指标的最小值，XMax 是指标的最大值。
X′ij = (Xij - XMin) / (XMax - XMin)
指标内部变异性 σJ 如下，其中 m 是研究对象的数量，X′J? 是第 j 个指标的均值。
σJ = √( Σ(X′ij - X′J?)2 / (m - 1) )
相关系数 rjk 如下，其中 X′j? 和 X′k? 是 m 个对象中第 j 个和第 k 个指标的均值。
rjk = Σ(X′ij - X′j?)(X′ik - X′k?) / √( Σ(X′ij - X′j?)2 × Σ(X′ik - X′k?)2 )
指标的内在冲突 Rj 如下，其中 rkj 是第 k 个和第 j 个指标之间的相关系数。
Rj = Σ(1 - rkj)
指标权重 wj 如下：
wj = σJ × Σ(1 - rkj)
(4) 灰色关联分析 (GRA) 以建立综合评价模型。对核心指标测量值进行归一化，计算与理想序列（初始值）的灰色关联系数，然后使用 CRITIC 推导的权重计算加权灰色关联度，以排序不同资源随时间变化的整体贮藏品质。
根据初始值对数据进行无量纲化处理。

根据公式进行初始化，其中Δ????为初始化数据，??′??为按列的特征序列，??′??为母序列。
Δij=|X′i?X′j|
根据公式计算灰色关联系数，其中??????为母序列与特征序列之间的关联系数，??????为两者之间的差值，ρ为分辨系数（此处取 0.5），Δmin 为所有差值中的最小值，Δmax 为所有差值中的最大值。
??????=Δmin+???Δmax/Δ????+???Δmax
根据公式计算加权灰色关联度：
??′i=∑(i=1 至 m) wj×εij
其中：??′??为样本 i 的加权灰色关联度；????为指标 j 的 CRITIC 派生权重；??????为指标 j 在参考序列与样本 i 之间的灰色关联系数。

3. 结果与讨论
3.1. 贮藏期间感官属性的动态变化
感官质量是影响消费者接受度和市场可行性的最直接因素。数据结果见图 2 和图 3。
3.1.1. 失重率
在两种条件下失重率均持续增加，但在 2 °C 下显著较慢。在 25 °C 下，所有材料在第 9 天时失重率均超过 10%，到第 15 天达到 12.86–15.35%。相比之下，在 2 °C 下，大约在第 35 天达到 10% 的失重阈值，对应值范围为 9.10% 至 10.30%（图 2A，图 3A）。这种差异归因于低温下蒸腾失水减少和呼吸底物消耗降低（Yeh 等，2024）。本研究的多个实验指标支持了 SNWS4 在 2 °C 贮藏下早期失重率显著更高的结论：组织学观察证实其果皮较薄，保水屏障较弱；其初始干物质含量在四个授粉组合中最高，形成更大的渗透梯度以加速水分外流；同时，SNWS4 在 25 ℃下具有最大的呼吸峰，强烈的呼吸代谢提高了细胞间蒸气压并进一步促进水分蒸腾，共同导致其果皮通透性更强，与 SNWS1、SNWS2 和 SNWS3 相比代谢水分流失更快。
3.1.2. 腐烂率
可直接从图 1、图 2B 和图 3B 中看出。在 25 °C 下腐烂进展迅速，3 天后变得明显，并在第 9-12 天之间增加最急剧。到第 15 天，所有材料的腐烂率均达到 50%–90%。2 °C 的低温显著推迟了严重腐烂的发生，超过第 21 天，第 35 天的最终腐烂率为 35%–65%。值得注意的是，2 °C 下的 35 天腐烂水平仍低于 25 °C 下的 15 天水平，证明了冷藏的定量效益。低温抑制微生物生长和宿主衰老，有效延长货架期（Yang 等，2021）。
不同材料间腐烂易感性的差异可以通过本研究产生的抗氧化和膜完整性数据来解释。SNWS2 在两种温度下始终表现出最低的腐烂率，在整个贮藏期间保持最高的过氧化氢酶活性和最低的丙二醛积累，反映了优异的氧化应激管理能力。相比之下，SNWS1 显示出最高的腐烂率，与其升高的相对电导率和丙二醛水平相吻合，表明膜完整性受损和抗病性降低。
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图 1. 四种软枣猕猴桃在 25 °C (A) 和 2 °C (B) 贮藏期间的外观变化。
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图 2. 25 °C 下四种软枣猕猴桃感官特性的变化。(A) 失重率；(B) 腐烂率；(C) 硬度；(D) 色差。根据 Duncan 多重范围检验（P < 0.05），不同大写字母表示不同材料之间的显著差异，而不同小写字母表示同一材料内的显著差异。误差棒表示三次重复的标准误 (SE)。
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图 3. 2 °C 下四种软枣猕猴桃感官特性的变化。(A) 失重；(B) 腐烂率；(C) 硬度；(D) 色差。根据 Duncan 多重范围检验（P < 0.05），不同大写字母表示不同材料之间的显著差异，而不同小写字母表示同一材料内的显著差异。误差棒表示三次重复的标准误 (SE)。
3.1.3. 硬度
硬度稳步下降，反映了细胞壁解体（Wang 等，2024）。在 25 °C 下下降急剧，果实硬度在第 15 天降至 0.55–3.55 N 范围，伴有明显的软化。相比之下，在 2 °C 下软化过程显著延迟且进行得更缓慢。例如，SNWS3 在 2 °C 下直到第 14 天仍保持 10 N 以上的硬度（图 2C，图 3C）。环境温度下的快速软化与多聚半乳糖醛酸酶和果胶甲酯酶等细胞壁降解酶活性加速有关（Yang 等，2022）。
3.1.4. 色差
ΔE 值随时间普遍增加，表明可见的颜色变化趋向于褐变和变暗（Valverde-Miranda 等，2021）。在 25 °C 下，ΔE 表现出典型的上升 - 下降 - 上升的波动趋势（图 2D，图 3D）。这种变化可能归因于初始叶绿素降解导致变黄，随后组织塌陷和随后的褐变（Lin 等，2024）。在 2 °C 下，ΔE 的增加更慢且更单调。软枣猕猴桃果实的褐变与多酚氧化酶催化的酚类氧化有关，低温会减缓这一过程（García-Quiroga 等，2015）。
3.2. 营养和生物活性成分的演变
采后营养质量的变化直接影响果实的健康价值和口感。数据结果见图 4 和图 5。
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图 4. 25 °C 下四种软枣猕猴桃营养指标的变化。(A) 可溶性固形物；(B) 滴定酸；(C) 维生素 C；(D) 多酚；(E) 黄酮；(F) 干物质。根据 Duncan 多重范围检验（P < 0.05），不同大写字母表示不同材料之间的显著差异，而不同小写字母表示同一材料内的显著差异。误差棒表示三次重复的标准误 (SE)。
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图 5. 2 °C 下四种软枣猕猴桃营养指标的变化。(A) 可溶性固形物；(B) 滴定酸；(C) 维生素 C；(D) 多酚；(E) 黄酮；(F) 干物质。根据 Duncan 多重范围检验（P < 0.05），不同大写字母表示不同材料之间的显著差异，而不同小写字母表示同一材料内的显著差异。误差棒表示三次重复的标准误 (SE)。
3.2.1. 可溶性固形物含量
在两种温度下贮藏期间 SSC 均增加，这是呼吸跃变型果实中由于淀粉水解为可溶性糖的典型现象（Yang 等，2025a，Yang 等，2025b）。25 °C 下的增加比 2 °C 下更迅速且显著，以 SNWS4 在第 15 天上升 181.37% 为典型例子（图 4A，图 5A）。这表明低温减缓了代谢转化过程。
3.2.2. 滴定酸
贮藏期间 TA 含量普遍下降，因为有机酸被用作呼吸底物（Lin 等，2024）。在 25 °C 下下降进行得更快。值得注意的是，在 25 °C 下检测到 SNWS3 从第 9 天到第 12 天出现短暂增加（图 4B，图 5B），这可能与代谢重塑和内源化合物的转化有关（Yang 等，2025a，Yang 等，2025b）。2 °C 下 TA 的更好保留有助于维持理想的糖酸平衡和新鲜口感。
3.2.3. 维生素 C 含量
维生素 C 极易被氧化，因此逐渐下降。在 25 °C 下降解率显著更高（图 4C，图 5C）。SNWS2 在两次贮藏试验结束时保留了最高的维生素 C 含量，表明抗氧化代谢或抗坏血酸回收能力存在基因型差异（Xu 等，2024）。
3.2.4. 多酚和黄酮
这些抗氧化化合物随时间普遍减少，可能是由于氧化和参与褐变反应。在 2 °C 下它们的降解显著更慢。在 25 °C 下观察到 SNWS2 在第 6 天初始黄酮升高，可能反映了由环境压力诱导的短暂生物合成反应（图 4D，图 5D）。低温下这些生物活性化合物的保存增强了果实的采后营养价值（Xu 等，2025）。
3.2.5. 干物质含量
干物质含量首先因水分流失引起的浓缩效应而略有增加，随后由于干物质的呼吸消耗而减少（Yang 等，2024）。在 25 °C 下降落阶段开始得更早且更严重（图 4F，图 5F）。低温有效减少了呼吸消耗，有助于保存干物质（Xing 等，2023）。
3.3. 生理和生化反应
这些指标反映了果实组织潜在的代谢和氧化应激状态。数据结果见图 6 和图 7。
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图 6. 25 ℃下四种软枣猕猴桃生理生化指标的变化。(A) 相对电导率；(B) 丙二醛；(C) 呼吸速率；(D) 过氧化氢酶；(E) 过氧化物酶。根据 Duncan 多重范围检验（P < 0.05），不同大写字母表示不同材料之间的显著差异，而不同小写字母表示同一材料内的显著差异。误差棒表示三次重复的标准误 (SE)。
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图 7. 2 ℃下四种软枣猕猴桃生理生化指标的变化。(A) 相对电导率；(B) 丙二醛；(C) 呼吸速率；(D) 过氧化氢酶；(E) 过氧化物酶。根据 Duncan 多重范围检验（P < 0.05），不同大写字母表示不同材料之间的显著差异，而不同小写字母表示同一材料内的显著差异。误差棒表示三次重复的标准误 (SE)。
3.3.1. 相对电导率和丙二醛
表明膜通透性和完整性的 RC 在贮藏期间稳步增加（Xiao 等，2024），而作为脂质过氧化终端产物的 MDA 也发生了积累（图 6.A 和 B，图 7.A 和 B）。两种增加在 25 °C 下均显著比 2 °C 下更明显，证实了常温贮藏加速了膜损伤和氧化应激（Wu 等，2025）。SNWS1 在两种温度下均显示出最高的相对电导率 (RC) 和 MDA，表明更容易受到膜恶化的影响。相比之下，SNWS2 在整个过程中保持较低的 RC 和 MDA 水平，与其更好的硬度和更低的腐烂率相关。这表明 SNWS2 具有更有效的膜保护，可能是由于更高的抗氧化酶活性或更大的膜 lipid 饱和度（Afshar-Mohammadian 等，2019）。
3.3.2. 呼吸速率
果实表现出明显的呼吸跃变（图 6C，图 7C）。在 25 °C 下，呼吸峰出现在第 6 天左右，随后下降。在 2 °C 下，跃变峰延迟到第 21 天左右，且其幅度较低。低温下延迟和抑制的呼吸激增是减缓整个成熟和衰老级联反应的关键因素（Wu 等，2025）。SNWS4 在 25 °C 下具有最高的呼吸峰，与其快速软化和营养流失一致，而 SNWS2 和 SNWS3 显示出较低的峰值，与其延长的贮藏寿命相符。
3.3.3. CAT 和 POD 活性
这些关键抗氧化酶的活性最初增加，可能是对贮藏压力早期阶段积累的活性氧的保护性反应（图 6.D 和 E，图 7.D 和 E）。随后，它们的活性下降，可能是由于蛋白质降解或失活（Wojdy?o 和 Nowicka，2019）。在 2 °C 下初始增加通常更持久，随后的下降更慢，表明低温下具有更持久和有效的抗氧化防御能力（Song 等，2022）。SNWS2 在整个冷贮藏期间保持最高的 CAT 和 POD 活性，这有助于减少氧化损伤。
3.4. 基因型特异性贮藏表现
四种材料表现出不同的贮藏行为，这可以与它们的生理反应联系起来：
3.4.1. 贮藏差异背后的生理代谢差异
首先，呼吸跃变强度是核心生理驱动力：SNWS4 在环境温度下表现出更早且更高的呼吸峰，加速淀粉水解、有机酸消耗和细胞壁快速解体，导致后期快速软化；相比之下，SNWS2 和 SNWS3 在冷贮藏下保持抑制的呼吸激增，减缓了整个成熟级联反应。其次，膜脂质过氧化水平差异显著：SNWS1 在整个贮藏过程中持续积累较高的 RC 和 MDA，表明质膜严重损伤和泄漏，而 SNWS2 由于稳定的抗氧化酶系统维持了较低的 MDA 含量。第三，抗氧化酶稳态决定了抗衰能力：SNWS2 在冷条件下保持持续较高的 CAT 和 POD 活性，不断清除活性氧以减轻褐变和腐烂；SNWS1 在贮藏中期后显示出快速下降的抗氧化酶活性。

第四，果皮组织渗透性和酚类代谢存在基因型差异：SNWS4 在早期贮藏中具有较薄的角质层和较高的水分蒸腾速率，导致重量损失更快和风味迅速消退。

3.4.2. 贮藏性状分歧的花粉异型遗传调控起源

所有贮藏生理差异最终源于分歧的父本花粉基因型，后者通过花粉异型效应改变果实基因表达。不同的雄性花粉在受精后传递了不同的遗传调控信号，重塑了三个关键的遗传途径 (Wang et al., 2025)。首先，激素合成相关基因表达：XZ1 花粉上调了 SNWS1 和 SNWS2 果肉中的 IAA 和 GA?合成基因，同时抑制 ABA 的积累，维持较高的生长/衰老激素比率以延迟成熟；XZ2 花粉优化了 SNWS3 的黄酮合成基因表达，增强了内源抗真菌黄酮的积累。其次，抗氧化酶编码基因转录：父本 XZ1 遗传信号在 SNWS2 果实中维持了 CAT 和 POD 基因的持续高表达，在冷藏期间形成了长期的抗氧化遗传背景。第三，细胞壁代谢基因调控：初步试验中未选择的 XZ4 花粉上调了多聚半乳糖醛酸酶和果胶酶基因以加速软化，而 XZ1/XZ2 授粉通过花粉异型遗传控制抑制了细胞壁降解基因的表达。从遗传学角度来看，软枣猕猴桃 (*A. arguta*) 果实的贮藏性能不仅受母本雌性种质控制，还部分受父本花粉基因型通过受精后花粉异型转录重塑的调节，这解释了为什么相同的女性资源在不同雄性花粉授粉下产生了完全不同的冷藏潜力。

3.5. 贮藏品质综合评价模型的建立

鉴于品质变化的多维性，单一指标不足以进行整体评估。我们整合了多元统计方法来构建一个稳健的评估框架。

3.5.1. 相关性分析

对晚熟软枣猕猴桃种质在贮藏期间的果实品质进行了相关性分析，结果如图 8 所示。相关性矩阵揭示了几个具有生理意义的关联，阐明了控制软枣猕猴桃采后劣变的相互关联机制。重量损失与可滴定酸之间的显著正相关反映了水分亏缺浓缩溶质，同时随着呼吸底物耗尽加速有机酸分解代谢的事实 (Zheng et al., 2025)。相反，重量损失与黄酮含量之间的负相关表明，干燥胁迫要么抑制苯丙烷途径活性，要么促进黄酮氧化，从而在果实最需要时削弱其内源抗氧化能力。

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图 8. 软枣猕猴桃 (*Actinidia arguta*) 品质指标的相关性分析。* 表示 P ≤ 0.05。

干物质与相对电导率之间极显著的正相关表明，初始干物质含量较高的资源在贮藏过程中经历更严重的膜劣变，这可能是因为更高的代谢密度产生了更多的活性氧攻击脂双层。干物质与过氧化氢酶活性之间伴随的负相关强化了这一解释，意味着高干物质资源缺乏足够的抗氧化酶能力来中和氧化负担。腐烂率与丙二醛（脂质过氧化作用的终产物）之间的强正相关确立了膜降解是病原体入侵的关键 predisposing factor（ predisposing factor 翻译为： predisposing factor/诱因），因为受损的细胞区室化释放了支持微生物繁殖的营养物质。

可溶性固形物含量与维生素 C 之间的显著正相关，以及它们与丙二醛共有的负相关，揭示了一个保护轴，其中碳水化合物储备维持抗坏血酸循环和抗氧化再生。这一发现与观察到的 SNWS2 和 SNWS3 优异的贮藏性能相一致，它们维持了较高的可溶性固形物和维生素 C，同时积累的丙二醛较少。色差与过氧化物酶活性之间的正相关进一步支持了酶促褐变假说，因为 POD 介导的酚类氧化直接生成了负责表面变黑的醌类色素。

综上所述，相关性可能导致信息冗余和评估偏差。因此，随后应用了主成分分析进行降维，将多个指标转换为几个代表性的特征指标。

3.5.2. 通过 PCA 筛选核心评估指标

分别对 2 ℃贮藏第 21 天和第 35 天的数据进行了 PCA，以捕捉不同贮藏阶段的关键指标。数据见表 1，在前几个主成分上绝对载荷值通常超过 0.7 且累计方差贡献率超过 80% 的指标被确定为核心指标。一致识别出六个指标：腐烂率代表采后衰老链的终端结果，相对电导率是果实衰老的核心早期生理标志物 (Yin et al., 2024)，维生素 C 含量代表营养品质维度，CAT 活性代表主动抗氧化防御系统，色差直接反映消费者的视觉接受度和果皮氧化变色，黄酮含量代表果实内源抗病次生代谢 (Lin et al., 2024)。

表 1. 软枣猕猴桃 (*Actinidia arguta*) 21 天和 35 天主成分分析的载荷矩阵。
| 指标 | 2 ℃ 21 天主成分 | | | | 2 ℃ 35 天主成分 | | |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| | 1 | 2 | 3 | 4 | 1 | 2 | 3 |
| 重量损失率 | -0.655 | 0.553 | 0.412 | 0.044 | -0.720 | 0.148 | -0.383 |
| 干物质 | 0.505 | 0.533 | 0.009 | 0.595 | 0.403 | -0.719 | 0.203 |
| 腐烂率 | -0.823 | 0.095 | 0.013 | -0.471 | -0.221 | 0.864 | -0.015 |
| 硬度 | -0.245 | -0.595 | 0.335 | 0.442 | 0.629 | 0.426 | 0.572 |
| 色差 | -0.438 | 0.679 | -0.258 | 0.065 | -0.077 | 0.234 | 0.708 |
| 可溶性固形物 | 0.227 | 0.560 | 0.639 | -0.426 | 0.550 | 0.646 | -0.368 |
| 可滴定酸 | -0.706 | -0.298 | 0.385 | 0.486 | -0.330 | 0.530 | 0.316 |
| 维生素 C | 0.597 | -0.096 | 0.728 | -0.026 | 0.681 | -0.077 | -0.667 |
| 多酚 | 0.769 | 0.009 | -0.029 | -0.278 | 0.695 | -0.444 | 0.008 |
| 黄酮 | 0.794 | -0.128 | 0.078 | 0.353 | 0.601 | -0.355 | 0.595 |
| 相对电导率 | -0.464 | 0.819 | -0.155 | -0.045 | -0.891 | -0.276 | -0.268 |
| 丙二醛 | -0.822 | -0.112 | -0.248 | 0.321 | -0.655 | 0.639 | 0.362 |
| 呼吸速率 | -0.351 | 0.689 | 0.566 | 0.124 | -0.829 | -0.233 | 0.307 |
| 过氧化氢酶 | 0.364 | -0.833 | 0.289 | -0.168 | 0.829 | 0.525 | 0.089 |
| 过氧化物酶 | 0.549 | 0.686 | -0.105 | 0.287 | -0.320 | -0.859 | 0.279 |

这六个指标代表了衰败、膜完整性、营养价值、抗氧化能力、外观和生物活性成分的关键方面，有效地总结了整体贮藏品质。

3.5.3. 使用 CRITIC 方法进行客观权重分配

CRITIC 方法根据由标准差表示的指标对比强度及其从相关性矩阵导出的与其他指标的冲突来分配权重 (Hasan et al., 2024)。对具有高变异性且携带充分信息以及低指标间相关性以减少数据冗余的指标赋予较高权重 (Asghari and Hasanlooe, 2015)。如表 2 所示，六个核心指标的权重计算结果为：腐烂率 (19.46%)、相对电导率 (16.54%)、维生素 C (16.03%)、过氧化氢酶 (18.00%)、色差 (14.25%) 和黄酮 (15.63%)。

表 2. 指标 CRITIC 的权重计算结果。
| 指标 | 指标变异性 | 指标冲突 | 信息量 | 权重 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 腐烂率 | 0.377 | 6.542 | 2.463 | 19.46% |
| 色差 | 0.348 | 5.181 | 1.804 | 14.25% |
| 维生素 C | 0.366 | 5.537 | 2.029 | 16.03% |
| 黄酮 | 0.380 | 5.206 | 1.979 | 15.63% |
| 相对电导率 | 0.360 | 5.821 | 2.094 | 16.54% |
| 过氧化氢酶 | 0.364 | 6.289 | 2.292 | 18.00% |

这种客观权重方案确保了不同品质维度对最终评估得分的平衡贡献。

3.5.4. 建立加权灰色关联评价模型

灰色关联分析适用于处理信息不完全的系统 (Zheng et al., 2017)。如表 3 和表 4 所示，六个核心指标的初始值（第 0 天）被设为理想参考序列 (Liu et al., 2021)。对于每个资源在每个贮藏时间点，对测量值进行归一化，并计算每个指标序列与理想序列之间的灰色关联系数 (εij) (Yilmaz and Yildirim, 2016)。最后，通过整合灰色关联系数与源自 CRITIC 的权重，计算每个样品的加权灰色关联度 (G)：
$$G=0.1946\times\varepsilon(\text{腐烂率})+0.1654\times\varepsilon(\text{相对电导率})+0.1603\times\varepsilon(\text{维生素 C})+0.1810\times\varepsilon(\text{CAT})+0.1425\times\varepsilon(\Delta E)+0.1563\times\varepsilon(\text{黄酮})$$

表 3. 软枣猕猴桃果实贮藏指标初始值。
| 指标 | 腐烂率 | 色差 | 维生素 C | 黄酮 | 相对电导率 | 过氧化氢酶 |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| 0 | 0 | 58.16 | 0.69 | 39.07 | 1 | 1.8 |

表 4. 软枣猕猴桃加权灰色关联度。
| 品种 | 加权灰色关联度 | | | | |
| :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- |
| | 7 d | 14 d | 21 d | 28 d | 35 d |
| SNWS1 | 0.1460 | 0.1248 | 0.1238 | 0.1236 | 0.1235 |
| SNWS2 | 0.1538 | 0.1437 | 0.1249 | 0.1238 | 0.1236 |
| SNWS3 | 0.1540 | 0.1493 | 0.1239 | 0.1236 | 0.1235 |
| SNWS4 | 0.1569 | 0.1491 | 0.1239 | 0.1237 | 0.1235 |

更接近 1 的较高 G 值表明样品的整体品质概况接近理想的鲜果状态。

3.5.5. 模型应用与资源比较评估

将该模型应用于 2 ℃贮藏数据揭示了动态品质排名：SNWS4 在早期贮藏第 7 天表现出最高的 G 值 0.1569，表明初始品质保持最佳。到了贮藏中期（第 14 天），SNWS3 领先 (0.1493)。在后期贮藏（第 21–35 天），SNWS2 维持了略高且更稳定的 G 值。在整个贮藏期间，SNWS4 的累计 G 值最高 (0.6771)，其次是 SNWS3 (0.6743) 和 SNWS2 (0.6698)，SNWS1 最低 (0.6417)。

该模型输出提供了一种定量和综合的排名：SNWS4 是最综合优化的资源，特别是对于早期品质至关重要的短期贮藏。SNWS3 和 SNWS2 更适合需要延长贮藏且具有稳定后期品质的供应链。SNWS1 不太适合长期贮藏。

3.5.6. 加权灰色关联评价模型的综合可靠性验证

进行了四层可靠性验证以确认 PCA-CRITIC-GRA 综合模型的稳定性和合理性：
(1) PCA 降维可靠性：对于 2 ℃下 21 d 和 35 d 的贮藏数据，提取的主成分累计方差贡献率均超过 82%，超过了保留核心信息的标准阈值 80%，证明筛选出的六个指标充分覆盖了所有 15 个原始指标的变化信息，没有严重的信息丢失。
(2) CRITIC 权重合理性验证：六个核心指标的客观权重范围在 14.25% 到 19.46% 之间，没有极端过权或欠权的指标。腐烂率获得最大权重 (19.46%) 与其在商业贮藏寿命中的决定性作用一致，而色差作为次要外观性状具有最小权重 (14.25%)；权重分布与每个指标在采后评估中的实际重要性相匹配，消除了主观加权偏差。
(3) 灰色关联度排名一致性验证：将加权灰色关联度得出的贮藏品质排名与四个基因型在每个时间点的直观单指标表现（腐烂率、硬度、CAT 活性）进行了交叉比较。在整个冷藏期间，排名趋势保持一致，模型与直观生理性能之间没有矛盾的评估结果，证明了模型稳定的分类能力。
(4) 样本拟合残差验证：计算了所有采样点计算出的加权灰色关联度与标准化原始指标数据之间的残差值；平均绝对残差仅为 0.0047，且所有残差均小于 0.01，表明模型输出与实际测量品质数据之间具有优异的拟合度。

结合多层验证结果确认，建立的评价模型具有稳定的信息保留能力、合理的指标权重分布、一致的种质鉴别能力和低数据拟合误差，保证了晚熟软枣猕猴桃贮藏性能的可靠定量评估。

4. 结论

总之，本研究验证了定向的父本花粉选择诱导花粉异型效应，全面重塑了晚熟软枣猕猴桃的抗氧化系统、膜稳定性和呼吸代谢，从根本上改善了其贮藏能力，而不仅仅是改变单一系列果实性状。在 2 ℃下，优化的授粉组合延长了高质量货架期不少于 14 天。SNWS4 在早期贮藏中表现最佳（第 7 天 G = 0.1569），而 SNWS2 和 SNWS3 从第 21–35 天保持稳定的品质，腐烂率控制在 45% 以下，且超过 60% 的维生素 C 保留；SNWS1 遭受严重的软化和抗氧化损失，活性下降超过 70%。基于六个核心指标建立的 CRITIC 加权灰色关联模型为种质筛选和供应链匹配提供了可靠的定量工具，将采后被动保鲜转变为主动的种质导向管理。这项工作突出了一种关注花粉介导衰老调控途径的新颖研究范式，提供了一种克服软枣猕猴桃呼吸跃变成熟缺陷的可持续策略，并培育高风味、长货架期品种，这极大地支持了软枣猕猴桃的减损和工业竞争力提升。

CRediT 作者贡献声明

Qinjia Zhao：构思，数据管理，调查，软件，可视化，写作 - 初稿，写作 - 审阅与编辑。Lin Hui：可视化，调查。Huanyu Wang：可视化，调查。Miao Yan：正式分析，调查。Guanlin Qian：正式分析，调查。Heran Xu：调查。Naizhu Liu：调查。Guang Xin：构思，资源，监督，方法学。Song Pan：项目管理，监督。

Qinjia Zhao|Lin Hui|Huanyu Wang|Miao Yan|Guanlin Qian|Heran Xu|Naizhu Liu|Guang Xin|Song Pan